Toprakaltı Damla Sulama Sistemiyle Farklı Stratejilerde Sulanan Patlıcan Bitkisi İçin Bitki Su Stres İndeksinin Belirlenmesi

Yıl 2017, Cilt: 34 Sayı: Ek Sayı, 50 - 58, 29.12.2017

Yeşim Bozkurt Çolak Attila Yazar Sertan Sesveren İlker Çolak Gülşen Duraktekin

https://doi.org/10.13002/jafag4405

Öz

Bu araştırma Çukurova Bölgesinde açıkta yüksek yoğunlukla üretimi yapılan ve toprakaltı damla sulama sistemiyle farklı stratejilerde sulanan patlıcan bitkisinde bitki su stres indeksini belirlemek amacıyla 2014 yılında Alata Bahçe Kültürleri Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü Tarsus Toprak ve Su Kaynakları Araştırma Lokasyonunda yapılmıştır. Araştırmada iki farklı sulama aralığı (3 gün (SA3) ve 6 gün (SA6) ) ana parselleri; dört farklı sulama stratejisi (Tam sulama, (TS); kısıntılı sulama, (KS50); Kısıntılı sulama, (KS75) veYarı ıslatmalı,(PRD50) ) ise alt parselleri oluşturmuştur. Deneme süresince tüm konularda bitki taç sıcaklık ölçümleri infrared termometre ile yapılmış ve havanın buhar basıncı açığı değerleriyle taç-hava sıcaklık farklarından bitki su stresi indeksi (CWSI) hesaplanmıştır. Sulama aralıkları ve düzeylerinin verim üzerine etkileri ayrı ayrı istatistiksel olarak önemli bulunmuştur. En yüksek verim 3 gün sulama aralığı tam sulama (SA3 TS) konusunda 92.7 t ha-1, en düşük verim ise 6 gün sulama aralığı PRD50 (SA6 PRD50) konusunda 58.8 t ha-1 elde edilmiştir. Sık sulamaların yapıldığı 3 gün sulama aralığında su stresi çekmeyen TS ve KS-75 sulama konularında daha düşük CWSI değerleri ölçülürken, su stresi altındaki KS-50 ve PRD-50 konularında daha yüksek CWSI değerleri elde edilmiştir. Araştırma sonuçları CWSI değerleri esas alınarak sulama programı oluşturulabileceği belirlenmiştir. Patlıcan CWSI’nin 0.20 değerinde sulanması durumunda en yüksek verim elde edileceği saptanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Bitki su stres indeksi (CWSI), Sulama, Toprak altı damla, Patlıcan, Sulama programlaması, Su kullanım randımanı

Kaynakça

• Aujla MS, Thind HS andButtar GS (2007). Fruit Yield and Water Use Efficiency of Eggplant (SolanumMelongema L.) as Influenced by Different Quantities of Nitrogen and Water Applied Through Drip and Furrow Irrigation. Scientia Horticulturae 112 (2007) 142-148.
• Bozkurt Çolak Y, Yazar A, Çolak İ, Akça H ve Duraktekin G (2015). Evaluation of CropWaterStress Index (CWSI) for Eggplant under Varying Irrigation Regimes Using Surface and Subsurface Drip Systems. Agriculture and Agricultural Science Procedia 4C:372-382.
• Çamoğlu G and Genç L (2013). Taze Fasulyede Su Stresinin Belirlenmesinde Termal Görüntülerin ve Spektral Verilerin Kullanımı. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi 1(1):15-27.
• Douh B andBoujelben A (2010). Water Saving and Eggplant Response to Subsurface Drip Irrigation. Agricultural Segment:1(2) AGS/1525
• Erdem Y, Sehirali S, Erdem T and Kenar D (2006a). Determination of CropWaterStress Index for Irrigation Scheduling of Bean (Phaseolusvulgaris L.). Turk. J. Agric. Forest 30, 195–202.
• Erdem Y, Erdem T, Orta A H andOkursoy H (2006b). Canopy–air Temperature Differential for Potatounder Different Irrigation Regimes. Acta Agric. Scand. 56 (3), 206–216.
• Erdem Y, Arin L, Erdem T, Polat S, Deveci M, Okursoy H andGültas H (2010). Crop Water Stress Index for Assessing Irrigation Scheduling of Drip Irrigated Broccoli (Brassicaoleracea L. var. italica). Agric. Water Manage. 98 (1), 148–156.
• Ertek A, Şensoy S, Küçükyumruk C ve Gedik İ (2006). Determination of Plant-Pan Coefficients for Field-Grown Eggplant (SolanumMelongena L.) Using Class A Pan Evaporation Values. Agricultural Water Management 85: 58-56
• Gençoğlan C and Yazar A (1999). Çukurova Koşullarında Yetiştirilen I.Ürün Mısır Bitkisinde İnfrared Termometre Değerlerinden Yararlanılarak Bitki Su Stresi İndeksi (CWSI) ve Sulama Zamanının Belirlenmesi. Turk. J. Agric. Forest. 23, 87–95.
• Gençoğlan C, Uçan K, Meral R andAltunbey H (2005). Bitki Su stress İndeksinin Belirlenmesinde İnfirared Termometre Alımı Alt Yapı Projesi. KSÜ Bilimsel Araştırma Projeleri Kesin Sonuç Raporu. S:12
• Howell TA, Yazar A, Schneider AD, Dusek DA and Copeland, KS (1995). Yieldand Water Use Efficiency of Corn in Responseto LEPA Irrigation. ASAE Trans. ofthe ASAE, 38(6):1737-1747.
• Idso SB, Jackson RD, Pinter PJ JR, Reginato RJ and Hatfield JL (1981). Normalizing the Stress-Degree-Day Parameter for Environmental Variability. Agric. Meteorol.24, 45–55
• Jackson RD (1982). Canopy Temparature and Crop Water Stres. Advances in Irrigation. Edited by Daniel Hillel Acamedic Pres 1 43-85 New York London.
• Kaçar MM ve Ünlü M (2008). Farklı Su ve Gübre Sistemlerinde Pamuk bitkisinde Su Stress İndeksinin Değişiminin İncelenmesi. Ç.Ü Fen Bilimleri Enstitüsü Cilt: 19-2, S No:35-44
• Karam F, Sabiha R, Skaf S, Breidy J, RouphaelY and Balendonck J (2011). YieldandWaterUse of Eggplants (SolanumMelongena L.) Under Full and Deficit Irrigation Regimes. Agricultural Water Management 98: 1307-1316.
• Köksal ES, Üstün H andİlbeyi A (2010). Threshold Values of Leaf Water Potential and Crop Water Stress Index as an Indicator of Irrigation Time for Dwarf Green Beans. Uludağ. Üniv. Agricultural Faculty Journal, Cilt 24, Sayı 1, 25-36.
• Lovelli S, Perniola M, Ferrara A and DiTommaso T (2007). Yield Response Factorto Water (Ky) and Water Use Efficiency of Carthamus Tinctorius L. And Solanum Melongena L. Agric. Water Manage. 92, 73-80.
• Niemiera AX and Goy M (1990). Use of Crop Water Stress Index to Schedule Irrigation of Freeway Landscapeplants. Hort Science, 25: 302-305.
• Pinter PJ, JR and Reginato RJ (1982). A Thermel Infrared Techniquefor Monitoring Cotton Water Stress and Scheduling Irrigations, Trans. ASAE, 25: 1651-1655.
• O’toole JC and Real JG (1986). Estimation of Aerodynamic and Crop Resistances From Canopy Temperature. Agron. J. 78:305-310, 1986.
• Sezen SM, Yazar A, Daşgan Y, Yücel S, Akyıldız A, Tekin S and Akhoundnejad Y (2014). Evaluation of Crop Water Stress Index (CWSI) for Red Pepper with Dripand Furrow Irrigation under Varying Irrigation Regimes. Agric. Water Manage. 143, 59-70.
• Yazar A, Howell AT, Dusek DA and Copeland KS (1999). Evaluation of Crop Water Stress Index for LEPA Irrigated Corn. Irrig. Sci. 18, 171–180.
• Yazar A, Tangolar S, Sezen SM, Colak YB, Gencel B, Ekbic HBand Sabır A (2010). New Approaches in Vineyard Irrigation Management: Determining Optimal Irrigation Time Using Leaf Water Potentialfor High Quality Yieldunder Mediterranean Conditions. Turk. Science and Research Council (TUBITAK) (Project No: TOVAG-1060747), 100 pp.
• Zipoli G (1990). Remote Sensing for Scheduling Irrigation: Review of Thermal Infrared Approach. Acta Horticulture Volume I (1-442):281-288.