KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi / 2026 / Volume: 13 Issue: 2

Türkiye’de Yıllara Göre Üretilen Bazı Hayvansal Ürünlerin Modellenmesi

Modeling of Some Animal Products Produced in Türkiye by Year

İsmail Gök(KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, BİYOMÜHENDİSLİK VE BİLİMLERİ (DR))0000-0002-0759-1187
Mustafa Şahin(KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-3622-4543
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-04-27
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Yapılan çalışma sonucunda; bütün değerlerinin modellenmesinde Kübik ve Kübik parçalı modelleri en uygun model olarak belirlenmiş olup, ayrıca bütün karşılaştırma kriterleri göz önünde bulundurulduğunda Kübik modele ait; Türkiye’de kırmızı et (ton) üretimine ilişkin 2025 ve 2026 tahmini değerleri sırası ile 2751.625 ve 2974.648 ton, çiğ süt (ton) üretimine göre 20799.4 ve 19706.81 ton, hayvan tüyü (yapağı, kıl, tiftik; ton) üretimine göre de 107.085 ve 111.76 ton olur iken Kübik parçalı modele ait de Türkiye’de kırmızı et (ton) üretimine ilişkin 2025 ve 2026 tahmini değerleri sırası ile 2926.48 ve 3171.61 ton, çiğ süt (ton) üretimine göre 19987.6 ve 18490.05 ton, hayvan tüyü (yapağı, kıl, tiftik; ton) üretimine göre de 109.475 ve 112.464 ton olduğu yapılan analizle belirlenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu araştırmada, 2001-2023 yılları arasında Türkiye’de kırmızı et (ton), çiğ süt (ton) ve hayvan tüyü (yapağı, kıl, tiftik; ton) üretim değerlerine ait dağılımlar istatistiksel olarak modellenmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Tüm modelleme çalışmalarında karşılaştırma ve değerlendirme kriteri olarak; hata kareler ortalaması, düzeltilmiş belirleme katsayısı, doğruluk ve sapma faktörleri, Durbin-Watson, Akaike bilgi kriteri, düzeltilmiş Akaike bilgi kriteri ve Bayesian bilgi kriteri dikkate alınmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Yapılan çalışma sonucunda; bütün değerlerinin modellenmesinde Kübik ve Kübik parçalı modelleri en uygun model olarak belirlenmiş olup, ayrıca bütün karşılaştırma kriterleri göz önünde bulundurulduğunda Kübik modele ait; Türkiye’de kırmızı et (ton) üretimine ilişkin 2025 ve 2026 tahmini değerleri sırası ile 2751.625 ve 2974.648 ton, çiğ süt (ton) üretimine göre 20799.4 ve 19706.81 ton, hayvan tüyü (yapağı, kıl, tiftik; ton) üretimine göre de 107.085 ve 111.76 ton olur iken Kübik parçalı modele ait de Türkiye’de kırmızı et (ton) üretimine ilişkin 2025 ve 2026 tahmini değerleri sırası ile 2926.48 ve 3171.61 ton, çiğ süt (ton) üretimine göre 19987.6 ve 18490.05 ton, hayvan tüyü (yapağı, kıl, tiftik; ton) üretimine göre de 109.475 ve 112.464 ton olduğu yapılan analizle belirlenmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2001-2023 Verileri
⚙️Değişkenler:Animal product · years · modeling

Özet

Bu araştırmada, 2001-2023 yılları arasında Türkiye’de kırmızı et (ton), çiğ süt (ton) ve hayvan tüyü (yapağı, kıl, tiftik; ton) üretim değerlerine ait dağılımlar istatistiksel olarak modellenmiştir. Bu amaçla, bütün eğrilerinin modellenmesinde; Gompertz, Gamma, Brody, Von Bertalanffy, Kübik parçalı ve Kübik modeller kullanılmıştır. Tüm modelleme çalışmalarında karşılaştırma ve değerlendirme kriteri olarak; hata kareler ortalaması, düzeltilmiş belirleme katsayısı, doğruluk ve sapma faktörleri, Durbin-Watson, Akaike bilgi kriteri, düzeltilmiş Akaike bilgi kriteri ve Bayesian bilgi kriteri dikkate alınmıştır. Yapılan çalışma sonucunda; bütün değerlerinin modellenmesinde Kübik ve Kübik parçalı modelleri en uygun model olarak belirlenmiş olup, ayrıca bütün karşılaştırma kriterleri göz önünde bulundurulduğunda Kübik modele ait; Türkiye’de kırmızı et (ton) üretimine ilişkin 2025 ve 2026 tahmini değerleri sırası ile 2751.625 ve 2974.648 ton, çiğ süt (ton) üretimine göre 20799.4 ve 19706.81 ton, hayvan tüyü (yapağı, kıl, tiftik; ton) üretimine göre de 107.085 ve 111.76 ton olur iken Kübik parçalı modele ait de Türkiye’de kırmızı et (ton) üretimine ilişkin 2025 ve 2026 tahmini değerleri sırası ile 2926.48 ve 3171.61 ton, çiğ süt (ton) üretimine göre 19987.6 ve 18490.05 ton, hayvan tüyü (yapağı, kıl, tiftik; ton) üretimine göre de 109.475 ve 112.464 ton olduğu yapılan analizle belirlenmiştir.

Abstract

In this study, production data of red meat, raw milk, and animal feather in Türkiye between 2001 and 2023 were statistically modeled. During the modeling process, Gompertz, Gamma, Brody, Von Bertalanffy, Cubic, and Cubic Piecewise models were employed. The goodness-of-fit of the models was evaluated using mean squared error (MSE), adjusted coefficient of determination (R ̅^2), accuracy factor (AF), bias factor (BF), and information criteria (AIC, AICc, BIC). The analyses indicated that the Cubic and Cubic Piecewise models provided the best fit across all types of production. According to the Cubic model, red meat production is projected to be 2.751 and 2.975 thousand tons in 2025 and 2026, respectively; raw milk production 20.799 and 19.707 thousand tons; and animal feather production 0.107 and 0.112 thousand tons. Based on the Cubic Piecewise model, the corresponding projections are 2.926 and 3.177 thousand tons for red meat, 19.988 and 18.490 thousand tons for raw milk, 0.109 and 0.112 thousandtons for animal feather. This study provides future projections for red meat, raw milk, and animal feather production in Türkiye, demonstrating that the Cubic and Cubic Piecewise models can accurately model production data with high reliability.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Gök, İ., Şahin, M. (2026). Türkiye’de Yıllara Göre Üretilen Bazı Hayvansal Ürünlerin Modellenmesi. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, Volume: 13 Issue: 2. https://ajindex.com/articles/1316964

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (23)

  1. Aytekin, R., & Zulkadir, U. (2013). The determination of growth curve models in Malya sheep from weaning to two years of age. Journal of Agricultural Sciences, 19(1), 71–78. https://doi.org/10.1501/Tarimbil_0000001229
  2. Bilgin, Ö. C., & Esenbuğa, N. (2003). Parameter estimation in nonlinear growth models. Journal of Animal Production, 44(2). https://izlik.org/JA87RP66AB
  3. Brown, J. E., Fitzhugh, H. A., & Cartwright, T. C. (1976). A comparison of nonlinear models for describing weight–age relationship in cattle. Journal of Animal Science, 42(4), 810–818.
  4. Çevik, M. (2019). Modeling lactation milk yield using piecewise regression method (Master’s thesis). Ege University, Institute of Science, Department of Animal Science, İzmir, Türkiye.
  5. Darmani Kuhi, H., & France, J. (2019). Modelling cumulative egg production in laying hens and parent stocks of broiler chickens using classical growth functions. British Poultry Science, 60(5), 564–569. https://doi.org/10.1080/00071668.2019.1622080
  6. Delgado, C., Rosegrant, M. W., Steinfeld, H., Ehui, S., & Courbois, C. (1999). Livestock to 2020: The next food revolution. Outlook on Agriculture, 30(1). https://doi.org/10.5367/000000001101293427
  7. Demir, N. (2013). Comparison of recent developments in livestock policies in the EU and Turkey in terms of harmonization process. Alinteri Journal of Agricultural Sciences, 23(2), 58–63. https://izlik.org/JA58BM34SP
  8. FAO (2020). FAOSTAT: The Food and Agriculture Organization Corporate Statistical Database. http://www.fao.org/faostat/en/#data/QV
  9. Gökdoğan, O., & Baran, M. F. (2019). Determination of the energy usage efficiency in egg chicken reared. Fresenius Environmental Bulletin, 28(11A), 8323–8327.
  10. Gök, Y., Şahin, M., & Yavuz, E. (2021). Comparative analysis of individual lactation curve models in some cattle breeds. KSÜ Journal of Agriculture and Nature, 24(5), 1118–1125. https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.845660
  11. Öztürk, N., Keçici, P. D., Serva, L., Ekiz, B., & Magrin, L. (2023). Comparison of nonlinear growth models to estimate growth curves in Kivircik sheep under a semi-intensive production system. Animals, 13(14), 2379. https://doi.org/10.3390/ani13142379
  12. Rojas-Downing, M. M., Nejadhashemi, A. P., Harrigan, T., & Woznicki, S. A. (2017). Climate change and livestock: Impacts, adaptation, and mitigation. Climate Risk Management, 16, 145–163. https://doi.org/10.1016/j.crm.2017.02.001
  13. Savegnago, R. P., Cruz, V. A. R., Ramos, S. B., Caetano, S. L., Schmidt, G. S., Ledur, M. C., El Faro, L., & Munari, D. P. (2012). Egg production curve fitting using nonlinear models for selected and nonselected lines of White Leghorn hens. Poultry Science, 91(11), 2977–2987. https://doi.org/10.3382/ps.2012-02277
  14. Sharifi, M. A., Patil, C., Yadav, A., & Bangar, Y. C. (2022). Mathematical modeling for egg production and egg weight curves in a synthetic white Leghorn. Poultry Science, 101(1), 101766. https://doi.org/10.1016/j.psj.2022.101766
  15. Şahin, M., & Efe, E. (2010). Use of cubic spline regression in modeling lactation curves in dairy cattle. KSÜ Journal of Natural Sciences, 13(2), 17–22. https://izlik.org/JA29YN29PY
  16. Şahin, M., & Gök, İ. (2025). Modeling of native sheep breeds in Türkiye by years with nonlinear mathematical models. International Journal of Pure and Applied Sciences, 11(2), 527–533. https://doi.org/10.29132/ijpas.1734102
  17. Tahtalı, Y., Şahin, M., & Bayyurt, L. (2020). Comparison of different growth curve models in Romanov lambs. Kafkas University Veterinary Faculty Journal, 26(5), 609–615. https://doi.org/10.9775/kvfd.2020.23954
  18. Topal, M., Özdemir, M., Aksakal, V., Yıldız, N., & Doğru, U. (2004). Determination of the best nonlinear function in order to estimate growth in Morkaraman and Awassi lambs. Small Ruminant Research, 55, 229–232. https://doi.org/10.1016/j.smallrumres.2004.01.007
  19. Turkish Statistical Institute (TUIK) (2023). http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id1047 (Accessed date: 13.06.2023)
  20. Yaldızbaş, A. T. (2016). Determination of growth curve in Romanov lambs in terms of different body measurements using linear and nonlinear models (Master’s thesis). Gaziosmanpaşa University, Institute of Science, Department of Animal Science, Tokat, Türkiye.
  21. Yalçınöz, E., & Şahin, M. (2020). Modeling egg production curves in laying hens. KSÜ Journal of Agriculture and Nature, 23(5), 1373–1378. https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.631937
  22. Yavuz, E., Abacı, S. H., Erensoy, K., & Şahin, M. (2023). Modeling of individual egg weights of Lohmann-Brown layer hens. Turkish Journal of Veterinary & Animal Sciences, 47(3), 229–335. https://doi.org/10.55730/1300-0128.4290
  23. Yitbarek, M. B. (2019). Livestock and livestock product trends by 2050: A review. International Journal of Animal Research, 4, 30. https://doi.org/10.5455/ijar.2019.30