GIS Based Optimum Crop Pattern Model in Agricultural Water Planning: Cihadiye Kaynarca Pond Irrigation Example
Öz
This study aims to determine the optimal crop pattern for agricultural enterprises operating in the irrigation area of the Cihadiye Kaynarca Pond located in Biga district, Çanakkale province. The objective is to promote the sustainable use of water resources while enhancing economic efficiency. To this end, the water requirements of commonly cultivated crops in the region were calculated using the FAO's CropWat 8.0 software, and irrigation schedules were developed for each crop. Taking into account the physical characteristics of the irrigation area, crop-specific minimum and maximum cultivation areas, and gross profit per unit area, a linear programming-based optimization model integrated with Geographic Information Systems (GIS) was developed. In the model, full irrigation (S1: 100% water supply) was set as the reference scenario. Subsequently, scenarios with 70% (S2) and 50% (S3) water supply were created to test different management strategies. Under limited water availability, the most suitable production planning was analyzed, and optimal crop patterns were determined using the model. The results show that when the dam operates at full capacity, the gross profit reaches 174 million TL. However, under a 30% reduction in water supply, this amount drops to 111 million TL. Moreover, the cultivation areas of water-intensive crops such as rice and maize were reduced, and crops with lower water requirements were recommended. Compared to the actual crop pattern of 2023, the model enabled the same land area to generate an additional 1 million TL in gross profit and saved 163,000 m³ of water. The model is adaptable for use in other agricultural areas with similar conditions.
Anahtar Kelimeler
Geographic information systems agricultural water management optimum crop pattern drought reservoir management
Kaynakça
- Ağlamış N, Tokgöz MA (1997) Ankara Murted sulamasında su kullanım ve dağıtım etkinliğinin belirlenmesi. Journal of Agricultural Sciences 3(2): 83–86.
- Akyüz S, Yıldırım M (2022) Çanakkale Özbek ovasındaki işletmelerde yeterli ve kısıtlı su koşullarında optimum bitki deseninin belirlenmesi. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi 10(2): 236–244.
- Ayyıldız M (1990) Sulama suyu kalitesi ve tuzluluk problemleri. Yayın No: 1196, Ders Kitabı No: 344. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları.
- Benli B, Kodal S (2003) A non-linear model for farm optimization with adequate and limited water supplies. Agricultural Water Management 62(3): 187–203.
- Callejas Moncaleano DC, Pande S, Rietveld L (2021) Water use efficiency: A review of contextual and behavioral factors. Frontiers in Environmental Science 9: 764916.
- Demir H (2005) Farklı işletme büyüklüklerinde optimum bitki deseniyle çiftçilerin sulama yatırımı ve su ücreti ödeme gücünün belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
- Doorenbos J, Kassam AH (1986) Yield response to water. FAO Irrigation and Drainage Paper No: 33. FAO, Roma. English MJ (1990) Deficit irrigation I: Analytical framework. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 116(3): 399–412.
- Fayrap A, Kızıloğlu FM (2010) Demirdöven sulama sahası için optimum bitki deseninin belirlenmesi. GOÜ Ziraat Fakültesi Dergisi 27(1): 35–41.
- Kodal S (2003) Türkiye'de güvenilir yağışın mekansal dağılımı. Journal of Agricultural Sciences 9(4): 529–534. Osama S, Elkholy M, Kansoh RM (2017) Optimization of the cropping pattern in Egypt. Alexandria Engineering Journal 56(4): 557–566.
- Pierrat E, Dorber M, de Graaf I, Laurent A, Hauschild MZ, Rygaard M, Barbarossa V (2023) Multicompartment depletion factors for water consumption on a global scale. Environmental Science & Technology 57(10): 4318–4331.
- Raes D, Lemmens H, Van Aelst PM, Vanden Bluche, Smith M (1988) IRSIS, Irrigation Scheduling Information System: Reference Manual. FAO, Roma.
- Selenay MF (2001) GAP-Fırat sulama birliğinde yeterli ve kısıtlı sulama suyu koşullarında sulama programlaması ve optimum bitki deseni. Tarım Bilimleri Dergisi 7(3): 149–155.
- Taşova H, Akın A (2013) Marmara bölgesi topraklarının bitki besin maddesi kapsamlarının belirlenmesi, veri tabanının oluşturulması ve haritalanması. Toprak Su Dergisi 2(2): 20–27.
- Tekinel O, Kanber R (1979) Çukurova koşullarında kısıntılı su kullanma durumunda pamuğun su tüketimi ve verimi. Tarsus BTAE Yayınları 98: 39 s.
- Wang W, Elahi E, Sun S, Tong X, Zhang Z, Abro MI (2023) Factors influencing water use efficiency in agriculture: A case study of Shaanxi, China. Sustainability 15(3): 2157.
Tarımsal Su Planlamasında CBS Tabanlı Optimum Bitki Deseni Modeli: Cihadiye Kaynarca Göleti Sulaması Örneği
Öz
Bu çalışma, Çanakkale ili Biga ilçesindeki Cihadiye Kaynarca Göleti sulama sahasında faaliyet gösteren tarımsal işletmeler için optimum bitki desenini belirlemeyi amaçlamaktadır. Amaç, su kaynaklarının sürdürülebilir kullanımını teşvik ederken ekonomik verimliliği artırmaktır. Bu doğrultuda bölgede yaygın olarak yetiştirilen bitkilerin su gereksinimleri FAO’nun CropWat 8.0 yazılımıyla hesaplanmış ve her ürün için sulama programları hazırlanmıştır. Sulama sahasının fiziksel özellikleri, ürün bazlı minimum-maksimum ekim alanları ve birim alandan elde edilen brüt kârlar dikkate alınarak, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile entegre edilmiş doğrusal programlama tabanlı bir optimizasyon modeli geliştirilmiştir. Modelde, %100 su teminini içeren tam sulama (S1) referans senaryo olarak kabul edilmiş, ardından %70 (S2) ve %50 (S3) su arzı senaryoları oluşturularak farklı yönetim stratejileri test edilmiştir. Sınırlı su koşullarında en uygun üretim planlaması analiz edilmiş ve model ile optimum bitki desenleri belirlenmiştir. Sonuçlar, baraj kapasitesi %100 iken brüt kârın 174 milyon TL olduğunu, %30 su kısıtıyla bu değerin 111 milyon TL’ye düştüğünü göstermektedir. Ayrıca, su tüketimi yüksek çeltik ve mısır gibi ürünlerin ekim alanları azaltılmış, daha az su isteyen ürünlere yer verilmiştir. 2023 yılı bitki deseniyle yapılan karşılaştırmada ise aynı alan kullanılarak 1 milyon TL ek kâr ve 163.000 m³ su tasarrufu sağlanmıştır. Model, benzer koşullara sahip alanlarda da uygulanabilir niteliktedir.
Anahtar Kelimeler
Coğrafi bilgi sistemleri tarımsal su yönetimi optimum bitki deseni kuraklık baraj yönetimi
Etik Beyan
Not: Bu makale, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü bünyesinde yürütülen ve Umut Mucan tarafından tamamlanan “Değişen İklim Kuşağında Doğrusal Programlama Yaklaşımı ile Tarımsal Su Yönetimi” başlıklı doktora tezinden üretilmiştir.
Kaynakça
- Ağlamış N, Tokgöz MA (1997) Ankara Murted sulamasında su kullanım ve dağıtım etkinliğinin belirlenmesi. Journal of Agricultural Sciences 3(2): 83–86.
- Akyüz S, Yıldırım M (2022) Çanakkale Özbek ovasındaki işletmelerde yeterli ve kısıtlı su koşullarında optimum bitki deseninin belirlenmesi. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi 10(2): 236–244.
- Ayyıldız M (1990) Sulama suyu kalitesi ve tuzluluk problemleri. Yayın No: 1196, Ders Kitabı No: 344. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları.
- Benli B, Kodal S (2003) A non-linear model for farm optimization with adequate and limited water supplies. Agricultural Water Management 62(3): 187–203.
- Callejas Moncaleano DC, Pande S, Rietveld L (2021) Water use efficiency: A review of contextual and behavioral factors. Frontiers in Environmental Science 9: 764916.
- Demir H (2005) Farklı işletme büyüklüklerinde optimum bitki deseniyle çiftçilerin sulama yatırımı ve su ücreti ödeme gücünün belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
- Doorenbos J, Kassam AH (1986) Yield response to water. FAO Irrigation and Drainage Paper No: 33. FAO, Roma. English MJ (1990) Deficit irrigation I: Analytical framework. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 116(3): 399–412.
- Fayrap A, Kızıloğlu FM (2010) Demirdöven sulama sahası için optimum bitki deseninin belirlenmesi. GOÜ Ziraat Fakültesi Dergisi 27(1): 35–41.
- Kodal S (2003) Türkiye'de güvenilir yağışın mekansal dağılımı. Journal of Agricultural Sciences 9(4): 529–534. Osama S, Elkholy M, Kansoh RM (2017) Optimization of the cropping pattern in Egypt. Alexandria Engineering Journal 56(4): 557–566.
- Pierrat E, Dorber M, de Graaf I, Laurent A, Hauschild MZ, Rygaard M, Barbarossa V (2023) Multicompartment depletion factors for water consumption on a global scale. Environmental Science & Technology 57(10): 4318–4331.
- Raes D, Lemmens H, Van Aelst PM, Vanden Bluche, Smith M (1988) IRSIS, Irrigation Scheduling Information System: Reference Manual. FAO, Roma.
- Selenay MF (2001) GAP-Fırat sulama birliğinde yeterli ve kısıtlı sulama suyu koşullarında sulama programlaması ve optimum bitki deseni. Tarım Bilimleri Dergisi 7(3): 149–155.
- Taşova H, Akın A (2013) Marmara bölgesi topraklarının bitki besin maddesi kapsamlarının belirlenmesi, veri tabanının oluşturulması ve haritalanması. Toprak Su Dergisi 2(2): 20–27.
- Tekinel O, Kanber R (1979) Çukurova koşullarında kısıntılı su kullanma durumunda pamuğun su tüketimi ve verimi. Tarsus BTAE Yayınları 98: 39 s.
- Wang W, Elahi E, Sun S, Tong X, Zhang Z, Abro MI (2023) Factors influencing water use efficiency in agriculture: A case study of Shaanxi, China. Sustainability 15(3): 2157.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Ziraat Mühendisliği (Diğer) |
| Bölüm | Araştırma |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 30 Haziran 2025 |
| Gönderilme Tarihi | 27 Mayıs 2025 |
| Kabul Tarihi | 12 Haziran 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 22 Sayı: 1 |
