Current situation analysis in traditional sugar beet production in Erzurum and Erzincan provinces and determination of factors affecting farmers' crop rotation practice.

Yıl 2024, , 50 - 57, 30.09.2024

Sibel Kadıoğlu , Banu Kadıoğlu , Gökhan Taşğın , Canan Kaya

https://doi.org/10.59359/maujan.1535639

Öz

This research aimed to reveal the current status of sugar beet production in Erzincan and Erzurum provinces and the factors affecting producers' determination of crop rotation programs. The sample size was determined as 134 by simple random sampling method, and a post-distribution survey was conducted in the determined districts proportionally. Research results were evaluated with descriptive statistics and binary logit regression model.
According to the research results; It was determined that in 90% of the farms, planting was done between 15 April and 15 May, with the tools and equipment belonging to the farm, using imported varieties, fertilized 3 times and irrigated 5-12 times, at least five and at most 12 times. It was determined that 70% of the enterprises sprayed to combat weeds, 42% to pests, 16% to combat diseases, and 62% of the enterprises were harvested with a beet harvesting machine between the second week of September and the second week of November. The average yield was recorded as 6126 and polar ratio as 18%. 54% of farmers apply quadruple rotation. According to the logit regression model results; Factors affecting crop rotation are listed as the willingness to continue sugar beet agriculture, the need to protect soil health and productivity, and the expectation of an increase in the yield and quality of sugar beet.

Anahtar Kelimeler

sugar beet, agriculture, farmer, production, rotation, yield

Proje Numarası

TAGEM/TBAD/18/A7/P4/520

Teşekkür

Bu çalışma TAGEM tarafından desteklenen TAGEM/TBAD/18/A7/P4/520 nolu “Organik Şeker pancarı Üretimine Uygun Ekim Nöbeti Programının Belirlenmesi” adı altında yürütülen projeden üretilmiştir. TAGEM’e ve çiftçilerimize teşekkür ederiz.

Erzurum ve Erzincan illerinde geleneksel şeker pancarı üretiminde mevcut durum analizi ve çiftçilerin ekim nöbetini uygulamasını etkileyen faktörlerin belirlenmesi

Öz

Erzincan ve Erzurum illerinde şekerpancarı üretiminin mevcut durumu ile üreticilerin ekim nöbeti programlarını belirlemesinde etkili olan faktörlerin ortaya konulması hedeflenen bu araştırmada; basit tesadüfî örnekleme yöntemiyle örnek hacmi 134 olarak belirlenmiş ve gayeli olarak tespit edilen ilçelerde orantısal olarak yapılan dağıtım sonrası anket çalışması yapılmıştır. Araştırma sonuçları tanımlayıcı istatistikler ve ikili logit regresyon modeli ile değerlendirilmiştir.
Araştırma sonuçlarına göre; işletmelerin %90’ında ekimin işletmeye ait alet ve ekipmanlarla, ithal çeşit kullanılarak 15 Nisan-15 Mayıs aralığında yapıldığı, 3 kez gübreleme ve en az beş en fazla 12 kez olmak üzere 5-12 aralığında sulandığı belirlenmiştir. İşletmelerin %70’inin yabancı ot, %42’sinin zararlı %16’sının da hastalıklarla mücadelede için ilaçlama yaptığı, Eylül ayının ikinci haftası ile Kasım ayının ikinci haftasını kapsayan aralıkta %62 oranında pancar söküm makinası ile hasat yapıldığı tespit edilmiştir. Ortalama verim 6126 ve polar oranı %18 olarak kaydedilmiştir. Çiftçilerin %54’ü dörtlü ekim nöbeti uygulamaktadır. Logit regresyon modeli sonuçlarına göre; ekim nöbeti yapılmasını etkileyen faktörler şeker pancarı tarımını sürdürme, toprak sağlığını ve üretkenliğini koruma-sürdürme, şeker pancarının verim ve kalitesinini artırma faktörleridir.

Anahtar Kelimeler

şeker pancarı, tarım, çiftçi, üretim, ekim nöbeti, verim

Etik Beyan

proje 2010 yılında yürütüldüğü için etik beyan alınmamıştır.

Destekleyen Kurum

TAGEM

Proje Numarası

TAGEM/TBAD/18/A7/P4/520

Teşekkür

Bu çalışma TAGEM tarafından desteklenen TAGEM/TBAD/18/A7/P4/520 nolu “Organik Şeker pancarı Üretimine Uygun Ekim Nöbeti Programının Belirlenmesi” adı altında yürütülen projeden üretilmiştir. TAGEM’e ve çiftçilerimize teşekkür ederiz.

Kaynakça

• Anonim (2024). Şeker Pancarı Tarımı. http://www.mku.edu.tr/files/898-dfe752ff-e965-425e-95f4-443f56acba11.pdf Erişim Tarihi:08.04.2024.
• Büyüktavşan, Ö.F. & Naneli, İ. (2020). Farklı münavebe tekniklerinin bitkisel üretim ve çevre üzerine etkileri. Journal of Agricultural Biotechnology (JOINABT), 1(1), 6-11.
• Çatal, M. İ., & Akınerdem, F. (2013). Konya koşullarında bazı şeker pancarı çeşitlerinin verim ve kalite özelliklerinin belirlenmesi. Selçuk Tarım ve Gıda Dergisi, 27(2), 112-120.
• Çokluk, Ö. (2010). Lojistik regresyon analizi: kuram ve uygulaması. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 10(3), 1357-1407.
• Eker, M., & Kasap, A. (1996). Ayçiçeği üretim maliyetine farklı mekanizasyon derecelerinin etkisi. 6. Uluslararası Tarımsal Mekanizasyon ve Enerji Kongresi (2–6 Eylül), Ankara, Bildiri Kitabı, 160–168.
• Eştürk, Ö. (2018). Türkiye’de şeker sektörünün önemi ve geleceği üzerine bir değerlendirme. Anadolu İktisat ve İşletme Dergisi, 2(1), 67-81.
• Delen, N., Durmuşoğlu, M., Güncan, A., Güngör, N., Turgut, C., & Burçak, A. (2005). Türkiye’de pestisit kullanımı, kalıntı ve organizmalarda duyarlılık azalışı sorunları, Türkiye Ziraat Mühendisliği VI. Teknik Kongresi, Ankara.
• Demirdöğen, A. (2022). Türkiye’de şeker: üretim, tüketim, ticaret ve politikaların kısa bir tartışması. Tarım Ekonomisi Araştırmaları Dergisi, 8(1), 85-95.
• FAOSTAT, (2024). http://www.fao.org/faostat. Erişim tarihi:08.04.2024.
• Hosmer, D.W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R.X. (2013). Applied logistic regression. Third Edit. John Wiley & Sons, Inc.
• İkikat Tümer E., & Birinci, A. (2013). TRA I Bölgesindeki çiftçilerin riske karşı tutumları açısından sosyo-ekonomik özellikleri. GaziOsmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, 7, 55-66.
• İşcil, N. 1977. Örnekleme Yöntemleri, Ankara İktisadi ve Ticari İlimler Akademisi Yayını, Kalite Matbaası, Ankara.
• Kadıoğlu, S., Taşğın, G., Kadıoğlu, B., Karaman Gezenoğlu, C. (2024). Tarımsal örgütlenmede etkili olan faktörlerin belirlenmesi (Erzurum İli Örneği). Tarım Ekonomisi Araştırmaları Dergisi, 10(1), 59-69.
• Kara, K. (1996). Tarla bitkileri kitabı. Atatürk Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Yayın No 191, Erzurum.
• Kılıç, S. (2015). Binary logistic regression analysis. Journal of Mood Disorders, 5(4), 191-4.
• Özdamar, K. (2019). Paket programları ile istatistiksel veri analizi-1. 11. Baskı. Nisan Kitapevi.
• Sefaoğlu, F., & Baloğlu, M.C. (2022). Şeker pancarı yetiştirme teknikleri. İhtisaslaşma sahası kitap serileri, Kastamonu, s. 36.
• Supit I. Van., Diepen, C.A., de With, A.J. W., Kabat, P., Baruth, B., & Ludwig, F. (2010). Recent changes in the climatic yield potential of various crops in europe. Agricultural Systems, 103, 683-694.
• Sutay, S. (2005). Şeker pancarı (Beta vulgaris L.)’nda yabancı ot kontrolü için kritik periyodun belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi. Atatürk Üniversitesi Bitki Koruma Anabilim Dalı, Erzurum, Türkiye, 40s.
• Tortopoğlu, A.İ. (2003). Vatan sevgisi ve şekerpancarı. Pankobirlik Yayın No:14, Ankara.
• Tozlu, E., & Zengin, H. (1997). Erzurum yöresi şeker pancarı tarlalarında bulunan yabancı otların yoğunlukları, rastlama sıklıkları ve topluluk oluşturma durumları. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 28(4), 625-636.
• TÜİK, (2024). Türkiye İstatistik Kurumu Bitkisel Üretim Verileri. https://tuikweb.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1001. Erişim Tarihi:08.04.2024.
• TÜRKŞEKER, (2024). https://www.turkseker.gov.tr/ Erişim Tarihi:08.04.2024.
• Ural, A., & Kılıç, İ. (2005). Bilimsel araştırma süreci ve SPSS ile veri analizi. Ankara: Detay Yayıncılık.
• Uslu, T., & Bal, Y. (1993). Coastal dune management of Seyhan delta. MEDCOAST 93’ Proceedings of the First International Conference on the Mediterranean Coastal Environment, 1, 199-126.