Aydın Ovası Koşullarında İnfrared Termometre Tekniği ile Pamukta Bitki Su Stresi İndeksi (CWSI) ve Sulama Zamanının Belirlenmesi

Yıl 2020, , 163 - 172, 14.07.2020

Erdinç Erten , Necdet Dağdelen

https://doi.org/10.33202/comuagri.687598

Cited By: 1

Öz

Bu çalışma 2018 yılında, Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Araştırma ve Uygulama Çiftliği arazilerinde yürütülmüştür. Araştırma, Aydın koşullarında kütlü pamuk veriminin tahmininde bitki su stres indeksinin (CWSI) belirlenmesi amacıyla kurulmuştur. Çalışmada pamuk verimi ve CWSI hesaplanmasında 1,20 m kök bölgesinde tüketilen beş farklı sulama düzeyi (100, 75, 50, 25 ve 0 %) incelenmiştir. En yüksek verim ve toplam bitki su tüketimi tam sulama yapılan %100 konusundan elde edilmiştir. Bu konudan elde edilen kütlü verimi ve bitki su tüketimi sırasıyla, 598,5 kg/da ve 801 mm bulunmuştur. Çalışmada beş sulama düzeyi için bitki taç sıcaklığı, hava sıcaklığı ve buhar basıncı açığı kullanılarak CWSI hesaplanmıştır. CWSI değerleri arttıkça; topraktaki nem açığı artmış fakat pamuk kütlü verimleri azalmıştır. Çalışma sonucunda, bitki su stresi indeksi değerlerinden sulama zamanının belirlenmesinde yararlanılabileceği saptanmıştır. En yüksek pamuk veriminin sağlandığı S1 tam sulama konusundan sulama öncesi ortalama CWSI= 0,22 değeri elde edilmiştir. Çalışmada ortalama CWSI değerleri ile pamuk kütlü verimi arasında ikinci dereceden önemli “Y = -2161,8 CWSI2 + 1007,5 CWSI +511,76” eşitliği bulunmuş ve bunun Aydın koşullarında pamuk verim tahmininde kullanılabileceği belirtilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Pamuk, damla sulama, bitki su stres indeksi (CWSI), alt baz

Destekleyen Kurum

Aydın Adnan Menderes Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri

Proje Numarası

ZRF-18019

Teşekkür

Bu çalışma yüksek lisans tezinden üretilmiştir. Bu çalışmanın yürütülmesinde, Aydın Adnan Menderes Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri (BAP) birimi (ZRF-18019 nolu proje) tarafından verilen destek için teşekkür ederiz.

Kaynakça

• Açıkgöz, N., Aktaş, M.E., Mokhaddam, A.F., Özcan, K., 1994. Tarist an Agrostatistical Packageprogramme for Personel computer. E.Ü.Z.F. Tarla Bitkileri Kongresi, İzmir, Turkey.
• Akçay, S. and Dağdelen, N. 2017. Water Productivity and Fiber Quality Parameters of Deficit Irrigated Cotton in a Semi-Arid Environment. Fresenius Environmental Bulletin, 26 (11), 6500-6507.
• Aksoy, E., Aydın, G. ve Seferoğlu, S., 1998. Adnan Menderes Üniversitesi Ziraat Fakültesi Arazi Topraklarının Önemli Karakteristikleri ve Sınıflandırılması, Ege Bölgesi 1. Tarım Kongresi, 2. Cilt, Aydın, s. 469-477.
• Anonim., 1995. Tarım ve Köyişleri Bakanlığı Aydın İl Müdürlüğü Çalışma Raporu, Aydın, s. 1-2.
• Anonim., 2018a. T.C. Gümrük ve Ticaret Bakanlığı Kooperatifçilik Genel Müdürlüğü 2017 Yılı Pamuk Raporu.
• Anonim., 2018b. Aydın İli Tarım Master Planı, Aydın Tarım İl Müdürlüğü, Aydın.
• Başal, H., Dağdelen, N., Ünay, A., Yılmaz, E., 2009. Effects of Deficit Drip Irrigation Ratios on Cotton (Gossypium hirsutum L.) Yield and Fiber Quality. J. Agron. Crop Sci. vol: 195(1), pp. 19-29.
• Cave, J. 2013. Cotton lint yield, fiber quality, and water-use efficiency as influenced by cultivar and irrigation level. Master of Sciences, Texas Tech University, USA. P 192.
• Dağdelen, N., Başal, H., Yılmaz, E., Gürbüz, T., Akçay, S., 2009. Different drip irrigation regimes affect cotton yield, water use efficiency and fiber quality in western Turkey. Agric. Water Manag. 96:111-120.
• Dağdelen, N., Gürbüz, T., Tunalı, S.P. 2019. Aydın Ovası koşullarında farklı pamuk çeşitlerinde damla sulama yöntemiyle oluşturulan su stresinin su-verim ilişkileri üzerine etkileri. Derim, 36(1):64-72.
• Erdem, T., Erdem, Y., 2010. Sulama Zamanı Planlanmasında Bitkiye Dayalı Ölçüm Tekniklerinden: İnfrared Termometre Tekniği. Tarla Sera Dergisi, 2:65-69.
• Ertek, A., Kanber, R. 2003. Effects of Different Irrigation Programs on The Lint Out-Turn of Cotton under Drip Irrigation. KSU J. Science and Engineering 6: 106-116.
• Howell, T.A., Hatfield, J.L., Yamada, H., Davis, K.R., 1984. Evaluation of Cotton Canopy Temperature to Detect Crop Water Stress, Trans. ASAE, 27: 84-88.
• Idso, S.B., Jackson, R.D., Pınter, P.J. Reginato, R,J. Hatfield, J.L. 1981. Normalizing the stress-degree-day parameter for environmental variability. Agric. Meteorol., 24, 45-55,
• Idso, S.B., 1982. Non-Water Stressed Baselines: A Key to Monitoring and Interpreting Plant Water Stress. Agric. Meteorol., 27: 59-77.
• Ibragimov, N., Evett, S.R., Esanbekov, Y., Kamilov, B.S., Mirzaev, L., Lamers, J., 2007. Water use efficiency of irrigated cotton in Uzbekistan under drip and furrow irrigation. Agric. Water Manag 90: 112-120.
• Jackson, R.D., Idso, S.B., Reginato, R.J., Pinter, P.J., Jr., 1981. Canopy Temperature as a Crop Water Stress Indicator, Water Resour. Res., 17: 1133-1138. 1981.
• Jackson, R.D., 1982. Canopy Temparature and Crop Water Stres. Advances in irrigation. Edited by Daniel Hillel Acamedic Pres 1 43-85 New York London.
• Kaçar, M.M., 2007. Farklı Su ve Gübre Sistemlerinin Pamuk Bitkisinde Su Stres İndeksinin Değişiminin İncelenmesi. Ç.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Adana.
• Kanber, R., 1977. Çukurova Koşullarında Bazı Toprak Serilerinin Değişik Kullanılabilir Nem Düzeylerinde Yapılan Sulamaların Pamuğun Verim Ve Su Tüketimine Etkisi Üzerinde Bir Lizimetre Araştırması, (Doktora Tezi), Köyişleri ve Kooperatifler Bakanlığı, Toprak Su Genel Md. Yayın No:78, Rapor Yayın No: 33, Tarsus, s.169.
• Kırnak, H., Çopur, O., Doğan, E., 2005. Pamukta Bitki Su Stresi İndeksi (CWSI) İle Generatif ve Lif Teknolojik Özellikler Arasındaki İlişkinin Değerlendirilmesi. GAP IV. Tarım Kongresi Bildiri Kitabı, pp.1164-1169, Şanlıurfa.
• Ödemiş, B., Baştuğ, R., 1996. İnfrared termometre tekniği kullanılarak pamukta bitki su stresinin değerlendirilmesi ve sulamaların programlanması. Turkish Journal of Agriculture and Forestry. 23:1, 31-37.
• Pinter, P.J., JR., Reginato, R.J., 1982. A Thermel Infrared Technique for Monitoring Cotton Water Stress and Scheduling Irrigations, Trans. ASAE, 25: 1651-1655.
• Reginato, R.J., 1983. Field Quantification of Crop Water Stress, Trans. ASAE, 26(3): 772-775/781.
• Reginato, R.J., Howell, J., 1985. Irrigation Scheduling Using Crop Indicators. Journal of and Drainage Engineering ASCE, Vol. 111, No. 2,p: 125-133, Paper No: 19798.
• Sobrinho, F., Guerra, H., Araujo, W., Pereira, J., Zonta, J., Bezerra, J., 2015. Fiber quality of upland cotton under different irrigation depths. Revista Brasileira de Engenharia Agricola e Ambiental. Vol. 19, no. 11, p. 1057-1063.
• Tunalı, S.P., Gürbüz, T., Akçay, S., Dağdelen, N. 2019. Aydın Koşullarında Pamuk Çeşitlerinde Su Stresinin Verim ve Verim Bileşenleri ile Lif Kalite Özellikleri Üzerine Etkileri. ÇOMÜ Zir. Fak. Derg. (COMU J. Agric. Fac.)7 (1): 161–168.
• Türkeş, M. 2008. “Gözlenen iklim değişiklikleri ve kuraklık: Nedenleri ve geleceği”, Toplum ve Hekim, 23, 97-107.
• Yazar, A., Sezen, S.M., Sesveren, S., 2002. LEPA and Trickle Irrigation of Cotton in the Southeast Anatolia Project (GAP) Area in Turkey. Agricultural Water Management, Vol. 54, Number 3, 189-203.