Ankara Murted Sulamas ı nda Su Kullan ı m ve Dağıtı m Etkinli ğ inin Belirlenmesi *

Transkript

1 TARIM BILIMLERI DERGISI 1997, 3 (2) Ankara Murted Sulamas ı nda Su Kullan ı m ve Dağıtı m Etkinli ğ inin Belirlenmesi * Nurinisa AĞIAMI Ş 1 M.Ali TOKGOZ1 Geliş Tarihi : Özet: Bu çal ışmada, Devlet Su I şleri taraf ından 1971 y ı l ında işletmeye aç ılan Mürted sulama projesi ele al ınm ış ve ovan ın sulamas ı için yap ılan tesislerden optimum biçimde yararlanmaya ili şkin seçeneklerin ara şt ı r ılmas ı planlanm ışt ır. Bu amaca uygun olarak, doğrusal programlama yöntemlerinden yararlan ılarak optimum sulama alan ı ve bitki desenlerinin saptanmas ı, su kullan ım rand ımanlar ının artt ı r ılmas ı yönünden su iletim sistemlerinin geliştirilmesi ve tarla içi su da ğıtım sistemlerinin düzenlenmesine ilişkin analizler yap ı lm ışt ır. FAO taraf ından geliştirilen DASI bilgisayar program ı yard ımı ile proje ekonomik aç ıdan incelenmi ştlr. Ayr ıca, CROPWAT bilgisayar paket program ı ile sulama alan ında yetiştirilen çeşitli bitkilere ilişkin optimum sulama programlar ı oluşturulmu ştur. Anahtar kelimeler: Sulama projesi, sulama sistemi, su kullan ım etkinliği, optimum bitki deseni, sistem performans ı. Determination of Water -Use and Distribution Efficiency in Ankara Murted irrigation Project Abstract : The alm of this study was to evaluate and determine the most efficient use of water in the Mürted irrigation project which was established by the State Hydraulic Works in By using linear programming method, optimal inigation area and crop patterns were determined. Economical analysis of the project was carried out by using the computer program DASI, which was developed by FAO. Finally the optimum irrigation scheduling programs for various crops grown in the area were calculated by means of the program CROPWAT. Key words: Irrigation project, irrigation system, water - use eff ıciency, optimal crop pattern, system performance. Giriş Tar ımsal üretimin art ı r ı lmas ı, tar ım alanlar ı n ı n genişletilmesiyle veya birim alandan en fazla ürünün al ınmas ıyla sa ğlanabilir. Birçok ülkede oldu ğu gibi ülkemizde de üzerinde tar ım yap ı labilecek arazilerin artt ı r ılmas ı ihtimali hemen hemen kalmam ışt ır. Bu nedenle tar ımsal üretimin artt ı r ılmas ı ancak doğal kaynaklar ı m ızdan olan su ve topra ğı m ız ı etkin kullanarak, birim alandan daha fazla ürün almakla sa ğlanabilir. Bu ise ancak toprak ve su kaynaklar ı m ız ın optimum şekilde kullan ı lmas ı na yönelik çal ış malarla gerçekle ştirilebilir. Su ve toprak kaynaklar ı n ın geli ştirilmesi amac ıyla haz ı rlanan sulama projelerinin ba şar ı l ı bir biçimde i şletilmesi ve uzun ön ıürlü olmas ı, tar ım arazilerine yeterli suyun sa ğlanmas ı ve bu sa ğlanan suyun verimli bir şekilde kullan ı lmas ı na ba ğ l ı d ır. Yüksek verimli bir tar ım sisteminin gerçekle ştirilmesinde temel konulardan birisi etkin su da ğıtım ve kullan ı m ıd ır. Su da ğıt ı m ve kullan ı m hizmetleri; i şletme, bak ım ve sulama destek hizmetlerini içermektedir. Bir sulama alan ı nda bu hizmetlerin etkin bir şekilde yerine getirilmesi ancak kaynaklar ı n optimum bir şekilde kullan ı m ı ile mümkün olabilir (Balaban 1986, Benli 1974). Optimum çözüme ula şmada sulama projesini oluşturan unsurlar; sulama alan ı, su yap ılan, bitki su ihtiyaçlar ı ve toprak tipi bir bütün olarak ele al ı nmal ı d ı r. Böylece, uygun bir model kurularak amaç fonksiyonunu maksimum / minimum k ı lacak çözümlerle optimum değere ula şılabilir (Hall ve Dracup, 1970). Su ve toprak kaynaklar ı n ın geli ştirilmesi amac ıyla haz ırlanan sulama projelerinde optimum çözüme ula şma amac ıyla yap ılan birçok ara şt ı rman ı n baz ılar ı aşağıda özetlenmi ştir. Benli (1974), Aksaray - Ulu ı rmak sulama alan ında doğrusal programlama yöntemini kullanarak optimum su kullan ı m ı n ı sağlayacak bitki deseni ve optimum sulama alanlar ı n ı n bulunmas ı konusunda modeller olu şturmuştur. Ridder (1975), yeralt ı su kaynaklar ın ın optimum bir biçimde planlanmas ı amac ıyla doğrusal programlama yöntemini kullanarak matematiksel modeller geli ştirmi ştir. Ara şt ı rmada tar ı msal üretim alanlar ı ve optimum bitki desenine göre birim alan için gereksinim duyulan sulama suyu miktar ı ve sulama suyunun sa ğland ığı kuyu debileri parametre olarak ele al ı nm ışt ı r. Sönmez ve Benli (1976), do ğrusal programlama yöntemi ile Eski şehir - Alpu sulama projesinin değerlendirilmesi amac ıyla yapt ı klar ı ara şt ı rmada; sulama şebekesi için optimum sulama alanlar ı, bitki desenleri ve sulama suyunun marjinal de ğerlerini belirlemeyi amaçlam ışlard ır. Ara şt ırma sonucunda en yüksek gelir veren modelde bitki desenini, %29 hububat, %25 şekerpancar ı, %20 patates, %10 yonca, %10 bostan, %6 ayçiçe ği olarak belirlemi şlerdir. Bos (1980), bitkisel üretimde sulama suyunun etkin kullan ı m ı n ı artt ı rmak amac ıyla sulama sistemlerinin pro- Bu çal ışmay ı Milli Prodüktivite Merkezi desteklemi ştir. Doktora Tezi özeti Ankara Üniv. Ziraat Fak. Tar ımsal Yap ılar ve Sulama Bölümü,Ankara

2 84 TARIM BILIMLERI DERGISI 1997, Cilt 3, Say ı 2 jelenmesi ve i şletilmesinde; verim-bitki su tüketimi; verimkullan ı lan su ve verim-sulama masraf ı oranlar ı n ı n gözönüne al ı nmas ı gerekti ğ ini belirtmi ştir Tekinel ve Çevik (1980), uygulamaya yeni aç ı lacak devlet sulama şebekelerinde, mevcut su ile sulanabilir arazi potansiyelinin tamam ı n ı n sulanabilmesi için, bitki deseninin alternatif planlar biçiminde saptanmas ı ve bölge ko ş ullar ı na uygun optimum bitki desenlerinin elde edilmesi gerekti ğ ini belirtmi ş lerdir. Balaban vd.(1986), sulama organizasyonu ve yönetimi konusunda yap ı lan çal ış mada, sulama şebekelerinde çiftçi refah ı n ı n en üst düzeye ç ı kar ı lmas ı nda mevcut idari yap ı da koordinasyon, entegre ve matriks olmak üzere belli ba ş l ı üç organizasyon yap ı s ı n ı irdelemi ş ler ve GAP sulamalar ı için en uygun organizasyon yap ı s ı n ı n matriks biçimi organizasyon olaca ğı n ı belirlemi şlerdir. Girgin (1987), Kalecik sulama projesinde su kullan ı m etkinli ğinin ara şt ı r ı lmas ı amac ıyla yapt ığı çal ışmada, uygulanan su miktar ı na kar şı l ı k y ı llara göre elde edilen gelirler ve bunlar ı n de ğ i ş imini incelemi ştir. Ayr ı ca, projenin ekonomik analizini yaparak projedeki çeşitli unsurlar ı n de ğ i ş imlerini ara şt ı rm ışt ı r. Bernardo et all (1988), k ı s ıtl ı su temini ko ş ullar ı nda sulama suyunun, sulama mevsimi boyunca optimum dağıt ı m ı n ı n belirlenmesi amac ıyla iki a ş amal ı bir simulasyon ve matematiksel programlama modeli geli ştirmi ş lerdir. Çe şitli su k ı s ıt ı ko ş ullar ı nda modelin çözümlenmesi ile elde edilen sonuçlar, sulama suyunun %40 oran ı nda azalt ı ld ığı ko şulda, gelirde ancak %10 bir azalma oldu ğ unu göstermi ştir. Evsahibio ğ lu vd.(1988), Gök ı rmak-hasköy sulama projesinin ekonomik analizinde, FAO taraf ı ndan geli ş- tirilen DASI paket program ı n ı kullanm ışlar, 6 farkl ı bitki için fayda-masraf parametrelerini belirlemi ş lerdir. Sonuç olarak çok say ı da alternatifin k ı sa zamanda değ erlendirilmesinin mümkün oldu ğ unu ve en yüksek fayday ı sa ğ layacak desenin saptanmas ı na olanak veren simulasyon esas ı na dayal ı DASI paket program ı yard ı m ı yla optimuma yak ı n çözümlerin elde edilebilece ğ ini belirtmi ş lerdir. Beyribey (1989), Konya-Alakova yeralt ı suyu i ş letmesinde su da ğı t ı m ve kullan ı m etkinliklerinin saptanmas ı amac ı yla çal ışmalar yapm ışt ı r. Ara şt ı rmac ı daha sonra CROPWAT paket program ı n ı kullanarak söz konusu proje alan ı nda yeti ştirilecek bitkilerin sulama suyu ihtiyaçlar ı n ı belirlemi ş ve sulama zaman ı planlamas ı n ı yapm ışt ı r. Çakmak (1994), Konya-Çumra sulama projesinde su da ğıt ı m ve kullan ı m etkinli ğ inin belirlenmesinde izlenecek metodun geli ştirilmesi amac ı yla yapt ığı çal ış mada değ i şik alternatifler üzerinde çal ış m ışt ı r. Ayr ı ca, ara şt ı rma alan ı - n ı n ekonomik analizini y ı llar ı aras ı nda DASI program ı ile yaparak sonuçlar ı n ı DSI fayda / masraf oranlar ı ile kar şı la şt ı rm ışt ı r. Sonuçta iki fayda / masraf oran ı n ı n %7-41 aras ı nda de ğ i şim gösterdi ğ i belirlenmi ştir. Bu çal ış mada, sulaman ı n gerçekle şme oran ı n ı n oldukça dü ş ük oldu ğ u Devlet Su İş leri Ankara Mürted Sulamas ı ara şt ı rma alan ı olarak ele al ı nm ışt ı r. M ateryal ve Yöntem Ara şt ı rmada, sulama projesinden sa ğ lanan fayda büyük ölçüde sulama suyunun etkin kullan ı m ı na bağ l ı oldu ğ u için ilk a şamada projede su iletimi ve uygulama rand ı manlar ı saptanm ışt ı r. Daha sonra arazi, i şçilik ve sulama suyu k ı s ıtlar ı alt ı nda proje alan ı na ili şkin brüt kar ı maksimize eden optimum bitki deseni QSB paket program ı ile belirlenmi ştir. Söz konusu optimum bitki desenini ekonomik aç ıdan irdelenmesi DASI paket program ı ile yap ı lm ışt ı r. Çal ışman ı n son a şamas ı nda ise CROPWAT paket program ı yard ı m ıyla proje alan ı na ili ş kin bitkiler için sulama zaman ı planlanmas ı, şebeke su ihtiyac ı n ı belirlenmesi ve sulama yöntemi aç ı s ı ndan proje değ erlendirilmi ştir. Devlet Su İş leri taraf ı ndan 1971 y ı l ı nda i şletmeye aç ı lan Ankara Mürted sulamas ı çal ış ma alan ı olarak ele al ı nm ışt ı r. Ara şt ı rma alan ı nda y ı llar ı aras ı nda sulamaya aç ı lan alan, sulaman ı n gerçekleşti ği alan ve sulaman ı n gerçekleşme oran ı Çizelge 1'de, bitki desenleri ise Çizelge 2' de verilmi ştir. De ğerler Devlet Su I ş leri Genel Müdürlü ğ ünün y ı ll ı k olarak yay ı nlad ığı Sulama Sonuçlar ı De ğerlendirme Raporlar ı ndan al ı nm ışt ı r. Çizelge 1'in incelenmesinden de görülece ğ i gibi ara şt ı rma alan ı nda sulaman ı n gerçekleşme oranlar ı oldukça dü şüktür. Çizelge 2'de ise bitki desenindeki de ğ i şimin y ı llar itibar ı ile oldukça büyük farkl ı l ı k gösterdi ğ i izlenebilir. Her ne kadar bitki desenindeki ana bitki baklagiller olarak görülmekte ise de baz ı y ı llar şeker pancar ı ana bitki olarak ön s ı ray ı alm ışt ı r. Ara şt ı rma bu nedenle Mürted sulamas ı nda yürütülmü ş, ortaya ç ı kan sonuçlar ı n üzerinde durulmu ş ve ovan ı n sulanmas ı için yap ı lan tesislerden optimum biçimde yararlanmaya ili ş kin seçenekler ara şt ı r ı lm ışt ı r. Çizelge 1. Ara şt ı rma alan ı nda y ı llar ı aras ı nda sulaman ı n gerçekleşme oran ı Y ı llar Sulamaya Aç ı lan Alan (ha) Sulaman ın Gerçekle ştiği Alan (ha) Sulaman ın Gerçekle şme Oran ı (%)

3 AĞ LAMI Ş, N. ve M.A.TOKGÖZ "Ankara mürted sularnas ında su kullan ım ve da Ğ it ı m etkinliğinin belirlenmesi 85 Çizelge /lOrted sulama şebekesinde 1971-'1992 y ı llar ı aras ındaki bitki deseni Bitkiler Eltifiş Oran, % Eiaklagil '4, Bostan Ş.Pancan , Fidan , ,8 ı Meyve ,4 Cf.3 1.3' Sebze Patates 16 18, Soğ.Sarm Yonca Kavak Hububat 5, Toplam Ara şt ırma alan ındaki su iletimi ve da ğıt ım kanallar ındaki s ızma kay ı plar' h ız-kesit yöntemi ile elde edilmiştir. Ak ı m h ızlar ı n ı n ölçülmesinde Aott Arkansas tipi muline kullan ı lm ışt ır. S ızma kay ı plar ı n ı n hesaplanmas ında, kanal uzunlu ğu boyunca olu şabilecek buharla şma kay ı plar ı ihmal edilerek, a şa ğıdaki e şitlikten yararlan ılm ışt ı r. Eşitlikte: Qk = Q, - Q2 Qk =Gözönüne al ınan kanal uzunlu ğundaki s ızma kay ı plar' (L / s), Q ı =Kanal bölümü ba şlang ıcı nda ölçülen debi Us, Q2 =Kanal bölümü sonunda ölçülen debi Us'dir. Tarla su uygulama rand ımanlar ı a şa ğıdaki eş itliğe göre elde edilmi ştir (Güngör ve Y ı ld ı r ı m, 1987). Eşitlikte: Wa Ea = --- X Wf Ea =Tarla su uygulama rand ıman ı n ı, Ws =Etkili kök bölgesinde depolanan su rniktann ı, Wf=Tarlaya verilen su miktar ın ı göstermektedir. Araşt ırma alan ında optimum bitki deseninin belirlenmesi amac ıyla kurulan do ğrusal programlama modeli amaç fonksiyonu ve k ısıtlardan olu şmaktad ı r. Amaç fonksiyonu; ara şt ırma alan ında yeti ştirilecek ürünlerden elde edilen brüt kar ı maksimize edecek şekilde kurulmuştur (Sönmez ve Benli, 1976, Alt ı nbilek, 1977, Lucas et all 1981, Erku ş ve Demirci 1985, Balaban 1986). Amaç fonksiyonu: Zmax E ı=1 K ı s ıtlar:.z 1 x At. E Wi. X) 5 Qt (t=1,,12) 1.1. E ly x1 < IQ (t= 1, 12) i 1 Eşitliklerde: Cj. Xj Zmax Maksimum kar ı (TL), Cj =j.bitkinin brüt kar ı n ı, X1 =j.bitkinin ekili ş alan ı n ı (da), j =Bitki indisini (j= 1.2 n), n =Bitki say ısı n ı, At Toplam sulama alan ı n ı (da), wj =Bitkinin ayl ık su ihtiyac ı n ı (mm), Qt =t.ayda şebekeye verilecek toplam su miktar ını (m3), Itj =t.ayda j.bitki için gerekli ergin i ş gücü ihtiyac ı n ı (EIG/da), IGt = t. ayda ergin i ş gücü kapasitesini göstermektedir. Eşitliklerde bitki su tüketiminin belirlenmesi Penman-Monteith yöntemi yard ımıyla, sulama zaman ın ın planlanmas ı ise FAO taraf ından geli ştirilen CROPWAT paket program ı yard ı m ıyla yap ı lm ışt ır (Anonymous 1988, Smith 1991). Projenin ekonomik analizinde FAO taraf ından geli ştirilen DASI (Anonymous 1984) paket program ı kullan ı lm ışt ır. DASI proje ömrü süresince proje taraf ından üretilen veya tüketilen mallar ın ya da mal gruplar ının zaman serisini hesaplamaktad ır. Veriler bilgisayara kaydedildikten sonra, bilgisayar her plan için proje ömrü süresince üretilen ve tüketilen mallar ın miktar ın ı yine her plan için bu mallar ın değerlerini belirlemektedir.. Bu ç ı kt ılardan toplam girdi gereksinimleri ve toplam üretim hacmi değerleri gibi teknik parametrelerin yan ında proje ömrü süresince her y ıl için projenin toplam fayda ve masraf ı n ı saptamak mümkündür. Bulgular ve Tart ışma Sulama kanallar ında s ızma kay ıplar ını saptamak amac ıyla rastgele seçilen 10 kanal segmentinde s ızma kay ı plar ı Çizelge 3'de verilmi ştir. S ızma kay ıplar ı 3.13 L/s/ m. ile L/s/ m. gibi oldukça geni ş aral ı kta değ iştiği gözlenmiş, ortalama s ızma kayb ı ise 8.85 L/s/ m. olarak belirlenmi ştir. S ızma kayb ı n ı n oldukça fazla olmas ı n ın ba ş l ıca nedenleri; sulama şebekesinin eski olmas ı nedeniyle beton kaplamalar ın bozulmu ş olmas ı, bak ım hizmetlerinin gerekti ğ i şekilde yerine getirilememesi, sulama alan ında yeterli personelin bulunmamas ı ve sulama yapan çiftçilerin gerekli özeni göstermemesi olarak belirtilebilir. Su uygulama rand ıman ı n ı belirlemek amac ıyla rastgele seçilen 14 tarla parselinden elde edilen sonuçlar Çizelge 4"de verilmi ştir. Çizelgeden de izlenece ği gibi, su uygulama rand ıman ı salma sulama yönteminin uyguland ı parsellerde % aras ı nda (ortalama %

4 86 TAR1M BILIMLERI DERGISI 1997, Cilt 3, Say ı 2 Çizelge 3. A alan ı sulama kanallar ı nda s ı zma kay ı plar ı Kana Yeri Kaplama Kanal Ba şında L Mesafe Sonra Ölçüm Yap ılan S ızma Kay ıplar ı Cinsi Cılçülen Debi Ölçülen Debi İ ki Nokta Aras ı Giren Ak ımın Sol sahil ana kanal Sol sahil 1-1 Sol sahil 1-4 Sol sahil 1-5 Sa ğ sahil ana kanal Sağ sahil Y-1 Sağ sahil Y-3 Sağ sahil Y-4 Sağ sahil Y-6 Sa ğ sahil Y-7 Beton Beton (L/s) (L/s) Uzakl ı k (m) L/s/ m (%) Olarak Ortalama L/s Çizelge 4. Ara şt ı rma alan ı nda su uygulama rand ı manlar ı cı) Crı (0 A OO C7) Parsel No CNI LC> CO CO O Cs I t", '4" Bitki Çe şidi Sebze Sebze Pancar Pancar Meyve Yonca Sulama Yöntemi CO N CO N R1 <CI 0:1 CC CU -`EEE EEE EE E Effl > E CO M CU CU CU N CO CO N Ca CU VJ CU V) U) Cr> (/) Cr) C/) (ı) V) (n CO I U) Sulamadan Önce Topraktaki Su jrr ırn)._ Sulamadan Sonra Toprakta Tutulan Su mm Sulama ile Toprakta Tutulan Su (mm) Sulama ile Toprağa verilen Su (mm) Tarla Su Uygulama Rand ıman' ORTALAMA ), kar ı k sulama yönteminin uyguland ığı parsellerde ise % (ortalama %41) olarak belirlenmi ştir. Yüzey sulama yöntemleri için su uygulama rand ı manlar ı yap ı lan de ğ i ş ik çal ış malar da ş u şekilde belirlenmi ştir. Özalp (1967), Menemen ovas ı nda % 33-66, Balaban ve Ayy ı ld ız (1970), Orta Anadolu'da % 16-90, Erta ş (1980), Konya Ovas ı nda % ve Bayrak (1991), Samsun yöresinde % olarak elde etmi ş lerdir. Bu çal ışmada bulunan de ğ erler sözkonusu ara şt ı rma sonuçlar ı ile uyum sa ğ lamaktad ı r. Materyal ve Metot bölümünde belirtilen maksimum kar ı n elde edilebilece ği do ğ rusal programlarna modeli ile elde edilen optimum bitki deseni Çizelge 5'de verilmi ştir. Çizelge 5'den de izlenece ğ i gibi optimum bitki deseninde en yüksek ekili ş oran ı % 35 ile baklagiller olu şturmaktad ı r. Ara şt ı rma alan ı nda ikinci bitki olarak üretimi yap ı lan şekerpancar ı bitkisi do ğ rusal rogramlama modeline girmesine kar şı n optimum bitki deseninde yer almam ışt ı r. Proje alan ı nda, 1988 y ı l ı ndan 1992 y ı l ı na kadar mevcut bitki desenleri ve o y ı l ı n fiyatlar ı gözönüne al ı narak DASI paket program ı ile hesaplanan ve DS İ taraf ı ndan verilen fayda - masraf ortalamas ı Çizelge 6'da verilmi ştir. Çizelgeden de izlenece ğ i gibi DASI paket program ı ile bulunan fayda masraf oranlar ı 0.18 ile 1989 y ı l ı nda en dü ş ük 0.70 ile 1992'de en yüksek de ğerdedir.optimum bitki deseninin uygulanmas ı ko şulunda elde edilen 0.98 fayda - masraf oran ı değeri bu değ erlerden yüksektir. DS İ taraf ı ndan belirlenen fayda - masraf oranlar ı DASI paket program ı ile hesaplananlardan % (ortalama % 36) farkl ı l ık göstermektedir. Bu da hesaplanma yöntemlerindeki farkl ı l ığ a ba ğ lanabilir. Çizelge 5. Ara şt ı rma alan ı için optimum bitki deseni (1992 y ı l ı fiyatlar ı esas al ı nm ışt ı r) Bitki Çinsi Ekilebilecek Alan da Hububat Baklagil Bostan Meyve Sebze Patates Yonca Şekerpancar ı TOPLAM Toplam Brüt kar (TL) Dekar ba şı na x 10 9 brüt kar (TL) _ Çizelge 6. Araşt ı rma alan ı için DASI ve DSI'ye göre fayda/masraf oranlar ı Y ı llar Fayda Masraf Fark DAS! DS İ ok Ortalama Optimum Bitki Deseninde

5 AĞLAMIŞ, N. ve M.A.TOKGÖZ "Ankara mürted sulamas ı nda su kullan ım ve da ğıt ı m etkinliğinin belirlenmesi" 87 Ara şt ırma sonucunda yeti ştirilen bitkilerin Penman - Monteith yöntemine göre hesaplanan net sulama suyu gereksinimleri çizelge 7'de verilmi ştir. Çizelge 7'deki net sulama suyu gereksinimleri gözönüne al ınarak CROPWAT paket program ı yard ı m ıyla belirlenen sulama zaman ı planlama sonuçlar ı çizelge 8'de verilmi ştir. Paket programdaki hesaplamalar; optimum koşullarda tarla su uygulama rand ı man ı n ı n % 54, topra ğı n kullan ı labilir su tutma kapasitesinin 150 mm/m ve her sulamada topraktaki nemin tarla kapasitesine getirece ği gözönüne al ı narak yap ı lm ışt ı r. Çizelge 7..Araşt ırma alan ı nda yetiştirilen bitkiler için net sulama suyu gereksinimi (mm) Bitki Cins ı Net Sulama Su u Gei aksinimi (mm Hubu Baklagil Bostan Meyve Sebze Yonca Patates Çizelge 8. Araşt ırma alan ında yetiştirilen bitkilere ili şkin sulama zaman ı planlama sonuçlar ı Meteoroloji istasyonu: Etimesgut Kullan ılabilir su tutuma kapasitesi : 150 mm/h Tarla su uygulama rand ıman ı : % 60 Sulama seçeneği: Optimum sulama koşulu Bitki Sulama Sulama Tarihleri Cinsi Say ıs ı Hububat 4 8 May ı s, 29 May ıs, 16 Haziran, 1Temm ıız Baklagil 13 2 Haziran, 13 Haziran, 21 Haziran, 28 Haziran, 4 Temmuz, 11 Temmuz, 17 Temmuz, 23 Temmuz, 29 Temmuz, 4 Ağustos, 12 Ağustos, 20 Ağustos, 7 Eylül Bostan 8 10 Haziran, 25 Haziran, 5 Temmuz, 17 Temmuz, 29 Temmuz, 8 A ğustos 18 Ağustos, 3 Eylül Meyve Sebze Yonca Patates Haziran, 10 Temmuz, 24 Temmuz 14 Ağustos, 1 Elyül, 19 Eylül 1 Haziran, 16 Haziran, 4 Temmuz, 11 Ağustos, 18 Temmuz, 25 Temmuz 3 Ağustos, 10 Ağustos, 18 Ağustos 26 Ağustos, 5 Eylül, 12 Eylül 2 Haziran, 28 Haziran, 18 Temmuz 9 Ağustos, 4 Eylül 5 Haziran, 19 Haziran, 1 Temmuz, 9 Temmuz, 18 Temmuz, 26 Temmuz, 5 Ağustos, 13 Ağustos, 20 Ağustos 3 Eylül - Sonuç Ankara Mürted sulamas ı nda mevcut şartlarda tar ı m yap ılan bitki deseninin değ iştirilmesi gerekti ği, sistem işletmesinin yeterli olmad ığı belirlenmi ştir. Ayr ıca, ara şt ı r- ma alan ı içerisinde yer alan baz ı ilçelerin h ızl ı bir geli şme göstermesi ve buna ba ğ l ı olarak yerle ş im yerlerinin sulu tar ım yap ı lan proje alan ındaki arazilere do ğru yay ı l- mas ı n ın önlenmesi gerekti ği, bununla ilgili olarak imar çal ışmalar ı yap ı l ırken toprak etüd raporlar ı n ı n zorunlu olarak dikkate al ı nmas ı gerekti ği, su iletim ve uygulama rand ı manlar ı n ı n dü şük olduğu, ara şt ırma sonucunda elde edilen optimum bitki deseninin uygulanmas ı n ın proje için çok büyük fayda sa ğlayaca ğı saptanm ışt ır. Elde edilen bu optimum bitki desenine ili şkin bitki su tüketim de ğerleri ve sulama zaman ı planlamas ı elde edilerek kullan ıcılar ı n hizmetine sunulmu ştur. Kaynaklar Alt ınbilek, D.,1977.Su Kaynaklar ın ın Geliştirilmesinde Eksik Hidrolik ve Ekonomik Bilgilerle Sistem Analizi Uygulanıası.TÜBITAK Mühendislik Araştırma Grubu, MAG- 343, Ankara. Anonymous, 1984.DASI Kullan ıcı El Kitab ı-tar ım Orman ve Köyişleri Bakanl ığı, APK Kurulu Ba şkanlığı, Ankara. Anonymous, Guidlines For Using CROPWAT a Computer Programme For Design and Managemet of Irrigation Water Supply. National Water Management Projects, Workshop, Welamtari, Hindistan. Balaban, A., M. Ayy ıld ız, Orta Anadolu Sulamalannda Tarla Sulama Rand ıman ı Üzerinde Bir Araştırma. A.ÜZiraat Fakültesi Y ı ll ığı,y ı l: 20, Fasik01:1, Ankara Balaban, A.,N.Sönmez, O.Tekinel, E.Benli, C.Okrnan, Sulama Organizasyon ve Yönetimi. GAP Tar ımsal Kalk ınma Sempozyumu, Ankara. alaban, A., Su Kaynaklar ın ın Planlanmas ı. A.O.Ziraat Fakültesi Yay ı nlar ı, 972, Ankara. ayrak, F., Samsun Yöresinde Sulamaya Aç ılan Alanlarda Su İletim Kay ıplar' ve Su Uygulama Rand ımanlan.samsun Köy Hizmetleri Araşt ırma Enstitüsü Yay ınlar ı, 69/60, Samsun. enli, E., Aksaray - Ulu ırmak Ovas ında Sulama Suyundan Yararlanma Olanaklar ın ın Geliştirilmesi Üzerinde Bir Araşt ırma.a.o.ziraat Fakültesi Kültürteknik Bölümü, Doçentlik Tezi, Ankara. eyribey, M., Konya - Alakova Yeralt ısuyu I şletmesinde Su Dağıt ım ve Kullan ım Etkinliği. A.O.Ziraat Fakültesi KültUrteknik Bölümü, Doktora Tezi, Ankara. emardo, D.J., N.K.Whittlesey, K.E.Saxton, and D.L.Basset.,1988. Irrigation Optimization Under Limited Water Supply. Agricultural os, M.G., Irrigation Efficiencies at Crop Production Level. ICID Bullettin 29 (2): 18-25, Wageningen, Netherlands. akmak, B., Konya-Çumra Sulamas ında Su Dağıtım ve Kullan ım Etkinliği. A.O. Fen Bilimleri Enstitüsü Tar ımsal Yap ılar ve Sulama Anabilim Dal ı, Ankara. rkuş, A. ve R. Demirci, Tar ımsal Işletmecilik ve Planlama. A.Ü.Ziraat Fakültesi Yay ınlar ı, 944, Ankara. Ertaş, M.R., Konya Ovas ı Sulama Şebekesi Alan ındı Su İletim Kay ıplar; ve Su Uygulama Rand ımanlar ı. Köyişleri ve Kooperatifler Bakanl ığı, Toprak Su Genel Müdürlü ğü Konya Bölge Toprak Su Ara şt ırma Enstitüsü Müdürlü ğü Yay ınlan, 67, Konya. Evsahibioğlu, N.,S.Kodal, M.A.Tokgöz, M.Beyribey ve N.B.Girgin., Devrekani Sulama Projesinde Etkinliğin Izlenmesi. A.Ü.Ziraat Fakültesi Y ı ll ığı, Ankara. Girgin, N.B., Kalecik Sulama Projesinde Su Kullan ım Etkinliğinin Araşt ır ılmas ı. A.O.Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.

6 88 TAR IM BILIMLERI DERGISI 1997, Cilt 3, Say ı 2 Güngör Y. ve O.Y ı ld ı r ı m, Tarla Sulama Sistemleri, Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yay ı nlar ı : 1022, Ankara. W.A., J.A.Dracup, Water Resources System Engineering. McGraw Hill Book Company, New York. Lucas, D.P., J.R.Stedinger, and D.A.Haith, Water Resources System Planning and Analysis. Prentice - Hali Inc. New Jensey. Özalp, N., Menemen Ovas ında Yeti ştirilen Ba ş l ıca Mahsullerin Su İ stihlaki ve Su ihtiyac ı Tahminleri. Toprak Su Genel Müdürlüğ ü Yay ı nlar ı, 196, Ankara. Smith, M., Manual and Guide Lines For CROPWAT. FAO Irrig. Drain, Paper 46, Roma. Sönmez, N., E., Benli, Linear Programming As A Means in Project Evaluation and Application to The Alpu lrrigation Project. A.Ü.Ziraat Fakültesi Y ı ll ığı 25 (4), Fasikül 4'den ayr ı bas ı m, Ankara. Tekinel, O., B. Çevik, Türkiye'de Toprak ve Su Kaynaklar ı n ın Etkin Biçimde Yararlanmada Kar şı la şı lan Sorunlar. Su ve Enerji Kaynaklar ı n ı n Gelitirilmesi Konferans ı, Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanl ığı Devlet Su I şleri Genel Müdürlü ğü, Cilt 1, Ankara Ridder, N.A, Groundwater Basin Modelling and Linear Programming For Irrigation. Annual Report.