Karadeniz Geçit Bölgesi İçin Uygun Bir Bitki Su Tüketim E ş itli ğ i'

Transkript

1 TARIM BILIMLRI DRGISI 200, 10 () 35-3 Karadeniz Geçit Bölgesi İçin Uygun Bir Bitki Su Tüketim ş itli ğ i' Mehmet BALÇIN 2 Süleyman KODAL 3 Hamdi KARAATA 2 Hikmet GÜLÇ 2 Geli ş Tarihi : Özet: Gerçek bitki su tüketimleri ve iklim verilerinden yararlan ı larak, Karadeniz Geçit Bölgesinde bitki su tüketimini, gerçe ğe yak ı n olarak tahmin edebilecek matematiksel bir e şitlik geli ştirmek amac ıyla yap ılan bu çal ışmada, iklim faktörleri olarak hava s ıcakl ığı (ortalama, minimum, maximum), nisbi nem (ortalama, minimum, maximum), toprak s ıcakl ığı (5 cm, 10 cm, 20 cm), rüzgar h ı z ı, bulutluluk, ölçülen güne şlenme süresi, beklenen güne şlenme süresi, güne ş ışınlar ı şiddeti, bulutsuz gökyüzü radyasyonu, atmosfer üstü radyasyon, buharla şma, yağış, ay ve takvim günü faktörü kullan ı lm ışt ır. Bu de ğerlerle birlikte bitki yeti ş me dönemi yüzdesi de ele al ı nm ışt ı r. Tüm bu faktörlerle birlikte günlük bitki su tüketimleri aras ındaki ilişki aşamal ı (Stepwise) regresyon yöntemi kullan ı larak belirlenmi ştir. Yonca bitkisi k ıyas bitki al ınarak yap ılan değ erlendirme neticesinde do ğrusal ve e ğ risel eşitliklerden en yüksek determinasyon katsay ıs ı n ı ve k ısmi F değ erini veren aşa ğıdaki eğrisel eşitli ğin ayl ık su tüketiminin tahmini için kullan ı lmas ı önerilmi ştir. To = (T y ı z _ (n (T )- )2 şitlikte; To= Yonca bitkisi için referans su tüketimi (mm/gün), T cm toprak derinli ğindeki s ıcakl ı k ( C), C= Bulutluluk (0-10), n=ölçülen güne şlenme süresi (saat/gün), T rd = Ortalama minimum hava s ıcakl ığı ( C). şitlik ile elde edilen yonca k ıyas su tüketimi değ eri raporda verilen bitki katsay ı lan ile düzeltildikten sonra di ğer bitkilere ili şkin su tüketimi tahmin edilebilir. Anahtar Kelimeler: Karadeniz geçit bölgesi, iklim parametreleri, bitki su tüketimi tahmini, bitki katsay ı lar ı The vapotranspiration quation for Blacksea Transition Region Abstract: This research has been investigated to determine the evapotranspiration equation for Black Sea Transition Region. For this reason real monthly evapotranspiration and climatic factors were used. Temperature (average, minimum, maximum), relative humidity (average, minimum, maximum), soil temperature (5 cm, 10 cm, 20 cm), wind speed, cloud cover, measured daylight hours, possible daylight hours, sunshine radiation, extraterrestrial radiation, solar radiation on a cloudless day, evaporation, rainfall, month factor and calendar day factor were taken as factors in the research. Crop growing stage percentage is also taken into consideration together with these factors. The relation between daily evapotranspiration and above factors has been determined with stepwise regression. The below non linear equation has been recommended to estimate the monthly evapotranspiration when alfalfa crop was taken as the reference crop. The equation is; To = (T 2o ) ( (n (T.. ) Z In the equation; To: Alfalfa reference evapotranspiration (mm/day), T20: Soil temperature at 20 cm depth ( C), C: Cloud cover (0-10), n: measured duration of sunshine (hour/day), T m, : Average minimum air temperature. The alfalfa reference evapotranspiration value reached with the equation, can be used to estimate evapotranspiration for other plants, after correcting with the crop coeff ıcient giyen in the report. Key Words: Black Sea Transition Region, climatic factors, evapotranspiration estimate, crop coeff ıcients Giriş Tar ı msal üretimde önemli bir verim art ı r ı c ı unsur olan sulaman ı n belirlenen sulama program ı na göre yap ı lmas ı çok önemlidir. Bilinçsizce yap ı lan sulama uygulamalar ı istenen verim art ışı n ı sa ğlayamayaca ğı gibi toprak ve çevreye de olumsuz etki b ı rakacakt ı r. Sürdürülebilir bir tar ı msal faaliyet için sulaman ı n da usulüne uygun olarak yap ı lmas ı gerekmektedir. Sulamada önemli bir parametre olan bitki su tüketiminin sa ğ l ı kl ı olarak belirlenmesi gerekmektedir. Bitki su tüketimi do ğrudan tarla denemeleri veya lizimetre ko şullar ı nda denemeler yap ı larak ölçülmektedir. Gerçek su tüketiminin elde edilmesi, arazide kontrollü ve ölçülü sulamalarla en az 3 y ıl süreyle yap ı lan denemelerle yap ı labilmektedir. Bu ise uzun zaman, büyük emek ve masraf gerektiren bir yöntemdir. Bu güçlüklerden dolay ı, tüm dünyada ara şt ı rmac ı lar, de ğ i şik iklim bölgeleri için amprik e ş itlikler ve paket programlar geli ştirerek bitki su tüketimini tahmin etmeye çal ışm ışlard ı r (Morton 1976, Kodal ve Benli 198, Samani 2000). Yayg ı n olarak kullan ılan yöntemler aras ı nda Penman-Monteith, Kimberly-Penman, Blaney-Criddle, Jensen-Haise, Hargreaves, Christiansen ve FAO Pan buharla şmas ı yöntemleri say ı labilir (Jensen ve ark 1990). Amprik e şitliklerin bir k ı sm ı, bitki su tüketimini etkileyen birkaç iklim faktörünü içerdi ği gibi bir k ı sm ı da daha fazla faktörü içermektedir. Geli ştirilen bu e şitlikler Bu ara şt ırma, Köy Hizmetleri Tokat Ara şt ı rma nstitüsünün 98210G01 no'lu ara şt ırma projesinin sonuç raporundan özetlenerek haz ı rlanm ışt ı r. 2 Köy Hizmetleri Ara şt ı rma nstitüsü Müdürlü ğ ü-tokat. 3 Ankara Üniv., Ziraat Fak., Tar ı msal Yap ılar ve Sulama Bölümü-Ankara.

2 36 TARIM BILIMLR İ DRGISI 200, Cilt 10, Say ı genel olarak baz al ı nan bölgeyi temsil etti ği için di ğer bölgelere uygulanmas ı durumunda çok büyük sapmalara yol açabilmektedir. Bu e ş itliklerin geli ştirildikleri ortam ı n iklimine benzer yerlerde uygulanmas ı durumunda daha sağ l ı kl ı sonuçlar al ı nabilmektedir (Kanber ve Steduto 1999, Kodal ve Benli 198). Bu çal ışma ile Karadeniz Geçit Bölgesinde tamamlanm ış bitki su tüketimi çal ışmalar ı ve iklim verilerinden yararlan ı larak bitki su tüketiminin tahmini amac ı yla matematiksel bir e ş itlik geli ştirilmi ştir. Bu e ş itlik kullan ı larak, benzer iklim şartlar ı için yat ı r ı m projelerinin temel donelerinden olan bitki su tüketimi gerçe ğ e daha yak ı n olarak tahmin edilebilecektir. Materyal ve Yöntem Karadeniz Geçit Bölgesi ara şt ı rma alan ı n ı olu şturmaktad ır. Karadeniz Geçit Bölgesi Gümü ş hane, Tokat, Çank ı r ı, Amasya ve Bolu aras ı ndaki ş eridi kapsamaktad ı r. Karadeniz Geçit Bölgesi iklim bak ım ı ndan iç Anadolu'ya geçi ş özelli ği gösterir. Bölgenin do ğal yap ı s ı n ı büyük ölçüde belirleyen Kuzey Anadolu Da ğ lar ı, iklim ve bitki örtüsü aç ı s ı ndan k ıy ı ile iç kesimler aras ı nda önemli farkl ı l ı klar ı n ortaya ç ı kmas ı na yol açmaktad ır. Deniz etkisiyle k ı y ı kesimi ı l ı man ve nemlidir. Bu etki mevsimler aras ı s ı cakl ı k farklar ı n ı n azalmas ı na yol açmaktad ı r. Da ğ s ı ralar ı n ın aras ı nda yer alan iç kesimlerde ise kara ikliminin etkisi görülmektedir. K ı y ı kesiminin ı l ı k ve ya ğış l ı olmas ı na karşı n iç kesimlerde yazlar s ı cak ve kurak, k ış lar soğ uk ve ya ğış l ı geçmektedir. Bölgenin iç kesimlerinde mevsimler aras ı ndaki s ı cakl ı k farklar ı birden artar, ya ğışlar ise azal ı r. K ı y ı da ğ lar ı n ı n ard ı nda yer alan kesimlerde y ı ll ı k ortalama ya ğış miktar ı genellikle 500 mm'nin alt ı ndad ı r. İ ç kesimlerde kar ya ğış l ı gün say ı s ı y ılda ortalama 20 dolaylar ı ndad ır. Karadeniz Geçit Bölgesi yaln ız yer şekilleri ve iklim bak ı m ı ndan değ il, tar ı msal bak ı mdan da iç Anadolu'ya geçi ş özelli ği gösterir. Karadeniz Geçit Bölgesinde ya şayan halk ı n büyük bölümü geçimini tar ımdan ve tar ıma dayal ı ticaretten sa ğlamaktad ı r. Bölgede yeti ştirilen tarla bitkileri şekerpancar ı, patates, bu ğday, m ı s ı r, yonca, nohut, arpa, prinç, so ğ an, ayçiçe ğ i ve kendirdir. skiden yayg ı n olan tütün üretimi önemini yitirmektedir. Yeti ştirilen ba ş l ı ca meyveler elma, şeftali, vi şne, kiraz ve armut; sebzeler ise domates, lahana, h ıyar, fasulye ve p ı rasad ı r. Ara şt ı rmada Karadeniz Geçit Iklim Bölgesi s ı n ı rlar ı içerisinde yer alan illerde Köy Hizmetleri Tokat Ara şt ı rma nstitüsü ile Köy Hizmetleri Samsun Ara şt ı rma nstitüsü taraf ı ndan çeş itli bitkilerde yap ı lm ış olan bitki su tüketimi ara şt ı rma sonuçlar ı veri olarak kullan ı lm ışt ı r. Bu amaçla ayçiçe ği (Bayrak 1978, Demirören 1978), bu ğ day (Günbat ı l ı 1980), biber (Çelik 1991), domates (Balç ı n ve Güleç 1999), elma (Günbat ı l ı ve Demirören 1980), fasulye (Günbat ı l ı 1993), h ıyar (Balç ı n ve Çelik 1996), lahana (Bayrak 199, Balç ı n ve ark. 1997), m ı s ı r (Günbat ı l ı 1979a, Bayrak 1979), nohut (Günbat ı l ı 1986b), patates (Günbat ı l ı 1986a), şeftali (Günbat ı l ı 1979b), şekerpancar ı (Günbat ı l ı 1978 ve Günbat ı l ı 1989a), Bayrak 1992), soya (Çelik 1989, Bayrak 1989a) ve yonca (Günbat ı l ı 1989b, Bayrak 1989b) bitkisinde yap ı lm ış olan su tüketimi değerleri veri olarak kullan ı lm ışt ı r. Bu amaçla deneme sonucunda önerilen konuya ait su tüketimleri dikkate al ı nm ışt ı r. Ara şt ı rmalarda, toprak nemi dikkate al ı narak sulama uygulamalar ı yap ı lm ışt ı r. Ara şt ı rma alan ı nda yap ı lan bitki su tüketimi denemelerinin herbirine ili şkin bilgiler ve denemenin yap ı ld ığı yer, y ı l ve aya ait iklim faktörleri haz ı rlanarak veri derleme formuna i şlenmi ştir. Ayr ıca bitki verisi olarak yeti şme dönemi yüzdesi de kullan ı lm ışt ır. Veri giri ş i tamamland ı ktan sonra derlenen veriler incelenmi ş ve di ğ er y ı llara göre fazla sapma gösteren veya yeterli iklim verileri olmayan denemeler ayr ılarak de ğerlendirme d ışı tutulmu ştur. Ara şt ı rmaya al ı nan bitkiler içerisinde gözlem say ı s ı fazla ve bölge için önemli olan yonca bitkisi, tahmin e ş itli ğ inin elde edilmesi amac ıyla seçilmi ş ve yonca bitkisi referans bitki olarak ele al ı nm ışt ı r. Ara şt ırmada iklim faktörleri olarak hava s ı cakl ığı (ortalama, minimum, maximum), nisbi nem (ortalama, minimum, maximum), toprak s ı cakl ığı (5 cm, 10 cm, 20 cm), rüzgar h ız ı, bulutluluk, ölçülen güne şlenme süresi, beklenen güne şlenme süresi, güne ş ışı nlar ı ş iddeti, bulutsuz gökyüzü radyasyonu, atmosfer üstü radyasyon, buharla şma, ya ğış, ay ve takvim günü faktörü kullan ı lm ışt ı r. Bu de ğ erlerle birlikte bitki yeti şme dönemi yüzdesi de ele al ı nm ışt ı r. Tüm bu faktörlerin kendileriyle birlikte bu de ğ erlerin x2, x3, 1/x, 1/x 2, Inx ve.,fxal ı nm ış ve bu de ğerlerle günlük bitki su tüketimleri aras ı ndaki ili ş ki MINITAB program ı nda a şamal ı (Stepwise) regresyon yöntemi kullan ı larak belirlenmi ştir. Drapper ve Smith, ikiden fazla de ğ iş kene ba ğ l ı olan bir değ i ş ken için en iyi tahmin e ş itli ğ inin seçiminde Tüm Mümkün Regresyon Yöntemi, Geriyedo ğ ru leminasyon Yöntemi, Ileriye Do ğ ru Seçim Yöntemi, A şamal ı Regresyon Yöntemi, Bölümlü Regresyon Yöntemi veya konunun özelli ğine göre bu yöntemlerin baz ı kombinasyonlar ı n ı n kullan ı lmas ı n ı önermi ştir (Kodal ve Benli 198). Bu ara şt ı rmada Aşamal ı Regresyon (Stepwise Regression) yöntemi kullan ı lm ışt ı r. A şamal ı regresyon yönteminde girdi olarak de ğ i ş kenlerin kendileri kullan ı ld ığı nda doğ rusal bir tahmin eş itli ği elde edilmektedir. Ancak, de ğ i şkenlerin kendileri yan ı nda çeş itli fonksiyonlar ı da yeni de ğ i ş kenler gibi kullan ı ld ığı nda eğ risel bir tahmin e ş itliğ inin elde edilmesi mümkün olmaktad ı r. Bu ara şt ı rmada, seçilecek de ğ i şkenlerin a şamal ı regresyon yönteminde kullan ı lmas ıyla çoklu do ğrusal tahmin e ş itlikleriyle birlikte, bu de ğ i ş kenlerin al ı nmas ına karar verilen çe şitli fonksiyonlar ı n ı n a şamal ı regresyonda kullan ı lmas ıyla çoklu e ğrisel tahmin e şitlikleri elde edilmi ştir. Izlenen bu yöntemin di ğer tahmin yöntemlerine göre avantajl ı yönleri ş unlard ı r: 1. Aşamal ı regresyon yöntemi, her a şamada ba ğı ml ı değ i ş ken üzerinde en büyük etkiye sahip olan de ğ i ş keni modele almaktad ı r. 2. Birkaç terimden, örne ğ in üç terimden olu şan bir e şitlik türünün kullan ı lmas ı durumunda, terimlerden biri

3 BALÇIN, M., S. KODAL, H.KARAATA ve H.GÜLD, "Karadeniz Geçit Bölgesi için uygun bir bitki su tüketim e şitli ği" 37 çok önemli di ğ erleri önemsiz de olsa, her üç terimin de eşitlikte yer almas ı gerekmektedir. Bu yöntemde ise önemli olan terim modele al ı nd ı ktan sonra, di ğer iki önemsiz terim yerine daha önemli ba ş ka terimler modele al ınabilmektedir. 3. Bu yöntemde her a şamada modele yeni bir değ i şken al ı nmakta, ancak her a şamada modele önceki aşamalarda giren de ğ i şkenlerin önemi tekrar ara şt ı r ılmakta ve önemi azalan herhangi bir de ğ i şken modelden d ışar ı ç ı kar ı labilmektedir (Kodal ve Benli 198). Araşt ırmada seçilen bitkiler ve iklim etmenlerine ili şkin elde edilen veriler MINITAB ve XCL paket program ı nda değerlendirilmi ş ve e ğ risel ve do ğ rusal tahmin eşitlikleri elde edilmi ştir. lde edilen e ğ risel ve doğrusal tahmin e şitliklerinden biri esas al ı narak tahmin eş itli ği olarak kullan ı lm ışt ı r. Bu e ş itli ğ in seçiminde ş u özellikler dikkate al ınm ışt ı r: - şitlikteki de ğ i şken say ı s ı n ı n ve ölçümü gereken değ i ş ken say ı s ı n ı n az olmas ı, - ş itli ğin ait oldu ğ u bitkinin yeti şme döneminin uzun olmas ı. Uygun tahmin e ş itli ğ inin seçilmesinde k ı smi F testi ve değ i şkenler aras ı nda matematiksel ili ş kiyi belirleyen matematiksel ifadenin yanl ış seçilip seçilmedi ğ ini, ba ğıms ız değ i şkenlerde ölçme hatas ı n ı n bulunup bulunmad ığı n ı kontrol amac ıyla Durbin Watson istatistik analizi yap ılm ıştı r. Ara şt ı rmaya al ı nan referans bitkinin her gözlem' için doğrusal tahmin e ş itli ği ile bitki su tüketimleri hesaplanm ışt ı r. Hesaplamalarda denemenin yürütüldü ğ ü y ı l ve aylardaki iklim verileri kullan ı lm ışt ı r. Hesaplanan bitki su tüketimleri gerçek bitki su tüketimlerine oranlanarak su tüketim oranlar ı belirlenmi ştir, Ara şt ırma sonucu elde edilen tahmin yönteminin karşı la şt ı r ılmas ı amac ıyla Penman-Monteith (PM), Kimberly Penman 1972 (KP72a (Kurak ve yar ı kurak bölgeler), KP72b (Nemli ve k ı y ı bölgeler)), Kimberly Penman 1982 (KP82), Priestley Taylor (PT), Jensen Haise (JH) ve Kodal-Benli (198) (KB8) yonca referans eşitlikleri kullan ı lm ışt ı r. Priestley-Taylor, Jensen-Haise ve Penman-Monteith yötemlerinin çözümünde California Üniversitesinde Snyder ve Pruitt taraf ı ndan haz ı rlanan DAVIS adl ı bilgisayar program ı ndan yararlan ı lm ışt ı r. Kimberly-Penman 1972 ve 1982 çözümlerinde Kanber ve ark. (2000), Jensen ve ark. (1990) ile Smith ve Segeren (1990) kaynaklar ı ndan yararlan ı lm ışt ı r. Bu yöntemlerle hesap yap ılabilmesi için xcel elektronik hesap tablosunda bir program haz ı rlanm ışt ı r. Kodal-Benli (198) yönteminin çözümünde ise Kodal ve Benli (198)'den yararlan ılm ışt ı r. Gerçek su tüketiminin ve tahmin yöntemlerinin kar şı la ştı rmas ı ayl ı k ve mevsimlik yap ı lm ış ve değ erlerin istatistiksel olarak karşı la şt ı r ı lmas ı regresyon analizi ile yap ı lm ışt ı r (Yurtsever 198; Jensen ve ark. 1990). Gerçek su tüketiminden olan sapmalar ı gözleyebilmek için ayl ı k ve mevsimlik % farklar belirlenmi ştir. Bu amaçla gerçek ve tahmin sonucu bulunan su tüketimi de ğerlerinden yararlan ı lm ışt ı r. Bu amaçla kullan ılan e şitlik a ş a ğıda verilmi ştir: % Fark\. Tr T T ) *100 Gerçek su tüketimleri ve tahmin e şitlikleri sonucu bulunan su tüketimlerinden yararlan ılarak tahminin standart hatas ı bulunmu ştur. Bu amaçla a şağı da verilen eş itlik kullan ı lm ışt ı r: S = (T Tr ) 2 n 1 Bu e ş itliklerde; T: Gerçek su tüketimi mm/gün, Tr: Tahmin yöntemleri ile bulunan su tüketimi mm/gün ve n: gözlem say ı s ı n ı göstermektedir. Yörede su tüketimi çal ışmas ı yap ılm ış diğer bitkilere ait su tüketimleri, tahmin yöntemine ait su tüketimlerine oranlanarak su tüketim oran ı bulunmu ştur. Bulunan su tüketim oranlar ı n ın bitkinin yeti şme dönemi yüzdesine bağ l ı olarak grafıklenmesi sonucunda yeti şme dönemi yüzdesine ba ğ l ı olarak bitki katsay ı lar ı elde edilmi ştir. Herhangi bir bitkinin su tüketimi; esas al ı nan eş itlik ile hesaplanan su tüketiminin, su tüketimi hesaplanacak bitkiye ait bitki katsay ı s ı ile çarp ılmas ı suretiyle bulunmu ştur. Bulgular ve Tart ışma Bitki su tüketimi, bitki ve iklim faktörlerinin fonksiyonlar ı n ı n MINITAB pro ğ ram ı nda değerlendirilmesiyle do ğ rusal ve e ğ risel e şitlikler elde edilmi ştir. lde edilen eğ risel e ş itlikler daha iyi sonuç vermi ştir. ğ risel eş itliklerden en yüksek k ı smi F değerini (8.93) veren e şitlik tahmin eş itli ği olarak önerilmi ştir. Önerilen e ş itli ğ in determinasyon katsay ı s ı ise % olarak bulunmu ştur. Değ i ş kenler aras ı nda matematiksel ili şkiyi belirleyen matematiksel ifadenin yanl ış seçilip seçilmedi ğ ini, ba ğı ms ız değ i şkenlerde ölçme hatas ı n ın bulunup bulunmad ığı n ı kontrol amac ıyla yap ı lan Durbin-Watson istatisti ğ i sonucunda bu de ğer 1.88 olarak bulunmu ş ve otokorelasyon olmad ığı ortaya ç ı km ışt ı r. Yani bu değer matematiksel ifedenin seçiminde herhangi bir hatan ı n olmad ığı ve ba ğı ms ız değ i şkenlerde ölçme hatas ı bulunmad ığı n ı göstermektedir. Yonca bitkisinde ayl ı k bazda ortalama bitki su tüketiminin tahmininde kullan ı labilecek eşitlik a şağı da verilmi ştir: To= (7',)3 c2 )-0.00*?)-0.03T ) 2 R2=% 92,69 ş itlikte; To= Yonca bitkisi için referans su tüketimi (mm/gün), T20= 20 cm toprak derinli ğindeki ayl ı k ortalama s ıcakl ık ( C), C= Ayl ı k ortalama bulutluluk (0-10), n=ölçülen güneşlenme süresinin ayl ı k ortalamas ı (saat/gün), Tmin= Ayl ı k ortalama minimum hava s ı cakl ığı ( C)'dir.

4 38 TARIM B İ L İ MLRI DRG İSİ 200, Cilt 10, Say ı Çizelge 1. Tahmin e ş itliğinde kullan ı lan parametrelerin maximum Çizelge 2. şitliklerde kullan ılan parametrelerin maksimum ve ve minimum değerleri minimum değerleri Parametre Maximum Minimum T C n Tmin şitlikte yer alan parametrelerin, e ş itli ğin elde edilmesinde kullan ılan maksimum ve minimum değerleri Çizelge 1'de verilmi ştir. Bu tahmin e ş itli ğinin, geli ştirildi ğ i bölge koşullar ı na uygun iklim ko şullar ı nda kullan ı lmas ı durumunda gerçe ğe yak ı n de ğ er vermesi beklenir. Tahmin yap ılan yörenin iklim ko şullar ı n ı n Çizelge 1'de verilen s ı n ı rlar ı n d ışı na ç ı kmas ı durumunda, çok yüksek veya çok dü şük To tahminlerinin elde edilmesi do ğal kar şı lanmal ı d ır. Örneğin bulutluluk de ğerinin s ı f ı ra yakla şmas ı durumunda çok yüksek To tahminleri elde edilebilecektir. Yukar ıda verilen e şitlikte yer alan ve her istasyonda ölçümü yap ılmayan 20 cm derinlikteki toprak s ıcakl ığı ve güneşlenme sürelerinin di ğer iklim faktörlerinden yararlanarak tahmin etmek amac ıyla, 31 y ı ll ı k gözlemlerden yararlan ı larak elde edilen regresyon e ş itlikleri a şa ğı da verilmi ştir. Bu e şitliklerden yararlan ı larak di ğ er iklim faktörlerinin bulunmas ı durumunda istenilen yöreye ait evapotranspirasyon de ğerleri hesaplanabilecektir. T 20 = 1,82 + 0,98 T o, R 2 =c1/ ** n = 8, ,995-0,799 C - 22,8 Ri. R 2=% 95.06** şitliklerde; T20: Ayl ık ortalama toprak s ıcakl ığı, 20 cm'de ( C), n=günlük güne şlenme süresinin ayl ı k ortalamas ı (saat/gün), T ort: Ayl ık ortalama hava s ı cakl ığı ( C), C: Ayl ı k ortalama bulutluluk (0-10), Ra: Ayl ı k ortalama atmosferüstü radyasyon (mm/gün)'dur ^ cn ;2 2 o Parametre Maksimum Tod 2.2 C 8.6 Ra 17.3 T n 12. ;:.:.;.1.,::, ,..,, Minimum ;, r. "..., ı ılı M ,.',., k G --$ T Mart Nisan May ıs Haziran Temmuz A ğustos ylül kim Şekil 1. Gerçek ve tahmin e şitliği sonucu bulunan bitki su tüketimleri in '1985 Kr Mart Nisan May ıs Haziran Temmuz A ğustos ylül kim Şekil 2. Tahmin eşitliğinin su tüketim oranlar ı şitlikte yer alan parametrelerin, e şitliklerin elde edilmesinde kullan ılan maksimum ve minimum de ğ erleri Çizelge 2'de verilmi ştir. Yonca bitkisi için denemenin yap ı ld ığı y ı l ve aylara ait günlük su tüketimleri ile yukar ıda verilen tahmin eş itli ğinden yararlan ı larak hesaplanan günlük bitki su tüketimlerinin şekilsel gösterimi Şekil 1'de verilmi ştir. Yine ayn ı şekilde tahmin e ş itli ğinden bulunan su tüketimlerinin, gerçek su tüketimine oranlanmas ı ile bulunan su tüketim oranlar ı n ı n şekilsel gösterimi de Şekil 2'de verilmi ştir. Şekil incelendi ğ inde a şı r ı sapma gösteren ilk aylar dikkate al ı nmad ığında su tüketim oranlar ı n ı n l'e yak ı n oldu ğ u görülmektedir. Yukar ıda verilen tahmin e şitliği ile yonca esasl ı amprik yöntemlerden elde edilen su tüketimlerinin gerçek su tüketimleriyle Şekil 3, ve 5'te kar şı la şt ı r ı lm ışt ı r. Şekillerden de görülece ği gibi gerçek su tüketimine en yak ın eğriyi önerilen e şitlik vermektedir. Tahmin e şitliklerinden elde edilen su tüketimlerinin gerçek su tüketimine oranlanmas ıyla elde edilen su tüketim oranlar ı y ıllar itibariyle Şekil 6, 7 ve 8'de verilmi ştir. Şekiller incelendi ğinde l'e en yak ı n su tüketim oran ı n] önerilen tahmin e ş itli ğ inin verdi ği görülmektedir. -. -K. '. '., Irı i::..rb "....-' - :::,......*,'"--,.,-, " , --1"--- Gerçek "--- Önedlen, J ---*--- KP72(a) KP72(b) KP82..., --kıı--pm ı,... PT KRA Nisan May ıs Haziran Temmuz A ğ ustos ylül kim Şekil 3. Gerçek ve tahmin edilen su tüketimleri (1985) 8 e , -,...* -...,::,,,...:.: """"--,k,;-şş......, k ----io-ger ğek.i... Önerilen - JH A, KP72(a) -.e.- KP72(b) KP82 ---i--pm PT KB "-sa :, Nisan May ıs Haziran Tem muz A ğustos ylül kim Şekil. Gerçek ve tahmin edilen su tüketimleri (1986)

5 BALÇIN, M., S. KODAL, H.KARAATA ve H.GÜLÇ, "Karadeniz Geçit Bölgesi için uygun bir bitki su tüketim e şitliği" «...-(35--' ş...,,..., \\..., /:, '`..., V\, l da aç ı lmaktad ı r. Ayn ı şekilde regresyon katsay ı lar ı incelendi ğinde; önerilen yöntemin regresyon katsay ı s ı en yüksek ç ı km ış ve ili şki %99 seviyesinde önemli bulunmu ştur. Önerilen e ş itli ği s ı ras ı yla Kimberly Penman 1972b ve Kimberly Penman 1982 yöntemleri takip etmi ştir. 2 o ı ı Gerç ek --e,- önerilen '' JH :eri::" --W-- KP72(a) --. KP72(b). KP82 KRR Mart Nisan May ıs Haziran Temmuz A ğustos ylül kim Şekil 5. Gerçek ve tahmin edilen su tüketimleri (1987) Gerçek su tüketiminden olan sapmalar ı gözleyebilmek için ayl ı k ve mevsimlik % farklar belirlenmi ştir. Bu amaçla gerçek (T) ve tahmin sonucu bulunan (Tr) su tüketimi değerlerinden yararlan ı lm ışt ı r. Yap ılan değerlendirme sonucunda gerçek su tüketiminden en az % fark ı önerilen yöntem (%5) vermi ştir. Bunu s ı ras ıyla KP72(a) (%1), JH (%29), KB8 (%30), KP82 (%3), KP72(b) (%0), PM (%7) ve PT (%8) yöntemleri takip etmi ştir önerilen k( JH KP72(a) - t.t- KP82 k( PM - PT, K Ribi K P77fhl Nisan May ıs Haziran Temmuz A ğustos ylül / \ - - KP72(a) - KP82 PM PT + K88 KP72(b) Önerilen - -KP72(a) - x- -PM bs JH KP82 kim Şekil 6. Tahmin eşitliklerinin su tüketim oran ı (1985) Nisan May ıs Haziran Temmuz Ağustos ylül kim Şekil 7. Tahmin eşitliklerinin su tüketim oran ı (1986) KP72(b) Gerçek su tüketimleri ve tahmin e şitlikleri sonucu bulunan su tüketimlerinden yararlan ılarak tahminin standart hatas ı bulunmu ştur. Tahmin e şitliklerinin standart hata de ğerleri Çizelge 3'te verilmi ştir. Yine ayn ı çizelgede regresyon e ş itliğ ine göre düzeltilen tahminlerin standart hata değerleri de verilmi ştir. Çizelgeden görüldü ğ ü gibi en dü şük standart hata de ğerini önerilen yöntem verirken bunu s ı ras ıyla KP72a, KB8 ve JH yöntemleri takip etmi ştir. Regresyon e ş itli ği ile düzeltme i ş leminden sonra da en dü şük standart hata de ğerini yine önerilen yöntem verirken bunu s ı ras ıyla KP72b, KP82 ve KB8 yöntemleri takip etmi ştir. Yonca bitkisinde Tokat yöresine benzer iklime sahip olan Samsun Bafra'da yap ı lan bitki su tüketimi ara şt ı rmas ı na ait sonuçlar ile tahmin e şitliklerinden elde edilen su tüketimleri kar şı la şt ı r ı lm ışt ır. Tahmin e şitlikleriyle su tüketimlerinin hesaplanmas ında denemenin yürütüldü ğ ü y ı llardaki iklim verileri dikkate al ı nm ışt ır. Bafra'da yap ı lan gerçek su tüketimlerine her 3 y ılda da önerilen tahmin e ş itli ğ inin yaklaşt ığı görülmü ştür. KP72 (a) yöntemi gerçek değerden yüksek sonuç verirken di ğer yöntemler gerçek değerin alt ı nda sonuç vermi ştir. Bafra'da yap ılan su tüketimi sonuçlar ı n ı n tahmin yöntemleriyle istatiksel olarak kar şı la şt ı r ı lmas ı neticesinde de en az satandart hata değerini (S=1.73) ve en az % sapma de ğerini (%11.7) önerilen e şitlik vermi ştir. Önerilen yöntem ile hesaplanan referans su tüketiminin çeşitli bitkiler için ölçülen bitki su tüketimlerinin oranlanmas ı ile elde edilen bitki katsay ılar ı yeti şme dönemi yüzdesine ba ğ l ı olarak çizelge 'te verilmi ştir. Bitki katsay ı lar ı n ı n bulunmas ında her bitki için ara şt ı rman ı n yürütüldü ğ ü y ıl ve aylara ait katsay ı lar grafiklenmi ş ve bu grafı kleri temsil eden tek bir e ğri çizilerek yeti şme dönemi boyunca de ğerler bu eğ ri üzerinden okunmu ştur. 0.5 Mart Nisan May ıs Haziran Temmuz A ğustos ylül kim Şekil 8. Tahmin eşitliklerinin su tüketim oran ı (1987) Gerçek su tüketimleri ile tahmin yöntemleri sonucu bulunan su tüketimlerinin karşı l ı kl ı grafiklenmesi sonucu elde edilen do ğrusal regresyon ili şkileri ve regresyon katsay ılar ı Şekil 9'da verilmi ştir. Şekiller incelendi ğ inde gerçek ile önerilen tahmin e ş itli ğinden elde edilen su tüketimlerinin regresyon do ğrusu yak ı nlar ı nda da ğı ld ığı görülmektedir. Di ğer yöntemlerde ise bu da ğı l ımlar daha Çizelgeden de görülece ğ i gibi bitki katsay ı lar ı genel olarak yeti şme döneminin ba ş lang ıc ı nda küçük de ğer ta şımakta, yeti şme döneminin ortalar ına do ğru yükselmekte ve bu dönemden sonra da tekrar dü şüşe geçmektedir. Örnek çözüm: Şekerpancar ı su tüketimi ara şt ı rmas ı n ı n yürütüldü ğü y ı llardan 1969 y ı l ına ait iklim verileri kullan ı larak elde edilen örnek çözüm Çizelge 5'te verilmi ştir. Yeti şme dönemi nisan-eylül dönemi al ı nm ışt ı r. Bu aylara denk gelen yeti şme dönemi yüzdesinden yararlan ılarak elde edilen bitki katsay ı lar ı çizelgede verilmi ştir. Bu katsay ı ile referans su tüketimi çarp ı larak şekerpancar ı için su tüketimi bulunmu ştur. Su tüketimleri ay ı n gün say ı s ı ile çarp ı larak ayl ı k olarak verilmi ştir.

6 0 TARIM BILIMLRI DRG İ S İ 200, Cilt 10, Say ı T(Gerçek) = 1,0171T(Gnerien) r = 8925 ** 1 1 T(Gerçek 1,3505*T(JH) r= 0,659** 8,0 i7 6,0 <;,,!.; aı 8,0 6,0 1,,0 s &O T(Gerçek) = 0,8907T(KP728) r= 0,681** T(önerllen), mrnı gün " 00,0 6,0 8,0 1 1 T(KP72a), mm/gün 8,0 _1 6,0 Iz, ,0 6,0,0 T(Gerçek) = 1,6995*T(KP72b) r = 0,7 / /** > o 0 0 1,0 3,0,0 5,0 6,0 7,0 8,0 T(JH), mm/gon O O 1,0 3,0,0 5,0 6,0 7,0 T(KP72b), mm/gün 1 1 T(Gerçek) = 1,5181 T(KP 82) r = 0, T(Gerç ek), mm/gün 8,0 6,0,0 00 1,0 3,0,0 5,0 6,0 7,0 8,0 T(KP82), mm/gün 00 1,0 3,0,0 T(PM), mm/gon 5,0 8,0 T(Gerçek). 1,83757(PD r = 0,650** T(Gerçek) = 1,3772' T(KI36) 8,o 1:' ; 6, O,0 ID 6,0,0 2.0 O O 1,0 3,0,0 5,0 6,0 T(PT), mm/gün 0 0 1, ,0,0 5,0 6,0 T(K18 8), rnm ıgon 7,0 8,0 9,0 Şekil 9 Gerçek ve tahmin yöntemlerinin regresyon ili şkileri

7 BALÇIN, M., S. KODAL, H.KARAATA ve H.GÜLÇ, "Karadeniz Geçit Bölgesi için uygun bir bitki su tüketim e şitli ğ i" 1 Çizelge 3. Tahmin e şitliklerinin standart hata (S) de ğ erleri S Düzeltilmemiş Düzeltilmi ş Onerilen Y ı llar yöntem Ort Ort 1.19 JH KP72(a) Yonca esasl ı tahmin yöntemleri KP82 PM KP72(b) PT KB Çizelge. Yonca bitkisi e ğrisel tahmin eşitli ğ i için hesaplanan bitki katsay ı lar ı Yetişme dönemi yüzdesi Bitki Yonca Fasulye Ayçiçeği Domates Lahana(II.ürün) H ıyar Soya Biber Ş ekerpancar ı M ı s ı r Nohut Patates Bu ğday lma Şeftali Çizelge 5. Şekerpancar ı için tahmin eşitli ği ile bulunan su tüketimi Tmin C N T20 Referans su Bitki Tahmin Gerçek su ("C) (saat) (saat) ("C) tüketimi (mm/ay) katsay ıs ı eş itliğ i su tüketimi tüketimi (mm/ay) Nisan,6 6,1 5,5 10,3 20 0, May ıs 9,5, 8,8 17,9 65 1, Haziran 13,5 3,7 10,2 23, , Temmuz 13, 3, 10,1 23,1 18 1, Ağustos , , ylül 10,6 2,5 8,5 21, , Toplam lde edilen tahmin e ş itli ğinde bitki su tüketimi üzerine en büyük etkiyi toprak s ı cakl ığı yapmaktad ı r. Bu da toprak s ı cakl ığı ile su tüketimi aras ı nda yak ı n bir ili şkinin oldu ğunu göstermektedir. Bitki su tüketimi bitkiden olu şan terlemenin yan ı nda topraktan olu şan tüketimi de kapsad ığından bu ili şki doğal olarak gösterilebilir. Ayn ı zamanda toprak s ıcakl ığı bitkiden terleme yoluyla meydana gelen su tüketiminde de do ğrudan etkili olmaktad ı r. Kodal ve Benli (198) taraf ı ndan geli ştirilen tahmin e ş itliğinde de toprak s ı cakl ığı en önemli faktör olarak denkleme girmi ştir. ş itli ğe giren bir di ğer faktörde bulutluluk terimidir. Toprak yüzeyinden ve bitkiden olu şan buharla şmada önemli faktörlerden biri olan bulutluluk de ğeri su tüketimi üzerine do ğ rudan etkilidir. Bulutluluk e şitlikte de görüleceğ i gibi ters orant ıya sahiptir. Yüksek bulutluluk de ğerinde su tüketimi dü şmekte, dü şük bulutluluk de ğerinde ise su tüketimi artmaktad ı r. Llsat ve Snyder (1998) net radyasyonun tahmininde en az hatay ı veren faktörlerden birinin de bulutluluk oldu ğ unu belirtmi ştir. Güneş lenme süresi eşitlikte yer alan bir di ğer faktördür. Güne şlenme süresi, Penman-Monteith, Kimberly-Penman 1972 ve 1982, Jensen-Haise, Priestley Taylor, Patill (1962), Goldberg ve Gornat (1967) ve Morton (1976) e ş itliklerinde de yer alan bir terimdir. şitlikte yer alan son faktör minimum s ıcakl ı k değeridir. Bu faktör de Penman-Monteith, Kimberly- Penman 1972 ve 1982, Jensen-Haise ve Priestley Taylor eş itliklerinde yer alan bir terimdir. Samani (2000)'de orijinal e şitlikte değ i şiklik yapmak suretiyle maksimum ve minimum s ı cakl ık değerlerini kullanarak güne ş radyasyonunu tahmin etmi ştir. Sonuçlar Tokat yöresinde tamamlanm ış bitki su tüketimleri ara şt ı rmalar ı ndan yararlan ı larak bitki su tüketimini tahmin edebilen matematiksel bir e şitlik geli ştirmek amac ı yla yap ı lan bu çal ışma y ı llar ı nda yürütülmü ştür.

8 2 TARIM BILIMLRI DRGISI 200, Cilt 10, Say ı Ara şt ırmada iklim faktörleri olarak hava s ı cakl ığı (ortalama, minimum, maximum), nem (ortalama, minimum, maximum), toprak s ıcakl ığı (5 cm, 10 cm, 20 cm), rüzgar h ız ı, bulutluluk, ölçülen güne şlenme süresi, beklenen güne şlenme süresi, güne ş ışı nlar ı şiddeti, bulutsuz gökyüzü radyasyonu, atmosfer üstü radyasyon, buharla şma, ya ğış, ay ve takvim günü faktörü kullan ı lm ışt ır. Bu de ğerlerle birlikte bitki yeti şme dönemi yüzdesi de ele al ı nm ışt ı r. Tüm bu faktörlerin kendileriyle birlikte bu de ğerlerin x`, x 3, 1/x, 1/x2, lnx ve Nix leri al ı nm ış ve bu de ğerlerle günlük bitki su tüketimleri aras ı ndaki ili ş ki a şamal ı (Stepwise) regresyon yöntemi kullan ı larak belirlenmi ştir. Yonca bitkisi esas al ı narak denemenin yürütüldü ğ ü y ıllara ait iklim de ğerleriyle bitki su tüketiminin MINITAB proğ ram ında a şamal ı regresyon ile de ğerlendirilmesi neticesinde do ğrusal ve e ğ risel e şitliklerden en yüksek determinasyon katsay ı s ı n ı veren a şağı daki eğ risel e ş itli ğ in su tüketiminin tahmini için kullan ı lmas ı önerilmi ştir. To = (7' Y +11.2( 2 ±) (n 3 ) (7' R 2=% şitlikte; To= Yonca bitkisi için referans su tüketimi (mm/gün), T20= 20 cm toprak derinli ğ indeki s ıcakl ı k ( C), C= Bulutluluk (0-10), n=ölçülen güne şlenme süresi (saat), Tm in= Ortalama minimum hava s ı cakl ığı ( C). Bu e ş itli ğ in eşitlikteki parametrelerin çizelge 1'de verilen s ı n ı rlar içerisinde kald ığı koşullarda gerçe ğe daha yak ın sonuçlar verece ği göz önüne al ı nmal ı d ı r. şitlik ile elde edilen değerler, Çizelge 7'de verilen bitki katsay ı lar ı ile düzeltildikten sonra di ğer bitkilere ili şkin su tüketimi tahmin edilmi ş olunur. Su tüketimi tahmini yap ı lacak benzer yörelerde di ğer iklim parametrelerinin bulunmas ı durumunda ölçümü yap ılmayan 20 cm'deki toprak s ı cakl ığı ve güneşlenme sürelerini hesaplamada a şa ğıda verilen e ş itlik kullan ı lmal ıd ı r: T = 1,82 + 0,98 T or, R 2=96.21** n = 8, ,995.\ - 0,799 C - 22,8 R1 R 2=95.06** ş itliklerde; Tort:Ortalama hava s ı cakl ığı ( C), Ra: Atmosferüstü radyasyon (mm/gün) lde edilen e ş itli ğin yonca esasl ı di ğer amprik eşitliklerle kar şı la şt ı rmas ı neticesinde en yakla şı k sonucu önerilen tahmin e ş itli ği vermi ştir. Önerilen e şitlik en az standart hata (S) ve en az % sapma de ğerini vermi ştir. Ara şt ı rman ı n yürütüldü ğü yöreye benzer olan Samsun Bafra'da yap ılan su tüketimlerinin tahmin e şitlikleri ile karşı la şt ı rmas ı neticesinde de yine önerilen e şitlik en yaklaşık sonucu vermi ş ve istatiksel olarak ta en az % sapma de ğeri ve standart hata de ğerini sa ğ lam ışt ı r. Öneriler Bitki su tüketimi ara şt ı rmalar ı yo ğun emek istemekte ve uzun zaman alan bir u ğ ra şı sonucunda elde edilmektedir. Oysa bu bilgilerin kullan ı ld ığı yat ı r ı m projelerinin ço ğu zaman beklemeye tahammülü yoktur. Bu güçlüklerden dolay ı ara şt ı r ı c ı lar uzun y ı llardan beri bitki su tüketimini iklim, toprak ve bitki faktörlerine dayand ı rarak tahmin etmeye çal ışm ışlard ı r. Yaln ız elde edilen sonuçlar sadece çal ışma yap ı lan yöre ile benzer iklim ko şullar ı için sa ğ l ı kl ı sonuç vermektedir. Bu amaçla dünyan ı n de ğ i şik yörelerinde birçok ara şt ı rma yürütülmü ştür. Çok farkl ı iklim bölgelerine sahip olan Türkiye'de bu konuda yap ı lan çal ışmalar yok denecek kadar azd ı r. Yap ı lan bu çal ışma ile Karadeniz Geçit Bölgesi ve bu yöreye benzer iklime sahip yöreler için bir bitki su tüketim eş itli ği geli ştirilmi ştir. Bu e şitlik ve bitki katsay ı lar ı kullan ı lmak suretiyle bu ve benzeri yöreler için su tüketimi tahmini yapmak mümkün olabilecektir. lde edilen tahmin e ş itli ğinin, geli ştirildi ği bölge ko ş ullar ı na uygun iklim ko ş ullar ı nda kullan ı lmas ı durumunda gerçe ğ e yak ı n değer vermesi beklenir. Tahmin yap ı lan yörenin iklim ko şullar ı n ı n Çizelge 1'de verilen s ı n ı rlar ı n d ışı na ç ı kmas ı durumunda, çok yüksek veya çok dü şük to tahminlerinin elde edilebilece ğ i uzak tutulmamal ı d ı r. Çeşitli iklim bölgelerine sahip ülkemiz için özellikle daha sa ğ l ı kl ı sonuçlar vermesi beklenen fiziksel e şitliklere dayal ı modellerin geli ştirilmesi gerekti ği gözlerden uzak tutulmamal ı d ı r. Yap ı lacak çal ışmalar ı n tart ı l ı lizimetre sonuçlar ı na göre yap ı lmas ı daha sa ğ l ı kl ı sonuçlara ula şmaya yard ı mc ı olacakt ı r. Kaynaklar Balç ı n, M., S. Çelik, Tokat yöresinde h ıyar su tüketimi. Köy Hizmetleri Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ı n No:137, Rapor Seri No:87, 6s., Tokat. Balç ı n, M., S. Çelik ve H. Güleç, Tokat Kazova'da II.ürün lahanan ın su tüketimi. Köy Hizmetleri Genel Müdürlü ğü APK Daire Ba ş kanl ığı Toprak ve Su Kaynaklar ı Ara şt ı rma Y ı ll ığı 1996, Yay ın no:102, s , Ankara. Balç ı n, M., H. Güleç, Tokat Yöresinde Class A pan buharlaşmas ı ndan yararlan ılarak domates su tüketiminin tespiti ve sulama program ın ı n oluşturulmas ı. Köy Hizmetleri Genel Müdürlü ğü APK Daire Ba şkanl ığı Toprak ve Su Kaynaklar ı Araşt ı rma Y ı ll ığı 1998, Yay ı n no:108, s , Ankara. Bayrak, F Bafra Ovas ı koşullar ı nda ayçiçe ği su tüketimi. Topraksu Araşt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ı n No: 7, Rapor Seri No:5, 3 s., Samsun. Bayrak F Bafra Ovas ı koşullar ında m ıs ı r su tüketimi. Topraksu Araşt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ı n No:15, Rapor Seri No:13, 30 s.,. Samsun. Bayrak, F. 1989a. Bafra Ovas ı nda soyan ı n fosfor su ilişkileri ve su tüketimi. Köy Hizmetleri Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ın No:50, Rapor Seri No:, 55s., Samsun. Bayrak, F. 1989b, Bafra Ovas ı nda yoncan ı n fosfor su ilişkileri ve su tüketimi. Köy Hizmetleri Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ın No:53, Rapor Seri No:7, 60s., Samsun.

9 BALON, M., S. KODAL, H.KARAATA ve H.GÜLÇ, "Karadeniz Geçit Bölgesi için uygun bir bitki su tüketim e şitliği" 3 Bayrak, F Bafra ve Çar şamba Ovalar ı nda aç ı k su yüzeyi buharlaşmas ı na göre şekerpancar ı n ı n sulama suyu miktar ı ve su tüketimi. Köy Hizmetleri Ara şt ı rma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ı n No:75, Rapor Seri No:62, 8s., Samsun. Bayrak, F Bafra Ovas ı nda beyaz ve k ı rm ız ı ba ş lahanan ı n su tüketimi. Köy Hizmetleri Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ın No:8, Rapor Seri No:71, 62s., Samsun. Çelik, S Tokat-Kazova'da biberin su tüketimi ve farkl ı sulama programlar ı n ın bitki kurumalar ına olan etkisi. Köy Hizmetleri Araşt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ı n No:110, Rapor Seri No:67, s., Tokat. Çelik, S Tokat-Kazova'da soyan ı n (Amsoy-71) su tüketimi. Köy Hizmetleri Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ı n No:97, Rapor Seri No:59, 39s., Tokat. Demirören, T Tokat'ta ayçiçe ği su tüketiminin saptanmas ı. Topraksu Araşt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ı n No:25, Rapor Seri No:15, 27s., Tokat. Goldberg, S. D., B. Gornat, Further studies on the Blaney and Criddle formula U=KF to ascertain the consumptive use of water by plants by means of analyses of climatological data. USDA Agric. Res. Service and Hebrew Univ. Faculty of Agriculture. Rehovot, 203s. Günbat ı l ı, F Tokat'ta şekerpancar ı n ı n su tüketimi. Topraksu Araşt ırma nstitüsü Müdürlü ğ ü Yay ı nlar ı. Genel Yay ı n No:2. Rapor Seri No:1. 63s., Tokat. Günbat ı l ı, F. 1979a. Tokat-Kazova ko şullar ı nda m ı s ı r ı n su tüketimi. Topraksu Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ın No:33, Rapor Seri No:21, s., Tokat. Günbat ı l ı, F. 1979b. Tokat-Kazova koşullar ı nda şeftalinin su tüketimi. Topraksu Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ın No:35, Rapor Seri No:23, 0s., Tokat. Günbat ı l ı, F., T. Demirören, Tokat-Kazova ko şullar ı nda elman ın su tüketimi. Topraksu Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ı n No:37, Rapor Seri No:25, 7s., Tokat. Günbat ı l ı, F Tokat-Kazova ko ş ullar ı nda bu ğ day ı n su tüketimi. Topraksu Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ın No:5, Rapor Seri No:28, 8s., Tokat. Günbat ı l ı, F. 1986a. Tokat-Kazova ve Niksar Ovalar ı nda erkenci patatesin su tüketimi. Köy Hizmetleri Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ı n No:78, Rapor Seri No:8, 51s., Tokat. Günbat ı l ı, F. 1986b. Tokat-Kazova ve Zile Ovalar ı nda nohudun su tüketimi. Köy Hizmetleri Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ın No:79, Rapor Seri No:9, 51s., Tokat. Günbat ı l ı, F. 1989a. Tokat-Kazova ko şullar ı nda k ısı nt ı l ı su uygulamas ı nda şekerpancar ı n ın su verim ili şkisi. Köy Hizmetleri Araşt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ı n No:95, Rapor Seri No:57, 7s., Tokat. Günbat ı l ı, F. 1989b. Tokat-Kazova'da yonca su tüketimi. Köy Hizmetleri Araşt ı rma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ı n No:98, Rapor Seri No:60, 7s., Tokat. Günbat ı l ı, F Tokat-Kazova'da k ı s ı nt ı l ı su uygulamas ı nda bodur fasulyenin su tüketimi. Köy Hizmetleri Ara şt ı rma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ı n No:123, Rapor Seri No:75, 53s., Tokat. Jensen, M.., R. G. Burman and R. G. Ailen, (D) vapotranspiration ' and irrigation water requirements. Manuals and Reports on ngineering Practice No:70, ASC, 331p., New York. Kanber, R., M. Ünlü ve H. Köksal, Bitki su tüketimi (tc) ve bitki katsay ı lar ı (Kc). Ba şbakanl ı k Köy Hizmetleri Genel Müdürlü ğü Köy Hizmetleri Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğü. Bitki Atmosfer Ili şkileri Semineri -8 ylül 2000, rzurum. Kodal, S.,. Benli, 198. İç Anadolu'da bitki su tüketiminin saptanmas ı için uygun yöntemin belirlenmesi üzerinde bir araşt ı rma (Doktora). Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri nstitüsü, Yay ı n No: KT, Ankara. Llsat, M. C., R. L. Snyder, Data error effects on net radiation and evapotranspiration estimation. Agricultural and Forest Meteorology, 1998, 91: 3-, , 35 ref. Morton, F. I Climatological estimates of evapotranspiration. Journal of hydraulics division, vol.102, No:3, March 1976, pp Patill, B. B A new formula for the evaluation of evaporation. Utah State Univ. ngineering xperiment Station, College of ngineering, Master of Science Thesis, Utah, 87 p. Samani, Z stimating solar radiation and evapotranspiration using minimum climatological data. Journal of Irrigation and Drainage ngineering, vol.126, No:, July/August Smith, M., A. Segeren, Comparative Analysis. Crop Water Requirement Methodologies. xpert Consultation on Procedures for Revision of FAO Guidelines for Prediction of Crop Water Requirements, May 1990, FAO, Rome Italy, Yurtsever, N Deneysel istatistik Metotlar ı. Toprak ve Gübre Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğü Yay ı nlar ı, Genel Yay ı n No:121, 62s., Ankara. İletişim adresi: Mehmet BALÇIN Köy Hizmetleri Ara şt ırma nstitüsü Müdürlü ğ ü-tokat Tel: Faks: mbalcin@khgm.gov.tr