Applicability of Regression Models Between Yield Parameters and Some Soil Properties of Maize Plant

Yıl 2020, Cilt: 9 Sayı: 1, 25 - 36, 27.03.2020

Nalan Kars İmanverdi Ekberli

https://doi.org/10.21657/topraksu.618118

Öz

The aim of this study was to set regression models between yield parameters of maize plant grown in Çarşamba Plain (plant height, thousand seed weight and grain yield) and some physical and chemical properties of soils and to determine applicability of obtained models in estimation of yield in plain soils. For this purpose, soil and plant samples were taken from root zone of cultivated farms. In the research area, 65% of the maize plant height values were determined as between 250 cm and 300 cm, 60% of thousand seed weight values were between 300 g and 460 g, and 57.5% of the yield values were between 1000-1400 kg da^-1. In the regression model between maize plant height and Ca+Mg, lime (CaCO3), bulk density (BD), field capacity (FC), organic matter (OM), (EC)²,(OM)², (CaCO3)², √sand , √N content wasn’t statistically significant (R=0.543, p>005); in the model between 1000 seed weight of maize and (EC), (OM), Sand, (BD)², (Sand×BD), √CaCO3), √EC, wilting point (WP) parameters, the high determination coefficient R = 0.819 was determined at statistical significance level of p = 0.012; the performance of the model between maize grain yield and OM, N, phosphorus (P), potassium (K), sodium (Na), zinc (Zn), Ca+Mg, Silt, Sand, (BD×WP), BD, WP parameters was very high (R = 0.840; p = 0.001). Determination coefficient (R), root mean square error (RMSE), index of agreement (d), model efficiency (ME) were evaluated together to determine the validity of regression models between the yield components and physical and chemical properties of soils. In general, statistical parameters were within validity limits. It can be seen that the regression models obtained can be applied in the estimation of yield parameters of maize plant grown in plain soils.

Anahtar Kelimeler

Plant height, thousand seed weight, yield, physical and chemical properties of soils, regression models

Mısır Bitkisinin Verim Parametreleri ile Toprağın Bazı Fiziksel ve Kimyasal Özellikleri Arasındaki Regresyon Modellerin Belirlenmesi

Öz

Bu çalışmanın amacı, Çarşamba Ovası’nda yetiştirilen mısır bitkisinin verim parametreleriyle (bitki boyu, bin tane ağırlığı ve tane verimi) toprakların bazı fiziksel ve kimyasal özellikleri arasında regresyon modellerin oluşturulması ve elde edilen modellerin ova topraklarında bitki veriminin tahmininde uygulanabilirliğinin belirlenmesidir. Bu amaçla, ovanın çiftçiler tarafından mısır tarımı yapılan arazilerinden toprak ve bitki örnekleri alınmıştır. Araştırma alanındaki mısır bitki boyu değerlerinin % 65’i 250 cm ile 300 cm, bin tane ağırlığı değerlerinin %60’ı 300 g ile 460 g, tane verimi değerlerinin %57.5’i ise 1000-1400 kg da^-1 arasında değiştiği saptanmıştır. Bitki boyu ile Ca+Mg, kireç (CaCO3), hacim ağırlığı (HA), tarla kapasitesi (TK), organik madde (OM), (EC)², (OM)², (CaCO3)², √Kum, √N parametreleri arasındaki regresyon modeli istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptanmayıp, belirleme katsayısı (R = 0.543) orta; bin dane ağırlığı ile EC, OM, Kum, (HA)², (Kum×HA), √CaCO3, √EC, solma noktası (SN) parametreleri arasındaki model istatistiksel olarak anlamlı (p = 0.012), belirleme katsayısı (R = 0.819) çok yüksek; tane verimi ile OM, N, fosfor (P), potasyum (K), sodyum (Na), çinko (Zn), Ca+Mg, Silt, (SN×HA), HA, SN parametreleri arasındaki modelin performansı çok yüksek (R = 0.894; p = 0.001) olarak belirlenmiştir.  Verim parametreleri ile toprakların fiziksel ve kimyasal özellikleri arasındaki regresyon modellerin geçerliliğinin belirlenmesinde belirleme katsayısı (R), hata kareler ortalamasının karekökü (HKOK), uygunluk indeksi (d), modelin etkinliği (ME) birlikte değerlendirilmiştir. Elde edilen regresyon modellerin, ova topraklarında yetiştirilen mısır bitkisinin verim parametrelerinin tahmin edilmesinde uygulanabilirliği mümkün gözükmektedir.

Anahtar Kelimeler

bin tane ağırlığı, bitki boyu, fiziksel ve kimyasal toprak özellikleri, regresyon modeller, verim

Kaynakça

• Alp A (2010). Farklı yaprak gübresi uygulamalarının bazı ekmeklik ve makarnalık buğday çeşit ve hatlarının verim ve verim öğeleri üzerine etkileri. Mustafa Kemal Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 15(2): 1-16.
• Alexandrov VA, Hoogenboom G (2000). The impact of climate variability and change on crop yield in Bulgaria. Agricultural and Forest Meteorology, 104(4): 315-327.
• Angelov K (1994). Correlations between grain yield and certain plant and ear chracteristics in maize hybrids. Field Crop Abstracts, 47: 133.
• Anonim (1984). Samsun İli Verimlilik Envanteri ve Gübre İhtiyacı Raporu. Yayın No:23, Genel Yayın No:760, Ankara.
• Anonim (2013). Tohumluk Tescil ve Sertifikasyon Merkez Müdürlüğü. https://www.tarimorman.gov.tr/BUGEM/TTSM/Belgeler/Tescil/Teknik%20Talimatlar/S%C4%B1cak%20 %C4%B0klim%20Tah%C4%B1llar%C4%B1/MISIR_TEKNIK_TALIMATI.pdf (Erişim tarihi: 13.09.2019).
• Anonim (2016). Türkiye İstatistik Kurumu. https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=92&locale=tr (Access date:17.04.2017).
• Anonymous (1954). United States Salinity Laboratory Staff. Diagnosis and Improvement of Saline and Alkaline Soils. (Ed L.A. Richards). USDA Agriculture Handbook No: 60, U.S. Goverment Printing Office, Washington.
• Aydoğan S, Soylu S (2017). Ekmeklik buğday çeşitlerinin verim ve verim öğeleri ile bazı kalite özelliklerinin belirlenmesi. Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü Dergisi, 26(1): 24-30.
• Banimahd SA, Zand-Parsa SH (2013). Simulation of evaporation, coupled liquid water, water vapor and heat transport through the soil medium. Agricultural Water Management, 130: 168-177.
• Bayraklı F (1987). Toprak ve Bitki Analizleri. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Yayınları, No:17, Samsun.
• Bayraklı F, Ekberli İ, Gülser C (1999). Azerbaycan Mil ovası topraklarının verimlilik düzeylerinin deneysel ve matematiksel olarak değerlendirilmesi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 14(2): 138-153.
• Black CA (1965). Methods of Soil Analysis Part I-Physical and Mineralogical Methods. Soil Science Society of America, No: 9, USA.
• Bouma J (1989). Using soil surve data for quantitative land evaluation. Advances Soil Science, 9: 177-213.
• Bouma J, van Lanen HAJ (1987). Transfer functions and threshold values: from soil characteristics to land qualities. In Proceedings of the International Workshop on Quantified Land Evaluation Procedures, Washington, DC, USA, pp.106-110.
• Budka A, Lacka A, Gaj R, Jajor E, Korbas K (2015). Predicting winter wheat yields by comparing regression equations. Crop Protection, 78: 84-91.
• Campbell GS, Shiozawa S (1992). Prediction of hydraulic properties of soils using particle-size distribution and bulk density data. In: Van Genuchten MT, Leij FJ and Lund LJ. (Eds.). Proceedings of International Workshop on Indirect Methods for Estimating the Hydraulic Properties of Unsaturated Soils. University of California, Riverside, pp. 317- 328.
• Çolakoğlu H (1985). Gübre ve Gübreleme. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları, Teksir no:17-1, Bornova, İzmir.
• Demiralay İ (1993). Toprak Fiziksel Analizleri. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları No: 143, Erzurum.
• Dengiz O, Ekberli İ (2017). Bazı vertisol alt grup topraklarının fizikokimyasal ve ısısal özelliklerinin incelenmesi. Akademik Ziraat Dergisi, 6(1): 45-52.
• Dorsey JW, Hardy LC (2018). Sustainability factors in dynamical systems modeling: Simulating the non-linear aspects of multiple equilibria. Ecological Modelling, 368: 69-77.
• Ekberli İ, Dengiz O (2016). Bazı inceptisol ve entisol alt grup topraklarının fizikokimyasal özellikleriyle ısısal yayınım katsayısı arasındaki regresyon ilişkilerin belirlenmesi. Toprak Su Dergisi, 5(2): 1-10.
• Ekberli İ, Dengiz O (2017). Bazalt ana materyali ve farklı topografik pozisyon üzerinde oluşmuş toprakların bazı topografik özellikler ve fiziksel-kimyasal özellikleri arasındaki doğrusal regresyon modellerinin belirlenmesi. Toprak Su Dergisi, 6(1): 15-27.
• Ekberli İ, Kerimova E (2005). Azerbaycan’ın Şirvan bölgesinde sulanan killi bir toprağın bazı fiziksel-kimyasal parametrelerinin değişimi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 20(3): 54-59.
• Ergül Y (2008). Silajlık mısır çeşitlerinin önemli tarımsal ve kalite özelliklerinin belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarla Bitkileri Anabilim Dalı, 60, Konya.
• Gençtan T, Sağlam N (1987). Ekim zamanı ve ekim sıklığının üç ekmeklik buğday çeşidinde verim ve verim unsurlarına etkisi. Türkiye Tahıl Sempozyumu, Bildiriler Kitabı, 6-9 Ekim, Bursa, s. 171-183.
• Guber AK, Pachepsky YA, van Genuchten MT, Simunek J, Jacques D, Nemes A, Nicholson TJ, Cady RE (2009). Multimodel simulation of water flow in a field soil using pedotransfer functions. Vadose Zone Journal, 8(1): 1-10.
• Gülser C (2004). Tarla kapasitesi ve devamlı solma noktası değerlerinin toprakların fiziksel ve kimyasal özellikleriyle ilişkili pedotransfer eşitliklerle belirlenmesi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 19(3): 19-23.
• Gülser C, Candemir F, İç S, Demir Z (2007). Pedotransfer modellerle ince bünyeli topraklarda doygun hidrolik iletkenliğin tahmini. V. Ulusal Hidroloji Kongresi, Bildiriler Kitabı, 5-7 Eylül, Ankara, s. 563-569.
• Gülser C, Ekberli I, Candemir F (2016). Spatial variability of soil physical properties in a cultivated field. Eurasian Journal of Soil Science, 5(3): 192-200.
• Huang F, Zhan W, Ju W, Wang Z (2014). Improved reconstruction of soil thermal field using two-depth measurements of soil temperature. Journal of Hydrology, 519: 711–719.
• Jackson ML (1962). Soil Chemical Analysis. Prentice Hall. Inc. Englewood Cliffs, New Jersey, USA, pp. 219-221.
• Kacar B (1994). Bitki ve Toprağın Kimyasal Analizleri III, Toprak Analizleri. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi, Eğitim Araştırma ve Geliştirme Vakfı Yayınları, No: 3, Ankara.
• Karadavut U, Genç A, Tozluca A, Palta Ç (2010). Silajlık ve danelik mısırlarda kuru madde birikiminin bazı matematiksel büyüme modelleri ile analizi. Journal of Agricultural Sciences, 16: 89-96.
• Kars, N., Ekberli, İ. (2019a). Buğday bitkisinin verim parametreleri ile bazı toprak özellikleri arasındaki pedotransfer modellerin uygulanabilirliği. Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi, 6(2): 153-164.
• Kars N, Ekberli İ (2019b). Çarşamba Ovasının buğday bitkisi altındaki topraklarının bazı fiziksel ve kimyasal özelliklerinin incelenmesi. Toprak Su Dergisi, 8(1): 18-28.
• Krause, P., Boyle, D.P., Base, F. (2005). Comparison of different efficiency criteria for hydrological model assessment. Advances in Geosciences, 5: 89-97.
• Korkmaz A, Bayraklı F, Cülser C, Ekberli İA (2000). Bafra ve Çarşamba Ovalarında mısır bitkisinin azotlu ve fosforlu gübre ihtiyacının belirlenmesinde matematiksel modellerin uygulanabirliği. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 15(1): 33-40.
• Korkut KZ, Sağlam N, Başer İ (1993). Ekmeklik ve makarnalık buğdaylarda verimi etkileyen bazı özellikler üzerine araştırmalar. Trakya Üniversitesi Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 2(2): 111-118.
• Kosheleva NE, Kasimov NS, Samonova OA (2002). Regression models fort he behavior of heavy metals in soils of the Smolensk-Moskow upland. Pocvovedeniye, 8: 954-966.
• Kumar P, Sarangi A, Singh DK, Parihar SS, Sahoo RN (2015). Simulation of salt dynamics in the root zone and yield of wheat cropunder irrigated saline regimes using SWAP model. Agricultural Water Management, 148: 72-83.
• Lindsay L, Norvell WA (1978). Development of a DTPA soil test for zinc, iron, manganese and copper. Soil Science Society of America Journal, 42(3): 421-428.
• Malone RW., Ma L, Karlen DL, Meade T, Meek D, Heilman P, Kanwar RS, Hatfield JL (2007). Empirical analysis and prediction of nitrate loading and crop yield for corn-soybean rotations. Geoderma, 140: 223-234.
• Olsen SR, Cole CV, Watanabe FS, Dean LA (1954). Estimation of available phosphorus in soil by extraction with sodium bicarbonate. U.S. Department of Agriculture, Circular No. 939.
• Overman AR, Scholtz III RV (2002). Mathematical models of crop growth and yield. Marcel Dekker, Inc., New York, 325 p.
• Öner F, Sezer İ, Gülümser A (2012). Farklı lokasyonlarda yetiştirilen atdişi mısır (Zea mays L. indendata) çeşit ve hatlarının agronomik özellikler yönünden karşılaştırılması. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 9(2): 1-6.
• Öktem A (1993). Çukurova koşullarında II.ürün olarak denenen mısır çeşitlerinde tane verimi ve verime etkili bazı tarımsal özellikler ile bu özellikler arasındaki etkileşimlerin belirlenmesi Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarla Bitkileri Anabilim Dalı, 65, Adana.
• Öktem A, Toprak A (2013). Çukurova koşullarında bazı atdişi mısır (Zea mays L. indentata) genotiplerinin verim ve morfolojik özelliklerinin belirlenmesi. Harran Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 17(4): 15-24.
• Öz A, Kapar H (2003). Samsun koşullarında geliştirilen çeşit adayı mısırların verim öğelerinin belirlenmesi ve stabilite analizi. Tarım Bilimleri Dergisi, 9(4): 454-459.
• Özata E, Geçit HH, Öz A, İkincikarakaya SÜ (2013). Atdişi hibrit mısır adaylarının ana ürün koşullarında performanslarının belirlenmesi. Iğdır Üniversitesi Fen Bilim Enstitüsü Dergisi, 3(1):91-98.
• Özdemir N, Ekberli İ, Kop Durmuş ÖT (2018). Bazı toprak özellikleri ile kütle yoğunluğunun tahmini için pedotransfer modeller. Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Dergisi, 6(1): 46-51.
• Özdemir N, Gülser C, Ekberli İ, Kop ÖT (2014). Asit toprakta düzenleyici uygulamalarının bazı toprak özellikleri ve verime etkileri. Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Dergisi, 2(1): 27-32.
• Özgentürk G (2001). Çukurova Bölgesinde yetiştirilen at dişi melez mısır çeşitlerinde tane verimi ile bazı tarımsal özellikler arasındaki ilişkilerin belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarla Bitkileri Anabilim Dalı, Adana.
• Pachepsky YA, Rawls WJ (2004). Development of pedotransfer functions in soil hidrology. Development in Soil Science, 30: 497p.
• Pamukçu M, Erdal G, Savur O, Toros A, Özata E (2011). Beyaz hibrit mısır aday çeşitlerinin Antalya ve Samsun koşullarında performanslarının değerlendirilmesi. Türkiye 9. Tarla Bitkileri Kongresi s: 513-516, Bursa.
• Park DK, Hossain MA, Uddin MJ (1986). Correlation and path coenfficient analysis in open pollinated maize. Bangladesh-Journal of Agriculture, 11(1): 11-14.
• Patil NG, Singh SK (2016). Pedotransfer functions for estimating soil hydraulic properties: A Review. Pedosphere, 26(4):417-430.
• Richards LA (1954). Diagnosis and Improvement of Saline and Alkali Soils. United States Department of Agriculture, Handbook No: 60, pp. 105-106.
• Sağlam MT (1997). Toprak ve Suyun Kimyasal Analiz Yöntemleri. Tekirdağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları, No: 189.
• Sönmez F (2001). Azotun bazı mısır çeşitlerinde tane verimi ve verim komponentlerine etkisi. Gazi Osman Paşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 18(1): 107-212.
• Taban S, Çıkılı Y, Kebeci F, Taban N, Sezer SM (2004). Taşköprü yöresinde sarımsak tarımı yapılan toprakların verimlilik durumu ve potansiyel beslenme problemlerinin ortaya konulması. Tarım Bilimleri Dergisi, 10(3): 297-304.
• Thiery D, Amraoui N, Noyer ML (2018). Modelling flow and heat transfer through unsaturated chalk-Validation with experimental data from the ground surface to the aquifer. Journal of Hydrology, 556: 660-673.
• Tosun O, Yurtman N (1973). Ekmeklik buğdaylarda (Triticum aestivum L. em Thell) verime etkili morfolojik ve fizyolojik özellikler. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yıllığı, 23: 418-434.
• Turan, M., Dengiz, O., Turan Demirağ, İ (2018). Samsun ilinin Newhall modeline göre toprak sıcaklık ve nem rejimlerinin belirlenmesi. Türkiye TarımsalAraştırmalar Dergisi, 5(2): 131-142.
• Vereecken H, Weynants M, Javaux M, Pachepsky Y, Schaap MG, Van Genuchten, MT (2010). Using pedotransfer functions to estimate the van Genuchten-Mualem soil hydraulic properties: A review. Vadose Zone Journal, 9(4): 795-820.
• Wang L, Lia X, Chen Y, Yang K, Chen D, Zhou J, Liu W, Qi J, Huang J (2016). Validation of the global land data assimilation system based onmeasurements of soil temperature profiles. Agricultural and Forest Meteorology, 218-219: 288-297.
• Watson AS (1987). Structure and Composition. Corn: Chemistry and Technology. Association of Cereal Chemistry. Inc. Saint Paul. pp. 53-82, Minnesota.
• Whitman CE, Haffield JL, Reginato RJ (1985). Effect of slope position on the microclimate, growth, and yield of barley. Agronomy Journal, 77(5): 663-669.
• Willmott CJ, Matsuura K (2005). Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance. Climate Research, 30(1): 79-82.
• Willmott CJ, Robeson SM, Matsuura K (2012). Short Communication. A refined index of model performance. International Journal of Climatology, 32(13): 2088-2094.
• Yalçın SR, Usta S (1992). Çinko uygulamasının mısır bitkisinin gelişmesi ile çinko, demir, mangan ve bakır kapsamları üzerine etkisi. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yıllığı, 4(1): 195-204.