Uydu tabanlı indekslerle Konya Altınova bölgesinde kuraklığın analizi ve buğday verimi ile ilişkisi
Drought analysis and its relation with wheat yield in Konya Altinova region with satellite-based indexes
- Tez No: 800494
- Danışmanlar: PROF. DR. BELGİN ÇAKMAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, Meteoroloji, Mühendislik Bilimleri, Agriculture, Meteorology, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Buğday, Kuraklık, Verim, Wheat, Drought, Yield
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Tarımsal Yapılar ve Sulama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Türkiye'nin en önemli tahıl üretim merkezlerinden Konya'da son yıllarda sıkça kuraklık yaşanmakta ve başta buğday olmak üzere ürün verimleri olumsuz etkilenmektedir. Bu tez çalışmasında Konya ili Altınova yöresinde, kuraklığın güncel yaklaşımlarla analiz edilmesi ve elde edilen sonuçlarla yaygın olan buğday çeşitlerinin verim tahminlerinde kullanılabilecek modellerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Kuraklığın geçmişten günümüze eğilimi araştırılmış, gelecek içinse kısa, orta ve uzun vade kuraklık projeksiyonları oluşturulmuştur. Son olarak makine öğrenmesi algoritmalarıyla Kızıltan-91, Bayraktar-2000 ve Bezostaya-1 çeşitleri için verim tahmin modelleri geliştirilmiştir. Çalışma sonucunda SPI'nin kuraklık tekerrürünü %28-31, SPEI'nin ise %33-34 arası değerlendirdiği belirlenmiş, SPEI-24 aylık zaman ölçeğinde hidrolojik kuraklık eğilimin olabileceği ortaya konmuştur. Gelecek projeksiyonlarına göre hiçbir küresel model ve zaman ölçeğinde kısa vade (2020-2040) için kuraklık yönelimi belirlenmemiştir. Meteorolojik kuraklık için SPI ve SPEI'nin birlikte kullanılmasının çok daha doğru değerlendirmelerin yapılmasına imkân vereceği kanaatine varılmıştır. Tarımsal kuraklık analizleri ise uydu tabanlı kuraklık indeksleriyle (VCI, TCI, VHI ve VSWI) buğdayın büyüme dönemlerine göre gerçekleştirilmiştir. Bunların arasında 'Bitki Örtüsü Durum İndeksi'nin (VCI) kullanım ve sonuçları açısından yöreye uygun olduğu değerlendirilmiştir. Tüm çeşitler için VCI'ye göre 2001, 2004, 2007, 2008, 2012, 2014, 2016, 2017, 2018 ve 2019 yıllarında tarımsal kuraklığın yaşandığı dönemlerin olduğu belirlenmiştir. Son olarak çalışmada Bayraktar çeşidi için 21, Kızıltan çeşidi için 12 ve Bezostaya çeşidi için 8 adet verim tahmin modeli alternatif olarak sunulmuş olup, model performansları (R2) sırasıyla 0.736-0.973, 0.733-0.956 ve 0.686-0.874 arasında değişmiştir. Geliştirilen modeller yöre için kullanılabilir olarak değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, Konya, one of the most important cereal production centers in Türkiye, has experienced severe drought events, which have negatively impacted crop yields, particularly wheat. This dissertation aims to analyse drought in the Altınova region of Konya province through up-to-date approaches and to develop models that can be used to estimate the yield of typical wheat varieties using the results obtained. The drought trend from the past to the present was analysed, and short-, medium-, and long-term drought projections for the future were developed. The yield prediction models for the Kızıltan-91, Bayraktar-2000, and Bezostaya-1 varieties were generated using machine learning algorithms. According to the study findings, SPI analyses drought recurrence between 28-31% and SPEI between 33-34%, and there may be a hydrological drought trend on the SPEI-24-month time scale. According to Future projections, no global model or time scale indicates drought tendency in a short-term (2020-2040). It is concluded that combining SPI and SPEI for meteorological drought will allow for far more accurate assessments. Agricultural drought analyses were carried out using satellite-based drought indices (VCI, TCI, VHI and VSWI) for wheat growth phases. Regarding application and outcomes, the 'Vegetation Condition Index (VCI)' is deemed suitable for the region. According to the VCI, all varieties experienced agricultural drought at various times in 2001, 2004, 2007, 2008, 2012, 2014, 2016, 2017, 2018 and 2019. Finally, the study presented 21 yield prediction models for the Bayraktar variety, 12 yield prediction models for the Kızıltan variety, and 8 yield prediction models for the Bezostaya variety as alternatives, and the model performances (R2) ranged between 0.736-0.973, 0.733-0.956 and 0.686-0.874 respectively. It is concluded that the developed models could be implemented in the region.
Benzer Tezler
- Classification of agricultural lands by remote sensing methods: Konya plain (Çumra regıon)
Uzaktan algılama yöntemleriyle tarım arazilerinin sınıflandırılması: Konya ovası (Çumra bölgesi)
EMRE TOKLUOĞLU
Doktora
İngilizce
2026
Jeoloji MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiJeoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEDRİ KURTULUŞ
- Akgöl Sulak Alanı'nın yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile incelenmesi
Observation of Akgol Wetland with high spatial resolution satellite images
AYLİN TUZCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
- Açık ocak madenciliğinin bitki örtüsü tahribatı üzerindeki çevresel etkilerinin uzaktan algılama yöntemleriyle izlenmesi
Monitoring the environmental impacts of open-pit mining on vegetation degradation using remote sensing methods
ARİF ANIL SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LÜTFİYE KARASAKA
- Grace verileri ile Türkiye'de karasal su depolama değişimlerinin arx modeli ile tahmin edilmesi
Forecasting terrestrial water storage changes in Türkiye using an arx model
UĞUR PORSUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMEL ZERAY ÖZTÜRK
- Urban dynamics of İstanbul: Exploring urban complexity via the spatial distribution of activities
İstanbul'un kentsel dinamikleri: Faaliyetlerin mekansal dağılımı aracılığıyla kentsel karmaşıklığın keşfi
REYHANEH YOUNESI SANDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EDA YÜCESOY