ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
DOKTORA TEZİ
TÜRKİYE’DE TARIM YILI KURAKLIK DEĞERLENDİRMESİ VE BİTKİ GELİŞİM MODELİ İLE BUĞDAYDA KURAKLIK-VERİM ANALİZİ
OSMAN ŞİMŞEK
TARIMSAL YAPILAR VE SULAMA ANABİLİM DALI
ANKARA 2010
Her hakkı saklıdır
TEZ ONAYI
Osman ŞİMŞEK tarafından hazırlanan “Türkiye’de Tarım Yılı Kuraklık Değerlendirmesi Ve Bitki Gelişim Modeli İle Buğdayda Kuraklık-Verim Analizi”
adlı tez çalışması 26/02/2010 tarihinde aşağıdaki jüri tarafından oy birliği ile Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarımsal Yapılar ve Sulama Anabilim Dalı’nda DOKTORA TEZİ olarak kabul edilmiştir.
Danışman : Prof. Dr. Belgin ÇAKMAK
Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
Jüri Üyeleri :
Başkan : Prof. Dr. Süleyman KODAL
Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
Üye : Prof. Dr. Levent ŞAYLAN
İstanbul Teknik Üniversitesi Uçak ve Uzay Bilimleri Fakültesi Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Üye : Prof. Dr. F. Kemal SÖNMEZ
Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
Üye : Prof. Dr. Belgin ÇAKMAK
Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
Üye : Doç. Dr. Ahmet KURUNÇ
Akdeniz Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
Yukarıdaki sonucu onaylarım.
Prof. Dr. Orhan ATAKOL Enstitü Müdürü
ÖZET Doktora Tezi
TÜRKİYE’DE TARIM YILI KURAKLIK DEĞERLENDİRMESİ VE BİTKİ GELİŞİM MODELİ İLE BUĞDAYDA KURAKLIK-VERİM ANALİZİ
Osman ŞİMŞEK Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Tarımsal Yapılar ve Sulama Anabilim Dalı Danışman: Prof. Dr. Belgin ÇAKMAK
Kuraklık, canlıların yaşamı üzerinde çok büyük olumsuz etkileri olan, önemli ekolojik sorunların yaşanmasına neden olan, meteorolojik karakterli bir afettir. 21. yüzyıl’da meydana gelmesi beklenen iklim değişikliği ve kuraklık, gıda güvenliğini tehdit etmektedir. Bu çalışmanın amacı, kuraklık izleme ve etkilerini azaltma çalışmalarında başlangıç aşamasının tamamlanmasına katkı sağlamaktır. Bu çalışmalar yardımıyla, geçmişte meydana gelen kuraklık ve oluşan zararlar daha iyi analiz edilerek, gelecekte hangi aşamada hangi tedbirlerin alınması gerektiği konusunda planlamalar yapılabilecektir. Ayrıca Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütü (FAO) tarafından geliştirilen AgroMetShell (AMS) modelinin Türkiye’de verim analiz ve tahminleri için kullanılma olanakları araştırılmıştır.
Bu çalışmada Türkiye geneli için Standart Yağış İndeksi (SPI) ve Normalin Yüzdesi İndeksi (PNI) yöntemleri kullanılarak aylık, mevsimlik ve tarım yılı bazında kuraklık analizleri yapılmıştır. SPI ve PNI ile bulunan indeks değerlerinden buğday üretiminde önde gelen 10 il için aylık, mevsimlik ve tarım yılı trend analizleri yapılmıştır. Ayrıca AMS modeli kullanılarak Su Yeterlilik İndeksi (WSI) üretilmiş ve seçilen illerde buğday için verim analizi yapılmıştır. Tarım yılı bazında üretilen SPI ile WSI değerlerinin ilişkisi incelenmiştir. Ayrıca WSI değerleri ile farklı periyotlara ait Normalleştirilmiş Bitki Fark İndeksi (NDVI) arasında ilişki olup olmadığı araştırılmıştır. WSI değerleri kullanılarak geleceğe dönük senaryolar ve hassasiyet analizi yapılarak buğday veriminde meydana gelmesi muhtemel düşüşler incelenmiştir.
SPI yöntemine göre kuraklığın en fazla yaşandığı bölge Güneydoğu Anadolu olmuş, kuraklık 18 yıl tekrar etmiş ve % 46.2’lik bir oran yakalamıştır. PNI yöntemi ile kuraklık analizinde yine kuraklığın en fazla yaşandığı bölge Güneydoğu Anadolu olmuş, kuraklık 9 yıl tekrar etmiş ve % 23.1’lik bir oran yakalamıştır. SPI ve PNI değerleri için yapılan trend analizleri sonucunda Konya’da, her iki yöntemde de en fazla ve en yüksek düzeyde öneme sahip trendler tespit edilmiştir. Burada % 1, % 5 ve % 10’luk düzeyde önem arz eden negatif yönde (azalan) trendler bulunmuştur. Hesaplanan WSI değerlerine tarım yılı bazında baktığımızda en yüksek ortalama değere ulaşılan yıl 1981-1982 Tarım Yılı olup, 10 istasyona ait ortalama değer 97.2 olarak gerçekleşmiştir. Bu değer iyi düzeyde verimi ifade etmektedir. Analiz periyodunda görülen en düşük ortalama değer 1994 yılında 72.6 olmuştur. Bu değer vasat düzeyde bir verimi ifade etmektedir. İllere ait NDVI değerleri ile modelin bu illerdeki istasyonlara ait WSI değerleri arasında bir ilişki olup olmadığı araştırılmış, sonuçta anlamlı bir ilişki tespit edilememiştir. Yapılan bütün senaryo analizlerinde verimde düşüş meydana geldiği görülmüştür. En fazla düşüş % 18.2’lik azalma ile sıcaklığın 2 °C’lik, güneşlenme şiddetinin % 20’lik artışı ve yağışın % 20’lik azalışı durumunda oluşmaktadır. Adana istasyonunda 1987-1988 ve 1988-1989 Tarım Yılı’nda SPI ile WSI arasında doğrusal bir ilişki, 1989-1990 ve 1990-1991 Tarım Yılı’nda ise negatif bir ilişki meydana gelmiştir.
Analizler sonucunda ulaşılan en önemli sonuç, SPI gibi meteorolojik kuraklığı ifade eden bir yöntemin tarımsal kuraklığı izlemede yetersiz kaldığıdır. Bu yöntemin yanında WSI gibi tarımsal kuraklığı ifade eden bir kuraklık analiz yönteminin de mutlaka kullanılması gerekmektedir.
2010, 138 sayfa
Anahtar Kelimeler: Kuraklık ve Etkileri, Kuraklık İndeksleri, AgroMetShell Modeli, Su Yeterlilik İndeksi, Verim Analizi.
ABSTRACT Ph. D. Thesis
DROUGHT EVALUATION OF AGRICULTURAL YEAR AND DROUGHT-YIELD ANALYSIS OF WHEAT BY CROP GROWTH MODEL IN TURKEY
Osman ŞİMŞEK Ankara University
Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Farm Structures and Irrigation
Supervisor: Prof. Dr. Belgin ÇAKMAK
Drought has been characterized as a meteorological natural disaster, which has profound negative effect on the living beings and led to major ecological problems. The expected climate change and drought scenarios in 21 century will have threatened the food security. The aim of this research is to contribute to the completion of studies which helps monitoring of drought and reduction of its effects. By better analyzing the droughts occurred in the past and its damages through these researches, it is possible to do plans about what kind of precaution should be taken at which stage. Furthermore, the possible use of AgroMetShell model, developed by the United Nations Food and Agriculture Organization (FAO), on yield analysis and forecasts in Turkey was investigated.
In this study, monthly, seasonal and agricultural year based drought analyses for over all Turkey have been performed by using Standardized Precipitation Index (SPI) and Percent of Normal Index (PNI) methods. Monthly, seasonal and agricultural year based trend analysis of index values obtained from SPI and PNI have been realized for ten cities lead at wheat production. In addition, Water Satisfaction Index (WSI) values were produced by using AMS model and wheat yield forecasts were made for the selected cities. The relationship of SPI and WSI values produced at agricultural year base was obtained. In addition, it was investigated that whether a relationship exists between WSI values and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) belong to different period. Possible decreases in wheat yield were examined by using WSI values for future scenarios and realizing sensitivity analysis.
According to SPI method, Southeastern Anatolia was the region which faced with drought at most.
Drought was repeated 18 years with a rate of 46.2%. The other drought analyzing method of PNI was also detected that Southeastern Anatolia region was most drought experienced region with a 9-year repetition period and a rate of 23.1%. Trend analyses of the SPI and PNI values show that Konya has the most trends with the highest significant value for both methods. Negative (decreasing) trends significant at 1%, 5% and 10% levels were obtained. In terms of agricultural year base, the highest average value of calculated WSI was obtained for 1981-1982 agricultural year and average value of 10 stations is realized as 97.2 which represents a good yield level. The lowest average value of 72.6 was obtained for 1994. This value represents a moderate yield level. Whether there is a relationship exists between NDVI values of cities and model’s WSI values belong to the stations of these cities was investigated and as a result no significant relationship was obtained. It was observed that there was a decrease in yield for all realized scenarios analysis. The highest decrease was observed for the scenario with 2°C and 20% increases in temperature and sun intensity, respectively, and 20% decrease in precipitation. For Adana station, a linear positive correlation between SPI and WSI in the agricultural years of 1987-1988 and 1988-1989 and a negative correlation in the agricultural years of 1989-1990 and 1990-1991 were obtained. The most important result of analysis is that SPI method which express meteorological drought was insufficient for monitoring agricultural drought. In addition to the use of this method, another method which express agricultural drought such as WSI method should also be used.
2010, 138 pages
Key Words: Drought and Effects, Drought Indices, AgroMetShell Model, Water Satisfaction Index, Yield Analysis.
TEŞEKKÜR
Çalışmalarımı yönlendiren, araştırmalarımın her aşamasında bilgi, öneri ve yardımlarını esirgemeyerek katkıda bulunan, özverili danışman hocam sayın Prof. Dr. Belgin ÇAKMAK’a, çalışmalarım süresince maddi manevi desteklerini esirgemeyen değerli bölüm başkanımız sayın Prof. Dr. Turhan AKÜZÜM’e, lisans eğitiminden itibaren yardımlarını esirgemeyen değerli hocam Prof. Dr. F. Kemal SÖNMEZ’e, çalışmalarım sırasında önemli katkılarda bulunan ve yönlendiren Prof. Dr. Levent ŞAYLAN’a, AgroMetShell ve NDVI konularında büyük katkıları olan Dr. Ali MERMER ve Dr.
Hakan YILDIZ’a, bilimsel çalışmalarımın her aşamasında bana yardım eden iş arkadaşlarım Gökhan YÜCEL, Nebi GÖRDEBİL, Yüksel NADAROĞLU, Servet YALÇIN ve Dr. İsmail DEMİR’e, çalışmalarım süresince birçok fedakarlıklar göstererek beni destekleyen eşim ve çocuklarıma en derin duygularla teşekkür ederim.
Osman ŞİMŞEK Ankara, Şubat 2010
İÇİNDEKİLER
ÖZET ... i
ABSTRACT… ... ii
TEŞEKKÜR ... iii
SİMGELER DİZİNİ ... v
ŞEKİLLER DİZİNİ ... vi
ÇİZELGELER DİZİNİ ... vii
1. GİRİŞ ... 1
2. KURAMSAL TEMELLER ... 4
2.1 Bitki-İklim Modeli ... 4
2.2 Buğdayın İklim İstekleri. ... 11
2.3 Bitki Su Tüketimi ... 15
2.4 Kuraklık ve Çeşitleri ... 19
2.5 Kuraklığın Etkileri ... 29
2.6 Türkiye’de Kuraklık Değerlendirmesi ... 31
2.7 Türkiye’de Kuraklığın Tarıma Etkisi ... 32
3. MATERYAL VE YÖNTEM ... 34
3.1 Materyal ... 34
3.2 Yöntem ... 37
3.2.1 Standart Yağış İndeksi (SPI) ... 37
3.2.2 Normalin Yüzdesi İndeksi (PNI ... 39
3.2.3 Su Yeterlilik İndeksi (WSI ... 40
3.2.4 Mann–Kendall Testi ... 48
3.2.5 Normalleştirilmiş Fark Vejetasyon İndeksi (NDVI) ... 49
4. BULGULAR VE TARTIŞMA ... 54
4.1 Türkiye Geneli Kuraklık Analizi ... 54
4.1.1 SPI ile tarım yılı kuraklık analizi ... 54
4.1.2 PNI ile tarım yılı kuraklık analizi ... 59
4.2 Aylık, Mevsimlik ve Tarım Yılı Trend Analizleri ... 63
4.2.1 SPI trend analizleri ... 63
4.2.2 PNI trend analizleri... 69
4.3 WSI İle Buğdayın Verim Analizi ... 76
4.4 SPI ve WSI Değerleri Arasındaki İlişki ... 85
4.5 WSI ile NDVI Arasındaki İlişkinin Analizi ... 91
4.6 Geleceğe Dönük Senaryolar ve Hassasiyet Analizi ... 113
5. SONUÇ ... 128
KAYNAKLAR ... 139
ÖZGEÇMİŞ ... 145
SİMGELER DİZİNİ AETC Aktüel Bitki Evapotranspirasyonu
AMS AgroMetShell
AVHRR Yüksek Çözünürlüklü Sensör
BMÇMS Birleşmiş Milletler Çölleşme İle Mücadele Sözleşmesi
CBS Coğrafi Bilgi Sistemleri
CERES Bitki Çevre Kaynak Sentezi Modeli
CO2 Karbondioksit
CROPGRO Bitki Büyüme Modeli
CRPSM San Marco Projesi Araştırma Merkezi CSSWB Bitki Özel Toprak Su Dengesi
ÇOB Çevre ve Orman Bakanlığı
DMİGM Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü
EfR Efektif Yağış
ET Evapotranspirasyon
ET0 Referans Evapotranspirasyon
FAO Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütü FSIEWS Gıda Güvenliği Bilgisi ve Erken Uyarı Sistemi
GAP Güneydoğu Anadolu Projesi
IDA Görüntü Veri Analizi
INDXH Hasat İndeksi
IPCC Uluslararası İklim Değişikliği Paneli İTÜ İstanbul Teknik Üniversitesi
KC Bitki Katsayısı
KÖ Kızıl Ötesi
MÖ Mor Ötesi
NDMC Milli Kuraklık Azaltma Merkezi
NDVI Normalleştirilmiş Vejetasyon Fark İndeksi
PET Potansiyel Evapotranspirasyon
PETC Bitki Potansiyel Evapotranspirasyon
PNI Normalin Yüzdesi İndeksi
RegCM3 3 Boyutlu Bölgesel İklim Modeli SIMWASER Bitki İklim Simülasyon Modeli
SPI Standart Yağış İndeksi
SW Toprak Nemi
SWC Toprak Su Kapasitesi
TAGEM Tarımsal Araştırmalar Genel Müdürlüğü TKİB Tarım ve Köyişleri Bakanlığı
TÜBİTAK Türkiye Bilimsel ve Teknik Araştırma Kurumu TÜİK Türkiye İstatistik Kurumu
UA Uzaktan Algılama
WHC Su Tutma Kapasitesi
PAW Potansiyel Elverişli Su
WMO Dünya Meteoroloji Örgütü
WRSI Su İhtiyacı Yeterlilik İndeksi
WSI Su Yeterlilik İndeksi
WWF Dünya Doğayı Koruma Vakfı
ŞEKİLLER DİZİNİ
Şekil 2.1 Kuraklık çeşitleri……..……….….. 20
Şekil 2.2 Türkiye yıllık ortalama yağış haritası………..……… 32
Şekil 3.1 Büyük klima istasyonlarının dağılımı…...………...……… 35
Şekil 3.2 Buğday için bitki katsayısının tanımlanması ………..……… 35
Şekil 3.3 Bitki su bütçesi modelinin bileşenleri………...……….. 44
Şekil 3.4 AgroMetShell 151 modelinin ana kullanım yüzü……… 45
Şekil 3.5 Ankara istasyonu 2006-2007 Tarım Yılı WSI grafiği…….……….... 46
Şekil 3.6 Modelin Ankara istasyonu için ürettiği değerler tablosu…….…….... 48
Şekil 3.7 Işığın dalga boyu dağılımı………..……….……… 49
Şekil 3.8 NDVI Türkiye haritası (01-31 Mart 1999)…………..……….……... 53
Şekil 4.1 SPI kullanılarak hazırlanan 2007-2008 Tarım Yılı kuraklık haritası... 55
Şekil 4.2 SPI ile kuraklık değerlendirme grafiği ……….……...…… 56
Şekil 4.3 SPI ile kuraklık değerlendirmesinde yıl tekerrür grafiği ………. 57
Şekil 4.4 SPI ile kuraklık değerlendirmesinde % olarak yıl tekerrür grafiği …. 58 Şekil 4.5 PNI kullanılarak hazırlanan 2007-2008 Tarım Yılı kuraklık haritası.. 59
Şekil 4.6 PNI ile kuraklık değerlendirme grafiği ………...……… 60
Şekil 4.7 PNI ile yıl ve % olarak kuraklık tekerrür grafiği………...….. 62
Şekil 4.8 AMS modeli ile üretilen WSI indis değerleri grafiği……….……….. 77
Şekil 4.9 Ankara için gerçek ve tahmini verim değerleri grafiği………....…… 82
Şekil 4.10 Konya için gerçek ve tahmini verim değerleri grafiği……….…….. 85
Şekil 4.11 Geleceğe yönelik hassasiyet analizi sonuçları grafiği……… 124
ÇİZELGELER DİZİNİ
Çizelge 3.1 SPI ve PNI analizinde kullanılan istasyonlar ..………... 36
Çizelge 3.2 SPI metoduna göre indeks değerleri ve sınıflandırma ………... 38
Çizelge 3.3 PNI metoduna göre indeks değerleri ve sınıflandırma……… 40
Çizelge 3.4 WSI indeksi değerlendirme tablosu………..………….. 47
Çizelge 3.5 Jeolojik UA çalışmalarında yararlanılan bazı uydu alıcıları…..……. 50
Çizelge 3.6 Landsat TM bant, spektral aralık ve çözünürlük………. 51
Çizelge 3.7 Landsat TM bant özellikleri ve kullanım alanları…………..………. 51
Çizelge 3.8 Landsat TM bant özelliklerine göre endeksler ………..…. 52
Çizelge 4.1 SPI ile kurak olan ve olmayan yıl tekerrür tablosu………...….. 58
Çizelge 4.2 PNI ile kurak olan ve olmayan yıl tekerrür tablosu…………..…….. 63
Çizelge 4.3 SPI yöntemi için Adana istasyonunun trend analizi……..………….. 64
Çizelge 4.4 SPI yöntemi için Ankara istasyonunun trend analizi….………. 64
Çizelge 4.5 SPI yöntemi için Çorum istasyonunun trend analizi………..…. 65
Çizelge 4.6 SPI yöntemi için Diyarbakır istasyonunun trend analizi……..…….. 65
Çizelge 4.7 SPI yöntemi için Edirne istasyonunun trend analizi…………..…... 66
Çizelge 4.8 SPI yöntemi için Konya istasyonunun trend analizi…….………….. 66
Çizelge 4.9 SPI yöntemi için Sivas istasyonunun trend analizi……….………… 67
Çizelge 4.10 SPI yöntemi için Şanlıurfa istasyonunun trend analizi………. 67
Çizelge 4.11 SPI yöntemi için Tekirdağ istasyonunun trend analizi………. 68
Çizelge 4.12 SPI yöntemi için Yozgat istasyonunun trend analizi……… 68
Çizelge 4.13 PNI yöntemi için Adana istasyonunun trend analizi………. 70
Çizelge 4.14 PNI yöntemi için Ankara istasyonunun trend analizi……… 70
Çizelge 4.15 PNI yöntemi için Çorum istasyonunun trend analizi……… 71
Çizelge 4.16 PNI yöntemi için Diyarbakır istasyonunun trend analizi……..…… 71
Çizelge 4.17 PNI yöntemi için Edirne istasyonunun trend analizi………. 72
Çizelge 4.18 PNI yöntemi için Konya istasyonunun trend analizi………. 72
Çizelge 4.19 PNI yöntemi için Sivas istasyonunun trend analizi……..…………. 73
Çizelge 4.20 PNI yöntemi için Şanlıurfa istasyonunun trend analizi………. 73
Çizelge 4.21 PNI yöntemi için Tekirdağ istasyonunun trend analizi………. 74
Çizelge 4.22 PNI yöntemi için Yozgat istasyonunun trend analizi……… 74
Çizelge 4.23 AMS modeli ile üretilen WSI indis değerlerinin sınıflandırılması... 78
Çizelge 4.24 Ankara için modelin ürettiği farklı parametrelerin değerleri……… 80
Çizelge 4.25 Ankara için regresyon analizi sonuçları………..……….. 81
Çizelge 4.26 Ankara için tahmin ve gerçek verim değerleri………..……… 81
Çizelge 4.27 Konya için modelin ürettiği farklı parametrelerin değerleri………. 83
Çizelge 4.28 Konya için regresyon analizi sonuçları…………..………... 83
Çizelge 4.29 Konya için tahmin ve gerçek verim değerleri………..………. 84
Çizelge 4.30 İstasyonlara ait WSI ve SPI değerleri tablosu………..………. 86
Çizelge 4.31 İstasyonlara ait WSI ve SPI değerleri arasındaki korelasyon değerleri tablosu……… ………... 87
Çizelge 4.32 Adana istasyonuna ait aylık yağış değerleri ..………... 89
Çizelge 4.33 Adana istasyonuna ait WSI, SPI ve tarım yılı yağış değerleri ……. 90
Çizelge 4.34 Adana ili WSI ve NDVI veri tablosu………..…….. 93
Çizelge 4.35 Adana ili WSI - NDVI karşılaştırma tablosu………..….. 94
Çizelge 4.36 Ankara ili WSI ve NDVI veri tablosu………..…………. 95
Çizelge 4.37 Ankara ili WSI - NDVI karşılaştırma tablosu ……….. 96
Çizelge 4.38 Çorum ili WSI ve NDVI veri tablosu ……….…………... 97
Çizelge 4.39 Çorum ili WSI - NDVI karşılaştırma tablosu……….…………... 98
Çizelge 4.40 Diyarbakır ili WSI ve NDVI veri tablosu………..…………... 99
Çizelge 4.41 Diyarbakır ili WSI - NDVI karşılaştırma tablosu………..………... 100
Çizelge 4.42 Edirne ili WSI ve NDVI veri tablosu………..………….. 101
Çizelge 4.43 Edirne ili WSI - NDVI karşılaştırma tablosu …………..…………. 102
Çizelge 4.44 Konya ili WSI ve NDVI veri tablosu ………..…………. 103
Çizelge 4.45 Konya ili WSI - NDVI karşılaştırma tablosu………..……….. 104
Çizelge 4.46 Sivas ili WSI ve NDVI veri tablosu……….. 105
Çizelge 4.47 Sivas ili WSI - NDVI karşılaştırma tablosu ………..……... 106
Çizelge 4.48 Şanlıurfa ili WSI ve NDVI veri tablosu ………..……. 107
Çizelge 4.49 Şanlıurfa ili WSI - NDVI karşılaştırma tablosu ………..……. 108
Çizelge 4.50 Tekirdağ ili WSI ve NDVI veri tablosu………..….. 109
Çizelge 4.51 Tekirdağ ili WSI - NDVI karşılaştırma tablosu………..….. 110
Çizelge 4.52 Yozgat ili WSI ve NDVI veri tablosu………..…. 111
Çizelge 4.53 Yozgat ili WSI - NDVI karşılaştırma tablosu………..…. 112
Çizelge 4.54 Analiz edilen iklim değişikliği senaryoları………... 114
Çizelge 4.55 Sıcaklığın 1 °C’lik artışı durumu……….. 115
Çizelge 4.56 Sıcaklığın 2 °C’lik artışı durumu……….. 115
Çizelge 4.57 Güneşlenme şiddetinin % 10’luk artışı durumu……… 116
Çizelge 4.58 Güneşlenme şiddetinin % 20’lik artışı durumu………. 117
Çizelge 4.59 Yağışın % 10’luk azalması durumu……….. 117
Çizelge 4.60 Yağışın % 20’lik azalması durumu………... 118
Çizelge 4.61 Sıcaklığın 1 °C’lik, güneşlenme şiddetinin % 10’luk artışı durumu. 119 Çizelge 4.62 Sıcaklığın 2 °C’lik, güneşlenme şiddetinin % 20’lik artışı durumu. 119 Çizelge 4.63 Sıcaklığın 1 °C’lik artışı, yağışın % 10’luk azalması durumu…….. 120
Çizelge 4.64 Sıcaklığın 2 °C’lik artışı, yağışın % 20’lik azalması durumu……... 121
Çizelge 4.65 Gün şiddetinin % 10’luk artışı, yağışın % 10’luk azalması durumu. 121 Çizelge 4.66 Gün şiddetinin % 20’lik artışı, yağışın % 20’lik azalması durumu.. 122
Çizelge 4.67 Sıcaklığın 1 °C’lik, gün şiddetinin %10’luk artışı ve yağışın % 10’luk azalması durumu……….……….….. 123
Çizelge 4.68 Sıcaklığın 2 °C’lik, gün şiddetinin % 20’lik artışı ve yağışın % 20’lik azalması durumu………... 123
1. GİRİŞ
Tarım atmosfer şartlarında çalışan bir fabrikadır. Tarımsal üretimi etkileyen dört ana faktör toprak, tohum, insan ve iklimdir. Bunlardan iklim dışında kalan diğer faktörler genellikle kontrol ve ıslah edilebilir. Tarım teknikleri ne kadar gelişirse gelişsin, iklim faktörleri tarımsal üretimi önemli ölçüde etkilemeye devam etmektedir. Meteorolojik faktörlerin zamansal ve mekansal olarak büyük değişiklikler göstermesi nedeniyle tarımsal üretimde ciddi dalgalanmalar oluşmaktadır. Dünyada yaşanan iklim değişikliği ve küresel ısınma sonucunda insanoğlunun gelecekle ilgili kaygıları giderek artmaktadır. 21. yüzyılın ortaları ve sonu için hazırlanan raporlarda (Anonymous 2007) sıcaklıkların önemli düzeyde artacağı ve yağışların da azalacağı belirtilmektedir. Ayrıca nüfus artışı ile birlikte su ve gıda ihtiyacı hızla artmaktadır. Bunun sonucunda ciddi bir su ve gıda güvenliği sorunu oluşması beklenmektedir. Su gıda güvencesinin en önemli kaynağıdır. Giderek kısıtlı hale gelen su kaynaklarına olan hızlı talep artışı, tarımda kullanılan su miktarını kısıtlamakta ve dünya gıda güvenliği tehlikeye girmektedir (Çakmak ve Aküzüm 2009). Su kaynaklarında meydana gelecek azalma ve kirlenme nedeniyle içme suyu ve tarımda sulama suyu temini oldukça güçleşecektir. Özellikle Akdeniz havzasında ve yarı kurak iklim kuşağında yer alan Türkiye için yapılan tahminlerde güney ve batı bölgelerde sıcaklık artışı ve yağış azalması beklenmektedir (Anonim 2007).
Kuraklık, canlıların yaşamı üzerinde çok büyük olumsuz etkileri olan, insanların çeşitli etkinliklerini sınırlayan, önemli ekolojik sorunların yaşanmasına neden olan ve her an afete dönüşebilen, meteorolojik karakterli bir doğal tehlikedir (Şahin ve Sipahioğlu 2003). İnsanoğlunu etkileyen en önemli doğal afetlerden birisi olup, doğanın gizli bir tehlikesidir. İklimin sürekli tekrar eden bir olgusu olmakla birlikte hala tahmin edilememektedir. Meydana geldiği zaman, süresi, şiddeti ve etki alanı yıldan yıla değişmektedir. Bunun sonucunda ekonomik, sosyal ve çevresel etkiler meydana getirmekte, bu etkiler zaman zaman insanlık için büyük tehlikeler oluşturmaktadır.
Kuraklık analizlerinde bir bölgedeki yağış ve evapotranspirasyon arasındaki dengenin uzun süreli ortalaması göz önünde bulundurulmalıdır. Kuraklık zamana bağlı bir parametredir (Graedel vd. 2007). Yağışların başlangıcındaki gecikmeler, yağış–zaman
ilişkisi, yağışların yoğunluk ve şiddeti kuraklık üzerine etkili bazı faktörler arasında yer alır. Yüksek sıcaklık, rüzgar ve düşük nem miktarı gibi, diğer değişkenler bir çok bölgede kuraklıkta etkili olur. Kuraklık yalnızca fiziksel bir olay veya bir doğa olayı olarak görülmemelidir. Onun, insan ve faaliyetlerinin su kaynaklarına olan bağımlılığı nedeniyle toplum üzerinde çeşitli etkileri vardır (Shiklomanov vd. 2003).
Ülkemizde halen 18.7 milyon hektar olan ekilebilir arazinin yaklaşık % 83’ünde serin iklim tahılları yetiştirilmektedir. Bu oranın içerisinde buğday ve arpanın payı % 80 civarındadır (Anonim 2007). Buğday ve arpa Anadolu coğrafyasında geniş üretim alanlarına sahip temel ürünlerimizdendir. Özellikle buğday, fazla üretim seçeneklerinin bulunmadığı az yağışlı bölgelerde yegane geçim kaynağı ve insanımızın temel besin maddesi olması bakımından ekonomik ve sosyal bir değer ifade etmektedir. Kuru tarımda, yağmurun her damlasına özlem duyan ve çevre şartlarının zamansız değişkenliği ile karşı karşıya bulunan insanımız, topraktan istediğini alabilmek için sürekli bir mücadele içerisinde olmuştur. Yağış eksikliğinden kaynaklanan kuraklıklar tarım alanları üzerinde önemli düzeyde verim kayıplarına ve ciddi ekonomik gelir düşüşlerine neden olabilmektedir. Kuru havadan kaynaklanan nem azlığı bitki gelişmesi açısından zararlı canlıların gelişimi için elverişli bir ortam oluşturur ve zararlıların artmasına, bitki hastalıklarının çoğalmasına neden olur. Bu zararlı canlılar ve hastalıklar hem ürün miktarında önemli düzeyde kayıplara hem de ürün kalitesinde ciddi düşüşlere neden olur (Herdem vd. 2002). Yağış eksikliğinden kaynaklanan kuraklıklar, süt üretimini, orman yangınlarını, ağaç hastalıklarını, çiftlik hayvanlarındaki ve balık üretimindeki kayıpları tetikler. Ayrıca meraların fakirleşmesi ile hayvanlara yeterli yem bulunamaması sonucunda hayvansal üretim kayıpları artar. Bunun sonucunda kırsal kesimden şehirlere göç artmaya başlar. Kuraklığın bir başka zararı ise ırmakların ve pınarların kuruması veya suyun azalması ile yabani hayvanların hayatının tehlikeye girmesi ve doğanın dengesinin bozulmasıdır.
Özellikle kuraklıkla mücadele ve etkilerinin azaltılması amacıyla, küresel ve ülkesel bazda son yıllarda önemli çalışmalar başlatılmış, bu bağlamda Dünya Meteoroloji Teşkilatı’nın (WMO) da desteği ile “Kuraklık İzleme ve Önleme” merkezleri oluşturulmuştur. Bu merkezlerin çalışmasında birinci aşama veri tabanı, değerlendirme
ve haritalama aşamasıdır. Bunlar yapıldıktan sonra izleme, tahmin, araştırma, eğitim, felaketin planlanması ve yönetimi gelmektedir (Gathara vd. 2006).
Bu çalışmada, kuraklık izleme ve etkilerini azaltma çalışmalarında başlangıç aşamasının tamamlanmasına katkı yapacak veriler hazırlanmış ve analizler yapılmıştır. Bu çalışmalar yardımıyla, geçmişte meydana gelen kuraklık ve oluşan zararlar daha iyi analiz edilerek, gelecekte hangi aşamada hangi tedbirlerin alınması gerektiği konusunda planlamalar yapılabilecektir. Geçmişte, normal yıl bazında (Ocak-Aralık), değişik metotlar kullanılarak Türkiye için çok sayıda ve detaylı kuraklık analizleri yapılmıştır.
Fakat tarımsal kuraklık değerlendirmesinin sağlıklı bir şekilde yapılabilmesi ancak tarım yılının (Ekim-Eylül) esas alınması ile mümkün olacaktır. Çalışmada analizi yapılan kışlık buğdayın Türkiye genelinde ekilmesi Ekim-Aralık döneminde yapılmakta, hasatlar ise Mayıs-Eylül döneminde tamamlanmaktadır. Bu periyot boyunca oluşan kuraklığın analizi tarım için hayati önem arz etmektedir. Ülkemizde tarım yılı bazında yapılmış kapsamlı bir kuraklık analizi bulunmadığından bu çalışma önemli bir eksikliği giderecektir. Buğdayın mevcut durumunun değerlendirilmesi, risk analizinin yapılarak gelecekte olması muhtemel verim düşüşü ve kıtlık tehlikelerine karşı önceden gerekli önlemlerin alınması, Türkiye için bir zorunluluk haline gelmiştir.
Bu kapsamda, son dönemde büyük ilerleme kaydeden bilgisayar yazılımlarından faydalanarak analiz ve değerlendirmeler yapmak mümkündür. Türkiye’de değişik araştırmalar için farklı bitki iklim modelleri kullanılmıştır. Bu çalışmada FAO tarafından geliştirilen AgroMetShell (AMS) modelinin (Anonymous 2004) Türkiye’de verim analiz ve tahminleri için kullanılma olanakları araştırılmış, bu konuda Türkiye’deki eksikliğin giderilmesine katkı sağlanmıştır.
2. KURAMSAL TEMELLER
2.1 Bitki-İklim Modeli
Zirai Meteoroloji’nin amacı, meteorolojik faktörlerin tarımsal üretime etkilerini belirlemek ve bu yönde yapılan çalışmalara katkıda bulunmaktır. Bu amaçlara varmak için öncelikle bir bitkinin farklı toprak tipleri, farklı bölgeler ve farklı meteorolojik koşullar altında ortaya koyduğu verim değerleri bilinmeli ve bunlar karşılıklı olarak ele alınmalıdır. Bu tür çalışmaların oldukça masraflı ve uzun zaman gerektiren çalışmalar olduğu bir gerçektir. Yapılan çalışmalarda, bitki ve toprak hakkında uygun görülen sınırlamaların gerçekleştirilmesi tarımcının insiyatifindedir. Kontrol edilemeyen atmosferik parametrelerin ortaya koyduğu meteorolojik şartlar ise, sadece önceden tahmin edilebilir. Bu nedenle tarıma ve ormancılığa yönelik üretim çalışmalarında hem ilgili bölge iklimi hakkında ayrıntılı bilgi sahibi olunmalı, hem de kısa vadeli atmosferik şartlar süreklilik arz edecek şekilde gözlenerek kaydedilmelidir. Bu çalışmalar farklı uzmanlık alanlarında ihtisas yapmış olan araştırmacıların ortak ve koordineli faaliyetlerini gerektirir ki bu tür faaliyetlerin disiplinler arası bir bilim dalı olan meteorolojinin tüm alt kollarında da yürütülmesi gereklidir. Ortak çalışmaların zirai meteorolojik çerçevede yürütülen kısmının teknolojik bakımdan ulaştığı son aşamayı bitki-iklim simülasyon modellerinin temsil ettiği söylenebilir. Bir bitki-iklim modelinin fonksiyonelliği, modelin, eldeki verilerin niteliğine ve niceliğine bağlı olarak yaptığı tahminlerin güvenilirliği ile ölçülür. Güvenilir sonuçlar ortaya koyması beklenen bir modelin temel ihtiyacı ise, verilere yönelik ulaşma, derleme ve yorumlama gibi işlemleri süratli bir şekilde gerçekleştirmek için gerekli teknik altyapının varlığıdır.
Yeni bir bilim dalı olmasına rağmen özellikle gelişmiş ülkelerde zirai meteorolojinin saygın bir konumu vardır. Gelişmiş ülkeler tarımsal üretimi üst seviyeye çıkarmakta kullandıkları bitki-iklim modellerini başarıyla uygulamakta ve mevcut modellere sürekli güncellemeler yapmaktadır. Bunun sonucunda hem tarımsal üretim koşullarını optimize ederek yüksek verim elde edilmesi, hem de ulusal tarım politikalarının yönlendirilmesi kolaylaşmaktadır. Bu imkanlar gelişmiş ülkelere orta ve uzun vadede büyük faydalar sağlamaktadır. Nüfusun % 30’una yakınının aktif olarak tarımla geçimini sağladığı
Türkiye’de son yıllarda sanayileşme yolunda atılan adımlar mevcut tarım arazilerindeki artışın sınırlanmasına, hatta azalışa neden olmaktadır. Bitki-iklim modelleri ile ilgili çalışmalar, birim alandan elde edilen verimi artırmada kullanılabilecek bilgilere destek sağlayacaktır. Böylece, atmosferik şartların etkisi altında gelişimini sürdüren bitkilerin meteorolojik faktörlerden nasıl etkilendiği yada etkileneceği tespit edilebilecektir.
Bitki-iklim simülasyon modelleri, bir bitkinin çevre etkileşimlerinin bitki gelişim ve verimine etkilerinin bütünleşik olarak ortaya konması amacıyla geliştirilmiştir. Tarımsal faaliyetleri etkisi altında tutan yapıların karmaşıklığının giderilmesi ve sonuçların ilgili kişi ve kurumların hizmetine sunulmasının yolu, günümüzde model kullanımından geçmektedir. Bu hizmetin tarımcıya sunulması önemlidir, çünkü tarımcı kendince uygun olan birtakım başlangıç koşulları altında bitkiyi tarlaya ekmekte ve gelişim süreci boyunca yine kendi uygun gördüğü zamanlarda bitkiye müdahale etmektedir. Ekilecek kültür bitkisinin seçilmesi, bitkinin tarlaya ekiliş tipi ve miktarı, meteorolojik olayların bitkinin topraktaki gelişim sürecini etkileme özellikleri gibi konular ise tarımcıyı ilgilendirmekle birlikte, onun faaliyet sahasının dışına taşmaktadır. Sözü edilen konular hakkında tarımcıya zirai meteorolojik hizmet çerçevesinde tatmin edici bilgiler sunulmalıdır. Dünyada gelişmiş ülkelerin çoğunda bu faaliyet sistemli bir şekilde sürdürülmektedir. Uzun yıllar süren araştırmalar boyunca geliştirilen ve çok sayıda simülasyon uygulamasının ardından ortaya çıkan bitki-iklim model çalışmaları biyologların, meteorolojistlerin ve ziraat mühendislerinin ortak faaliyetleri kapsamındadır. Model altyapısının tesisinde bilgisayar, elektrik ve elektronik mühendislerinin de katkısı gerekmektedir. Model çalışmalarında görev yapan simülasyon uygulayıcıları ise bu disiplinler arasında bir köprü vazifesini yerine getirmekle yükümlüdür (Çaldağ 2000).
Atmosfer, toprak ve bitki parametrelerinin her biri ötekilerle doğrudan ya da dolaylı ilişki içinde olup, son derece karmaşık bir yapı arz etmektedir. Toprak ve bitki ile ilgili müdahaleler (ekilen tohumun, ilacın, sulamanın, gübrelemenin tipi ve miktarı gibi) tarımcının kontrolü altında gerçekleştirilir. Atmosfer parametreleri ise tamamen kontrol dışındadır ve söz konusu müdahalelerin özelliklerini belirleyici rol oynamaktadır.
Karmaşık ilişkilerin ele alınarak bitki gelişiminin analiz edilmesi, gelişmiş
bilgisayarların kullanıldığı bitki-iklim simülasyon modelleri ile gerçekleştirilir. Bu modeller temel algoritmalardan yola çıkarak gerçekte meydana gelen süreçlerin benzerlerini ortaya koyar ve amaç “eğer …. olursa, ne olur?” sorusuna yanıt bulmaktır (Pennig de Vries vd. 1989). Bitki-iklim modelleri genel olarak iki sınıfta ele alınabilir:
Tanımlamalı modeller ve açıklamalı modeller (Pennig de Vries vd. 1989, Anonymous 1990, Çaldağ 2000).
i. Tanımlamalı modeller: Bitkiyi oluşturan yapıdaki aktiviteler çok genel birkaç algoritma yardımıyla formülize edilmeye çalışılır. Gelişme aşamaları boyunca bitkide gerçekleşen reaksiyonlar çok genel bir çerçevede ele alınır, hatta bunlara hiç değinilmez. Bu tip modellerde bitki gelişimi genelde tek bir parametrenin fonksiyonu olacak şekilde dikkate alınır. Bu durumda elde edilecek sonuçların doğruluğu ve farklı bölgelerde uygulanabilirliği tartışmalı hale gelir.
ii. Açıklamalı modeller: Bu modellerde, tanımlamalı modellerde dikkate alınmayan bitki gelişme aşamaları ve bu aşamalarda meydana gelen reaksiyonlar da analize tabi tutulur. Bir açıklamalı modelde bitkinin topraktan suyu alma olayından, güneşten gelen radyasyonun vermiş olduğu enerji ile gerçekleşen fotosentez olayına, bitki ve toprak yüzeyinden meydana gelen buharlaşmaya kadar tüm aşamaların tanımlanması gereklidir. Bu zorunluluk, bitkisel gelişme ve verim tahmininde yapılan tahminlerin güvenilirliğini artırıcı bir avantaj olarak kullanıcıya yansıyacaktır. Açıklamalı model kullanımında, bitki gelişiminde belirleyici rol oynayan meteorolojik parametrelerin etkisine oldukça çarpıcı biçimde şahit olunabilir. Yeterli veri altyapısının temininin ardından çalıştırılan açıklamalı model, bitkinin gelişiminin ve veriminin ölçüsü olan buharlaşma ve fotosentez gibi aktivitelerin meteorolojik parametreler tarafından nasıl yönlendirildiğini açık şekilde ortaya koyacaktır.
Elde mevcut bulunan bitki-iklim modellerinin niteliğini ve niceliğini artırmaya yönelik çalışmalar özellikle dünyanın gelişmiş ülkeleri tarafından uygulanmaktadır. Dünya üzerinde yeni tarım alanlarının açılması, bugünkü durumda üretimi artırmak için seçilebilecek bir yol değildir. Tarım arazilerinin genişletilmesi gibi tarımda yatay gelişme olarak adlandırılan faaliyetlerin yerini artık birim alandan maksimum verimin
elde edilmesine yönelik çalışmalar almıştır. Bitki veriminin önceden tahmini ve bu verimin mümkün olduğunca artırılması, bitki gelişim safhalarının ayrıntılı analizini zorunlu kılmaktadır. İlgili analizlerin yeterli süratte ve doğrulukta yapılmasını sağlayan bilgisayar teknolojisi ile zirai meteorolojik kullanım amaçlı model çalışmaları hız kazanmıştır. İlk başta bitki gelişme aşamalarının ve bitki veriminin tahmini hedeflenmiştir. Daha sonraları, elde edilen sonuçların bir ülkenin tarım politikalarına yön verici özelliğe ulaştığı ortaya çıkmıştır. Bu duruma gelinceye kadar model sonuçlarına olan güveni artırıcı yazılım ve donanım gelişmeleri olmuştur. Ana hedef olan maksimum verime ulaşılmasına yönelik çalışmalar, bir bölgede belirli bir bitkinin hangi meteorolojik koşullar altında en iyi verim değerini vereceğini ortaya koyar. Elde edilen sonuçlar, bölgede belki de uzun yıllar boyunca üretilen bitki türlerinden başka türlere geçilmesi sonucunu da doğurabilir. Bitki gelişiminin sahip olduğu karmaşık mekanizmanın arazi üzerinde yapılan uygulama çalışmalarıyla ortaya konmasının zorluğu bilinmektedir. Model özellikle bu önemli zamansal ve maddi kayıpların önüne geçilmesi konusunda kuvvetli bir seçenektir. Model kullanımının sonuçları tarımcıya sadece doğru yerde doğru bitki türünün ekilmesi avantajını sağlamaz, aynı zamanda aktif parametrelerin miktarına ve zamanlamasına yönelik ışık tutucu rol de oynar.
Ayrıca, modeller gelecekte gerçekleşmesi muhtemel ekstrem iklim senaryolarının sonuçlarına hazırlıklı olma avantajını da ilgililere şimdiden sunar. Bitki gelişimini ve verimini makul doğrulukta ortaya koyabilen bir modelin kullanım amacı ve sahası genişler. Bu durumda, söz konusu modelin tarım teknolojisi transferi çalışmaları doğrultusunda çeşitli ülke topraklarında uygulanması ve modelin tohumlama, bitki fizyolojisi ve bitki gelişimi yönetim araştırmalarında da yol gösterici olması sağlanır.
Özet olarak ifade etmek gerekirse, modellerin genel kullanım amaçları arasında bitki gelişimi sırasında meydana gelen olayların analiz edilmesi, toprak-bitki-atmosfer sistemindeki süreçlerin bitki gelişimine etkilerinin belirlenmesi ve bitkide meydana gelen karmaşık reaksiyonları öğretici eğitim programlarının uygulanması yer almaktadır. Pratik kullanım amaçları arasında ise farklı ekim tarihleri ve çevre koşulları altında potansiyel bitki veriminin tahmin edilmesi, iklimde meydana gelmesi muhtemel değişimlerin bitkisel verime etkilerinin ortaya konması ve bir bölgede en iyi verim değerlerini verebilecek kültür bitkilerinin belirlenmesi sayılabilir.
Gelişmekte olan ülkemiz bitki-iklim modeli uygulama ve geliştirme çalışmalarında başlangıç aşamasındadır. Türkiye’de bu konuda yapılan çalışmaların sayısı çok fazla değildir. Şaylan vd. (1994) yaptıkları bir çalışmada, modellerin tarımsal kuraklığın analizinde kullanılma imkanlarını belirlemiştir. Yine Şaylan vd. (1995) yaptığı bir diğer çalışmada küresel ısınmanın etkilerini bitki-iklim modelleri ile tespit etmişlerdir.
Eitzinger ve Şaylan (1995) tarafından modellerde kullanılacak olan verilerin ölçüm noktalarının sonuçlara etkileri araştırılmıştır. Sezen (1993) ile Sezen vd. (1998) CERES- Wheat modelini su-verim ilişkilerinin tespiti amacıyla Çukurova şartlarında test etmiştir. Köksal (1995) aynı şartlarda mısır bitkisinin gelişimine yağış eksikliğinin etkilerini CERES-Maize modeli ile belirlemiştir. Durak ve Şaylan (1997, 1998) tarafından CRPSM ile CERES-Maize modelleri kullanılarak, özellikle iklim değişimi sonucu meydana gelebilecek farklı sıcaklık değişimi senaryoları için mısır bitkisinin verimine etkileri tahmin edilmiştir. Şaylan ve Özen (1997) tarafından yapılan bir çalışma ile özellikle çevresel değişimin zirai meteorolojik etkilerinin modellerle nasıl belirleneceği ortaya konmuştur.
Şaylan vd. (1998), Dünya’da ve Türkiye’de bitki-iklim modelleri ve bu alanda ülkemizde yapılabilecekleri vurgulamıştır. Durak ve Şaylan (1998), Avusturya’da ölçülen verileri kullanarak, iklim değişiminin zirai meteorolojik etkilerinin modellerle nasıl belirlenebileceğini açıklamışlardır. Şaylan vd. (1998) yaptıkları çalışmada, Avusturya’da mısır bitkisindeki gelişime iklim değişiminin etkilerini CRPSM modeli ile tespit etmişlerdir. Çaldağ (2000) tez çalışmasında belirli bir bölge için, meteorolojik faktörlerin bitki gelişime etkilerinin CROPGRO ve SIMWASER modelleri ile belirlenmesi üzerinde durmuştur.
Ülke genelinde ürün izleme ve verim tahmini yapılması konusunda yapılan en önemli çalışma FAO tarafından finanse edilen “Ürün Verim ve Üretim Tahminleri Kapasitesinin Güçlendirilmesi (TCP/TUR/3002-A)” projesidir. Proje, Tarım ve Köyişleri Bakanlığı (TKİB) Tarımsal Araştırmalar Genel Müdürlüğü (TAGEM) ve Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü’nün (DMİGM) işbirliği ve diğer ilgili kurumların desteği ile Kasım 2004-Eylül 2006 tarihleri arasında yürütülmüş ve başarıyla tamamlanmıştır. Bu proje ile, FAO’nun AMS modeli, istatistiksel yöntemler,
Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Uzaktan Algılama (UA) teknikleri kullanılarak buğday için Türkiye’de aylık bazda verim tahminleri yapılmış, bültenler hazırlanarak yayınlanmıştır (Şimşek vd. 2007).
Model çalışmaları istenen düzeye geldiğinde, dışarıdan ürün ithal etme noktasına gelen Türkiye’nin, ilk etapta kendi kendine yetebilme vasfını yeniden kazanması sağlanacak, uzun vadede ise ülkemizin önemli bir tarım ürünleri ihracatçısı olması mümkün olacaktır. Türkiye sınırları içindeki bir proje olan ve zengin potansiyeli ile birçok ülkenin ilgi odağı haline gelmiş bulunan Güneydoğu Anadolu Projesi (GAP) kapsamında ve ülkemizin diğer tarımsal alanlarında alınması ve hayata geçirilmesi beklenen tarımsal politik kararları objektif anlamda ciddi kriterler ışığında ele almak gerekmektedir. Bu zorunluluğun bitki-iklim modeli uygulamalarının sunduğu seçenekler ışığında giderilmesi mümkündür. Ülkemizin tarım potansiyeli dikkate alındığında, bu alanda atılması gerekli adımlar konusunda zaman kaybetmeden harekete geçilmesinin ve böylece çiftçiye 21. yüzyılda modern yöntemlerle tarım yapma imkanının tanınmasının önemi açıkça ortaya çıkmaktadır.
İnsan etkinliklerinden kaynaklanan sera gazı salımlarındaki hızlı artışa bağlı olarak küresel ortalama yüzey sıcaklıklarının arttığı ve iklimin değiştiği pek çok bilimsel çevre tarafından kabul edilen bir gerçektir. İklim değişikliğiyle ilgili en güncel bilimsel bilgileri içeren Uluslararası İklim Değişikliği Paneli (Intergovernmental Panel on Climate Change-IPCC) Dördüncü Değerlendirme Raporu’na göre, küresel ortalama yüzey sıcaklığı, 1906-2005 döneminde 0.74 °C artmıştır. 1901-2005 döneminde Kuzey ve Güney Amerika'nın doğu bölgelerinde, Avrupa'nın kuzeyi ve Asya'nın kuzeyi ile iç kesimlerinde yağışlarda önemli artışlar, Afrika'nın Sahel bölgesi, Akdeniz havzası, Afrika'nın güneyi ile Asya'nın güneyindeki bazı kesimlerde önemli azalmalar belirlenmiştir. Son elli yılda ekstrem sıcaklıklarda yaygın ölçekli değişiklikler yaşanmış, atmosferik su buharında gözlenen artış ve ısınma ile tutarlı olarak kuvvetli yağış olaylarının sıklıklarında artış saptanmıştır. İklimdeki gözlenen bu değişikliklerin gelecekte de alansal ve zamansal farklılıklarla birlikte süreceği beklenmektedir. IPCC Dördüncü Değerlendirme Raporu’ndaki yirmi üç farklı küresel modelin kullanıldığı simülasyon sonuçlarında, 2090-2099 döneminde ortalama yüzey sıcaklığının, 1980-
1999 dönemi ortalamasına göre 1.1-6.4 °C artacağı ve yağışların yüksek enlemlerde azalacağı, buna karşılık subtropikal karaların büyük bölümünde ise artacağı (2100 yılında % 20 oranında) öngörülmektedir. Daha çok sıcak ekstremler, sıcak dalgalar, şiddetli yağışlar ve daha şiddetli tropikal fırtınalar beklenmektedir (Anonymous 2007).
İklim değişikliğinin etkilerinin önlenmesi ya da en az düzeye indirilmesi için geleceğe yönelik iklim değişikliği senaryolarının oluşturulması ve bu senaryolara göre etki değerlendirilmelerinin yapılması gerekmektedir. İklim değişikliğinin etkileri alansal ve zamansal ölçekte farklılık gösterecektir. Hangi bölgelerde hangi sektörlerin hangi düzeyde etkileneceğinin belirlenmesi, ülkelerin iklim değişiklinin sonuçlarına hazırlıklı olması ve iklim değişikliğine uyum bakımından çok önemlidir (Demir vd. 2008). İklim değişikliğinin bölgesel ve yerel etkilerini değerlendirme çalışmalarında, küresel modellerin çözünürlüğünden daha yüksek çözünürlüklü simülasyonlara gereksinim duyulmaktadır. Küresel modellerin çözünürlükleri düşüktür (150-200 km) ve bölgesel özellikleri içermemektedirler. Bölgesel iklim modelleri, dinamik ölçek küçültme yöntemlerinden biri olarak, bu amaçla başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Bu modeller, başlangıç ve sınır koşullarını küresel model çıktılarından almaktadır ve topografya özelliklerinin de yansıtıldığı daha yüksek çözünürlükte (20-30 km) çalıştırılabilmektedir (Demir vd. 2007).
Türkiye, IPCC Dördüncü Değerlendirme Raporu’na göre, küresel ısınmadan en çok etkilenecek bölgelerden biri olan Akdeniz Havzası'nda yer alması nedeniyle, iklim değişikliğinin etkilerinin önlenmesi ya da en aza indirilmesi bakımından Türkiye'nin gelecekteki ikliminin tahmin edilmesi büyük önem taşımaktadır. Türkiye ve bölgesi için iklim değişikliği öngörülerine yönelik bölgesel iklim modeli çalışmaları oldukça sınırlıdır. DMİGM ile İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) Avrasya Yer Bilimleri Enstitüsü'nün ortaklaşa yürüttüğü, "Türkiye için İklim Değişikliği Senaryoları" başlıklı Türkiye Bilimsel ve Teknik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) projesi, bu tür çalışmaların ilklerinden sayılabilir. Türkiye'nin İklim Değişikliği Birinci Ulusal Bildiriminde de yer alan projenin ilk sonuçları (Önol and Semazzi 2007) ve Doğu Akdeniz için gerçekleştirilen RegCM3 bölgesel iklim modeli çalışmasının analizleri (Önol vd. 2007), 2071-2100 döneminde IPCC SRES A2 senaryosuna göre Türkiye genelinde 2-3 °C
oranında ısınma ve yağışlarda Ege ve Akdeniz kıyıları boyunca azalma ile Karadeniz kıyısı boyunca artış öngörmektedir. Giannakopoulus vd. (2005) tarafından Dünya Doğayı Koruma Vakfı (WWF) için yapılan çalışmada, sanayi öncesi değerlerde 2 °C'lik bir küresel sıcaklık artışının 2061-2090 döneminde 1961-1990 ortalamasına göre Akdeniz'de 1-3 °C arasında değişen sıcaklık artışlarına yol açacağı belirtilmektedir.
Maksimum sıcaklıklardaki artışların minimum sıcaklıklardaki artışlardan daha fazla olacağı, yıllık toplam yağışların genel olarak bölgede % 20'lere ulaşan oranda azalacağı, buna karşılık Karadeniz kıyıları boyunca yağışların artacağı, mevsimsel yağışlardaki değişikliklerin kuzey-güney ve kış-yaz arasındaki karşıtlıklarla karakterize olduğu, en büyük yağış düşüşlerinin yaz mevsiminde görüleceği öngörülmektedir.
İklimde meydana gelen değişimler, ülkelerin yürüttükleri tarım politikalarına gelecekte ne şekilde yön vereceklerinin belirlenmesi konusunun önemini artırmaktadır. Bu noktada, bitki-iklim modellerinin sağlayacağı imkanlardan faydalanılması artık bir ihtiyaç halini almıştır. Dünya’da küresel ölçekte gerçekleşen ısınma, tarıma ayrılan bölgelerde uzun süredir yetiştirilen türlerin orta ve uzun vadede de aynı şekilde yetiştirilip yetiştirilemeyeceğinin belirlenmesini önemli kılmaktadır. Küresel ısınma gerçeği, yukarı enlemlerin daha ılıman iklimlere sahip olacağının, halihazırda ılıman iklim koşullarının hüküm sürdüğü bölgelerde ise yarı kurak iklimlere geçileceğinin sinyallerini vermektedir. Bu durumda, bitki-iklim modellerinin simülasyonlarında uygulanan sıcaklık ve yağış senaryolarının, bir bölgede yetiştirilecek kültür tipinin belirlenmesi açısından taşıdığı önem daha da artmaktadır.
2.2 Buğdayın İklim İstekleri
İnsanoğlu ilk çağlarda ok ve yaydan yararlanarak avlanmaya başladılar. Ancak daha sonra milattan önce 10 000 yıllarında yakın doğuda bulunan insanlar tarla tarımını geliştirerek yaşama düzeyini geliştirmişlerdir. Coğrafik yönden burası “Verimli Yarımay” denilen Nil deltasından İsrail, Lübnan’dan Toros eteklerine kadar, Fırat ve Dicle kenarları ile Mezopotamya’yı içine alan geniş bir sahadır. Bu yörelerde yabani buğday ve arpalardan yararlanarak yeni tipler elde edilmiştir. Daha sonra fiğ, bezelye ve keten gibi bitkiler geliştirilerek bunlardan yararlanılmaya başlanmıştır. Bu durum bize
bitki yetiştirme tarihinin çok eski olduğunu, ayrıca bitki yetiştirme ile insanların yaşam düzeylerinin yükseldiğini göstermektedir (Ceylan 1994).
Buğday bir tarla bitkisi olup Türkiye’nin temel ihtiyaç maddesi olan ekmeğin ana maddesidir. Türkiye’de buğday üretimi için uygun iklim ve coğrafik koşullar mevcuttur.
Bitki gelişiminin ilk devrelerinde (çimlenme, kardeşlenme) yüksek sıcaklık, fazla ışık ve düşük nispi nemden hoşlanmaz. Bu devrelerde sıcaklık 5-10 ºC, nispi nem % 60’ın üstünde olursa bitkiler daha iyi gelişmektedir. Genaratif devrenin başlangıcında (sapa kalkma) buğday, fazla sıcaklığa ihtiyaç duymamaktadır. 10-15 ºC sıcaklık, % 65 nispi nem ve az ışık iyi bir gelişme için en uygun ortamdır. Başaklanmadan hemen önceki dönemde buğday hızlı geliştiği için havanın nispi neminin yüksek olmasını ister. Bu dönemde yüksek asimilasyon için bol ışığa muhtaçtır. Döllenmeyle birlikte kaliteli tane üretimi için düşük nem ve yüksek sıcaklık gereklidir. Ekmeklik buğdayların -35 ºC’lik kısa süreli soğuklara kar örtüsüz dayanabilen çeşitleri mevcuttur (Yazlıklar -5 ºC’de zarar görür). 5 cm’lik kar örtüsü bulunursa Sibirya ve Norveç’te olduğu gibi -45 ºC’ye kadar dayanabilirler. Makarnalık buğdayların düşük sıcaklığa en fazla dayanabilen çeşitleri bile -15 ºC’den sonra zarar görürler. Bu yüzden makarnalık çeşitler çoğunlukla yazlık olarak ekilirken, kışlık ekilişleri yalnız Türkiye ve Akdeniz çevresindeki bazı ülkelerde görülmektedir.
Çimlenme ve çıkış için gerekli nem yetersiz olduğunda, çıkışta problemlerle karşı karşıya gelmektedir. Optimum büyüme ve gelişme için gerekli olan nem miktarı, yeşil ve sulu dokuların turgorunu ve transpirasyonunu tam ve devamlı yapabilecek miktardaki nemden ibarettir. Bu nem karşılanmadığı zaman bitki ister istemez kendini ayarlama yoluna gider. Yapraklarını küçültmekte, kardeşlenmesini azaltmakta, başakta başakçık ve çiçek sayısını azaltmakta ve stomalarını kapatmaktadır. Stomaların kapanması su kaybını önlemekle beraber fotosentez için gerek duyulan CO2’in girişini de engellediği için sonuçta verimin azalmasına yol açmaktadır. Kökler tarafından alınan su, transpirasyonla kaybedilen suyu karşılamadığı zaman, ilk olarak yaprak hücreleri turgorlarını kaybederek pörsümektedir. Turgor kaybı, yaprak ayalarının büyüme yeteneğini önemli düzeyde sınırlandırmaktadır. Sonuçta daha dar ve küçük yaprakların meydana gelmesine yol açmaktadır. Kardeşlenme başlangıcında su yetersizliği olursa
kardeşler gelişememekte, gelişebilen kardeş sayısında da azalmalar meydana gelebilmektedir.
Çift halka (sapa kalkmadan bir önceki dönem) dönemiyle terminal başakçığın oluşumu arasındaki devrede su yetersizliği olursa, bitki genellikle başağında daha az sayıda başakçık oluşturur. Sapa kalkma dönemindeki su yetersizliği başaktaki çiçek sayısını azaltmaktadır. Kardeşlerin, başakçıkların, çiçeklerin teşekkül ettiği dönemlerde değil de bunların gelişmeleri esnasında su yetersizliği ortaya çıkarsa teşekkül etmiş olan kardeş, başakçık ve çiçeklerden bazısı gelişememektedir. Çiçeklenmeyi izleyen ilk 7 günlük dönemdeki su yetersizliğinin başaktaki tane ağırlığını önemli ölçüde azalttığı belirlenmiştir. Suya karşı en hassas devrenin polenlerin mayoz bölünmesi dönemine veya birkaç gün öncesine isabet ettiği belirlenmiştir. Yine en kritik dönemin polen ana hücresinin mayoz bölünmesinden sonrasına rast geldiğini, ana hücrenin mayoz bölünme esnasındaki nem yetersizliğinin tane seti yüzdesini ve başaktaki tane sayısını önemli ölçüde düşürdüğünü ortaya koymuşlardır.
Tahıllarda çiçeklenmeye yakın veya çiçeklenme döneminde hacim ve yüzey alanının her ikisi bakımından da en yüksek değerlere ulaşır. Bu dönemde bitki hacim olarak en fazla su almaya, yüzey olarak en fazla su kaybetmeye uygun bir durumdadır. Tane olum dönemindeki nem ihtiyacı, geç dönemdeki nem yetersizliği, büyük oranda vejetatif dönemdeki aşırı gelişmenin sonucu olarak ortaya çıkmaktadır. Tane dolumu tamamlamadan önce de su sıkıntısı ortaya çıkabilir. Kök sisteminin derin ve sağlıklı bir şekilde gelişmesi bitki tarafından kardeş sayısının uygun zamanda ayarlanmasını ve böylece elverişli su miktarına uygun miktarda başak teşekkül ettirilmesini bitkinin kuru tarım alanlarında yeterince verim sağlayabilme şansını arttırmaktadır. Bu koşullarda, stomalar öğle saatlerine doğru turgor eksikliğinden dolayı kapanabilirler. Ancak stomalar kapanmadan önce yapılmış olan fotosentez ile, tane dolumu için gerekli olan kuru madde miktarı da üretilmiş olur (Herdem vd. 2002).
Bitkilerde organik bileşiklerin taşınmaları üzerine iklim etmenleri ve diğer etmenler etki yapar. Bilindiği kadarıyla anılan etmenlerin en önemlileri sıcaklık, ışık, metabolik önleyiciler, konsantrasyon gradientleri, mineral madde noksanlıkları ve hormonlardır.
Bitkilerde organik maddelerin taşınmaları üzerine sıcaklığın etkisini belirlemek oldukça güçtür. Çünkü sıcaklık bitkilerde organik bileşiklerin taşınmalarını doğrudan ve dolaylı şekilde etkileyen başka bitkisel işlevler üzerine de etki yapmaktadır. Örneğin bitkilerde organik bileşiklerin taşınmaları üzerine önemli etki yapan fotosentez, solunum, auksin sentezi vb. işlevleri sıcaklık etkilemektedir. Yapılan çeşitli araştırma ve gözlemler sıcaklığın organik bileşiklerin taşınmaları üzerinde önemli etki yaptığını göstermiştir.
Fasulye bitkisi üzerinde araştırmalar yapan Hewitt ve Curtis (1948) karbonhidratların taşınmalarında optimum sıcaklığın 20 °C - 30 °C olduğunu rapor etmişlerdir. İzotop tekniğinden yararlanılmak suretiyle şeker kamışı bitkisi üzerinde araştırmalar yapan Hartt (1965), C14O2 ile besledikten 90 dakika sonra hava sıcaklığı 20 °C, 24.5 °C ve 33
°C olan ortamda bırakılmış bitkilerde taşınma hızının sırası ile saatte 84 cm, 93.6 cm ve 120 cm olduğunu saptamıştır. 33 °C’de bırakılan bitkide aşağı ve yukarı doğru taşınma öteki sıcaklıklara oranla daha fazla olmuştur.
Işık koyuluğu ile organik bileşiklerin bitkilerde taşınması arasında yakın bir ilişki vardır. Nelson (1963) tarafından rapor edildiğine göre ışık koyuluğu arttıkça buğday bitkisinde kökün tepeye oranı artmıştır. Bu durum ışık koyuluğu arttıkça köke taşınan organik bileşiklerin göreceli olarak artmış olması ile açıklanmıştır. Soya fasulyesi bitkisini ışıkta ve karanlıkta bırakmak suretiyle radyoaktif karbonun bitkide taşınma durumu Nelson ve Gorham (1957) tarafından araştırılmıştır. Yapılan çözümlemeler ışıkta bırakılan bitkide toplam radyoaktif karbonun % 2’sinin bitkinin tepe ucuna,
%3.4’ünün de köküne taşındığını, karanlıkta bırakılan bitkide ise toplam radyoaktif karbonun yalnız % 0.5’inin tepe ucuna ve % 16.5’inin ise köküne taşındığını
saptamışlardır. Bu sonuçlardan da anlaşılacağı gibi karanlık koşullarda organik n bileşiklerin köke taşınmaları göreceli olarak çok daha fazlalaşmaktadır.
Buğday, arpa, çavdar ve yulaf yeryüzünde kültür bitkilerinin yayılma sınırlarını oluştururlar. Düşük sıcaklığa en hassas olan yulaf bile 64° kuzey enlemine kadar yetişebilmektedir. Tahılların yetişemediği yerlerde başka kültür bitkileri yetişmez.
Enlem sınırlarını teşkil eden yerlerde ve yüksek rakımlarda yetişebilme bakımından buğday ve arpa önce gelir, bunları çavdar ve yulaf izler.Yüksek yerlerde yetişebilme açısından yine buğday önde gelir. 35-40° enlemler arasında 3000 m’nin üzerinde
buğday tarımına rastlanır. Toroslarda 3200 m yükseklikte buğday yetiştirilmektedir.
Serin iklim tahılları genellikle yükseltisi 2000 m’nin altında olan bölgelerde ekonomik
bir şekilde yetiştirilmektedir (Elçi vd. 1994).
2.3 Bitki Su Tüketimi
Bitkiler yetişme dönemi boyunca normal gelişme gösterebilmeleri için ihtiyaç duydukları besin maddelerini kökleri vasıtasıyla topraktan alırlar. Toprakta bulunan besin maddelerinin bitki tarafından alınabilmesi için, suda erimiş olmaları ve kök bölgesine taşınarak bu derinlikte tutulmaları gerekir. Bu nedenle suyun bitkiler açısından büyük bir önemi vardır. Su, bitki besin maddelerini eriten, toprakta ve bitki bünyesinde besin maddelerinin metabolizmada kullanılmasını ve organik maddenin oluşmasını sağlayan ve bitkinin ısı dengesini düzenlemesine yardımcı olan önemli bir maddedir. Tarımsal açıdan suyun miktarı, bitkinin bütün yetişme döneminde çeşitli biyolojik ve kimyasal olaylara katılması yanında, toprakta bitkinin bulunmadığı dönemlerde dolaylı faaliyetler olan mikroorganizma faaliyetleri, inorganik ve organik maddelerin parçalanmaları ve bitki besin maddelerinin elverişli duruma getirilmeleri açısından uygun bir dağılım göstermesi de önem taşımaktadır.
Bitki kök bölgesindeki topraktan olan su kaybının birkaç bileşeni vardır. Islak toprak veya ıslak bitki yüzeyindeki suyun sıvı halden buhar haline geçmesi ile oluşan su kaybı buharlaşmadır (evaporasyon). Bitki kökleri ile kök bölgesindeki topraktan alınan suyun, bitki dokularından bitkinin yakın çevresindeki havaya su buharı olarak verilmesiyle oluşan su kaybı ise terleme (transpirasyon) olarak adlandırılır. Bitkinin kök bölgesindeki topraktan evaporasyon ve transpirasyon ile oluşan toplam su kaybı ise evapotranspirasyon (ET) olarak isimlendirilir. Su tüketimi hesaplamalarının son hedefi, belirli bir bitki için, belirli bir zaman periyodunda, ET’nin hesaplanmasıdır (Kodal vd.
1993). Bu işlem arzulanan hassasiyet düzeyine bağlı olarak çok kompleks olabilir. Bitki türü, gelişme aşaması, iklim koşulları, topraktaki su miktarı, gübre uygulamaları, toprak koşulları, yabancı ot mücadelesi, bitki yoğunluğu, bitki örtüsünün toprak yüzeyini kaplama durumu, bitki hastalıkları ve tarımsal mücadele gibi birçok faktör bitki gelişimini, verimini ve dolayısıyla su kullanımını etkiler. Uygulamada bütün bu
faktörleri göz önüne alarak ET tahmini yapmak genellikle mümkün değildir. Bu yüzden ET tahminleri iklim ve bitki etkilerine göre yapılmakta, diğer faktörlerin optimum düzeyde tutulduğu kabul edilmektedir. Topraktaki su miktarının etkisi ise bitki ET’si hesaplandıktan sonra göz önüne alınmaktadır. Herhangi bir bitkinin ET tahmininde izlenen yaklaşımlar üç gurupta toplanabilir:
1. Bitki ET’sinin doğrudan tahmini (Blaney-Criddle) yaklaşımı, 2. Potansiyel ET tahminini baz alan yaklaşımlar,
3. Referans ET tahminini baz alan yaklaşımlar.
Bitki kökleri vasıtasıyla topraktan alınan suyun büyük bir kısmı, bitki yapraklarından terleme yoluyla atmosfere verilir. Küçük bir kısmı ise dokularda tutulur ve çeşitli bileşiklerin yapımında kullanılır. Bitkilerden yüksek verim ve kaliteli ürün alınabilmesi için bu su akışının yavaşlamaması veya kesilmemesi, bitkinin su gerilimi ile karşılaşmaması gerekir. Bu ise toprakta, bitki kökleri tarafından alınabilecek yeterli miktarda suyun sürekli olarak bulunmasına bağlıdır. Toprakta, bitki kök bölgesinde yeterli miktarda su varsa, bu su bitki tarafından kolaylıkla alınır ve bitki normal gelişme gösterir. Bitki kökleri topraktaki suyu adhezyon kuvvetine karşı aldıklarından ve topraktaki su miktarı azaldıkça adhezyon kuvveti artacağından, kök bölgesindeki su miktarının yetersiz olması durumunda , bitki ihtiyaç duyduğundan daha az miktarda su kullanır ve gelişmesi yavaşlar. Toprakta bitkinin alabileceği miktarda suyun bulunmaması ve bu su açığının belirli bir süre devam etmesi durumunda ise bitki gelişmesi tamamen durur, ürün kalitesinde düşme ve verimde azalma görülür. Bu nedenle bitkilerin fazla miktarda ve kaliteli ürün elde edilecek şekilde gelişmeleri, kök bölgesindeki toprakta sürekli olarak ve gelişmeyi engellemeyecek bir düzeyde suyun bulunmasına bağlıdır.
Bitkilerin normal gelişmelerini sağlayabilmeleri için, toprakta sürekli olarak gelişmeyi engellemeyecek düzeyde su bulunması gerekmektedir. Bu suyu sağlayacak olan yağışların yararlı olabilmesi için miktar, frekans ve yoğunluğunun uygun olması gerekmektedir. Yağış miktarının, kök bölgesindeki topraktan bitki tarafından kullanılan suyu karşılaması, yağış frekansının kök bölgesindeki topraktaki nem düzeyinin bitki
gelişimini engelleyecek kritik düzeye düşmesine izin vermeyecek sıklıkta olması, yağış yoğunluğunun ise toprak yüzeyine düşen su miktarının toprak tarafından absorbe edilebileceği kadar düşük olması istenir.
Bir yöreye belirli bir dönemde (on günlük, aylık, yıllık) düşen yağış miktarı yıldan yıla önemli düzeyde farklılık göstermektedir. Bazı dönemler, ortalamanın altında veya üstünde yağış olabilir. Bu durumda oluşan su bütçesi, grafiksel yöntemlerle veya simülasyon modelleri yardımıyla izlenmelidir. Oluşacak verim düşüşünün önüne geçmek için alınacak tedbirleri belirlemek ve bunları zamanında uygulamak için su bütçesinin takibi büyük önem taşımaktadır.
Bitki kök bölgesindeki toprakta bitki büyüme mevsimi boyunca gereken oranda toprak nemi sağlanır ve diğer üretim girdileri de optimum düzeyde tutulursa maksimum verim (Ym) elde edilmekte, bu durumdaki bitki su tüketimine de maksimum bitki su tüketimi (Etm) adı verilmektedir. Bitki kök bölgesindeki toprakta çeşitli nedenlerle gerekenden daha az su bulunması ve kritik seviyenin altına düşmesi durumunda, toprak nemi toprak zerreleri tarafından daha büyük bir güçle tutulmakta, bitki kökleri daha yüksek bir negatif basınç uygulayarak bu nemi alabilmektedir. Bitki ihtiyaç duyduğundan daha az su alabildiği için, bitkinin gerçek su tüketimi (Eta), maksimum su tüketiminin (Etm) altına düşmektedir. Bu durumda ortaya çıkan su gerilimi, bitki gelişmesini, üretimin miktar ve kalitesini olumsuz yönde etkilemekte, elde edilen gerçek verim (Ya), yeterli su koşullarında elde edilebilecek olan maksimum verimin (Ym) altına düşmektedir.
Bitkide ortaya çıkan gerilimin büyüme mevsimi içindeki oluşma zamanına, süresine ve şiddetine göre, verim miktarındaki azalma az veya çok olabilmektedir (Kodal 1996).
Yer ve atmosferde belli bir miktarda bulunan su devamlı olarak katı, sıvı ve buhar duruma dönüşür. Karalara düşen yağış miktarı normal koşullarda atmosferde bulunan nemden 7.7 kat, yeryüzünün üzerindeki atmosferde bulunan nemden de 30 kat fazladır.
Karalar düşen yağışların ortalama olarak % 24’ü yüzey akışı haline geçer, % 64’ü toprağa sızar ve geriye kalan % 12’nin de toprak, bitki ve binaların yüzeyinde tutulduğu kabul edilir. Üst toprak katmanında tutulan yağışların yaklaşık olarak yarısını bitkiler kullanır. Bitkilerin topraktan aldığı suyun ortalama olarak % 28 kadarı yapraklardan
