Tarımda suyu azaltan ve çiftçinin gelirini artıran bilimsel çalışma ortaya çıkarıldı

DENİZLİ'de, Pamukkale Üniversitesi (PAÜ) İnşaat Mühendisliği Hidrolik Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Halil Karahan'ın danışmanlığında, 'Sürdürülebilir Su Yönetimi İçin Optimum Bitki Deseninin Sezgisel Algoritmalarla Belirlenmesi' isimli tez çalışmasında, yapay zeka teknikleri kullanılarak, tarımsal su kullanımını ve ekili alan miktarını azaltan, buna karşılık çiftçilerin tarımsal gelirini yüzde 200'lerin üzerinde artırabilen bilimsel model geliştirildi.

ÖZEL HABER 30.01.2021, 09:46

Tarımda suyu azaltan ve çiftçinin gelirini artıran bilimsel çalışma ortaya çıkarıldı

PAÜ İnşaat Mühendisliği Hidrolik Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Halil Karahan, 2 yıl önce tarım alanlarındaki su tüketimini azaltmak ve çiftçinin ürün gelirlerini artırmak amacıyla bilimsel bir çalışma başlattı. Prof. Dr. Karahan’ın danışmanlığında, 'Sürdürülebilir Su Yönetimi İçin Optimum Bitki Deseninin Sezgisel Algoritmalarla Belirlenmesi' konulu tez çalışmasıyla tarım alanlarında, yapay zeka teknikleri kullanılarak, tarımsal su kullanımını ve ekili alan miktarını azaltan, buna karşılık brüt tarımsal geliri, önemli oranlarda artırabilen bir ‘simülasyon- optimizasyon’ modeli geliştirildi. Bilgisayarda geliştirilen modelde; sulama bölgesine ait yağış, sıcaklık, güneşlenme süresi gibi iklim verileri, su sızması, buharlaşma, su tutma gibi toprak özellikleri, iklime uygun olarak bölgede yetişebilecek potansiyel bitki türleri, bitki türlerine göre birim alandan elde edilebilecek gelir gibi veriler girdi olarak kullanıldı.

9 YILDA TOPLANAN VERİLER DİJİTAL ORTAMA AKTARILDI
Geliştirilen modelin performansı, Türkiye'de yağışın en az olduğu, buna karşılık sulama oranının ülke ortalamasından çok yüksek olduğu ve gerekli suyun ağırlıklı olarak pompayla karşılandığı Konya'nın Çumra ilçesinde teorik olarak test edildi. Çumra'nın sulama, iklimi ve yetişen ürünler gibi 9 yıllık tüm verileri dijital ortama aktarıldı. Çumra için uygulanan 6 farklı senaryo halinde bölgeye en uygun bitki desenleri ve ekim oranları belirlendi. Prof. Dr. Karahan'ın yaptığı inceleme sonrası bölgede aynı miktar veya daha az su kullanılmak suretiyle brüt gelirde yüzde 200'lere kadar ulaşan, birim alan başına en az su kullanan bitki türleri için çok daha yüksek brüt gelir elde etmenin mümkün olduğu gösterildi.

Prof. Dr. Halil Karahan, su tüketimini azaltan ve çiftçinin gelirini artıran modelin Türkiye genelinde uygulanabileceğini belirterek, "Su kaynaklarında nitelik ve nicelik açısından önemli değişimler yaşanmaktadır. Ülkemizde kullanılan suyun yüzde 70- 80'lik bölümünü tarımsal faaliyetler oluşturmaktadır. Yaygın olarak kullanılan ‘salma sulama’ veya ‘vahşi sulama’ olarak adlandırılan sulama sistemlerinin sona ermesi, bunun yerine ‘damlama’ ve ‘yağmurlama’ sistemlerinin teşvik edilmesi ve sulamada kullanılan suyun verimliliğinin artırılması ve dolayısıyla su kullanımının azaltılması gerekmektedir. Bu işlem yapılırken, geçimini tarımsal faaliyetlerden karşılayan nüfusun yaşam koşullarının iyileştirilmesi ve artan nüfusun gıda ihtiyacının ve güvenirliğinin de sağlanması gerekmektedir" dedi.

'GERÇEK VERİLERLE ÇALIŞTIK'
Çalışmanın bilimsel bir araştırmayla ortaya çıktığını ifade eden Prof. Dr. Karahan, "Geliştirdiğimiz modele, bölgenin iklim özellikleri, ürün çeşitlilikleri, gelirleri, toprak analizi ve sulama gibi verilerini giriyoruz. Gerçek verilerle çalıştık. Bölgede tahıllar, şeker pancarı, lahana, havuç, patates gibi ürünler yetişiyor. Elimizdeki geçmiş verileri girerek yapay zekayla modeli çalıştırdığımız zaman, normalde bölgede ekim oranı düşük olan lahananın aslında geliri en çok olan, suyu en az tüketen ve bölge için en uygun ürün olduğu ortaya çıkıyor. Modelin uygulaması için planlama ve çitçi eğitimleriyle yapılması gerekiyor" diye konuştu.

Türkiye Cumhuriyeti'nde 14 Mayıs 2023'de yapılacak Cumhurbaşkanlığı seçimini kim kazanır?

Tümü

Takımlar	O	P
1. Galatasaray	34	93
2. Fenerbahçe	34	89
3. Trabzonspor	34	58
4. Beşiktaş	35	54
5. Başakşehir	34	52
6. Alanyaspor	35	49
7. Kasımpasa	34	49
8. Rizespor	35	49
9. Sivasspor	34	48
10. Antalyaspor	34	45
11. A.Demirspor	34	41
12. Kayserispor	34	40
13. Ankaragücü	35	39
14. Samsunspor	34	39
15. Karagümrük	34	36
16. Konyaspor	34	36
17. Gaziantep FK	34	34
18. Hatayspor	34	33
19. Pendikspor	34	30
20. İstanbulspor	34	16

Takımlar	O	P
1. Eyüpspor	32	72
2. Göztepe	32	66
3. Sakaryaspor	32	57
4. Kocaelispor	32	55
5. Ahlatçı Çorum FK	32	55
6. Bodrumspor	32	53
7. Boluspor	32	50
8. Bandırmaspor	32	47
9. Gençlerbirliği	32	47
10. Erzurumspor	32	44
11. Keçiörengücü	32	39
12. Manisa FK	32	37
13. Ümraniye	32	37
14. Şanlıurfaspor	32	34
15. Tuzlaspor	32	34
16. Adanaspor	32	33
17. Altay	32	15
18. Giresunspor	32	7

Takımlar	O	P
1. Arsenal	35	80
2. M.City	34	79
3. Liverpool	35	75
4. Aston Villa	35	67
5. Tottenham	34	60
6. M. United	34	54
7. Newcastle	34	53
8. Chelsea	34	51
9. West Ham United	35	49
10. Bournemouth	35	48
11. Wolves	35	46
12. Brighton	34	44
13. Fulham	35	43
14. Crystal Palace	35	40
15. Everton	36	37
16. Brentford	35	35
17. Nottingham Forest	35	26
18. Luton Town	36	26
19. Burnley	35	24
20. Sheffield United	35	16

Takımlar	O	P
1. Real Madrid	33	84
2. Barcelona	33	73
3. Girona	33	71
4. Atletico Madrid	33	64
5. Athletic Bilbao	34	61
6. Real Sociedad	33	51
7. Real Betis	33	49
8. Valencia	33	47
9. Villarreal	33	45
10. Getafe	34	43
11. Osasuna	33	39
12. Deportivo Alaves	33	38
13. Sevilla	33	38
14. Las Palmas	33	37
15. Rayo Vallecano	33	34
16. Mallorca	33	32
17. Celta Vigo	33	31
18. Cadiz	33	26
19. Granada	33	21
20. Almeria	33	14