Fizyolojik ve Morfolojik Parametreler Kullanarak Bazı İleri Soya (Glycine max. L.) Hatlarının Şanlıurfa İkinci Ürün Koşullarında Verim Özellikleri Yönünden Performanslarının Araştırılması

Yıl 2017, , 480 - 493, 20.12.2017

Erdal Erbil , Mehmet Atilla Gür

https://doi.org/10.29050/harranziraat.293195

Cited By: 2

Öz

Bu araştırma, bazı ileri soya hatlarının,
Şanlıurfa ikinci ürün koşullarında performanslarının, fizyolojik ve morfolojik
parametreler kullanarak, belirlenmesi amacıyla yürütülmüştür. Çalışmada,
melezleme yöntemiyle geliştirilmiş olan, 11 ileri hat (KA08-03, KA08-06,
KA08-07, KA08-08, KA08-09, 8-3-4, 11, 13, 17, 24, 27) ve 3 standart çeşit (Türksoy, Ataem-7, Bravo)
materyal olarak kullanılmıştır.
Araştırma, GAP Tarımsal Araştırma Enstitüsü Gündaş Araştırma İstasyonu’nda
2015, 2016 yıllarında yürütülmüştür. Araştırmada, fizyolojik olgunluk gün
sayısı (FOGS), bin tohum ağırlığı (BTA), toprak bitki gelişim analizi (SPAD), tohum
verimi (V) , normalize edilmiş fark bitki örtüsü indeksi (NDVI) ve kanopi
sıcaklığı (KS) özellikleri incelenmiştir.
Araştırma sonuçlarına göre; iki yıllık veriler ayrı ayrı
değerlendirildiğinde, bitkide kanopi sıcaklığı genotipler arasında
istatistiksel fark 0.05 düzeyinde olup, incelenen diğer özellikler yönünden
0.01 önem derecesinde, fark oluşmuştur. İncelenen soya genotipleri arasında,
tohum verimi 226.69-370.51 kg da^-1, fizyolojik olgunluk gün sayısı
104.63-120.63 gün, kanopi sıcaklığı 23.87-25.84 ^oC, SPAD değeri
33.76-40.45 ve NDVI 0.641-0.761 arasında değişmiştir. Soya genotiplerinden elde
edilen tohum verimi ile R2 (tam çiçeklenme) döneminde ölçümü yapılan SPAD
(r=0.40**) ve NDVI (r=0.4261**) değerleri arasında, istatistiksel olarak
pozitif ve önemli (p<0.01)
korelasyon olduğu, tespit edilmiştir. Tohum verimi ile kanopi sıcaklığının, R5
(tam tohum oluşumu) dönemindeki ölçümüyle ise istatistiksel olarak negatif
(r=-0.5399*) ve önemli (p<0.05)
korelasyon olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Soya, Verim, SPAD, NDVI, Fizyoloji

Investigation of Performance of Some Advanced Soybean Lines at Şanlıurfa Second Crop Conditions Using Physiological and Morphological Parameters Regarding Traits of Yield

Öz

In order to determine performance of some advanced soybean lines was
carried out at Şanlıurfa main crop conditions. In this study, 11 advanced lines
developed by hybridization methods (KA08-03, KA08-06, KA08-07, KA08-08, KA08-09, 8-3-4, 11, 13, 17, 24, 27) and 3
standard cultivars (Türksoy, Ataem-7, Bravo) were used as materials. The research
was carried out in the GAP Agricultural Research Institute Gündaş Research Station
in second crop condition in 2015 and 2016. 
In the research, the number of physiological maturity days (FOGS), SPAD
(S), NDVI (N) and canopy temprature  were
examined. According to research results; significant differences were
identified (p<0.01) statistically
among soybean lines in terms of all features except for the physiological
maturity days (p<0.05) in years
are examined separately. Grain yield of soybean genotypes studied 226.69-370.51 kg da^-1physiological maturity days 104.63-120.63,
canopy temprature 23.87-25.84 ^oC, SPAD value 33.76-40.45 and NDVI
value 0.641-0.761 between changed. It
was determined that there was a statistically significant (p<0.01) correlation between grain yields obtained from soybean
genotypes and SPAD (r = 0.40 **) and NDVI (r = 0.4261 **) values ​​measured during
R2 (full flowering) development period. It was observed that there was
statistically negative (r= -0.5399*) and significant (p<0.05) correlation with grain yield and canopy temperature
measured at R5 (begening seed) period.

Anahtar Kelimeler

Soybean, Physiology, Yield, SPAD, NDVI

Kaynakça

• Acar, N. 2014., Değişik Kökenli Farklı Soya (Glycine max L. Merrill.) Çeşitlerinin Kahramanmaraş Koşullarında Ana Ürün ve II. Ürün Olarak Verim ve Kalite Özelliklerinin belirlenmesi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Kahramanmaraş, 92s.
• Anonim, 2015. GAP Tarımsal Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü Enstitü Yıllığı-2012, Yayın No:165, Şanlıurfa, s.41-42.
• Anonim, 2016a. https://biruni.tuik.gov.tr/bitkiselapp/bitkisel.zul. Erişim Tarihi:14.03.2016.
• Anonim, 2016b. İklim verileri. Şanlıurfa Meteoroloji Bölge Müdürlüğü kayıtları, Şanlıurfa.
• Arıoğlu, H. Arslan, M. ve İşler, N., 1992. Çukurova Koşullarında II. Ürün Olarak Yetişen Bazı Soya Çeşitlerinin Önemli Tarımsal ve Bitkisel Özelliklerinin Belirlenmesi. Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 7(3):191-206.
• Arıoğlu, H. H., 2000. Yağ Bitkileri Yetiştirme ve Islahı. Çukurova Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarla Bitkileri Bölümü Ders Kitabı. Çukurova Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Ofset Atölyesi II. Baskı S:40.
• Arslan, D., 2007. Soyada (Glycine max (L.) Merll), Ana ve İkinci Ürün Ekim Zamanlarında Yapılan Seleksiyonların Verim ve Verim Öğelerine Etkileri. On Dokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Samsun, 52s.
• Babar, M.A., Reynolds, M.P., Van Ginkel, M., Klatt, A.R., Raun, W.R., and Stone, M.L., 2006. Spectral Reflectance to Estimate Genetic Variation for In-Season Biomass, Leaf Chlorophyll, and Canopy Temperature in Wheat. Crop Sci., 46:1046–1057.
• Bavec, F. and Bavec, M., 2001. Chlorophyll Meter Readings of Winter Wheat Cultivars and Grain Yield Prediction. Commun. Soil Sci. Plant Anal. Res., 32: 2709–2719.
• Beyyavaş, V., Haliloğlu, H.,Yılmaz, A., 2007. İkinci Ürün Soya Tarımnda Farklı Ekim Zamanlarının Verim ve Verim Unsurlarına Etkisi. HRÜ. Ziraat Fakültesi Dergisi. 11 37(4): 23-32. Şanlıurfa.
• Çekiç, C., 2007. Kurağa Dayanıklı Buğday (Triticum aestivum L.) Islahında Seleksiyon Kriteri Olabilecek Fizyolojik Parametrelerin Araştırılması. Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Ankara, 124s.
• Çetin, S.H., 2010. Soyada Bakteri Aşılaması ve Fosfor Uygulamalarının Verim ve Kalite Üzerine Etkileri. Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Ankara, 58s.
• Çopur, O., Gür, M.A., Demirel, U. ve Karakuş, M., 2009. Performance of Some Soybean [Glycine max (L.) Merr.] Genotypes Double Cropped in Semi-arid Conditions. Not. Bot. Hort. Agrobot. Cilt 37 (2): 85-91.
• Dolapçı, F.,2012., Kahramanmaraş Koşullarında Bazı Soya [Glycine max L. ( Merill)] Çeşitlerinin Verim ve Verim Unsurlarının Belirlenmesi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Kahramanmaraş 45s.
• Erdığmuş, M., 2007. Soya Fasulyesi (Glycine Max (L.) Merr.)’ nde Erkenci Genotipler için Seleksiyonda Dikkate Alınacak Agronomik Özelliklerin Belirlenmesi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi. Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Samsun 45s.
• FAO, 2014. http://faostat3.fao.org/download/Q/QC/E. Erişim Tarihi:14.09.2016
• Ferencz, C., Bognar, P., Lichtenberger, J., Hamar, D., Tarscai, G and Timar, T., 2004. Crop Yield Estimation by Satellite Remote Sensing. International Journal of Remote Sensing 25: 4113–4149.
• Gutierrez, M., Norton, R., Thorp, K.R. and Wang, G.Y., 2012. Association of spectral reflectance indices with plant growth and lint yield in upland cotton. Crop Sci. 52:849–857
• Güneş, A., 2006. İkinci Ürün Soya (Glycine max (L.) Merll ) Tarımında Farklı Azot Doz ve Uygulama Zamanlarının Verim ve Verim Unsurlarına Etkisi. Harran Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Şanlıurfa, 60s.
• Gwata, E.T., Wofford, D.S., Pfahler, P.L. and Boote, K.J., 2004. Genetics of Promiscuous Nodulation in Soybean: Nodule Dry Weight and Leaf Color Score. J. Hered. 95:154–157.
• Hede, A.R., Skovmand, B., Reynolds, M.P., Crossa, J., Vilhelmsen, A.L. and Stolen, O., 1999. Evaluating Genetic Diversity for Heat Tolerance Traits in Mexican Wheat landraces. Genetic Resources and Crop Evolution. Res., 4.
• Karakuş, M., Arslan, H., Hatipoğlu, H. ve Rastgeldi, U., 2013. Harran Ovası Koşullarına Uygun Ana ve İkinci Ürün Bazı Soya Hat ve Çeşitlerinin Belirlenmesi. Türkiye IX. Tarla Bitkileri Kongresi, 12-15 Eylül 2011, Bursa, Cilt II: 1064-1067
• Kastens, J.H., Kastens, T.L., Kastens, D.L.A., Price, K.P., Martinko E.A., and Le, R.Y., 2005. Image Masking for Crop Yield Forecasting Using AVHRR NDVI Time Series Imagery. Remote Sensing of Environment 99: 341–356.
• Khan, S., Latif, A., Ahmad, S.Q., Ahmad, F. and Fida, M., 2011. Genetic Variability Analysis in Some Advanced Lines of Soybean (Glycine max L. Merr.). Asian Journal of Agricultural Sciences 3(2): 138-141, 2011, ISSN: 2041-3890
• Kınacı, M., 2011. Çanakkale Koşullarında Soya Fasulyesi Çeşitlerinin Verim ve Bazı Kalite Unsurlarının Belirlenmesi. Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Konya, 69s.
• Ma, B.L., Morrison, M.J., Voldeng, H.D., 1995. Leaf greenness and photosynthetic rates of soybean. Crop Sci. 35, 1411–1414.
• Malik, M.F.A., Ashraf, M., Qureshi, A.S. and Khan, M.R., 2011. Investigation and Comparison of Some Morphological Traits of the Soybean Populatıons Using Cluster Analysis. Pak. J. Bot., 43(2): 1249-1255, 2011.
• Manjunath, K.R., Potdar, M.B., Purohit, N.L. 2002. Large Area Operational Wheat Yield Model Development and Validation Based on Spectral and Meteorological Data. International Journal of Remote Sensing 23: 3023–3038.
• Matsunaka, T., Watanabe, Y., Miyawaki, T., Ichikawa, N., 1997. Prediction of Grain Protein Content in Winter Wheat Through Leaf Colour Measurements Using a Chlorophyll Meter. Soil Sci. Plant Nutr. 43, 127–134.
• Mirza, N.A, Bohlool B.B. and Somasegeran P., 1990. Nondestructive Chlorophyll Assay for Screening of Strains of Bradyrhizobium japonicum. Soil Biol Biochem 22:203–207.
• Mkhabela, M.S., Bullock, P., Raj, S., Wang, S. and Yang, Y. 2011. Crop Yield Forecasting on the Canadian Prairies Using MODIS NDVI Data. Agricultural and Forest Meteorology 151: 385–393.
• Plant, R.E., Munk, D.S., Roberts, B.R., Vargas, R.N., Travis, R.L., Rains, D.W., Hutmacher, R.B., 2001. Application of Remote Sensing to Strategic Questions in Cotton Management and Research. J Cotton Sci. (5):30–41.
• Prasad, A.K., Chai, L., Singh, R.P., Kafatos, M. 2006. Crop Yield Estimation Model for Iowa Using Remote Sensing and Surface Parameters. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation (8): 26–33.
• Reynolds, M.P., Singh, R.P., Ibrahim, A., Ageeb, O.A.A., Larque-Saavedra, A. and Quick, J.S., 1998. Evaluating Physiological Traits to Complement Empirical Selection for Wheat in Warm Environments. Euphytica. Research, 100: 85–94.
• Reeves, D.W., Mask, P.L., Wood, C.W., Delaney, D.P., 1993. Determination of Wheat Nitrogen Status with a Hand-held Chlorophyll Meter: Influence of Management Practices. J. Plant Nutr. 16 (5):781–796.
• Rharrabti, Y., Villegas, D., Garcia Del Moral, D.F., Aparicio, N., Elhani, S. and Royo, C., 2001. Environmental and Genetic Determination of Protein Content and Grain Yield in Durum Wheat Under Mediterranean Conditions. Plant Breeding Research, (120): 381-388.
• Royo, C., Villegas, D., Garcia Del Moral, L.F., Elhani, S., Aparacio, N., Rharrabti, Y. and Araus, J.L., 2002. Comparative Performance of Carbon Isotope Discrimination and Canopy Temperature Depression as Predictors of Genotype Differences in Durum Wheat Yield in Spain. Australian Journal of Agricultural Research, 53: 561-569.
• Sarımehmetoğlu, O., 2006. Çukurova Bölgesi Çiftçi Koşullarında Yetiştirilen Soya Ürününde Bazı Önemli Kalite Özelliklerinin Belirlenmesi. Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Adana, 74s.
• Poehlman, J.M. 1979. Breeding Field Crops, 2nd edition, The Avi Publishing Company, Inc., Connecticut, 483s.
• Sinclair, T.R., Soffes. A.R., Hinson. K., Albrcecht, S.L. and Pfahler, P.L. 1991. Genotypic Variation in Soybean Nodule Number and Weight. Crop Sci. (31):301–304.
• Sinclair, T.R. and Vadez, V., 2012. The Future of Grain Legumes in Cropping Systems. Crop Pasture Sci. (63):501–512.
• Söğüt, T., 2005. Aşılama ve Azotlu Gübre Uygulamasının Bazı Soya Çeşitlerinin Verim ve Verim Özelliklerine Etkisi. Akdeniz Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 18(2):213-218.
• Ünal, İ., 2007. Melezleme Yöntemiyle Elde Edilen Soya [Glycine max (L.) Merr.] Hatlarının Bazı Tarımsal Özelliklerinin Belirlenmesi. Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Konya, 54s.
• Van Roekel, R.J., Purcell, L.C., 2014. Soybean Biomass and Nitrogen Accumulation
• Rates and Radiation Use Efficiency in a Maximum Yield Environment. Crop Sci.
• 54, 1189–1196.
• Vermeulen, K., Steppe, K., Liunh, N.S., Lemeur, R., De Backer, L., Bleyaert, P., Dekock, J., Aerts, J.M., Berckmans, D. 2007. Simultaneous Response of Stem Diameter, Sap Flow Rate and Leaf Temperature of Tomato Plants to Drought Stress. ActaHort., 801:1259-1266.
• Wang, RC., Huang, JF. 2002. Rice Yield Estimation Using Remote Sensing data. Beijing: China Agriculture Press. 287 p. (in Chinese with English abstract).
• Ya, L., JunQiang, D., Chander, S., DengQun, L., JiuRan, Z., JianSheng, L. 2009. Identification of Maize Drought-Tolerance at Seedling Stage Based on Leaf Temperature Using Infrared Thermography. Scientia Agricultura Sinica, 42(6):2192-2201.
• Yıldırım, M., 2005. Seçilmiş Altı Ekmeklik Buğday (Triticum aestivum L.) Diallel F1 Melez Döllerinde Bazı Tarımsal ve Fizyolojik Kalite Karakterlerinin Kalıtımı Üzerinde Bir Araştırma. Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Adana, 314s.
• Yılmaz, A., Beyyavaş, V., Cevkeri, İ. ve Haliloğlu, H., 2005. Harran Ovası Ekolojisinde İkinci Ürün Olarak Yetiştirilebilecek Bazı Soya (Glycine max. L. Merrill.) Çeşit ve Genotiplerinin Belirlenmesi. Harran Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Dergisi, 9(2):55-61.
• Zhang, L., Wang, R. and J. D. Hesketh. 2001. Effects of Photoperiod on Growth and Development of Soybean Floral Bud in Different Maturity. Agronomy Journal 93: 944-948.