Examination of Soil Analysis Applications and Soil Analysis Subsidies in terms of Producers in Edirne and Tekirdağ Provinces

Öz

The aim of this study was to determine the differences and the importance of the differences in terms of some socio-economic factors and agricultural practices of the producers who had soil analysis in Edirne and Tekirdağ provinces and to evaluate the opinions of the producers about soil analysis and soil analysis subsidies. Three laboratories were selected among the laboratories with the highest number of sample acceptances for soil analysis in the provinces determined in the study. For each province, total of 60 producers who applied to the laboratories in 2015 and who utilized from soil analysis subsidies, and consequently, total of 120 producers were interviewed. The analysis of the differences of the producers who had soil analysis in Edirne and Tekirdağ provinces was determined by the regression tree model (CHAID analysis). According to the CHAID analysis, in which the provinces were taken as the dependent variable, it was seen that the first most distinctive feature was the state-supported agricultural insurance. Of the producers who stated that they did not have agricultural insurance, 31% were located in Edirne and 69% were located in Tekirdağ. It was seen that 56% of the producers in Edirne and 44% of the producers in Tekirdağ had agricultural insurance. The most important feature of the second node was the education level of the producers, the third sub-node decision point was whether the producers had training on fertilization, and the fourth decision point was whether the producers faced risks in agriculture in the last three years. The four most important reasons for the producers to have soil analysis in Edirne province were to increase the product yield, to reduce the cost, to increase product quality and protect the environment, respectively. In the province of Tekirdağ, the criteria of increasing the product yield was on the first rank, increasing the product quality in the second rank, reducing the cost in the third rank and protecting the environment in the fourth rank. It is expected that it will be beneficial to introduce soil analysis conditions to the producers at the stage of purchasing fertilizers, and thus to ensure that the producer purchases fertilizer by determining the type and amount of fertilizer to be disposed of according to the analysis results.

Anahtar Kelimeler

• Regression tree
• Soil analysis
• Soil analysis subsidy
• Producer opinion

Examination of Soil Analysis Applications and Soil Analysis Subsidies in terms of Producers in Edirne and Tekirdağ Provinces

Öz

Bu çalışmanın amacı Edirne ve Tekirdağ illerinde toprak analizi yaptıran üreticilerin bazı sosyo ekonomik faktörler ve tarımsal uygulamalar yönünden farklılıklarının ve farklılıkların önem düzeylerinin belirlenmesi ve üreticilerin toprak analizi ve toprak analizi destekleri ile ilgili görüşlerinin değerlendirilmesidir. Araştırmada belirlenen illerde toprak analizi için numune kabul sayısı en fazla olan laboratuvarlar arasından 3 adet laboratuvar seçilmiştir. Her il için 2015 yılında laboratuvarlara başvuran ve toprak analiz desteğinden yararlanan üreticilerden toplamda 60 üretici olmak üzere, toplamda 120 üretici ile görüşülmüştür. Edirne ve Tekirdağ illerinde toprak analizi yaptıran üreticilerin farklılıklarının analizi regresyon ağacı modeli (CHAID analizi) ile belirlenmiştir. İllerin bağımlı değişken olarak alındığı CHAID analizine göre, birinci en belirgin özelliğin devlet destekli tarım sigortası yaptırma olduğu görülmüştür. Tarım sigortası yaptırmadığını ifade eden üreticilerin %31’i Edirne ilinde, %69’u Tekirdağ ilinde yer almaktadır. Edirne ilinde üreticilerin %56’sının, Tekirdağ ilinde üreticilerin %44’ünün tarım sigortası yaptırdıkları görülmektedir. İkinci düğüm noktasının en önemli özelliği, üreticilerin eğitim düzeyleri, üçüncü alt düğüm karar noktasında üreticilerin gübreleme ile ilgili eğitim alıp almama durumları, dördüncü karar noktasında ise üreticilerin son üç yıl içinde tarımda riskle karşılaşıp karşılaşmama durumları yer almaktadır. Edirne ilinde üreticilerin toprak analizi yaptırmalarındaki en önemli dört nedenin sırasıyla ürün verimini arttırmak, maliyeti düşürmek, ürün kalitesini arttırmak ve çevreyi korumak olduğu belirlenmiştir. Tekirdağ ilinde de ilk sırayı ürün verimini arttırmak kriteri almakta olup, ikinci sırayı ürün kalitesini arttırmak, üçüncü sırayı maliyeti düşürmek ve dördüncü sırayı çevreyi korumak kriterleri almaktadır. Üreticilere gübre satın alma aşamasında toprak analizi şartının getirilmesinin, dolayısıyla analiz sonuçlarına göre atılması gereken gübre cinsi ve miktarının belirlenerek üreticinin gübre satın almasının sağlanmasının faydalı olacağı beklenmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Regresyon ağacı
• Toprak Analizi
• Toprak Analiz Desteği
• Üretici Görüşü

Kaynakça

1. Akşahan, R., Keskin, İ. (2015). Sığırlarda besi sonu canlı ağırlığını etkileyen bazı vücut ölçülerinin regresyon ağacı yöntemi ile belirlenmesi. Selçuk Tarım Bilimleri Dergisi, 2(1): 53-59.
2. Albayrak, A.S., Kotlan-Yılmaz, Ş. (2009). Veri madenciliği: karar ağacı algoritmaları ve İMKB verileri üzerine bir uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(1): 31-52.
3. Ataseven, Y., Akça, M.O., Namlı, A. (2014). Farmers’ attitudes towards soil analyses in Ankara Province of Turkey, Fresenius Environmental Bulletin, 23(8a): 2038-2044.
4. Aydoğan, M., Demiryürek, K. (2012). Organik ve Konvansiyonel Fındık Yetiştiricilerinin Gübre Kullanımı Konusundaki Bilgi Kaynaklarının Sosyal Ağ Analizi İle Karşılaştırılması. 10. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi, 5-7 Eylül, Cilt 2, s: 1137-1141. Konya, Türkiye.
5. Bellitürk, K. (2011). Edirne ili Uzunköprü ilçesi tarım topraklarının beslenme durumlarının belirlenmesi. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 8(3): 8-15.
6. Ceyhan, V. (2010) Assessing the agricultural sustainability of conventional farming systems in Samsun Province of Turkey. African Journal of Agricultural Research, 5(13): 1572-1583.
7. Çarkacı, D.A., Yokuş, S., Ölmez, O., Karadavut, U. (2016). Konya İlinde Kimyevi Gübre ve Toprak Analizi Desteğinin Sosyo-Ekonomik Açıdan İncelenmesi. XII. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi, 25-27 Mayıs, s: 1643-1652. Isparta, Türkiye.
8. Çönoğlu, S., Kaynak, T., Demirbaş, N., Tosun, D. (2016). Çiftçilerin toprak analizi desteğinden yararlanma eğilimleri: İzmir ili örneği. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 53(4): 441-449.

9. Doğan, İ. (2003). Holştayn ırkı ineklerde süt verimine etki eden faktörlerin CHAID analizi ile incelenmesi. Ankara Üniversitesi Veterinerlik Fakültesi Dergisi, 50(1): 65-70.
10. Güçdemir, İ.H., Kalınbacak, K. (2009). Toprak, Su ve Bitki Analizi İçin Numune Alınması. T.C. Tarım ve Köyişleri Bakanlığı Tarımsal Araştırmalar Genel Müdürlüğü Toprak Gübre ve Su Kaynakları Merkez Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü Teknik Yayın No: 33, Çiftçi Yayınları:3, Ankara.
11. Gülaç, Z.N. (2011). Sivas İli Hafik İlçesi tarım işletmelerinde toprak analizi uygulamalarının benimsenmesi ve yayılması üzerine bir araştırma. (Yüksek Lisans Tezi) Gaziosmanpaşa Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tokat, Türkiye.
12. Güldal, H.T. (2016). Buğday yetiştiriciliğinde toprak analizi sonucuna göre kullanılan gübrenin maliyete etkilerinin belirlenmesi: Konya İli Cihanbeyli İlçesi örneği. (Yüksek Lisans Tezi) Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, Türkiye.
13. Kayri, M., Boysan, M. (2008). Bilişsel yatkınlık ile depresyon düzeyleri ilişkisinin sınıflandırma ve regresyon ağacı ile incelenmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 34(34): 168-177.
14. Koç, Y. (2016). Hayvancılıkta elde edilen farklı verilere regresyon ağacı metodunun uygulanması, (Yüksek Lisans Tezi) Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Iğdır, Türkiye.
15. Küçükkaya, S., Özçelik, A. (2014). Buğday Üretiminde Toprak Analizi Yaptırmanın İşletme Üzerine Etkileri: Ankara Gölbaşı İlçesi Örneği, Tarımsal Ekonomi ve Geliştirme Enstitüsü, Yayın No: 237, Ankara.
16. Küçükönder, H., Üçkardeş, F., Nariç, D. (2014). Hayvancılık alanında bir veri madenciliği uygulaması: Japon bıldırcını yumurtalarında döllülüğe etki eden bazı faktörlerin belirlenmesi. Kafkas Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 20(6): 900-908.
17. Mendeş, M., Akkartal, E. (2009). Regression tree analysis for predicting slaughter weight in broilers, Italian Journal of Animal Science, 8(4): 615-624.
18. Olhan, E., Gün, S., Ataseven, Y., Arısoy, H. (2010). Effects of agricultural activities in Seyfe Wetland. Scientific Research and Essay, 5(1): 9-14.
19. Oruçoğlu, O. (2011). Holstein Irkı ineklerin 305 günlük süt verimini etkileyen çevre faktörlerinin regresyon ağacı ile belirlenmesi. (Yüksek Lisans Tezi) Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta, Türkiye.
20. Özçelik, A., Güldal, H.T. (2014). Tarım İşletmelerinde Toprak Analizi Yaptırmanın Destekleme Ödemeleri, Doğal Kaynak Kullanımı ve Ürün Maliyetleri Yönünden Etkileri: Ankara İli Polatlı İlçesi Örneği. XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi, 3-5 Eylül, Cilt 2, s: 923-928. Samsun, Türkiye.
21. Özyazıcı, M.A., Dengiz, O., Aydoğan, M. (2013). Çay yetiştirilen tarım topraklarının reaksiyon değişimleri ve alansal dağılımları. Topraksu Dergisi 2(1): 23-29.
22. Sayın, B., Bayav. A., Beşen. T., Emre, M., Çelikyurt, M.A., Karamürsel, D., Kuzgun, M., Yılmaz, Ş.G., Arslan, S. (2021). Biyolojik - biyoteknik mücadele desteklemeleri hakkında üretici görüşlerinin belirlenmesi. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 18(2): 344-358.
23. Sugumaran, V., Muralıdharan, V., Ramachandran, K.I. (2007). Feature selection using decision tree and classification through proximal support vector machine for fault diagnostics of roller bearing. Mechanical Systems and Signal Processing, 21(2): 930-942.
24. Şahinli, M.A., Özçelik, A., Güldal, H.T. (2016). Toprak Analizi Sonucuna Göre Kullanılan Gübrenin Verime Etkisinin Belirlenmesi: Konya İlinde Buğday Yetiştiren Tarım İşletmeleri. XII. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi, 25-27 Mayıs, s: 157-166. Isparta, Türkiye.
25. Tanrıverdi, K. (2017). Toprak analizine dayalı gübrelemenin ekonomik analizi; Konya ili Çumra ilçesi örneği. (Yüksek Lisans Tezi), Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya, Türkiye.
26. Türe, M., Tokatlı, F., Kurt, Ü. (2009). Using kaplan-meirer analysis together with decision tree methods (C&RT, CHAID, QUEST, C4.5 and ID3) in determining recurrence-free survival of breast cancer patients. Expert Systems With Applications, 36(2): 2017-2026.