Functions of plant-yield for sugar beet and wheat in Kazova- Tokat province

Yıl 2013, Sayı: 1, 87 - 106, 01.02.2013

Atila Altıntaş Gülçin Altıntaş , Osman Karkacıer

Öz

This research was carried out to develop yield estimation models for sugar beet and wheat in Tokat Kazova region by utilizing soil properties and agricultural applications. In the study, including 11 villages in the Kazova region; soil analysis results belonging to 81 parcels in total (34 parcels for wheat and 47 parcels for sugar beet) and survey data relating to agricultural practices in these parcels were used. According to the polynomial regression analysis by using the obtained data; for sugar beet Y= – 8081 + 88,2 X1 – 0,596 X12 + 3449 X3 – 727 X32 + 140 X5 – 2,32 X52 + 20045 X7 – 18015 X72, and for wheat Y=133 – 10,2 X1 + 5,19 X4 + 1054 X6 – 831 X62 yield estimation equations were obtained. The equations were determined as significant on the 1% level according to F test. The multi- determination coefficients (R2) of the equations were calculated as 0,541 and 0,491 respectively. Statistically significant variables that have the highest R2 for sugar beet are the labour force used, the amount of nitrogen used, the number of hoeing and ratio of clay. For the wheat, these variables are the labour force used, the amount of nitrogen used and ratio of clay.

Anahtar Kelimeler

-

Tokat-Kazova yöresinde şekerpancarı ve buğday için bitki-verim fonksiyonları

Öz

Bu araştırma; Tokat Kazova yöresinde şekerpancarı ve buğday için, toprak özel- likleri ve tarımsal uygulamalardan yararlanılarak verim tahmin modelleri ge- liştirilmesi amacıyla yapılmıştır. Çalışmada, Kazova yöresinde bulunan 11 köy- de; şekerpancarı için 47, buğday için 34 parsel olmak üzere, toplam 81 parsele ait toprak analizi sonuçları ve bu parsellerdeki tarımsal uygulamalara ait anket verileri kullanılmıştır. Elde edilen verilerle yapılan polinomial regresyon analizleri sonucunda şeker- pancarı için; Y = - 8081 + 88,2 X1 – 0,596 X12 + 3449 X3 - 727 X32 + 140 X5 – 2,32 X52 + 20045 X7 - 18015 X72 Buğday için; Y = 133 - 10,2 X1 + 5,19 X4 + 1054 X6 - 831 X62 verim tahmin denk- lemleri elde edilmiştir. Denklemler F testine göre % 1 düzeyinde anlamlı bulun- muş olup denklemlerin çoklu determinasyon katsayısı (R2) sırasıyla 0,541 ve 0,491 olarak bulunmuştur. Şekerpancarı için en yüksek R2'yi veren ve istatistiksel bakımdan anlamlı olan değişkenler; kullanılan işgücü, çapalama sayısı, kullanılan azot miktarı ve kil oranıdır. Buğday için en yüksek R2'yi veren ve istatistiksel bakımdan anlamlı olan değişkenler ise kullanılan işgücü, kullanılan azot miktarı ve kil oranıdır.

Anahtar Kelimeler

-

Kaynakça

• 1. ARAS, A., 1988, “Tarım Muhasebesi” Ders Kitabı, Ege Üniv., Ziraat Fak
• Yayınları No:486, İzmir
• 2. AKTAŞ, C., 2007, Çoklu Bağıntı ve Lıu Kestiricisiyle Enflasyon Modeli İçin Bir Uygulama, ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt 3, Sayı 6, 2007, ss
• 67–79
• 3. ANH, N.T., SHIN, J.C., LEE, B.W., 2004, Analysis of Spatial Variation of Rice Grain Yield and Soil Chemical Properties, 4th international crop science congress, Brisbane-Australia
• 4. AYDIN, Ö., ÇAĞTAY, K., ALTINTAŞ, A., OĞUZ, İ., 2006, Toprak Üretkenliğinin Saptanması İçin Model Geliştirme, Tarımsal Araştırmalar Genel Müdürlüğü, Tokat Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü, Enstitü Yayın No: 228, Rapor Seri No: T-43, Tokat
• 5. BHUJEL, R., B., 2001, Estimation of Wheat Production Function Using Frontier Approach: A Case of Simariya, Sunsari, M.Sc. Thesis, Department of Agriculture Economics, Tribhuvan University, Institute of Agriculture and Animal Science, Nepal
• 6. BROHI, A., AYDENİZ, A., KARAMAN, R. 1995, Toprak Verimliliği, Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Yayınları: 5, Kitaplar Serisi: 5, Tokat
• 7. CAREW, R., SMITH, G.E. and GRANT, C., 2009, Factors Influencing Wheat Yield and Variability: Evidence from Manitoba, Canada, Journal of Agricultural and Applied Economics, 41,3 (December 2009):625–639 - 2009 Southern Agricultural Economics Association
• 8. ÇİÇEK, A., 1991, “Tarımsal Üretim Fonksiyonlarının Tahmini İçin Kullanılan Verilerin Özellikleri ve Toplanması”, Cumhuriyet Üniversitesi Tokat Ziraat Fakültesi Dergisi Cilt: 8, Sayı: 2, Sivas
• 9. ÇİÇEK, A. ve ERKAN, O., 1996, Tarım Ekonomisinde Araştırma ve Örnekleme Yöntemleri, Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları No: 12, Ders Notları Serisi No: 6, Tokat
• 10. FRIEDRICH, B. and BATISTA, R.G.T., 1990, Yield Estimation of Sugarcane Based on Agrometeorological-Spectral Models, Remote Sens., Environ, 33:183-192
• 11. GUJARATI, Damodar N., 1999, Temel Ekonometri, Literatür Yayınları No: 33, ISBN:978-975-7860-99-0
• 12. HEADY, E.O. and DILLON, J. L., 1966, Agricultural Pruduction Function, Iowa State University Press, pg 667
• 13. HUSSAIN, M., SABOOR, A., GHAFOOR, A. and MOHSIN, M., 2006, Estimation of Wheat Production, Forecasting and Risk Analysis, Estimation of Wheat Production, Forecasting and Risk Analysis, Journal of Agriculture & Social Sciences, Vol. 2, No. 1, 2006, 1813–2235/2006/02– 1–60–62, http://www.fspublishers.org 14. KARACABEY, A., GÖKGÖZ, F., 2009, Çoklu Regresyon Modeli, Anova Tablosu, Matrislerle Regresyon Çözümlemesi, Regresyon Katsayılarının Yorumu, http://acikders.ankara.edu.tr 15. KARKACIER, O., 1995, Tarım Ekonomisi Alanına İlişkin Fonksiyonel Analizler ve Çıkartılabilecek Bazı Kantitatif Bulgular, GOP Üniv
• Basımevi, Tokat
• 16. MİRAN, B., 1992, Regresyon Analizlerinde Ortaya Çıkabilecek Hatalar ve Bazı Çözüm Önerileri, Tarım Ekonomisi Dergisi, İzmir
• 17. ÖZDAMAR, K., 1999, Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi-1, Kaan Kitapevi, Eskişehir
• 18. ÖZER, H., 2004, Nitel Değişkenli Ekonometrik Modeller Teori ve Bir Uygulama, Nobel Yayın, No:667, İktisat Yayınları Dizisi No:83, ISBN:975-591-651-2 19. ROSA, DE LA D., MAYOL, F., MORENO, J.A., BENIES, J., NACHTERGAELE, F., 1996, FC Cas, Automated system for evaluating and management the natural soil fertility,The albero model, chapter 6, FAO, land and water development division, Rome and CSIC, instituto de recurcos naturales agrobiologia, Sevilla
• 20. RÖMKENS, M.J.M., 1985, The Soil Erodibility Factor: A Perspective, Soil Conservation Society of American. P 445-460
• 21. SARFRAZ, H., NAZIA, T. and JAVAID, I., 2005, An Economic Analysis of Wheat Farming in the Mixed Farming Zone of Punjab Province, Journal of Agriculture & Social Sciences, 1813–2235/2005/01–2–167– 171, http://www.ijabjass.org 22. SEVÜKTEN, M., 2000, Ekonometrik Model Kurma Teknikleri, Uludağ Üniversitesi Güçlendirme Vakfı, Yayın No:185, Vipaş A.Ş., Yayın No:61, ISBN:975-564-125-4
• 23. TARI, R., 1999, Ekonometri, Alfa Yayın No: 609, ISBN 975-316-264-2
• 24. TERRY L. KASTENS, JOHN, P. SCHMIDT, KEVIN C. DHUYVETTER, 2000, Wheat Yield Modeling with Site-Specific Information: A Kansas Farm Case Study, Kansas State University
• 25. TÜZÜNER, A., 1990, Toprak ve Su Analizleri El Kitabı, Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü Yayınları, Ankara
• 26. ZHANG, J., LIU, Q., XU, M., and ZHAO, B., 2012, Effects of soil proper- ties and agronomic practices on wheat yield variability in Fengqiu County of North China Plain, African Journal of Agricultural Research Vol. 7(11), pp. 1650-1658, http://www.academicjournals.org/AJAR, DOI: 10.5897/AJAR11.1436, ISSN 1991-637X © 2012 Academic Journals