FARKLI SU STRESİ DÜZEYLERİNDE MISIR BİTKİSİNİN BAZI FİZYOLOJİK VE MORFOLOJİK ÖZELLİKLERİNİN UZAKTAN ALGILAMA YARDIMIYLA BELİRLENMESİ

Transkript

1 EGE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ (DOKTORA TEZİ) FARKLI SU STRESİ DÜZEYLERİNDE MISIR BİTKİSİNİN BAZI FİZYOLOJİK VE MORFOLOJİK ÖZELLİKLERİNİN UZAKTAN ALGILAMA YARDIMIYLA BELİRLENMESİ Gökhan ÇAMOĞLU Tez Danışmanı : Prof. Dr. Şerafettin AŞIK İkinci Danışman : Doç. Dr. Levent GENÇ Tarımsal Yapılar ve Sulama Anabilim Dalı Bilim Dalı Kodu : Sunuş Tarihi : Bornova-İZMİR 2010

2

3 iii Gökhan ÇAMOĞLU tarafından doktora tezi olarak sunulan Farklı Su Stresi Düzeylerinde Mısır Bitkisinin Bazı Fizyolojik ve Morfolojik Özelliklerinin Uzaktan Algılama Yardımıyla Belirlenmesi başlıklı bu çalışma E.Ü. Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği ile E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Eğitim ve Öğretim Yönergesi nin ilgili hükümleri uyarınca tarafımızdan değerlendirilerek savunmaya değer bulunmuş ve tarihinde yapılan tez savunma sınavında aday oybirliği ile başarılı bulunmuştur. Jüri Üyeleri: İmza Jüri Başkanı : Prof. Dr. Şerafettin AŞIK... Raportör Üye : Doç. Dr. Levent GENÇ... Üye : Prof. Dr. Musa AVCI... Üye : Doç. Dr. Hakan TURHAN... Üye : Doç. Dr. Erhan AKKUZU...

4

5 v ÖZET FARKLI SU STRESİ DÜZEYLERİNDE MISIR BİTKİSİNİN BAZI FİZYOLOJİK VE MORFOLOJİK ÖZELLİKLERİNİN UZAKTAN ALGILAMA YARDIMIYLA BELİRLENMESİ ÇAMOĞLU, Gökhan Doktora Tezi, Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü Tez Danışmanı: Prof. Dr. Şerafettin AŞIK İkinci Danışman: Doç. Dr. Levent GENÇ Kasım 2010, 161 sayfa Bu çalışmanın amacı, su stresine bağlı olarak tatlı mısırın fizyolojik ve morfolojik özelliklerinin, su tüketiminin ve yaprak düzeyindeki spektral yansımalardan elde edilen spektral indekslerin değişimini ve spektral indeksler ile bitkinin fizyolojik ve morfolojik özellikleri arasındaki ilişkileri ortaya koymaktır. Çalışma, 2007 ve 2008 yıllarında Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dardanos Araştırma ve Uygulama Birimi nde kurulan denemede yürütülmüştür. Deneme, topraktaki eksik nemin tarla kapasitesine tamamlandığı tam sulama (stressiz sulama) ve tam konusuna verilen suyun belli oranlarının (%0, %20, %40, %60, %80) uygulandığı beş farklı stres düzeyi olmak üzere toplam altı konudan oluşmuştur. Çalışmada, yersel uzaktan algılama aracı olan el spektroradyometresi yardımıyla yansıma ölçümleri yapılmış ve bu ölçümlerden yararlanarak hesaplanan 12 farklı spektral indeks (NDVI, NDVI 705, WBI, SR, SR 705, SIPI, SIPI pen, PSSR, MCARI, TCARI, REPht ve ZM) ele alınmıştır. İncelenen spektral indekslerden su stresini ayırt etme bakımından en kuvvetli indekslerin NDVI, NDVI 705, SR, SR 705, SIPI, SIPI pen, PSSR ve ZM olduğu belirlenmiştir. Spektral indeksler ile fizyolojik ve morfolojik parametreler arasında tek değişkenli ve çok değişkenli olmak üzere istatistiksel olarak önemli modeller oluşmuştur. Sonuç olarak bu çalışma, mısır bitkisinin su stresine karşı oldukça duyarlı olduğunu ve strese bağlı olarak değişen fizyolojik ve morfolojik parametrelerin belirlenmesinde uzaktan algılama araçlarının kullanılabileceğini göstermiştir. Anahtar sözcükler: Mısır, su stresi, uzaktan algılama, spektral indeks.

6

7 vii ABSTRACT DETERMINATION OF PHYSIOLOGICAL AND MORPHOLOGICAL FEATURES OF CORN BY REMOTE SENSING AT DIFFERENT WATER STRESS LEVELS ÇAMOĞLU, Gökhan PhD in Agriculture Structures and Irrigation Supervisor: Prof. Dr. Şerafettin AŞIK Co-Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Levent GENÇ November 2010, 161 pages The aim of this study is to determine the changes of the physiological and morphological properties of sweet corn, evapotranspiration and the spectral indices obtained from spectral reflectance at leaf scale, depending on water stress and the relationships between the spectral indices and the physiologicalmorphological properties of the plant. The study was conducted at the Dardanos Research Center, Agricultural Faculty, Canakkale Onsekiz Mart University in 2007 and The experiment consisted of six irrigation treatments. These were the full irrigation (unstressed) for which the lack moisture of the soil was completed to the field capacity and five different stress levels applied different proportions (0%, 20%, 40%, 60%, 80%) of full irrigation. During the study, reflectance measurements were carried out by using a handheld spectroradiometer which is a ground-based remote sensing device and 12 different spectral indices (NDVI, NDVI 705, WBI, SR, SR 705, SIPI, SIPI pen, PSSR, MCARI, TCARI, REPht and ZM) were taken into consideration, all of which were calculated by using these measurement values. It was determined that NDVI, NDVI 705, SR, SR 705, SIPI, SIPI pen, PSSR and ZM were the strongest indices in terms of distinguishing the water stress from the analyzed spectral indices. Single and multivariate regression models which were statistically significant were obtained between the spectral indices and the physiological-morphological parameters. As a result, this study has shown that corn is very sensitive to water stress and that remote sensing devices may be used to determine the physiological and morphological parameters changing with stress. Keywords: Corn, water stress, remote sensing, spectral indices.

8

9 ix TEŞEKKÜR Araştırmanın her aşamasında yakın ilgi ve yardımlarını gördüğüm tez danışmanım Prof. Dr. Şerafettin AŞIK ve tez ikinci danışmanım Doç. Dr. Levent GENÇ e, çalışmalarım süresince bilgi ve deneyimlerinden yararlandığım yetiştiricilik konusunda Doç. Dr. Hakan TURHAN a, matematiksel modelleme konusunda Prof. Dr. Adnan DEĞİRMENCİOĞLU na, istatistik konusunda Prof. Dr. Yavuz AKBAŞ a ve arazi denemelerindeki yardım ve desteklerinden dolayı Arş. Gör. Kürşad DEMİREL, Arş. Gör. Melis SAÇAN ve Zir. Müh. Burak AŞAR a, ayrıca doktora öğrenimimin boyunca gerek arazi gerek diğer çalışmalarda yardımlarını esirgemeyen hayat arkadaşım Gökselin ÇAMOĞLU na teşekkürü bir borç bilirim.

10 xi İÇİNDEKİLER Sayfa ÖZET... v ABSTRACT..... vii TEŞEKKÜR...ix ŞEKİLLER DİZİNİ... xv ÇİZELGELER DİZİNİ... xiv SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ...xxiii 1.GİRİŞ ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Bitki - Su Stresi İlişkisi Bitkiler ile Elektromanyetik Enerji Arasındaki İlişki Uzaktan Algılama ile Bitkilerin Gözlenmesi Mısır Bitkisinde Su-Verim Fonksiyonları MATERYAL VE YÖNTEM Materyal Deneme alanının yeri Toprak özellikleri İklim özellikleri... 31

11 xii İÇİNDEKİLER (devam) Sayfa Denemede kullanılan bitkinin özellikleri Deneme alanı sulama sistemi Ölçümlerde kullanılan alet ve ekipmanlar Yöntem Toprak analizleri Tarımsal işlemler Denemenin kurulması Sulama suyu miktarı ve bitki su tüketiminin belirlenmesi Su kullanım randımanları Verim tepki etmeni Bitkilerde yapılan ölçümler Verilerin işlenmesi ve istatistiksel analizi BULGULAR VE TARTIŞMA Bitki Su Tüketimi ve Su-Üretim Fonksiyonları Verilen sulama suyu miktarları Bitki su tüketimi Su kullanım randımanları...54

12 xiii İÇİNDEKİLER (devam) Sayfa Verim tepki etmeni Fizyolojik ve Morfolojik Bulgular Fizyolojik bulgular Morfolojik bulgular Sulama Suyu-Bitki Su Tüketimi-Fizyolojik-Morfolojik Özellikler Arasındaki İlişkiler Spektral İndeksler Spektral İndeksler ile Fizyolojik Özellikler Arasındaki İlişkiler Klorofil ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Yaprak su içeriği ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Spektral İndeksler ile Morfolojik Özellikler Arasındaki İlişkiler Verim ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Yaprak alan indeksi ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Biyokütle ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Spektral İndekslerin ve Klorofil Okumalarının Sulama Öncesi ve Sulama Sonrası Değerleri Arasındaki İlişkiler SONUÇ VE ÖNERİLER KAYNAKLAR ÖZGEÇMİŞ

13

14 xv ŞEKİLLER DİZİNİ Şekil Sayfa Şekil 2.1 Yaprağın yapısı ile elektromanyetik enerji arasındaki ilişki... 7 Şekil 2.2 Tipik bir yaprağın spektral yansıması... 8 Şekil 3.1 Deneme alanının yeri Şekil 3.2 Sulama sistemine ilişkin görüntüler Şekil 3.3 Denemede kullanılan spektroradyometre Şekil 3.4 Denemede kullanılan klorofilmetre Şekil 3.5 Denemede kullanılan yaprak alan ölçer Şekil 3.6 Deneme deseni ve sulama sistemi Şekil 3.7 Spektroradyometre ile yapılan yansıma ölçümleri Şekil 3.8 Klorofilmetre ölçümü Şekil 3.9 Yaprak alan indeksi ölçümleri Şekil 4.1 Mısır bitkisinin tüm büyüme dönemi verim tepki etmeni (ky) Şekil (a) ve 2008 (b) yıllarında mısırın KO değerlerinin değişimi Şekil (a) ve 2008 (b) yıllarında mısırın YSİ değerlerinin değişimi Şekil ve 2008 yıllarında konulara göre mısırın taze koçan verimleri (kg/da) Şekil (a) ve 2008 (b) yıllarında mısırın YAİ değerlerinin değişimi... 65

15 xvi Şekil ve 2008 yıllarında konulara göre mısırın hasat öncesi biyokütle miktarları (kg/da)...67 Şekil ve 2008 yıllarında konulara göre mısırın hasat öncesi bitki boyu (cm)...68 Şekil 4.8 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre NDVI değişimleri...73 Şekil 4.9 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre NDVI 705 değişimleri...75 Şekil 4.10 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre WBI değişimleri...77 Şekil 4.11 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre SR değişimleri...79 Şekil 4.12 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre SR 705 değişimleri...81 Şekil 4.13 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre SIPI değişimleri...83 Şekil 4.14 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre SIPI pen değişimleri...85 Şekil 4.15 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre PSSR değişimleri...87 Şekil 4.16 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre MCARI değişimleri...89 Şekil 4.17 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre TCARI değişimleri...91 Şekil 4.18 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre REPht değişimleri...93

16 xvii Şekil 4.19 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre ZM değişimleri Şekil yılı V dönemi ölçülen ve tahmin edilen KO arası ilişki Şekil yılı Ç dönemi ölçülen ve tahmin edilen KO arası ilişki Şekil yılı T dönemi ölçülen ve tahmin edilen KO arası ilişki Şekil yılı V dönemi ölçülen ve tahmin edilen KO arası ilişki Şekil yılı Ç dönemi ölçülen ve tahmin edilen KO arası ilişki Şekil yılı T dönemi ölçülen ve tahmin edilen KO arası ilişki Şekil yılı V dönemi ölçülen ve tahmin edilen YSİ arası ilişki Şekil yılı Ç dönemi ölçülen ve tahmin edilen YSİ arası ilişki Şekil yılı T dönemi ölçülen ve tahmin edilen YSİ arası ilişki Şekil yılı V dönemi ölçülen ve tahmin edilen YSİ arası ilişki Şekil yılı Ç dönemi ölçülen ve tahmin edilen YSİ arası ilişki Şekil yılı T dönemi ölçülen ve tahmin edilen YSİ arası ilişki Şekil yılı V dönemi ölçülen ve tahmin edilen verim arası ilişki Şekil yılı Ç dönemi ölçülen ve tahmin edilen verim arası ilişki Şekil yılı T dönemi ölçülen ve tahmin edilen verim arası ilişki Şekil yılı V dönemi ölçülen ve tahmin edilen verim arası ilişki Şekil yılı Ç dönemi ölçülen ve tahmin edilen verim arası ilişki Şekil yılı T dönemi ölçülen ve tahmin edilen verim arası ilişki

17 xviii Şekil yılı V dönemi ölçülen ve tahmin edilen YAİ arası ilişki Şekil yılı Ç dönemi ölçülen ve tahmin edilen YAİ arası ilişki Şekil yılı T dönemi ölçülen ve tahmin edilen YAİ arası ilişki Şekil yılı V dönemi ölçülen ve tahmin edilen YAİ arası ilişki Şekil yılı Ç dönemi ölçülen ve tahmin edilen YAİ arası ilişki Şekil yılı T dönemi ölçülen ve tahmin edilen YAİ arası ilişki Şekil yılı V dönemi ölçülen ve tahmin edilen KBK arası ilişki Şekil yılı Ç dönemi ölçülen ve tahmin edilen KBK arası ilişki Şekil yılı T dönemi ölçülen ve tahmin edilen KBK arası ilişki Şekil yılı V dönemi ölçülen ve tahmin edilen KBK arası ilişki Şekil yılı Ç dönemi ölçülen ve tahmin edilen KBK arası ilişki Şekil yılı T dönemi ölçülen ve tahmin edilen KBK arası ilişki...137

18 xix ÇİZELGELER DİZİNİ Çizelge Sayfa Çizelge 3.1 Deneme alanı topraklarının bazı fiziksel analiz sonuçları Çizelge 3.2 Çanakkale iline ait uzun yıllık ortalama iklim verileri Çizelge ve 2008 yılı Çanakkale iline ait aylık ortalama iklim verileri.. 33 Çizelge 3.4 Sulama konuları Çizelge 3.5 Araştırmada kullanılan spektral indeksler Çizelge 3.6 Kullanılan modeller ve eşitlikleri Çizelge ve 2008 yıllarında konulara göre mısır bitkisine uygulanan sulama suyu miktarları (mm) Çizelge ve 2008 yıllarında büyüme dönemlerine göre mısırın günlük ve mevsimlik bitki su tüketimi (ET) Çizelge ve 2008 yıllarında mısırın WUE ve IWUE değerleri Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sulama sonrası büyüme dönemlerine ilişkin KO değerleri Çizelge 4.5 Mısır bitkisinin büyüme dönemlerine göre sulama sonrası YSİ değerleri (%) Çizelge ve 2008 yıllarında büyüme dönemlerine göre mısırın YAİ değerleri Çizelge yılı mısır bitkisinin bazı parametrelerine ilişkin korelasyon katsayıları... 69

19 xx Çizelge yılı mısır bitkisinin bazı parametrelerine ilişkin korelasyon katsayıları...69 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin NDVI değerleri...72 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin NDVI 705 değerleri..74 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin WBI değerleri...76 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin SR değerleri...78 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin SR 705 değerleri...80 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin SIPI değerleri...82 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin SIPI pen değerleri...84 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin PSSR değerleri...86 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin MCARI değerleri...88 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin TCARI değerleri...90 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin REPht değerleri...92 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin ZM değerleri...94

20 xxi Çizelge 4.21 KO için spektral indekslere ilişkin kısıtlar Çizelge yılı KO ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Çizelge yılı V dönemi KO ile spektral indeksler arasındaki ÇDDR analizi sonuçları Çizelge yılı KO ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Çizelge yılı V dönemi KO ile spektral indeksler arasındaki ÇDDR analizi sonuçları Çizelge yılı Ç dönemi KO ile spektral indeksler arasındaki ÇDDR analiz sonuçları Çizelge 4.27 YSİ için spektral indekslere ilişkin kısıtlar Çizelge yılı YSİ ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Çizelge yılı YSİ ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Çizelge 4.30 Morfolojik özellikler için spektral indekslere ilişkin kısıtlar Çizelge yılı verim ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Çizelge yılı V dönemi verim ile spektral indeksler arasındaki ÇDDR analiz sonuçları Çizelge yılı T dönemi verim ile spektral indeksler arasındaki ÇDDR analiz sonuçları Çizelge yılı verim ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Çizelge yılı V dönemi verim ile spektral indeksler arasındaki ÇDDR analiz sonuçları Çizelge yılı YAİ ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler

21 xxii Çizelge yılı Ç dönemi YAİ ile spektral indeksler arasındaki ÇDDR analiz sonuçları Çizelge yılı YAİ ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Çizelge yılı KBK ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Çizelge yılı T dönemi KBK ile spektral indeksler arasındaki ÇDDR analiz sonuçları Çizelge yılı KBK ile spektral indeksler arasındaki ilişkiler Çizelge yılı V dönemi KBK ile spektral indeksler arasındaki ÇDDR analiz sonuçları Çizelge 4.43 Spektral indekslerin sulama öncesi ve sonrası değerleri arasındaki ilişkiler Çizelge 4.44 Klorofil okumalarının sulama öncesi ve sonrası arasındaki ilişkileri...142

22 xxiii SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ Simgeler ky r R 2 Açıklama Verim tepki etmeni Korelasyon katsayısı Belirtme katsayısı Kısaltmalar BB KBK CWSI Ç ÇDDR ET EWT fpar GNDVI Green IWUE KO LWCI MCARI MIR MSI NDVI NDVI 705 NIR NPCI OSAVI PRI PSSR PWC Bitki boyu Biyokütle Bitki su stres indeksi Çiçeklenme dönemi Çok değişkenli doğrusal regresyon Bitki su tüketimi Eş su yüksekliği Fotosentetik aktif radyasyon Yeşil bandı dikkate alan normalize edilmiş vejetatif değişim indeksi Yeşil bölge Sulama suyu kullanım randımanı Klorofilmetre okuması Yaprak su içeriği indeksi Değiştirilmiş klorofil absorpsiyon yansıma indeksi Orta kızılötesi Nem stres indeksi Normalize edilmiş vejetatif değişim indeksi Kırmızı sınırı dikkate alan normalize edilmiş vejetatif değişim indeksi Yakın kızılötesi Normalize edilmiş pigment klorofil indeksi Optimize edilmiş SAVI Fotokimyasal yansıma indeksi Pigment spesifik basit oran indeksi Bitki su içeriği

23 xxiv Red REPht RMSE RUE RWC SAVI SIPI SR SR 705 T TCARI Tc-Ta TDR TSS TWUE V VICC VILAI WBI WUE YAİ YSİ YSP ZM Kırmızı bölge Kırmızı sınır noktası Hata kareler ortalamasının karekökü Radyasyon kullanım oranı Yaprak oransal su içeriği Toprak yansımalarını dikkate alan vejetasyon indeksi Yapısal bağımsız pigment indeksi Basit oran Kırmızı sınırı dikkate alan basit oran indeksi Tane dolumu-hasat dönemi Dönüştürülmüş klorofil absorpsiyon yansıma indeksi Bitki sıcaklığı ile hava sıcaklığı farkı Tek değişkenli regresyon Toplam sulama suyu Toplam su kullanım randımanı Vejetatif dönem Klorofil içeriği için vejetasyon indeksi Yaprak alan indeksi için vejetasyon indeksi Su band indeksi Su kullanım randımanı Yaprak alan indeksi Yaprak su içeriği Yaprak su potansiyeli Zarco ve Miller indeksi

24 1 1. GİRİŞ Tarımda sanayileşme sürecini tamamlamış ülkelerdeki bilim adamları ve üreticiler, tarım kuruluşları ile birlikte çalışmalar yaparak tarımsal üretimden elde edilecek gelirin maksimum düzeyde tutulmasında mevcut teknolojilerin kullanılması ve yeni teknolojilerin geliştirilmesini hedeflemektedirler. Tarımsal amaçlı bilimsel faaliyetlerin kullanılma etkinliğinin arttırılmasında temel bilimlerin (matematik, fizik, kimya, biyoloji vb) ve alt bilimlerin (uzaktan algılama, optik, matematiksel modelleme, biyokimya vb) yeteneklerinden yararlanılarak yeni çözümler üretilmektedir. Kısa vadeli çözümlerle, kırsal alanda yaşayan halkın yaşamsal isteklerini belirli bir seviyede tutabilmek için değişik başlıklar altında gerek parasal gerekse malzeme ve tohum teşviklerinin verilmesiyle etkin bir tarımsal uğraş için şartların oluşturulması hedeflenmektedir. Ortaya çıkan problemlerin üretim sezonu içinde belirlenip çözümlenmesiyle üretimde devamlılığın sağlanması ise ana hedef olmaktadır. Bu durumda uzun ve kısa vadede tarımsal alanlardaki problemleri çözmek için öncelikle problemlerin neler olduğunun belirlenmesi gerekmektedir. Tarımsal alanlarda işlenebilir tarım alanlarının ve tarımsal üretimi etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve bu alanlarda yapılan tarımsal faaliyetlerin yeni teknolojilerle kontrollü bir şekilde yürütülmesi, çiftçilerin birim alandan elde edecekleri gelirin artmasını sağlayacaktır (Genç vd., 2005). Bu teknolojiler içinde yer alan uzaktan algılama; farklı amaçlı yersel ve zamansal değişimler üzerinde değerlendirmeler yapmak üzere fiziksel temas olmaksızın nesnelerin durumu hakkında bilgi edinmektir (Kirişçi vd., 1999). Bitkiyle fiziksel temasın zor olduğu veya bitkiye zarar verme durumunun söz konusu olduğu durumlarda bitkilerin uzaktan algılanabilmesi, geniş alanların görüntüsünün hızlı ve tekrarlanabilir bir şekilde daha az işgücüyle elde edilmesine olanak sağlamaktadır. Bu bilgiler tüm yetişme periyodu boyunca kullanılabildiklerinden geleneksel tarla gözlemlerine iyi bir alternatif oluşturmaktadır. Uzaktan algılama tarımsal anlamda; ürünlerin yetiştirme alanlarının belirlenmesi, kızılötesi görüntülerle bitki durumunun incelenmesi, bitki besin maddeleri durumunun tahmini, verim tahmini, hastalık, zararlı ve drenaj durumunun tespiti gibi alanlarda kullanılmaktadır (Vatandaş vd., 2005). Tarım alanlarındaki suyun etkin kullanımını sağlamak; sulama suyunun daha kolay kontrol edilebildiği ve daha ekonomik kullanımını sağlayan basınçlı sulama sistemlerinin yaygınlaştırılmasına, bitki su tüketiminin gerçekçi olarak saptanmasına, sulama şebekelerin fiziksel yetersizliklerinin giderilmesine ve

25 2 profesyonelce işletilmesine bağlıdır. Arazi kullanımı, sulanan alan, bitki çeşidi, verim tahmini, bitki su ihtiyacı, evapotranspirasyon, tuzluluk ve su kaybı gibi çeşitli alanlarda bilgi sağlayabilen uzaktan algılama tekniklerinin kullanılması sulama mühendislerine suyun daha etkin kullanımıyla ilgili çeşitli kolaylıklar sağlamaktadır (Bastiaanssen et al., 2000). Teknolojideki gelişmeler, uydu tarayıcılarını taklit eden ve tarla düzeyinde insanlar tarafından kullanılabilen küçük uzaktan algılama aletlerinin üretilmesine olanak sağlamıştır. Uzaktan algılamayla elde edilen spektral veriler ile bitki parametreleri arasındaki ilişkilerin belirlenmesi giderek önem kazanmaktadır. Bu amaçla kullanılabilecek en ideal aletler el radyometreleridir. Çeşitli sulama ve/veya gübreleme düzeylerine ilişkin termal ve spektral verilerin el radyometreleriyle elde edilmesi ve bu verilen verim, vejetasyon düzeyleri, toprak su düzeyi ile ilişkileri araştırmalara konu olmaktadır (Jackson et al. 1980). Bitkiler, toprakta depo edilen suyun tarla kapasitesi ile solma noktası arasında kalan bölümünden yararlanır. Burada depo edilen suyun bir bölümü doğal yağışlarla, kalan bölümü de sulamayla sağlanır. Ancak sulamanın amaca uygun olabilmesi için kontrollü bir şekilde yapılması, sulama zamanının ve verilecek su miktarının bitkide stres yaratmayacak şekilde düzenlenmesi için sulama zamanının iyi planlanması gerekmektedir (Biber ve Kara, 2006). Mısır, ülkemizde tarla ürünleri arasında ekiliş alanı bakımından yedinci sırada (buğday, arpa, nohut, mercimek, pamuk, ayçiçeği), üretim miktarı bakımından ise üçüncü sırada yer alan bir üründür (Anonim, 2003). Ülkemizde önemli mısır üretim bölgeleri başta Karadeniz Bölgesi olmak üzere Marmara ve Akdeniz Bölgeleridir. Üretimin yaklaşık % 85 i bu bölgelerimizde yapılmaktadır. Ülkemizde hayvancılığın gelişmesiyle birlikte gelişen yem sanayi de mısıra duyulan talebi artırmıştır (Anonim, 2003). Ülkemizde mısır bitkisi çok iyi tanınmasına ve geniş alanlarda yetiştirilmesine rağmen tatlı mısır üretim ve tüketim miktarları ile ilgili istatistiki bilgi bulunmamaktadır (Eşiyok vd., 2003). Ege ve Marmara Bölgelerinde yetiştiriciliği yapılan tatlı mısır taze olarak tüketilmekte; ayrıca farklı gıda endüstri kollarının gelişmesi ile dondurulmuş, konserve, turşu olarak da kullanılmaktadır (Eşiyok ve Bozokalfa, 2005). Bu çalışmada; mısır bitkisinin büyüme dönemlerinde oluşan farklı su stresi koşullarında, mısırın fizyolojik (klorofil ve yaprak su içeriği) ve morfolojik (dekara taze koçan verimi, yaprak alan indeksi, biyokütle ve bitki boyu)

26 3 özelliklerinin, bitki su tüketiminin ve yaprak düzeyindeki spektral yansımalardan elde edilen spektral indekslerin değişimi ve spektral indeksler ile fizyolojik ve morfolojik parametreler arasındaki ilişkiler araştırılmıştır. Bu amaçla, spektrumun görünebilir (visible) ( nm) ve yakın kızıl ötesi (near infrared) ( nm) bölgelerinden ölçülen yansıma değerlerinden yararlanılarak 12 farklı spektral indeks hesaplanmıştır. Bu spektral indekslerden bitkinin fizyolojik ve morfolojik özelliklerini en iyi tahminleyecek indeksler belirlenmiştir. Sonuç olarak, uzaktan algılama teknikleri yardımıyla belirlenen spektral indeksler kullanılarak, bitkilerin içinde bulunduğu stres düzeylerinin fizyolojik ve morfolojik özellikleri üzerine olan etkilerinin belirlenmesi çalışmanın ana amacını oluşturmaktadır.

27 4

28 5 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR verilmiştir. Bu bölümde, konu ile ilgili yapılmış araştırmalara ilişkin özet bilgiler 2.1 Bitki - Su Stresi İlişkisi Su, bitkilerin yaşamsal faaliyetlerinin sürdürülmesinde önemli rol oynar. Bu nedenle, biyolojik moleküllerin yapısal bütünlüğü ve dolayısıyla da hücre, doku ve organizmaların yaşamsal işlevleri için suyun önemi büyüktür. Metabolik olaylarda reaksiyona giren tüm elementler, suda çözünmüş halde bulunurlar. Bunun yanı sıra su, birçok metabolik olayda bizzat reaksiyona girer. Protoplazmadaki tüm makro moleküller ve nükleik asitler, su molekülleri ile kurdukları bağlar sayesinde kendilerine özgü yapılar kazanmışlardır. Tüm bunların yanında yaşam için gerekli olan difüzyon, ozmoz, turgor, plazmoliz, protoplazmik hareketler, madde taşınımı gibi tüm fizyolojik olaylar, suyun kendine özgü özellikleri sayesinde gerçekleşmektedir. Toprak çözeltisi içerisinde bulunan mineral ve besin elementlerinin bitki bünyesine alınmasında su, çok önemli bir rol oynamaktadır. Tüm bu nedenlerden dolayı, yaşam için bu derece önemi olan suyun yetersizliğinde, bitkilerdeki yaşamsal faaliyetler yavaşlamakta veya tamamen durmaktadır (Martinez, 1995; Can 1999 dan). Bitkiler topraktan aldıkları suyu transpirasyonla atomosfere verirler ve toprak ile atmosfer arasında bir transfer kanalı oluştururlar. Suyun bu doğal döngüsünde, topraktaki su potansiyeli ile atmosferdeki su potansiyeli arasındaki fark rol oynar. Su; kök, gövde, dal ve yaprak kısımlarından geçerek stomalar aracılığı ile atmosfere ulaşır. Normal koşullarda su alımı ve transpirasyon arasında bir denge söz konusudur. Ancak su alımının kısıtlanması sonucunda, transpirasyon yolu ile bitkinin kaybettiği su miktarı, topraktan alınan su miktarından daha fazla olacaktır ve sonuç olarak bitki bünyesinde su eksikliği başlayacaktır (Can, 1999). Bitkisel üretimi önemli düzeyde sınırlayan su stresi iki şekilde ortaya çıkmaktadır. Birincisi, toprakta bitkinin alabileceği faydalı suyun bulunmaması, ikincisi ise toprakta yeterince su bulunmasına rağmen çeşitli nedenlerden (örn: tuz varlığı) dolayı bu sudan bitkinin yararlanamamasıdır. Bu koşulda meydana gelen olaya fizyolojik kuraklık denilmektedir (Strogonov, 1964). Bitkilerde oluşabilecek su stresinin ilk belirtileri, bitki su potansiyelinin ve buna bağlı olarak oransal su içeriğinin düşmesidir. Bununla birlikte, bitkideki su

29 6 stresinin gözle görülebilen ilk belirtisi yaprakların canlılığını kaybetmesi ve solmaya başlamasıdır (Khanna-Chopra and Sinha, 1991). Bu sebeple, bitkilerdeki su stresinin algılanmasında, yaprak su potansiyeli ve oransal su içeriğinin saptanması büyük öneme sahiptir (Hsiao, 1973). Birçok araştırmacı yaptıkları çalışmalarda, bitkilerdeki verim azalmalarının toprak nemi ile dolaylı, buna karşılık bitki su potansiyeli ile doğrudan ilişkisinin olduğunu belirtmektedir. Bu nedenle sulama zamanının belirlenmesinde, bitki su stresini saptamaya yönelik yapılan doğrudan ölçümlerin, toprak nemi ölçümlerine oranla daha iyi bir gösterge olduğu kabul edilmektedir (Ul vd., 1997). Su stresinin oluşumu sonucunda bitki yapraklarındaki stomaların kapanması oldukça önemlidir. Ancak, bitkilerde su kaybını azaltıcı yönde gelişen bu mekanizma, temelde gaz alışverişini sınırlayan bir mekanizma olduğundan, bitkilerde CO 2 alımı da sınırlanmakta, dolayısıyla net fotosentez miktarı da düşmektedir (Munns and Termaat, 1986). Fernandez et al. (1997) iki kuraklık düzeyinin elma ağaçlarına etkilerini araştırdıkları çalışmalarında; su stresinin bitki su içeriği, gaz alışverişi ve klorofil miktarı üzerine etkilerini incelemişlerdir. Uygulanan su stresi sonucunda, stoma geçirgenliğinin, CO 2 asimilasyonunun ve transpirasyonun azaldığı, klorofil miktarı ise uygulanan bu stres koşullarından çok etkilenmediği bildirilmiştir. Su stresi koşullarının gaz alışverişi parametreleri üzerindeki en yüksek etkisi, özellikle transpirasyon ve stoma geçirgenliği üzerinde gözlenirken, net CO 2 asimilasyonunun, transpirasyona oranla daha az düşüş gösterdiği saptanmıştır (Can, 1999). Kırnak ve Demirtaş (2002), farklı su stresi seviyelerinde kiraz fidanlarının fizyolojik (yaprak su potansiyeli, yaprak oransal su kapsamı, klorofil miktarı) ve morfolojik (sürgün uzunluğu, yaprak alanı, gövde çapı) tepkilerini araştırmışlardır. Dört farklı sulama düzeyinde (faydalı suyun %100, %75, %50 ve %25 i) yürüttükleri çalışmada, su stresi uygulanan konularda; büyümenin, yaprak su potansiyelinin, yaprak oransal nem içeriğinin ve klorofil miktarının azaldığını tespit etmişlerdir. Su stresinin büyüme üzerindeki engelleyici etkisinin en fazla yaprak alanında olduğunu ve bunu sırasıyla sürgün ve gövde çapındaki değişimlerin izlediğini belirtmişlerdir. Sonuçta genel olarak su stresinin şiddetiyle, ölçülen fizyolojik parametreler arasında doğrusal bir ilişkinin olduğunu bildirmişlerdir.

30 7 2.2 Bitkiler ile Elektromanyetik Enerji Arasındaki İlişki Bir yaprağın yapısı ile elektromanyetik enerji arasındaki ilişki Şekil 2.1 de gösterilmiştir. Yaprağın üst kısmını epidermis hücrelerinin kapladığı mumsu bir tabaka oluşturmaktadır. Hücrelerin epidermis tabakasındaki küçük porlar, stoma olarak adlandırılmaktadır. Bu stomalar açılıp kapanmalarını sağlayan koruyucu hücrelerle çevrilidirler. Bu koruyucu hücreler yapraktan suyun tranpirasyonunu düzenler ve ayrıca yaprak ile atmosfer arasındaki gaz değişimini kontrol ederler (Covey, 1999). Şekil 2.1 Yaprağın yapısı ile elektromanyetik enerji arasındaki ilişki (Covey, 1999) Sağlıklı bir bitkide klorofil hücreleri, mavi ve kırmızı dalga boyundaki ışığı absorbe ederler, yeşil ışığı yansıtırlar. Böylelikle, yapraklar yeşil renkte görülür. Sağlıklı bitkilerde mezofilin ara hücre duvar yapısı, yakın kızılötesinin (near infrared) yüksek oranda yansımasına sebep olur. Görünebilir kırmızı bölgenin ilerisinde, yansıyan enerjinin ani artışı kırmızı sınır (red edge) olarak tanımlanır (Şekil 2.2). Şekilde, bu ani yansımanın yaklaşık 0.7 mikrometre dalga boyunda olduğu görülmektedir. Bu nokta, yaprağın yaşamı boyunca sürekli aynı yerde kalmamaktadır. Yapraklar olgunlaştığında klorofil, görünebilir kırmızı bölgedeki daha uzun dalga boylarını absorbe eder. Bu değişim, Şekil 2.2 de görüldüğü gibi

31 8 kırmızı sınırı (red edge) sağa doğru hareket ettirerek kırmızı ötelemeyi (red shift) meydana getirir (Covey, 1999). Şekil 2.2 Tipik bir yaprağın spektral yansıması (Covey, 1999) Kuraklık, hastalık, yabancı ot baskısı, böcek zararı ve diğer stresler gibi çevresel stres faktörleri bitkide bazı fizyolojik değişikliklere sebep olmaktadır. Stres altındaki bitkiler, aynı büyüme döneminde normal bitkilerden farklı spektral yansımalara sahip olmaktadır. Fizyolojik değişikliğe örnek olarak klorosis (yaprak sararması) sebebiyle bitki yapraklarındaki renklerin değişmesi verilebilir. Yapraklardaki sarı renk, klorofilin parçalanmasıyla meydana gelir. Bu durumda yansıyan yeşil ışık azalır ve yansıyan kırmızı ışık artar (Covey, 1999).

32 9 2.3 Uzaktan Algılama ile Bitkilerin Gözlenmesi Uzaktan algılama, birçok araştırmacı tarafından farklı şekillerde tanımlansa da genel anlamda, bir obje ile herhangi bir fiziksel temas kurmaksının o obje hakkında bilgi toplama olarak tanımlanabilir (Sabins, 1978). Uzaktan algılama; elde edilen verilerin geleneksel yöntemlere göre daha objektif olması, arazi yüzeyine ilişkin verilerin mekansal değişimi hakkında detaylı ve açıklayıcı bilgi sağlaması (Bastiaanssen and Bos, 1999), elde edilen verilerin birleştirilerek büyük alanları kapsayabilmesi veya çok küçük ölçeklere kadar ayrılabilmesi (Bastiaanssen et al., 2000), büyük alanlar hakkında sık aralıklarla bilgi toplanabilmesi (Ambast et al., 2002) gibi avantajlara sahiptir (Karataş, 2005). Uzaktan algılama verileri, bitkilerin sağlığını izleme olanağı sağlar. Multispektral uzaktan algılama, çıplak gözle görülemeyen yansıyan ışığı belirleyebilir. Bitki yapraklarındaki klorofil, güneşten gelen mavi ve kırmızı dalga boylu ışığı absorbe ederken, yeşil ışığı yansıtır. Stresli bitkiler sağlıklı bitkilerden farklı yansıma gösterirler. Bir başka deyişle sağlıklı bitkiler, stresli bitkilerden daha fazla kızılötesi (infrared) enerji yansıtırlar. Bu prensipten yararlanarak stresli bitkilerin bulunduğu alanlar gözle görülebilir duruma gelmeden önce tespit edilebilmektedir. Böylelikle üreticiler, sorunlu alanları analiz etmede ek bir zamana ve erken müdahale etme şansına sahip olabilmektedirler (Covey, 1999). Su stresinin, bitkisel üretimi sınırlayan başlıca etmenlerden biri olması nedeniyle, spektral yansıma ölçümlerini kullanarak bitkideki su stresinden kaynaklanan semptomların doğru tahmini uzaktan algılama için önemli bir amaçtır (Jackson, 1986). Bu nedenle bitki su stresinin uzaktan algılama ile belirlenmesi konusunda doğa bilimciler, bitki bilimcileri vd. tarafından bir çok araştırma yapılmıştır (Shiyabayama et al., 1993; Penuelas et al., 1994; Jones et al., 2004; Köksal et al., 2006; Turhan et al., 2008; Genç vd., 2010). Bitkideki su içeriği; genellikle oransal su içeriği, su potansiyeli, transpirasyon oranı ve fotosentez oranı gibi parametreler ile ifade edilebilir (Penuelas et al., 1993). Fakat bu ölçümler tek bir yaprak veya dal üzerinde yapılır. Ölçümlerin noktasal olması nedeniyle tüm alan hakkında doğru bilgi edinmek zordur ve zaman alıcıdır. Bunun yanında çok sayıda bireysel yaprak üzerinde yapılan ölçümler fazla iş gücü gerektirdiği gibi, hatalara da sebep olmaktadır. Bu nedenle bu ölçümler küçük alanlarla sınırlı kalmaktadır (Meyer et al., 1985; Penuelas et al., 1993 dan).

33 10 Yapraktaki su, gelen ışını absorbe ettiğinden dolayı yansımayı azaltma eğilimi gösterir. Suyun ışınım (radiative) özelliğine bağlı olan bu absorbsiyon, su içeriğinin yansıma üzerine birincil etkisi olarak düşünülebilir. Su, gelen ışınları yaklaşık olarak 1300 nm ile 2500 nm dalga boylarında azalan yansımayla absorbe eder. Yaklaşık olarak nm dalga boyu arasında suyun absorbsiyonu kısmen düşüktür (Curcio and Petty, 1951) ve bu aralıkta yapraklar, ışınımı etkileyen başka öğeleri içermektedir (Gates et al, 1965; Gates, 1980). Bundan dolayı nm deki yansıma yüksektir. Görünür bölgede suyun absorbe edebilme özelliği, geçirgenliğin yüksek olması nedeniyle kızılötesi bölgedekinden çok daha zayıftır (Woolley, 1971). Bununla birlikte klorofil ve benzeri pigmentler, ışını nm arasında absorbe eder. Yapraktaki su azaldığında, absorbsiyon azalır ve nm aralığındaki yansıma miktarı artma eğilimi gösterir. Bununla beraber nm arasındaki yansıma miktarı da artar (Woolley, 1971). Böylelikle suyun yalnızca ışınım özelliği ile açıklanamayan ikincil etkisi ortaya çıkar. Bu durum, su içeriğinin yapraktaki pigmentler gibi öğelerin absorbsiyonu üzerine etkisini göstermektedir (Gates, 1980, Carter, 1991 den). Yani su içeriği yapraktaki pigmentleri etkilemekte ve bu etki de absorbsiyonu değiştirmektedir. Su stresine maruz kalmış bitkiler, stressiz bitkilere göre farklı dalga boylarında farklı yansımalar göstermektedirler. Bu durumda, spektral indeksler ile bitkinin fizyolojik göstergeleri (yaprak su içeriği, yaprak su potansiyeli, yaprak alan indeksi, stoma iletkenliği, fotosentez oranı, klorofil miktarı vb.) arasında istatistiksel ilişkilerden yararlanılarak su stresinin olduğu alanlar belirlenebilir ve böylelikle olası zararlar oluşmadan müdahale etme imkanı sağlanabilir. Görünebilir ve yakın kızılötesi (NIR) dalga boylarındaki hiperspektral veriler, bitki stresinin kaynağının (azot eksikliği, su eksikliği, hastalık ve zararlılar vd.) belirlenmesinde başarılı bir şekilde kullanılmaktadır (Moran et al., 1997). Carter (1994), altı bitki türünde sekiz farklı stres uygulamış ve sonucunda bitki stresinin sebebini ayırt etmede hiperspektral verilerden elde edilen yakın bandların kullanılabileceğini bildirmiştir ve 1900 nm gibi orta-kızılötesi su absorpsiyon bandlarında atmosferde şiddetli bir absorpsiyon vardır ve ışınım çok düşüktür. Bu sebeple bu bandlar yaprak ve bitki su durumunun belirlenmesinde kullanışlı olmamaktadır. Bunun yerine nm arası yansımalardaki değişimler bitki ve bitki örtüsü düzeyinde daha etkili olmaktadır (Penuelas and Inoue, 1999).

34 11 Spektral vejetasyon indeksleri; yaprak alan indeksi, kuru madde, yaş biyokütle, örtü yüzdesi gibi bitki karakteristiklerinin, spektral veriler kullanılarak tahmin edilmesinde önemli araçlardır. İki banda ait yansıma değerlerinin birbirine oranlanmasıyla, doğru bantlar seçildiğinde oldukça yararlı vejetasyon indeksleri elde edilebilir. Bu tür vejetasyon indekslerinin belirlenmesinde kullanılacak bantların seçiminde en önemli ölçüt, bantlardan birisine ilişkin yansıma verisi vejetasyonun artması ile azalmalı, diğerinde vejetasyonun artması ile artmalıdır. Normalize edilmiş değişim ile vejetasyon indeksi farklı iki banda (örneğin yakın kızıl ötesi ve kırmızı) ilişkin yansıma değerlerinin toplam ve farklarının oranlanması ile elde edilir (Jackson et al., 1980). Normalize edilmiş değişim ile vejetasyon indeksine örnek olarak, normalize edilmiş vejetatif değişim indeksi (NDVI) verilebilir. NDVI yakın kızıl ötesi ve kırmızı bölgedeki spektral yansıma oranlarının fark ve toplamlarının oranını ifade eder ve bu değer vejetasyon düzeylerine göre 0 ile 1 arasında değişir (Rouse, 1973). Kırmızı, yeşil ve yakın kızılötesi dalga boylarını kullanan tüm indeksler doğrudan birim yeşil alana düşen biyokütle ile ilişkilidirler. Bundan dolayı bu indeksler, yaprak alan indeksinden (YAİ) ve klorofil yoğunluğundan etkilenirler. Örneğin, sarı yapraklı vejetasyonun indeksleri ile yeşil yapraklı vejetasyonun indeksleri aynı YAİ değerinde olsalar bile klorofil yoğunluğunun aynı olmaması sebebiyle farklı olurlar. Gerçekte arka plan yansımasında ve YAİ de oluşan değişimler, yaprak klorofil yoğunluğundaki değişimler nedeniyle, bitki örtüsü yansımasındaki kısmen küçük farklılıkların anlaşılmasını zorlaştırır. OSAVI e karşı MCARI nın eğimi, NIR/red e karşı NIR/green in eğimi ve TCARI/OSAVI oranı YAİ den bağımsız olarak klorofil içeriği ile iyi ilişki gösterirler (Daughtry et al., 2000; Haboudane et al., 2002). Synthetic Aperture Radar (SAR) sensörleri toprak nemine hassastırlar ve bu sensörler toprak neminin doğrudan ölçümünde kullanılırlar. Ancak toprak nemini doğrudan ölçmek için kullanılan uzaktan algılama sensörlerinin kullanımı sınırlı kalmıştır (Covey, 1999). Toprak nem eksikliği nedeniyle oluşan bitki stresi, bitki transpirasyonunda azalmaya, bu da yaprak sıcaklığının artmasına sebep olmaktadır. Bu nedenle bitki sıcaklığı, bitki su durumunun ve su stresinin belirlenmesinde önemli bir değişkendir. Bitki sıcaklığı, taşınabilir infrared termometreler aracılığı ile kolay ve basit bir şekilde doğrudan ölçülebilmektedir. İnfrared termometre kullanarak hesaplanan ve en iyi bilinen indeks bitki su stres indeksidir (CWSI). CWSI, tarla

35 12 değişkenliğini ölçmek için uzaktan algılama görüntüleri ile birlikte de kullanılabilmektedir (Idso et al., 1981; Jackson et al., 1981; Moran et al., 1997). Shibayama et al. (1993) hiperspektral ölçümler sonucu belirlenen ve Şekil 2.2 de gösterilen kırmızı sınırın (red edge) konumunun da su stresinin erken teşhisinde kullanılabileceğini bildirmişlerdir. Yukarıda değinilen uzaktan algılamanın tanımı ve bu tekniğin bitki su stresi ile ilişkisine yönelik yapılan araştırmalara ilaveten konu ile ilgili birçok araştırmacı tarafından çeşitli çalışmalar da yapılmıştır. Bu çalışmalara ilişkin özet bilgiler aşağıda verilmiştir. Thomas et al. (1971) yansıma ölçümleri ile yaprak su içeriğini tahmin etmek için 1450 nm ve 1930 nm dalga boylarında ölçüm yapmışlardır. Narenciye, mısır ve pamukta yaptıkları çalışmada, korelasyon katsayılarını arasında bulmuşlardır. Araştırmacılar, 1450 nm dalga boyundaki yansıma ölçümlerinin yaprak su içeriğinin tahmininde daha hassas olduğunu bildirmişlerdir. NIR bandları kullanarak yaprak su içeriğini uzaktan algılama ile belirlemeye yönelik yapılan bir çalışmada, stokastik bir yaprak radyasyon modeli kullanılmıştır. Bu amaçla toplam yaprak ağırlığının %90, %80, %70 ve %60 ı su olacak şekilde dört farklı konu oluşturulmuş ve bunlar yaprak alanına bölünerek, yapraktaki su miktarı eş su yüksekliği (EWT) olarak hesaplanmıştır. Bu yapraklarda, nm dalga boyu aralığında, farklı dalga boylarındaki yansıma oranları alınmış ve elde edilen sonuçlara göre, nm dalga boyu aralığının EWT belirlemede uygun olduğu tespit edilmiştir (Tucker, 1980). Kızılötesi bölgedeki yansımaları kullanarak yaprak oransal su içeriğini (RWC) tahminlemek amacıyla yapılan çalışmada, Landsat 4 ( nm) ve 5. ( nm) bandları kullanarak yaprak su içeriği indeksi (LWCI) hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, yaprak su içeriği indeksinin yaprak oransal su içeriğinden farkı, hem yaprak hem de bitki örtüsü (kanopi) düzeyinde önemsiz çıkmıştır. Yaprak oransal su içeriğinin tahmininde ölü yaprakların sağlıklı yapraklara oranının önemli olduğu gözlenmiştir. Ölü yaprakların artması tahmin gücünü düşürmüştür. Sonuç olarak LWCI kullanılarak ortalama RWC değerini tahmin etmenin mümkün olduğu bildirilmiştir (Raymond Hunt and Rock, 1987).

36 13 Bowman (1989), pamukta bitki su durumunun bir göstergesi olarak yakın kızıl ötesi bölgedeki yansımanın kullanımını araştırmıştır. Bu amaçla pamuk yaprağının spektral yansımasını, gaz değişimini ve su içeriğini ölçmüştür. 810 nm, 1665 nm ve 2210 nm dalga boyundaki spektral yansımalar ile yaprak oransal su içeriği, toplam su potansiyeli ve turgor basıncı arasında önemli ilişkiler bulmuştur. Ancak, yaprak su içeriğinin fazla değişmediği durumlarda, söz edilen ilişkiler zayıf kalabilmekte ve hatta önemsiz olabilmektedir. Sonuç olarak araştırmacı, su stres düzeyinin tahmin edilmesinde yakın kızılötesi (NIR) yansımanın kullanımında bazı sınırlamalar olduğunu belirtmektedir. Turgor basıncı, stoma iletkenliği ve fotosentezdeki büyük bir azalmayla birlikte, yaprak su içeriğindeki küçük bir değişimi doğru tahmin edebilmek için NIR yansımasının oldukça doğru bir şekilde ölçülmesinin gerektiğini bildirmiştir. Bitki su stresinin uzaktan algılama yardımıyla belirlenmesi amacıyla farklı morfolojilere sahip farklı bitki türlerinde yapılan çalışmada, elektromanyetik spektrumun NIR ( nm) ve orta kızılötesi (MIR) ( nm) bölgeleri kullanılmıştır. Çalışmada, öncelikli olarak ele alınan türlerdeki bitkilerin yaprak oransal su içeriğini (RWC), yaprak su içeriği indeksi (LWCI) ile belirleme yeteneği test edilmiştir. Ayrıca nem stres indeksinin (MSI), yapraktaki RWC ve eş su yüksekliği (EWT) ile nasıl değiştiği de incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, tüm türler için LWCI ile RWC arasında önemli ilişkiler bulunmuştur. MSI ile RWC arasında her bitki türü ile farklı eşitliklere sahip doğrusal ilişkiler elde edilmiştir. Bu türler için su stresine bağlı olarak RWC deki değişim sadece %20 civarında olmaktadır. Bu nedenle NIR ve MIR bölgeden çıkartılan indekslerin su stresini belirlemede yetersiz olduğu saptanmıştır (Raymond Hunt and Rock, 1989). Carter (1991) altı farklı bitki türünün yapraklarını kullandığı çalışmasında, su içeriğinin yapraktan olan yansımaya birincil ve ikincil etkilerini araştırmıştır. Birincil etkilerin yalnızca suyun ışınım (radiative) özelliğinden kaynaklandığını, ikincil etkilerin ise suyun sadece bu özelliği ile açıklanamayacağını belirtmiştir. Azalan yaprak su içeriği nm dalga boyunda yansımayı arttırmıştır. Çalışmada, incelediği bitki türleri için su içeriğine en hassas bandlar olarak 1450 nm, 1940 nm ve 2500 nm bandlarını bulmuştur nm arasında da ikincil etkilerden kaynaklanan bir hassasiyet olduğunu tespit etmiştir. Bunun nedenin de bu bölgede pigmentler tarafından soğurulmanın azalması neticesinde olduğunu bildirmiştir.

37 14 Danson et al. (1992) yaprak su içeriğini belirlemede spektral bandların kullanım olanağını saptamak için yaptıkları çalışmada, çeşitli tipteki yaprakları ele alarak bunların spektral yansımalarını laboratuvar ortamında ölçmüşlerdir. Aynı zamanda, yaprakların su içeriklerini ve klorofil miktarlarını da belirlemişlerdir. Elde ettikleri yakın ve orta kızılötesi bandlardaki (975 nm, 1175 nm, 1450 nm, 1650 nm ve 2250 nm) yansıma değerleri ve bunların ilk türevleri ile yaprak su içeriği arasında ilişki aramışlardır. Doğrusal korelasyon analizlerine göre, 1450, 1650 nm ve 2250 nm dalga boylarındaki yansımalar ile yaprak su içeriği arasında önemli ilişkiler bulmuşlardır. Araştırmacılar, yakın kızılötesi bölgede, su içeriği ile yaprak yansıması arasında pozitif bir ilişki olduğunu, fakat bu ilişkinin istatistiksel olarak sadece düşük su absorpsiyonu olan bölgelerde ( nm ve nm) anlamlı olduğunu; orta kızılötesi bölgede, genellikle nm dalga boyları arasındaki yansıma değerleri ile yaprak su içeriği arasında negatif bir ilişki bulunduğunu bildirmişlerdir. Ayrıca 940, 1000, 1150, 1240, 1380, 1550, 1920 ve 2000 nm dalga boylarındaki yansıma değerlerinin ilk türevlerini alarak yaprak su içeriği ile yeniden korelasyon analizine tabi tutmuşlar ve istatistiksel olarak %95 güven düzeyinde tümünde anlamlı ilişkiler bulmuşlardır. Sonuç olarak araştırmacılar, yaprak yapısında çeşitlilik bulunduğu koşullarda, yaprak su içeriğinin hesaplanmasında, ilk türevin orijinal yansıma verisine göre daha iyi sonuçlar verdiğini bildirmişlerdir. Carter (1993), farklı yaprak yapısına sahip altı bitki türünde sekiz farklı su stresi düzeyinde bu bitkilerin yapraklarından olan yansıma değişikliklerini incelediği araştırmasında, strese en duyarlı görünür bölgenin nm ve nm dalga boyu aralıkları olduğunu belirtmiştir. Yakın kızıl ötesi yansımanın strese daha duyarsız olduğu ve bunun yerine görünür bölgenin stresi belirlemede daha güvenilir olduğu da bildirilmiştir. Carter and McCain (1993) akçaağaçta yaptıkları çalışmada, yapraktaki su içeriğindeki değişime karşılık yansımadaki değişimleri incelemiş ve 1450 nm, 1950 nm ve 2500 nm su absorpsiyon bandlarının en duyarlı olduğunu, buna karşılık yaklaşık nm arasının en az duyarlı olduğunu belirtmiştir. Shiyabayama et al. (1993) çeltik yetiştiriciliğinde yüksek çözünürlüklü tarla spektroradyometresini kullanarak su eksikliğini belirlemek amacıyla yaptıkları çalışmada, yansıma değerlerini nm aralığında 5 nm de bir ve nm aralığında 10 nm de bir ölçmüşlerdir. Elde ettikleri bulgulara göre, yakın ve orta kızılötesi bölgedeki yüksek spektral çözünürlüklü yansıma ölçümleri ve

38 15 bunlardan türetilen bazı indekslerin, çeltik bitkisinde su stresinin erken teşhisinde uygun bir yöntem olduğunu önermektedirler. Penuelas et al. (1993) gerbera, biber ve fasulye bitkisinde, bitki su durumunun yeni bir göstergesi olarak R970/R900 uzaktan algılama indeksini bulmuşlardır. Araştırmacılar, bu indeksin ve minimum yakın kızılötesi bölgenin (dnirminimum); oransal su içeriği (RWC), yaprak su potansiyeli, stoma iletkenliği ve yaprak-hava sıcaklık farkı ile yakın bir ilişkiye sahip olduğunu belirtmişlerdir. Bunlar arasından da en yüksek korelasyonun oransal su içeriği ile olduğunu belirlemişlerdir. Ayrıca, bu indekslerin su stresine bağlı olarak hücre duvarının elastikliğini kaybettiği bitki türleri ve çeşitlerinde maksimum tepki gösterdiğini bildirmişlerdir. Sonuç olarak, yaprak alan indeksinin önemli oranda değişmediği ve bitkilerin bütünüyle toprak yüzeyini kapladığı alanlarda, bu indeksin bitki su durumunun bir göstergesi olarak kullanılabileceğini belirtmişlerdir. Penuelas et al. (1994) ayçiçeğinde yaptıkları çalışmada; kontrol parseli ile azot ve su stresinin uygulandığı parsellerde bitki fizyolojisindeki değişiklikleri ve yaprakların spektral yansıma değerlerini günlük ve dönemsel olarak izlemişlerdir. Sonuçta, su stresinin uygulandığı bitkilerin yapraklarında en düşük su potansiyelini ve en düşük fotosentez oranını elde etmişlerdir. Azot ve su stresinin uygulandığı parsellerde, görünebilir dalga boylarında daha yüksek ve yakın kızılötesinde daha düşük bir yansıma gerçekleşmiştir. NDVI benzeri parametrelerin stresin algılanmasında faydalı bir araç olduğu, fakat yakın band indekslerinin NDVI dan daha fazla fizyolojik bilgi sağlayabileceği araştırmacılar tarafından belirtilmektedir. Çalışmada, su durumunun gözlenmesinde su band indeksi (WBI) de kullanılmıştır. Ayçiçeğinde bitki gelişimi üzerine su ve azot stresinin etkisini görmek amacıyla yapılan çalışmada; kontrol, su, azot ve hem azot hem de su stresinin uygulandığı konular oluşturulmuştur. Deneme sonucunda, su ve azot stresi oluşturulan konularda, fotosentetik aktif radyasyon (fpar) ve biyokütle azalmıştır. Bitki örtüsü yansıma verilerinden yararlanılarak hesaplanan basit oran indeksi (SR) ve normalize edilmiş NDVI ile fpar ve yaprak alan indeksi (YAI) arasında önemli ilişkiler (R 2 = ) tespit edilmiştir. Sonuç olarak, NDVI ve SR indekslerinin ayçiçeğinde fpar ve YAI tahmininde kullanılabileceği belirtilmiştir (Joel et al., 1997).

39 16 Sulama uygulamalarının, kuraklığın ve yangın riskinin değerlendirilmesinde kullanılabilecek fizyolojik parametrelerden biri olan bitki su içeriğini (PWC) hızlı bir şekilde belirlemeyi amaçlayan bir çalışmada, R900/R970 oranı ile hesaplanan su band indeksi (WBI) kullanılmıştır. Yer tabanlı spektral ölçümler ile bazı ağaç, çalı ve çim türleri için WBI hesaplanmıştır. Tüm türler birlikte düşünüldüğünde, WBI ile PWC arasında önemli ilişkiler gözlenmiştir. WBI nın NDVI a oranlanması ile bu ilişkiler daha da güçlenmiştir. Bitki ve hava sıcaklığı arasındaki fark (Tc-Ta), PWC nin değerlendirilmesinde iyi sonuçlar vermemiştir. Sonuç olarak; 680, 900 ve 970 nm dalga boylarındaki yansımaları ölçen basit bir radyometreyle, PWC değeri hızlı bir şekilde belirlenebilir ve yangın riski ile kuraklığın değerlendirilmesinde kullanılabilir (Penuelas et al., 1997). Penuelas and Inoue (1999) farklı yaprak morfolojisi, yapısı ve su içeriğine sahip iki bitki türünde (çam ve buğday) yaptıkları çalışmada, görünür ve yakın kızılötesi spektral bölgelerdeki yansımaları ölçmüşlerdir. Araştırma sonucunda, oransal su içeriğinin (RWC) su indeksi (WBI) ile korelasyonunun, WBI/NDVI oran indeksi ile korelasyonundan daha iyi olduğu belirlenmiştir. Ayrıca RWC nin karotenoid/klorofil oranının göstergesi olan yapısal bağımsız pigment indeksi (SIPI) ile önemli ilişkiye sahip olduğu da saptanmıştır. Leone et al. (2000), spektral yansıma özelliklerinden yararlanarak toprak tuzluluğunun biber bitkisine etkisini belirlemek amacıyla yaptıkları çalışmada; temiz su, %0.5 NaCl ve %1 NaCl olmak üzere üç sulama suyu uygulamışlardır. Bazı bitki özellikleri (klorofil içeriği, yaprak su potansiyeli, kuru biyokütle) ile spektral indeksler (REP, NDVI, WBI) arasında istatistiksel bir ilişki olup olmadığını inceleyen araştırmacılar, sonuçta bunlar arasında önemli ilişkiler olduğunu tespit etmişlerdir. Thenkabail et al. (2000), pamuk, patates, soya fasulyesi, mısır ve ayçiçeği bitkilerinin biyofiziksel değişimlerini en iyi karakterize eden spektral bantları belirlemek amacıyla yaptıkları çalışmada, nm dalga boyu aralığında 490 nm bantta spektral yansıma oranlarını ölçmüşlerdir. Aynı zamanda, yaş biyokütle, yaprak alan indeksi, bitki boyu ve verim parametreleri gözlenmiştir. Çalışmada, spektral indekslerin hesaplamasında en etkili bantlar irdelenmiştir. Sonuç olarak, araştırmacılar tarımsal bitkilerin biyofiziksel özelliklerinin izlenmesi amacıyla nm dalga boyu aralığında 12 bandı (495 nm, 525 nm, 550 nm, 568 nm, 668 nm, 682 nm, 696 nm, 720 nm, 845 nm, 920 nm, 982 nm ve 1025 nm) önermişlerdir.

40 17 Roth (2002) pamukta su stresine bağlı olarak kanopiden olan spektral değişimleri belirlemek amacıyla yaptığı çalışmada, spektroradyometre ile bitki su durumundaki değişimlerin izlenebileceğini belirtmiştir. Su stresine bağlı olarak en fazla değişim NIR bölgede meydana gelmiştir. Kırmızı ve yeşil bantta meydana gelen yansıma değişimlerinin sulama programlamasında kullanılmasının pratik olmadığı bildirilmiştir. Su ve azot stresi koşullarında, hiperspektral yansımaları kullanarak mısır bitkisinin gelişimini incelemek amacıyla yapılan çalışmada, taşınabilir spektroradyometre ile ölçülen yansıma verilerinden hesaplanan indeksler, yetişme periyodu boyunca değişik zamanlardaki su ve azot stresini ayırt edebilmiştir. Ancak hiçbir indeks, tek başına büyüme dönemi boyunca mısır bitkisinin durumunu tanımlayamamıştır. Bu nedenle, bitkinin fiziksel durumunun değerlendirilmesi için birkaç indeks gerekli olmuştur. Bitki örtüsü yansımalarından hesaplanan fotokimyasal yansıma indeksi (PRI), radyasyon kullanım randımanı (RUE) ile ilişki göstermiştir. Orta sezondaki su stresi ilişkinin derecesini etkilemiştir. Değişken su band indeksi (fwbi), hem yaprak hem de vejetasyon su içeriği ile ilişkili çıkmıştır. Bu durum, birim alan başına yaprak su içeriğinin uzaktan tespitinde önemli bir avantaj sağlamaktadır. Hiperspektral indeksler ile mısırın fiziksel durumu arasındaki ilişkiyi belirlemek için su ve azot stresi arasındaki interaksiyon sebebiyle çok yıllık verilere gereksinim duyulduğu bildirilmiştir. Sonuç olarak, hiperspektral veriler, uygun zamanda ve ölçekte alındığında, üreticilere stresli bölgelerin tespitinde, uygun stratejilerin oluşturulmasında ve hasattan önce alınacak verimin tahmininde değerli bilgiler sağlayabileceği belirtilmiştir (Strachan et al., 2002). Babar et al. (2003), spektral yansımayı kullanarak buğday bitkisinin verim ve biyokütlesini belirlemek amacıyla yaptıkları çalışmada, tam ve kısıtlı sulama olmak üzere iki grup oluşturmuşlardır. Araştırmacılar deneme sonucunda, spektral indeksler ile verim ve biyokütle arasında önemli ilişkiler bulmuşlardır. Bu ilişkiler, özellikle vejetatif dönemden sonra artmaya başlamış, çiçeklenme ve tane dolum dönemlerinde daha da önemli olmuştur. Çalışmada, spektral indeksleri kullanarak biyokütlenin verimden daha iyi tahmin edileceği de belirtilmiştir. Chang et al. (2003), yansıma verilerini kullanarak mısırın verimini tahmin etmeye yönelik model geliştirmek amacıyla bir çalışma yapmışlardır. Bu amaçla; yeşil, kırmızı ve NIR bandlar ile NDVI ve yeşil bandı dikkate alan normalize edilmiş vejetatif değişim indeksini (GNDVI) kullanmışlardır. Mısırın farklı

41 18 gelişme dönemlerine denk gelen üç farklı tarihte alınan verilerle ana bileşenler analizi (principle component) yapmışlar ve her birinin birbiri ve mısır verimi ile arasındaki korelasyon matrisini elde etmişlerdir. Araştırmacılar elde ettikleri sonuçlarda yeşil band ile kırmızı ve NIR bandlar arasında pozitif, NDVI ve GNDVI indeksleri ile de negatif bir korelasyonun olduğunu bildirmişlerdir. Her bir tarihte alınan veriler için farklı modeller oluşturulmuş ve stepwise yöntemini kullanarak çok değişkenli regresyon analizi yapmışlardır. Belirtme katsayılarını (R 2 ); tek tarihe dayalı modellerde , iki tarihi ele alarak oluşturulan modellerde ve üç tarihi de dikkate alarak elde edilen modelde 0.85 olarak bulmuşlardır. Sonuç olarak araştırmacılar, farklı tarihlerde yapılan ölçümlerden elde edilen modellerin mısır verimini tahmin etmede etkili olduğunu bildirmişlerdir. Algılayıcı cihazların ölçüm açılarının değişiminin spektral indekslere ve bu indekslerden tahmin edilen verim ve diğer tarımsal parametreler üzerine etkisini araştırmak amacıyla yürütülen çalışmada, 25 farklı buğday genotipinde taşınabilir spektroradyometreyle, yere dik ve 30 olmak üzere iki ayrı açı ile ölçümler yapılmıştır. Yapılan spektral yansıma oranı ölçümlerinden yararlanılarak dokuz adet vejetasyon indeksi hesaplanmış ve verim ile diğer parametreler ilişkilendirilmiştir. Hesaplanan indeksler YAİ ve ölçüm açısından etkilenmiştir. Açılı ölçümlerde SR ve NDVI diğerlerine göre daha etkili olurken, yere dik konumda yapılan ölçümlerde, normalize edilmiş pigment klorofil indeksi (NPCI) ve WBI daha etkili bulunmuştur (Aparicio et al., 2004). Soya fasulyesinde bitki su stresini algılamaya yönelik yapılan bir çalışmada, yüksek yersel ve spektral çözünürlüğe sahip taşınabilir hiperspektral görüntüleyici kullanılmıştır. Denemede, bitki için gerekli olan suyun tam olarak karşılandığı (stressiz) ve su kısıtının uygulandığı (stresli) konu olmak üzere toplam iki konu oluşturulmuştur. Konuların parsellerine ilişkin olarak toprak nemi, su potansiyeli ve SPAD metre ile klorofil değerleri takip edilmiştir. Yapılan bu ölçümler sonucunda su stresine karşı yansıma hassasiyeti en yüksek yakın kızılötesi (NIR) bölgede bulunmuştur. Ayrıca, yine bu bölgedeki spektral yansımalar ile SPAD okumaları arasında yüksek bir ilişki de elde edilmiştir (Fujiwara et al., 2004). Buğdayda su stresini belirlemede yansıma ölçümlerinin kullanımını araştırmak üzere sera koşullarında saksılarda bir çalışma yürütülmüştür. Tarla kapasitesinin belli düzeyleri olmak üzere beş farklı sulama konusu oluşturulmuştur. Yansıma ölçümleri, kontrollü ışık koşullarında bitkinin dördüncü

42 19 yaprağında dijital kamera kullanılarak yapılmıştır. Deneme sonucunda, buğday bitkisinde su stresinin teşhisi için en uygun yansıma paternleri nm, nm, nm olarak bulunmuştur. Ayrıca, su stresinin diğer biyotik ve abiyotik streslerden önemli derecede farklı olduğu ve yansıma ölçümlerinden yararlanılarak hızlı ve hasarsız biçimde teşhis edilebileceği belirtilmiştir (Graeff et al., 2004). Jones et al. (2004) serada yaptıkları bir çalışmada, farklı nem eksikliği düzeylerinin etkilerini araştırmak için üç bitki türünden (mısır, ıspanak ve taze fasulye) meydana gelen hiperspektral yansıma verilerini taşınabilir bir spektroradyometre ile toplamışlardır. Bitkide herhangi bir zarar oluşmadan bitki su içeriğini tahmin eden en iyi yöntemi belirlemek için nm, nm, 1450 nm, 1950 nm ve 2250 nm spektral bandları ve beş indeksi (WBI, NDVI, SIPI, fwbi ve WBI/NDVI) analiz etmişlerdir. Bu araştırma sonucunda; mısır ve taze fasulyede 1450 nm deki yansıma verisinin (R 2 = 0.67 ve 0.50), ıspanakta da nm den olan yansıma verisinin (R 2 = 0.94) en iyi tahmini sağladığını bulmuşlardır. Kimura et al. (2004) yaptıkları araştırmada, gerçek bitki su tüketimi (ETa)/potansiyel bitki su tüketimi (ETp) oranı ve YAİ ile spektral veriler arasındaki ilişkiyi belirlemişlerdir. Bu amaçla, çeltikte YAİ için olan vejetasyon indeksi (VILAI) ve klorofil için olan vejetasyon indeksi (VICC) 550 nm, 680 nm, 800 nm ve 980 nm dalga boylarındaki spektral yansıma oranlarından yararlanılarak hesaplanmıştır. Bunların yanı sıra NIR/Red, NIR/Green, NDVI, GNDVI, modifiye edilmiş yansıma oranında klorofil absorpsiyonu indeksi (MCARI), dönüştürülmüş yansıma oranında klorofil absorpsiyonu indeksi (TCARI), toprak yansımalarını dikkate alan vejetasyon indeksi (SAVI), optimize edilmiş SAVI (OSAVI), modifiye edilmiş SAVI (MSAVI), ve VILAI gibi spektral vejetasyon indekslerinin YAİ tahmin etmede oldukça etkili olduğu belirlenmiştir. Çalışma sonuçlarına göre, ETa/ETp ile VICC ilişkisinin belirtme katsayısı diğer indekslere göre daha yüksektir. Bu durum, dört adet görünür ve yakın kızıl ötesi dalga boyları ile elde edilen indekslerin, iki veya üç dalga boyu ile hesaplanan indekslere göre ETa/ETp oranını daha iyi ifade ettiğini göstermektedir (Köksal, 2006). Çeltik bitkisinde farklı azot ve su stresi koşullarında fotosentez ile bitki örtüsünden olan spektral yansımalar arasındaki ilişkiyi belirlemek amacıyla yürütülen bir çalışmada, iki farklı azot ve dört farklı toprak nemi düzeyi

43 20 uygulanmıştır. Bu farklı azot ve su düzeylerinde kırmızı bölgedeki (680 nm) yansımanın tepkisi ile yaprağın net fotosentez oranı paralellik göstermiştir. 680 nm dalga boyundaki yansıma ve oran indeksi R(810,680) ile farklı yaprak pozisyonları arasındaki ilişki incelenmiş ve en üstteki iki yaprak en iyi ilişkiyi vermiştir. Ayrıca, uzaktan algılama teknikleri ile çeltik bitkisinin fotosentez özelliklerinin değerlendirilmesinde, en iyi indeks olarak oran indeksi R(810,680) bulunmuştur (Tian et al., 2005). Azot ve su stresi koşullarında uzaktan algılama verilerini kullanarak buğdayın tane protein içeriğini tahminlemek için yapılan çalışmada, konulara dört farklı azot ve dört farklı su düzeyi uygulanmıştır. Çiçeklenme dönemindeki yaprak azot içeriği, tane protein içeriği ile önemli ilişkiler göstermiştir (R 2 = 0.36). Yaprak azot içeriği ile önemli ilişkilere sahip spektral indeksler, çiçeklenme döneminde tane protein içeriğinin belirlenmesinde iyi bir gösterge olmuşlardır. Yeşil ve kırmızı bandlardaki bitki örtüsü yansımalarından elde edilen vejetasyon indeksi (VI yeşil ) ile bu dönemdeki yaprak azot içeriği ve tane protein içeriği arasında önemli ilişkiler saptanmıştır. Tane dolum dönemindeki su stresi tane protein içeriğini arttırabilmekte ve yaprak su içeriği sulama düzeyiyle yakından ilişkili olmaktadır. Böylece, yaprak su içeriği ile ilgili spektral indeksler tane protein içeriği için de bir gösterge olabilmektedir. Bu nedenle, tane dolum döneminde tarla spektral verileri ve LandSat TM uydu görüntülerinden su stresini izleyerek tane protein içeriğini tahmin etmek mümkün olmaktadır (Zhao et al., 2005). Harris et al. (2006), Sphagnum (su yosunu) bitki türünde su stresini uzaktan algılama ile belirlemek için hava fotoğraflarını kullanmışlardır. Elde edilen yansıma ölçümleri ile MSI, fwbi 980 ve fwbi 1200 indekslerini hesaplamışlardır. Bu indeksler ile toprak yüzeyinin nem içeriği ve su tablasının pozisyonu arasında önemli ilişkiler belirlemişlerdir. Toprak yüzeyinin nem içeriğini belirlemede NIR bölgeden hesaplanan spektral indekslerin (fwbi 980, fwbi 1200 ) daha kullanışlı olduğu bildirilmiştir. Köksal et al. (2006), taze fasulyenin dönemsel yansıma karakteristiklerini ve bitki su stresini belirlemek amacıyla yaptıkları çalışmada; NDVI, SAVI, WBI ve WBI/NDVI indekslerini kullanmışlardır. Araştırmacılar, denemede pan buharlaşma esasına dayalı olarak altı farklı sulama düzeyi uygulamışlar ve spektral indeksler ile yaprak su potansiyeli (YSP), yaprak su içeriği (YSİ), yaprak alan indeksi ve verim arasında istatistiksel ilişkiler aramışlardır. Araştırma

44 21 sonucunda, su stresi uygulanan ve uygulanmayan parsellerde nm spektral aralıkta taze fasulyenin belirgin bir biçimde farklı bir yansıma özelliği gösterdiğini bulmuşlardır. Bununla birlikte, nm spektral bölgedeki yansıma değerlerinin bitki örtüsü su içeriğinin artmasıyla arttığını ve bitki kuruluğunun etkisinin nm spektral bölgedeki yansımada açıkça görüldüğünü belirtmişlerdir. Yaptıkları bu çalışmada, spektral indeksler ile YSP, YSİ, YAI ve verim arasında istatistiksel açıdan önemli ilişkiler tespit etmişlerdir. WBI indeksinin YSP ve YSİ ile, SAVI indeksinin de YAI ve verim ile en yüksek korelasyon derecesine sahip olduğunu bulmuşlardır. Genç vd. (2010), su stresine bağlı olarak saksıda yetiştirdikleri patates bitkisinin yansıma özelliklerinin değişimini belirlemek amacıyla susuz ve tam sulama olmak üzere iki farklı konu oluşturmuşlardır. Araştırma sonucunda, stres altındaki bitkilerin 550 nm, 670 nm ve nm dalga boylarındaki yansımaları deneme süresince azalırken, kontrol grubundaki bitkilerde böyle bir azalma gözlemlenmemiştir. Ayrıca, araştırmacılar yersel uzaktan algılama aracı olan spektroradyometrelerin, patates bitkisinde su stresinin belirlenmesinde kullanılabilir olduğunu belirtmişlerdir.

45 Mısır Bitkisinde Su-Verim Fonksiyonları Ülkemizde ve dünyada mısır bitkisinin sulanmasına ilişkin olarak çok sayıda araştırma yapılmıştır. Bunlardan bazıları aşağıda özetlenmiştir. Stewart et al. (1975), mısır bitkisinin vejetatif, tozlanma ve tane dolum dönemlerinde su kısıntısı uygulayarak yürüttükleri çalışmada, bitki su tüketiminin azalmasıyla birlikte verimin de azaldığını belirtmişlerdir. Ayrıca, mevsimlik bitki su tüketiminde meydana gelebilecek azalmanın verim üzerindeki etkisini, verim azalım oranı ile tanımlamışlar ve anılan orana bitki gelişim aşamalarında su tüketimindeki azalmanın önemli derecede etkili olduğunu saptamışlardır. Söz konusu oranlar, bitki su tüketimindeki açık tüm gelişim dönemlerine eşit olarak yayıldığında 1.2, vejetatif gelişme döneminin dışında 1.8, tane bağlama aşamasının dışındaki gelişme dönemlerinde 2.5 ve anılan açığın yalnızca çiçeklenme ve döllenme arasında olması durumunda ise bu oranı 4 olarak saptamışlardır (Gençoğlan, 1996). Barrett and Skogerboe (1978), bitki büyüme dönemlerine göre mısırın suverim ilişkisi ile ilgili olarak yaptıkları bir çalışmada, vejetatif dönemde oluşan su kısıntısına bitkinin uyum sağlayabileceğini, tozlanma döneminde oluşacak kısıntının ise verimi düşürdüğünü belirtmişlerdir. Araştırmacılar, mısır bitkisi bu iki dönemde yeterli düzeyde sulanmadığı takdirde, tane dolum döneminde yapılan sulamanın verimi arttırmadığını da bildirmişlerdir. Ayrıca, mısır bitkisi için en kritik dönemin tozlanma dönemi olduğunu ve bu dönemde bitkinin ihtiyacı olan suyun mutlaka verilmesi gerektiğini de vurgulamışlardır. Bayrak (1979), Bafra Ovası koşullarında mısırın bitki su tüketimini belirlemek için 3 yıl süre ile yaptığı çalışmada, mısırın büyüme periyodundaki mevsimlik bitki su tüketimini mm ve yağışlar haricindeki sulama suyu ihtiyacını da mm olarak bulmuştur. Araştırmacı ayrıca, biri tepe püskülü ve diğeri süt olum döneminde olmak üzere 2 kez su verilmesini önermiştir. Tatlı mısır bitkisinde farklı sulama programlarının etkisini belirlemek için yapılan bir çalışmada, üç farklı konu ele alınmıştır. İlki, topraktaki kullanılabilir su miktarı %46-57 arasında bir değere düştüğünde sulama, ikincisi 75 cm lik toprak profilindeki kullanılabilir su miktarı %50 ye düştüğünde modifiye edilmiş Penman eşitliği ile saptanan suyun uygulandığı ve üçüncüsü ise farklı gelişme dönemlerine göre su uygulanan sulama programlarıdır. Çalışma sonucunda,

46 23 konulara göre uygulanan toplam sulama suyu miktarları su bütçesi yönteminde 367 mm, Penman yönteminde 279 mm ve gelişme dönemlerini dikkate alan konuda 269 mm bulunmuştur. Denemenin ilk yılında en yüksek verim su bütçesi yönteminde gözlenmiştir. İkinci yıl ise konular arasında herhangi bir fark bulunamamıştır. Ayrıca sulama programlarının mısırın kalite parametrelerini fazla etkilemediği de bulunmuştur (Braunworth and Mack, 1987). Menemen Ovası koşullarında II. ürün olarak yetiştirilen mısır bitkisi üzerine kısıtlı sulama programlarının uygulanma olanaklarını belirlemek amacıyla yapılan çalışmada, su-verim ilişkileri ile bazı vejetatif ve generatif bitkisel özellikler araştırılmıştır. Bu amaçla, mısırın topraktaki su açığına duyarlı gelişim aşamaları dikkate alınarak hem sulama sayısında ve zamanında, hem de ıslatılan toprak katmanı derinliğinde değişiklik yapmak suretiyle biribirinden bağımsız iki deneme yürütülmüştür. Deneme sonucunda, su tüketimi ile verim arasında önemli düzeyde doğrusal bir ilişki bulunmuş ve mısırın özellikle çiçeklenme aşamasında toprak su açığına karşı diğer gelişim dönemlerine göre daha duyarlı olduğu saptanmıştır (Ul, 1990). Gençoğlan (1996), Çukurova koşullarında yetiştirilen I. ürün mısır bitkisinin su-verim ilişkilerini, su kısıntısının verim ve verim unsurları ile kök dağılımına etkilerini belirlemek, bitki su stres indeksinden (CWSI) yararlanarak sulama programını hazırlamak ve CERES-Maize bitki büyüme modelinin yöreye uygunluğunu test etmek amacıyla 1993 ve 1994 yıllarında bir çalışma yapmıştır. Altı farklı konudan oluşan bu çalışmasının sonucunda, tam sulanan konunun bitki su tüketimi, sulama suyu miktarı ve tane verimi; ilk yıl sırasıyla 999 mm, 752 mm ve kg/da; ikinci yıl ise yine sırasıyla 1052 mm, 823 mm ve kg/da olarak bulunmuştur. Ayrıca verim tepki etmeni (ky) , sulama suyu kullanım randımanı (IWUE) kg/da/mm ve su kullanım randımanı (WUE) da kg/da/mm olarak saptanmıştır. Çalışmada, mısır tane veriminin düşmeye başladığı sulama öncesi infrared termometre gözlemlerinden belirlenen eşik CWSI değeri 0.19, porometre gözlemlerinden belirlenen eşik değeri ise 0.26 olarak bulunmuştur. Gündüz ve Beyazgül (1998), Balıkesir koşullarında mısır bitkisinin su-verim ilişkisinin belirlenmesi amacıyla 1994, 1995 ve 1997 yıllarında yürüttükleri çalışmada, kısıntılı sulama koşullarında mısır tane veriminde oluşabilecek azalmaları tahmin etmeye yarayan mevsimlik ky değerini olarak bulmuşlardır. Araştırmalarında, en yüksek verimi 882 kg/da ile su eksikliği

47 24 olmayan ve dört kez sulanan kontrol konusundan almışlardır. Bu konunun sulama suyu ihtiyacını 586 mm ve mevsimlik bitki su tüketimini 761 mm olarak bulmuşlardır. Sonuç olarak, mısır bitkisinin; cm boyundayken, tepe püskülü, koçan çıkarma ve süt olum dönemlerinde sulanması gerektiğini, eğer bir kısıntı yapılması gerekiyorsa da tepe püskülü ve süt olum dönemleri dışında yapılması gerektiğini bildirmişlerdir. Çukurova koşullarında II. ürün mısır bitkisi su-verim ilişkilerini belirlemek amacıyla yürütülen bir çalışmada, farklı su düzeyleri ve sulama sayıları ele alınmıştır. Deneme sonucunda, mevsimlik bitki su tüketimi mm, ortalama verim kg/da arasında bulunmuştur. Ayrıca, su kullanım randımanları tam sulanan konuda kg/m 3 arasında değişirken, toplam su kullanım randımanı kg/m 3 arasında değişmiştir. Verim tepki etmeni, su kısıntısının tüm mevsime eşit dağıldığı koşullarda 0.85 olarak elde edilmiştir (Köksal ve Kanber, 1998). Aşağı Büyük Menderes Havzası koşullarında 1996 ve 1997 yıllarında mısır bitkisinin uygun sulama programını belirlemek ve su verim ilişkilerini incelemek amacıyla yürütülen bir çalışmada, sulama aralığı bir iki üç ve dört hafta olmak üzere toplam dört konu ele alınmıştır. Çalışma sonucunda, sulama konularının tane verimi üzerine etkisi önemli bulunmuştur. Konulara mm arasında değişen miktarlarda sulama suyu uygulanmıştır. Buna karşılık mevsimlik bitki su tüketimi değerleri mm arasında elde edilmiştir. Su kullanım randımanı ve tane verimleri sırasıyla kg/ha/mm, kg/da arasında değişmiştir (Sezgin vd., 1998). Mısır bitkisinin farklı sulama suyu miktarlarındaki verimini belirlemek amacıyla Ankara koşullarında yürütülen çalışmada, 9 sulama konusu oluşturulmuştur. Kontrol parsellerine, bitki kök bölgesindeki kullanılabilir su tutma kapasitesinin %50 si tüketildiğinde mevcut nemi tarla kapasitesine çıkaracak şekilde sulama suyu uygulanırken, diğer parsellere kontrol parseline uygulanan suyun %0, 25, 50, 75, 125, 150, 175 ve 200 ü kadar sulama suyu uygulanmıştır. Sonuçta aşırı miktarda su uygulamasının verimi önemli düzeyde artırmadığı saptanmıştır. Uygulanan sulama suyu miktarları, 1991 yılında mm, 1992 yılında mm ve 1993 yılında ise mm arasında değişmiştir. Verim tepki etmeni toplam büyüme mevsimi için 0.96 olarak elde edilmiştir (Yıldırım ve Kodal, 1998).

48 25 Edmeades et al. (1999), kuraklığa dayanıklı mısır çeşidini belirlemek amacıyla Meksika da yürüttükleri bir çalışmada, su stresi uygulanan ve uygulanmayan konular için toplam kuru madde, verim ve hasat indeksini hesaplamışlardır. Deneme sonucunda stres uygulanan konularda ortalama tane verimlerinin t/ha, stres uygulanmayan konularda ise t/ha arasında değiştiğini saptamışlardır. Ayrıca, araştırmacılar toplam kuru madde miktarının çeşit seçimi üzerinde etkili olmadığını da belirtmişlerdir. Bafra koşullarında mısır bitkisinin su-verim ilişkisini belirlemek amacıyla 1996, 1997 ve 1998 yıllarında yapılan çalışmada, ky değeri olarak bulunmuştur. Sulama dönemlerinde ise; vejetatif dönem için (bitki boyu cm olunca) 0.539, tepe püskülü dönemi için ve süt olumu dönemi için olarak belirlenmiştir. Bafra da en yüksek verim; vejetatif, tepe püskülü ve süt olumu dönemlerinde üç kez sulanan ve her sulamada 0-90 cm derinlikteki toprak nemini tarla kapasitesine getirecek kadar su uygulanan kontrol (VTS) konusundan alınmıştır (10210 kg/ha). Vejetatif dönemde kontrol konusunun % 60 ı, tepe püskülü ve süt olumu dönemlerinde de kontrol konusu kadar su uygulanan V60TS konusunda 9870 kg/ha verim elde edilmiştir. Bu konunun (V60TS) sulama suyu ihtiyacı mm dir. Araştırma sonucuna göre; mısır bitkisine Bafra da bitki boyu cm olunca 67 mm, tepe püskülü döneminde 179 mm ve süt olumu döneminde 128 mm su verilmelidir. Ancak, sulama suyunun kıt olduğu dönemlerde ise iki kez sulama suyu uygulanan (VT) konusunda, vejetatif dönemde (bitki boyu cm olunca) 111 mm ve tepe püskülünde 179 mm sulama suyu uygulandığında ortalama olarak 9870 kg/ha verim alınabilmektedir. Sulama suyunun bulunmadığı durumlarda ise Bafra ovasında mısır bitkisinden ortalama 7050 kg/ha ürün alınabilmiştir (Avcı ve Ersöz, 2001). Yarı kurak bir bölgede damla sulamayla sulanan tatlı mısırda uygun sulama aralığı ve su-verim ilişkilerini belirlemek amacıyla yapılan çalışmada; mısır bitkisine 2, 4, 6 ve 8 gün aralıkla A sınıfı buharlaşma kabından olan buharlaşmanın %100, %90, %80 ve %70 i oranında su uygulanmıştır. Uygulanan su miktarı, denemenin ilk yılında mm arasında değişirken, ikinci yılında mm arasında değişmiştir. En yüksek toplam su kullanım randımanı (TWUE), denemenin her iki yılında da 4 gün sulama aralığının uygulandığı konudan elde edilmiştir. TWUE değeri kg m -3 arasında değişmiştir. En yüksek sulama suyu kullanım randımanı (IWUE), denemenin ilk yılında 4 gün sulama aralığının uygulandığı, ikinci yılında ise 6 gün sulama aralığının uygulandığı konudan elde edilmiştir. Bunlar sırasıyla, 1.66 kg m -3 ve 1.59 kg m -3

49 26 olarak belirlenmiştir. Verim tepki etmeni, 1998 yılında 0.76 ile 1.22 arasında değişirken, 1999 yılında arasında değişmiştir. En yüksek taze koçan verimi 1998 ve 1999 yıllarında 2 gün sulama aralığının uygulandığı konudan elde edilmiş ve sırasıyla bu değerler t ha -1 ve t ha -1 olmuştur. Verim her iki yılda da kısıtlı sulamaya bağlı olarak değişiklik göstermiştir. Elde edilen sonuçlara göre, damla sulama ile sulanan tatlı mısırda, en uygun sulama aralığı 2 gün ve sulama suyu miktarı ise A sınıfı buharlaşma kabından olan buharlaşmanın tamamının uygulanması şeklinde olmuştur (Öktem et al., 2002). Kısıntılı sulama uygulamalarında mısır bitkisinin verim ve gelişim tepkilerini belirlemek amacıyla yıllarında Harran Ovası koşullarında yürütülen bir çalışmada, 5 sulama konusu ele alınmıştır. Kontrol parseline 7 günde bir etkili kök bölgesindeki mevcut nemi tarla kapasitesine çıkaracak şekilde sulama suyu uygulanırken, diğer konulara kontrol konusuna verilen suyun % 20, 40, 60, 80'i kadar su damla sulama yöntemiyle uygulanmıştır. Kontrol konusuna denemenin birinci ve ikinci yıllarında sırasıyla toplam 1215 mm ve 1295 mm su uygulanmıştır. Anılan konuya ilişkin su tüketimi birinci yıl 1320 mm, ikinci yıl 1435 mm olarak belirlenmiştir. Söz konusu sulama konusunda dekara verim 1999 yılında 1294 kg, 2000 yılında ise 1405 kg olmuştur. Verilen su miktarındaki azalış oranına bağlı olarak bitki boyu, gövde çapı, yaprak alan indeksi ve kuru madde miktarında önemli düşüşler gözlenmiştir. Verim-tepki etmeni (ky) toplam büyüme mevsimi için 1999 ve 2000 yılı için sırasıyla 0.77 ve 0.81 olarak bulunmuştur (Kırnak vd., 2003). II. ürün mısırda su-verim ilişkilerini ve CERES-Maize bitki büyüme modelinin bölge koşullarına uygunluğunu test emek amacıyla 1999 ve 2000 yıllarında İzmir de yürütülen çalışmada, her 10 günde 120 cm lik toprak profilinde tüketilen suyun %100 ü, %70 i, %50 si, %30 u ve %0 ı olmak üzere 5 farklı sulama konusu oluşturulmuştur. Denemenin ilk yılında mm, ikinci yılında mm arasında değişen oranlarda su uygulanmıştır. En düşük ve en yüksek mevsimlik bitki su tüketimi değerlerini yıllara göre sırasıyla mm ve mm bulunmuştur. Ortalama en yüksek tane verimi deneme yıllarına göre sırasıyla %100 konusunda kg/da; en düşük tane verimi ise %0 konusunda kg/da olarak elde edilmiştir (Pamuk, 2003). Farklı sulama yöntemlerinin mısır bitkisinin verim ve su tüketimine etkisini belirlemek amacıyla 1998 ve 1999 yıllarında yürütülen bir çalışmada, karık ve damla sulama yöntemleri karşılaştırılmıştır. Denemede dört farklı sulama aralığı

50 27 (2, 4, 6, 8 gün) uygulanmıştır. Deneme sonucunda tane verimleri; karık sulama yönteminde ilk yıl için t ha -1 ve ikinci yıl için t ha -1 ; damla sulama yönteminde ise aynı yıllar için t ha -1 ve t ha -1 arasında değişmiştir. Damla sulamada, denemenin her iki yılında da 4 günlük sulama aralığı konusundan en yüksek verim alınırken, en düşük verim 8 günlük sulama aralığında belirlenmiştir. Damla sulama karık sulamaya göre daha fazla verim artışına ve su tasarrufuna neden olmuştur. Araştırma sonuçları ışığında Harran Ovasında, damla sulama yöntemi ile 4 günlük sulama aralığının mısır bitkisi için uygun sulama aralığı olduğu belirlenmiştir (Şimşek vd., 2003) ve 2004 yıllarında Aydın da yürütülen bir çalışmada, pamuk ve II. ürün mısıra ilişkin su-verim ilişkileri ve su kullanım randımaları değerlendirilmiştir. Çalışmada, toprağa uygulanan suyun belli oranlarda azaltılmasıyla 5 farklı sulama konusu oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda, konulara göre mısırın mevsimlik bitki su tüketimi değerleri mm arasında değişmiştir. Ortalama tane verimi kg/da, ortalama WUE ve IWUE değerleri sırasıyla kg/da/mm ve kg/da/mm arasında değişiklik göstermiştir. İki yılın ortalamasına göre ky değeri 1.04 olarak bulunmuştur. Yaprak alan indeksi ve kuru madde miktarları su kullanımının artışına bağlı olarak artış göstermiştir (Dağdelen et al., 2006). Damla sulamayla sulanan farklı mısır çeşitlerinin değişik sulama uygulamaları altında verim ile su ve gübre kullanım etkinliklerinin belirlenmesi amacıyla yürütülen çalışmada, P.31.G.98, P.3394, Rx:9292 ve Tietar mısır çeşitlerinin gösterdikleri fizyolojik tepkileri incelenmiştir. Araştırma sonucunda mısır çeşitlerinin sulama uygulamalarına tepkileri farklı bulunmuş ve en yüksek verim P.3394 den elde edilirken, en düşük verim Rx:9292 de gözlenmiştir. Bununla birlikte tüm çeşitler için kısıntılı sulama konuları arasında istatistiksel anlamda bir farklılık çıkmamıştır. Verim ve kalite özelliklerine paralel olarak P.3394 çeşiti her iki yılda da sulamanın tam veya kısıntılı uygulanmasına çok bağlı olmaksızın suyu en etkin kullanan çeşit olmuştur. Tam sulama uygulaması altında su kullanım etkinliği en yüksek olan çeşit ise her iki yılda da Tietar olmuştur (Sarımehmetoğlu, 2007). Damla sulamayla sulanan cin mısırda farklı sulama programlarının verim ve bazı agronomik özellikler üzerine etkisini belirlemek amacıyla 2006 yılında Aydın da bir çalışma yürütülmüştür. Çalışmada 3 ve 6 gün aralıklarla A sınıfı buharlaşma kabından oluşan birikimli buharlaşmanın % 40 ının, % 60 ının, %

51 28 80 inin, % 100 ünün ve % 0 ının karşılandığı beş su düzeyi olmak üzere toplam 10 sulama konusu ele alınmıştır. Konulara uygulanan sulama suyu miktarları mm, mevsimlik bitki su tüketimi değerleri ise mm arasında değişmiştir. Ortalama tane verimi ise kg/da arasında değişmiştir (Vural ve Dağdelen, 2008) ve 2008 yıllarında farklı sulama düzeylerine bağlı olarak iki farklı çeşit slajlık mısırın su üretim fonksiyonlarının belirlenmesine yönelik Aydın da yapılan bir çalışmada, 3 gün arayla A sınıfı buharlaşma kabından oluşan birikimli buharlaşmanın %0 ının, %30 unun, %70 inin ve %100 ünün karşılandığı dört su düzeyi uygulanmıştır. Mısır çeşitlerinin konulara göre mevsimlik bitki su tüketimi değerleri mm arasında değişmiştir. Ortalama yeşil ot verimi ise kg/da arasında değişmiştir. En yüksek verim su kısıtı uygulanmayan %100 konusundan elde edilmiştir. İki yıllık ortalama değerlere göre ky değeri çeşitlere bağlı olarak en yüksek 0.79 bulunmuştur (Dağdelen vd., 2009).

52 29 3. MATERYAL VE YÖNTEM 3.1 Materyal Deneme alanının yeri Deneme, kuzey enlemi, doğu boylamı arasında bulunan Çanakkale ilinin güney batısında yer alan Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dardanos Araştırma ve Uygulama Birimi nde yürütülmüştür (Şekil 3.1). Şekil 3.1 Deneme alanının yeri Toprak özellikleri Dardanos Araştırma ve Uygulama Birimi alanındaki toprak serilerinin çoğu killi tın ve kumlu killi tın bünyelidir. Bu alandaki topraklarda herhangi bir tuzluluk ve alkalilik sorunları bulunmamaktadır (Özcan vd., 2004). Deneme alanındaki 0-30, 30-60, ve cm toprak katmanlarından alınan örneklere ilişkin bünye sınıfı, hacim ağırlığı, tarla kapasitesi ve solma noktası değerleri Yöntem Bölümü nde verilen esaslara göre yapılmış ve Çizelge 3.1 de verilmiştir.

53 30 30 Çizelge 3.1 Deneme alanı topraklarının bazı fiziksel analiz sonuçları Toprak Derinliği (cm) Bünye Sınıfı Hacim Ağırlığı (gr/cm 3 ) Tarla Kapasitesi Solma Noktası Kullanılabilir Su Tutma Kapasitesi Pv (%) d (mm) Pv (%) d (mm) Pv (%) d (mm) 0-30 CL SCL SL SCL Toplam (0-90) Toplam (0-120)

54 31 Toprak derinliklerine bağlı olarak hacim ağırlığı gr/cm 3 ve etkili bitki kök bölgesindeki tarla kapasitesi, solma noktası ve kullanılabilir su tutma kapasitesi değerleri de sırasıyla mm, mm ve mm dir (Çizelge 3.1). Ayrıca deneme alanı topraklarının ph ı 7.85, elektriksel iletkenliği 425 ds/m ve organik madde içeriği %2.4 tür İklim özellikleri Çanakkale'de Akdeniz ve Karadeniz iklimlerinin geçiş iklimi hüküm sürmektedir. Kıyılarda Akdeniz iklimi hüküm sürse de, yazları Akdeniz ve Ege kıyıları kadar sıcak değildir. Çanakkale ilinde hakim rüzgar kuzeydoğu, kuzeykuzey-doğu yönünde eser (Anonim, 1998). Deneme alanına yaklaşık 8 km uzaklıkta bulunan Çanakkale Meteoroloji İstasyonu ndan alınan uzun yıllık ( yılları arası) iklim verileri ile deneme yıllarına ilişkin iklim verileri sırasıyla Çizelge 3.2 ve Çizelge 3.3 de verilmiştir. Uzun yıllar ortalamalarına göre yıllık ortalama sıcaklık değeri 14.9 C dir. En soğuk aylar ortalama 6.3 C ile ocak ve şubat, en sıcak ay ise ortalama 25.0 C ile temmuzdur. Yıllık ortalama toplam yağış mm dir. Bu yağışın mevsimlere göre oransal dağılımı ise %42.8 i kış, %24.7 si ilkbahar, %6.4 ü yaz ve %26.1 i sonbahar şeklindedir. Aylık ortalama yağış miktarı en yüksek mm ile aralık ayında, en düşük ise 4.1 mm ile ağustos ayındadır. Ortalama rüzgar hızı 3.9 m/sn ve ortalama bağıl nem %76 dır (Çizelge 3.2) ve 2008 yıllarında Mayıs ve Ağustos arasında gerçekleşen ortalama sıcaklık ve toplam yağış değerleri sırasıyla 24 ve 23 C ile 80 ve 41 mm olmuştur (Çizelge 3.3) (DMİ, 2009).

55 32 32 Çizelge 3.2 Çanakkale iline ait uzun yıllık ortalama iklim verileri (DMİ, 2009) İklim Verileri Aylar I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII Ortalama/ Toplam Sıcaklık ( o C) En Yüksek Sıcaklık ( o C) En Düşük Sıcaklık ( o C) Bağıl Nem (%) Toplam Yağış (mm) Rüzgar Hızı (m/s) Buharlaşma (mm/ay) Güneşlenme Süresi (saat/gün)

56 33 33 Çizelge ve 2008 yılı Çanakkale iline ait aylık ortalama iklim verileri (DMİ, 2009) YILLAR İklim Verileri Aylar I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII Sıcaklık ( o C) En Yüksek Sıcaklık ( o C) En Düşük Sıcaklık ( o C) Bağıl Nem (%) Toplam Yağış (mm) Rüzgar Hızı (m/s) Buharlaşma (mm/ay) Güneşlenme Süresi (saat/gün) Sıcaklık ( o C) En Yüksek Sıcaklık ( o C) En Düşük Sıcaklık ( o C) Bağıl Nem (%) Toplam Yağış (mm) Rüzgar Hızı (m/s) Buharlaşma (mm/ay) Güneşlenme Süresi (saat/gün)

57 Denemede kullanılan bitkinin özellikleri Denemede bitki materyali olarak su stresine hızlı tepki göstermesi nedeniyle mısır bitkisi kullanılmıştır. Mısır çeşidi olarak MayAgro tohumculuktan temin edilen Merit adlı hibrit tatlı mısır (Zea mays saccharata Sturt.) çeşidi kullanılmıştır. Merit, ortalama 85 günde hasada gelen erkenci bir çeşittir. Ortalama koçan boyu cm uzunluğundadır. Bitki boyu ortalama cm arasında değişmektedir. Normal şartlarda tek, iyi bakım şartlarında ise çift koçanlıdır Deneme alanı sulama sistemi Denemede, mısır bitkisinin sulanması için damla sulama sistemi kullanılmıştır. Su kaynağından pompayla alınan su, kontrol birimi unsurlarından geçtikten sonra deneme alanına ulaşmıştır. Deneme parsellerine suyu denetimli verebilmek amacıyla, her parselin başına küresel vana ve su sayacı yerleştirilmiştir (Şekil 3.2). Denemede, su kaynağı olarak keson kuyu kullanılmıştır. Kullanılan suyun elektriksel iletkenliği 1150 ds/cm dir. Sistemde, 75 mm çaplı ve 6 atm işletme basınçlı PVC malzemeden yapılmış ana ve yan boru ile 16 mm çaplı ve 4 atm işletme basınçlı PE malzemeden oluşan damla sulama boruları kullanılmıştır. 33 cm aralıklı ve 4 l/h debili hat içi (in-line) damlatıcılara sahip damla sulama boruları her bitki sırasına bir hat gelecek şekilde yerleştirilmiştir. Damla sulama sistemi, Yıldırım ve Korukçu (1999) nun önerdiği projelendirme kriterlerine göre tesis edilmiştir.

58 35 Su kaynağı Küresel vana ve su sayacı Filtre Gübre tankı Şekil 3.2 Sulama sistemine ilişkin görüntüler Ölçümlerde kullanılan alet ve ekipmanlar Spektroradyometre Bitkilerin spektral yansımalarının ölçülmesinde Analytical Spectral Devices (ASD) el spektroradyometresinden yararlanılmıştır (Şekil 3.3). ASD el spektroradyometresinin spektral ölçüm aralığı nm, spektral çözünürlüğü 700 nm de 3.5 nm, dalga boyundaki hata payı 1 nm dir (ASD, 2009).

59 36 Şekil 3.3 Denemede kullanılan spektroradyometre Klorofilmetre Yapraktaki klorofil miktarı, taşınabilir ve bitkiye zarar vermeden ölçüm yapabilen Spectrum Fieldscout CM 1000 serisi klorofilmetre ile ölçülmüştür (Şekil 3.4). Klorofil ölçüm aralığı nm arasındadır ve birimsizdir. Işıklılık indeksi (Brightness Indeks) 0 9 arasındadır. Alet, 28.4 cm uzaklıktan 1.10 cm çapta bir alanı, 183 cm uzaklıktan ise 18.8 cm çapta bir alanı ölçer. Ölçümlerde hata payı ±%5 tir. Şekil 3.4 Denemede kullanılan klorofilmetre

60 Yaprak alan ölçer Yaprak alan indeksinin (YAİ) belirlenmesinde Şekil 3.5 de gösterilen LI- COR LAI-2000 yaprak alan ölçer aleti kullanılmıştır. Alet, 64 kbyte hafızaya sahip bir kontrol ünitesinden ve optik sensörden oluşmaktadır. Dalga boyu ölçüm aralığı nm arasındadır. Havanın bulutluluk durumuna göre 0 ile 353 arasında olmak üzere farklı açı değerlerinde maskeleme yaparak ölçüm işlemini gerçekleştirilebilmektedir. Şekil 3.5 Denemede kullanılan yaprak alan ölçer

61 Yöntem Toprak analizleri Ekimden önce, deneme alanını en iyi temsil eden yerde bir profil açılarak 0-30, 30-60, ve cm toprak katmanlarından Soil Survey Staff (1951), Blake (1965) ile Benami and Diskin (1965) de verilen ilkelere göre bozulmamış toprak örnekleri alınmıştır. Bu örneklerden yararlanılarak alana ilişkin tarla kapasitesi ve solma noktası değerleri pf cihazı yardımıyla belirlenmiştir. Ayrıca hacim ağırlığı değerleri de Güngör vd. (1996) ne göre saptanmıştır. Bunun yanında verimlilik analizi için alanı temsil edecek şekilde farklı noktalardan 0-30 cm derinlikten bozulmuş toprak örnekleri alınmış ve gübre ihtiyacı belirlenmiştir Tarımsal işlemler Toprak hazırlığı ve ekim Deneme arazisi, ilk olarak sonbaharda pullukla derin olarak sürülmüştür. Ardından ekimden önce pullukla tekrar sürülmüş ve daha sonra rotatiller ile de sürülerek ekime hazır duruma getirilmiştir. Ekim, 2007 yılında 12 Mayıs ve 2008 yılında 15 Mayıs tarihinde 3 sıralı mekanik ekim makinesiyle yapılmıştır. Mısır tohumları, sıra arası 70 cm ve sıra üzeri 20 cm olacak şekilde yaklaşık 5 cm derinliğe ekilmiştir Gübreleme Yetişme periyodu boyunca her iki yılda da toplam iki gübre uygulaması yapılmıştır. İlk gübreleme, taban gübresi şeklinde ekimden önce dekara 35 kg NPK; ikinci gübreleme ise bitki boyunun yaklaşık 50 cm olduğu dönemde damla sulama sisteminde yer alan gübre tankı vasıtasıyla dekara 200 gr NPK içeren B5A sıvı organik gübre şeklinde uygulanmıştır Tarımsal savaş ve bakım Ekimden hasada kadar olan tüm yetişme periyodu boyunca devamlı olarak çapa ile yabancı ot mücadelesi yapılmıştır. Söz konusu bu dönemde herhangi bir hastalık görülmemesi nedeniyle insektisit ve fungusit uygulaması yapılmamıştır.

62 39 Mısır bitkisinin 4-5 yapraklı olduğu dönemde, ekim oranının ve sıra üzeri mesafenin iyi ayarlanamaması nedeniyle, sık çıkan sıralarda seyreltme işlemi yapılmıştır. Aynı dönemde çapalama ve boğaz doldurma işlemleri de gerçekleştirilmiştir Denemenin kurulması Deneme, 1 tam sulama (kontrol-stressiz) ve bitkilerde farklı düzeylerde su stresi oluşturacak 5 kısıtlı sulama düzeyi olmak üzere toplam 6 konudan oluşmuş ve 3 tekerrürlü tesadüf blokları deneme desenine göre kurulmuştur (Çizelge 3.4 ve Şekil 3.6). Çizelge 3.4 Sulama konuları Sulama Konusu S 100 S 80 S 60 S 40 S 20 S 0 Açıklama 7 günde 0-90 cm toprak derinliğinde eksilen nemin tarla kapasitesine tamamlanması (kontrol-stressiz) S 100 konusunda tüketilen suyun %80 i S 100 konusunda tüketilen suyun %60 ı S 100 konusunda tüketilen suyun %40 ı S 100 konusunda tüketilen suyun %20 si Susuz Deneme parselleri, uzunluğu 10 m, genişliği 3.5 m olacak şekilde düzenlemiştir. Her deneme parselinde 5 sıra yer almıştır. Her parselin kenar sıraları, ortadaki sıraların başı ve sonunda yer alan bitkiler kenar etkisi için ayrılmış ve bu bitkilerde herhangi bir ölçüm yapılmamıştır.

63 40 40 SE Şekil 3.6 Deneme deseni ve sulama sistemi

64 Sulama suyu miktarı ve bitki su tüketiminin belirlenmesi Ekimden hemen sonra tüm konularda 90 cm toprak derinliğindeki mevcut nemi tarla kapasitesine getirecek şekilde sulama yapılmıştır. Konulara göre ilk sulama, tüm konularda 90 cm toprak derinliğindeki kullanılabilir nem kapasitesi yaklaşık %50 ye düştüğünde yapılmıştır. Bunun için ekimden itibaren belirli aralıklarla 0-30, ve cm toprak derinliklerinden bozulmuş toprak örnekleri alınarak gravimetrik yönteme göre nem miktarları belirlenmiştir. Sonraki sulamalar ise, konulara göre yetişme periyodu boyunca düzenli olarak 7 günde bir gerçekleştirilmiştir. Her sulamada konulara verilecek sulama suyu miktarlarının belirlenmesi için 7 günde bir S 100 konusunun her üç tekerrüründen toprak örneği alınmış ve 90 cm toprak derinliğindeki eksik suyun tamamı, %80 i, %60 ı, %40 ı, %20 si ve %0 ı uygulanmıştır. Sulama suyu miktarları her sulamada ölçülen taç genişliğinden yararlanılarak hesaplanan örtü yüzdesi ile düzeltilerek verilmiştir. Bitki su tüketiminin belirlenmesinde su bütçesi yönteminden yararlanılmıştır (Eşitlik 1) (James, 1988; Kırda, 1998). Bu amaçla, her sulamada tüm konulardan 120 cm toprak derinliği için her 30 cm de bir toprak örneği alınmış ve nem miktarı gravimetrik yönteme göre belirlenmiştir. ET = I + P - D - R ± ΔS (1) Eşitlikte; ET: Bitki su tüketimi (mm), I: Sulama suyu (mm), P: Yağış (mm), D: Derine sızma (mm), R: Yüzey akış (mm), ΔS: İki örnekleme arasındaki nem değişimi (mm) Denemede damla sulama yöntemi kullanıldığı için yüzey akış sıfır kabul edilmiştir.

65 Su kullanım randımanları Bitki tarafından kullanılan suyun etkinliğini göstermek ve su kısıntısını değerlendirmek amacıyla, sulama suyu kullanım randımanı (IWUE) ve su kullanım randımanı (WUE) (Howel et al., 1994) sırasıyla Eşitlik 2 ve 3 yardımıyla hesaplanmıştır. Eşitliklerde; Y Y0 IWUE I Y WUE (3) ET IWUE: Sulama suyu kullanım randımanı WUE: Su kullanım randımanı Y: Sulu koşullarda alınan verim (kg/da) Y 0 : Susuz koşullarda alınan verim (kg/da) I: Uygulanan sulama suyu miktarı (mm) ET: Bitki su tüketimi (mm) (2) Verim tepki etmeni (ky) Bitki su tüketimindeki (ET) azalışa karşılık verimdeki azalışın bir ifadesi olan verim tepki etmeni (ky), Eşitlik 4 de verilen Stewart modeli ile hesaplanmıştır (Doorenbos and Kassam, 1979). Y Y a a 1 ky 1 (4) m ET ET m Eşitlikte, ky: Verim tepki etmeni ET a : Gerçek bitki su tüketimi ET m : Su kısıtının olmadığı koşuldaki maksimum bitki su tüketimi Y a : Gerçek bitki su tüketimine karşılık elde edilen verim Y m : Maksimum bitki su tüketimine karşılık elde edilen maksimum verim

66 Bitkilerde yapılan ölçümler Spektral ölçümler Spektral ölçümler, her sulama öncesi ve sulama sonrası spektroradyometreyle yaprak düzeyinde yapılmıştır. Ölçümler, havanın bulutlu olmadığı günlerde ve güneşin yeryüzüne geliş açısının en az değiştiği saat 10:00 ile 14:00 arasında gerçekleştirilmiştir (Zhao et al., 2004; Wang et al., 2005; Genç vd., 2010). Her ölçüm öncesi spektroradyometre kalibre edilmiştir. Kalibrasyon 9 cm çapındaki BaSO 4 plakası ile yapılmıştır. Kalibrasyon işlemi esnasında BaSO 4 plakası ölçüm yapılacak yaprak ile aynı seviyede tutulmuştur (Şekil 3.7b). Ölçümlerde spektroradyometre, sehpa üzerine yüzeye dik (nadir pozisyonda) olacak şekilde ve güneşin geliş açısını engellemeyecek şekilde yerleştirilmiştir (Şekil 3.7a). Ölçümler yaprak düzeyinde olması nedeniyle spektroradyometrede 1 görüş açılı lens kullanılmıştır. Bu koşulda ölçüm uzaklığı ve tarama alanı sırasıyla yaklaşık 20 cm ve 0.35 cm 2 dir. Bu değerlerin her ölçümde sabit olmasına dikkat edilmiştir. Ölçümler, bitkinin hasar görmemiş ve olgunluğunu tamamlamış en üstten üçüncü, dördüncü ve beşinci yapraklarında yapılmıştır. Yapılan bu yansıma ölçümlerinin yetişme periyodu boyunca aynı bitki üzerinde olmasına dikkat edilmiştir. Şekil 3.7 Spektroradyometre ile yapılan yansıma ölçümleri

67 44 Her bir noktada, art arda 5 kez ölçüm alınmış ve alınan bu ölçümlerin ortalamasından yararlanılarak Çizelge 3.5 de verilen spektral indeksler hesaplanmıştır. Çizelge 3.5 Araştırmada kullanılan spektral indeksler Spektral İndeks İlgili Özellik Eşitlik Kaynak Normalize Edilmiş Vejetatif Değişim İndeksi (NDVI) Klorofil R R NDVI Penuelas et 800 R R 680 al. (1997) Kırmızı Sınırı Dikkate Alan Normalize Edilmiş Vejetatif Değişim İndeksi (NDVI 705 ) Su İndeksi (WBI) Basit Oran (SR) Kırmızı Sınırı Dikkate Alan Basit Oran İndeksi (SR 705 ) Yapısal Bağımsız Pigment İndeksi (SIPI) Yapısal Bağımsız Pigment İndeksi (SIPI pen ) Pigment Spesifik Basit Oran İndeksi (PSSR) Klorofil Su içeriği Klorofil Klorofil Karetoneid Klorofil Karetoneid Klorofil Klorofil NDVI 705 R R 970 R R R R Sims and Gamon (2002) 900 WBI Penuelas et R R 680 al. (1997) 900 SR Jackson et SR 705 R R ( R ( R R R 680 ) ) al. (1980) Sims and Gamon (2002) SIPI Penuelas et SIPI pen PSSR R R ( R ( R R R ) ) al. (1995) Penuelas et al. (1995) Levizou et al. (2004) Blackburn and Steele (1999) Değiştirilmiş Klorofil Absorpsiyon Yansıma İndeksi (MCARI) Klorofil MCARI R R R R R 550 R Daughtry et al. (2000) Dönüştürülmüş Klorofil Absorpsiyon Yansıma İndeksi (TCARI) Klorofil TCARI 3 R R 700 R 670 R 550 R R Haboudane et al. (2002) Kırmızı Sınır Noktası (REPht) Zarco ve Miller İndeksi (ZM) Stres Klorofil REPht ZM R R R R Barton (2001) Zarco- Tejada et al. (2001)

68 Fizyolojik ölçümler Klorofilmetre okumaları Yapraktaki klorofil içeriğinin göstergesi olarak klorofilmetre yardımıyla yapılan ölçümler, spektroradyometre ile eş zamanlı olarak her sulama öncesi ve sonrası aynı bitki ve yapraklarda gerçekleştirilmiştir. Ölçümler, havanın bulutlu olmadığı günlerde ve güneşin yeryüzüne geliş açısının en az değiştiği saat 10:00 ile 14:00 arasında yapılmıştır. Söz konusu ölçümler, aynı yaprak üzerinde farklı ışıklılık indeksi (brightness indeks) (BRT) değerlerinde farklı klorofil değerlerinin okunması nedeniyle yetişme periyodu boyunca aynı BRT (BRT = 4) değerinde gerçekleştirilmiştir. Klorofilmetre, ölçüm sırasında yaprak üzerinde gölge oluşturmayacak şekilde tutulmuş ve alet üzerinden çıkan iki lazer ışığın üst üste geldiği durumda art arda üç okuma yapılarak klorofil ölçme işlemi tamamlanmıştır (Şekil 3.8). Şekil 3.8 Klorofilmetre ölçümü Yaprak su içeriği (YSİ) Yaprak su içeriği değerleri, her sulama sonrası, yansıma ölçümleri ile eş zamanlı olarak belirlenmiştir. Bu amaçla, üç bitkiden gelişimini tamamlamış üç yaprak örneği alınmıştır. Ancak bu yaprak örneklerinin yansıma ölçümlerinin yapıldığı bitkilerden alınamaması nedeniyle bu bitkilere benzer fiziksel özelliklere sahip olanlardan alınmıştır. Alınan bu yaprak örnekleri, su kaybını önlemek amacıyla buzluğa yerleştirilip hızlıca laboratuvara getirilmiştir. Burada, yaş

69 46 ağırlıkları alınmış ve etüvde 70 o C de sabit ağırlığa gelinceye kadar yaklaşık saat kurumaya bırakılmıştır. Elde edilen yaş ve kuru ağırlıklardan yararlanılarak Eşitlik 5 yardımıyla yaprak su içeriği hesaplanmıştır (Hughes et al., 1970, Turner, 1981, Penuelas et al., 1997; Jones et al., 2004). Eşitlikte; YSİ: Yaprak su içeriği YA: Yaş ağırlık KA: Kuru ağırlık YA KA x100 KA YSİ (5) Morfolojik ölçümler Verim Verim, dekara kavuzlu taze koçan olarak hesaplanmıştır. Bunun için her bir parselin sağ ve solundaki iki sıra ile ortadaki üç sıranın baş ve sonundaki bitkiler kenar etkisi olarak çıkarılıp, kalan tüm bitkiler üzerindeki koçanlar el yardımıyla toplanarak hasat edilmiştir. Hasat edilen kavuzlu taze koçanlar tartılarak dekara verim olarak hesaplanmıştır. Hasat işlemleri 2007 ve 2008 yıllarında sırasıyla 09 Ağustos ve 07 Ağustos tarihlerinde gerçekleştirilmiştir. Yaprak alan indeksi (YAİ) Yaprak alan indeksi, LI-COR LAI-2000 yaprak alan ölçer ile 1 m 2 alandaki m 2 cinsinden yaprak yoğunluğu şeklinde doğrudan belirlenmiştir. Ölçümler, her hafta havanın bulutlu olmadığı günde ve sabah ile akşam saatleri dışında gerçekleştirilmiştir. Yetişme periyodu süresince güneş şiddetine bağlı olarak ölçüm işlemlerinde 270 ve 353 lik maskeleme kullanılmıştır. Ölçüm işlemi, bir defa bitkinin üzerinden gökyüzüne bakacak şekilde ve dört defa bitkinin en alt kısmından yukarıya bakacak şekilde yapılmıştır. Ölçüm esnasında aletin tesviyesi üzerinde bulunan kabarcıklı düzeç yardımıyla sağlanmıştır (Şekil 3.9). Bu işlemler sonucunda ortalama yaprak alan indeksi elde edilmiştir.

70 47 Şekil 3.9 Yaprak alan indeksi ölçümleri Bitki boyu ve kuru biyokütle Bitki boyları, hasat öncesinde tüm konuların her bir tekerrüründen rastgele seçilen on bitkide yapılmıştır. Ölçümler, şeritmetre ile toprak yüzeyinden püskül bitimine kadar olacak şekilde gerçekleştirilmiştir. Kuru biyokütleyi belirlemek için hasat öncesinde her bir parselden rastgele seçilen on bitkinin toprak üstü aksamı kesilmiştir. Alınan bu bitki örnekleri etüvde 70 C de yaklaşık 48 saat kurutulduktan sonra çıkartılarak tartılmış ve kg/da olarak kuru biyokütle miktarı belirlenmiştir (Penuelas et al., 1997) Verilerin işlenmesi ve istatistiksel analizi Spektroradyometreden elde edilen yansıma verileri, ölçme sırasında oluşabilecek hatalardan dolayı sapmalar gösterebilmektedir. Sapma gösteren bu verileri ayıklamak için, elde edilen yansıma verileri ASD Viewspec programıyla önce grafiksel olarak incelenmiş ve sapma gösterenler çıkarılmıştır. Daha sonra kalan yansıma verileri sırasıyla text ve excel formatına dönüştürülerek spektral indekslerin hesaplamaları yapılmıştır. Verilerin istatistiksel analizlerinde SPSS 13.0 paket programı kullanılmıştır (SPSS, 2004).

71 48 Veri grupları arasındaki farkın önemli olup olmadığı varyans analizi (PROC ANOVA ve PROC GLM) ile belirlenmiştir. Farkın önemli olması durumunda, farklı çıkan gruplar Duncan testi ile saptanmıştır. Verilerin sulama öncesi ve sulama sonrası değerleri arasında fark olup olmadığı eşleştirilmiş örnekler T testi (paired-samples T test) ile belirlenmiştir. Veriler arasındaki ilişkiler, tek değişkenli ve çok değişkenli regresyon analizleri ile saptanmıştır. Tek değişkenli regresyon analizinde, önce veri setlerinin saçılma diyagramları oluşturulmuş ve daha sonra bu diyagramlara göre araştırmada kullanılacak modeller seçilmiştir. Söz konusu modellere ilişkin eşitlikler Çizelge 3.6 da verilmiştir. Eşitliklerin elde edilmesinde en küçük kareler yöntemi kullanılmıştır. En uygun modelin seçimi; korelasyon katsayısı (r), hata kareleri ortalamasının karekökü (RMSE) ve belirtme katsayısı (R 2 ) olmak üzere üç farklı kritere göre yapılmıştır. Söz konusu modelin seçiminde en yüksek R 2 ve r değerleri ile en düşük RMSE değeri göz önüne alınmıştır (Demir et al., 2004). Çizelge 3.6 Kullanılan modeller ve eşitlikleri (SPSS 13.0) Model Eşitlik Doğrusal Model Y = a + b x Logaritmik Model Y = a + b Ln(x) Üssel Model Y = a x b Eksponansiyel Model Y = a e bx (e = 2.718) Korelasyon katsayısı, gözlenen veriler ile tahmin edilen veriler arasındaki ilişkiyi göstermektedir ve Eşitlik 6 yardımıyla hesaplanmıştır. xy r (6) SS SS xx SS yy RMSE, gözlenen ve tahmin edilen veriler arasındaki farkın bir ifadesi olup Eşitlik 7 yardımıyla hesaplanmıştır.

72 49 RMSE n i 1 Y i n X 2 i (7) Eşitlikte; r: Korelasyon katsayısı RMSE: Hata kareleri ortalamasının karekökü Y i : Tahmin edilen değer X i : Gözlenen değer n: Gözlem sayısı Çok değişkenli doğrusal regresyon analizinde, tüm spektral indeksler analize alınmış ve stepwise yöntemi ile eleme işlemi gerçekleştirilmiş; daha sonra en yüksek R 2 ve en düşük RMSE değerlerinin hangi kombinasyonda elde edildiği saptanarak en iyi model belirlenmiştir. Ölçülen değerler ile regresyon analizleri sonucunda bulunan modellerden elde edilen tahmin değerleri arasında duyarlılık analizleri yapılmıştır.

73 50

74 51 4. BULGULAR VE TARTIŞMA 4.1 Bitki Su Tüketimi ve Su-Üretim Fonksiyonları Verilen sulama suyu miktarları Denemeye ilişkin 2007 ve 2008 yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre mısır bitkisine uygulanan sulama suyu miktarları Çizelge 4.1 de verilmiştir. Ekimden önce etkili bitki kök bölgesinden toprak örneği alınarak eksik nem belirlenmiş ve ekim işleminden sonra tüm konulardaki toprak nem düzeyi tarla kapasitesine getirilmiştir. Toprak nem düzeyi takip edilerek, 0-90 cm toprak derinliğindeki kullanılabilir nem kapasitesinin yaklaşık %50 si tüketildiğinde konulara göre sulama suyu uygulanmaya başlanmıştır. Buna göre, sulamalara denemenin ilk yılında ekimden 42 gün sonra, ikinci yılında ise ekimden 36 gün sonra başlanmış ve dönem sonuna kadar 7 gün aralıklarla devam edilmiştir. Ekim sulaması dışında, her iki yılda da vejetatif dönemde 2, çiçeklenme döneminde 3 ve tane dolumu-hasat döneminde 1 olmak üzere toplam 6 kez sulama yapılmıştır. Çizelge ve 2008 yıllarında konulara göre mısır bitkisine uygulanan sulama suyu miktarları (mm) Yıl Sulama Konuları Sulama tarihleri Toplam S S S S S S Toplam S S S S S S ve 2008 yıllarında deneme parsellerine her sulamada sırasıyla yaklaşık 0-79 mm ve 0-77 mm arasında değişen miktarlarda su uygulanmıştır. Konulara göre uygulanan toplam sulama suyu miktarları ise 2007 yılında mm

75 52 arasında değişirken, 2008 yılında mm arasında olmuştur yılı Mayıs ve Haziran aylarında meydana gelen yağışların 2008 yılına oranla daha fazla olması ve aynı şekilde diğer iklim parametreleri arasındaki farklar nedeniyle denemenin ikinci yılında daha fazla sulama suyu uygulanmıştır (Çizelge 4.1). Mısır bitkisine yetişme periyodu boyunca uygulanan sulama suyu miktarlarını Bayrak (1979) Bafra Ovası koşullarında mm, Braunworth and Mack (1987) 367 mm, Ul (1990) Menemen koşullarında mm, Gençoğlan (1996), Çukurova koşullarında ilk yıl 752 mm ve ikinci yıl 823 mm, Sezgin vd. (1998) Aşağı Büyük Menderes Havzası koşullarında mm, Gündüz ve Beyazgül (1998) Balıkesir koşullarında 586 mm, Köksal ve Kanber (1998) Çukurova koşullarında 599 mm, Yıldırım ve Kodal (1998) Ankara koşullarında ilk yıl mm, ikinci yıl mm, Öktem vd. (2002) yarı kurak iklim koşullarında denemenin ilk yılında mm, ikinci yılında mm, Kırnak vd. (2003) Harran Ovası koşullarında ilk ve ikinci yıl sırasıyla 1215 mm ve 1295 mm, Pamuk (2003) İzmir koşullarında uygulanan sulama suyu miktarını yıllara bağlı olarak en çok mm olarak bulmuşlardır. Bu çalışmalarda uygulanan sulama suyu miktarlarındaki farklılıklar, iklim, toprak, bitki çeşidi, ekim zamanı, sulama yöntemi ve sulama programı gibi etkenlerden kaynaklandığı düşünülmektedir Bitki su tüketimi 2007 ve 2008 yıllarında sulama konularının büyüme dönemlerine göre elde edilen mısır bitkisinin günlük ve mevsimlik bitki su tüketimi (ET) değerleri Çizelge 4.2 de verilmiştir. Ekimden sonra konulara göre ilk sulamaya vejetatif dönemde başlandığı için mısır bitkisinin ilk gelişme döneminde tüm konularda günlük ET değeri aynı olmuştur. Konulara uygulanan sulama suyu miktarının azalmasına bağlı olarak günlük ET değerleri de azalmıştır. Sadece 2007 yılı vejetatif dönemde S 0 konusunda bunun tersi bir durum ortaya çıkmıştır (Çizelge 4.2). Bunun da o yılın haziran ayında meydana gelen yağışlardan kaynaklanabileceği düşünülmektedir (Çizelge 3.3). Günlük ET değerleri, yetişme periyodu boyunca, denemenin ilk yılında mm arasında değişirken, ikinci yılında arasında değişmiştir. Mevsimlik ET değerleri ise, 2007 ve 2008 yıllarında sırasıyla mm ve

76 53 Çizelge ve 2008 yıllarında büyüme dönemlerine göre mısırın günlük ve mevsimlik bitki su tüketimi (ET) Sulama Konuları İlk Gelişme Büyüme Dönemlerine Göre Günlük ET (mm) Vejetatif Çiçeklenme Tane Dolumu- Hasat Mevsimlik ET 2007 S S S S S S S S S S S S mm arasında değişmiştir. Burada en yüksek değeri S 100, en düşük değeri de S 0 konusu almıştır (Çizelge 4.2) ve 2008 yıllarında elde edilen bu sonuçlar arasındaki farklılıkların, iklim parametreleri arasındaki farklılıklardan kaynaklandığı düşünülmektedir (Çizelge 3.3). Benzer sonuçlar diğer araştırmalarda da elde edilmiştir. Nitekim Ul (1990) ve Gençoğlan (1996) mısırda yaptıkları çalışmalarda, yıllar arasındaki iklim parametreleri arasındaki farklılıklarından dolayı mevsimlik bitki su tüketimi değerlerini farklı bulmuşlardır. Denemenin her iki yılı birlikte değerlendirildiğinde, konuların günlük ET değerleri su stresinin olmadığı veya az uygulandığı konularda (S 100, S 80 ve S 60 ) çiçeklenme döneminde en yüksek değere ulaşmıştır (Çizelge 4.2). Uygulanan sulama konularına bağlı olarak mısırın mevsimlik bitki su tüketimini Bayrak (1979) Bafra Ovası koşullarında mm, Ul (1990) Menemen Ovası koşullarında mm, Gençoğlan (1996) Çukurova koşullarında mm, Gündüz ve Beyazgül (1998) Balıkesir koşullarında 761 mm, Köksal ve Kanber (1998) Çukurova koşullarında mm, Kırnak vd. (2003) Harran Ovası koşullarında mm, Pamuk (2003) İzmir koşullarında ilk yıl mm, ikinci yıl mm olarak bulmuşlardır. Sezgin vd. (1998), Dağdelen et al. (2006), Vural ve Dağdelen (2008), Dağdelen vd. (2009) aynı yörede (Aydın) ancak farklı mısır çeşitlerinde yaptıkları

77 54 çalışmalarda mevsimlik bitki tüketimini sırasıyla mm, mm, mm ve mm olarak bulmuşlardır. Mevsimlik bitki su tüketimi değerleri arasındaki bu farklılıklar, özellikle mısır çeşidinin, uygulanan sulama yönteminin, sulama programının ve iklimsel parametrelerin farklı olmasından kaynaklanmaktadır Su kullanım randımanları 2007 ve 2008 yıllarında elde edilen mısırın su kullanım randımanı (WUE) ve sulama suyu kullanım randımanı (IWUE) değerleri Çizelge 4.3 verilmiştir. Sulama Konuları Çizelge ve 2008 yıllarında mısırın WUE ve IWUE değerleri WUE (kg/da/mm) IWUE WUE (kg/da/mm) (kg/da/mm) IWUE (kg/da/mm) S S S S S S Birim bitki su tüketimine karşılık elde edilen verimin göstergesi olan WUE değerleri incelendiğinde, her iki yılda da en yüksek değer S 100, en düşük değer S 0 konusundan elde edilmiştir yılında, konulara ilişkin WUE değerlerinin 2008 yılına göre daha düşük çıktığı görülmektedir. Bunun da özellikle iklim faktörlerine bağlı olarak denemenin ilk yılındaki ET değerlerinin yüksek olmasından kaynaklandığı düşünülmektedir. Braunworth and Mack (1989), Oregon koşullarında tatlı mısırda yürüttükleri çalışmada, su stresi olmayan koşullardaki WUE değerini kg/da/mm arasında bulmuşlardır. Viswanatha et al. (2002) 4 farklı sulama düzeyi ve iki farklı ekim yöntemini konu aldıkları çalışmalarında, tatlı mısırın en yüksek WUE değerini 4.82 kg/da/mm olarak tespit etmişlerdir. Söz konusu çalışmalarda elde edilen sonuçlar, yapılan bu çalışma ile uyum içindedir. Tatlı mısır dışındaki diğer mısır çeşitlerinde yapılan çalışmalarda WUE değerlerini, Howell et al. (1998) kg/da/mm, Sezgin vd. (1998) kg/da/mm arasında olduğunu belirtmişlerdir.

78 55 Verilen sulama suyundan yararlanma oranını gösteren IWUE değerleri, deneme yıllarında kg/da/mm arasında değişmiştir (Çizelge 4.3). Her iki deneme yılında da en yüksek IWUE değeri, en çok sulama suyu uygulanan S 100 konusunda gerçekleşmiştir. İki yıl birlikte değerlendirildiğinde, verilen sulama suyundaki artışa bağlı olarak IWUE değerleri de artmıştır. Yani bitki, verilen her birim suyu verime dönüştürebilmiştir yılında S 20 konusunda IWUE değeri, S 40 konusundan daha yüksek çıkmıştır. Bu durumda, söz konusu yılda S 20 konusu verilen sulama suyuna karşılık susuz konusuna göre verimini S 40 konusundan daha fazla arttırdığı anlaşılmaktadır. Ayrıca 2007 yılı IWUE değerleri 2008 yılına göre daha yüksek çıkmıştır. Bu durum 2007 yılı sıcaklık değerlerinin yüksek olması nedeniyle susuz konusundan elde edilen verimin oldukça düşük olması ile açıklanabilir. Çukurova koşullarında TTM-815 çeşidi at dişi mısırda yapılan çalışmada, WUE değeri ilk yılda en yüksek 1.12 kg/da/mm ile I 80 konusunda, ikinci yıl ise 1.25 kg/da/mm ile I 20 konusunda elde edilmiştir. Ayrıca, en yüksek IWUE değerinin I 20 konusunda olduğu ve sulama suyunun artışına bağlı olarak bu değerin de azaldığı belirtilmiştir (Gençoğlan, 1996). Yarı kurak bir bölgede damla sulamayla sulanan tatlı mısırın IWUE değeri en yüksek 1.66 kg/da/mm olarak belirlenmiştir (Öktem et al., 2002). Bu çalışmada elde edilen WUE ve IWUE değerlerinin yapılan diğer çalışmalara göre daha yüksek olduğu görülmektedir. Bu durum, bu çalışmada mısır veriminin kavuzlu taze koçan verimi olarak hesaplanması ve buna bağlı olarak da verim değerlerinin yüksek olması, mevsimlik bitki su tüketiminin ve uygulanan toplam sulama suyu miktarının az olması ile açıklanabilir Verim tepki etmeni Verim tepki etmenini (ky) belirlemek amacıyla, oransal bitki su tüketiminin azalışına karşılık oransal verim azalışı arasında doğrusal regresyon analizi yapılmış ve Şekil 4.1 de gösterilmiştir. Deneme yıllarında yetişme periyodu için elde edilen ky değerleri ilk yılda 2.06, ikinci yılda 1.68, her iki yılın ortalaması olarak da 1.86 bulunmuştur. Belirtme katsayılarının (R 2 ) her iki yılda da 0.99 olduğu ve oransal bitki su tüketimi ile oransal verim arasındaki ilişkinin istatistiksel olarak %1 düzeyinde önemli olduğu görülmektedir.

79 56 (1-ETa/ETm) 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0, (1-Ya/Ym) = 2.06 (1-ETa/ETm) R 2 = 0.99 (p<0.01) 0,1 0, (1-Ya/Ym) = 1.68 (1-ETa/ETm) R 2 = 0.99 (p<0.01) Ortalama (1-Ya/Ym) = 1.86 (1-ETa/ETm) R 2 = 0,99 (p<0.01) ,3 0,4 0,5 0,6 0,7 (1-Ya/Ym) Ortalama 0,8 0, Ortalama 1 Şekil 4.1 Mısır bitkisinin tüm büyüme dönemi verim tepki etmeni (ky) Öktem et al. (2002) yarı kurak koşullarda tatlı mısıra ilişkin en yüksek ky değerlerinin, denemenin ilk yılında 1.22, ikinci yılında 1.29 olduğunu ve bunların da istatistiksel olarak önemli bulunduğunu bildirmişlerdir. Diğer mısır çeşitlerinde yapılan çalışmalarda ky değerlerini; Stewart et al. (1975) 1.2, Doorenbos and Kassam (1979) 1.25, Avcı ve Ersöz (1983) Bafra Ovası için 0.54, Gençoğlan (1996) Çukurova için 1.23, Gündüz ve Beyazgül (1998) Balıkesir koşulları için 1.19, Köksal ve Kanber (1998) Çukurova için 0.85, Sezgin vd. (1998) Aşağı Büyük Menderes Havzası koşulları için en yüksek 1.39, Yıldırım ve Kodal (1998) Ankara koşulları için 0.96, Kırnak vd. (2003) Harran Ovası için , Dağdelen vd. (2009) Aydın koşulları için 0.79 bulmuşlardır. ky değerleri arasındaki farklılıkların; iklim, toprak ve bitki çeşidindeki ve uygulanan sulama programlarına göre elde edilen verimler arasındaki farklılıklardan kaynaklandığı belirtilmektedir (Retta and Hanks, 1980) ve 2008 yıllarında elde edilen ky değerlerindeki farklılığın özellikle iklim parametrelerine bağlı olarak değişiklik gösterdiği düşünülmektedir. Çalışmadaki ky katsayılarının diğer çalışmalara göre daha yüksek çıkması ise; verimin kavuzlu taze koçanlar dikkate alınarak hesaplanması, uygulanan sulama yönteminin ve iklim parametrelerinin farklı olması ile açıklanabilir.

80 Fizyolojik ve Morfolojik Bulgular Bu bölümde, mısır bitkisine ilişkin elde edilen fizyolojik ve morfolojik özellikler incelenmiştir Fizyolojik bulgular Mısır bitkisine ilişkin olarak yetişme periyodu boyunca bitkideki klorofil miktarının bir göstergesi olarak ölçülen klorofilmetre okumaları ve yaprak su içeriği değerleri bu bölümde açıklanmıştır Klorofilmetre okumaları Yetişme periyodu boyunca, her sulama öncesi ve sulama sonrası mısır bitkisinin yapraklarında ölçülen klorofilmetre okumaları (KO) Çizelge 4.4 ve Şekil 4.2 verilmiştir. Çizelge 4.4 ortalama KO değerlerini ve bunların Duncan sınıflarını, Şekil 4.2 ise ölçülen tüm KO değerlerinin konulara ve büyüme dönemlerine göre değişimini göstermektedir. Ayrıca, Şekil üzerinde belirtilen oklar sulama günlerini ifade etmektedir. KO değerleri, sulama öncesi ve sulama sonrası olarak değerlendirildiğinde, vejetatif dönemde sırasıyla ve , çiçeklenme döneminde sırasıyla ve , tane dolumu-hasat döneminde ve arasında değişmiştir (Çizelge 4.4). KO değerleri, verilen sulama suyunun artmasına bağlı olarak istatistiksel olarak önemli düzeyde artmış ve vejetatif dönem dışındaki büyüme dönemlerinde en yüksek değer en çok sulama suyu uygulanan S 100 konusunda, en düşük değer ise ekim dışında hiç sulama suyu uygulanmayan S 0 konusunda elde edilmiştir. Vejetatif dönemde KO değerleri konulara göre tam anlamıyla ayırt edici olamamıştır. Bu durum, söz konusu dönemde, konulara göre sulamaya yeni başlanmış olması ve bitkilerin henüz tam anlamıyla strese girmemiş olması ile açıklanabilir. Bu dönem dışındaki tüm dönemlerde, hem sulama öncesinde hem de sulama sonrasında, konular arasında genellikle altı grup oluşmuş (2007 yılı sulama öncesi çiçeklenme dönemi ile sulama öncesi ve sulama sonrası tane dolumu-hasat döneminde konular arasında beş grup oluşmuş) ve uygulanan strese bağlı olarak KO değerlerindeki farklılıklar ön plana çıkmıştır.

81 58 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sulama sonrası büyüme dönemlerine ilişkin KO değerleri Sulama Konuları Sulama Öncesi Sulama Sonrası Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x 2007 * S ± 9 A ns 280 ± 10 A ns 314 ± 12 A ns 253 ±18 A ns 273 ± 9 A ns 241 ±7 A ns S ± 6 A ns 239 ± 8 B ns 257 ± 15 B ns 199 ± 5 B b 253 ± 8 B a 183 ± 3 B b S ± 11 B b 235 ± 5 B a 198 ± 7 C b 238 ± 10 A a 226 ± 9 C a 165 ± 2 C b S ± 13 BC ns 190 ± 5 C ns 166 ± 11 D ns 170 ± 10 BC ns 183 ± 6 D ns 138 ± 3 D ns S ± 10 CD a 165 ± 3 D a 130 ± 4 E b 170 ± 6 BC a 144 ± 3 E ab 128 ± 11 D b S ± 11 D a 132 ± 5 E b 111 ± 5 E c 141 ± 6 C a 108 ± 3 F b 80 ± 5 E c 2008 * S ± 7 A a 275 ± 6 A b 277 ± 5 A b 252 ± 6 A b 290 ± 2 A a 262 ± 8 A b S ± 11 A ns 229 ± 6 B ns 248 ± 2 B ns 233 ± 11 AB ns 246 ± 2 B ns 236 ± 2 B ns S ± 10 B ns 197 ± 3 C ns 202 ± 3 C ns 212 ± 9 BC ns 217 ± 3 C ns 204 ± 3 C ns S ± 5 B ns 174 ± 2 D ns 175 ± 3 D ns 203 ± 7 C a 190 ± 3 D a 169 ± 2 D b S ± 4 BC a 149 ± 1 E b 149 ± 3 E b 176 ± 4 D a 155 ± 3 E b 136 ± 3 E c S ± 3 C a 133 ± 2 F b 123 ± 3 F b 150 ± 3 E a 127 ± 2 F b 115 ± 2 F b * : p < 0.05, ns : önemsiz (p 0.05), konu x yıl interaksiyonu önemli (p < 0.05) Not: Her bir büyüme döneminde yer alan farklı büyük harfler, sulama konuları arasındaki; her bir konudaki farklı küçük harfler ise büyüme dönemleri arasındaki farkların önemli olduğunu belirtmektedir. 58

82 V Ç T 300 Klorofilmetre değeri Ekimden sonraki gün sayısı (a) V Ç T Klorofilmetre değeri Ekimden sonraki gün sayısı S100 S80 S60 S40 S20 S0 (b) V: Vejetatif dönem, Ç: Çiçeklenme dönemi, T: Tane dolumu-hasat dönemi Şekil (a) ve 2008 (b) yıllarında mısırın KO değerlerinin değişimi Konuların büyüme dönemlerine göre değişimi incelendiğinde, hasada doğru KO değerlerinin düştüğü söylenebilir (Şekil 4.2) ve 2008 yılları birlikte değerlendirildiğinde, sadece S 0 ve S 20 konusunun KO değerleri hem sulama öncesi, hem de sulama sonrasında büyüme dönemlerine göre farklı grup oluşturmuştur (Çizelge 4.4). Bu da, aşırı su stresi çeken bitkilerdeki klorofil değerinin zamana bağlı olarak hızla düştüğünün bir göstergesi olarak düşünülebilir. Verilen sulama suyu miktarına bağlı olarak yapraklardaki klorofil miktarının değiştiği, yani su stresine karşı bitkilerin klorofil oranını azalttığı

83 60 yapılan bir çok araştırmada da belirtilmiştir (Kaynaş ve Eriş, 1995; Fernandez et al., 1997; Kırnak ve Demirtaş, 2002; Demirtaş ve Kırnak, 2009) Yaprak su içeriği Yetişme periyodu boyunca sulama sonrası ölçülen yaprak su içeriği (YSİ) değerleri Çizelge 4.5 de ve Şekil 4.3 de verilmiştir. Çizelge 4.5 büyüme döneminde ölçülen değerlerin ortalamasını ve bunlara ilişkin Duncan sınıflarını, Şekil 4.3 ise yetişme periyodu boyunca ölçülen tüm değerlerin konulara göre değişimini göstermektedir. Çizelge 4.5 Mısır bitkisinin büyüme dönemlerine göre sulama sonrası YSİ değerleri (%) Sulama Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Konuları X ± S x X ± S x X ± S x 2007* S ± 16 A a 315 ± 2 A a 247 ± 7 A b S ± 14 A a 305 ± 6 A b 224 ± 3 B c S ± 4 AB a 289 ± 2 B b 186 ± 3 C c S ± 6 AB a 269 ± 4 C b 180 ± 2 C c S ± 6 BC a 245 ± 5 D b 152 ± 5 D c S ± 24 C a 222 ± 5 E b 117 ± 4 E c 2008* S ± 7 A a 325 ± 2 A a 232 ± 2 A b S ± 8 AB a 285 ± 5 B b 216 ± 2 B c S ± 4 ABC a 272 ± 3 C b 199 ± 8 C c S ± 2 BC a 269 ± 3 CD b 183 ± 6 D c S ± 3 CD a 262 ± 2 D b 180 ± 3 D c S ± 6 D a 235 ± 2 E b 181 ± 2 D c *: p < 0.05, konu x yıl interaksiyonu önemli (p < 0.05) Not: Her bir büyüme döneminde yer alan farklı büyük harfler, sulama konuları arasındaki; her bir konudaki farklı küçük harfler ise büyüme dönemleri arasındaki farkların önemli olduğunu belirtmektedir. Elde edilen YSİ değerleri verilen sulama suyuna bağlı olarak değişiklik göstermiştir. YSİ, vejetatif dönemde % , çiçeklenme döneminde % ve tane dolumu-hasat döneminde % arasında değişmiştir. Genel itibariyle en düşük değer S 0, en yüksek değer ise S 100 konusundan elde edilmiştir.

84 V Ç T Yaprak su içeriği, YSİ (%) Ekimden sonraki gün sayısı (a) 350 V Ç T Yaprak su içeriği, YSİ (%) Ekimden sonraki gün sayısı S100 S80 S60 S40 S20 S0 (b) V: Vejetatif dönem, Ç: Çiçeklenme dönemi, T: Tane dolumu-hasat dönemi Şekil (a) ve 2008 (b) yıllarında mısırın YSİ değerlerinin değişimi Duncan testi sonuçlarına göre konular arasındaki farklılığın, çiçeklenme ve tane dolumu-hasat dönemlerinde daha belirgin hale geldiği görülmektedir. Bu durum, su kısıtının uygulanmaya başlandığı dönem olan vejetatif dönemde yaprakların hala su tutmaya devam etmesi, yani bitkinin henüz strese tam anlamıyla girmemiş olması, ancak ilerleyen zamanlarda toprakta giderek suyun azalması sonucunda yaprak su içeriğinde de belirgin bir azalışın olması ile açıklanabilir. Konuların YSİ değerlerinin büyüme dönemlerine göre değişimini gösteren Şekil 4.3 incelendiğinde, YSİ değerlerinin yıllara göre farklı bir patern izlediği

85 62 görülmektedir. Bunun da yıllar arasındaki iklim parametrelerine bağlı olarak meydana geldiği düşünülmektedir. Tüm konuların YSİ değerlerinin genel itibariyle hasada doğru azalma eğiliminde olduğu söylenebilir. Çizelge 4.5 deki Duncan testi sonuçlarına göre her iki yılda da sadece S 100 konusu vejetatif ve çiçeklenme döneminde aynı grupta yer alırken, tane dolumu-hasat döneminde belirgin bir şekilde düşerek farklı bir grupta yer almıştır. Diğer konuların tümünde ise her büyüme döneminde YSİ değerleri giderek düşmüş ve bu da istatistiksel olarak önemli bulunmuştur. S 100 konusundaki YSİ değerinin tane dolumu-hasat döneminde azalarak farklı bir grupta yer almasının, mısır bitkisinin bu dönemde topraktaki mevcut suyun önemli bir kısmını tane oluşumunda kullanması sonucunda yapraklara iletilen suyun azalmasından kaynaklandığı düşünülmektedir. Diğer konulardaki YSİ değerlerinin her büyüme döneminde farklı grupta yer alması ise topraktaki mevcut kullanılabilir suyun azalması sonucunda yapraklardaki su içeriğinin de azalması ile açıklanabilir. Hsiao (1973) ve Khanna-Chopra and Sinha (1991), topraktaki mevcut kullanılabilir suya bağlı olarak yapraktaki su içeriğinin de değiştiğini ve su stresinin belirlenmesinde yaprak su içeriği değerlerinin kullanılabileceğini belirtmişlerdir. Sanchez-Diaz and Kramer (1971); Dwyer and Stewart (1985) mısırda; Penuelas et al. (1994) ayçiçeğinde; Kırnak ve Demirtaş (2002) kirazda; Köksal et al. (2006) taze fasulyede yaptığı çalışmalarda, uygulanan su stresine bağlı olarak yapraktaki su miktarının azaldığını bildirmişlerdir Morfolojik bulgular Mısır bitkisine ilişkin olarak elde edilen koçan verimi, yaprak alan indeksi, kuru biyokütle ve bitki boyu değerleri bu bölümde açıklanmıştır Koçan verimi 2007 ve 2008 yılı konulara göre mısır bitkisinden elde edilen kavuzlu taze koçan verimleri ve bunlara ilişkin Duncan sınıfları Şekil 4.4 de gösterilmiştir. Şekilde büyük harfler konular arasında, küçük harfler ise yıllar arasında fark olup olmadığını göstermektedir. Yapılan varyans analizi sonucunda, hem konular

86 63 arasında, hem de konuların yıllara göre değişiminde %1 önem düzeyinde istatistiksel farklar bulunmuştur Verim (kg/da) A a A a B a B a C a C a S100 S80 S60 S40 S20 S0 D a D b Sulama konuları D a E a F E b a Şekil ve 2008 yıllarında konulara göre mısırın taze koçan verimleri (kg/da) Uygulanan sulama suyu miktarlarına bağlı olarak verim değerleri her iki yılda da farklılık göstermiştir. Denemenin ilk yılında elde edilen verim değerleri en düşük 129 kg/da ile S 0 konusunda, en yüksek 2369 kg/da ile de S 100 konusunda olmuştur. Denemenin ikinci yılında da en düşük verim S 0 (314 kg/da) ve en yüksek verim S 100 (2193 kg/da) konusundan elde edilmiştir. Diğer konulardaki verim değerleri söz edilen rakamlar arasında değişiklik göstermiştir yılındaki verim değerleri özellikle stresin daha fazla uygulandığı bitkilerde bir sonraki yıla göre daha düşük olmuştur. Bu durumun, söz konusu yıldaki sıcaklık değerlerinin daha yüksek olması ve buna bağlı olarak daha az sulanan konuların daha çok etkilenmesinden kaynaklandığı düşünülmektedir. Eşiyok vd. (2004) tarafından İzmir-Bornova da ve Öktem ve Öktem (2006) tarafından Harran Ovası nda yapılan çalışmalarda, aynı tatlı mısır çeşidinde taze koçan verimleri sırasıyla 2192 kg/da ve 1515 kg/da olarak elde edilmiştir. Konulardan elde edilen verim değerlerinin yıllara göre değişimi incelendiğinde, sadece S 0 ve S 40 konularının verim değerleri yıllara göre istatistiksel olarak farklılık göstermiştir.

87 64 İzmir yöresinde yapılan bir çalışmada, 17 farklı tatlı mısır çeşidinde ortalama taze koçan verimi kg/da olarak bulunmuştur (Bozokalfa ve Eşiyok, 2006). Çanakkale ilinde yapılan ve Jubilee, 6SV3224, 6S717 ve 6SH2201 melez tatlı mısır genotiplerinin kullanıldığı başka bir çalışmada, taze koçan verim değerleri sırasıyla kg/da, kg/da, kg/da ve kg/da olarak elde edilmiştir (Egesel vd., 2007). Bursa yöresinde yapılan çalışmada tatlı mısır taze koçan verimleri kg/da ile kg/da arasında bulunmuştur (Turgut ve Balcı, 2002). Çalışmada en yüksek verimin alındığı S 100 konusuna ilişkin verim değerleri yukarıda verilen diğer çalışmalara ait verim değerlerinden daha yüksek çıkmıştır. Söz konusu bu farklılıkların, kullanılan çeşitten, yöresel farklılıktan ve uygulanan sulama programından kaynaklandığı söylenebilir Yaprak alan indeksi Mısır bitkisinde yetişme periyodu boyunca konulara göre ölçülen yaprak alan indeksi (YAİ) değerleri Çizelge 4.6 ve Şekil 4.5 de verilmiştir. Çizelge 4.6 da büyüme dönemi içinde ölçülen YAİ değerlerinin konulara göre ortalaması ve bunların Duncan sınıfları, Şekil 4.3 de ise yetişme periyodu boyunca ölçülen tüm YAİ değerlerinin konulara göre değişimi verilmiştir. Çizelge ve 2008 yıllarında büyüme dönemlerine göre mısırın YAİ değerleri Sulama Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Konuları X ± S x X ± S x X ± S x 2007* S ± 0.14 A b 2.92 ± 0.12 A a 3.09 ± 0.14 A a S ± 0.01 AB b 2.48 ± 0.11 B a 2.62 ± 0.09 B a S ± 0.01 BC b 2.35 ± 0.11 BC a 2.47 ± 0.15 BC a S ± 0.09 C b 2.12 ± 0.04 C a 2.22 ± 0.03 C a S ± 0.04 C ns 1.52 ± 0.09 D ns 1.65 ± 0.11 D ns S ± 0.14 D ns 1.12 ± 0.04 E ns 1.23 ± 0.01 E ns 2008* S ± 0.04 A c 2.79 ± 0.11 A b 3.49 ± 0.22 A a S ± 0.22 AB b 2.27 ± 0.05 B a 2.40 ± 0.03 B a S ± 0.06 BC b 2.23 ± 0.14 B a 2.11 ± 0.12 BC a S ± 0.06 BC b 1.93 ± 0.10 C a 2.08 ± 0.07 BC a S ± 0.04 CD ns 1.36 ± 0.01 D ns 1.61 ± 0.24 C ns S ± 0.19 D ns 0.99 ± 0.08 E ns 0.99 ± 0.26 D ns *: p < 0.05, ns : önemsiz (p 0.05), konu x yıl interaksiyonu önemli (p < 0.05) Not: Her bir büyüme döneminde yer alan farklı büyük harfler, sulama konuları arasındaki; her bir konudaki farklı küçük harfler ise büyüme dönemleri arasındaki farkların önemli olduğunu belirtmektedir.

88 65 Yaprak alan indeksi (YAİ) 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 V Ç T 0, Ekimden sonraki gün sayısı (a) Yaprak alan indeksi (YAİ) 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 V Ç T 0, Ekimden sonraki gün sayısı (b) V: Vejetatif dönem, Ç: Çiçeklenme dönemi, T: Tane dolumu-hasat dönemi Şekil (a) ve 2008 (b) yıllarında mısırın YAİ değerlerinin değişimi Her iki yıl birlikte değerlendirildiğinde; büyüme dönemi içinde ölçülen ortalama YAİ değerleri, vejetatif dönemde , çiçeklenme döneminde ve tane dolumu-hasat döneminde arasında değişmiştir. Su stresinin artışına bağlı olarak YAİ değerlerinde azalma gözlenmiştir. Yetişme periyodu boyunca en yüksek değer S 100 konusundan elde edilmiştir. Vejetatif dönemde, S 100 ve S 80 konularının YAİ değerleri arasında tam bir ayrım sağlanamasa da bu dönemden sonra belirgin biçimde farklılık gözlenmiştir (Çizelge 4.6). Yetişme periyodu boyunca her konudan ölçülen tüm YAİ değerlerini gösteren Şekil 4.5 incelendiğinde, hemen hemen tüm konuların YAİ değerlerinin

89 66 tane dolumu-hasat döneminin başlangıcına (2007 de ekimden sonraki 76. gün, 2008 de ekimden sonraki 72. gün) kadar arttığı ve ardından azaldığı görülmektedir. Sadece, su stresinin diğer konulara göre daha fazla olmasından dolayı S 0 ve S 20 konusundaki YAİ değişimi diğer konulara göre daha düşük düzeyde olmuş ve bu değişim istatistiksel olarak önemsiz bulunmuştur (Çizelge 4.6). S 100 konusunun YAİ değeri, söz konusu bu dönemde 2007 ve 2008 yıllarında sırasıyla en çok 4.17 ve 4.50 olmuştur (Şekil 4.5). Yapılan diğer çalışmalarda da verilen sulama suyu miktarına bağlı olarak YAİ değerleri önemli oranda değişmiştir (Özgürel, 1980; Howell et al., 1994; Gençoğlan, 1996; Pamuk, 2003). İki farklı hibrit mısır çeşidinde (Pioneer hybrid 3394 ve Pioneer hybrid 3225) yapılan bir çalışmada, YAİ değerlerinin yetişme periyodu boyunca 1.25 ile 4.59 arasında değiştiği belirtilmiştir (Wilhelm et al., 2000). Karimi et al. (2005) Kanada da su stresi uygulanan ve uygulanmayan konularda yaptıkları çalışmada, mısırın YAİ değerini en yüksek 4.23, en düşük ise 1.91 olarak belirtmişlerdir. Su stresi uygulanmayan bitkilerde mısırın en yüksek YAİ değerini Dale et al. (1980) 3-5, Retta et al., (1991) 4, Cosculluea and Faci (1992) 3.54, Öğretir (1993) 2.59, Howell et al. (1994) 4-5.5, Köksal (1995) 4.84, Gençoğlan (1996) , Pamuk (2003) olarak belirtmişlerdir Kuru biyokütle 2007 ve 2008 yıllarında konulara göre mısır bitkisinden hasat öncesi elde edilen kuru biyokütle miktarları ve bunlara ilişkin Duncan sınıfları Şekil 4.6 da gösterilmiştir. Şekilde büyük harfler konular arasında, küçük harfler ise yıllar arasında fark olup olmadığını göstermektedir. Yapılan varyans analizi sonucunda, konular arasında %1 önem düzeyinde istatistiksel farklar bulunmuştur. Yıllar arasında hiçbir konuda istatistiksel fark (%5 önem düzeyinde) ortaya çıkmamıştır. Uygulanan su stresine bağlı olarak kuru biyokütle miktarları da belirgin oranda düşmüştür. Denemenin ilk yılında konular arasında dört grup oluşurken, ikinci yılında her konu farklı grupta yer alarak toplam altı grup oluşmuştur. Her iki yılda konuların kuru biyokütle miktarı 289 kg/da (S 0 konusu) ile 2013 kg/da (S 100 konusu) arasında değişiklik göstermiştir.

90 67 Kuru biyokütle (kg/da) A a A a B a B a B a C a D F a a S100 S80 S60 S40 S20 S0 C a D a Sulama konula rı D a E a Şekil ve 2008 yıllarında konulara göre mısırın hasat öncesi kuru biyokütle miktarları (kg/da) Tam sulanan konudan elde edilen kuru biyokütle miktarlarına ilişkin sonuçlar, yapılan diğer çalışmalardan elde edilen sonuçlar ile benzerlik göstermektedir. Nitekim Karimi et al. (2005) Kanada da mısırın hasat öncesi kuru biyokütle miktarının sulanan konularda kg/da, sulanmayan konularda ise kg/da arasında değiştiğini belirtmişlerdir. Sarımehmetoğlu (2007) Çukurova koşullarında farklı mısır çeşitlerinde tam sulanan konularda hasat öncesinde elde ettikleri kuru biyokütle miktarlarını kg/da arasında bulmuştur Bitki Boyu 2007 ve 2008 yıllarında konulara göre mısır bitkisinin hasat öncesi ölçülen bitki boyu değerleri ve bu değerlere ilişkin Duncan sınıfları Şekil 4.7 de gösterilmiştir. Şekilde büyük harfler konular arasında, küçük harfler ise yıllar arasında fark olup olmadığını göstermektedir. Yapılan varyans analizi sonucunda, konular arasında ve konuların yıllara göre değişiminde %1 önem düzeyinde istatistiksel farklar bulunmuştur. Bitki boyları, denemenin her iki yılında da verilen sulama suyuna bağlı olarak önemli düzeyde değişiklik göstermiştir. Su stresinin artışına bağlı olarak azalmıştır. Deneme yıllarında en yüksek bitki boyu 180 cm ile S 100 konusundan,

91 68 Bitki boyu (cm) A a 180 A a 164 B a 169 B a C a C a S100 S80 S60 S40 S20 S0 D a D b Sulama konuları E a E b F a 86 F b Şekil ve 2008 yıllarında konulara göre mısırın hasat öncesi bitki boyu (cm) en düşük ise 66 cm ile S 0 konusundan elde edilmiştir. Öktem ve Öktem (2006), 2003 ve 2004 yıllarında yaptıkları bir çalışmada, Merit çeşidi tatlı mısırın bitki boyu değerlerini ilk yıl 176 cm, ikinci yıl ise 183 cm olarak bulmuşlardır. Turgut (2000), Bursa koşullarında yetiştirilen aynı çeşit tatlı mısırın bitki boyu değerlerini 131 ile 135 cm arasında değiştiğini bildirmiştir. Yine Bursa da aynı çeşit ile yapılan diğer bir çalışmada bitki boyu 132 cm olarak bulunmuştur (Turgut ve Balcı, 2002). Araştırmadan elde edilen sonuçlar, özellikle Öktem ve Öktem (2006) tarafından elde edilen sonuçlara oldukça yakındır. Konuların yıllara göre değişiminde, sadece S 100, S 80 ve S 60 konularının bitki boyu değerlerinde yıllar arasında fark oluşmazken, su stresinin daha fazla uygulandığı konuların tümünde fark bulunmuştur (Şekil 4.7). Söz konusu farklılıkların, yıllara göre iklim parametrelerindeki değişimden kaynaklandığı düşünülmektedir (Çizelge 3.3).

92 Sulama Suyu-Bitki Su Tüketimi-Fizyolojik-Morfolojik Özellikler Arasındaki İlişkiler Mısır bitkisinin yaprak su içeriği (YSİ), klorofilmetre okuması (KO), verim (VER), yaprak alan indeksi (YAİ), kuru biyokütle (KBK), bitki boyu (BB), mevsimlik bitki su tüketimi (ET) ve uygulanan toplam sulama suyu miktarı (TSS) arasındaki ilişkilere ait korelasyon katsayıları (r) 2007 ve 2008 yılları için sırasıyla Çizelge 4.7 ve Çizelge 4.8 de verilmiştir. Paramatreler arasındaki ilişkilerin yıllara göre değişimini görmek amacıyla, her yıl kendi içinde değerlendirilmiştir. Çizelge yılı mısır bitkisinin bazı parametrelerine ilişkin korelasyon katsayıları YAİ YSİ KO ET TSS KBK VER YSİ *** KO *** *** ET *** *** *** TSS *** *** *** *** KBK *** *** *** *** *** VER *** *** *** *** *** *** BB *** *** *** *** *** *** *** ***: p < 0.001,YAİ: yaprak alan indeksi, YSİ: yaprak su içeriği, KO: klorofilmetre okuması, ET: mevsimlik bitki su tüketimi, TSS: uygulanan toplam sulama suyu miktarı, KBK: kuru biyokütle, VER: taze koçan verimi, BB: bitki boyu Çizelge yılı mısır bitkisinin bazı parametrelerine ilişkin korelasyon katsayıları YAİ YSİ KO ET TSS KBK VER YSİ *** KO *** *** ET *** *** *** TSS *** *** *** *** KBK *** *** *** *** *** VER *** *** *** *** *** *** BB *** *** *** *** *** *** *** ***: p < 0.001,YAİ: yaprak alan indeksi, YSİ: yaprak su içeriği, KO: klorofilmetre okuması, ET: mevsimlik bitki su tüketimi, TSS: uygulanan toplam sulama suyu miktarı, KBK: kuru biyokütle, VER: taze koçan verimi, BB: bitki boyu Çizelgeler incelendiğinde, tüm parametreler arasında 1 düzeyinde önemli istatistiksel ilişkilerin olduğu görülmektedir yılında en düşük korelasyon katsayısı YSİ ve KBK (r = 0.878) arasında gerçekleşirken, 2008 yılında YAİ ve BB (r = 0.948) arasında olmuştur. En yüksek korelasyon katsayıları ise 2007 ve 2008 yıllarında sırasıyla ET-TSS (r = 0.994) ve TSS-BB (r = 0.994) arasında gerçekleşmiştir.

93 70 Elde edilen sonuçlara göre uygulanan sulama suyu miktarı ile tüm parametreler arasında önemli düzeyde ilişkilerin olduğu görülmektedir. Yani oluşabilecek bir su stresi durumunda mısır bitkisine ilişkin ET, YAİ, YSİ, KO, KBK, VER ve BB değerlerinin belirgin oranda azalacağı söylenebilir. Nitekim yapılan diğer çalışmalarda da belirtilen parametreler ile sulama suyu miktarı arasında yakın ilişkinin olduğu bildirilmiştir (Sanchez-Diaz and Kramer, 1971; Bayrak, 1979; Özgürel, 1980; Dwyer and Stewart, 1985; Ul, 1990; Howell et al., 1994; Penuelas et al., 1994; Kaynaş ve Eriş, 1995; Gençoğlan, 1996; Fernandez et al., 1997; Gündüz ve Beyazgül, 1998; Köksal ve Kanber, 1998; Kırnak ve Demirtaş, 2002; Kırnak vd., 2003; Pamuk, 2003; Karimi et al., 2005; Köksal, 2006; Demirtaş ve Kırnak, 2009).

94 Spektral İndeksler Mısır bitkisinde yetişme periyodu boyunca yaprak düzeyinde yapılan yansıma ölçümlerinden hesaplanan spektral indeksler Çizelge ve Şekil da verilmiştir. Çizelgeler spektral indekslerin ortalama değerlerini ve bunların Duncan sınıflarını, şekiller ise deneme süresince konulardan elde edilen tüm spektral indeks değerlerinin büyüme dönemlerine göre değişimini göstermektedir. Çizelgelerde her bir büyüme döneminde yer alan farklı büyük harfler, sulama konuları arasındaki; her bir konudaki farklı küçük harfler ise büyüme dönemleri arasındaki farkların önemli olduğunu belirtmektedir. Ayrıca, şekiller üzerinde belirtilen oklar sulama günlerini ifade etmektedir. Elde edilen tüm spektral indekslerde konu x yıl interaksiyonu %5 düzeyinde önemli bulunmuştur. NDVI indeksi Yaprak düzeyinde yapılan yansıma ölçümlerinde, yapraktaki klorofil içeriğine göre değişen NDVI değerleri, genel itibariyle su stresinin artışına bağlı olarak azalmıştır (Çizelge 4.9 ve Şekil 4.8). Diğer araştırmacılar tarafından yapılan çalışmalarda da benzer sonuçlar elde edilmiştir (Penuelas et al., 1994; Joel et al., 1997; Penuelas et al., 1997; Penuelas and Inoue, 1999; Chang et al., 2003, Köksal et al., 2006). Çalışmada NDVI indeksi her iki yıl ve tüm büyüme dönemleri dikkate alındığında, yaklaşık 0.6 (S 0 ) ile 0.8 (S 100 ) arasında değiştiği görülmektedir. Sağlıklı bitkilerde söz konusu indeks değerinin en yüksek değer olan 1 e yaklaşacağı bildirilmiştir (Rouse, 1973). Çizelge 4.9 dan Duncan testi sonuçları incelendiğinde, her iki yılda da, sadece sulama öncesi çiçeklenme döneminde konular arasında üç grup oluştuğu ve S 0 konusu diğerlerinden belirgin düzeyde ayrıldığı görülmektedir. sulama sonrası NDVI değerlerinde ise her dönemde konular arasında farklılık oluşmuştur. Bu farklılık, özellikle yine çiçeklenme döneminde gözlenmiş olup, her iki yılda da anılan dönemde dört grup oluşmuştur. Stres uygulanmayan S 100 konusu, her iki yılda ve tüm büyüme dönemlerinde S 80 konusundan belirgin bir biçimde ayrılmamıştır. Verilen sulama suyundaki azalmaya bağlı olarak NDVI değerleri de düşmüştür. Bu düşme, özellikle stresin bitkiler tarafından daha çok hissedilmeye başlandığı vejetatif dönemden sonra görülmüştür. Konuların büyüme dönemlerine göre değişimleri incelendiğinde, genel olarak, su stresinin fazla olduğu konuların NDVI değerlerinin, dönemlere göre farklılık gösterdiği görülmektedir. Özellikle S 0 konusunun NDVI değerleri, vejetatif dönemden sonra belirgin oranda düşmüş ve diğer dönemlerden farklı bir grupta yer almıştır. Bu da klorofil okumaları ile paralellik göstermektedir. Yani şiddetli su stresi altındaki bitkilerin klorofil miktarındaki hızlı düşüşe bağlı olarak NDVI değerinin de düştüğü gözlenmiştir.

95 72 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin NDVI değerleri Sulama Konuları Sulama Öncesi Sulama Sonrası Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x 2007 * S ± NS ns ± A ns ± NS ns ± A ns ± A ns ± A ns S ± NS ns ± A ns ± NS ns ± A ns ± AB ns ± AB ns S ± NS a ± A a ± NS b ± A ns ± AB ns ± A ns S ± NS a ± B ab ± NS b ± B ns ± BC ns ± AB ns S ± NS a ± B ab ± NS b ± AB ns ± C ns ± B ns 72 S ± NS a ± C b ± NS b ± B a ± D b ± C c 2008 * S ± NS ns ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns S ± NS ns ± A ns ± A ns ± AB ns ± AB ns ± A ns S ± NS ns ± B ns ± A ns ± B ns ± C ns ± B ns S ± NS ns ± BC ns ± A ns ± B ns ± BC ns ± B ns S ± NS ns ± B ns ± A ns ± B a ± CD b ± BC b S ± NS a ± C b ± B b ± B a ± D b ± C b *: p < 0.05, NS: önemsiz (p 0.05)

96 73 (a) (b) V: Vejetatif dönem, Ç: Çiçeklenme dönemi, T: Tane dolumu-hasat dönemi Şekil 4.8 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre NDVI değişimleri NDVI 705 indeksi Kırmızı sınırı (705 nm) dikkate alan NDVI 705 değerleri, su stresi arttıkça azalmış ve NDVI indeksine göre strese karşı duyarlılığı daha fazla olmuştur (Çizelge 4.10 ve Şekil 4.9) yılında sulama öncesi çiçeklenme, 2008 yılında da sulama sonrası vejetatif ve çiçeklenme dönemlerinde S 100 konusunun diğer konulardan ayrıldığı görülmektedir. Birbirine yakın stres düzeylerindeki konuların NDVI 705 değerleri arasında fark oluşmazken, artan strese bağlı olarak bu değer farklılık göstermiştir. Yine S 0 konusu, NDVI 705 değerleri bakımından hemen hemen tüm büyüme dönemlerinde farklı grupta yer almıştır (Çizelge 4.10). Konuların büyüme dönemlerine göre NDVI 705 değerlerinin değişimi, 2007 yılında daha durağan olurken, 2008 yılında hasada doğru bir düşme eğilimi olduğu gözlenmiştir (Şekil 4.9). Her iki yıl birlikte değerlendirildiğinde, S 0 ve S 20 konusunun NDVI 705 değerleri büyüme dönemlerine göre değişiklik göstermiştir.

97 74 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin NDVI 705 değerleri Sulama Konuları Sulama Öncesi Sulama Sonrası Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x 2007 * S ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns S ± AB ns ± B ns ± AB ns ± A ns ± A ns ± AB ns S ± AB a ± B a ± BC b ± A ns ± A ns ± AB ns S ± AB ns ± C ns ± CD ns ± B ns ± B ns ± B ns S ± BC a ± C ab ± DE b ± B a ± B b ± C c 74 S ± C a ± D b ± E b ± B a ± C b ± C b 2008 * S ± NS a ± A b ± A b ± A a ± A b ± A b S ± NS ns ± A ns ± AB ns ± B ns ± B ns ± A ns S ± NS ns ± B ns ± AB ns ± C ns ± C ns ± B ns S ± NS a ± BC b ± BC b ± C ns ± C ns ± B ns S ± NS a ± C b ± CD b ± BC a ± D b ± C c S ± NS a ± D b ± D c ± C a ± E b ± C c *: p < 0.05, NS: önemsiz (p 0.05)

98 75 (a) (b) V: Vejetatif dönem, Ç: Çiçeklenme dönemi, T: Tane dolumu-hasat dönemi Şekil 4.9 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre NDVI 705 değişimleri WBI indeksi Yaprak su içeriğinin bir göstergesi olan WBI değerlerinin, genel olarak su stresinin artışına bağlı olarak azaldığı söylenebilir (Çizelge 4.11 ve Şekil 4.10). Yapılan diğer çalışmalarda da benzer sonuçlar bildirilmiştir (Penuelas et al., 1994; Penuelas et al., 1997; Penuelas and Inoue, 1999; Aparicio et al., 2004; Köksal, 2005). WBI değerleri incelendiğinde, 2007 yılında sulama öncesi çiçeklenme ve sulama sonrası vejetatif büyüme dönemlerinde, 2008 yılında ise sadece sulama sonrası çiçeklenme döneminde konular arasında farklılık bulunmuştur (Çizelge 4.11). Genel itibariyle en yüksek WBI değerleri, su stresi uygulanmayan veya daha az uygulanan konularda gerçekleşmiştir. Büyüme dönemlerine göre WBI değerlerinin değişiminin istatistiksel açıdan önemli olduğu konularda (2007 yılı sulama öncesi S 40 ve sulama sonrası S 20 -S 60 ; 2008 yılı sulama öncesi S 20 ve sulama sonrası S 20 -S 40 ) bu değerin giderek azaldığı ve bunun da yaprak su içeriğindeki azalmaya bağlı olduğu düşünülebilir. Hasattan hemen önceki ölçümlerde konular arasındaki farklılığın daha belirgin olduğu (Şekil 4.10), bunun da hasat öncesinde su stresinin uygulandığı konulardaki yaprak su içeriğinin önemli oranda azalmasına bağlı olarak meydana geldiği söylenebilir.

99 76 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin WBI değerleri Sulama Konuları Sulama Öncesi Sulama Sonrası Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x 2007 * S ± NS ns ± BC ns ± NS ns ± BC ns ± NS ns ± NS ns S ± NS ns ± AB ns ± NS ns ± A ns ± NS ns ± NS ns S ± NS ns ± AB ns ± NS ns ± A a ± NS b ± NS b S ± NS a ± A a ± NS b ± C ns ± NS ns ± NS ns S ± NS ns ± CD ns ± NS ns ± AB a ± NS b ± NS b S ± NS ns ± D ns ± NS ns ± BC ns ± NS ns ± NS ns 2008 * S ± NS ns ± NS ns ± NS ns ± NS ns ± A ns ± NS ns S ± NS ns ± NS ns ± NS ns ± NS ns ± ABC ns ± NS ns S ± NS ns ± NS ns ± NS ns ± NS ns ± AB ns ± NS ns S ± NS ns ± NS ns ± NS ns ± NS a ± BC a ± NS b S ± NS b ± NS a ± NS b ± NS a ± BC a ± NS b S ± NS ns ± NS ns ± NS ns ± NS ns ± C ns ± NS ns *: p < 0.05, NS: önemsiz (p 0.05) 76

100 77 (a) (b) V: Vejetatif dönem, Ç: Çiçeklenme dönemi, T: Tane dolumu-hasat dönemi Şekil 4.10 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre WBI değişimleri SR indeksi Yapraktaki klorofil miktarının göstergesi olan SR değerleri, genel olarak S 100 konusundan S 0 konusuna doğru azalmıştır (Çizelge 4.12 ve Şekil 4.11). Diğer bir deyişle su stresinin artışına bağlı olarak azalmıştır. Joel et al. (1997) da benzer sonuçlar elde etmiştir. SR değerinin 0 ile 30 arasında değiştiği ancak sağlıklı bitkilerde bu değerin 8 civarında olacağı belirtilmiştir (Tucker, 1979). Bu çalışmada da en yüksek değerin yaklaşık 12 ile S 100 konusunda olduğu görülmektedir. Çizelge 4.12 incelendiğinde, su stresine bağlı olarak SR değerlerindeki azalma sulama sonrasında daha belirgin hale gelmiştir. Sulama öncesinde S 0, sulama sonrasında da S 100 konularının diğer konulardan ayrılarak farklı bir grupta yer aldığı görülmektedir. Her iki yıl birlikte değerlendirildiğinde, konulara ilişkin SR değerlerinin büyüme dönemlerine göre değişimi, su stresinin en fazla olduğu S 0 konusunda hasada doğru azalma göstermiş ve bu azalma istatistiksel olarak önemli olmuştur.

101 78 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin SR değerleri Sulama Konuları Sulama Öncesi Sulama Sonrası Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x 2007 * S ± 3.79 NS ns 9.96 ± 0.64 A ns 7.07 ± 0.67 NS ns 8.67 ± 0.68 NS ns 9.47 ± 0.55 A ns 8.51 ± 1.32 A ns S ± 0.60 NS ns 8.65 ± 0.75 A ns 6.47 ± 1.05 NS ns 9.88 ± 1.55 NS ns 7.60 ± 0.56 BC ns 6.06 ± 0.50 B ns S ± 0.74 NS a 8.50 ± 0.50 A a 5.75 ± 0.25 NS b ± 3.36 NS ns 8.18 ± 0.71 AB ns 6.84 ± 0.28 AB ns S ± 0.97 NS a 6.74 ± 0.38 B ab 5.53 ± 0.63 NS b 5.28 ± 0.25 NS ns 6.56 ± 0.55 BC ns 5.78 ± 0.23 BC ns S ± 1.00 NS a 6.47 ± 0.24 B ab 5.00 ± 0.56 NS b 7.06 ± 0.66 NS ns 6.00 ± 0.38 CD ns 5.17 ± 0.63 BC ns 78 S ± 0.70 NS a 4.60 ± 0.10 C ab 4.21 ± 0.20 NS b 5.60 ± 0.19 NS a 4.80 ± 0.15 D b 3.84 ± 0.15 C c 2008 * S ± 0.87 NS ns 8.47 ± 0.11 A ns 8.03 ± 0.33 A ns ± 0.67 A ns 9.98 ± 0.47 A ns 8.61 ± 1.36 A ns S ± 0.47 NS ns 7.86 ± 0.42 A ns 6.86 ± 0.46 AB ns 8.23 ± 0.96 B ns 7.97 ± 0.77 B ns 8.21 ± 0.35 A ns S ± 0.12 NS ns 6.31 ± 0.24 BC ns 5.97 ± 0.75 BC ns 6.09 ± 1.05 B ns 6.78 ± 0.60 BC ns 5.58 ± 0.32 B ns S ± 0.32 NS ns 5.95 ± 0.17 BC ns 5.82 ± 0.61 BC ns 5.86 ± 0.31 B ns 6.59 ± 0.21 BC ns 5.57 ± 0.55 B ns S ± 0.47 NS ns 6.49 ± 0.57 BC ns 5.91 ± 0.35 BC ns 7.13 ± 0.60 B a 5.78 ± 0.31 CD ab 4.74 ± 0.18 B b S ± 0.76 NS a 5.03 ± 0.06 C b 4.48 ± 0.23 C b 6.57 ± 0.73 B a 5.01 ± 0.19 D ab 4.03 ± 0.21 B b *: p < 0.05, NS: önemsiz (p 0.05)

102 79 (a) (b) V: Vejetatif dönem, Ç: Çiçeklenme dönemi, T: Tane dolumu-hasat dönemi Şekil 4.11 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre SR değişimleri SR 705 indeksi NDVI ve NDVI 705 indeksleri arasındaki ilişkiye benzer biçimde, kırmızı sınırı (705 nm) dikkate alan SR 705 indeksinin de SR indeksine göre su stresine karşı daha duyarlı olduğu görülmüştür. SR 705 indeksi de genel itibariyle su stresindeki artışa karşılık azalmıştır (Çizelge 4.13 ve Şekil 4.12) yılı sulama öncesi çiçeklenme ve tane dolumu-hasat dönemlerinde, sulama sonrasında tüm büyüme dönemlerinde konular arasında istatistiksel açıdan önemli farklılıklar görülmüştür yılında ise hem sulama öncesi hem de sulama sonrasında tüm büyüme dönemlerinde konular arasındaki farklılık istatistiksel açıdan önemli bulunmuştur. Stres düzeyinin artmasına bağlı olarak SR 705 değerinde azalma görülmüştür. Her iki yıl birlikte değerlendirildiğinde, S 100 konusu sulama sonrası çiçeklenme, S 0 konusu da sulama öncesi çiçeklenme döneminde diğer konulardan ayrılarak farklı bir grupta yer almıştır. Konuların SR 705 değerleri yetişme periyodu boyunca giderek azalan bir seyir izlemiştir. Bu azalma, genellikle su stresinin daha fazla olduğu S 0 ve S 20 konularında gözlenmiştir (Şekil 4.12). Söz konusu konuların SR 705 değerleri, vejetatif büyüme döneminden sonra düşerek farklı bir grupta yer almıştır (Çizelge 4.13).

103 80 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin SR 705 değerleri Sulama Konuları Sulama Öncesi Sulama Sonrası Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x 2007 * S ± 0.61 NS ns 3.60 ± 0.18 A ns 3.38 ± 0.11 A ns 3.35 ± 0.16 A ns 3.46 ± 0.13 A ns 3.46 ± 0.38 A ns S ± 0.15 NS ns 3.11 ± 0.12 B ns 3.01 ± 0.32 AB ns 3.30 ± 0.16 A ns 2.91 ± 0.12 B ns 2.69 ± 0.16 B ns S ± 0.14 NS a 2.99 ± 0.11 B a 2.45 ± 0.08 BC b 3.53 ± 0.48 A ns 2.95 ± 0.13 B ns 2.58 ± 0.17 B ns S ± 0.26 NS ns 2.47 ± 0.10 C ns 2.25 ± 0.27 CD ns 2.39 ± 0.04 B ns 2.42 ± 0.22 C ns 2.26 ± 0.21 BC ns S ± 0.27 NS a 2.22 ± 0.06 C ab 1.81 ± 0.12 D b 2.47 ± 0.07 B a 2.11 ± 0.07 CD b 1.74 ± 0.11 CD c 80 S ± 0.01 NS a 1.76 ± 0.09 D b 1.65 ± 0.13 D b 2.12 ± 0.14 B a 1.74 ± 0.08 D b 1.50 ± 0.04 D b 2008 * S ± 0.12 A a 2.93 ± 0.02 A ab 2.78 ± 0.04 A b 3.74 ± 0.23 A a 3.13 ± 0.10 A b 2.86 ± 0.15 A b S ± 0.09 B ns 2.85 ± 0.09 A ns 2.69 ± 0.07 A ns 3.06 ± 0.07 B ns 2.78 ± 0.03 B ns 2.83 ± 0.11 A ns S ± 0.08 B ns 2.57 ± 0.07 B ns 2.48 ± 0.17 AB ns 2.56 ± 0.13 C ns 2.55 ± 0.06 C ns 2.42 ± 0.12 B ns S ± 0.07 B a 2.38 ± 0.06 BC b 2.30 ± 0.10 BC b 2.56 ± 0.16 C ns 2.53 ± 0.06 C ns 2.35 ± 0.15 B ns S ± 0.11 AB a 2.29 ± 0.11 C b 1.99 ± 0.11 CD b 2.77 ± 0.10 BC a 2.18 ± 0.05 D b 1.82 ± 0.04 C c S ± 0.09 B a 2.06 ± 0.03 D b 1.74 ± 0.12 D c 2.56 ± 0.09 C a 1.94 ± 0.03 E b 1.64 ± 0.03 C c *: p < 0.05, NS: önemsiz (p 0.05)

104 81 (a) (b) V: Vejetatif dönem, Ç: Çiçeklenme dönemi, T: Tane dolumu-hasat dönemi Şekil 4.12 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre SR 705 değişimleri SIPI indeksi Karotenoid/klorofil oranının bir göstergesi olan SIPI değerleri, sulama suyu miktarı ile ters orantılı olarak değişmiştir. Konular arasındaki farkın önemli olduğu dönemlerde S 100 konusu en düşük değeri, S 0 konusu da en yüksek değeri almıştır. Her iki yıl birlikte değerlendirildiğinde, özellikle vejetatif dönemden sonra konular arasındaki farklar önemli bulunmuştur. S 100 konusu sulama öncesi ve sulama sonrasında diğer konulardan belirgin bir biçimde ayrılamamıştır. Ancak S 0 konusu 2007 yılında sulama öncesi çiçeklenme, sulama sonrası çiçeklenme ve tane dolumu-hasat, 2008 yılında da sulama sonrası çiçeklenme ve tane dolumuhasat dönemlerinde diğer konulardan ayrılarak farklı bir sınıfta yer almıştır (Çizelge 4.14). Konuların büyüme dönemlerine göre değişimini gösteren Şekil 4.13 incelendiğinde, S 0 konusu 2007 yılında yetişme periyodu sonuna kadar oldukça belirgin bir şekilde diğer konulardan ayrılarak her ölçümde en yüksek değeri aldığı görülmektedir yılında ise önceki yıla göre çiçeklenme dönemi sonuna kadar daha az fark olmasına karşın ekimden sonraki 68. günden itibaren en yüksek değeri alarak diğer konulardan ayrılmıştır. Her iki yılda da S 100 konusunun SIPI değeri ile bu konuya en yakın S 80 konusunun SIPI değeri zaman zaman aynı değerlerde olsa da genel itibariyle S 100 konusunun SIPI değeri en düşük seviyelerde ölçülmüştür. Konuların büyüme dönemi içinde ölçülen SIPI değerlerinin söz konusu dönemlere göre değişimi 2007 yılında sulama öncesinde S 20 ve S 60 ; sulama sonrasında S 0, S 20 ve S 60 konularında önemli çıkmıştır yılında ise bu konular sulama öncesinde S 20 ve S 40 ; sulama sonrasında S 0, S 20, S 80 ve S 100 olmuştur. Söz konusu konuların dışındaki konuların da SIPI değerleri hasada doğru artış göstermiştir (Çizelge 4.14). Bu da, yapraklardaki klorofil içeriğinin hasada doğru azalması ile açıklanabilir (Çizelge 4.5).

105 82 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin SIPI değerleri Sulama Konuları Sulama Öncesi Sulama Sonrası Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x 2007 * S ± NS ns ± C ns ± C ns ± C ns ± C ns ± C ns S ± NS ns ± BC ns ± BC ns ± BC ns ± C ns ± C ns S ± NS b ± BC ab ± BC a ± BC b ± BC ab ± C a S ± NS ns ± B ns ± BC ns ± BC ns ± BC ns ± C ns S ± NS b ± B ab ± AB a ± AB b ± B b ± B a 82 S ± NS ns ± A ns ± A ns ± A c ± A b ± A a 2008 * S ± NS ns ± C ns ± C ns ± NS b ± C a ± C a S ± NS ns ± BC ns ± BC ns ± NS b ± C ab ± C a S ± NS ns ± BC ns ± BC ns ± NS ns ± C ns ± C ns S ± NS c ± ABC b ± ABC a ± NS ns ± C ns ± C ns S ± NS b ± AB b ± AB a ± NS c ± B b ± B a S ± NS ns ± A ns ± A ns ± NS c ± A b ± A a *: p < 0.05, NS: önemsiz (p 0.05)

106 83 (a) (b) V: Vejetatif dönem, Ç: Çiçeklenme dönemi, T: Tane dolumu-hasat dönemi Şekil 4.13 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre SIPI değişimleri SIPI pen indeksi Karotenoid/klorofil oranının bir diğer göstergesi olan SIPI pen indeksi, SIPI indeksinin tersi olarak verilen sulama suyuna bağlı olarak artış göstermiştir. Bu değerlerin S 100 konusundan S 0 konusuna doğru azaldığı söylenebilir yılı sulama öncesi vejetatif ve tane dolumu-hasat dönemlerinde konular arasında istatistiksel olarak fark bulunmazken, diğer büyüme dönemlerinin tümünde fark bulunmuştur. Özellikle vejetatif dönemden sonra konular arasındaki bu farklar daha belirgin hale gelmiştir. Stres düzeyi bakımından birbirine yakın konular aynı grupta yer alabilmelerine karşın, stres düzeyi arttıkça farklı bir değer aldığı ve ayrı bir gruba girdiği görülmektedir. S 100 konusu, sadece 2008 yılı sulama sonrası çiçeklenme döneminde diğer konulardan ayrılarak farklı bir grupta yer almıştır. Konuların SIPI pen değerlerinin büyüme dönemlerine göre değişimi, S 0 konusunda daha belirgin olmuştur. S 0 konusunun SIPI pen değerleri, her iki yılda da hem sulama öncesi hem de sulama sonrası büyüme dönemlerine göre farklılık göstermiştir (Çizelge 4.15). Ayrıca, yetişme periyodu boyunca SIPI pen değerlerinin konulara göre ayrımı 2007 yılında 2008 yılına göre daha belirgin olmuştur (Şekil 4.14).

107 84 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin SIPI pen değerleri Sulama Konuları Sulama Öncesi Sulama Sonrası Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x 2007 * S ± NS ns ± A ns ± NS ns ± AB ns ± A ns ± A ns S ± NS ns ± A ns ± NS ns ± A ns ± AB ns ± AB ns S ± NS ns ± AB ns ± NS ns ± AB ns ± AB ns ± A ns S ± NS ns ± BC ns ± NS ns ± C ns ± BC ns ± AB ns S ± NS ns ± C ns ± NS ns ± BC ns ± C ns ± B ns 84 S ± NS a ± D ab ± NS b ± C a ± D a ± C b 2008 * S ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns S ± BC ns ± A ns ± AB ns ± AB ns ± B ns ± A ns S ± BC ns ± B ns ± B ns ± B ns ± C ns ± B ns S ± C ns ± B ns ± AB ns ± B ns ± C ns ± B ns S ± ABC ns ± B ns ± B ns ± B a ± CD b ± BC b S ± AB a ± C b ± C b ± B a ± D b ± C b *: p < 0.05, NS: önemsiz (p 0.05)

108 85 (a) (b) V: Vejetatif dönem, Ç: Çiçeklenme dönemi, T: Tane dolumu-hasat dönemi Şekil 4.14 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre SIPI pen değişimleri PSSR indeksi Yapraktaki klorofil a ve b nin önemli bir göstergesi olan PSSR indeksinin konulara göre değişimi her iki yılda ve tüm büyüme dönemlerinde istatistiksel olarak farklılık göstermiştir. Genel itibariyle, S 100 konusundan S 0 konusuna doğru azalmıştır (Çizelge 4.16 ve Şekil 4.15). Yetişme periyodu boyunca, en yüksek PSSR değeri S 100 (2007 yılı sulama sonrası vejetatif dönem dışında), en düşük PSSR değeri de S 0 konusundan elde edilmiştir. Diğer konuların PSSR değerleri bunlar arasında gerçekleşmiştir. Hem 2007 hem de 2008 yılı sulama sonrası çiçeklenme döneminde S 100 konusunun PSSR değerleri, diğer konuların tümünden ayrılarak farklı bir grupta yer almıştır. Yine her iki yılın sulama öncesi çiçeklenme döneminde S 0 konusunun PSSR değerleri istatistiksel açıdan farklılık göstermiştir. Konuların PSSR değerlerinin büyüme dönemlerine göre değişimini gösteren Şekil 4.15 incelendiğinde, yetişme periyodu boyunca 2007 yılındaki PSSR değerlerinin konulara göre ayrımının 2008 yılına göre daha belirgin olduğu görülmektedir.

109 86 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin PSSR değerleri Sulama Konuları Sulama Öncesi Sulama Sonrası Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x 2007 * S ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns S ± ABC ns ± B ns ± B ns ± A ns ± B ns ± B ns S ± ABC a ± B a ± C b ± A ns ± B ns ± BC ns S ± AB ns ± C ns ± C ns ± B ns ± C ns ± C ns S ± BC a ± C ab ± D b ± B a ± CD b ± D c 86 S ± C a ± D ab ± D b ± B ns ± D ns ± D ns 2008 * S ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns ± A ns S ± B ns ± AB ns ± B ns ± B ns ± B ns ± A ns S ± B ns ± BC ns ± B ns ± BC ns ± C ns ± A ns S ± B ns ± CD ns ±0.006 B ns ± BC ns ± C ns ± A ns S ± B a ± D b ± C b ± BC a ± D b ± B c S ± B a ± E b ± D c ± C a ± D b ± B b *: p < 0.05, NS: önemsiz (p 0.05)

110 87 (a) (b) V: Vejetatif dönem, Ç: Çiçeklenme dönemi, T: Tane dolumu-hasat dönemi Şekil 4.15 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre PSSR değişimleri MCARI indeksi Yapraktaki klorofil içeriğinin bir göstergesi olan MCARI su stresiyle paralel olarak değişmiştir (Çizelge 4.17 ve Şekil 4.16) yılında hem sulama öncesi hem de sulama sonrası tüm büyüme dönemlerinde konular arasında istatistiksel açıdan farklılık gözlenmiştir. Ancak farklılıklar bulunsa da, konular birbirinden net olarak ayrılmamıştır yılında ise sadece sulama öncesi ve sulama sonrası vejetatif dönemde istatistiksel olarak farklılık oluşmamıştır. Verilen sulama suyu miktarının artışına bağlı olarak genel itibariyle MCARI değerleri azalmıştır. Her iki yılda da genel olarak belli bir stres düzeyine kadar MCARI değerlerinin aynı grupta yer aldığı ve fakat stresin çok fazla olduğu koşullarda özellikle S 0 ve S 20 konularının diğerlerinden ayrıldığı görülmektedir. Bu da MCARI indeksinin belli bir stres düzeyinden sonra ayırt edici özelliği olduğunu göstermektedir. S 0 ve S 20 konularının MCARI değerleri, hasada doğru giderek artmıştır. Bu artış, 2007 yılı sulama sonrası vejetatif dönem dışındaki tüm büyüme dönemlerinde istatistiksel olarak önemli çıkmıştır. Bu durum, stresin çok fazla olduğu durumlarda yapraktaki klorofil içeriğinin hızla düşmesinin bir sonucu olarak düşünülebilir. Konuların MCARI değerlerinin büyüme dönemlerine göre değişimi incelendiğinde, yetişme periyodu boyunca 2007 yılındaki MCARI değerlerinin konulara göre ayrımının 2008 yılına göre daha belirgin olduğu görülmektedir (Şekil 4.16).

111 88 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin MCARI değerleri Sulama Konuları Sulama Öncesi Sulama Sonrası Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x 2007 * S ± C b ± D a ± C b ± C ns ± C ns ± C ns S ± BC ns ± CD ns ± BC ns ± BC ns ± BC ns ± BC ns S ± BC b ± CD a ± BC a ± C ns ± BC ns ± BC ns S ± ABC ns ± BC ns ± B ns ± BC ns ± B ns ± B ns S ± A b ± AB ab ± A a ± AB b ± A b ± A a 88 S ± AB b ± A a ± A a ± A ns ± A ns ± A ns 2008 * S ± NS ns ± C ns ± B ns ± NS ns ± B ns ± B ns S ± NS ns ± C ns ± B ns ± NS ns ± B ns ± B ns S ± NS ns ± C ns ± B ns ± NS ns ± B ns ± B ns S ± NS ns ± BC ns ± B ns ± NS ns ± B ns ± B ns S ± NS b ± AB a ± A a ± NS b ± A a ± A a S ± NS b ± A b ± A a ± NS b ± A a ± A a *: p < 0.05, NS: önemsiz (p 0.05)

112 89 (a) (b) V: Vejetatif dönem, Ç: Çiçeklenme dönemi, T: Tane dolumu-hasat dönemi Şekil 4.16 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre MCARI değişimleri TCARI indeksi Yapraktaki klorofil içeriğine göre değişen TCARI değerleri de MCARI indeksinde olduğu gibi su stresindeki artışa bağlı olarak genel itibariyle artmıştır (Çizelge 4.18 ve Şekil 4.17) yılı sulama öncesi vejetatif dönem dışında tüm büyüme dönemlerinde konular arasında farklılık gözlenmiştir. Söz konusu dönemlerde genel itibariyle stres düzeyi arttıkça TCARI değerleri de artmıştır yılı sulama öncesi vejetatif dönemde en yüksek TCARI değerinin S 80 konusunda gerçekleşmesi, söz konusu indeksin bu dönemde su stresini ayırt etmede yetersiz olduğunu göstermektedir. Nitekim, 2007 yılında da söz konusu dönemde konular arasında fark çıkmamıştır. Her iki yılda da bazı dönemlerde (2007 yılı sulama öncesi çiçeklenme, 2008 yılı sulama öncesi tane dolumu-hasat ve sulama sonrası çiçeklenme) S 0 konusunun TCARI değerlerinin bu konuya en yakın olan S 20 konusundan dahi net bir şekilde ayrıldığı görülmektedir. Bu da belirtilen indeksin belli bir stres eşiğinin aşılması durumda ayırt edici bir özelliği olduğunu göstermektedir. Büyüme dönemlerine göre TCARI değerlerinin değişiminin istatistiksel açıdan önemli çıktığı konularda, genel itibariyle vejetatif dönemden sonra söz konusu indeksin hızla artarak farklı grupta yer aldığı görülebilir. Bunun da özellikle su stresinin fazla olduğu konularda, vejetatif dönemden sonra klorofil oluşumunun hızla azaldığının bir göstergesi olarak meydana geldiği düşünülebilir. Nitekim Çizelge 4.5 de bunu desteklemektedir.

113 90 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin TCARI değerleri Sulama Konuları Sulama Öncesi Sulama Sonrası Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x 2007 * S ± NS ns ± D ns ± C ns ± B ns ± D ns ± D ns S ± NS ns ± CD ns ± BC ns ± B ns ± CD ns ± CD ns S ± NS b ± CD a ± BC a ± B ns ± CD ns ± C ns S ± NS ns ± C ns ± B ns ± AB ns ± BC ns ± BC ns S ± NS ns ± B ns ± A ns ± A ns ± AB ns ± AB ns 90 S ± NS b ± A a ± A a ± A ns ± A ns ± A ns 2008 * S ± B ns ± B ns ± C ns ± B b ± C a ± B a S ± A ns ± B ns ± C ns ± AB ns ± C ns ± B ns S ± A ns ± B ns ± BC ns ± A ns ± C ns ± B ns S ± B ns ± B ns ± C ns ± A ns ± C ns ± B ns S ± B b ± A a ± B a ± A b ± B a ± A a S ± B b ± A b ± A a ± A b ± A a ± A a *: p < 0.05, NS: önemsiz (p 0.05)

114 91 (a) (b) Şekil 4.17 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre TCARI değişimleri REPht indeksi Bitkideki su stresine duyarlı REPht indeksi, her iki yılda ve tüm büyüme dönemlerinde konulara göre değişiklik göstermiştir. Söz konusu indeks, stres arttıkça artmış, azaldıkça azalmıştır (Çizelge 4.19 ve Şekil 4.18) yılında, S 100, S 80 ve S 60 konularının REPht değerleri bazı dönemlerde aynı grupta yer almıştır. S 0 konusu ise aynı yılda çoğu dönemde (sulama öncesi vejetatif, çiçeklenme ve sulama sonrası çiçeklenme, tane dolumu-hasat) diğer konulardan ayrılmıştır yılında ise, S 0 konusunun yanı sıra S 100 konusunun da özellikle sulama sonrasında diğer konulardan ayrıldığı görülmektedir (Çizelge 4.19). Bu da söz konusu indeksin ancak aşırı su stresi koşullarında ayırt edici olduğunu göstermektedir yılında, S 0 konusunun REPht değerlerinin her ölçümde en yüksek değeri almıştır yılında ise yetişme periyodu başlangıcında konuların REPht değerleri birbirine yakın gitse de, stresin daha belirgin hale geldiği çiçeklenme döneminde yine S 0 konusunun REPht değerleri tüm konularınkinden daha yüksek çıkmıştır (Şekil 4.18).

115 92 Çizelge ve 2008 yıllarında mısır bitkisinin konulara göre sulama öncesi ve sonrası büyüme dönemlerine ilişkin REPht değerleri Sulama Konuları Sulama Öncesi Sulama Sonrası Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat Vejetatif Çiçeklenme Tane dolumu-hasat X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x X ± S x 2007 * S ± B ns ± D ns ± C ns ± B ns ± C ns ± D ns S ± B ns ± D ns ± C ns ± B ns ± C ns ± CD ns S ± B b ± D b ± BC a ± B ns ± C ns ± CD ns S ± B ns ± C ns ± BC ns ± A ns ± B ns ± C ns S ± B b ± B ab ± AB a ± A ns ± B ns ± B ns 92 S ± A b ± Aab ± A a ± A b ± A b ± A a 2008 * S ± B ns ± C ns ± C ns ± C ns ± E ns ± D ns S ± A ns ± C ns ± C ns ± B ns ± D ns ± D ns S ± A ns ± B ns ± BC ns ± AB ns ± C ns ± C ns S ± A ns ± B ns ± BC ns ± A ns ± C ns ± C ns S ± AB b ± B ab ± AB a ± AB c ± B b ± B a S ± AB b ± A a ± A a ± AB c ± A b ± A a *: p < 0.05, NS: önemsiz (p 0.05)

116 93 (a) (b) V: Vejetatif dönem, Ç: Çiçeklenme dönemi, T: Tane dolumu-hasat dönemi Şekil 4.18 Mısır bitkisinin 2007 (a) 2008 (b) yıllarında yetişme periyodu boyunca konulara göre REPht değişimleri ZM indeksi Yapraktaki klorofil içeriğinin bir göstergesi olan ZM indeksi verilen sulama suyu miktarındaki artışa bağlı olarak genel itibariyle artmıştır (Çizelge 4.20 ve Şekil 4.19). Çizelge incelendiğinde, söz konusu indeksin değerlerinin yaklaşık 1.4 (S 0 ) ile 3.0 (S 100 ) arasında değiştiği görülmektedir. ZM indeksinde, her iki yılda vejetatif dönem dışındaki tüm büyüme dönemlerinde hem sulama öncesi hem de sulama sonrasında konular arasındaki farklılıklar istatistiksel önemli çıkmıştır. S 100 konusunun ZM değerleri, 2007 yılında sulama öncesi çiçeklenme, sulama sonrası çiçeklenme ve tane dolumu-hasat dönemlerinde; 2008 yılında ise sulama sonrası vejetatif ve çiçeklenme dönemlerinde diğer konulardan ayrılarak farklı bir grupta yer almıştır. Özellikle 2008 yılı sulama sonrası çiçeklenme döneminde konular arasında beş grup oluşmuş olması konuların birbirinden ayrımını daha belirgin kılmıştır. Şekil 4.19 incelendiğinde, genel olarak S 100 konusunun her ölçümde en yüksek değeri, S 0 konusunun en düşük değeri ve diğer konuların da bunlar arasında yer aldığı görülebilir. Her iki yıl birlikte değerlendirildiğinde, su stresinin çok fazla olduğu S 0 ve S 20 konularının ZM değerleri, hem sulama öncesinde hem de sulama sonrasında büyüme dönemlerine göre istatistiksel olarak farklılık göstermiştir (Çizelge 4.20).