Soyanın agronomik parametreleri ile toprağın bazı fiziksel ve kimyasal özellikleri arasındaki doğrusal regresyon ilişkilerin belirlenmesi

Year 2020, Volume: 35 Issue: 1, 77 - 87, 14.02.2020

İmanverdi Ekberli , Nalan Kars

https://doi.org/10.7161/omuanajas.641480

Abstract

Bu çalışmanın amacı, Çarşamba Ovası’nda yetiştirilen soya bitkisinin verim
parametreleriyle (bitki boyu, bin tane ağırlığı ve tane verimi) toprakların
bazı fiziksel ve kimyasal özellikleri arasındaki korelasyon ilişkilerine dayanarak,
bu özellikler arasında regresyon modellerin oluşturulması ve elde edilen
modellerin ova topraklarında bitki veriminin tahmininde uygulanabilirliğinin
belirlenmesidir. Bu amaçla, ovanın
çiftçiler tarafından soya tarımı yapılan arazilerinden toprak ve bitki
örnekleri alınmıştır. Bitki boyu
ile kil, hacim ağırlığı (Db), elektriksel iletkenlik (EC), organik madde (OM),
azot (N), potasyum (K), bitkiye yarayışlı su (BYS), solma noktası (SN)
parametreleri arasındaki regresyon modeli istatistiksel olarak anlamlı
(p=0.091), belirleme katsayısı (R= 0.766) yüksek; bin tane ağırlığı ile OM, Db,
kum, silt, kireç (CaCO₃), katyon değişim kapasitesi (KDK), N, fosfor
(P), K, sodyum (Na), tarla kapasitesi (TK), SN parametreleri arasındaki model
istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptanmamış, belirleme katsayısı (R=
0.782) yüksek; tane verimi ile OM, KDK, N, P, bakır (Cu), kil, kum, BYS, TK
parametreleri arasındaki modelin performansı çok yüksek (R= 0.853; p= 0.029)
olarak belirlenmiştir. Verim parametreleri ile toprakların fiziksel ve kimyasal
özellikleri arasındaki regresyon modellerin geçerliliğinin belirlenmesinde
belirleme katsayısı (R), hata kareler ortalamasının karekökü (HKOK), uygunluk
indeksi , modelin etkinliği (ME) birlikte değerlendirilmiştir. Elde edilen
regresyon modellerin, ova topraklarında yetiştirilen soya bitkisinin verim
parametrelerinin tahmin edilmesinde uygulanabilirliği mümkün gözükmektedir.

Keywords

Bitki boyu, bin tane ağırlığı, toprak özellikleri, regresyon modeller, verim

Creation of Liner Regression Models Between Yield Parameters of Soybean Plant and Some Physical and Chemical Properties of Soil

Abstract

The
aim of this study was to develop regression models on the basis of correlation
between yield parameters of soybean (plant height, thousand seed weight, and
yield) and some physical and chemical characteristics of soils and to determine
applicability of obtained models in estimation of plant yield grown in soils of
Çarşamba Plain. Soil and plant samples were taken from farmer’s fields in the
plain. Regression models between soybean plant height and soil properties of
bulk density (BD), electrical conductivity (EC), organic matter (OM), nitrogen
(N), potassium (K), wilting point (WP), available water content (AWC) and clay
yielded high coefficient determination (R= 0.766) and was significant
(p=0.091); Model between thousand seed weight and OM, BD, sand, silt, lime
(CaCO₃), cation exchange capacity (CEC), N, phosphorus (P), K,
sodium (Na), field capacity (FC) and WP, resulted in R=0.782 and was
insignificant; and model between seed yield and OM, CEC, N, P, copper (Cu),
clay, sand, AWC, and FC yielded R= 0.853 and it was highly significant (p=
0.029). Determination coefficient (R), root mean square error (RMSE), index of
agreement (d), model efficiency (ME) were evaluated together to determine the
validity of regression models. In general, statistical parameters were within
validity limits. The results suggested that the developed regression models can
be applied in the estimation of yield parameters in soybean grown in study
area.

Keywords

Plant height, Properties of soils, Regression models, Thousand seed weight, Yield

References

• Alexandrov, V.A., Hoogenboom, G., 2000. The impact of climate variability and change on crop yield in Bulgaria. Agricultural and Forest Meteorology, 104(4): 315-327.Anonim, 1984. Samsun İli Arazi Varlığı. T.C. Tarım Orman ve Köy İşleri Bakanlığı, Toprak Su Genel Müdürlüğü Yayınları, İl Rapor No: 55; Genel Yayın No: 748, Ankara. Anonim, 2013. Tarımsal Değerleri Ölçme Denemeleri Teknik Talimatı, Buğday (Triticum spp.). Tohumluk Tescil ve Sertifikasyon Merkez Müdürlüğü. (http://www.tarim.gov.tr/BUGEM/TTSM/Belgeler/Tescil/Teknik%20Talimatla), (Erişim tarihi: 25.01.2019).Anonim. 2016. Türkiye İstatistik Kurumu Temel İstatistikler. http://www.tuik.gov.tr (Erişim Tarihi: 17.04.2017).Anonymous, 1954. U.S. Salinity Laboratory Staff. Diagnosis and Improvement of Saline and Alkaline Soils. (Ed L.A. Richards). USDA Agriculture Handbook No: 60, U.S. Goverment Printing Office, Washington.Arıoğlu, H. 2000. Yağ Bitkileri Yetiştirme Ve Islahı. Ders Kitapları Yayın No:A-70C. Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi Genel Yayın No:220, Adana.Arslanoglu, F., S. Aytac and E. Karaca, 2005. The Determination of yield criteria of some soybean (Glycine max L.) varieties sowed in Samsun and Sinop locations for second crop production. The Sixth Field Crops Congress of Turkey. In: M. Karaca and M. Bilgen (Editors), Proceeding, vol I: 387-392.Ay, B. 2012. Türkiye’de ıslah edilmiş yeni soya (Glycine Max. L. Merrill) çeşitlerinin Orta Karadeniz Bölgesi koşullarında verim ve kalite performanslarının belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarla Bitkileri Anabilim Dalı, 51, Samsun.Bayraklı, F., 1987. Toprak ve Bitki Analizleri. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Yayınları, No:17, Samsun.Bayraklı, F., Ekberli, İ., Gülser, C., 1999. Azerbaycan Mil ovası topraklarının verimlilik düzeylerinin deneysel ve matematiksel olarak değerlendirilmesi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 14(2): 138-153.Black, C.A., 1965. Methods of Soil Analysis Part I-Physical and Mineralogical Methods. Soil Science Society of America, No: 9, USA.Bouma, J., Van Lanen, H.A.J., 1987. Transfer functions and threshold values: from soil characteristics to land qualities. In Proceedings of the International Workshop on Quantified Land Evaluation Procedures, Washington, DC, USA, pp.106-110. Budka, A., Lacka, A., Gaj, R., Jajor, E., Korbas, K., 2015. Predicting winter wheat yields by comparing regression equations. Crop Protection, 78: 84-91.Campbell, G.S., Shiozawa, S., 1992. Prediction of hydraulic properties of soils using particle-size distribution and bulk density data. In: Van Genuchten, M.T., Leij, F.J. and Lund, L.J. (Eds.). Proceedings of International Workshop on Indirect Methods for Estimating the Hydraulic Properties of Unsaturated Soils. University of California, Riverside, pp. 317-328.Çetin, H. 2010. Soyada fosforlu gübrelemenin verim ve kalite unsurlarına etkilerinin belirlenmesi ve Konya yöresinde soya için uygun fosfor dozunun tespit edilmesi. Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarla Bitkileri Anabilim Dalı. Konya.Demiralay, İ., 1993. Toprak Fiziksel Analizleri. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları No: 143, Erzurum. Dengiz, O., Ekberli, İ., 2017. Bazı vertisol alt grup topraklarının fizikokimyasal ve ısısal özelliklerinin incelenmesi. Akademik Ziraat Dergisi, 6(1): 45-52.Dorsey, J.W., Hardy, L.C., 2018. Sustainability factors in dynamical systems modeling: Simulating the non-linear aspects of multiple equilibria. Ecological Modelling, 368: 69-77Dotlacil, L., Toman, K., 1991. Testability of the yield of different wheat varieties. Rostlinna Vyroba, 37:33-38.Ekberli, İ., Dengiz. O., 2016. Bazı inceptisol ve entisol alt grup topraklarının fizikokimyasal özellikleriyle ısısal yayınım katsayısı arasındaki regresyon ilişkilerin belirlenmesi. Toprak Su Dergisi, 5(2): 1-10.Ekberli, İ. ve Kerimova, E. 2005. Azerbaycan’ın Şirvan bölgesinde sulanan killi bir toprağın bazı fiziksel-kimyasal parametrelerinin değişimi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 20(3): 54-59.Gülser, C., 2004. Tarla kapasitesi ve devamlı solma noktası değerlerinin toprakların fiziksel ve kimyasal özellikleriyle ilişkili pedotransfer eşitliklerle belirlenmesi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 19(3): 19-23.Gülser, C. and Candemir, F. 2014. Using soil moisture constants and physical properties to predict saturated hydraulic conductivity. Eurasian Journal of Soil Science 3(1): 77-81.Gülser, C., Ekberli, I., Candemir F., 2016. Spatial variability of soil physical properties in a cultivated field. Eurasian Journal of Soil Science, 5(3): 192-200.Hallauer, A.B., Miranda Fo, J.B., 1987. Quantitative Genetics in Maize Breeding. Lowa State University. Press, Ames, Lowa.Homer, A. D., Özçelik, H. ve Üstün, A. 2000. Karadeniz bölgesi soya ıslahı çalışmaları. Karadeniz Tarımsal Araştırma Enstitüsü Samsun, 1999 Yılı Teklif, Gelişme ve Sonuç Raporları, S: 22-30, Samsun.Huang, F., Zhan, W., Ju, W., Wang, Z., 2014. Improved reconstruction of soil thermal field using two-depth measurements of soil temperature. Journal of Hydrology, 519: 711-719.Kacar, B., 1994. Bitki ve Toprağın Kimyasal Analizleri III, Toprak Analizleri. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi, Eğitim Araştırma ve Geliştirme Vakfı Yayınları, No: 3, AnkaraKaragül, E. T., Ay, N., Meriç, Ş. ve Huz, E. 2011. Ege Bölgesi’nde ana ürün olarak yetiştirilen bazı soya genotiplerinin verimi, verim öğeleri ve nitelikleri üzerinde bir araştırma. Journal of Anadolu, 21(2): 59-66.Kars, N., Ekberli, İ., 2019a. Çarşamba ovasının buğday bitkisi altındaki topraklarının bazı fiziksel ve kimyasal özelliklerinin incelenmesi. Toprak Su Dergisi, 8(1): 18-28.Kars, N., Ekberli, İ., 2019b. Buğday bitkisinin verim parametreleri ile bazı toprak özellikleri arasındaki pedotransfer modellerin uygulanabilirliği. Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi, 6(2): 153-164.Kosheleva, N. E., Kasimov, N. S. and Samonova, O. A. 2002. Regression models fort he behavior of heavy metals in soils of the Smolensk-Moskow upland. Pocvovedeniye, 8: 954-966.Krause, P., Boyle, D.P., Base, F., 2005. Comparison of different efficiency criteria for hydrological model assessment. Advances in Geosciences, 5: 89-97.Kumar, P., Sarangi, A., Singh, D.K., Parihar, S.S., Sahoo, R.N., 2015. Simulation of salt dynamics in the root zone and yield of wheat cropunder irrigated saline regimes using SWAP model. Agricultural Water Management, 148: 72-83.Lindsay, L., Norvell, W.A., 1978. Development of a DTPA soil test for zinc, iron, manganese and copper. Soil Science Society of America Journal, 42(3): 421-428.Maiti, R., Wersche-Ebeling, P., 1998. Maize Science. Science Publichers, Incorporation USA, ISBN 1-57808-019-3, pp.519.Manzoor, A. A. B. and Kaleri, K. K. 1971. Correlation in studies in soybean (Glycine max L.) Merrill. Agriculture of Pakistan, 22(2):155-163. (From PBA 43(8), No.6461, 1973). Marin, A. 1975. The inheritance of some quantitative characters in soybean and the existence of correlations between them. Biuletyn Instytutu Hodowli aklimatyzacji Roslin No.128/129, 59-62. (From PBA 50(5), No.4590, 1980).Murthy, V. R. K. 2002. Crop growth modeling and its applicatıons in agricultural meteorology. Satellite Remote Sensing and GIS Applications in Agricultural Meteorology, 235-261.Overman, A.R., Scholtz III, R.V., 2002. Mathematical Models of Crop Growth and Yield. Marcel Dekker, Inc., New York.Pachepsky, Y. A., Rawls, W.J., 2004. Development of pedotransfer functions in soil hidrology. Develoment in Soil Science, 30: 497p.Peterson, C.J., Graybosch, R.A., Baenziger, P.S., Grombacher, A.W., 1992. Genotype and environment effects on quality characteristics of hard red winter wheat. Crop Science, 32(1): 98-103.Rajput, M. A., Sarwar, G. and Tahir. K. H. 1987. Variability for some quantitative traits in soybean. Soybean Genetics Newsletter, 14: 113-116.Richards, L.A., 1954. Diagnosis and Improvement of Saline and Alkali Soils. United States Department of Agriculture, Handbook No: 60, pp. 105-106.Sağlam, M.T., 1997. Toprak ve Suyun Kimyasal Analiz Yöntemleri. Tekirdağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları, No: 189.Simpson, Jr. A. M. and Wilcox, J. R. 1983. Genetic and phenotypic associations of agronomic characteristics in four high protein soybean population. Crop Science, 23: 1077-1081.Souza, P. J. de O. P. de., Farias, J. R. B., Abreu, J. P. M. de M. e., Ribeiro, A., Rocha, E. J. P. da., Botelho, M. do N. and Sousa, A. M. L. De. 2011. Simulation of soybean growth and yield under northeastern Amazon climatic conditions. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 46(6): 567-577.Taban, S., Çıkılı, Y., Kebeci, F., Taban, N., Sezer, S.M., 2004. Taşköprü yöresinde sarımsak tarımı yapılan toprakların verimlilik durumu ve potansiyel beslenme problemlerinin ortaya konulması. Tarım Bilimleri Dergisi, 10(3): 297-304.Thiery, D., Amraoui, N., Noyer, M.L., 2018. Modelling flow and heat transfer through unsaturated chalk-Validation with experimental data from the ground surface to the aquifer. Journal of Hydrology, 556: 660-673.Turan, M., Dengiz, O., Turan Demirağ, İ., 2018. Samsun ilinin Newhall modeline göre Toprak sıcaklık ve nem rejimlerinin belirlenmesi. Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi, 5(2): 131-142.Valdivia, V. 1983. International Soybean Variety Experiment. Seventh Report of Results 1979. INTSOY Series Number 24. Collage of Agriculture University of İllinois at Urbana-Champaing, 64-65.Vereecken, H., Weynants, M., Javaux, M., Pachepsky, Y., Schaap, M.G., van Genuchten, M.T., 2010. Using pedotransfer functions to estimate the van Genuchten-Mualem soil hydraulic properties: A review. Vadose Zone Journal, 9(4): 795-820.Wang, L., Lia, X., Chen, Y., Yang, K., Chen, D., Zhou, J., Liu, W., Qi, J., Huang, J., 2016. Validation of the global land data assimilation system based onmeasurements of soil temperature profiles. Agricultural and Forest Meteorology, 218-219: 288-297.Whitman, C.E., Haffield, J.L., Reginato, R.J., 1985. Effect of slope position on the microclimate, growth, and yield of barley. Agronomy Journal, 77(5): 663-669.Willmott, C.J., Matsuura, K., 2005. Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance. Climate Research, 30(1): 79-82.Willmott, C.J., Robeson, S.M., Matsuura, K., 2012. Short Communication. A refined index of model performance. International Journal of Climatology, 32(13): 2088-2094.