Dergiler / Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi / 2019 / Cilt: 6 - Sayı: 4

Sulama Performansının Belirlenmesinde Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Kullanımı: Atabey Sulama Şebekesi Örneği

Use of Remote Sensing and Geographic Information Systems in Irrigation Performance: A Case Study of Atabey Irrigation Scheme

Sayfa
624–635
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)

Şebekede 2012 yılında tahsilat oranı %88.12, mali yeterlilik oranı ise 1.42 olarak bulunmuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada; Atabey Sulama Şebekesinin Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemi’nden yararlanılarak sulama performansı değerlendirilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaçla, Uzaktan Algılama teknikleri kullanılarak çalışma alanına ilişkin 2012 yılı RapidEye uydu verisi ile kontrollü (supervised) sınıflandırma yöntemi yardımıyla şebekeye ait bitki deseni haritaları, Coğrafi Bilgi Sistemi teknikleri yardımıyla da şebekeye ilişkin, kanal haritaları oluşturulmuştur.
💡
Sonuç & Katkı:Şebekede 2012 yılında tahsilat oranı %88.12, mali yeterlilik oranı ise 1.42 olarak bulunmuştur.
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:2012 Verileri
⚙️Değişkenler:Uzaktan algılama · coğrafi bilgi sistemleri · Remote sensing

Özet

Bu çalışmada; Atabey Sulama Şebekesinin Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemi’nden yararlanılarak sulama performansı değerlendirilmiştir. Bu amaçla, Uzaktan Algılama teknikleri kullanılarak çalışma alanına ilişkin 2012 yılı RapidEye uydu verisi ile kontrollü (supervised) sınıflandırma yöntemi yardımıyla şebekeye ait bitki deseni haritaları, Coğrafi Bilgi Sistemi teknikleri yardımıyla da şebekeye ilişkin, kanal haritaları oluşturulmuştur. Bu veriler yardımı ile performans göstergelerinden biri olan aylık su temini oranları hesaplanmıştır. Bitki deseni sınıflandırması sonucunda 10 tanesi toplam alanın yaklaşık 1/3’üne karşılık gelen (5239.75 ha; %33.72) sulanan alanda, geriye kalan 14 tanesi ise şebeke alanının yaklaşık 2/3’üne denk gelen (10299.74 ha; % 66.28) sulanmayan (kuru tarım) alanda yer alan toplam 24 bitki sınıfı belirlenmiştir. Atabey sulama şebekesi için toplam sulama suyu ihtiyacı nisan-ekim ayları arasında en az 42618 m3 ile en fazla 5647246 m3 olarak hesaplanmıştır. Belirtilen aylardaki su temini oranı ise 28.16-2.39 arasında değişmiş, 2012 yılında ortalama su temini oranı ise 3.25 olarak hesaplanmıştır. Şebekenin tahakkuk, tahsilat, işletme ve bakım masrafları ile bu veriler yardımıyla tahsilat oranı ve mali yeterlilik oranları hesaplanmıştır. Şebekede 2012 yılında tahsilat oranı %88.12, mali yeterlilik oranı ise 1.42 olarak bulunmuştur.

Abstract

In this study, the irrigation performance of Atabey Irrigation Scheme was assessed by making use of Remote Sensing (RS) and the Geographic Information System (GIS). For this purpose, the crop pattern maps of the scheme were generated by the help of the supervised classification method with the RapidEye satellite data of 2012 concerning the study area by employing the RS techniques, whereas the canal maps of the scheme were generated by the help of the techniques of the Geographic Information System. By the help of these data, the monthly water supply ratios – one of the performance indicators – were computed. A total of 24 crop classes, 10 of which were in the irrigated area corresponding to about one-third (5,239.75 ha; 33.72%) of the total area but the remaining 14 of which were in the non-irrigated (rainfed agriculture) area corresponding to about two-thirds (10,299.74 ha; 66.28%) of the scheme area, were determined as a result of the crop pattern classification. The total irrigation water requirement for Atabey irrigation scheme was calculated as 42,618 m3 minimum and 5,647,246 m3 at the maximum between April and October. The Relative Water Supply (RWS) in the months concerned ranged from 28.16 to 2.39 and the average in 2012 was calculated as 3.25. The assessment, collection, operating and maintenance expenses of the scheme and, by the help of these data, its fee collection and financial efficiency ratios were calculated. The fee collection ratio was found as 88.12% and the financial efficiency ratio as 1.42 at the scheme in 2012.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KARCI, A. P., UÇAR, Y. (2019). Sulama Performansının Belirlenmesinde Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Kullanımı: Atabey Sulama Şebekesi Örneği. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, Cilt: 6 - Sayı: 4, 624–635. https://ajindex.com/articles/330676

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Al Zayed, I.S., Elagib, N.A., Ribbe, L., Heinrich, J. 2015. Spatio-temporal performance of large-scale Gezira irrigation scheme, Sudan. Agricultural Systems, 133: 131-142.
  2. Bastiansen, W.G., Molden, D.J., Makin, I.W. 2000. Remote sensing for irrigated agriculture: examples from research and possible applications. Agricultural Water Management, 46(2): 137-155.
  3. Beyribey, M., Sönmez, F.K., Çakmak, B., Oğuz, M. 1997. Devlet sulama şebekelerinde aylık su temini oranının belirlenmesi. Tarım Bilimleri Dergisi, 3(2): 33-37.
  4. Çakmak, B. 2001. Konya sulama birliklerinde sulama performansının değerlendirilmesi. Tarım Bilimleri Dergisi, 7 (3): 111-117.
  5. Çakmak, B., Beyribey, M., Yıldırım, Y.E., Kodal, S. 2004. Benchmarking performance of irrigation schemes: A case study from Turkey. Irrigation and Drainage, 53: 155-163.
  6. Çakmak, B., Polat, E.H., Kendirli, B., Gökalp, Z. 2009. Evaluation of irrigation performance of Asartepe Irrigation Association: A case study from Turkey. Akdeniz Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 22(1): 1-8.
  7. Çakmak, B., Tekiner, M. 2010. Çanakkale Kepez Kooperatifinde sulama performansının değerlendirilmesi. I. Ulusal Sulama ve Tarımsal Yapılar Sempozyumu, 27-29 Mayıs Kahramanmaraş, s. 279-290.
  8. Degirmenci, H, Büyükcangaz, H, Kuscu, H. 2003. Assessment of irrigation with comparative indicators in the Southeastern Anatolia Project. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 27: 293-303.
  9. Elnmer, A., Khadr, M., Allam, A., Kanae, S., Tawfik, A. 2018. Assessment of irrigation water performance in the Nile delta using remotely sensed data. Water, 10(10): 1-23.
  10. Faulkner, J.W., Steenhuis, T., Van De Giesen, N., Andreini, M., Liebe, J.R. 2008. Water use and productivity of two small reservoir irrigation schemes in Ghana’s upper east region. Irrigation and Drainage, 57: 157-163.
  11. Kapan, E. 2010. Asartepe Sulama Birliğinde Sulama Performansının Karşılaştırmalı Değerlendirilmesi. Ankara Üniversitesi,
  12. Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 74 s., Ankara.
  13. Karahan Uysal, Ö., Atış, E. 2010. Assessing the performance of participatory irrigation management over time: A case study from Turkey. Agriculture Water Management, 97: 1017-1025.
  14. Karataş, B.S. 2006. Coğrafi Bilgi Sistemi ve Uzaktan Algılama Teknikleriyle Menemen Sulama Sistemi Performansının Değerlendirilmesi. Ege Üniversitesi,
  15. Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 159 s., İzmir.
  16. Karimi, P., Bongani, B., Blatchford, M., Fraiture, C. 2019. Global satellite-based ET products for the local level irrigation