Journals / Mediterranean Agricultural Sciences / 2018 / Cilt: 31 - Sayı: 3

Determination relationship between crop water stress index (CWSI) and yield of Comice pear (Pyrus communis L.)

Comice armut (Pyrus Communis L.) çeşidinin bitki su stres indeksi (CWSI)-verim ilişkisinin belirlenmesi

Pages
275–281
Publication Date
2018-12-03
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Yield predicting can be done using function of CWSI.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The aim of this study is to determine the CWSI-fruit yield relationship determined by using the infrared thermometer values observed in Comice pear (Pyrus communis L) irrigated at different levels.
📊
Key Findings & Data:Irrigation treatments were created as 120%, 100%, 80%, 60% and 40% application of 35 mm evaporation, which was equal or greater, from Class A Pan.
💡
Conclusion & Impact:Yield predicting can be done using function of CWSI.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Armut · Sulama · CWSI

Abstract

The aim of this study is to determine the CWSI-fruit yield relationship determined by using the infrared thermometer values observed in Comice pear (Pyrus communis L) irrigated at different levels. Irrigation treatments were created as 120%, 100%, 80%, 60% and 40% application of 35 mm evaporation, which was equal or greater, from Class A Pan. The experiment was carried out in 3 replications according to the randomized block trial design. Plant water stress index (CWSI) was calculated by empirical method. A total of 1104 mm evaporation was measured from the Pan during irrigation season. The ET amount was found to be 1287, 1046, 869, 669 and 527 mm in the irrigation areas, respectively. The average yields from plots are 4.1, 3.4, 3.4, 3.0 and 2.6 kg trees-1 respectively. The average CWSI was determined as 0.275, 0.296, 0.311, 0.302 and 0.356 respectively. Relationship between fruit yield and CWSI were determined as Y= -16.499CWSI + 8.38 (R²= 0.786). CWSI increased as the amount of water decreased. Yield predicting can be done using function of CWSI.

Özet

Bu çalışmanın amacı, farklı düzeylerde sulama suyu ile sulanan Comice armut (Pyrus communis L.) bitkisinde gözlenen infrared termometre değerlerinden yararlanılarak belirlenen CWSI-meyve verim ilişkisini belirlemektir. Sulama konuları, A sınıfı buharlaşma kabından yaklaşık 35 mm ve üzerindeki buharlaşmanın % 120’sinin (I120), % 100’ünün (I100), % 80’inin (I80), % 60’ının (I60) ve % 40’ının (I40) verildiği 5 sulama konusundan oluşturulmuştur. Deneme tesadüf bloklar deneme desenine göre 3 tekerrürlü olarak yürütülmüştür. Sulama konularında bitki su stres indeksi (CWSI), ampirik yöntemle hesaplanmıştır. Sulama mevsimi içerisinde buharlaşma kabından toplam 1104 mm buharlaşma ölçülmüştür. ET miktarı, sulama konularında sırasıyla 1287, 1046, 869, 669 ve 527 mm olarak bulunmuştur. Sulama konularından alınan ortalama verim sırasıyla 4.1, 3.4, 3.4, 3.0 ve 2.6 kg ağaç-1’dır. Sulama konularında ortalama CWSI sırasıyla 0.275, 0.296, 0.311, 0.302 ve 0.356 olarak belirlenmiştir. Ağaç başına meyve verim ile CWSI arasında Y= -16.499CWSI + 8.38 (R²= 0.786) şeklinde fonksiyon saptanmıştır. Kısıntı miktarı arttıkça CWSI artmıştır. Armut verimi, anılan fonksiyon ve CWSI kullanılarak tahmin yapılabilir.

🔖

Cite This Article

GENÇOĞLAN, C., GENÇOĞLAN, S. (2018). Determination relationship between crop water stress index (CWSI) and yield of Comice pear (Pyrus communis L.). Mediterranean Agricultural Sciences, Cilt: 31 - Sayı: 3, 275–281. https://ajindex.com/articles/123226

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Clawson KL, Blad BL (1982) Infrared Thermometry for Scheduling Irrigation of Corn. Agron. J. 74: 311-316.
  2. Ekinci M (2017) Kahramanmaraş Koşullarında İkinci Ürün Mısır Çeşitlerinde Agromorfolojik Özelliklerinin, Su Stresi Ve Stoma İndekslerinin Araştırılması. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi,
  3. Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarla Bitkileri Anabilim Dalı. Kahramanmaraş. Erdem T, Erdem Y, Orta AH, Okursoy H (2006) Use of a Crop Water Stress Index for Scheduling the Irrigation of Sunflower (Helianthus annuus L.). Turk J Agric For 30(1): 11-20.
  4. Gençoğlan C (1996)
  5. Mısır Bitkisinin Su-Verim İlişkileri, Kök Dağılımı ile Bitki Su Stresi İndeksinin Belirlenmesi ve Ceres-Maize Bitki Büyüme Modelinin Yöreye Uyumluluğunun İrdelenmesi. Doktora Tezi. Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. Adana. s. 235. Gençoğlan C, Yazar A (1999) Çukurova Koşullarında Yetiştirilen I. Ürün Mısır Bitkisinde Infrared Termometre Değerlerinden Yararlanılarak Bitki Su Stresi İndeksi (CWSI) ve Sulama Zamanının Belirlenmesi. Turk J Agric For 23: 87-95.
  6. Gençoğlan C, Altunbey H, Gençoğlan S (2006) Response of Green Bean (P. Vulgaris L.) to Subsurface Drip Irrigation and Partial Rootzone-Drying Irrigation. Agric Water Manag 84(3): 274-280.
  7. Gençoğlan C, Gençoğlan S (2016) Development of Irrigation Automation System (IAS) Using By Programmable Logic Controller (PLC) and Its Application on Irrigation Scheduling Created Using Class A Pan VII. International Scientific Agriculture Symposium, Agrosym 2016, 6-9 October 2016,
  8. Jahorina, Bosnia and Herzegovina. Proceedings. pp. 1823-1828.
  9. Gençoğlan C, Gençoğlan S, Nikpeyma Y (2017) Bodur Armut (Pyrus Communis L.) Sulamasında A Sınıfı Buharlaşma Kabı Kullanarak Oluşturulan Sulama Programlarının Programlanabilir Lojik Kontroller (PLC) Tarafından Kontrol Edilmesi. TÜBİTAK No: 2013O097, Anakara. Hanks RJ, Keller J, Rasmussen VP, Wilson GD (1976) Line Source Sprinkler For Continuous Variable Irrigation-Crop Production Studies. Soil Sci Soc Am J 40(3): 426-429.
  10. Horst GL, O’Toole JC, Faver KL (1989) Seasonal and Species Variation in Baseline Functions for Determining Crop Water Stress Indices in Turfgrass. Crop Sci 29: 1227-1232.
  11. Howell TA, Musick JT, Tolk JA (1986) Canopy Temperature of Irrigated Winter Wheat. Trans ASAE 29(6): 1692-1698.
  12. Idso SB, Jackson RD, Pinter PJ, Reginato RJ, Hatfield JL (1981) Normalizing The Stress-Degree-Day Parameter for Environmental Variability. Agricultural Meteorology 24: 45-55.
  13. Idso SB (1982) Non-Water-Stressed Baselines: A