Tokat-kazova yöresinde şekerpancarı ve buğday için bitki verim fonksiyonları

Bu araştırma; Tokat Kazova yöresinde şekerpancarı ve buğday için, toprak özellikleri ve tarımsal uygulamalardan yararlanılarak verim tahmin modelleri geliştirilmesi amacıyla yapılmıştır. Çalışmada, Kazova yöresinde bulunan 11 köyde; 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 şekerpancarı için; Y = - 8081 + 88,2 X1 – 0,596 X1 2 + 3449 X3 - 727 X3 2 + 140 X5 – 2,32 X5 2 + 20045 X7 - 18015 X7 2 Buğday için; Y = 133 - 10,2 X1 + 5,19 X4 + 1054 X6 - 831 X6 2 verim tahmin denklemleri elde edilmiştir. Denklemler F testine göre % 1 düzeyinde anlamlı bulunmuş 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 oranıdı

Verim Tahmin Modelleri ,

Regresyon Analizi ,

Şekerpancarı ,

Buğday ,

Tokat ,

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 X1 2 + 3449 X3 – 727 X3 2 + 140 X5 – 2,32 X5 2 + 20045 X7 – 18015 X7 2, and for wheat Y=133 – 10,2 X1 + 5,19 X4 + 1054 X6 – 831 X6 2 yield estimation equations were obtained. The equations were determined as significant on the 1% level according to F test. The multidetermination 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.

Yield Estimation Models, ,

Regression Analysis, ,

Sugar Beet, ,

Wheat, ,

Tokat ,