Journals / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Dergisi / 2021 / Cilt: 9 - Sayı: 2

Determination of experimental relationships between yield parameters of soybean plant (Glycine max. L. merill) and some physical soil properties

Soya bitkisinin (Glycine max. L. Merill) verim parametreleri ile bazı fiziksel toprak özellikleri arasındaki deneysel ilişkilerin belirlenmesi

Pages
42–53
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)

The results suggested that the developed experimental (pedotransfer) models can be applied in the estimation of yield parameters in soybean grown in study area.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The aim of this study was to develop pedotransfer models on the depending of correlation between yield parameters of soybean (plant height, thousand seed weight, and seed yield) and some physical characteristics of soils and to determine applicability of obtained models in estimation of plant yield grown in soils of Çarşamba Plain.
📊
Key Findings & Data:For this purpose, experimental models were created between the plant yield parameters and the physical properties of the soils in the fields where soybean cultivation is made in the plain.
💡
Conclusion & Impact:The results suggested that the developed experimental (pedotransfer) models can be applied in the estimation of yield parameters in soybean grown in study area.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Fiziksel toprak özellikleri · verim · bitki boyu

Abstract

The aim of this study was to develop pedotransfer models on the depending of correlation between yield parameters of soybean (plant height, thousand seed weight, and seed yield) and some physical characteristics of soils and to determine applicability of obtained models in estimation of plant yield grown in soils of Çarşamba Plain. For this purpose, experimental models were created between the plant yield parameters and the physical properties of the soils in the fields where soybean cultivation is made in the plain. Within the scope of the data obtained, values of soybean plant yield parameters plant height (PH), 1000 grain weight (TSW) and grain yield (SY) varied between 172.33-351.22 cm, 167.54-450.75 g and 833.58-1584.37 kg da-1, respectively. There was a significant correlation (0.476*) between PH value of soybean plant. There was no statistically significant difference (p>0.10) between plant height and clay, silt, bulk density (BD), available water content (AWC), permanent wilting point (PWP) parameters in the experimental model and the coefficient of determination was moderate (R= 0.495); There was no statistically significant difference in the model between thousand seed weight and sand, silt, DB, field capacity (FC), PWP parameters and the coefficient of determination was high (R= 0.653); The performance of the model between seed yield and clay, silt, DB, AWC, PWP parameters was determined as high (R= 0.602; p>0.10). Determination coefficient (R), root mean square error (RMSE), index of agreement (d), model efficiency (ME) were evaluated together to determine the validity of experimental models. In order to determine the validity of the used experimental models (obtained from the experimental data) it should applied for the data other than the values used in the creation of the models or from the values in the data bank. In general, statistical parameters were within validity limits. The results suggested that the developed experimental (pedotransfer) models can be applied in the estimation of yield parameters in soybean grown in study area. It is predicted that yield gains or losses can be estimated for different plants with similar experimental models.

Özet

Bu çalışmanın amacı, Çarşamba Ovasında yetiştirilen soya fasulyesi bitkisinin (Glycine max. L. Merill) verim parametreleriyle (bitki boyu, bin tane ağırlığı ve tane verimi) toprakların bazı fiziksel özellikleri arasındaki korelasyon ilişkilerine bağlı olarak, bu özellikler arasında deneysel (pedotransfer) modellerin oluşturulması ve elde edilen modellerin ova topraklarında bitki veriminin tahmininde uygulanabilirliğinin belirlenmesidir. Bu amaçla ovada soya tarımı yapılan arazilerde bitki verim parametreleri ile toprakların fiziksel özellikleri arasında deneysel modeller oluşturulmuştur. Elde edilen veriler kapsamında soya bitkisinin verim parametrelerinden bitki boyu (BB), 1000 tane ağırlığı (BTA) ve tane verimi (TV) değerleri sırasıyla; 88.33-127.27 cm, 164.10-242.91 g ve 280.32-593.16 kg da-1 arasında değişmiştir. Bitki boyu ile kil, silt, hacim ağırlığı (HA), bitkiye yarayışlı su (BYS), solma noktası (SN) parametreleri arasındaki deneysel modelde istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptanmamış (p>0.10), belirleme katsayısı (R= 0.495) orta; bin tane ağırlığı ile kum, silt, HA, tarla kapasitesi (TK), SN parametreleri arasındaki modelde istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptanmamış, belirleme katsayısı (R= 0.653) yüksek; tane verimi ile kil, silt, HA, BYS, SN parametreleri arasındaki modelin performansı yüksek (R= 0.602) olarak belirlenmiştir. Verim parametreleri ile toprakların fiziksel özellikleri arasındaki deneysel modellerin geçerliliğinin belirlenmesinde belirleme katsayısı (R), hata kareler ortalamasının karekökü (HKOK), uygunluk indeksi (d), modelin etkinliği (ME) birlikte değerlendirilmiştir. HKOK, d, ME değerleri sırasıyla 9.312-26.897; 0.974-0.994 ve -2.864-0.568 aralıklarında değişmektedir. Deneysel verilere göre elde edilen modellerin geçerliliklerinin belirlenmesinde, modellerin oluşturulmasında kullanılan değerler dışındaki değerlerden kullanılmıştır. Çalışma sonunda elde edilen deneysel (pedotransfer) modellerin, ova topraklarında yetiştirilen soya bitkisinin verim parametrelerinin tahmin edilmesinde uygulanabilirliği mümkün gözükmektedir. Benzer deneysel modeller ile farklı bitkiler için verim kazanç veya kayıplarının tahmin edilebileceği öngörülmektedir.

🔖

Cite This Article

EKBERLİ, İ., KARS, N. (2021). Determination of experimental relationships between yield parameters of soybean plant (Glycine max. L. merill) and some physical soil properties. Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 2, 42–53. https://ajindex.com/articles/368521

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (4)

  1. Alexandrov VA, 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, Ankara. İl rapor No: 55; Genel yayın No: 748. Anonim, 2013. Tohumluk Tescil ve Sertifikasyon Merkez Müdürlüğü. (https://www.tarimorman.gov.tr/BUGEM/TTSM/Belgeler/Tescil/Teknik%20Talimatlar/End%C3%BCstri%20Bitkileri/soya.pdf) (Erişim tarihi: 25.01.2019) Anonim, 2016. Türkiye İstatistik Kurumu Temel İstatistikler. http://www.tuik.gov.tr (Erişim Tarihi: 17.04.2017). 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, Aytac S, Karaca E, 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, Ekberli İA, Cülser C, 1999. Azerbaycan mil ovası topraklarının verimlilik düzeylerinin deneysel ve matematiksel olarak değerlendirilmesi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 14(2): 138-153.
  2. Bhatia VS, Singh P, Wani SP, Chauhan GS, Kesova AVR, Mishra AK, Srinivas K, 2008. Analysis of potential yields and yield gabs of rainfed soybean in İndia using GROPGRO-Soybean Model. Agricultural And Forest Meteorology, 148: 1252-1265. Black CA, 1965. Methods of Soil Analysis Part I-Physical and Mineralogical Methods. Soil Science Society of America, USA, No: 9. Borgmann C, Secco D, de Marins AC, Junior LAZ, Bassegio D, de Souza SNM, Zang FN, da Silva TRB, 2021. Effect of soil compaction and application of lime and gypsum on soil properties and yield of soybean. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 52(12): 1434-1447.
  3. Budka A, Lacka A, Gaj R, Jajor E, Korbas K, 2015. Predicting winter wheat yields by comparing regression equations. Crop Protection, 78: 84-91.
  4. Candemir F, Gülser C, 2010. Effects of different agricultural wastes on some soil quality indexes in clay and loamy sand fields