Çeltik yetiştiriciliğinde geleneksel göllendirme sulama uygulandığı için diğer bitkilere oranla çok daha fazla su kullanılmaktadır. Bu nedenle, kurak yıllarda çeltik yetiştirilen alanlara sınırlamalar getirilmektedir. Bu çalışma, çeltik (Oryza Sativa L. cv. Luna) bitkisinde su tasarrufu sağlayan yöntemlerden damla sulamanın (DI) ve su tutma bariyerinin (STB) göllendirme sulama yönteminin uygulandığı çiftçi uygulaması ile arasındaki su kullanımı, verim ve kalite özelliklerindeki farklılığı belirlemek amacıyla yapılmıştır. Araştırma, 2017 yılında Edirne İli, Enez İlçesi, Çavuş Köyü’nde yürütülmüştür. Deneme süresince toprak nemi sensörler aracılığıyla izlenmiştir. Sulamalar, DI ve DI+STB konularında, toprakta kullanılabilir su tutma kapasitesinin % 15±5’i tüketildiğinde azaldığı kısmın tarla kapasitesine tamamlanması şeklinde, çiftçi uygulamasında ise göllendirme sulama yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda, ele alınan konular arasında incelenen özelliklerin birçoğunda istatistiksel olarak önemli farklılıklar bulunmuştur. En yüksek verim çiftçi uygulamasından elde edilirken, en düşük verim DI+STB konusundan elde edilmiştir. Buna karşın su tasarrufu açısından DI+STB konusu çiftçi uygulamasına göre %83,3’lük bir tasarruf sağlamıştır. Çiftçi, DI ve DI+STB konularına ilişkin toplam sulama suyu miktarı, IWUE ve verim değerleri sırasıyla 5580–1375–930 mm, 0,1–0,4–0,5 kg/m3, %0–75,4–83,3 ve 708,0–576,3–438,7 kg/da olarak bulunmuştur. Çalışmanın sonucu olarak, azalan su kaynakları nedeniyle, su tasarrufu sağlamada alternatif yöntemler olarak DI ve DI+STB uygulamalarının kullanım potansiyeline sahip olduğu söylenebilir. Ancak, halen verim azalmasının önüne geçebilecek uygulamaların araştırılacağı çalışmalara ihtiyaç olduğu düşünülmektedir.
Rice is one of the most applied irrigation waters applied plant among cultivated plants since it is grown in water or in saturated soil conditions in a significant portion of the growing season. This study was aimed to determine the effects of rice grown on water use, development, yield and some yield parameters using of both separately and jointly water retention barriers and subsurface drip irrigation methods in Enez, Edirne, Turkey in 2017. Methods and Results: Four different treatments were applied: ponding ((control(C)), subsurface drip irrigation system (SDI), ponding + water retention barrier (C+WRB) and SDI+WRB in this study. Subsurface drip irrigation laterals were placed 10 cm deep from the soil surface and the WRB was placed at 30 cm deep. Plants were irrigated with a constant water height of 10-15 cm on the soil in C and C+WRB treatments, 20% ± 5% of the available water retention capacity is consumed without exposure to water stress in SDI and SDI+WRB treatments, the field capacity is completed. WRB and SDI applications significantly affected the irrigation water amount, grain yield and yield components of rice. The yield and irrigation water amount according to the treatments varied between 321-715 kg da-1 and 751-2444 mm, respectively. Conclusions: In comparison to the control treatment, water saving was achieved by 27%, 50%, 69% in C+WRB, SDI and SDI + WRB treatments, respectively. Despite this, when marketable yield values are analysed according to the control treatment, it has increased by 10.8% in C+WRB, and decreased by 48.8% and 40.7% in SDI and SDI + WRB treatments. The water retention barriers and subsurface drip irrigation practices used in the study have been shown to reduce the use of irrigation water in rice production. Significance and Impact of the Study: It can be said that these methods have the potential to be used especially in arid and semi-arid regions where water is limited or inadequate.
Bu çalışmada, farklı su stresi seviyelerinin iki farklı (beyaz ve mor çiçekli) çuha çeşidinin bitki su tüketimine (ET), fizyolojik özelliklerine (yaprak sıcaklığı, stoma iletkenliği, klorofil indeksi, yaprak oransal su içeriği), morfolojik özelliklerine (bitki boyu, bitki çapı, çiçek sayısı, petal sayısı, petal uzunluğu, petal eni ve çiçek çapı) ve hasat özelliklerine (kök uzunluğu, kök kuru ağırlığı, bitki yaş ağırlığı, bitki kuru ağırlığı) etkilerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışma, 2019 yılında Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Bitki Stresi İzleme ve Termografi Laboratuvarı'nda (BİSİTLAB) yürütülmüştür. Deneme boyunca sıcaklık 20°C'de tutulmuş 16/8 saat fotoperiyot uygulaması yapılmıştır. Denemede, dört farklı sulama konusu (7 gün aralıkla saksıda eksilen nemin kullanılabilir su tutma kapasitesinin %100'üne (kontrol), %75'ine, %50'sine ve %25'ine tamamlanması) oluşturulmuştur. Her sulamadan önce tüm bitkilerde fizyolojik ve morfolojik ölçümler yapılmıştır. Çalışma sonucunda, mor ve beyaz çiçekli çuha çeşitlerinde deneme süresince elde edilen toplam ET değerleri sırasıyla 83-117 mm ve 78-116 mm olarak bulunmuştur. Deneme kapsamında ölçülen fizyolojik özellikler üzerine su stresinin etkisinin her iki çeşitte de morfolojik ve hasat sonu ölçümlerine oranla daha fazla olduğu görülmüştür. Buna ilaveten, aynı su stresi konularında çeşitler karşılaştırıldığında, morfolojik ölçümler bakımından mor çiçekli çuha bitkisinde çiçek sayısı ve çiçek çapı değerlerinin, beyaz renkli çuhaya göre daha büyük olduğu görülmüştür. Sonuç olarak, su stresi koşulları altında her iki çuha çeşidinin benzer tepkileri gösterdiği söylenebilir.
Derin öğrenme, makine öğrenmesi ve görüntü işleme teknikleri tarımsal işlerin kolaylaştırılmasında ve üretim aşamsındaki farklı problemlere çözümler geliştirilmesinde kullanılan önemli birer araç haline gelmişlerdir. Bu çalışma kapsamında AugeLab Studio’da derin öğrenme mimarilerinden CNN kullanılarak, eş zamanlı nesne tespiti için genelde tercih edilen YOLO algoritmasıyla bir tohum sayısı ve türünün tespit uygulaması geliştirilmiştir. Çalışma sonucunda 3000 iterasyonla ortalama kayıp 0.417 civarına düşürülmüştür. Analizler sonucunda fasulye sınıflandırma başarı oranı %97-%100 arasında değişiklik gösterirken nohut sınıflandırma oranının %91 ile %100 arasında değişmekte olduğu tespit edilmiştir. Buna ek olarak tek görseldeki toplam 11 adet fasulye ve 10 adet nohut tohumunun sayısı %100 doğrulukla tespit edilmiştir. Sonuç olarak yapay zeka görüntü işleme tekniklerinin kullanılarak tohumluk üretim firmaları, tarımsal biyoteknoloji laboratuvarları ve tohum sertifikasyon kuruluşlarının tohum sayma, çeşit ve/veya tür ayrımı yapma, çimlenen tohumların ayrıştırılması ve tespiti veya tohum sertifikasyon süreçlerindeki yabancı karışımların tespit edilip oranlanması gibi tarımın bir çok alanında iş yükünün ve maliyetin azaltılırken zamandan kazanç sağlanabileceğini göstermiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.