İklim değişikliği projeksiyonlarına göre yonca (Medicago sativa) bitkisi veriminde olası değişiklikler
Possible changes in yield of alfalfa (Medicago sativa) according to climate change projections
- Tez No: 658400
- Danışmanlar: PROF. DR. NURDAN ŞAHİN DEMİRBAĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, (Medicago sativa) bitkisi yeşil ot verimi ile klimatolojik faktörler arasındaki ilişki incelenerek, farklı iklim değişikliği senaryolarına göre verimdeki olası değişikliklerin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Yonca yetiştiriciliği yapılan 79 il çalışma kapsamına dahil edilmiştir. Çalışmada yonca verim değişimi, HADGEM2-ES modeli RCP4.5 ve RCP8.5 senaryoları sonuçlarından yapay sinir ağı yöntemiyle tahmin edilmiştir. 2020-2060 ve 2060-2100 dönemi yonca verimi öngörüsü referans dönemi (1971-2000) ile kıyaslanmıştır. Sonuç olarak yonca bitkisinin iklim değişikliğine direnç gösterebileceği; veriminin yağış artışı olması beklenen bölgelerde artacağı, yağış azalışı olan yerlerde ise düşeceği anlaşılmaktadır. İklim değişikliği sonucu; en fazla verim artışının Doğu Anadolu bölgesi illerinden Artvin (%6) ilinde, en fazla verim düşüşünün ise Güneydoğu Anadolu bölgesi illerinde Siirt (%9) ilinde olacağı öngörülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this study, it is aimed to predict possible changes in yield according to different climate change scenarios by examining the relationship between green grass yield of alfalfa (Medicago sativa) and climatological factors. 79 provinces with alfalfa cultivation were included in the study. In the study, alfalfa yield change was estimated by using the artificial neural network method from the results of the HADGEM2-ES model RCP4.5 and RCP8.5 scenarios. The alfalfa yield changes were predicted for the period 2020-2060 and 2060-2100 and compared with the reference period (1971-2000). As a result, it is understood that the alfalfa plant can resist climate change, its yield will increase in regions where there will be an increase in rainfall, and its yield will decrease in regions where there will be a decrease in precipitation. As result of climate change It is predicted that the highest yield increase will be in Artvin (6%) which a provinces of the Eastern Anatolia region and the highest yield decrease will be in Siirt (9%) which a provinces of the Southeastern Anatolia region.
Benzer Tezler
- İklim değişikliği projeksiyonlarına göre yoncada (Medicago sativa L. cv.) farklı biçim dönemleri ve verimin lıntul multı-crop modeli kullanılarak belirlenmesi
Determination of different crop periods and yield in alfalfa (Medicago sativa L. cv.) according to climate change projections using lintul multi-crop model
FATMA BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
ZiraatNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiBitkisel Üretim ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TEFİDE KIZILDENİZ GÜRBÜZ
- İklim değişikliğiyle mücadelede dilek yarımadası büyük menderes deltası milli parkının karbon yutağı olma potansiyelini korumaya yönelik stratejilerin geliştirilmesi
Developing strategies to protect the carbon sequestration potential of dilek peninsula great meander delta national park in terms of fighting against climate change
MELDA KÖSE
Doktora
Türkçe
2025
Peyzaj MimarlığıEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE MALKOÇ TRUE
- Karaağaç'ın (Ulmus Glabra Huds.) yapısal bağlantılılığının farklı iklim değişikliği senaryolarına göre modellenmesi
Karaagac's (Ulmus Glabra Huds.) modeling structural interchange according to different climate change scenarios
BUSE AR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Peyzaj MimarlığıAydın Adnan Menderes ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA GÜLÇİN
- Türkiye'de iklim değişikliği projeksiyonları ve mineral tozların etkileri
Climate change projections for Turkey and impact of mineral dust aerosols
KAHRAMAN OĞUZ
- Evaporation modelling of lake Turkana using artificial neural networks (ANNs) based on climate projections
Turkana Gölü buharlaşma mıktarının iklim projeksıyonlarına dayalı olarak yapay sinir ağları (ANNs) ile modellenmesi
DIANER CHERONOH BWOGO
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilim ve TeknolojiAnkara ÜniversitesiEntegre Su Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YEŞİM AHİ