Soyanın agronomik parametreleri ile toprağın bazı fiziksel ve kimyasal özellikleri arasındaki doğrusal regresyon ilişkilerin belirlenmesi

Authors : İmanverdi EKBERLİ, Nalan KARS

Pages : 77-87

Doi:10.7161/omuanajas.641480

View : 26 | Download : 12

Publication Date : 2020-02-14

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmanın amacı, Çarşamba Ovası’nda yetiştirilen soya bitkisinin verim parametreleriyle (bitki boyu, bin tane ağırlığı ve tane verimi) toprakların bazı fiziksel ve kimyasal özellikleri arasındaki korelasyon ilişkilerine dayanarak, bu özellikler arasında regresyon modellerin oluşturulması ve elde edilen modellerin ova topraklarında bitki veriminin tahmininde uygulanabilirliğinin belirlenmesidir. Bu amaçla, ovanın çiftçiler tarafından soya tarımı yapılan arazilerinden toprak ve bitki örnekleri alınmıştır. Bitki boyu ile kil, hacim ağırlığı (Db), elektriksel iletkenlik (EC), organik madde (OM), azot (N), potasyum (K), bitkiye yarayışlı su (BYS), solma noktası (SN) parametreleri arasındaki regresyon modeli istatistiksel olarak anlamlı (p=0.091), belirleme katsayısı (R= 0.766) yüksek; bin tane ağırlığı ile OM, Db, kum, silt, kireç (CaCO 3 ), katyon değişim kapasitesi (KDK), N, fosfor (P), K, sodyum (Na), tarla kapasitesi (TK), SN parametreleri arasındaki model istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptanmamış, belirleme katsayısı (R= 0.782) yüksek; tane verimi ile OM, KDK, N, P, bakır (Cu), kil, kum, BYS, TK parametreleri arasındaki modelin performansı çok yüksek (R= 0.853; p= 0.029) olarak belirlenmiştir. Verim parametreleri ile toprakların fiziksel ve kimyasal özellikleri arasındaki regresyon modellerin geçerliliğinin belirlenmesinde belirleme katsayısı (R), hata kareler ortalamasının karekökü (HKOK), uygunluk indeksi , modelin etkinliği (ME) birlikte değerlendirilmiştir. Elde edilen regresyon modellerin, ova topraklarında yetiştirilen soya bitkisinin verim parametrelerinin tahmin edilmesinde uygulanabilirliği mümkün gözükmektedir.
Keywords : Bitki boyu, bin tane ağırlığı, toprak özellikleri, regresyon modeller, verim