GAP F ırat Sulama Birliğinde Yeterli ve K ıs ıtl ı Sulama Suyu Koşullar ında Sulama Programlamas ı ve Optimum Bitki Deseni

TARIM BILIMLERI DERGISI 2001, 7 (3), 149-155 GAP F ırat Sulama Birliğinde Yeterli ve K ıs ıtl ı Sulama Suyu Koşullar ında Sulama Programlamas ı ve Optimum Bitki Deseni M. Fatih SELENAY 1 ş Tarihi : 29.06.2001 Geli Özet: GAP bölgesi toprak ve iklim özellikleri aç ısından yüksek bir tar ım potansiyeline sahiptir. Proje tamamland ığında yaklaşık olarak 1. milyon ha alan sulanacakt ır. Bölgenin mevcut toprak ve su kaynaklar ından etkin bir şekilde yararlan ılabilmesi için, yetiştirilecek bitkilerin ve oranlar ı n ı n bilinmesi işletmelerde büyük önem ta şımaktad ır. Bu araşt ırman ın amac ı, Harran ovas ı F ırat Sulama Birliğindeki küçük ölçekli (40 da) bir tar ım işletmesinde, yeterli ve k ısıtl ı sulama suyu koşullar ında, bitkilerin sulama programlar ının ve işletme için optimum bitki deseninin belirlenmesidir. Çal ışmada, ele al ınan bitkiler için bitki su tüketimleri ve yeterli ve k ısıtl ı su koşullar ında sulama zaman planlar ı, üretim girdi ve maliyetleri ile brüt kar de ğerleri belirlenmi ştir. Daha sonra doğrusal programlama tekniği ile optimum bitki deseni elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: bitki su tüketimi, sulama zaman ı n ın planlanmas ı, IRSIS, brüt kar, optimum bitki deseni, doğrusal programlama Optimum Crop Pattern and Irrigation Scheduling with Adequate and Limited Water Supply in GAP-F ırat Irrigation District Abstract: GAP project arsa has a great agriculture potential according to its climate and soil properties. At the end of the project approximately 1. billion ha will be irrigated. For effıcient use of the soil and water resources, it is important to determine the optimum crop patterns in the irrigated areas. The study aims to settle irrigation scheduling of crops and optimum crop pattern under adequate and limited water supply conditions at a small-scale farm in F ırat Irrigation District. For that purpose, irrigation scheduling and gross return values of each crop has been calculated. Linear programming has been used to determine optimum crop pattern for the farm. Key Words: evapotranspiration, irrigation scheduling, IRSIS, gross return, optimum crop pattern, linear programming Giriş Sulama suyu kapasitesinin yetersiz ancak sulanabilecek özellikteki alan ın fazla ve sulama suyunun pahal ı olduğu durumlarda, daha ça ğda ş bir sulama teknolojisinin seçilmesi yan ında, k ıs ınt ı l ı sulama uygulamas ına geçilebilir. K ıs ınt ı l ı sulamada, bitkisel üretimde maksimum verimin elde edilmesi yerine, uygulanacak sulama suyu miktar ında k ıs ınt ı yap ılarak bir miktar verim azalmas ına izin verilmekte, ancak ayn ı suyla daha fazla alan ın sulanmas ı ve birim sudan daha fazla gelir elde edilmesi mümkün olmaktad ır (Tekinel ve Kanber 1979, Y ıld ır ım ve ark.1995). Ara şt ırmac ılar, sulama sisteminin k ıs ıtl ı suya göre planlanmas ı durumunda, enerji, su ve sermaye ihtiyaçlar ında önemli azalmalar sağlanarak i şletme gelirinin artabilece ğini belirtmektedirler (English ve Nuss 192). Kıs ıtl ı su uygulamas ı yapan i şletmelerin yeterli su uygulamas ına oranla birim alana daha dü şük gelir, ancak uygulanan birim su ba şına daha yüksek gelir elde ettikleri belirtilmektedir (English 1990, English ve ark.1990). Sulama programlamas ının amac ı, mevcut toprak, bitki ve iklim koşullar ında sulama say ısının, sulama zaman ının ve her sulamada uygulanacak sulama suyu miktar ının bulunmas ıdır. Sulama programlamas ı, yeterli ve yetersiz su ko şullar ında, su ve toprak kaynaklar ın ı n optimum bir şekilde kullan ılmas ı ve üretimin artt ı r ılmas ı aç ıs ından önem ta şı maktad ır (Stewart ve Hagan 1973, Martin ve Heermann 194). Sulama suyu kapasitesi yetersiz olan bir i şletmede, k ıt su kayna ğı ile en yüksek gelirin elde edilebilmesi için, hangi bitkilerde hangi oranda k ıs ıtl ı su uygulamas ı veya hangi bitkilere k ısınt ı yap ılmadan yeterli su verilmesi gerekti ği, k ıs ıtl ı sulamada brüt kar de ğerleri ve i şgücü, su ihtiyaçlar ı vb. kullan ılarak doğrusal programlama yöntemi ile bulunabilmektedir (Mannocchi ve Mecarelli 1994, Kodal 1996). Bu araşt ırman ın amac ı, araşt ırma alan ı olarak seçilen F ırat sulama birli ğindeki küçük ölçekli (40 da) bir tar ım işletmesinde, yeterli ve k ıs ıtl ı sulama suyu koşullar ı nda, i şletme gelirinin en yüksek olaca ğı optimum bitki deseninin belirlenmesidir. Materyal ve Yöntem Araşt ırma alan ı olarak seçilen Şanl ıurfa-harran Ovas ı I. k ıs ım sulama alan ında yer alan F ırat sulama 'Ankara Üniv. Ziraat Fak. Tar ımsal Yap ılar ve Sulama Bölümü-Ankara

150 TARIM BILIMLERI DERGISI 2001, Cilt 7, Say ı 3 birli ğindeki tar ım işletmeleridir. Sulaman ın 1995 y ı l ında başlad ığı sulama birli ği alan ı n ın denizden yüksekli ğ i yakla şık 450 m'dir. Sulama birli ğinin net alan ı 7410 dekard ı r. Bu alan ın 64724 dekar ı sulu, 53 dekar ı ise kuru tar ım alan ı d ır. Birlik alan ı Urfa Ana Kanal sisteminin memba taraf ındad ır. Bölgede k ışlar ilik, yazlar ise s ıcak ve kurak geçer. Ya ğışlar en çok kış ve ilkbahar ba şlang ıc ında görülür. Birlik alan ında topraklar a ğır bünyelidir (Karaca 2000). Harran Ovast genellikle polikültür tar ıma uygun olmas ına rağmen, yağış miktar ı n ın az, mevsimlere da ğı l ışı n ın çoğu bitkinin yeti şme periyoduna rastlamamas ı ve dü şük oransal nem, baz ı bitkilerin yeti ştirilmesini k ıs ıtlamaktad ır ( Şelli 1996). Yörede yap ılan ara şt ırmada belirtilen i şletme büyüklük gruplar ı incelenmi ş ve küçük i şletme (0-50 da) s ı n ıf ında yer alan ve büyüklü ğü 40 da olan tar ım i şletmesi bu çal ışmada esas al ı nm ışt ı r ( Şelli 1996). Çal ışmada yap ılan i şlemlere ili şkin s ıralama Şekil 1'de verilmi ştir. Şekilde görüldüğü gibi önce yeti ştirilecek sulu ve kuru ko şullarda yeti ştirilen bitkiler seçilmi ş ve iklim faktörlerinden yararlan ılarak referans su tüketimi (ETo) ve bitki su tüketimi (ET) de ğerleri Penman FAO Modifikasyonu yöntemiyle ve IRSIS yaz ı l ı m ı yard ı m ıyla hesaplanm ışt ı r (Raes ve ark.19). Yörenin iklim ko şullar ı ve pazar durumu dikkate al ı narak, Şekil 1'de görüldü ğü gibi, yörede tar ı m ı yap ı lan yedisi sulu, üçü kuru ve ikisi Il. ürün olmak üzere 12 bitki seçilmi ştir. Tar ım alanlar ında toprak bünyesinin çoğunlu ğunun killi bünyeye sahip olmas ı nedeniyle ara şt ırmada tek toprak bünyesi kabul edilmi ştir. Topra ğı n kullan ılabilir su tutma kapasitesi 10 mm/m, infiltrasyon h ız ı ise 350 mm/gün olarak al ınm ışt ı r (Bilgel ve ark.1997). Bu hesaplamalar için gerekli olan kc bitki katsay ı lar ı, ky verim faktörleri, bitki etkili kök derinli ği, sulamaya başlanacak toprak nem düzeyi gibi bitki dosyas ı bilgileri, ilgili yay ınlardan yararlan ılarak haz ı rlanm ışt ı r. Ara şt ırmada mevsimlik su k ıs ıt ı uygulanm ışt ır (Doorenbos ve Pruitt 194, Doorenbos ve Kassam 196, Ailen ve ark.199). Araşt ı rmada bitki su ihtiyac ı n ın tamamen kar şıland ığı duruma ilave olarak, bitki su ihtiyac ı n ın bir k ısm ı n ı n karşı land ığı duruma ili şkin bitki su tüketimi ve sulama programlar ının elde edilmesi amaçlanm ışt ır. Verilen sulama ihtiyac ı n ı kar şılama durumuna göre Şekil 1'de Bitkiler: Biber Domates Karpuz Pamuk Patl ıcan Ayçiçeği il Soya Il Arpa-sulu Buğday-sulu Arpa-kuru Buğday-kuru Mercimek-kuru Toprak Verilen Verim ve Ürün Fiyat ı ETo(Penman-FAO) IRSIS ET IRSIS Bitki Baz ında Sulama Zaman Planlar ı iklim Vadeli Sulama Suyu Miktar ı Seçenekleri : S1 %100 Optimum S2 %0 K ıs ıtl ı S3 %60 K ısıtl ı S4 %40 Kıs ıtl ı Üretim Girdileri ve Masraflar İşletme Alan ı Brüt Kar Değerleri Optimum Bitki Deseni ve İşletme Geliri WINQSB Işletmenin Su Kayna ğı Kapasitesi Seğenelderi: K1 : %100 Yeterli K2 : %90 Kapasite K3 : %0 Kapasite K4 : %70 Kapasite K5 : %60 Kapasite K6 : %50 Kapasite K7 : %40 Kapasite K : %30 Kapasite K9 : %20 Kapasite K10: %10 Kapasite K11 : Kuru Tar ı m Şekil 1. Çal ışmaya ilişkin ak ış şemas ı

SELENAY, M. F."GAP-F ı rat sulama birli ğinde yeterli ve k ıs ıtl ı sulama suyu koşullar ı nda sulama programlamas ı ve optimum bitki deseni" 151 belirtilen 4 seçenek (optimum sulama ve bu su miktar ı n ın 40' ını verildi ği k ısıtl ı sulama programlar ı ) olu şturulmu ştur. önce yeterli su n çözüm al ınarak gerekli su miktar ı (%100) elde edilmi ş, daha sonra bu su miktar ın ın % 0, % 60 ve % 40'1 al ınarak k ısıtl ı sulama suyu miktarlar ı hesaplanm ış ve bunlara uygun k ısıtl ı sulama programlar ı elde edilmi ştir. Bitkiler baz ında optimum ve k ısıtl ı sulama koşullar ında brüt kar, er bir üretim faaliyeti itibariyle elde edilen gayri safi üretim de ğe bu faaliyetler için yap ılan özel değ i şen masraflar ın ç ıkar ılmas ı sonucu belirlenmi ştir (Koda! 1996, Ş 1996, Koral ve Altun 2000). Verime göre değ i şen üretim masraflar ı, gerçek verimin maksimum yerime e şit oldu ğu S1 konusu için hesaplanm ış, yetersiz su koşu (S2, S3), bu de ğer ve verim oran ı (Ya/Ym) kulla gerçek verim için yerime göre de ğ işen üretim ma elde edilmi ştir. Bitkiler için brüt kar de ğerleri aile i şgücünün yeterli olaca ğı varsay ılarak hesaplanm ış, bu nedenle i şgücü masraf ı göz önüne al ınmam ışt ır. Ancak, i şletmede aile işgücünün yeterli olmamas ı durumunda d ışar ıdan i şgücü teminine olanak sa ğlanmas ı için modelde ilave i şgücü değ işkenleri kullan ılm ış (Kodal 1996) ve belirlenecek desene göre ilave i şgücü ihtiyac ı ortaya ç ıktığında bunun masraf ı göz önüne al ınm ışt ı r. Araşt ırmada, ele al ınan tar ım işletmesi için su kaynağı kapasitesinin yeterli ve yetersiz oldu ğu koşullarda, optimum bitki deseninin bulunmas ında doğrusal programlama tekni ği kullan ı lm ışt ır (Erku ş ve Demirci 1996, Halaç 93, Karayalç ın 1993, Öztürk 1992, Tulunay 1992, Tunal ıgil ve Eker 197, Esin 194). Oluşturulan doğrusal programlama modellerinin çözümünde WINQSB bilgisayar yaz ı l ımından yararlan ılm ışt ı r. I şletmenin su kayna ğı kal aç ısı ndan al ı nan 11 seçenek Şekil 1'de verilmi ştir. Şekilde görüldüğü gibi K1, maksimum gelirin elde edilece ği optimum bitki deseninin ihtiyac ı kadar su kayna ğına sahip olan i şletmeyi ifade etmektedir. K2,..K10 ise, su kayna ğı kapasitesi, i şletmenin su ihtiyac ından belirli oranlarda daha az olan i şletmeleri, K11 ise kuru tar ı m işletmesini 1 etmektedir. Her bir su kapasitesi için ayr ı ayr ı doğı programlama modeli oluşturularak çözüm al ı nm ış ve optimum bitki deseni elde edilmiştir (Kodal 1996). Bulgular ve Tart ışma Yeterli ve k ıs ıtl ı su koşullar ında çal ışmada ele al ı nan bitkiler için elde edilen sulama programlar ından biri (patl ıcan) örnek olarak Çizelge 1' de verilmi ştir. Optimum sulama koşullar ında toplam uygulanan sulama suyu miktar ı 1127.2 mm, gerçek su tüketiminin maksimum su tüketimine oran ı 1.00'dir, dolay ısıyla gerçek verim (Ya), maksimum yerime (Ym) e şittir. S2 çözümü al ı n ırken, sulama suyunun 1127 x 0.0 = 902 mm 'ye e şit veya yak ın olmas ı sağlanm ışt ır. Geli ştirilen sulama program ında toplam 93.9 mm sulama suyu uygulanm ış olup hesaplanan 902 mm'lik de ğerle aras ındaki fark çok azd ır (% 1'in alt ında). Bitki su stresi ile kar şılaşt ığından Ya/Ym = % 7.5 olarak elde edilmi ştir. S3 çözümünde ise Ya/Ym = % 57.1 olmu ştur. Ara şt ırmada elde edilen sulama programlar ı n ın sonuçlar ı Çizelge 2'de özetlenmi ştir. Çizelgede sulama programlar ına ili şkin mevsimlik sulama suyu miktar ı (I), sulama say ısı (N) yan ında Ya/Ym de ğerlerinden yararlan ılarak hesaplanan gerçek verim (Ya) ve brüt kar değerleri de verilmi ştir. Değerler incelendi ğinde, bitkiye verilen sulama suyu miktar ı azald ıkça sulama say ıs ında, Çizelge 1. Patl ıcan için yeterli ve k ısıtl ı su koşullar ında geliştirilen sulama programlar ı Sulama koşullar ı Sulama no Sulama tarihi Su miktar ı (mm) I * (mm) SA * (gün) VO * (%) S1 1127.2 100 (%100) (Opt.) LO D D O) C) " ("t ir) (I) N. ) O NN NN N R R1 IC's-J 23 23 23 23 23 23 23 23 6. lö Ci Ö: 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 53 g g g g 23 2 1:1) re. g 3 Eı=-1 <-1 g g cl ao op oı uı clı ('),..., o cl cı oı uı ocı rı ev (D CD. <t C»! 51 51 g 51 g g k 59 59 53 k k Q g 59 Q z:7- g 00 Q, U) UD <t <t <t <t <t <t <T,r,t,t,t,t,t,r,r,t u) u) u) u) QD OD S2 93.9-7.5 (%0) 16 (K ıs ıtl ı) 12 co O O 93 S3 673.2 (%60) (K ısıtl ı) * t : Toplam su miktar ı SA : Sulama aral ığı VO : Verim oran ı (Ya/Ym) 3 23 23 6: rci Ö, 23 23 29 Nv c5 cv u5 k, CJ,f,f,t 0 f. 0 f- 9 9 10 11 12 E, co C4 C I CV,r o 57.1

152 TARIM B İ L İ MLER İ DERG İ S İ 2001, Cilt 7, Say ı 3 Çizelge 2. Bitkiler için elde edilen sulama program ı sonuçlar ı ile gerçek verir ve brüt kar değerleri Değişken no Bitki çeşidi ve su miktar ı I * (mm) Arpa-Optimu. Arpa-%0 71.0 Arpa-%60 53.0 Arpa-%40 36.0 Buğday-Optimum 312.9 Buğday-960 24.0 Buğday-%60 17.9 Buğday-%40 124.4 Biber-Optimum 1111.5 Biber-%0 93.1 Biber-%60 672.1 Domates-Opt. 1240.7 Domates-% g9.3 Domates-%6 743.1 Karpuz-Optimum 946.9 Karpuz-%0 755.7 Karpuz-%60 570.5 Pamuk-Optimum 1022.2 Pamuk-%0 14.6 Pamuk-%60 615.7 Patl ıcan-opt. 1127.2 Patl ıcan-960 93.9 Patl ıcan-%60 673.2 Ayçiçeği II-Opt. 717.9 Ayçiçeği II-%0 573.4 Ayçiçeği II-%60 434.4 Soya II-Optimum 60. Soya II-%0 45.0 Soya II-%60 364.4 Arpa-Kuru - Buğday-Kuru - Mercimek-Kuru - N * (adet) ti * I : Toplam sulama suyu miktar ı, N :Sulama say s ı, Ya : Gerçek verim Ya* (kg/da) Brüt kar 106TUda 0. CO op. 0. eq c».. "-. es4 CD.. Ch, Q, 00 e, 0, CO 010. 3 F3 F4 i",3 Q Q C5 2 9 W OD r OD {13 ;?. g N e N N N e- verimde ve brüt kar de ğerlerinde azalma görülmektedir. Değerler yeterli su (S1) konular ı için incelendi ğinde, 2000 y ı l ı fiyatlar ına göre ortalama y ılda en karl ı bitkinin patl ıcan oldu ğu, bunu biber, domates ve karpuz bitkilerinin izledi ğ i görülmektedir. Yeterli su kapasitesine sahip i şletme (K1) için kurulan doğrusal programlama modeli Çizelge 3'de verilmiştir. Sulu ve kuru tar ım için bitkilere ili şkin maksimum ekili ş oranlar ı göz önüne al ınmam ış, ancak münavebe aç ısından % 50 tah ıl, % 50 di ğer sulu bitkiler kabulü yap ı lm ış, ayr ıca kuru veya sulu tah ıldan sonra Il. ürün göz önüne al ınm ışt ı r. i şgücü kapasitesine ili şkin k ısıtlarda, de ğ işkenlerin katsay ılar ı olarak her bir bitkinin ayl ık ihtiyaç duydu ğ u işgücü miktarlar ı, kapasite değeri olarak ise, aile i şgücü kapasiteleri ile o dönemde geçici i şgücü teminine ili şkin değ işkenin toplam ı kullan ı lm ışt ır. Onar günlük dönemlere ilişkin sulama suyu k ısıtlar ında değ işkenlerin katsay ılar ı olarak her bir bitkinin o dönemde ihtiyaç duydu ğu sulama suyu miktarlar ı, kapasite de ğerleri olarak ise, yeterli su koşulu için ihtiyaç duyulabilecek miktardan daha büyük bir say ı al ınm ışt ır. Modelin çözümü ve optimum bitki deseninin elde edilmesinden sonra, bu desen için pik dönemde ihtiyaç duyulan su kayna ğı kapasitesi (m 3/on gün) (K1) elde edilmi ştir, i şletmenin sulama suyu kapasitesinin yetersiz oldu ğu koşullarda (K2, K3, K4, K5, K6, K7, K, K9, K10, K11) ise, K1 için elde edilen su kapasitesinin Şekil 1'de verilen oranlar ile çarp ılmas ı sonucunda bulunan de ğerler, modeldeki su kayna ğı kapasitesi de ğerlerini oluşturmuştur. Araşt ırmada benzer şekilde oluşturulan doğrusal programlama modellerinin çözümü sonucunda yeterli ve yetersiz su kayna ğı kapasitesi ko şullar ında elde edilen optimum bitki desenleri ve i şletme gelirleri Çizelge 4'de verilmi ştir. K1(%100, yeterli su kapasitesi) için verilen optimum bitki deseninde 20 da bu ğday ve 20 da patl ıcan ile 20 da soya ikinci ürün görülmektedir. Her iki bitki de modeldeki münavebe k ıs ıt ının izin verdi ği en üst düzeyde bitki deseninde yer alm ışlard ır. Yeterli su için elde edilen optimum bitki deseninde bütün bitkilerin su ihtiyac ı n ı n tam olarak karşıland ığı S1 konusu yer alm ışt ır. i şletme sulama suyu kapasitesinin %90'a dü ştüğü K2 konusunda soya ll'de yeterli su yan ında k ıs ıtl ı su konusu da desene girmiştir. I şletmenin su kayna ğı kapasitesi % 50 'ye (K6) düştüğünde, bu ğday optimum sulama yan ında k ıs ıtl ı su seçenekleri de desende yer alm ışt ır. Kapasitenin % 10 'un alt ına dü şmesi durumunda, patl ıcan ın desendeki pay ı azalm ış, az da olsa pamuk ve karpuz desende yer alm ışt ır. Sulama suyu kapasitesinin % 10'a dü ştü ğü K10 konusunda kuru ko şullarda yeti ştirilen bitkilerin optimum bitki desenine girdi ği görülmüştür. Kuru tar ı m ı n yap ı ld ığı K11 konusunda ise münavebe nedeniyle 20 da arpa-kuru ve 20 da mercimek-kuru desende yer alm ışt ır. Su kayna ğı kapasitesi azald ıkça, ikinci ürün ekim alan ı da azalma göstermi ştir. Yeterli su kapasitesinde May ıs ve Eylül aylar ında i şletmenin aile i şgücü kapasitesi yetersiz kald ığı ndan geçici işgücü ihtiyac ı ortaya ç ıkm ışt ır. Su kayna ğı kapasitesi % 30'a dü ştüğünde desen değ i ştiği için d ışardan i şgücü teminine ihtiyaç kalmam ışt ı r. Farkl ı su kayna ğı kapasitesine sahip i şletmeler gelirleri aç ıs ından incelendi ğ inde, i şletmenin sulama suyu kapasitesi azald ığında, işletme gelirinin azald ığı görülmektedir. Bu azalma miktar ı ba şlang ıçta çok az iken sonralar ı daha şiddetli olmaktad ır. Burada dikkati çeken nokta, su kayna ğı kapasitesinin % 50' ye kadar (2417 m 3 /on gün) düşmesi durumunda bile, i şletme gelirinin x 109 TL 'n ın üzerine olmas ıd ır (s ıras ıyla.96,.,.77,.59,.41 ve.19). Bu noktadan sonra, su kayna ğı kapasitesinin her % 10 azalmas ı durumunda i şletme geliri 7.09, 5.70, 4.21 ve 2.22 x 109 TL 'ye dü şmektedir. Dikkati çeken bir di ğer nokta ise, % 10 su kapasitesinde bile i şletme gelirinin %100 suya sahip i şletme gelirinin yakla şı k olarak % 25'i düzeyinde oldu ğudur. Kuru tar ım işletmesinin geliri ise yeterli su kapasitesine sahip i ş letme gelirinin yakla şık % 6 's ıd ı r. İşletme için belirlenen su kapasitesi ve elde edilen optimum bitki deseninde, i şletmede yeti ştirilen bitkilerin mevsim boyunca ihtiyaç duyduklar ı su miktar ı (m 3) ve yüzdeleri de Çizelge 4' de verilmi ştir. Bu değerler incelendi ğinde, % 90 su kapasitesine sahip i şletmenin toplam su ihtiyac ı n ın, yeterli suya sahip i şletmenin toplam su ihtiyac ının % 9 'i oldu ğu görülmektedir. ihtiyaç duyulan toplam su miktar ı azald ıkça verim de azalmaktad ı r. i şletmelerin su kayna ğı kapasitesi ile geliri aras ı ndaki ili şki Şekil 2'de, toplam su ihtiyac ı ile geliri aras ındaki ili ş ki ise Şekil 3'de verilmi ştir. Şekiller izlendi ğinde belirtilen unsurlar aras ında yüksek bir korelasyon oldu ğ u görülmektedir.

SELENAY, M. F."GAP-F ırat sulama birli ğinde yeterli ve k ısıtl ı sulama suyu koşullar ında sulama programlamas ı ve optimum bitki deseni" 153 Çizelge 3. Yeterli su kayna ğı kapasitesine sahip i şletme için doğrusal programlama modeli I. Amaç Fonksiyonu 35.1x10 6X1 + 3.35 x10 6 X2 + + 1.26x106 X32-0.5x10 6 X33-0.5x10 6 X34-0.5x106 X41 Il. K ıs ıtlar A. Ekim alan ı kısıtlar ı (da) 1. Toplam alan k ısıt ı X1 + X2 + + X23 + X30 + X31 + X32 <= 40 2. Ikinci ürün ekim alan ı k ıs ıt ı -X1--X2- - X + X24 + X25 + X29 - X30 - X31 -X32 <= O 3. Münavebe k ıs ıt ı X1+ X2 + + X >= 20 B. işgücü k ıs ıtlar ı (sa) 1. Mart : 0.05 X1 + 0.05 X2 + + 0.00 X32 X33 <= 559 2. Nisan : 2.90 X1 + 2.90 X2 + + 0.00 X32 - X34 <= 559 9. Kas ı m : 0.30 X1 + 0.30 X2 + + 0.00 X32 - X47 <= 674 C. Sulama suyu k ısıtlar ı (m 3) 1. Nisan (2. on gün) :. X1 + 0.0 X2 + + 0.0 X29 <= 5000 2. Nisan (3. on gün) : 0.0 X1 + 71.0 X2 + + 0.0 X29 <= 5000 17. Eylül (3. on gün) : 0.0 X1 + + 4. X12 + + 0.0 X29 <= 5000 Iş letm e Ge lir i, 109 TL 10 9 7 6 5 4 2 1 0 0 y = 5E-1 1x 3-9E-07x 2 + 0,005x + 0,3124 R2 = 0,9952 1000 2000 3000 4000 5000 6000 İş letme Ge liri, 109 TL 10 9 7 6 5 4 2 = -1E-13x 3 + 3E-09x2 + 0,0002x + 0,5704 1 R2 = 0,997 0 0 10000 20000 30000 40000 50000 Su Kaynağı Kapasitesi, m 3110 Toplam Su Miktar ı, m 3 Şekil 2. Su kaynağı kapasitesi ile işletme geliri ilişkisi Şekil 3. Toplam su miktar ı ile işletme geliri ilişkisi Sonuç Araşt ırma sonuçlar ı, çok dü şük su miktarlar ında bile işletme gelirinin yüksek düzeylerde tutulmas ı n ın mümkün oldu ğunu göstermektedir. Ancak bu, bitkilerin su-verim ili şkilerinin iyi bilinmesi ve mevcut sulama suyu, i şgücü ve arazi kapasitelerine göre hangi bitkinin ve hangi sulama program ının kullan ılaca ğının doğrusal programlama tekni ği ile analiz edilmesi ile mümkün olabilmektedir.

154 TARIM BILIMLERI DERGISI 2001, Cilt 7, Say ı 3 Çizelge 4. Yeterli ve yetersiz sulama suyu kapasitesi ko şullar ında elde edilen optimum bitki desenleri Değ işken Bitki çeşidi ve su Işletme su kapasitesi (%) no miktar ı K1 % 100 K2 % 90 K3 % 0 K4 % 70 K5 % 60 K6 % 50 K7 % 40 K % 30 K9 % 20 K10 % 10 X1 Arpa-Optimum 3.10.62 5.69 5.44 X2 Arpa-%0 X3 Arpa-%60 X4 Arpa-%40 14.77 11.39 X5 Buğday-Opt. 20.00 20.00 20.00 20.00 20.00 14.3 5.0.15 5.50 X6 Buğday-%0 1 4.69 0.09 X7 Buğday-%60 5.62 9.5 4.24 1.44 X Buğday-%40 X9 Biber-Opt. X10 Biber-%0 X11 Biber-%60 X12 Domates-Opt. X13 Domates-%0 X14 Domates-%60 X15 Karpuz-Opt. 1.46 X16 Karpuz-%0 0.0 X17 Karpuz-%60 X1 Pamuk-Opt. X19 Pamuk-%0 X20 Pamuk-%60 H 0.03 0.02 0.01 X21 Patl ıcan-o.t. 20.00 20.00 20.00 20.00 20.00 20.00 16.56 i 12.41.2 2.02 X22 Patl ıcan-%0 X23 Patl ıcan-%60 X24 A i e-ii-0. X25 A i e'ill-%0 X26 Ayçiçeğill-%60 X27 Soya II-Opt. 20.00 16.13 12.26.39 4.52 0.65 X2 Soya II-%0 X29 Soya II-%60 3.7 6.74 5.63 4.52 3.40 2.66 1.96 1.31 1.13 X30 Arpa-Kuru 15.70 20.00 X31 Buğday-Kuru X32 Mercimek-Kuru 20.00 X35 May ıs geçici 251.40 251.40 251.40 251.40 251.40 21.1 74.11 işgücü (sa) X39 Eylül geçici işgücü (sa) 129.20 129.12 12.24 124.12 120.01 115.9 Birinci Ürün Toplam Ekim 40.00 40.00 40.00 40.00 40.00 40.00 40.00 40.00 40.00 24.30 - Alan ı (da) ikinci Ürün Toplam Ekim 20.00 20.00 19.00 14.02 9.04 4.05 2.66 1.96 1.31 1.13 - Alan ı (da) işletme Geliri (10'' TL).96..77.59.41.19 7.09 5.70 4.21 2.22 r- 0.55 işletme Geliri, % 100 99 9 96 94 91 79 sa 47 25 6 Su Kaynağı Kapasitesi (m3/10 gün) Kullan ılan Toplam Su Miktar ı (M 3) 434 4351 367 334 2900 2417 1934 1450 967 43-4090 40035 3723 35964 3319 29737 24741 1966 13339 6056 j - Kullan ı lan Toplam Su, % 100 9 94 1 73 60 4 33 15 - K11 % O Kaynaklar Ailen, R. G., L. S. Pereira, D. Raes ve M. Smith, 199. Crop Evapotranspiration. Irrig. and Drain. Paper No: 56, Rome, 300s. Bilgel, L., Y. Sözbilici ve O. Çetin, 1997. GAP Bölgesi Harran Ovas ı Koşullar ında Kırm ız ı Mercimeğin Su Tüketimi. Top. ve Su Kay. Araş. Y ı ll ığı. KHGM. Yay. No: 102. S. 295-307. Dernek, Z. ve G. Erdem,1993. Ankara İli Beypazar ı ilçesinde Tar ım I şletmelerinde En Uygun Ürün Deseni ve Yeter Gelirli I şletme Büyüklü ğü. KHGM Ankara Araş. Ens. Md. Yay. 16/93, Ankara,119s. Doorenbos, J. ve A. H. Kassam, 196. Yield Response to Water. FAO lrrig. and Drain. Paper No: 33, Rome, 193s. Doorenbos, J. ve W.O. Pruitt, 194. Crop Water Requirements. FAO Irrig. and Drain. Paper No: 24, Rome, 144s. English, M.J. ve G.S. Nuss, 192. Designing for Deficit Irrigation. ASCE, Journal of the Irrigation and Drainage Engineering. Vol. 10, No.2, 91. English, M. 1990. Deficit Irrigation!: Analytical framework. ASCE, Journal of the Irrigation and Drainage Engineering. Vol. 116, No.3, 399-412. English, M., L. James ve C.F. Chen, 1990. Deficit Irrigation Il: Observations in Columbia Basin. ASCE, Journal of the Irrigation and Drainage Engineering. Vol. 116, No.3, 413-426.

SELENAY, M. F."GAP-F ı rat sulama birli ğinde yeterli ve k ısıtl ı sulama suyu koşullar ı nda sulama programlamas ı ve optimum bitki deseni" 155 Erku ş, A. ve R. Demirci, 1996. Tar ı msal İşletmecilik ve Planlama. Ankara Üniv. Ziraat. Fak. Yay. 1435, Ders Kitab ı 417, Ankara, 15s. Esin, A. 194. Yöneylem Ara şt ı rmas ında Yararlan ılan Karar Yöntemleri. Gazi Üniv. Yay ı nlar ı No: 41, Fen Edebiyat Fakültesi Yay ı n No: 5, Ankara,371s. Halaç, O. 193. Kantitatif Karar Verme Teknikleri(Yöneylem Araşt ı rmas ı na Giri ş). Genişletilmi ş 2. Bask ı,cilt 1, İ stanbul Üniv. Yay ın No:307, I şletme Fakültesi Yay ı n No.13, İ stanbul, 344s. Karaca, G. 2000. Harran Ovas ı nda Kar ı k ve Damla Sulama Sistemlerinin Ekonomik Yönden Kar şı laşt ı r ı lmas ı. Ankara Üniv. Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi (Bas ı lmam ış), Ankara, s. Karayalç ı n, İ. 1993. Yöneylem Ara şt ı rmas ı, Hareket Ara şt ı rmas ı, Operations Research, Kantitatif Planlama ve Karar Verme Yöntemleri. Geni şletilmi ş 3. Bask ı, Menteş Kitabevi, İstanbul, 66s. Kodal, S. 1996. Ankara-Beypazar ı Ekolojisinde Yeterli ve K ıs ıtl ı Su Koş ullar ında Sulama Programlamas ı, İşletme Optimizasyonu ve Optimum Su Da ğıt ı m ı. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yay ı n No :1465, Ankara, 69s. Koral,A. İ. ve A. Altun, 2000. Türkiye'de Üretilen Tar ı m Ürünlerinin Üretim Girdileri Rehberi. Köy Hizmetleri Genel Müdürlü ğ ü Yay ı n NO: 104,Rehber No: 16, Ankara, 360s. Mannocchi, F. ve P. Mecarelli, 1994. Optimization Analysis of Deficit Irrigation Systems. ASCE, Journal of the Irrigation and Drainage Engineering, Vo.120, No.3: 44-503. Öztürk, A. 1992. Yöneylem Ara şt ı rmas ı. Geni şletilmi ş III.Bask ı, Uludağ Üniversitesi Güçlendirme Vakf ı, Yay ı n No: 5, 364s. Raes, D., H. Lemmens, P. Van Aelst, M. Vanden Blucke ve M. Smith, 19. IRSIS, Irrigation Scheduling Information System. Reference Manuel 3. Faculty of Agricultural Science, Katholieke Universite it Leuven, Belgium. Stewart, J. I. ve R.M. Hagan, 1973. Functions to Predict Effects of Crop Water Deficits, Journal of Irrigation and Drainage Division, ASCE, Proceedings Paper 10229, 99 (4): 421-439. Şelli F, 1996. Ş anl ı urfa İli Merkez ilçe Tar ım i şletmelerinde Optimal İşletme Organizasyonlar ı ve Yeter Gelirli İşletme Büyüklüğü, Köy Hizmetleri Genel Müdürlü ğ ü A.P.K. Dairesi Başkanl ığı Toprak ve Su kaynaklar ı Şube Müdürlü ğ ü, Toprak ve Su Kaynaklar ı Araşt ı rma Y ı ll ığı, Ankara. Tekinel, O. ve R. Kanber, 1979. Çukurova Ko şullar ında K ı s ı nt ı l ı Su Kullanma Durumunda Pamu ğun Su Tüketimi ve Verimi. Tarsus Bölge TOPRAKSU Ara ş. Ens. Md.. Yay ı nlar ı : 9/4, Tarsus, 39s. Tulunay, Y. 1991. Matematiksel Programlama ve Uygulamalar ı. İ kt. Ens. Yay. No: 137. İşletme Tunal ıgil, B.G. ve B. Eker, 197. Tar ımsal Mekanizasyonda Sistem Analizi. Ankara Üniv. Zir. Fak. Yay ı nlar ı :1050, Ders Kitab ı :306, Ankara, 140s. Y ı ld ı r ı m, O., S. Kodal, M.F. Selenay, Y.E. Y ı ld ı r ı m, 1995. K ı s ıtl ı Sulaman ın M ısır Verimine Etkisi. 5. Ulusal Kültürteknik Kongresi Bildirileri, Kültürteknik Derne ği, Ankara, s: 347-365. Martin, D.L. ve D.F., Herrmann, 194. Scheduling to Maximize Profit from Deficit Irrigation. ASAE No. 4-2607, 30 s.

ANKARA ÜNIVERSITESI ZIRAAT FAKÜLTESI TARIM B İL İMLERİ DERG İS İ YAYIN İLKELERİ 1. Dergide tar ım bilimleri alan ı nda yap ılm ış özgün ara şt ırmalar yay ı nlan ı r. 2. Dergide yay ınlanacak eserler Türkçe, Ingilizce, Almanca ya da Frans ızca dillerinden birinde yaz ı labilir. 3. Dergiye gelen eserin bas ım' öncesinde hakem görü şü al ı n ır. Yay ı n komisyonuna gönderilen makalenin dergide yay ınlanabilmesi için Yay ı n Kurulunca bilimsel içerik ve şekil bak ı m ı ndan uygun görülmesi ve hakemler taraf ı ndan kabul edilmesi gerekir. Yay ı nlanmas ı uygun bulunmayan eser yazar ı na/yazarlar ına geri gönderilir. 4. Dergide yay ı nlanacak eserin daha önce hiçbir yay ın organ ında yay ınlanmam ış ya da yay ı n hakk ı n ın verilmemi ş olmas ı gerekir. 6. Yay ınlanmas ı istenen eser uerg ı ye, Microsoft Word Windows program ında, Arial yaz ı karakterinde yaz ılarak, disketiy ıe birlikte, 1 bilgisayar ç ı kt ısı, 2 fotokopi olmak üzere toplam 3 nüsha gorderilir. 6. Dergide yay ı nlanan eserin yazar ı na/yazarlanna 5 (be ş) adet ücretsiz ayr ı bask ı verilir. 7. Yazar soyadlar ı n ı n son harfi üzerine rakam koyularak adresleri ilk sayfan ın alt ı nda dipnot olarak verilir.. Yap ı lan çal ışma bir kurum/kurulu ş taraf ından desteklenmi ş ya da doktora/yüksek lisans lezinden haz ı rlanm ış ise, bu durm ilk sayfan ı n alt ında dipnot olarak verilir. 9. Dergiye göndirilecek eser; Özet, Abstract, Giri ş, Materyal ve Yöntem, Bulgular ve Tart ışma, Sonuç, Teşekkür (gerekirse), Kaynaklar şeklinde düzenlenir. 10. Dergiye gönderilecek eser, A4 normunda birinci hamur ka ğıda, 170 x 250 mm'lik alan ı kapsayacak şekilde ortada 0,5 cm bo şluk b ı rak ı larak,25 cmlik iki sutun halinde haz ı rlanmak ve sayfay ı geçmemelidir. 11. Eser hangi dilde yaz ı l ırsa yaz ı lsın, Türkçe özet ve Ingilizce abstract içermeli, özetlere ayn ı dilde başl ı k koyulmal ı ve 200'er kelimeyi geçmemelidir. Özetler, 15 cm'iik tek seitun halinde punto ve 1 aral ık ile yaz ılmal ı d ır. 12. Metin, 9 punto ve 1 aral ı k ile yaz ılmal ıd ır. Şekil, grafik, fotoğraf ve benzerleri " Şekil", say ısal değerler ise "Çizelge" olarak belirtilir ve metin içerisine yerleştirilir. Şekil ve çizelgelenn eni 7,5 cm ya da 15,5 cm'yi geçmemelidir. Şekil, çizeige ve kaynaklar da kullan ı lan had büyüklüğü punto olmal ı d ı r. 13. Eserde yararlan ı lan kaynaklara ili şkin yaz ı m yazar ve y ı r yöntemine göre yap ı l ı r. Üç ya da daha fazla yazar ın kayna ğı ifade edilmek istenirse "ve ark." k ısaltmas ı kullan ı l ır, "Kaynaklar bölümünde tüm yazarlar belirtilir. 14. Sözlü görü şmeler ve yay ı nlanmam ış eserlere ait bildirimler, kaynak olarak kuilan ı lmamal ıdor. 15. Kaynaklar listesi ilk yazar ı n soyad ı na göre alfabetik olarak düzenlenir. Yararlan ılan kaynak dergiden al ı nm ışsa; Yetişmeyen, A., N. Ar ıöz, 1995. Farkl ı koyulaşt ırma oran ı ve kurutma s ıcakl ığı nda elde edilen yay ı kart ı tonunun kalite kriterlerinin belirlenmesi. G ıda 20 (2): 117-122. kitaptan al ınm ışsa; Düzgüneş, O., T. Kesici, O. Kavuncu ve F. Gürbüz, 197. Araşt ı rma ve Deneme Metodlar ı (istatistik Metodlar ı Il). Ankara Üniv. Zir. Fak. Yay. No. 1021, 31 s., Ankara. kitab ın bir bölümünden al ı nm ışsa; F ıratl ı, Ç. 1993. Ar ı Yetiştirme. "Ed. M.Ertu ğrul. Hayvan Yeti ştirme (Yeti ştiricilik)", s. 239-270, Ankara. anonim ise; Anonim, 1993. Tar ım İstatikleri Özeii 1991. T.C. Ba şbakanl ı k Devlet istatistik Enstitüsü, Yay ı n No. 1579, Ankara. internet ortam ı ndan http://v~newsei.ni ıst.cornins/9022/features.html olarak verilmelidir. 16. Bas ı m ı na karar verilen ve düzeltme için yazar ı na/yazarlar ı na gönderilen eserde, ekleme ya da ç ı karma yap ı lamaz. 17. Yay ın süreci tamamlanan eserler geliş tarihi es.-2,, al ı narak yay ı nlan ı r. 1. Bir yazar ı n, ayn ı say ıda ilk isim olarak 1 (bir), ikinci ve di ğer isim s ıras ında 1 (bir) olmak üzere toplam 2 (iki) eseri bas ı labilir. 19. Yay ınlanan eserin tüm sorumlulu ğu yazadyazarlar ına aittir.