Patlıcan bitkisinin sulama programlamasının belirlenmesinde bulanık mantık uygulamaları

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ASLIHAN CANTÜRK

Danışman: Bilal Cemek

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışma Samsun ili Bafra ilçesinde 2015 ve 2016 yıllarında arazi ve saksı olmak üzere iki farklı koşulda yetiştirilen patlıcan bitkisi sulama programlamasının belirlenmesi için yürütülmüştür. Tesadüf blokları deneme desenine göre üç tekrarlamalı olarak planlanan çalışma tam su konusu (S1:%100-kontrol) ve bitkilerde farklı düzeylerde su stresi meydana getirecek dört kısıntılı (S2: %75, S3: %50, S4:%25, S5: %0) olmak üzere 5 konudan oluşmaktadır. Araştırmanın ilk aşamasında arazi çalışmaları yapılmış ikinci aşamasında ise araziden elde edilen bitki, toprak ve iklim verileri kullanılarak bulanık mantık yöntemine göre modellemeleri yapılmıştır. Buna göre araştırma süresi boyunca S1, S2, S3, S4 ve S5 konularına iki yıl ortalaması olarak sırasıyla 400, 313, 231, 146 ve 63 mm sulama suyu uygulanmış ve bahsedilen bu konulara ait bitki su tüketim değerleri sırasıyla 584, 480, 377, 300 ve 246 mm olarak kaydedilmiştir. Araştırmada Bafra koşullarında patlıcan bitkisi için 0-60 cm toprak derinliğindeki elverişli nemin %30'u tüketildiğinde tarla kapasitesi düzeyine ulaştıracak miktardaki sulama suyu uygulamasının mevsim boyunca en iyi verimi elde edilebileceği, mevsim boyunca bitki su stres indeksi (CWSI) değerinin 0.20 civarında sürdürülmesi gerektiği, mevsimlik verim tepki etmeni (ky) değerinin 1.25 olarak elde edildiği böylelikle bitkinin su stresine karşı duyarlı olduğu ve uygulanan tekniklerin yörede patlıcan bitkisi sulama programlaması amacıyla kullanılabileceği sonuçlarına ulaşılmıştır. Elde edilen sonuçlar ile bulanık mantık yöntemine göre Sugeno ve Mamdani çıkarım mekanizmasında bitki su tüketimi, bitki katsayısı, bitki su stres indeksi ve verim değerlerinin modellemesi yapılmıştır. Bahsedilen bu yöntemler içerisinde Sugeno yöntemi birçok model de daha başarılı sonuçlar vermiştir.