Ziraat dergi 2008-1

GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ

ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ

Journal of the Agricultural Faculty of Gaziosmanpasa University

ISSN: 1300 – 2910

CİLT: 25 SAYI: 1 YIL: 2008

Sahibi Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Adına

Prof.Dr. Kadir SALTALI Dekan

Yayın Kurulu Prof.Dr. Kemal ESENGÜN

Prof.Dr. Sabri GÖKMEN Prof.Dr. Gazanfer ERGÜNEŞ Doç.Dr. Zeliha YILDIRIM Yrd.Doç.Dr. Metin SEZER

Yayına Hazırlayan Yrd.Doç.Dr. Murat SAYILI

BU SAYIDA HAKEMLİK YAPAN BİLİM ADAMLARI Prof.Dr. Abdurrahman HANAY Prof.Dr. Zehra SARIÇİÇEK Prof.Dr. Ali Kerim ÇOLAK Doç.Dr. Bahattin TANYOLAÇ Prof.Dr. Ali Osman ÖZDEMİR Doç.Dr. Hüseyin ŞİMŞEK Prof.Dr. A. Zafer GÜRLER Doç.Dr. Vedat CEYHAN Prof.Dr. Emine Erman KARA Yrd.Doç.Dr. Emin BARLAS Prof.Dr. Ergün DEMİR Yrd.Doç.Dr. Emine TURGUT Prof.Dr. Fahri YAVUZ Yrd.Doç.Dr. Halil KIZILASLAN Prof.Dr. İbrahim YILDIRIM Yrd.Doç.Dr. Murat SAYILI Prof.Dr. Hasan Rüştü KUTLU Yrd.Doç.Dr. Rasim KOÇYİĞİT Prof.Dr. Kadir SALTALI Yrd.Doç.Dr. Ümran ENSOY Prof.Dr. Yaşar AKÇAY Yrd.Doç.Dr. Yonca YÜCEER

Yazışma Adresi Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dekanlığı

(Yayın Kurulu Başkanlığı) 60240 Taşlıçiftlik Yerleşkesi – TOKAT

Dizgi ve Baskı: GOÜ Matbaası, 60240 Taşlıçiftlik Yerleşkesi - TOKAT

GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ

YAYIN VE YAZIM KURALLARI

A. YAYIN KURALLARI

1. GOÜ Ziraat Fakültesi Dergisinde, tarım bilimleri alanında öncelikle orijinal araştırmalar ile özgün derlemeler, kısa bildiri ve editöre mektup türünde Türkçe ve İngilizce yazılar yayınlanır.

2. Yapılan çalışma bir kurum/kuruluş tarafından desteklenmiş ya da doktora/yüksek lisans tezinden hazırlanmış ise, bu durum ilk sayfanın altında dipnot olarak verilmelidir. 3. İlk başvuruda eser, biri orijinal ve üçü yazar isimsiz olmak üzere toplam dört kopya halinde, imzalanmış “Telif Hakkı Devri Formu’’ ile birlikte Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayın Kurulu Başkanlığı’na gönderilmelidir. 4. Hakemler tarafından yayınlanmaya değer bulunan ve son düzeltmeleri yapılarak basılmak üzere yayın kuruluna teslim edilen makalelerin basım ücreti ve posta giderleri makale sahiplerinden alınır. Bu ödeme yapılmadan makalelerin son şekli teslim alınmaz ve basım işlemlerine geçilmez.

5. Basımına karar verilen ve düzeltme için yazarına gönderilen eserde, ekleme veya çıkartma yapılamaz.

6. Yayına kabul edilen makalelerin son şekli, bir disket ile birlikte bir nüsha halinde Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayın Kurulu Başkanlığına iletilir. Yayın süreci tamamlanan eserler geliş tarihi esas alınarak yayınlanır.Yayınlanmayan yazılar iade edilmez. 7. Bir yazarın derginin aynı sayısında ilk isim olarak bir, ikinci ve diğer isim sırasında iki olmak üzere en fazla üç eseri basılabilir. 8. Dergide yayınlanan eserin yazarına 10 (on) adet ücretsiz ayrı baskı verilir.

9. Yayınlanan makalelerdeki her türlü sorumluluk yazar(lar)ına aittir. 10. Hakemlere gönderilme aşamasından sonra iki defa makalesini geri çeken araştırıcıların makaleleri bir daha dergide yayınlanmaz. 11. Yukarıda belirtilen kurallara uymayan eserler değerlendirmeye alınmaz. 12. Hazırlanan makaleler, Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi Yayın Kurulu Başkanlığı, 60250 TOKAT adresine gönderilmelidir.

B. YAZIM KURALLARI

1. Dergiye gönderilecek eser, A4 (210 x 297 mm) boyutundaki birinci hamur kağıda üst 3.5, alt 2.5, sol 3.0, sağ 2.5 ve cilt payı 0 cm olacak şekilde, makale başlığı, yazar ad ve adresleri, özet, abstract, anahtar kelimeler ve keywords bölümleri tek sütun halinde; metin ve kaynaklar bölümü ise ortada 0,5 cm boşluk bırakılarak 7,5 cm’lik iki sütun halinde hazırlanmalıdır. Makaleler, Word 7 kelime işlemcide, Times New Roman yazı tipinde ve tek satır aralığı ile yazılmalı ve makale toplam 10 sayfayı geçmemelidir. 2. Makale başlığı (Türkçe ve İngilizce) kısa ve konuyu kapsayacak şekilde olmalı, kelimelerin baş harfi büyük olmak üzere küçük harflerle, 13 punto ve bold olarak yazılmalıdır. Yazar adları makale başlığından sonra bir satır boş bırakılarak 11 punto ile kelimelerin baş harfi büyük olacak şekilde yazılmalıdır. Yazar adları ortalı yerleştirilmeli ve ünvan kullanılmamalıdır. Adresler kelimelerin ilk

harfi büyük olacak şekilde adların hemen altında ortalı olarak 10 punto olarak yazılmalıdır. Makalelerin metin bölümlerindeki ana başlıklar ile alt başlıklar numaralandırılmalıdır (1. Giriş, 2. Materyal ve Metot, 3. Bulgular ve Tartışma, 3.1. Tane Verimi vb.).

Başlıklar paragraf başından başlamalı, kelimelerin ilk harfi büyük olmak üzere küçük harfle yazılmalıdır. Tüm başlıklar bold olmalıdır. Başlıklarda üstten bir satır boş bırakılmalıdır. Parağraf girintisi 0.75 cm olmalıdır. 3. Dergiye gönderilecek eser özet, abstract, giriş, materyal ve metot, bulgular ve tartışma, sonuç, teşekkür (gerekirse) ve kaynaklar bölümlerinden oluşmalıdır. Makalelerin metin bölümleri tek satır aralığında ve 11 punto olarak yazılmalıdır. 4. Özet ve abstract 200 kelimeyi geçmeyecek şekilde 10 punto ve bir aralık ile yazılmalıdır. Türkçe yazılan makalelerde İngilizce, İngilizce yazılan makalelerde de Türkçe özetin başına eserin başlığı aynı dilden yazılmalıdır. Beş kelimeyi geçmeyecek şekilde Türkçe özetin altına anahtar kelimeler, İngilizce özetin altına da keywords yazılmalıdır. 5. Eserde yararlanılan kaynaklar metin içinde yazar ve yıl esasına göre verilmelidir. Üç veya daha fazla yazarlı kaynaklara yapılacak atıflarda makale Türkçe ise ‘ark.’, İngilizce ise ‘et al.’ kısaltması kullanılmalıdır. Aynı yerde birden fazla kaynağa atıf yapılacaksa, kaynaklar tarih sırasına göre verilmelidir. Aynı yazarın aynı tarihli birden fazla eserine atıfta bulunulacaksa, yıla bitişik biçimde ‘a, b’ şeklinde harflendirme yapılmalıdır. Yararlanılan eserlerin tümü ‘Kaynaklar’ başlığı altında alfabetik sıraya göre numarasız ve 9 punto olarak verilmelidir.

Yararlanılan kaynak makale ise;

Avcı, M., 1999. Arazi Toplulaştırmasında Blok Öncelik Metodunu Esas Alan Yeni Dağıtım Modeline Yönelik Bir Yaklaşım. Türk Tarım ve Ormancılık Dergisi, 23, 451-457.

Yararlanılan kaynak kitap ise; Düzgüneş, O., Kesici, T., Kavuncu, O., ve Gürbüz, F., 1987. Araştırma ve Deneme Metotları (İstatistik Metotları II). A.Ü. Ziraat Fakültesi Yayın No: 1021, 381 s., Ankara.

Yararlanılan kaynak kitaptan bir bölüm ise; Ziegler, K.E. and Ashman, B., 1994. Popcorn. in: Specialty Corns. Edited Arnel R. Hallauer. Publ. By the CRS Press, 189-223.

Yararlanılan kaynak bildiri ise; Uzun, G., 1992. Türkiye’de Süs Bitkileri Fidanlığı Üzerinde Bir Araştırma. Türkiye I. Ulusal Bahçe Bitkileri Kongresi, 13-16 Ekim 1992, İzmir, Cilt 2: 623-628.

Anonim ise; Anonim, 1993. Tarım istatistikleri Özeti. T.C. Başbakanlık Devlet İstatistik Enstitüsü,Yayın No:1579, Ankara.

İnternet ortamından alınmışsa; http://www.newscientist.com/ns/980228/features.html

olarak verilmelidir.

6. Çizelge halinde olmayan tüm görüntüler (fotoğraf, çizim, diyagram, grafik, harita vb.) şekil olarak adlandırılmalı ve ardışık biçimde numaralandırılmalıdır. Her bir çizelge ve şekil metin içinde uygun yerlere yerleştirilmeli, açıklama yazılarıyla bir bütün sayılıp üst ve altlarında bir satır boşluk bırakılmalıdır.

Şekil ve çizelgeler iki veya tek sütun halinde verilebilir. Ancak genişlikleri, tek sütun kullanılması halinde 15 cm’den, iki sütun olması durumunda ise 7.5 cm’den fazla olmamalıdır. Şekil ve çizelge adları şekillerin altına, çizelgelerin ise üstüne, ilk kelimelerin baş harfi büyük olacak şekilde küçük harf ve 9 punto ile yazılmalıdır. Çizelge ve şekil içerikleri en fazla 9 punto, varsa altlarındaki açıklamalar 8 punto olmalıdır.

İÇİNDEKİLER Sayfa No Gıda Mühendisliği Bölümü

Yöresel Peynirden Antimikrobiyal Aktiviteye Sahip Laktik Asit Bakterisinin İzolasyonu ve Tanısı H.İŞLEROĞLU, Z.YILDIRIM, M.YILDIRIM

1

Tarım Ekonomisi Bölümü

Sinop İli Merkez İlçe Tarım İşletmelerinin Sosyo-Ekonomik Yapısı, Arazi ve Gelir Dağılımı…….. C.GÜREL, M.AKAY

7

Süt Sığırcılığı Yapan İşletmelerin Ekonomik Analizi (Tokat İli Yeşilyurt İlçesi Örneği)…………… D.ÖZTÜRK, O.KARKACIER

15

Zile Ovası Tarla Arazilerinde Kapitalizasyon Oranının Tespiti Üzerine Bir Araştırma……………... H.AYDIN, M.AKAY

23

Kuru Soğanda Üretim - Fiyat Etkileşimi…………………………………………………………….. G.ERDAL, H.ERDAL

33

Türkiye’de Tarımsal Desteklemeler Kapsamında Prim Sistemi Uygulamalarının Etkileri………….. G.ERDAL, H.ERDAL

41

Doğrudan Gelir Desteğinin Üreticiler Üzerine Etkisi (Tokat İli Merkez İlçe Örneği)……………...... M.MENEK, H.KIZILASLAN

53

Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü

Maksimum ve Minimum Sıcaklıklar ile Karbondioksit Oranlarında Meydana Gelen Artışların Nohut (Cicer Arietinum L.) Verim ve Verim Parametrelerine Etkisi: DSSAT Simülasyon Çalışması E.DOĞAN, A.KAHRAMAN, H.KIRNAK, B.BUCAK, T.TONKAZ

63

Tokat Kazova’daki Uzun Yıllık Yağış ve Sıcaklık Gidişlerinin Kuraklık Açısından İrdelenmesi…... İ.OĞUZ, T.ÖZTEKİN, Ö.AKAR

71

Toprak Bölümü

Karasal Ekosistemde Karbon Yönetimi ve Önemi…………………………………………………… R.KOÇYİĞİT

81

Zootekni Bölümü

Yumurta Kolesterol İçeriğinin Besinsel Olmayan Rasyon Faktörleriyle ve İlaçlarla Azaltılması…… Ş.SARICA

87

GOÜ. Ziraat Fakültesi Dergisi, 2008, 25 (1), 1-6

Yöresel Peynirden Antimikrobiyal Aktiviteye Sahip Laktik Asit Bakterisinin İzolasyonu ve Tanısı

Hilal İşleroğlu Zeliha Yıldırım Metin Yıldırım

Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Gıda Mühendisliği Bölümü, 60240, Tokat Özet: Bu çalışmada yöresel bir peynirden antimikrobiyal aktiviteye sahip bir bakteri izole edilmiş ve genel mikrobiyolojik analizler, karbonhidrat fermantasyon ve yağ asidi profili testleri kullanılarak karakterize edilmiş ve tanımlanmıştır. İzole edilen bakterinin Gram pozitif, kok şeklinde, hareketsiz, endospor, katalaz, hemoliz, jelatinaz, indol ve Voges Proskauer negatif, % 3,0-6,5 NaCl konsantrasyonunda, pH 4,5-9,6 ve 10-45oC’de gelişebildiği tespit edilmiştir. Yapılan karbonhidrat fermantasyonu ile yağ asidi profili testleri sonucunda bakterinin Enterococcus faecalis olduğu belirlenmiştir. Bu bakteri tarafından üretilen antimikrobiyal maddenin Lactobacillus plantarum, Enterococcus faecalis, Enterococcus faecium ve Listeria monocytogenes’a karşı inhibitör aktiviteye sahip olduğu, ancak Escherichia coli, Staphylococcus aureus ve Bacillus cereus’a karşı etkili olmadığı gözlenmiştir. Antimikrobiyal aktivitenin asitlik ve hidrojen peroksitten kaynaklanmadığı belirlenmiştir. Papainle muamele sonucu aktivitesini kaybetmesi antimikrobiyal bileşiğin protein tabiatında olduğunu ortaya koymuştur. Anahtar Kelime: Antimikrobiyal madde, Enterococcus faecalis, tanımlama

Identification and Izolation of Lactic Acid Bacterium Having Antimicrobial Activity From Traditionaly Produced Cheese

Abstract: In this study, a bacterium having antimicrobial activity was isolated from a traditionally produced cheese, and it was identified and characterized by using general microbiological analysis, carbohydrate fermentation and fatty acid profile identification systems. The isolated bacterium was Gram positive, coccus, non-motile, endospor, catalase, hemolyse, gelatinase, indol and Voges-Proskauer negative and able to grow in the presence of 3.0-6.5 % NaCl, and at pH 4.0 to 9.6 and 10-45oC. Carbohydrate fermantation and fatty acid profile identification systems showed that this bacterium was Enterococcus faecalis. The antimicrobial substance produced by this bacteria had an inhibitory activity against Lactobacillus plantarum, Enterococcus faecalis, Enterococcus faecium and Listeria monocytogenes, but not to Escherichia coli, Staphylococcus aureus and Bacillus cereus. Antimicrobial activity was not due to acidity and hydrogen peroxide. Antimicrobial substance is a proteinaceouse nature since it lost its activity when treated with papain. Key Words: Antimicrobial substance, Enterococcus faecalis, identification 1. Giriş

Laktik asit bakterileri (LAB) morfolojik, metabolik ve fizyolojik karakteristikleriyle birleşmiş Gram pozitif bakterilerinin bir grubunu oluşturmaktadır. Bu grupta yer alan bakterilerin genel tanımı; Gram pozitif, spor oluşturmayan, katalaz negatif, sitokroma sahip olmayan, aerobik olmayan ama aerotolerant, asidi tolere edebilen, kuvvetli fermentatif olup şeker fermentasyonu sırasında başlıca son ürün olarak laktik asit üreten kok veya çubuk şeklinde bakterilerdir. Laktik asit bakterileri genellikle besin içeriği bakımından zengin olan ortamlarda, örneğin süt, et ve sebzelerde bulunmaktadırlar. Fakat bazı üyeleri ağız, bağırsak ve vajinada da bulunmaktadır.

Günümüzde gıda ile ilişkisi bulunan Laktik asit bakterileri, Carnobacterium, Enterococcus, Lactobacillus, Lactococcus, Leuconostoc, Oenococcus, Pediococcus, Streptococcus,

Tetragenococcus, Vagococcus ve Weissella gibi cinslerin türlerini kapsamaktadır (Axelson 1993; Stiles and Holazopfel 1997).

Laktik asit bakterileri “güvenli bakteriler” olarak kabul edilirler ve koruyucu kültürlerin özelliklerini taşırlar. Gıdalarda sadece gıda kaynaklı patojen ve bozulma etmeni mikroorganizmaları inhibe etmek ve/veya raf ömrünü uzatmak için kullanılan ve gıdanın duyusal özelliklerinde değişime sebep olmayan antogonistik kültürlere koruyucu kültürler denir. Laktik asit bakterilerinin antogonizması diğer mikroorganizmalarla besin öğeleri için yarışarak ya da organik asitler (asetik, propiyonik ve laktik asit gibi), hidrojen peroksit, antimikrobiyal enzimler, diasetil ve bakteriyosinler gibi bir veya daha fazla antimikrobiyal aktiviteye sahip bileşikler üretmelerinden kaynaklanmaktadır (Työppönen et al., 2003; Devlieghere et al., 2004).


2

Başlangıçta Streptococcus cinsi içinde yer alan enterokoklar, “fekal streptokoklar” veya “Lancefield serolojik D grubu streptokoklar” olarak bilinmekteydi. 1984 yılında DNA-DNA ve DNA-RNA hibridizasyon çalışmaları ile bunların streptokoklardan farklılığı ortaya konmuş ve buna bağlı olarak enterococcus olarak ayrı bir cins olarak kabul edilmiştir (Schleifer and Kilpper-Balz, 1984). Enterococcus cinsi içinde şu ana kadar 32 tür bulunmaktadır. Bunlardan E. faecalis and E. faecium en önemli iki tür olup insanların gastrointestinal sisteminin doğal florasında bulunmaktadırlar. Enterokoklar fekal kaynaklı ve kötü çevre koşullarına karşı dayanıklı olmalarından dolayı genellikle gıda, bitki, su ve topraktan izole edilmektedirler (Giraffa, 2002). Diğer LAB’ne zıt olarak enterokoklar GRAS (genellikle güvenli kabul edilen) statüsünde değildirler. Çünkü suda bulunmaları fekal kontaminasyonun bir indikatörü olarak kabul edilmektedir (Godfree et al., 1997). Ancak, enterokoklar fonksiyonel özelliklerinden yani asitlik, proteoliz ve lipolitik aktiviteleri, sitrat metabolizması, probiyotik özellikleri ve bakteriyosin gibi antimikrobiayal aktiviteye sahip proteinleri sentezleme yeteneklerinden dolayı fermente gıda endüstrisinde önemli yer tutan laktik asit bakterilerinden birisidir (Andrighetto et al. 2001; Sarantinopoulos et al., 2001; Giraffa 2003; Franz et al., 2003; Foulquie Moreno et al., 2006; Ogier 2008).

Bu çalışmanın amacı, yöresel olarak üretilen peynirlerde antimikrobiyal aktiviteye sahip LAB’lerini izole etmek ve tanımlamaktır.

2. Materyal ve Yöntem 2.1. Peynir örnekleri

Bu çalışmada, Tokat yöresinde geleneksel olarak üretilen peynirler materyal olarak kullanılmıştır. Peynir örnekleri aseptik koşullarda alınarak Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Gıda Mühendisliği Bölümü mikrobiyoloji laboratuarına getirilmiş ve örnekler mikroorganizmaların izolasyon işlemleri tamamlanıncaya kadar +4ºC’de buzdolabında muhafaza edilmiştir.

2.2. Bakteri Kültürleri ve Besiyerleri

Çalışmanın amacı, patojen ve bozulma etmeni mikroorganizmalara karşı antimikrobiyal aktiviteye sahip bakterilerin izolasyonu ve tanısı olduğu için indikatör test

mikroorganizmaları olarak Lactobacillus plantarum, Escherichia coli, Staphylococcus aureus, Bacillus cereus, Listeria monocytogenes, Enterococcus faecalis ve Enterococcus faecium kullanılmıştır. Bu çalışmada kullanılan indikatör mikroorganizmalar Refik Saydam Hıfzıssıhha Enstitüsü ve Ankara Üniversitesi Gıda Mühendisliği Bölümünden temin edilmiştir. Laktik asit bakterileri % 20 gliserol içeren de Mann Rogosa Sharpe (MRS) (Merck, Germany) besiyerinde, diğer bakteriler ise % 20 gliserol içeren Brain Hearth Infusion (BHI) (Merck, Germany) besiyerinde –80ºC’de muhafaza edilmişlerdir.

Araştırmada gıda örneklerinden bakterilerin izole edilmesinde Nutrient Broth (NB) (Merck, Germany), izole edilen bakteriler ile patojen mikroorganizmaların geliştirilmesinde ise BHI, indikatör bakterilerden laktik asit bakterilerin geliştirilmesinde MRS besiyeri kullanılmıştır.

2.3. Gıda Örneklerinin İzolasyon İçin Hazırlanması

Gıda örneklerinden steril kabinde steril bıçak, pens ve spatülalar vasıtasıyla 10 gram alınıp 90 ml NB besiyerine aktarılmış ve karıştırılarak homojenize edilmiştir. 1-3 saat 25ºC’de bekletildikten sonra 10-6-10-7’ye kadar bir dizi dilüsyonlar hazırlanmıştır. Dilüsyonlardan 0,1 ml alınarak Nutrient agar’a 2’şer paralelli olacak şekilde aktarılmış ve drigalski spatülü ile petri döndericisi kullanılarak yayma işlemi gerçekleştirilmiştir. Örnekler 37ºC’de 24 saat inkübasyona bırakılmıştır.

2.4. Antimikrobiyal Aktivite Testleri

Antimikrobiyal aktivitenin belirlenmesinde Mayr-Harting et al. (1972) tarafından bildirilen “Sandviç Yöntemi” kullanılmıştır. Laktik asit bakterileri için % 0,8 agarlı MRS, diğer bakteriler için ise % 0,8 agarlı BHI besiyerleri eritilip 35-40ºC’ye soğutulduktan sonra üzerine indikatör mikroorganizmalar ilave edilmiştir. İndikatör mikroorganizmaları içeren yumuşak agarlı besiyerleri 30-300 arasında koloni bulunan petrilere eklenmiş ve indikatör bakterilerin optimum gelişme sıcaklıkları olan 32ºC ve 37ºC’de 24 saat inkübasyona bırakılmıştır. İnkübasyon sonucunda 2 mm ve daha büyük inhibisyon zonu gösteren

H.İŞLEROĞLU, Z.YILDIRIM, M.YILDIRIM

3

kolonilerin pozitif olduğu kabul edilerek değerlendirilmeye alınmıştır.

2.5. Antimikrobiyal Aktiviteye Sahip Bakterilerin İzolasyonu ve Tanısı

Sandviç yöntemi ile indikatör mikroorganizmalara karşı inhibitör aktivite gösteren koloniler izole edilip MRS besiyerine öze yardımı ile aktarılmış ve saf kültürleri hazırlanmıştır.

2.6. Genel Mikrobiyolojik Analizler

Genel mikrobiyolojik analizlerden Gram ve spor boyama, hemoliz, katalaz, Voges Proskauer, indol, hareketlilik ve jelatin hidroliz testleri Temiz (2000)’e göre yapılmıştır.

İzolatların sütte asit üretim yeteniğini saptamak için UHT süte %1 oranında bakteri ilave edilip 37°C’de inkübasyon işlemine tabi tutulmuştur. İnkübasyon işleminin belirli aralıklarında (6, 16, 24. saat ve 7. gününde) pH metre ile pH değerleri ölçülmüştür.

Glikoz broth besiyerinde oluşturulan en son asitlik testi için besiyerine %1 oranında bakteri inoküle edilmiş ve 32°C’de 24 saat inkübasyon işlemine tabi tutulmuştur. İnkübasyon işlemi sonunda kültür ortamının pH değeri belirlenmiştir.

2.7. Farklı Sıcaklıklarda Gelişme Testi

İzole edilen suşlar MRS sıvı besiyerine % 1 oranında aşılanarak 4, 15, 30, 37, 45, 55 ve 60C’de inkübe edilmiştir. İnkübasyonun 24, 48, 72 saatlerinde örnek alınarak 600 nm dalga boyunda spektrofotometrede (Perkin Elmer UV/VIS Spektrofotometre Lambda EZ) okuma yapılmıştır. Gelişme gösterenler pozitif, göstermeyenler ise negatif olarak işaretlenmiştir. Negatif kontrol olarak bakteri içermeyen MRS sıvı besiyeri kullanılmıştır.

2.8. Farklı pH’larda Gelişme Testi

İzolatlar 5 M ve 0,01 M fosforik asit ve NaOH ile pH’ları 4.5, 6.0, 8.0, 9.2 ve 9.6’ya ayarlanan MRS sıvı besiyerlerine % 1 oranında ilave edilip 37ºC’de 24 saat inkübasyona bırakılmıştır. İnkübasyon sonucunda 600 nm dalga boyunda spektrofotometrede okuma yapılmış ve gelişme gösterenler pozitif, göstermeyenler ise negatif olarak değerlendirilmiştir. Bakteri içermeyen MRS sıvı besiyeri negatif kontrol olarak kullanılmıştır.

2.9. Farklı Tuz Konsantrasyonlarında Gelişme

İzole edilen suşların hangi tuz konsantrasyonlarında gelişebildiğini belirlemek amacıyla %3.0, 4.0, 6.5 ve 10 tuz konsantrasyonu içeren MRS sıvı besiyerine %1 oranında inoküle edilip 37ºC’de inkübasyona bırakılmıştır. Gelişme gösterenler pozitif, göstermeyenler ise negatif olarak kabul edilmiştir. Negatif kontrol olarak bakteri içermeyen MRS sıvı besiyeri kullanılmıştır.

2.10. Karbonhidrat Fermantasyon Testleri

İzolatların çeşitli karbonhidrat kaynaklarını kullanım kabiliyetleri API strep 20 ve API 50 CHL fermantasyon testi kullanılarak TÜBİTAK Atal’da yaptırılmıştır.

2.11. Yağ Asidi Profili Testleri

İzolatların yağ asidi profilleri Sherlock Tanımlama Sistemi (MIS) kullanılarak Yeditepe Üniversitesi Mühendislik Fakültesi tarafından yapılarak belirlenmiştir.

2.12. Antimikrobiyal Maddenin Bazı Özelliklerinin İncelenmesi

Üretilen antibakteriyel maddenin protein doğasında olup olmadığının belirlenmesi için, izole edilen Enterococcus faecalis KP MRS sıvı besiyerinde 30˚C’de 18 saat süreyle geliştirilmiştir. Bu süre sonunda kültürler 5000 devirde 15 dakika santrifüj işlemine tabi tutulmuştur. Hücre içermeyen süpernanant kısmı yeni tüplere aktarılmış ve pH’sı 5 M NaOH kullanılarak 6.5-7.0 arasında ayarlanmıştır. Daha sonra 0.45 μm por çapında steril membran filtrelerden (Sartorius, Germany) geçirilmek suretiyle sterilize edilmiştir. Nötralize edilmiş steril süpernatanta son enzim konsantrasyonu 0,4 mg/mL olacak şekilde katalaz, papain ve pepsin ilave edilmiş ve 37 ˚C’de 1 saat inkübasyona bırakılmıştır. İnkübasyon işlemi sonunda bakteriyosin aktivitesi Agar–Spot yöntemine göre belirlenmiştir. Bakteriyosin + fosfat tamponu, enzim + fosfat tamponu ve fosfat tamponu negatif ve pozitif kontrol olarak kullanılmıştır.

3. Bulgular ve Tartışma 3.1. Antimikrobiyal Aktiviteye Sahip Bakterilerin İzole ve Teşhis Edilmesi

Tokat yöresinde geleneksel olarak üretilen beyaz peynir örneklerin birinde kullanılan


4

indikatör bakterilerden Lactobacillus plantarum, Enterococcus faecalis, Enterococcus faecium ve Listeria monocytogenes’e karşı inhibitör aktiviteye sahip koloniler belirlenmiştir (Şekil 1). İnhibitör zonu veren bakteri kolonileri MRS broth besiyerine aktarılarak saf kültürleri hazırlanmıştır.

Şekil 1. Peynirden izole edilen bakterinin Lactobacillus plantarum’a karşı inhibitör aktivitesi.

Saf kültürleri hazırlanan koloniler ilk

olarak genel mikrobiyolojik analizlere alınmıştır. Analizler sonucunda izole edilen bakterilerin Gram pozitif, tek, ikili ve kısa zincirler halinde kok şeklinde ve hareketsiz olduğu görülmüştür. Bakterinin katalaz, hemoliz, indol ve Voges Proskauer negatif olduğu, endospor oluşturmadığı ve jelatinaz aktivitesine sahip olmadığı tespit edilmiştir. Sütte gelişimi sırasında pH değerini 24 saat ve 7 gün sonra 4,44 ve 4,38 değerlerine düşürdüğü ve glikoz broth besiyerinde 24 saat sonra oluşturduğu en son asitliğin ise 4,30 pH olduğu görülmüştür. Ayrıca 45ºC’den daha düşük sıcaklıklarda, pH 4,5-9,6 ve % 3,0-6,5 NaCl konsantrasyonunda gelişebildiği belirlenmiştir (Tablo 1).

İzolatların karbonhidrat profilini belirlemek amacıyla uygulanan API strep 20 ve API 50 CHL testinin sonuçları Tablo 2’de verilmiştir. İzolatların glukoz, fruktoz, mannoz, maltoz, laktoz, sakaroz, riboz, trehaloz, melezitoz ve amidon pozitif, mellobiyoz, melibiyoz, ksiloz ve ramnoz negatif olduğu tespit edilmiştir. API strep 20 ve API 50 CHL testleri sonucunda cins ve tür düzeyinde yüksek bir korelasyonla izolatın Enterococcus faecalis olduğu belirlenmiştir.

Tablo 1. İnhibitör aktiviteye sahip bakterinin bazı morfolojik ve biyokimyasal özellikleri

Analizler .. İzolat Gram Boyama + Morfoloji Kok Katalaz Testi - Endospor Testi - Hemoliz testi - Hareketlilik - İndol Testi - Voges Proskauer - Jelatin Hidrolizi - pH Gelişme Aralığı pH 4,5 + pH 6,0 + pH 8,0 + pH 9,6 + NaCl Gelişme Aralığı % 3 NaCl + % 4 NaCl + % 6,5 NaCl + %10 NaCl - Sıcaklık Gelişme Aralığı 10oC + 25oC + 37oC + 45oC - Sütte asit üretimi pH 4,38 Glikoz Broth besiyerinde oluşturulan en son asitlik pH 4, 30

+ : Üreme var; - : Üreme yok Tablo 2. İnhibitör aktiviteye sahip koloninin karbonhidrat fermantasyon profili

Karbonhidratlar İzolat Karbonhidratlar İzolat Gliserol Mellobiyoz Eritrol D-Arabinoz L-Arabinoz Riboz D-Ksiloz L-Ksiloz Adonitol α-metil-ksilosit Galaktoz D-Glukoz D-Fruktoz D-Mannoz L-Sorboz Ramnoz Dulsitol İnositol Mannitol Sorbitol α- metil-mannoz α-metil-glukozit N-asetil glukozamin Amigdalin Eskulin Salisin Sellobioz Arbutin

- - - - - + - - - - + + + + - - - - - - - -

+ - + + + +

Maltoz Laktoz Melibiyoz Sakkaroz Trehaloz İnulin Melezitoz D-Rafinoz Amidon Glikojen Ksilitol β-gentiobiyoz D-Turanoz D-Liksoz L-Tagotoz D-Fukoz L-Fukoz D-Arabitol L-Arabitol Glukonat 2-keto-glukonat 5-keto-glukonat Hippurat hidrolizi Pirolidonilaril amidaz β-Galaktosidaz Lösin aminopeptidaz Arjinin dihidrolaz

+ + - + + - + - + - - - - - - - - - - + - -

ND - +

+ +

+ : Pozitif reaksiyon; - : Negatif reaksiyon; ND: Belirlenmedi

H.İŞLEROĞLU, Z.YILDIRIM, M.YILDIRIM

5

İzolatın yağ asidi profili analizi de söz konusu bakterinin Enterococcus faecalis olduğunu doğrulamıştır (Tablo 3). Hücre membranında bulunan başlıca yağ asidinin palmitik asit (%33.49) ve oleik asit (%23,98) olduğu saptanmıştır. Tablo 3. İnhibitör aktiviteye sahip koloninin yağ asidi profili

Yağ asidi % Laurik Asit (12:0) Miristik Asit (14:0) Sum in Feature 3 (16:1 w7c/15 iso 2OH) Sum in Feature 3 (15:0 ISO 2OH/16:1w7c) Palmitik Asit (16:0)Miristik Asit (14:0) Oleik Asit (18:1 w7c) 10-metilen oktadekonat (19:0 cyclo w8c) Araşhidonik Asit (20:4 w6, 9, 12, 15c) Summed Feature 3 (16:1 w7c/15 iso 2OH, 15:0 ISO 2OH/16:1w7c)

1,48 16,12 5,86 1,89 33,49 23,98 17,18 0,40 7,75

Genel mikrobiyolojik analiz sonuçları da

izolatın tipik Enterococcus faecalis tütünün özelliklerini taşıdığını ortaya koymuştur (Munt 1986; Axelson 1993; Ogier 2008).

3.2. Antimikrobiyal Maddenin Doğası

Enterococcus faecalis tarafından üretilen antimikrobiyal maddenin test edilen enzimlerden sadece papaine karşı duyarlı, ancak

pepsin ve katalaza karşı duyarlı olmadığı belirlenmiştir. Nötralizasyon çalışması ile antimikrobiyal aktivitenin asitlikten, katalaz testi ile de H2O2’ten kaynaklanmadığı tespit edilmiştir. Proteolitik enzimlerden papaine karşı hassas olması antimikrobiyal maddenin protein tabiatında bir bileşik olduğunu göstermektedir. Hücre içermeyen steril süpernatantın Lactobacillus plantarum, Enterococcus faecalis, Enterococcus faecium ve Listeria monocytogenes’a karşı inhibitör aktiviteye sahip olduğu belirlenmiştir. Fakat test edilen Escherichia coli, Staphylococcus aureus ve

Bacillus cereus’a karşı etkili olmadığı gözlenmiştir. Laktik asit bakterilerinin patojen ve bozulma etmeni birçok bakteriye karşı etkili bakteriyosin, organik asitler, diasetil, CO2 ve hidrojen peroksit gibi farklı antimikrobiyel maddeler ürettikleri birçok araştırmacı tarafından ortaya konmuştur (Rodriguez, 2003; Koponen, 2004; Devlieghere et al., 2004; Työppönen, 2004).

Teşekkür

Bu çalışma Devlet Planlama Teşkilatı (DPT, Proje No: 2002K1120270) tarafından desteklenmiştir.

Kaynaklar Andrighetto, C., Knijff, E., Lombardi, A., Torriani, S.,

Vancanneyt, M., Kersters, K., Swings, J., Dellaglio, F., 2001. Phenotypic And Genetic Diversity of Enterococci Isolated From Italian Cheeses. J. Dairy Res. 68, 303– 316.

Axelsson, L.T., 1993. Lactic Acid Bacteria: Classification and Physiology. In “ Lactic Acid Bacteria” Salmina, S., Wright, A.V., pp. 1-63, Marcel Dekker Inc. USA.

Devlieghere, F., Vermeiren, L., Debevere, J. 2004. New Preservation Technologies: Possibilities And Limitations. Inter. Dairy J. 14: 273-285.

Franz, C.M.A.P., Stiles, M. E., Schleifer, K. H., Holzapfel, W. H. 2003. Enterococci In Foods A Conundrum For Food Safety. Int. J. Food Microbiol., 88:105–122.

Foulquie Moreno, M.R., Sarantinopoulos, P., Tsakalidou, E., De Vuyst, L., 2006. The Role and Application of Enterococci In Food and Health. Int.J.Food Microbiol., 106: 1–24.

Giraffa, G. 2002. Enterococci From Foods. FEMS Microbiol. Rev., 26, 163– 171.

Giraffa, G. 2003. Functionality of Enterococci In Dairy Products. Int. J. Food Microbiol., 88: 215– 222.

Godfree, A.F., Kay, D., Wyer, M.D., 1997. Faecal Streptococci As Indicators Of Faecal Contamination In Water. Soc. Appl. Bacteriol.Sym. Series 26:110-119.

Koponen, O. 2004. Studies Of Producer Self – Protection And Nisin Biosynthesis Of Lactococcus lactis, Doctoral issertation, Institute Of Biotech. And Department Of Appl. Chem. Microbiol. Helsinki.

Mayr-Harting, A., Hedges, A.J., Berkley, R.W. 1972. Methods For Studying Bacteriocins. Pp. 315-442. In ‘Methods In Microbiology, J.R. Noris And N.W. Ribbons (Eds.) Vol 7A.

Mundt, O.J. 1986. Enterococci. In: Sneath, P.H.A., Mair, N.S., Sharpe, M.E., Holt, J.G. (Eds.), Bergey’s Manual of Systematic Bacteriology, vol. 2. Williams and Wilkins, Baltimore. pp. 1063– 1065.

Rodriguez, J.M, Martinez, M.I., Horn, N., Dodd, H.M., 2003. Heterologous Production of Bacteriocins by Lactic Acid Bacteria. Int. J. Food Micro. 80: 101-116.

Ogier, J.C., Serror, P. 2008. The Enterococcus genus. Int. J. Food Microbiol. (in pres).

Sarantinopoulos, P., Andrighetto, C., Georgalaki, M.D., Rea, M.C., Lombardi, A., Cogan, T.M., Kalantzopoulos, G., Tsakalidou, E. 2001. Biochemical Properties of Enterococci Relevant to Their Technological Performance. Int. Dairy J., 11: 621–647.

Schleifer, K.H., Kilpper-Balz, R., 1984. Transfer of Streptococcus faecalis and Streptococcus faecium to the genus Enterococcus nom. rev. as Enterococcus faecalis comb. nov. and Enterococcus faecium comb. nov. Int. J. Syst. Bacteriol., 34, 31– 34.


6

Stiles, M. E., Holzapfel, W. H., 1997. Lactic Acid Bacteria of Foods and Their Current Taxonomy. Int. J. Food Microbiol., 36: 1- 29.

Temiz, A. 2000. Genel Mikrobiyoloji Uygulama Teknikleri. III. Baskı. Hatiğoğlu Yayınevi. Ankara.

Työppönen, S., Petaja, E., Mattila-Sandholm, T. 2003. Bioprotectives And Probiotics For Dry Sausages. Int. J. of Food Microbiol. 83: 233– 244.


* Bu makale, yüksek lisans tezinin bir kısım verileri kullanılarak üretilmiştir.

Sinop İli Merkez İlçe Tarım İşletmelerinin Sosyo-Ekonomik Yapısı, Arazi ve Gelir Dağılımı*

Cem Gürel1 Metin Akay2

1- Sinop Tarım İl Müdürlüğü, Destekleme Şubesi, 57000, Sinop 2- Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Ekonomisi Bölümü, 60240, Tokat

Özet: Bu araştırmada, Sinop İli Merkez İlçe tarım işletmelerinin sosyo-ekonomik yapısı, arazi ve gelir dağılımı ile gelire etki eden faktörler incelenmiştir. Araştırmada kullanılan veriler, Sinop merkez ilçeyi temsil niteliğine sahip 8 köyden oransal tabakalı tesadüfî örnekleme yöntemi ile belirlenen 75 adet tarım işletmesinden sağlanmıştır. İşletmeler bir bütün olarak ele alınarak yıllık faaliyet sonuçları incelenmiştir. Gelir dağılımına ait hesaplamalarda Gini Oranı ve Lorenz eğrisinden yararlanılmıştır. Araştırma bölgesinde incelenen işletmelerde, toplam aile geliri 4 010,1 YTL (2824 $) olup, Gini Oranı 0,3159'dur. Kişi başına düşen aile geliri 756,62 YTL ( 533 $) olup, Gini Oranı ise 0,2730 olarak bulunmuştur. Araştırma bölgesindeki işletmelerin ortalama mülk arazi genişliği 43,98 da ve Gini Oranı 0,2876, işletme arazisi genişliği 51,4 da ve Gini Oranı ise 0,2952 olarak saptanmıştır. Araştırmada, işletmelerin tarımsal desteklemeler ile ilgili beklentilerinin tespiti için ankete sorular eklenmiştir. Bu sonuçlara göre işletmelerin % 69,33’ü bitkisel, % 85,33’ü de hayvancılığa verilen destekleme primlerini yetersiz düzeyde bulmuştur. Anahtar Kelimeler: Tarımsal Desteklemeler, Gelir Dağılımı, Gini Oranı, Sinop

Study on the Structure of Socio-Economic and Field and Income Distribution

of The Farms of County of Sinop Province Abstract In this study, the structure of socio-economic, and field and income distribution, and the factors that affect the income of the farms of county of Sinop Province were examined. Data used in this study are provided from 75 farms determined by proportional layer randomly with illustrating method having 8 villages which represent county of Sinop province. The annual activity results are examined by taking into consideration the farms entirely. In calculations of income distribution are benefited from gini ratio and Lorenz Curve. The farms at study area, the total family income is YTL 4 010,1 ($ 2 824 ) and Gini ratio is founded as 0,3159. Per capita family income is YTL 756,62 ($ 533 ) and Gini ratio is founded as 0,2730. The average property field broadness of farms in study areas are 43,98 da and gini ratio is 0,2876, farm field broadness 51,4 da and Gini ratio is founded as 0,2952. In this study for the determination of farms agricultural supporting expectations many questions are added to survey. According to these results the 69,33 % vegetal and 85,33 % stockbreeding of farms are decided that given supporting premium level is insufficient. Keywords: Agricultural Subvention, Income Distribution, Gini Ratio, Sinop

1. Giriş

Tarım, Türkiye ekonomisi açısından önemli bir konuma sahiptir. Nüfus artış hızı, tarımsal amaca uygun olarak kullanılabilen arazi miktarından daha fazla olmaktadır. Nüfusun yarıya yakın kısmının tarım ve tarıma dayalı sanayide doğrudan veya dolaylı olarak çalışıyor olması sebebiyle tarım sektörü daha da önem arz etmektedir.

Tarımda kullanılabilen arazi miktarının fazla bir oranda arttırılamaması, hatta bazı bölgelerde tarımın bilinçsiz olarak yapılması sonucu arazilerin verimini kaybetmesi söz konusu olmaktadır. Nüfusun kırsal kesimde yaşayan kısmının azalması, yani kente göç edenlerin artışı karşısında teknoloji yetersizliği sebebiyle birim alandan sağlanan gelir enflasyon oranında artmamakta, artış sağlayan

işletmeler ise verim artışına doğrudan etkili olabilecek yatırımlarda bulunamamaktadır.

Arazi miktarının arttırılmasının zor olması ve sermaye yetersizliğinin tarımsal işletmeler için en önemli etkenlerden olması yanında verilen tarımsal desteklemeler işletmeler için büyük önem taşımaktadır.

Bu çalışmanın temel amacı Sinop İli Merkez İlçe tatarım işletmelerinde arazi ve gelir dağılımının belirlenmesidir. Böylece politika üreticilerine yararlı verilerin sağlanabileceği ifade edilebilir.

Bu çalışmada desteklemelerin işletmelere yaptığı etki analiz edilmiştir.

Çalışmanın yapıldığı Sinop bölgesinde tarımsal desteklemeler ile ilgili kapsamlı bir çalışma yapılmamıştır. Yapılan bu çalışma, ileride yörede yapılacak çalışmalar için yol

Sinop İli Merkez İlçe Tarım İşletmelerinin Sosyo-Ekonomik Yapısı, Arazi ve Gelir Dağılımı, Gelire Etki Eden Faktörlerin İncelenmesi

14

gösterici olacak ve kaynak olarak kullanılacaktır.

2. Materyal ve Yöntem

Araştırmanın ana materyalini Sinop ili Merkez ilçesinde örnekleme yöntemi ile seçilen tarım işletmeleri ile yapılan anketlerden elde edilen birincil veriler oluşturmuştur.

Araştırmanın temel materyalinin elde edilmesinde kullanılan soru formları, tarımda işletme analizleri için değişik amaçlı formlar incelenerek hazırlanmıştır. Ayrıca işletme analizi haricinde konu ile ilgili anket soruları eklenerek araştırma amacına uygun kaynak haline getirilmiştir.

Bu verilerin yanında daha önce yayınlanmış ve hazırlanmış olan inceleme, araştırma ve sempozyumlarda sunulan bildiriler ile resmi kurum kayıtlarından elde edilen veriler de ikincil veri olarak kullanılmıştır.

Söz konusu anket çalışması için Sinop Tarım İl Müdürlüğü kayıtlarından yararlanılarak son eklenen 1 köy ile beraber bölgede bulunan 42 köyün % 20’si olan 8 köyle çalışılmaya karar verilmiştir. Proje İstatistik Şubesi yardımıyla yöreyi temsil edebilecek nitelikte seçilen bu 8 köyün muhtarları ile görüşülmüş ve çalışmadan haberdar edilmişlerdir. Bu köyler işletmelerin işletme bazında arazi büyüklükleri Tarım İl Müdürlüğü Çiftçi Kayıt Sistemindeki verilerden elde edilmiştir. İşletmeler arazi büyüklüğüne göre tabakalara ayrılmış ve örnek işletme sayıları Neyman yöntemine göre tespit edilmiştir. Populasyonu oluşturan arazi büyüklükleri küçükten büyüğe doğru sıralanmış, populasyon

tespit çizelgesi oluşturulmuş ve tabaka sınırları belirlenmiştir. Anket yapılacak işletme sayısının tespitinde kullanılan Neyman formulü aşağıda verilmiştir (Çiçek ve Erkan, 1996):

)*(*)*(

22

2

ShNhDNShNh

n

Formülde; n = anket sayısı Nh = h’ıncı tabakadaki işletme sayısı. Sh = h’ıncı tabakanın standart sapması N = Toplam işletme sayısı D² = (d/t) ² değeri olup, d = Populasyon ortalamasından izin verilen

hata miktarı, t = Araştırmada öngörülen güven sınırına

karşılık gelen t tablo değerini ifade etmektedir. Elde edilen verilerin formülde yerine

konulması neticesinde, araştırmada kullanılacak örnek hacmi 75 olarak bulunmuştur. Bu örnek hacminin tabakalara dağıtımında tabakaların varyansı dikkate alınarak aşağıdaki formül kullanılmıştır.

)*(*

ShNhShNhn

Formülde; n = Toplam örnek hacmini göstermektedir. Böylece araştırma bölgesinde her arazi

büyüklük grubundan işletmelerin örneğe girmesi sağlanmıştır. Populasyonu oluşturan işletmelerin tabakalara göre dağılımı ve her tabakadan örneğe seçilen işletme sayısı Çizelge1’de sunulmuştur.

Çizelge 1. Populasyonu oluşturan işletmelerin tabakalara göre dağılımı, tabakadan örneğe seçilen işletme sayısı

Tabaka No

Toplam Arazi (da)

Tabaka Genişliği

Tabakadaki İşletme Sayısı

Standart Sapma (Sh) Nh x Sh Nh x (Sh)2 Varyasyon

Katsayısı (%) Anket Sayısı

1 1-25 1387,116 89 5,765 513,085 2957,9350 36,988 14 2 25-50 2218,132 65 6,697 435,305 2915,2375 19,624 17 3 50-+ 3669,655 51 24,64 1256,64 30963,609 34,244 44

TOPLAM 75

İşletmelerin yıllık faaliyet sonuçları ve gelir dağılımı analizinde gerekli olan katsayılar tespit edilmiştir. Bunun için aşağıda sıralanan değerler hesaplanmıştır. Brüt Hasıla; bir üretim dönemini kapsayan üretim faaliyeti sonunda yaratılan nihai mal ve hizmetlerin değer toplamı olarak tanımlanır (Aras,1988).

Net Hasıla; Bu çalışmada net hasıla, brüt hasıladan işletme masrafları çıkarılarak elde edilmiş ve böylece işletmeleri borçtan ve mülkiyet koşullarından arındırarak, birbirleri ile karşılaştırma imkanı sağlanmıştır (Esengün ve Akay, 1998).

Tarımsal Gelir; sermayesi yanında fikri ve bedeni iş gücü ile katıldığı ve sorumluluğunu yüklendiği tarımsal faaliyetten, işletmeci ve


14

ailesinin temin ettiği ve işletmenin üretim kapasitesini daraltmadan tüketebileceği nakdi ve ayni değerler toplamı olarak tanımlanmaktadır (Talim,1974). Bu çalışmada tarımsal gelir brüt hasıladan gerçek giderlerin çıkarılması ile elde edilmiştir.

Toplam Aile Geliri; tarımsal gelir ile tarım sektörü dışından elde edilen gelirlerin toplamıdır. Bu çalışmada toplam aile geliri, tarımsal gelire, aile iş gücünün tarım sektörü dışında çalışmasından elde ettiği gelir, kiraya verilen arazi karşılığı sağlanan gelirle diğer servet gelirleri (kira geliri, emekli maaşı v.s) eklenerek elde edilmiştir (Esengün ve Akay, 1998).

İşletmelerin arazi ve gelir dağılımlarının yorumlanması aşamasında Lorenz Eğrisinden faydalanılmıştır.

Lorenz eğrisi, gelir dağılımını geometrik bakımdan grafiksel olarak gösteren bir fonksiyondur. Burada, dikey eksende gelir, yatay eksende de nüfus yüzdeleri gösterilerek bir kare elde edilir. Orijinden çizilen 45°’lik doğruya, “mutlak eşitlik doğrusu” denilir. Bu doğru, gelir dağılımının mutlak eşitlik sağlayacak şekilde gerçekleştiğini göstermektedir. Mutlak eşitlik doğrusu ile Lorenz eğrisi arasında kalan alan gelir dağılımının ne kadar dengeli olduğunu açıklamaktadır. Şayet 45°’lik doğru ile eğri arasında kalan alan ne kadar geniş ise (yani Lorenz eğrisi yatay eksene ne kadar yakın ise) dağılım o kadar dengesiz, buna karşın Lorenz eğrisi ile mutlak eşitlik doğrusu ne kadar birbirine yakın ise dağılımın o kadar dengeli olduğu anlaşılmaktadır. Lorenz eğrisi ile 45°’lik doğrunun çakısması halinde ise, gelir dağılımında tam bir eşitlikten söz edilebilir (Esengün, 1998).

Arazi ve gelir dağılımına ait Lorenz eğrilerinin oluşturulmasında ise;

-Mülk Arazisi ve İşletme Arazisi Dağılımı; Mülk ve işletme arazisi dağılımının oluşturulmasında ilk olarak işletmelerin mülk ve işletme arazileri küçükten büyüğe doğru sıralanmış, sonra bu arazi genişlikleri gruplandırılıp, ilgili gruba giren işletme sayıları frekans olarak dikkate alınmıştır. Daha sonra işletme sayılarının ve toplam mülk ve işletme arazi genişlikleri ayrı kümülatif toplamları alınmış, her bir grubun kümülatif değerleri toplam değere oranlanarak yüzde dağılım elde edilmiştir. Sonuçta mülk ve

işletme arazisine ait değerler dikey eksene, işletme sayılarına ait yüzde değerlerde yatay eksene yerleştirilmiş ve birbirine karşılık gelecek noktaların birleşmesiyle lorenz eğrisi elde edilmiştir (Esengün, 1998).

-Gelir Dağılımı; İşletmelerin gelir dağılımının

belirlenmesinde mülk ve işletme arazisi dağılımında açıklanan yöntem kullanılmıştır. Burada tek farklılık arazi genişlikleri yerine tarımsal gelirin ve kişi başına düşen toplam aile gelirinin kullanılması olmuştur (Akçay ve Akay, 1999). Gelir dağılımı matematiksel olarak ifade eden Gini oranının hesabında aşağıda yer alan formül kullanılmıştır (Esengün, 1998):

n

iiiii AANNG

111 ))((1

Formülde: G = Gini oranını, A¡ = Arazi genişliği yada gelirin

kümülatif toplamının, toplam arazi genişliği yada toplam gelir içindeki oranını,

N¡ = İşletme sayılarının kümülatif toplamının, toplam işletme sayısı içindeki oranını,

n = Oluşturulan sınıf sayısını ifade etmektedir. 3. Araştırma Bulguları 3.1. İncelenen İşletmelerin Sosyo-Ekonomik Durumu

İncelenen işletmelerde aile başına düşen ortalama nüfus 5,3 kişidir. Toplam nüfusun %52,45’ini erkek, %47,55’ini kadın nüfusu oluşturmaktadır. İşgücünün asıl kaynağını oluşturan genç nüfus (15-49 yaş grubu) %53,4 oranıyla en büyük paya sahip olmuştur. İşletmeler ortalaması itibariyle toplam aile işgücünün %57,54’ü işletmede kullanılmakta, %4,02’si işletme dışında ve %38,44’ü atıl vaziyette bulunmaktadır.

İncelenen işletmelerde işletmeler ortalaması itibariyle aktif sermayenin %47,22’si toprak varlığı, %0,41’i arazi ıslah sermayesi, %25,63’ü bina varlığı, %1,81’i bitki varlığı, %0,40’ı tarla demirbaşı varlığı, %9,78’i alet-makine varlığı, %9,06’sı hayvan varlığı, %3,04’ü malzeme ve mühimmat varlığı, %2,65’ini para mevcudu ve alacaklar oluşturmaktadır. Pasif unsurlar ise; % 1,19’u borçlar, %0,31’i kiraya ve ortağa tutulan


14

toprak kıymeti ve %98,5’i öz sermayeden teşekkül etmektedir.

İşletmeler arazi varlığı ve tasarruf şekli bakımından incelendiğinde, işletmeler genelinde 51,4 da olan işletme arazisinin %86,69’ı yani 43,98 da mülk arazi, %9,71’i (4,78 da) kiraya alınan arazi, %3,69 (2,63 da) ortağa alınan araziden oluşmaktadır. Arazinin parselasyon durumu ise; 51,4 da olan arazi ortalama olarak 11,24 adet parsel ve her parselde ortalama 4,46 da araziden oluştuğu tespit edilmiştir.

İşletmelerde tarla ürünleri ekiliş alanları içerisinde buğday ilk sırada yer almaktadır. İkinci sırada ise mısır yer almaktadır.

İncelenen işletmelerde tarla ürünlerinin kullanılış şekli ise, işletmeler genelinde, bu ürünlerin %5,23’ü ailede tüketilmekte ve %86,88’i piyasaya sunulmaktadır. Bu durum yörede bulunan işletmelerin pazara dönük bir yapı sergilediğinin bir işareti olarak kabul edilebilir. 3.2. İncelenen İşletmelerde Yıllık Faaliyet Sonuçları

İşletmeler ortalaması itibariyle, tarla ürünleri brüt üretim değerleri içerisinde tahıl grubu %40,25 ile birinci sırada, yem bitkileri grubu ise %39,08 oran ile ikinci sırada yer almıştır.

İşletme başına düşen hayvansal ürünler üretim dallarının brüt üretim değerleri, işletmeler geneli açısından incelendiğinde en büyük payı %90,16 ile süt sığırcılığı almakta olup, bunu %8,31 oranıyla koyunculuk üretim dalı takip etmiştir.

İşletmeler genelinde, gerek tarla ürünleri değişken masraflar arasında ve gerekse toplam değişken masraflar arasında, oransal ve mutlak olarak sırasıyla buğday ve mısır en fazla

değişken masraf yapılan üretim dalları olarak görülmektedir.

Hayvansal ürünler üretim dalı değişken masraflar içinde işletmeler genelinde kendi içinde %87,36 oranıyla süt sığırcılığı en yüksek değişken masraflara sahip olmuştur.

İşletmelerde tarla ürünleri üretim dalı brüt marjları incelendiğinde genel ortalamada en yüksek brüt marja sahip ürün buğday olarak tespit edilmiştir. Bunu mısır, yonca, fiğ, çeltik ve diğerlerinin takip ettiği tespit edilmiştir.

İncelenen işletmelerde gerek işletme büyüklük gruplarında ve gerekse işletmeler genelinde süt sığırcılığı en yüksek brüt marj oranına sahip üretim dalıdır. İşletmeler genelinde süt sığırcılığı brüt marjı % 90,69 olarak tespit edilmiştir.

Tüm işletmeler ortalamasında toplam brüt hasılanın %58,43’ünü bitkisel ve hayvansal ürünlerin satış bedeli, %33,24’ünü envanter kıymet artışları, %3,58’ini ailede tüketilen çiftlik ürünleri, %1,29’unu ikametgah kira bedelleri, %0,11’ini işçilere verilen çiftlik ürünleri ve %0,07’sini de hizmet gelirleri oluşturmaktadır.

İncelenen işletmelerde, işletmeler genelinde işletme masrafları incelendiğinde, işletme masraflarının işletme büyüklüğü ile giderek arttığı, buna karşın dekara düşen işletme masrafının işletme grupları ile giderek azaldığı tespit edilmiştir. İşletme masrafları içerisinde ilk sırayı %54,47 ile işçilik masrafları almakta, bunu %23,41 ile materyal masrafları ve %13,92 ile amortismanlar takip etmektedir.

Çizelge 2’de görüldüğü gibi, incelenen işletmelerde net hasıla işletmeler ortalamasında 2680,9 YTL, işletme arazisi dekarına 52,16 YTL olarak gerçekleşmiştir.

Çizelge 2. İncelenen İşletmelerde Net Hasıla ve İşletme Arazisi Dekarına Düşen Değeri (YTL)

İşletme Büyüklük Grupları 1.Grup (14) 2.Grup (17) 3.Grup (44) Genel (75)

Brüt Hasıla (A) 1988,9 3153,8 6272,7 4766,1 İşletme Masrafları. (B) 1613,1 2006,7 2265,8 2085,2 Net Hasıla (A-B) 375,8 1147,1 4006,9 2680,9 İşletme Arazisi Dekarına Düşen Net Hasıla 19,07 28,06 61,14 52,16

Çizelge 3’de görüleceği gibi, işletmelerde

aile erkek işgücü birimine düşen tarımsal gelir incelendiğinde üçüncü grup işletmelerde 5,73 YTL ile işletmeler ortalamasından daha yüksek olmuştur.

İncelenen işletmelerde, işletmeler ortalaması itibariyle, tarımsal gelir, 3668,4 YTL olarak saptanmıştır. İşletme arazisi dekarına düşen tarımsal gelir 68,14 YTL olarak saptanmıştır.

.


14

Çizelge 3. İncelenen İşletmelerde Net Çiftlik Geliri (Tarımsal Gelir) ve İşletme Arazisi Dekarına Düşen Değeri (YTL)

İşletme Büyüklük Grupları Genel (75) 1.Grup (14) 2.Grup (17) 3.Grup (44) Brüt Hasıla (A) 1988,9 3153,8 6272,7 4766,1 Gerçek Masraflar (B) 817,2 1041,7 1208,6 1097,7 Tarımsal Gelir (A-B) 1171,7 2112,1 5064,1 3668,4 İşletme Arazisi Dekarına Düşen 59,45 51,67 77,27 68,14 İşletmede çalışan Aile EİGB’ne 2,18 4,00 5,73 4,67

Çizelge 4’de görüleceği gibi, incelenen işletmelerde işletmeler geneli itibariyle toplam aile geliri 4010,1 YTL (2,824 $) kişi başına

düşen aile geliri 756,62 YTL (533 $) olarak gerçekleşmiştir. Tarım dışı gelir ise toplam aile gelirinin %8,52’sini oluşturmuştur.

Çizelge 4. İncelenen İşletmelerde Toplam ve Kişi Başına Düşen Aile Geliri (YTL)

İşletme Büyüklük Grupları Genel (75) 1.Grup (14) 2.Grup (17) 3.Grup (44)

YTL % YTL % YTL % YTL % Tarımsal Gelir (A) 1171,7 86,5 2112,1 89,24 5064,1 92,24 3668,4 91,48 Tarım Dışı Gelir (B) 182,9 13,5 254,6 10,76 425,8 7,76 341,7 8,52 Toplam Aile Geliri (A+B) 1354,6 100,00 2366,7 100,00 5489,9 100,00 4010,1 100,00 Kişi Başına Düşen Aile Geliri 279,30 516,75 959,8 756,62

3.3. İncelenen İşletmelerde Mülk Arazi Dağılımı ve Gini Oranı

Çizelge 5’e göre incelenen işletmelerin %50,67’si mülk arazilerin %30,01’ ine sahip olduğu, geriye kalan %49,33’ünün ise mülk arazilerin %69,99‘una sahip olduğu saptanmıştır. Gini oranı 0,2876 olarak bulunmuştur. Bu sonuçlar araştırma bölgesinde mülk arazi dağılımının orta düzeyde dengesiz olduğunu göstermektedir.

Çizelge 5. İncelenen İşletmelerde Mülk Arazi Dağılımı ve Gini Oranı (%)

Ara

zi G

eniş

lik

Gru

plar

ı (da

) İşletme Sayısı Mülk Arazi Genişliği

Ade

t

Küm

ülat

if

%

Dek

ar

Küm

ülat

if

%

1-10 3 3 4 16 16 0,49 11-20 10 13 17,33 123 139 4,21 21-30 9 22 29,33 219 358 10,85 31-40 6 28 37,33 201 559 16,95 41-50 10 38 50,67 431 990 30,01 51-75 24 62 82,67 1253 2243 68,00 76-100 11 73 97,33 862 3105 94,13 101-150 2 75 100,00 212,5 3298,5 100,00 150-200 0 0 0 0 0 0 200+ 0 0 0 0 0 0 Gini Oranı : 0,2876 Ortalama Arazi Genişliği : 43,98 da

İncelenen işletmelerde mülk araziye

ilişkin Lorenz Eğrisi Şekil 1’de dağılımın dengesizliğini grafiksel olarak göstermektedir.

Şekil 1. İncelenen İşletmelerde Mülk Arazisi Dağılımına İlişkin Lorenz Eğrisi

3.4. İncelenen İşletmelerde İşletme Arazi Dağılımı ve Gini Oranı

Çizelge 6’ ya göre incelenen işletmelerin işletme arazi dağılımlarının dengeli olmadığı söylenebilir. İşletmelerin %58,67’ sinin toplam işletme arazisinin %78,73’üne sahip olduğu görülmektedir. Bu dağılım eşitsizliğini matematiksel olarak ortaya koyan Gini oranı 0,2952 olarak bulunmuş ve orta düzeyde eşitsizlik olarak ifade edilebilir.

İşletme arazilerine ilişkin Lorenz Eğrisi Şekil 2’de orta düzeydeki dağılımın dengesizliğini grafiksel olarak göstermektedir.

Ara

zi G

eniş

liği (

%)

100 80 60 40 20 0

______ Mutlak Eşitlik Doğrusu - - - - - Mülk Arazi Dağılımı

20 40 60 80 100 İşletme Sayısı (%)


14

Çizelge 6. İncelenen İşletmelerde İşletme Arazisi Dağılımı ve Gini Oranı (%)

Ara

zi G

eniş

lik

Gru

plar

ı (D

a) İşletme Sayısı Arazi Genişliği

Ade

t

Küm

ülat

if %

Dek

ar

Küm

ülat

if

%

1-10 2 2 2,67 12 12 0,31 11-20 8 10 13,33 122 134 3,48 21-30 9 19 25,33 225 359 9,31 31-40 7 26 34,67 237 596 15,46 41-50 5 31 41,33 224 820 21,27 51-75 30 61 81,33 1630 2450 63,55 76-100 8 69 92,00 663 3113 80,75 101-150 6 75 100,00 742 3855 100,00 150-200 0 0 0 0 0 0 Gini Oranı : 0,2952 Ortalama Arazi Genişliği (da) : 51,4 da

Şekil 2. İncelenen İşletmelerde İşletme Arazi Dağılımına İlişkin Lorenz Eğrisi

Araştırma bölgesi için bulunan işletme

arazileri gini oranı (0,2952), Türkiye’de yapılan diğer çalışmalar ile karşılaştırıldığında; araştırma bölgesindeki işletme arazisi dağılımının diğer farklı bölgelere nazaran çok daha iyi durumda olduğu ifade edilebilir.

Şöyle ki; Ankara İli Elmadağ İlçesi tarım işletmeleri için işletme arazisi dağılımı Gini oranı 0,5357 (Turgut, 1991), Kırşehir İli Merkez Tarım İşletmeleri için 0,3524 (Polat, 1994), Tokat İli Artova İlçesi Tarım İşletmelerine ait, işletme arazi Gini oranı 0,3673 (Esengün, 1998), Tokat İli Erbaa İlçesi Ova Tarım İşletmelerinde yapılan bir çalışmada Gini oranı 0,3965 (Akçay ve Akay, 1999) ve Tokat İli Zile İlçesi için işletme arazi dağılımı Gini oranı 0,3677 (Arslankurt, 2001) olarak bulunmuştur.

3.5. İncelenen İşletmelerde Toplam Aile Gelirinin Dağılımı ve Gini Oranı

İncelenen işletmelerde toplam aile geliri dağılımı çizelge 7’de sunulmuştur.

Çizelge7. İncelenen İşletmelerde Toplam Aile Geliri Dağılımı ve Gini Oranı

Gel

ir G

rupl

arı İşletme Sayısı Toplam Aile Geliri

Ade

t

Küm

ülat

if

%

YTL

Küm

ülat

if

%

0-750 3 3 4,00 1856 1856 0,62 751-1500 7 10 13,33 9808 11664 3,88 1501-2250 6 16 21,33 13282 24946 8,29 2251-3000 10 26 34,67 28903 53849 17,90 3001-3750 18 44 58,67 64009 117858 39,19 3751-4500 7 51 68,00 29567 147425 49,02 4501-5250 8 59 78,67 41232 188657 62,73 5251-6000 9 68 90,67 52298 240955 80,12 6001-+ 7 75 100 59802 300757 100 Gini Oranı : 0,3159 Ortalama Toplam Gelir : 4 010,1 YTL

Çizelge 7’ye göre, incelenen işletmelerde

hanelerin %34’67’si toplam aile gelirinin %17,9’una sahip olurken, geriye kalan %65,33’lük kısım toplam aile gelirinin %82,1’ine sahiptir. Bir başka ifadeyle incelenen işletmelerde hanelerin %68’si toplam aile gelirinin %49,02’sine sahip olurken, geriye kalan %32’lik kısım toplam aile gelirinin %50,98‘sine sahiptir.

Bu dağılımın eşitsizliğini gösteren gini oranı 0,3159 olarak bulunmuştur. Toplam aile gelirine ilişkin Lorenz Eğrisi Şekil 3’de dağılımın dengesizliğini grafiksel olarak göstermektedir.

Şekil 3. İncelenen İşletmelerde Toplam Aile Geliri Dağılımı Lorenz Eğrisi

Ara

zi G

eniş

liği (

%)

100 80 60 40 20 0

______ Mutlak Eşitlik Doğrusu - - - - - İşletme Arazi Dağılımı

20 40 60 80 100 İşletme Sayısı (%)

Topl

am A

ile g

eliri

(%)

100 80 60 40 20 0

______ Mutlak Eşitlik Doğrusu - - - - - Toplam Aile geliri

20 40 60 80 100 İşletme (Aile)Sayısı (%)


14

3.6. İncelenen İşletmelerde Tarımsal Desteklemeler İle İlgili Düşünceler

İncelenen işletmelerde, yürürlükteki tarımsal desteklemeler ile ilgili düşünceler çizelge 8’de sunulmuştur. Çizelge incelendiğinde işletmeler genelinde, işletmelerin %60’ı DGD’nin devam etmesini, %32’si devam etmemesini istemektedir. İşletmelerin %69,33’ü verilen bütün desteklemeleri yetersiz bulmakta, %30,67’si verilen desteklemeleri yeterli görmektedir. Hayvancılığa verilen bütün desteklemeler, işletmeler genelinde %85,33 ile yüksek oranda yetersiz bulunmuştur. Hayvancılığa verilen desteklemelerin arttırılması gerekmektedir.

3.7. İncelenen İşletmelerin Alternatif Tarımsal Desteklemeler İle İlgili Görüşleri

İncelenen işletmelerde tarımsal desteklemelere yönelik olarak işletme beklentileri ve işletmelerin alternatif destekleme politikaları ile ilgili görüşleri çizelge 9’da sunulmuştur. İşletmelerin %48’i en önemli sorunlarından olan girdiye (gübre, mazot, yem vs.) yönelik desteklemelerin arttırılmasını istemektedir. Bunu %18,67 ile DGD’nin arttırılması, %14,67’si üretilen ürüne yönelik destek verilmesini, %8 ile kredi faizlerinin düşürülmesini, %6,66 ile kooperatifleşmeye destek verilmesini istemektedir. Mevcut kooperatiflerin daha aktif hale getirilmesi istenmektedir.

Çizelge 8. İncelenen İşletmelerde Tarımsal Desteklemeler İle İlgili Düşünceler


Sayı % Sayı % Sayı % Sayı %

DGD Devam Etmeli mi?

Evet 9 64,29 11 64,71 25 56,82 45 60,00 Hayır 3 21,42 5 29,41 16 36,36 24 32,00 Kararsız 2 14,29 1 5,88 3 6,82 6 8,00 Toplam 14 100,00 17 100,00 44 100,00 75 100,00

Bütün Destekleme Primleri

Yeterli 3 21,43 6 35,29 14 31,82 23 30,67 Yetersiz 11 78,57 11 64,71 30 68,18 52 69,33 Toplam 14 100,00 17 100,00 44 100,00 75 100,00

Hayvancılığa verilen Destekler

Yeterli 0 0,00 0 0,00 1 2,27 1 1,33 Yetersiz 14 100,00 15 88,24 35 79,55 64 85,33 Kararsız 0 0,00 2 11,76 8 18,18 10 13,34 Toplam 14 100,00 17 100,00 44 100,00 75 100,00

Çizelge 9. İncelenen İşletmelerin Alternatif Tarımsal Desteklemeler İle İlgili Görüşleri


Sayı % Sayı % Sayı % Sayı %

Tarım

Sek

törü

nde

Des

tekl

emen

in N

asıl

Olm

asın

ı ist

ersi

niz

?

Girdi Fiyatının Düşürülmesi, Teşvik Edilme. 7 50,00 8 47,06 21 47,73 36 48,00

DGD Arttırılması 3 21,43 2 11,76 9 20,45 14 18,67 Kredi Faizi Düşürülmesi 1 7,15 2 11,76 3 6,82 6 8,00 Kooperatifleşmeye Destek Verilmesi 1 7,15 1 5,88 3 6,82 5 6,66

Ürüne Destek Verilmesi 2 14,27 3 17,66 6 13,64 11 14,67 Diğer 0 0,00 1 5,88 2 4,54 3 4,00 Genel 14 100,00 17 100,00 44 100,00 75 100,00

4. Sonuç ve Tartışma İncelenen işletmelerde aile başına düşen

ortalama nüfus 5,3 kişi olup Türkiye ortalamasına yakındır. Toplam aile işgücünün %57,54’ işletmede kullanılmakta olup işgücünün yeterince değerlendirilemediği ifade edilebilir. İşletmelerde toplam aktifin %75,47’sini çiftlik sermayesi, %24,53’ünü işletme sermayesi oluşturmaktadır. Tüm

sermaye grupları içerisinde toprak varlığı %47,22 ile ilk sırada yer almaktadır. Ortalama işletme arazisi genişliği 51,4 da olup parsel sayısı 11,24 adettir. İşletmelerde tarla ürünleri ekiliş alanları içerisinde buğday ilk sırayı almakta, bunu mısır izlemektedir. İşletmeler ortalamasında süt sığırcılığı %90,69 ile en yüksek brüt marja sahiptir. Tarla ürünleri dahilinde en yüksek brüt marj buğday üretim


14

faaliyetine ait olup bunu mısır,yonca ve fiğ takip etmektedir. Net hasıla dekara 52,16 YTL, tarımsal gelir ise dekara 68,14 YTL’dir. İşletmeler toplam aile gelirinin %91,48’ini tarımsal gelirden elde etmektedir. İşletmelerde mülk arazi dağılımına ve işletme arazisi dağılımına ait Gini oranları sırasıyla 0,2876 ve 0,2952 olup her ikisi de orta düzeyde dengesizdir. İşletmelerde toplam aile gelirine ilişkin Gini oranı 0,3159 olup dengesizlik önemli boyuttadır. Bu sonuçlar doğrultusunda tarım işletmelerinin parçalanmasını önleyecek hukuki düzenlemelerin yapılabileceği, tarımsal ürünlerin işlenmesi ve pazarlanması konusunda önlemler alınabileceği ve kooperatifleşmenin desteklenmesi gerektiği söylenebilir. İncelenen

işletmelerde tarımsal desteklemeler içinde DGD’den yararlanma isteği %60 oranındadır. Üreticilerin %69,33’ü verilen bütün destekleme primlerini yetersiz bulmaktadır. Ayrıca hayvancılığa verilen desteklemeleri yetersiz bulan üreticilerin oranı %85,33’tür. İşletmecilerin alternatif tarımsal desteklemeler konusunda %48,00 ile girdi fiyatlarının düşürülmesi beklentisi içinde olduğu ve bunu sırasıyla DGD’nin arttırılması, ürüne destek verilmesi, kredi faizlerinin düşürülmesi ve kooperatifleşmeye destek verilmesi konularının izlediği saptanmıştır. Tarımsal desteklemelerin araştırma bölgesindeki işletmeler için önemli olduğu ifade edilebilir.

Kaynaklar Akçay, Y., Akay, M., 1999. Tokat-Erbaa Ovası Tarım

İşletmelerinin Sosyo - Ekonomik Yapısı ve Faaliyet Sonuçları. GOÜ Ziraat Fakültesi Yayınları, No:35 Araştırma Serisi No:12 Tokat

Aras, A., 1988. Tarım Muhasebesi. E.Ü. Ziraat Fakültesi Yayınları No:486 Bornova-İzmir

Arslankurt, H.B., 2001. Tokat–Zile Ova Tarım İşletmelerinde Sosyo-Ekonomik Yapı ve Gelir Dağılımı. GOÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Tokat.

Çiçek, A., Erkan, O., 1996. Tarım Ekonomisinde Araştırma ve Örnekleme Yöntemi. GOÜ Ziraat Fakültesi Yayın No : 12 Ders Notları Serisi: 6 Tokat.

Esengün, K., 1998. Tokat İli Artova İlçesi Tarım İşletmelerinde Gelir Dağılımı Üzerine Bir Araştırma. GOÜ Ziraat Fakültesi Yayınları No:30 Araştırma Serisi No:9 Tokat

Esengün, K., Akay, M., 1998. Tokat İli Artova Bölgesi

Tarım İşletmelerinin Yapısal Analizi ve Faaliyet Sonuçları. GOÜ Ziraat Fakültesi Yayınları No:24 Araştırma Serisi No:4 Tokat

Polat, İ., 1994. Kırşehir İli Merkez İlçesi Tarım İşletmelerinde Gelir Dağılımı. A.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara.

Talim, M., 1974. Tarım Ekonomisi Ders Notları, E.Ü. Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü, İzmir.

Turgut, H.T., 1991. .Ankara ili Elmadağ İlçesi Tarım İşletmelerinde Gelir Dağılımı ve Gelir-Tüketim İlişkisi Üzerine Bir Araştırma. A.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Ankara.


18

Süt Sığırcılığı Yapan İşletmelerin Ekonomik Analizi (Tokat İli Yeşilyurt İlçesi Örneği)*

Derya Öztürk1 Osman Karkacıer2

1- Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Ekonomisi Bölümü, 60240, Tokat 2- Gaziosmanpaşa Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü, 60240, Tokat

Özet: Bu araştırma Tokat İli Yeşilyurt İlçesi’nde süt sığırcılığı işletmelerinin ekonomik analizini kapsamaktadır. Araştırmada kullanılan veriler tam sayım yapılarak 82 işletmeden anket yöntemi ile elde edilmiştir. İşletmeler sahip oldukları inek sayısının frekans dağılımına göre üç gruba ayrılmıştır. Veriler 2004 / 2005 üretim dönemine ait bulunmaktadır. İşletmelerin sosyo-ekonomik yapıları incelenmiş, yıllık ekonomik faaliyet sonuçları belirlenmiştir. Net hasıla ve net çiftlik geliri üç grupta da pozitif bulunmuştur. Araştırmada sütün tam maliyet analizi yapılmış, süt maliyetinin sütün satış fiyatının üstünde olduğu belirlenmiştir. İncelenen işletmelerin yetiştiricilik ve pazarlama yapısına ilişkin bilgiler ve sorunlar ortaya konulmuştur. Anahtar Kelimeler: Süt sığırcılığı, ekonomik analiz, süt tam maliyet analizi

Economic Analysis of Dairy Farms (The Case of Yeşilyurt District of Tokat Province)

Absract: This study covers dairy farms in Yeşilyurt district of Tokat Province. The main purpose of this study was to make the evaluation of the economic structure and annual performances of dairy. The data were collected from 82 dairy farms by survey. Dairy farms were classified into three groups according to the number of cows. The data was belong to the 2004 / 2005 production period. The socio-economic structure of the enterprises has been investigated. In addition, the result of annual economic activites have been determinated. Net Revenue and Net Farm Income were found positive for three groups. In the study, the cost of per kg milk was calculated and as a result it has been determined that the production cost of milk was higher than the price of milk. The problems of enterprices related to dairy farming and marketing structure were determined. Key Words: Dairy farming, economic analysis, analysis of production cost of milk 1. Giriş

Ülkelerin gelişmişlik düzeylerini belirlemede kullanılabilecek göstergelerden birisi de, hayvansal ürünler üretimi ve bu üretimden fert başına düşen tüketim seviyesidir (Şapdeniz, 1993). Toplumun daha sağlıklı yaşaması, insan ömrünün yükseltilmesi, gelecek nesillerin sağlıklı ve dinamik olabilmesi bitkisel ve hayvansal kökenli besinlerin yeterli tüketimine bağlıdır. Bu nedenle hayvansal ürünlerden sağlanan proteinin ve dolayısıyla hayvancılığın önemi büyümektedir.

Türkiye’de 2003 yılı verilerine göre toplam sığır sayısı 9 788 102 baş olup, bunun %19.83’ü kültür ırkı, %43.77’si kültür ırkı melezi ve %36.40’ı ise yerli ırklardan oluşmaktadır. Ayrıca, yine aynı yıl verilerine göre bu sığırların toplam 5 040 362 başı sağılmakta ve 9 514 138 ton süt elde edilmektedir (Anonim, 2003). Türkiye’de birim hayvandan elde edilen süt miktarı dünya ortalamasının yaklaşık 600 kg altında kalmaktadır. Uluslararası Gıda ve Tarım Örgütü (FAO) verilerine göre, inek başına elde edilen

süt miktarı dünya ortalamasında 2 236 kg, Amerika’da 8 431 kg, AB’de 6 105 kg, İspanya’da 5 470 kg ve Türkiye’de ise 1 700 kg’dır (Anonim, 2001; 2002). Tokat ilinde 2004 yılı verilerine toplam sığır sayısı 225 879 baş olup bunun 82 525 başı sağılmakta ve 214 596 100 kg süt elde edilmektedir. İnek başına elde edilen süt verimi ise 2 600 kg/baş’tır. Yeşilyurt ilçesinde ise 2004 yılı verilerine göre toplam sığır sayısı 9 750 baş olup bunun 3 276 başı sağılmakta ve 6 602 640 kg süt elde edilmektedir. İnek başına elde edilen süt verimi ise 2 015 kg olup, Türkiye ortalamasının üzerindedir (Anonim, 2004).

Hayvancılık faaliyeti, modern ve yoğun tekniklere dayanan, başka şekilde değerlendirilemeyen çeşitli artıkları değerlendirme ile katma değeri artırıcı önemli bir role sahiptir. Bunun yanı sıra hayvansal ürünlerde olduğu gibi belirli bir dönemde değil de yılın daha geniş bir döneminde ve sürekli elde edilmektedir. Bu özelliği ile çiftçi gelirinin artması yönünde önemli bir rol oynamaktadır. Uzun yıllardır Yeşilyurt ilçesinde süt

Süt Sığırcılığı Yapan İşletmelerin Ekonomik Analizi (Tokat İli Yeşilyurt İlçesi Örneği)

16

sığırcılığının yapılmasına karşın, bu faaliyetin ekonomik yönü üzerine herhangi bir bilimsel çalışmaya rastlanılmamıştır. Yapılan süt sığırcılığı faaliyetinin ekonomik yönden değerlendirilmesi, kaynakların etkin kullanılıp kullanılmadığının ve bu faaliyeti gerçekleştiren işletmelerin sosyo-ekonomik durumlarının ne olduğu gibi bilgilerin eksikliği bu tür araştırmaların önemini ortaya koymaktadır.

Tokat ili Yeşilyurt ilçesindeki süt sığırcılığı işletmelerini konu alan bu çalışmanın esas amacı; süt sığırcılığı işletmelerinin sosyal ve ekonomik yapılarının belirlenmesi, bu ekonomik yapı içerisinde işletmelerin gelir ve gider unsurları ile yıllık faaliyet sonuçlarının ortaya konulması, yöre ekonomisine katkılarının belirlenmesi ve öneriler getirilmesidir. 2. Materyal ve Yöntem

Çalışmanın ana materyalini; araştırma bölgesi olarak seçilen Tokat ili Yeşilyurt ilçesinde süt sığırcılığı yapan tarım işletmelerinden anket yoluyla toplanan orijinal nitelikli veriler oluşturmuştur. Çalışmada ayrıca, konu ile ilgili yapılmış araştırma ve incelemeler ile Tarım İlçe Müdürlüğü kayıtlarından yararlanılmıştır.

Araştırmada üretim dönemi olarak 2004 / 2005 tarımsal üretim dönemi alınmıştır. Anket çalışması 1-15 Haziran tarihleri arasında bizzat araştırmacı tarafından yapılmıştır. Kültür ırk, yerli ırk ve melezi süt sığırcılığı yapan 82 işletme örnek hacmini oluşturmuştur. Buna göre 1-6 baş ineğe sahip işletmeler 1. grubu, 7-9 baş ineğe sahip işletmeler 2. grubu ve 10 baş ve daha fazla ineğe sahip işletmeler 3. grubu oluşturmuştur. Örneğe giren işletmeler gruplara oransal dağıtım yöntemine göre dağıtılmıştır. Buna göre, 1. gruptan 33 işletme, 2. gruptan 33 işletme ve 3. gruptan 16 işletme tesadüfî sayılar cetveli kullanılarak örneğe çekilmiştir.

İşletmeler aile nüfusu, yaş grupları, cinsiyet ve eğitim durumları itibariyle incelenmiştir. İşletmelerde sermayeler fonksiyonlarına göre sınıflandırılmıştır (Karkacıer, 1991). Tüm sermaye gruplarının kıymeti, varlığın sene başı ve sene sonu değerinin ortalaması alınarak ortaya konulmuştur. Hayvan varlığının ortaya konulmasında mevcut sığırları aynı bazda incelemek için büyükbaş hayvan birimine (BBHB) çevirme işlemi yapılmıştır.

İşletmelerin yıllık faaliyet sonuçları incelenirken iki yaklaşım getirilmiştir. Birincisinde işletme üretim dalı bazında ele alınmış, ikincisinde ise işletmeler bir bütün olarak ele alınmış ve buna göre gelir ve giderler hesaplanmıştır. Hayvancılık üretim dalına ait brüt üretim değerinin hesabında satılan, ailenin tükettiği ve işçilere verilen süt miktarı, fiyatları ile çarpılarak bulunan değere envanter değer artışı eklenmiştir. Ailede tüketilen ve işçilere verilen ürünler çiftlik avlusu fiyatlarıyla değerlendirilmiştir (Aras, 1988).

Süt sığırcılığı üretim faaliyetindeki üretim dalları olarak kültür ırkı süt sığırcılığı, melez süt sığırcılığı, yerli ırk süt sığırcılığı, besi sığırcılığı, koyunculuk ve tavuk için brüt marj hesaplanmıştır. İncelenen işletmelerde üretim dalları düzeyindeki analizlerde; Brüt Üretim Değeri, Değişken Masraflar ve Brüt Marjlar hesaplanmıştır. Brüt Marjların teknik birime düşen miktarları hesaplanarak üretim dallarının başarı durumu saptanmıştır.

İşletmelerin bir bütün olarak yıllık faaliyet sonuçlarının analizinde; brüt hasıla, işletme masrafları, gerçek masraflar, net hasıla ve net çiftlik geliri hesaplanmıştır. Ayrıca yem dönüşüm oranı ile yemden yararlanmanın ekonomik boyutları ortaya konulmuştur. 3. Araştırma Bulguları ve Tartışma 3.1. İncelenen İşletmelerde Nüfus, Arazi ve Sermaye Varlığı

İncelenen işletmelerde bir ailede ortalama 6.17 kişi bulunduğu ve faal nüfus oranının %71.68 olduğu belirlenmiştir. İşletmelerde 7 ve daha yukarı yaştaki nüfusun %90.04 okur-yazardır. Ailelerde kullanılabilir işgücü genel ortalamada 1 296.04 Erkek İş Gücü (EİG)’dür ve bunun %22.09’u atıldır. İşletmede kullanılan işgücünün %97.15’ini aile işgücü, %2.85’ini geçici ücretli işgücü oluşturmaktadır. Daimi ücretli işgücü bulunmamaktadır.

İşletmelerde işletme başına düşen ortalama işletme arazisi 1. grupta 49.16 da, 2. grupta 59.58 da, 3. grupta 81.81 da, genel ortalamasında 59.72 da’dır (Çizelge 1). İşletme arazisinin 39.85 da’ını tarla arazisi, 14.55 da’ını yem bitkileri arazisi, 0.73 da’ını meyvelik arazi ve 0.19 da’ını diğer araziler ve geriye kalan 4.40 da’lık kısmını ise nadas alanları oluşturduğu belirlenmiştir. Yem bitkileri arazisi 1. grupta 8.91 da, 2. grupta 15.22 da, 3. grupta 24.80 da’dır.


18

Çizelge 1. İncelenen İşletmelerde Ortalama Arazi Mevcudu (da) İşletme Grupları

1. Grup (33) 2. Grup (33) 3. Grup (16) Genel (82)

Mülk Arazisi

Toplam Mülk Arazi 50.61 62.00 82.44 61.40 Mülk Araziden Ortağa ve Kiraya Verilen 1.45 2.42 0.63 1.68 Bizzat İşletilen Mülk Arazi 49.16 59.58 81.81 59.72

İşletme Arazisi 49.16 59.58 81.81 59.72 3.1.1. Sermaye Miktar ve Bileşimi İşletme başına düşen aktif ve pasif sermaye miktarı ile oransal dağılımı Çizelge 2’de verilmiştir. Her üç grupta da aktif sermayenin büyük bir bölümü arazi

sermayesinden oluşmaktadır. Genel ortalamada 82 126.09 YTL olan aktif varlığın yaklaşık olarak %71.06’sı arazi sermayesinden, %28.94’ü ise işletme sermayesinden oluşmaktadır.

Çizelge 2. İncelenen İşletmelerde İşletme Başına Düşen Aktif ve Pasif Sermaye (YTL) İşletme Grupları

1. Grup (33) 2. Grup (33) 3. Grup (16) Genel (82) Değer (%) Değer (%) Değer (%) Değer (%)

Toprak Varlığı 35 036.76 53.59 51 375.79 58.39 59 796.81 57.19 46 443.45 56.55 Bina Varlığı 8 506.99 13.01 9 147.88 10.39 11 302.23 10.81 9 310.32 11.34 Nebat (Bitki Varlığı) 978.79 1.50 660.30 0.75 1 606.25 1.57 973.05 1.18 Tarla Demirbaşı Varlığı 1 385.58 2.12 1 719.00 1.95 1 942.63 1.86 1 628.45 1.98 Arazi Sermayesi Toplamı 45 908.12 70.22 62 902.97 71.48 74 647.92 71.39 58 355.27 71.06

Sabit İşletme Varlığı

Alet-Makine Varlığı 2 904.24 4.44 3 110.25 3.53 4 157.45 3.98 3 231.68 3.94 Hayvan Varlığı 15 054.79 23.03 19 424.39 22.07 23 000.38 22.00 18 363.65 22.36 Para Mevcudu-Alacaklar 260.61 0.40 317.58 0.36 325.63 0.31 296.22 0.36 Besi Hayvanı Varlığı 1 245.45 1.90 2 248.48 2.55 2 425.00 2.32 1 879.27 2.29

İşletme Sermayesi Toplamı 19 465.09 29.78 25 100.70 28.52 29 908.46 28.61 23 770.82 28.94 Aktif Toplamı 65 373.21 100.00 88 003.67 100.00 104 556.38 100.00 82 126.09 100.00 Kısa Vadeli Borç 245.45 0.38 231.82 0.26 415.63 0.40 273.17 0.33 Orta Vadeli Borç 303.03 0.46 666.67 0.76 1 250.00 1.20 634.15 0.77 Borç Toplamı 548.48 0.84 898.49 1.02 1 665.63 1.59 907.32 1.10 Öz Sermaye 64 824.73 99.16 87 105.18 98.98 102 890.80 98.41 81 218.77 98.90 Pasif Toplamı 65 373.21 100.00 88 003.67 100.00 104 556.38 100.00 82 126.09 100.00 BBHB’ne Düşen Öz Sermaye 9 896.91 10 259.74 9 518.11 9 928.94 Dekara Düşen Öz Sermaye 1 318.65 1 461.99 1 257.68 1 359.99 Net Kapital Oranı 119.19 97.95 62.77 90.52 İşletme Kapital Oranı 35.49 27.94 17.96 26.20 Döner Kapital Oranı 6.14 11.07 6.62 7.96 Öz Sermayenin Aktife Oranı (%) 99.16 98.98 98.41 98.90

Yapılan analizlerde işletmeler genel

ortalaması döner kapital oranı 7.96 olarak bulunmuştur. Bu oran gruplara göre 6.14, 11.07 ve 6.62’dir. İşletme kapital oranı 26.20 olup işletme büyüklük gruplarına göre 35.49, 27.94 ve 17.96 olarak bulunmuştur. İşletme kapital oranı işletmeler büyüdükçe azalmaktadır. Net kapital oranı da işletmeler büyüdükçe azalmaktadır. İşletmeler genel ortalamasında 90.52 olup 1.grup işletmelerde 119.19, 2.grup işletmelerde 97.95, 3.grup işletmelerde 62.77’dir. Genel olarak işletmelerde kapital oranlarının yüksekliği işletmelerin borçlarını ödemede güçlükle karşılaşmayacaklarını göstermektedir.

3.2. İncelenen İşletmelerde Hayvan Varlığı, Hayvansal Ürünler Üretim ve Verim Durumu İşletmeler ortalamasında, ineklerin %66.44’ü yerli, %20.60’ı melez ve %12.96’ı ise kültürdür. Gruptaki hayvanların %46.51’ini inek, %21.45’ini buzağı, %11.61’ini düve ve %9.20’ini besi sığırı teşkil etmektedir (Çizelge 3).

İşletmelerde üretilen sütün yarıya yakın kısmı (%47.29) yerli ırk süt sığırlarından elde edilmektedir (Çizelge 4). Bunu sırasıyla kültür ırkı (%26.29), melez ırk (%26.20) ve koyun (%0.22) izlemekledir. Araştırma bölgesinde en fazla süt veriminin kültür ırkı süt sığırlarında (5 803.59 kg/baş) olduğu belirlenmiştir. Ayrıca işletmelerde ortalama olarak 1.46 kg yapağı, 1 551.83 adet yumurta, 47524.39 kg hayvan gübresi üretilmiştir.


18

Çizelge 3. İncelenen İşletmelerde İşletme Büyüklük Gruplarına Göre Büyükbaş Hayvan Sayıları İşletme Grupları

1. Grup (33) 2. Grup (33) 3. Grup (16) Genel (82) Baş BBHB Baş BBHB Baş BBHB Baş BBHB

Yerli Irk

İnek 3.09 1.55 1.52 1.52 0.64 0.64 5.25 3.71 Düve 0.67 0.23 0.45 0.32 0.36 0.25 1.48 0.80 Dana 0.27 0.07 0.12 0.06 0.12 0.06 0.51 0.19 Tosun 0.27 0.10 0.06 0.04 0.03 0.02 0.36 0.16 Boğa 0.21 0.15 0.15 0.21 0.06 0.08 0.42 0.44 Buzağı 1.64 0.20 0.67 0.11 0.45 0.07 2.76 0.38 Besi Sığırı 0.55 0.28 0.36 0.36 0.09 0.05 1.00 0.69 Toplam 6.70 2.58 3.33 2.62 1.75 1.17 11.78 6.37

Melez Irk


Kültür Irkı

İnek 7.63 3.82 2.50 2.50 1.06 1.06 11.19 7.38 Düve 1.31 0.46 0.63 0.44 0.25 0.18 2.19 1.08 Dana 0.56 0.14 0.06 0.03 0.19 0.10 0.81 0.27 Tosun 0.38 0.14 -- -- 0.06 0.04 0.44 0.18 Boğa 0.13 0.09 -- -- -- -- 0.13 0.09 Buzağı 3.88 0.47 0.94 0.15 0.19 0.03 5.01 0.65 Besi Sığırı 1.31 0.66 0.19 0.19 0.25 0.25 1.75 1.10 Toplam 15.20 5.78 4.32 3.31 2.00 1.66 21.52 10.8

Toplam


Çizelge 4. İncelenen İşletmelerde Hayvansal Ürünler Üretimi İşletme Grupları

1. Grup (33) 2. Grup (33) 3. Grup (16) Genel (82) kg % kg % kg % kg %

Süt

Kültür ırk (inek) 3 681.82 24.53 6 927.27 30.92 6 375.00 21.03 5 513.41 26.29 Melez ık (inek) 5 229.09 34.84 4 174.55 18.63 8 760.00 28.90 5 493.66 26.20 Yerli ırk (inek) 6 013.33 40.06 11 273.33 50.32 15 180.00 50.07 9 918.78 47.29 Koyun 85.91 0.57 28.64 0.13 -- -- 46.10 0.22

Toplam 15 010.15 100.00 22 403.79 100.00 30 315.00 100.00 20 971.95 100.00 Yapağı (kg) 2.73 0.91 -- 1.46 Yumurta (adet) 2 151.52 1 325.76 781.25 1 551.83 Hayvan Güb. (kg) 35 909.09 50 909.09 64 500.00 47 524.39 3.3. İncelenen İşletmelerde Yıllık Faaliyet Sonuçları 3.3.1. İşletmelerin Bir Bütün Olarak Yıllık Faaliyet Sonuçları 3.3.1.1. Brüt Hasıla (BH)

Brüt hasılayı oluşturan unsurlar ve bazı kriterlere göre karşılaştırılması Çizelge 5’de verilmiştir. Genel ortalamada işletme başına brüt hasıla 18 961.28 YTL’dir. Bu rakam 1. grupta 15 085.09 YTL, 2. grupta 20 139.00 YTL ve 3. grupta ise 24 526.86 YTL’dir. Elde edilen brüt hasılanın üretim dallarına göre

dağılımına bakıldığında işletmeler genelinde süt sığırcılığı üretim değerinin Brüt Hasıla içindeki payı %46.32 bulunmuştur. Literatürde ihtisaslaşmış işletmeler brüt hasılanın tek başına %50’si ile %80’ini bir üretim dalından sağlayan işletmeler olarak tanımlanmaktadır (Aras, 1988). Süt sığırcılığı üretim değerinin brüt hasıladaki payı 1. grup işletmelerde %42.65, 2. grup işletmelerde %46.65 ve 3. grup işletmelerde ise %50.47’dir. Bu tanıma göre 3. grup işletmelerin ihtisaslaşmış işletmeler olduğu söylenebilir.

D.ÖZTÜRK, O.KARKACIER

19

Çizelge 5. İncelenen İşletmelerde İşletme Başına Düşen Brüt Hasıla (YTL) ve Bazı Kriterlere Göre Karşılaştırılması İşletme Grupları

1. Grup (33) 2. Grup (33) 3. Grup (16) Genel (82) YTL % YTL % YTL % YTL %

Süt Sığırı Üretim Değeri 6 432.08 42.65 9 394.55 46.45 12 376.97 50.47 8 784.27 46.32 Diğer Hayvansal Ürünler Üret. Değ. 382.18 2.53 230.84 1.15 132.81 0.54 272.60 1.44 Bitkisel Üretim Değeri 6 133.85 40.66 7 742.20 38.44 8 993.63 36.67 7 339.12 38.71 İkametgah Kira Karşılığı 255.21 1.69 274.44 1.36 339.07 1.38 279.31 1.47 Envanter Değer Artışları 1 881.83 12.47 2 496.97 12.40 2 68438 10.94 2 285.98 12.06 Toplam Brüt Hasıla 15 085.09 100.00 20 139.00 100.00 24 526.86 100.00 18 961.28 100.00 BBHB’ne Düşen BH 2 303.07 -- 2 372.08 -- 2 268.90 -- 2 318.00 -- BH’ın Aktife Oranı -- 23.08 -- 22.88 -- 23.46 -- 23.09 İş. Arazisi da’ına Düşen Bit. Üret. Değ. 124.77 -- 129.95 -- 109.93 -- 122.89 -- BBHB’ne Düşen Hayv. Üret. Değ. 1 327.64 -- 1 427.84 -- 1 405.57 -- 1 286.66 -- İşl. Çalışan EİG’ne Düşen BH 16.18 -- 23.06 -- 29.27 -- 21.30 --

3.3.1.2. İşletme Masrafları (İM) ve Gerçek Masraflar (GM) İncelenen işletmelere ait işletme masraflarını oluşturan unsurlar, oransal dağılımı ve bazı kriterlere göre karşılaştırılması Çizelge 6’da verilmiştir. İşletme masraflarının önemli bir bölümünü her üç grup işletmelerde de işçilik masrafları oluşturmaktadır. Bu oran 1. grupta %45.37, 2. grupta %36.99 ve 3. grupta da %32.45’dir. İşletme masrafları içerisinde ikinci

sırayı amortismanlar, üçüncü sırayı diğer cari masraflar almaktadır. Çizelgeden izlenebileceği gibi BBHB’ne düşen işletme masraflarının işletmeler büyüdükçe azaldığı görülmektedir. İşletme masrafına düşen brüt hasıla oranı 1’den büyük olup, 2. grup işletmede en yüksek bulunmuştur. Gerçek masraflar; işletmelerde net çiftlik gelirine (NÇG) ulaşmak amacıyla hesaplanmış ve Çizelge 7’de verilmiştir.

Çizelge 6. İncelenen İşletmelerde İşletme Masrafları (YTL) ve Bazı Kriterlere Göre Karşılaştırılması İşletme Masrafları Unsurları

İşletme Grupları 1. Grup (33) 2. Grup (33) 3. Grup (16) Genel (82)

YTL % YTL % YTL % YTL % İşçilik Masrafları 3 846.36 45.37 3 882.45 36.99 4 242.59 32.45 3 938.19 38.65Yem Masrafları (Satın Alınan) 260.00 3.07 726.80 6/92 1 438.72 11.00 677.85 6.65 Materyal Masrafları 1 004.40 11.85 1 235.98 11.77 1 419.46 10.85 1 178.58 11.57 Pazarlama Masrafları 136.97 1.62 269.09 2.56 157.50 1.20 194.15 1.91 Diğer Cari Masraflar 1 436.65 16.95 2 028.27 19.32 2 741.51 20.97 1 929.35 18.94 Amortismanlar 1 560.83 18.41 2 047.73 19.51 2 625.04 20.07 1 964.43 19.28 Envanter Kıymet Eksilişi 231.81 2.73 307.58 2.93 453.13 3.46 305.49 3.00 Toplam İşletme Masrafları 8 477.02 100.00 10 497.90 100.00 13 077.95 100.00 10 188.04 100.00 BBHB’ne Düşen İM 1 294.20 -- 1 236.50 -- 1 209.80 -- 1 245.48 -- Erkek İşgücüne Düşen İM 9.09 -- 12.02 -- 15.61 -- 11.44 -- İM’nin Aktife Oranı -- 12.97 -- 11.93 -- 12.51 -- 12.41 BH / İM -- 1.78 -- 1.92 -- 1.88 -- 1.86

Çizelge 7. İncelenen İşletmelerde Gerçek Masraflar ve Gerçek Masrafları Oluşturan Unsurlar (YTL) İşletme Grupları

1. Grup (33) 2. Grup (33) 3. Grup (16) Genel (82) İşletme Masrafları (1) 8 477.02 10 497.90 13 077.95 10 188.04 Aile İşgücü Ücret Karşılığı (2) 3 212.12 2 950.78 2 782.88 3 023.19 Ödenen Borç Faizleri (3) 109.70 179.70 333.13 181.46 Gerçek Masraflar (4=(1–2)+3) 5 374.61 7 726.82 10 628.20 7 346.31

3.3.1.3. Net Hasıla Net Hasıla özellikle ihtisaslaşmış

işletmelerin mali başarısını gösteren en önemli ölçüttür. İşletmelerde net hasıla ve bazı kriterlere göre karşılaştırılması Çizelge 8’de yer almaktadır. Brüt hasıladan işletme masraflarının çıkarılmasıyla bulunmuştur. Her üç işletme grubunda da net hasıla pozitiftir.

İşletmelerde net hasılanın aktife oranı bulunmuştur. Çünkü net hasıla aktife karşı elde edilen gelirdir. Bu oran işletmeler genel ortalamasında %10.68, 1. grup işletmelerde %10.11, 2. grup işletmelerde %10.96 ve 3. grup işletmelerde ise %10.95’dir. 2. grup işletmelerde bu oranın en yüksek olduğu görülmektedir.


20

Çizelge 8. İncelenen İşletmelerde Net Hasıla (YTL) İşletme Grupları

1. Grup (33) 2. Grup (33) 3. Grup (16) Genel (82) Brüt Hasıla (1) 15 085.09 20 139.00 24 526.86 18 961.28 İşletme Masrafları (2) 8 477.02 10 497.90 13 077.95 10 188.04 Net Hasıla (3=1–2) 6 608.07 9 641.10 11 448.90 8 773.24 BBHB’ne Düşen Net Hasıla (YTL) 1 008.87 1 135.58 1 059.10 1 072.52 Net Hasılanın Aktife Oranı (%) 10.11 10.96 10.95 10.68 Net Hasıla / Brüt Hasıla 43.81 47.87 46.68 46.27 3.3.1.4. Net Çiftlik Geliri (Tarımsal Gelir)

Net çiftlik geliri, çiftçi ve ailesinin tarım işletmesinde çalışması karşılığı elde ettiği gelirdir. İncelenen işletmelerde net çiftlik geliri ve bazı kriterlere göre karşılaştırılması Çizelge 9’da verilmiştir. İşletmeler büyüdükçe net çiftlik gelirinin arttığı görülmektedir. Çizelgeye

göre BBHB’ne düşen ortalama net çiftlik geliri 1 419.92 YTL, işletmede çalışan EİG’ne düşen net çiftlik geliri 13.05 YTL, ailedeki fert başına düşen net çiftlik geliri ise 70.48 YTL olarak bulunmuştur. İşletmeler genel ortalamasında net çiftlik gelirinin aktife oranı %14.44, öz sermayeye oranı ise %14.30’dur.

Çizelge 9. İncelenen İşletmelerde Net Çiftlik Geliri (YTL) ve Bazı Kriterlere Göre Karşılaştırılması İşletme Grupları

1. Grup (33) 2. Grup (33) 3. Grup (16) Genel (82) Brüt Hasıla (1) 15 085.09 20 139.00 24 526.86 18 961.28 Gerçek Masraflar (2) 5 374.61 7 726.82 10 628.20 7 346.31 Net Çiftlik Geliri (3=1–2) 9 710.48 12 412.18 13 898.66 11 614.97 BBHB’ne Düşen NÇG (YTL) 1 482.52 1 461.98 1 285.72 1 419.92 İşletmede Çalışan EİG’ne Düşen NÇG (YTL) 10.41 14.21 16.59 13.05 Ailedeki Fert Başına Düşen NÇG (YTL) 50.31 59.39 134.94 70.48 NÇG’nin Aktife Oranı (%) 14.85 14.10 13.29 14.14 NÇG’nin Öz Sermaye’ye Oranı (%) 14.98 14.25 13.51 14.30 3.3.2. Süt Sığırcılığı Üretim Dalının Ekonomik Analizi İncelenen işletmelerde sütün tam maliyet analizine göre hesaplanması yapılmıştır (Çizelge 10). Tam maliyet analizi ile teknik birim başına kaynak ihtiyacını, kaynak verimliliğini ve etkinliğini belirlemek, tesis projeleri ve kredi kuruluşlarına bilgi sunmak, fiyat ve gelir politikalarına ilişkin veri sağlamak gibi birçok fayda yaratılır (Aras, 1988). Tam maliyet çizelgesi sabit ve değişken masraf ayırımı yapılarak düzenlenmiştir. Böylece tam (net kar) ve kısmi (brüt kar) analizleri yapılmıştır. Çizelgedeki verilere göre 1 kg sütün maliyeti üç grup işletmede de bölgedeki ortalama satış fiyatının (38,00 YKr/kg) üzerinde bulunmuştur. Bu miktar 50.54 YKr ile 1. grupta en yüksek, 45.97 YKr ile 2. grupta en düşük bulunmuştur. Süt maliyetinin diğer gruplara göre daha düşük olduğu 2. grupta karlılık oranı 1.06 bulunarak en karlı işletme olarak görülmüştür.

3.4. İncelenen İşletmelerde Yem Dönüşüm Oranı (Parasal Olarak) Yem dönüşüm oranı (YDO); yedirilen her 1 kg yeme karşılık sağlanan süt üretim miktarını veya yedirilen her 100 YTL’lik yeme karşılık elde edilen getiridir (Karkacier, 1991). Bu yaklaşımla birinci durumda fiziksel açıdan, ikinci durumda ise parasal açıdan, yem dönüşüm oranlarının hesaplanabilir. İncelenen işletmelerde yem dönüşüm oranı sadece parasal açıdan incelenmiş ve Çizelge 11’de verilmiştir. Yem Dönüşüm Oranı, süt sığırcılığı brüt üretim değeri (BÜD)’nin yem masrafına bölünmesiyle elde edilmiştir. Kültür ırkı için ortalama yem dönüşüm oranı 212.68 YTL olarak belirlenmiştir. Yani yapılan 100 YTL yem masrafına karşılık 212.68 YTL süt geliri elde edildiği saptanmıştır. Bu oran melez ırk için 181.71 YTL ve yerli ırk için ise 170.37 YTL’dir. Bu verilere göre, kültür ırkı süt sığırcılığı yapan işletmelerde yemden yararlanma oranları daha yüksektir.


18

Çizelge 10. İncelenen İşletmelerde İşletmeler Ortalaması Olarak Süt Tam Maliyet Çizelgesi

MASRAF UNSURLARI İşletme Grupları

1. Grup (33) 2. Grup (33) 3. Grup (16) Genel (82) YTL % YTL % YTL % YTL %

Yem Masrafları (İşl. Üretilenler Dahil 4 454.27 59.06 5 762.54 56.09 7 485.01 53.08 5 574.15 56.16 İşçilik Ücretleri 1 351.21 17.91 1 902.89 18.50 2 799.11 19.85 1 855.75 18.70 Sağlık Giderleri (Veteriner, İlaç) 74.36 0.99 112.36 1.09 153.38 1.09 105.07 1.06 Hayvan Sigortası 303.03 4.02 666.67 6.48 1 250.00 8.86 634.14 6.39 Aydınlatma Masrafı 53.63 0.71 77.19 0.75 55.49 0.39 63.48 0.64 Su Masrafı 48.44 0.64 69.72 0.68 50.12 0.36 57.33 0.58 Tuz Masrafı 4.59 0.06 6.52 0.06 10.03 0.07 6.43 0.06 Değişken Masraflar Toplamı (A) 6 289.53 83.39 8 602.89 83.65 11 803.14 83.70 8 296.35 83.59 Bina Amortismanı 120.00 1.59 140.00 1.36 160.00 1.13 135.86 1.37 Bina Sermayesi Faizi 150.00 1.99 175.00 1.70 200.00 1.42 169.82 1.71 İnek Amortismanı 358.43 4.75 508.77 4.95 750.28 5.32 495.39 4.99 İnek Sermayesi Faizi 462.88 6.14 652.26 6.34 954.69 6.77 635.05 6.40 Alet Makine Amortismanı 1.52 0.02 3.03 0.03 9.38 0.07 3.66 0.04 Alet Makine Sermayesi Faizi 0.76 0.01 1.52 0.01 4.69 0.03 1.83 0.02 Bina Tamir Bakım Masrafı 159.09 2.11 201.52 1.96 218.75 1.55 187.81 1.89 Sabit Masraflar Toplamı (B) 1 252.68 16.61 1 682.10 16.35 2 297.79 16.30 1 629.42 16.41 Üretim Masrafları Toplamı (C=A+B) 7 542.21 100.00 10 284.99 100.00 14 100.93 100.00 9 925.17 100.00 Toplam Süt Miktarı (kg) (D) 14 924.24 --- 22 375.15 --- 30 315.00 --- 20 925.85 --- Birim Maliyet (YKr/kg) (C/D) 50.54 --- 45.97 --- 46.51 --- 47.43 --- Brüt Üretim Değeri (YTL) (E) 7 579.70 --- 10 859.76 --- 14 047.60 --- 10 161.75 --- Brüt Kar (BÜD-DM) iş. baş. 1 290.17 --- 2 256.87 --- 2 244.46 --- 1 865.40 --- Net Kar (BÜD-DM) iş. baş. 37.49 --- 574.77 --- 53.33 --- 236.58 --- Brüt Kar (BÜD-DM) BBHB’ne düşen 201.54 --- 268.04 --- 207.82 --- 231.15 --- Oransal Kar (BÜD/ÜM) (E/C) 1.00 1.06 1.00 1.02

DM= Değişken Masraflar ÜM= Üretim Masrafları

Çizelge 11. İncelenen İşletmelerde Yem Dönüşüm Oranı (YTL) İşletme Grupları

Yerli Irkı Süt sığırı Melez Irkı Süt Sığırı Kültür Irkı Süt Sığırı 1.Grup

(33) 2.Grup

(33) 3.Grup

(16) Genel (82)

1.Grup (33)

2.Grup (33)

3.Grup (16)

Genel (82)

1.Grup (33)

2.Grup (33)

3.Grup (16)

Genel (82)

Yem Bedeli (1) 1 900.82 3 427.09 4 287.38 2 980.72 1 523.45 917.18 2 116.13 1 395.11 1 030.00 1 423.27 1 081.50 1 198.32 BÜD (2) 3 179.03 5 824.06 7 456.45 5 078.11 2 542.18 1 929.14 3 769.99 2 535.04 1 858.48 3 106.56 2 821.16 2 548.60 YDO (2/1*100) 167.25 169.94 173/92 170.37 166.87 210.33 178.15 181.71 180.43 218.27 260.86 212.68

4. Sonuç ve Öneriler

Tokat ili Yeşilyurt ilçesinde faaliyet gösteren 82 adet süt sığırcılığı işletmelerinin 2004-2005 cari üretim dönemi verilerini kapsayan bu araştırmada, süt sığırcılığı faaliyetini yürüten işletmelerin sosyo-ekonomik yapıları ve genel nitelikleri ortaya konulmuştur. Süt üretim dalının ve işletmelerin bir bütün olarak analizi yapılarak, süt maliyetleri ile yıllık ekonomik faaliyet sonuçları incelenmiştir.

İncelenen işletmelerde ortalama nüfus 6.17 kişidir. 7 ve daha yukarı yaştaki nüfusun okur -yazarlık oranı %90.04 olarak belirlenmiştir. Atıl işgücü oranı ise %22.09’dur. İncelenen şletmelerde ortalama arazi varlığı 59.72 da olarak belirlenmiştir. Söz konusu arazinin %92.31’i sulu arazidir. Ayrıca yem bitkileri arazisi oranı %24.36 olarak bulunmuştur.

İşletmelerin aktif sermayesinin %56.55’ini toprak sermayesi oluşturmakla beraber hayvan sermayesinin oranı (besi dahil) %24.65 oranlarında kalmıştır. Pasif sermayenin %98.90’ı öz sermayeden oluşmaktadır. Bu

nedenle de borçlanma oranı düşük, kapital oranları ise yüksek bulunmuştur.

Yapılan araştırmada işletme başına ortalama 7.33 baş süt ineği olduğu belirlenmiştir. Ayrıca bu ineklerin %66.44’ü yerli, %20.60’ı melez ve %12.96’sı ise kültür ırkıdır. İncelenen işletmeler 1–6, 7–9 ve 10 baştan daha fazla süt sığırına sahip olan işletmeler olmak üzere üç büyüklük grubuna ayrılmıştır. 1. grup işletmelerde 5.25 baş, 2. grup işletmelerde 7.54 baş, 3. grup işletmelerde ise 11.19 baş süt ineği bulunduğu tespit edilmiştir.

Araştırmada önce büyükbaş hayvancılığın geneli, sonra da kültür, melez ve yerli ırk için ayrı ayrı süt tam maliyet analizi yapılmıştır. Bu analizler sonucu hem büyükbaş hayvancılığın geneli hem de süt sığırcılığının üç ırk için de süt maliyeti bölge satış fiyatının üzerinde olup melez süt sığırcılığında bu miktar en düşük bulunmuştur.

İncelenen işletmelerde işletmeler ortalamasında yıllık ortalama süt üretimi 1.


22

grupta 15 010.15 kg, 2. grupta 22 403.79 kg, 3. grupta 30 315.00 kg ve genel ortalamada ise 20 971.95 kg’dır. İşletmeler genelinde toplam süt üretiminin %47.29’unu yerli ırk, %26.29’unu kültür ırkı, %26.20’sini melez ırk ve %0.22’sini koyun oluşturmaktadır. Üretilen sütün genel ortalamada %91.35’inin satıldığı belirlenmiştir. Kültür ırkı hayvanlarda süt üretimi 5 803.59 kg, melez hayvanlarda 3 638.19 kg, yerli ırklarda ise 2 036.71 kg olarak saptanmıştır.

İncelenen işletmelerde hayvancılık rüt üretim değerinin %44.76’sı yerli, %22.47’si kültür ve %22.35’i melez ırk süt sığırlarından elde edilmiştir. Brüt hasılanın %46.32’si süt sığırcılığı, %38.71’i bitkisel üretim ve %14.97’si ise diğer üretim faaliyetlerine aittir. Net hasıla her üç grupta ve genel ortalamada pozitif bulunmuştur. Yine benzer şekilde üç ırk için de yem dönüşüm oranları (parasal olarak) hesaplanmıştır. Bu oran kültür ırkta %212.68, melezde %181.71 ve yerli ırkta %170.37 olarak hesaplanmıştır.

Gerek yukarıdaki bulgular ışığında ve gerekse araştırmanın tüm aşamalarında yapılan gözlemler sonucunda aşağıdaki önerilerin yapılmasında yarar görülmüştür:

Yörede üreticilerin kendi ihtiyaçları dışında elde ettikleri sütün tamamı İlçe Kaymakamlığı aracılığıyla Dimes Süt İşleme Fabrika’sına satılmaktadır. Yüksek girdi fiyatlarıyla elde edilen sütün çok düşük fiyatlarla satılması sonucunda çiftçi gelirlerinde

bir düşüş yaşanmaktadır. Son yıllarda süt üretiminde kullanılan girdi fiyatlarında aşırı yükselmeler yaşanmasına rağmen ürün fiyatlarının daha düşük fiyatlarda artması, ülkede süt sığırcılığının gerilemesinde en önemli etken durumundadır. Piyasada yaşanan olumsuz gelişmelerin önüne geçilebilmesi ve çiftçi gelirlerinde artış ve istikrarın sağlanabilmesi bakımından, devletin süt üreticilerine gelir güvencesi sağlaması gerekli görülmektedir. Bu amaçla, devlet Avrupa Birliğinde uygulandığı şekilde, süt için bir “hedef fiyat ” belirleyebilir ve sütün piyasadaki fiyatı bu hedef fiyatın belirli bir oranda (%) altına düştüğünde, üreticilere hedef fiyat ile piyasa fiyatı arasındaki farkı “fark giderici yardım” şeklinde verebilmelidir. Böylece, üreticilerin gelirinde ürün fiyatından kaynaklanan risk ortadan kaldırılarak üretimin devamı sağlanabilecektir. Ayrıca, uygun ve düzenli bir kayıt sistemi yerleştirilerek verim kontrolü yaygınlaştırılmalıdır. Bu amaçla kaliteli kaba yem ekimi artırıcı teşvikler yapılmalı ve yetiştiriciler besleme konularında bilgilendirilmelidir.

Bütün bu bilgiler ışığında üreticilerin tamamen serbest piyasa şartlarına terk edilmemesi, üretim ve piyasadaki olumsuz gelişmelerin etkisiyle çiftçi gelirleri ve süt üretiminde azalışlar yaratılmaması için yukarıda belirtilen önlemlerin alınması gerekli görülmüştür.

Kaynaklar Anonim, 2001. Tarımsal Yapı (Üretim, Fiyat, Değer). T.C.

Başbakanlık DİE, Ankara. Anonim, 2002. FAO İstatistikleri. http://www. fao. org. tr. Anonim, 2003. Tarımsal Yapı (Üretim, Fiyat, Değer). T.C.

Başbakanlık DİE, Ankara. Anonim, 2004. Tokat Tarım İl Müdürlüğü Proje ve

İstatistik Şube Müdürlüğü Kayıtları, Tokat. Aras, A., 1988. Tarım Muhasebesi, Ders Kitabı, E.Ü.

Ziraat Fakültesi Yayınları No: 486, İzmir.

Karkacıer, O., 1991. Tokat Turhal Sığır Besiciliği

İşletmelerinin Ekonomik Analizi. E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Basılmamış Doktora Tezi, İzmir.

Şapdeniz, İ., 1993. Ankara Üniversitesi Ziraat Fak. Süt İnekçiliği Ünitesinin Ekonomik Analizi ve Fiziki Girdilerin Saptanması Üzerine Bir Araştırma. A.U. Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Basılmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara.


* Bu makale, Yüksek Lisans Tezinden özetlenmiştir.

Zile Ovası Tarla Arazilerinde Kapitalizasyon Oranının Tespiti Üzerine Bir Araştırma*

Hasan Aydın Metin Akay1

1Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Ekonomisi Bölümü, 60240, Tokat Özet: Bu çalışmada, Tokat ili Zile ilçesi ova arazilerinde bulunan tarım işletmelerinin, arazilerinin işletilme durumlarına (mülk işletmeciliği) ve arazilerin sulanma durumlarına göre (sulu ve kuru) kullanılabilir kapitalizasyon oranları tespit edilmiştir. Ayrıca araştırma yöresi için ortalama kullanılabilir kapitalizasyon oranı da hesaplanmıştır. Araştırmada kullanılan veriler, araştırma yöresinde bulunan 87 tarım işletmesinden anket yöntemi ile toplanmıştır. Toplanan veriler 2004–2005 üretim dönemini içermektedir. İncelenen işletmelerin %98,79’u mülk işletmeciliği ve %1,21’i ortakçılık şeklinde işletilmektedir. Tarla arazilerinin %96,46’si ekili arazi, %3,54’ ü ise nadasa bırakılan arazi olarak tespit edilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre, kullanılabilir kapitalizasyon oranı; mülk işletmeciliği yapılan sulu tarla arazilerinde %5,17, kuru tarla arazilerinde %3,06’dir. Araştırma bölgesinde ortalama kapitalizasyon oranı ise %4,13 olarak bulunmuştur. Anahtar kelimeler: Kıymet takdiri, arazi rantı, arazi satış değeri, kapitalizasyon oranı

A Research on the Capitalization Rate in the Field Land of the Plain Zile Abstract : In this study, capitalization rates based on owner operated fields and irrigation, irrigated and dry land were determined in Zile district of Tokat province. Besides avarage capitalization rates for survey area was found. The data used in the study were obtained from 87 farms by surveying. The data were collected through a survey for the year 2004–2005. 8,79 percent of the farms in the survey were owner operated and 1,21 percent were fointly operated. 96,46 percent of the field land were cultivated and 3,54 percent were follow land. Usable capitalization rate of owner operated and irrigated field land were 5,17 percent and 3,06 percent in dry field land in the study region. The averege capitalization rates of the study region were 4,13 percent. Key words: Apprasial, land rant, land selling value, capitalization rate 1. Giriş

Tarımsal faaliyet yapılmasına uygun arazi miktarının fazla bir oranda arttırılamaması, hatta bazı bölgelerde tarımın bilinçsiz olarak yapılması sonucu arazilerin verimini kaybetmesi söz konusu olmaktadır. Nüfusun kırsal kesimde yaşayan bölümünün azalması, yani kente göç edenlerin artışı karşısında teknoloji yetersizliği sebebiyle dekar başına sağlanan gelirinin enflasyon oranında artmamakta, artış sağlayan işletmeler ise verim artışına doğrudan etkili olabilecek yatırımlarda bulunamamaktadır.

Arazi miktarının arttırılmasının zor olması ve sermaye yetersizliğinin tarımsal işletmeler için en önemli etkenlerden olması ve bunların yanı sıra arazi kıymetlerinin zaman içinde değişmesi kıymet takdiri konusunun önemini artırmaktadır.

Kıymet takdiri, genel ekonominin bir dalı olarak, mal, gelir ve haklara değer biçme işlemidir (Gülten, 1994). Tarımsal kıymet takdiri, belli bir amaca yönelik olarak, tarımla ilgili malların kendilerine yada belli bir süre kullanım haklarına, onların elde edilme çabaları

(fedakârlıklar, masraflar) toplam ve marjinal faydaları ve kullanım durumları ile çeşitli özelliklerine göre pahasını, genelde para olarak ortaya koyma tekniğidir (Angın, 1995). Herhangi bir bölgedeki bir arazi parçasının kıymetinin tespit edilebilmesi için yapılması gereken kapitalizasyon oranı tespiti çalışmaları bölgesel bazda olmaktadır. Bu nedenle, kıymet takdiri yapılırken en fazla güçlük kapitalizasyon faiz oranının belirlenmesinde ortaya çıkmaktadır. Kapitalizasyon faiz oranındaki çok az değişmeler bile bir arazi parçasının kıymetinin büyük ölçüde artmasına yada azalmasına sebep olmaktadır (Birinci, 2001).

Bir teknik olduğundan söz edilen tarımsal kıymet takdiri, bir bakıma resim tekniğine benzemektedir. Örneğin; her öğrenciye aynı tuval, boyalar ve malzemeler verilse ve aynı resmi yapma eğitiminden geçirilerek aynı teorik bilgiler verilse bile, her öğrencinin yaptığı resim birbirinden farklı olmaktadır. O kadar ki bazen hangi resmin daha güzel olduğu hakkında dahi fikir birliği sağlanamamaktadır (Angın, 1995).

H.AYDIN, M.AKAY

24

Muhtelif amaçlı kamulaştırmalar, alım-satım, kredi, vergi, veraset ve intikal, geçiş hakkı, zarar-ziyan tespiti, envanter, ortaklık veya şirket teşkili ve diğer uygulamalar nedeniyle kıymet takdiri konusu gün geçtikçe önem arz etmektedir. Bu nedenle tarımsal arazilerin kıymet takdiri, Türkiye’de güncel konular arasında yerini muhafaza etmektedir. Özellikle son yıllarda Türkiye’de, baraj, toplu yerleşim, yol yapımı vb. yatırımlarda geniş ölçekli kamulaştırmalar yapılırken, tarıma yönelik yatırım politikaları açısından da ülke genelinde tarımsal arazi fiyatlarının bilinmesi ve izlenmesi gerekmektedir (Birinci, 2001).

Arazinin taşınmaz olması, üretimin sürekliliğinin ve arzının sınırlı olması, ekonomik bir üretim faktörü olarak da ona farklı bir özellik kazandırmakta ve değerinin belirlenmesinde izlenecek yol ve yöntemlerde diğer mal ve hizmetlere göre farklılık göstermektedir. Arazinin üniform bir ekonomik mal olmaması, bölgeden bölgeye, köyden köye, işletmeden işletmeye hatta parselden parsele değişik özellik ve değere sahip olması, arazi alım satımlarının çok sık olarak ortaya çıkmaması, pazarının iyi organize edilmiş pazar olmaması gibi özellikler, arazinin değerinin biçilmesini güçleştirmektedir (Aslan, 2002).

Tokat ili Zile ilçesi ova tarım işletmelerinde yapılan bu çalışmanın amacı; yörede kuru ve sulu şartlarda gerçekleştirilen tarla ürünleri üretiminin rantabilitesi ve arazi satış değerleri belirlenerek ilçe için ortalama kapitalizasyon oranının tespit edilmesi neticesinde, yörede yapılacak herhangi bir kamulaştırma ve bilirkişilik çalışmalarına yardımcı olunmasıdır.

Araştırma alanı olarak Tokat ili Zile ilçesi ova işletmeleri seçilmiştir. İşletme arazisi içerisinde tarla arazisi oranı yüksek olan işletmeler seçilmiştir.

2. Materyal ve Yöntem 2.1. Materyal

Araştırmanın amacı Tokat ili Zile ovası tarım işletmelerinin sahip olduğu tarla arazilerinde kapitalizasyon faiz oranının tespiti olduğundan, yörede bulunan, 45 köyden %15 oranında gayeli örnekleme yöntemi ile belirlenen 7 köyde faaliyet gösteren 955 adet tarım işletmesi araştırmada örneğe girebilecek popülasyonu oluşturmaktadır.

Bu popülasyondan tesadüfî örnekleme yöntemi ile belirlenen 87 işletmeden anket yoluyla sağlanan veriler, araştırmada kullanılan esas materyali oluşturmaktadır. Anketler, 2004–2005 üretim yılını içermektedir.

Bu materyal ile birlikte, yöreye hizmet götüren Tokat Tarım İl Müdürlüğü ve Zile Tarım İlçe Müdürlüğü gibi kuruluşların kayıt, rapor, istatistik ve yayınlarından da yararlanılmıştır.

Ayrıca, Türkiye’nin değişik yörelerinde konu ile ilgili yapılmış araştırma ve incelemelerin sonuçlarından da büyük ölçüde yararlanılmıştır.

2.2. Yöntem 2.2.1. Örnekleme Aşamasında Uygulanan Yöntemler 2.2.1.1. Örneğe Giren Köylerin Seçiminde Uygulanan Yöntem

Araştırma alanı belirlendikten sonra, Tokat Tarım İl Müdürlüğü ile Zile Tarım İlçe Müdürlükleri yetkilileriyle yapılan görüşmeler sonucu, Tokat il haritası incelenerek yöredeki toplam ova köy sayısı (45 adet) belirlenmiştir. Ancak belirlenen köylerdeki tüm tarım işletmelerini incelemek gerek maddi, gerek ise zaman bakımından mümkün olmadığı için gayeli örnekleme yöntemi ile incelenecek köy sayısı azaltılmıştır. Tarla arazilerinin toplam işletme arazisi içerisinde yüksek orana sahip olduğu 7 köy seçilmiştir.

Bu aşamada örneğe seçilen 7 köydeki mevcut tarım işletmelerinin kaç tanesine anket uygulanacağı ve bu işletmelerin hangi işletmeler olacağını tespit etmek amacı ile Zile Tarım İlçe Müdürlüğünden gerekli kayıtlar alınmış ve işletme sahipleri, işletmenin sahip olduğu tarla arazilerinin sayısı ve büyüklüğü tespit edilmiştir. 2.2.1.2. Örneğe Giren İşletmelerin Seçiminde Uygulanan Yöntem

Bu aşamada, örneğe seçilen 7 köyün kapladığı alandaki 955 adet tarım işletmesi örnekleme alanı olarak dikkate alınmıştır.

Örnekleme alanını oluşturan tarım işletmelerinin arazi varlıkları belirlenmiştir. Arazi büyüklükleri küçükten büyüğe doğru sıralanıp popülasyon tespit çizelgesi oluşturulmuştur. Popülasyon tespit çizelgesinin bir grafiği oluşturularak tabaka sınırları belirlenmeye çalışılmış ve varyasyon katsayısı

H.AYDIN, M.AKAY

25

hesabı da yapılarak tabaka sınırları 1-30 da, 31-100 da ve 101-+ da olarak belirlenmiştir. Örnek hacminin belirlenmesinde tabakalı tesadüfî örnekleme yöntemlerinden Neyman tarafından önerilen aşağıdaki istatistik formül kullanılmıştır (Çiçek ve Erkan, 1996):

)*(*)*(

22

2

ShNhDNShNh

n , 2)/( tdD

Eşitlikte; -Nh; h’ıncı tabakaya ait örnekleme

çerçevesindeki işletme sayısı, -Sh; h’ıncı tabakadaki verilerin standart

sapması, -Sh²; h’ıncı tabakadaki verilerin varyansı, -N; Örnekleme çerçevesindeki işletme

sayısı, -d; Ortalamadan belirli bir sapma,

-t; Güven aralığı için t tablo değeridir. Araştırmada örnek hacminin

belirlenmesinde, %10 hata ve %95 güven sınırları içerisinde çalışılmıştır.

Verilerin eşitlikte yerine konulması neticesinde, araştırmada kullanılacak örnek hacmi 87 olarak bulunmuştur. Bu örnek hacminin tabakalara dağıtımında tabakaların varyansı dikkate alınarak aşağıdaki formül kullanılmıştır:

)*(*

ShNhShNhn

Eşitlikte; n = Toplam örnek hacmidir. Popülasyonu oluşturan işletmelerin

tabakalara göre dağılımı ve her tabakadan örneğe seçilen işletme sayısı Çizelge 1’dedir.

Çizelge 1. Popülasyonu oluşturan işletmelerin tabakalara göre dağılımı ve her tabakadan örneğe seçilen işletme sayısı Tabaka

No

Tabaka Genişliği

(da)

Tabaka Ort. (da)

Arazi Varlığı Ort.

(da)

Tabakadaki İşletme Sayısı

(adet) (Nh)

Standart Sapma

(Sh) (Nh*Sh) Nh*(Sh)²

Varyasyon Katsayısı

(%)

Anket Sayısı (adet)

I 1-30 14,5 17,1138 492 8,2541 4061,00 33519,75 48,21 23 II 31-100 34,5 57,3744 398 19,1824 7634,58 146449,20 33,43 42 III 101-+ 149,5 159,1406 65 60,1308 3908,50 235021,10 37,78 22

TOPLAM 43,5079 955 - 15604,08 414990,10 96,68 87

Hangi işletmelere anket uygulanacağının tespitinde basit tesadüfî örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Bu aşamada, elektronik hesap makinesinde tesadüfî sayılar oluşturulmuş ve bunu göre örnek işletmeler belirlenmiştir. Bunlara ek olarak, örneğe çıkan işletmeler ile anket uygulanması esnasında, belirlenen üreticilerden bazılarının bulunamaması veya ankete katılmak istememeleri ihtimali göz önüne alınarak her tabakadan örnek hacmin %10 kadar yedek işletme örneğe seçilmiştir. 2.2.2. Anket Aşamasında Uygulanan Yöntem

Araştırma bölgesinde ulaşımın kolay olması ve işletmelerde yüz yüze yapılan görüşmelerin daha güvenilir sonuçlar verdiği için “Direkt Mülakat Yöntemi” seçilmiştir.

2.2.3. İncelenen İşletmelerin Analizinde Uygulanan Yöntemler

Anket formları incelenmiş, üreticilerin verdiği bilgilerin doğruluğu tespit edilip düzenlendikten sonra bu bilgiler özetlenerek ortalama değerler hesaplanmıştır. Analiz ve değerlendirmeye uygun hale getirilen bilgiler

ışığında arazilerin genel değerlendirmesi; arazilerin işletilme (mülk) ve sulanma durumlarına (sulu-kuru) göre yapılmıştır. 2.2.3.1. Kapitalizasyon Oranının Tespitinde Uygulanan Yöntemler

Kapitalizasyon oranını tespit ederken “Gelirlerin Kapitalizasyonu” yöntemi seçildiği için arazilerin rantları tespit edilip bunların toplamı alınarak belirlenen arazi satış fiyatları toplamına oranlanmıştır. Kapitalizasyon oranının tespitinde aşağıdaki formül kullanılmaktadır (Mülayim, 2001).

n

n

KKKKRRRRf

........

321

321

Formülde; - f: Kapitalizasyon faiz oranını, - R: Arazi rantını, - K: Arazi satış değeridir.

Kapitalizasyon oranı; arazilerin işletilme (mülk) ve sulama (sulu-kuru) durumlarına göre tespit edilmiştir.

Mal sahibi tarafından işletilen mülk arazilerde rantın hesabında; gayri safi hasıladan

H.AYDIN, M.AKAY

26

(Gh), masraflar (M), müstecir sermayesi faizi (Mf), idare ücret karşılığı (Iü), el emeği ücret karşılığı (Eü) ve vergiler (V) çıkartılmıştır.

İncelenen işletmelerde tarla arazilerinin %98,79’u mülk işletmeciliği şeklinde işletilmektedir. Bu yüzden yalnızca mülk işletmeciliği şeklinde işletilen araziler için hesaplama yapılmıştır. Mülk işletmeciliği şeklinde işletilen araziler, arazilerin sulanma durumlarına göre (sulu-kuru), toplam tarla arazisi içerisindeki payları dikkate alınarak tartılı ortalama yöntemi kullanılmıştır. 3.Bulgular ve Tartışma 3.1. İncelenen İşletmelerin Sosyo-Ekonomik Durumu 3.1.1. İşgücü Mevcudu ve Kullanım Durumu

Tarım işletmelerinde gelirin sürekli olmaması ve genelde aynı bölgede aynı veya benzer ürünlerin yetiştirilmesi sebebiyle işletme işgücü ihtiyacının önemli bir kısmını işletme içinden sağlamak zorunda kalmaktadır. Fakat bazı durumlarda işletmenin dışarıdan işgücü

ihtiyacı olmaktadır. İncelenen işletmelerde işgücü mevcudu ve kullanım durumu, işletme grupları itibariyle Çizelge 2 ve 3’tedir.

Çizelge 2’de görüldüğü gibi işletmelerde kullanılabilir aile işgücü sırasıyla; 1074,60, 893,25, 1056,75 ve genelde de 982,54 EİB olarak bulunmuştur.

Çizelge 3 incelendiğinde, işletmelerin sahip olduğu potansiyel aile işgücünün bir kısmının işletme dışında değerlendirildiği görülmektedir. Bu oran işletme gruplarında değişmekte olup, işletmeler genel ortalaması %3,95’tir. İşletmede kullanılan toplam işgücünün %9,63’ünü işletmede kullanılan geçici ücretli işgücü oluşturmaktadır.

İncelenen işletmelerde, aile işgücü mevcudunun önemli bir kısmının atıl kaldığı dikkat çekmektedir. Gruplar itibariyle kullanılabilir işgücünün sırasıyla %40,70, %42,00, %38,50’i ve gruplar ortalamasının %40,67’si atıl durumdadır. Bu oranlara bakılarak araştırma bölgesinde gizli ve mevsimlik işsizliğin yaygın olduğu söylenebilir.

Çizelge 2. İncelenen işletmelerde işgücü mevcudu ve kullanım durumu (Ortalama olarak, EİB)

İşletme Grupları I. Grup (23) II. Grup (42) III. Grup (22) İşl.Ort (87)

İşletmede Kullanılabilir Aile İşgücü 1 074,60 893,25 1 056,75 982,54 İşletme Dışında Kullanılan Aile İşgücü 46,24 35,76 36,99 38,84 İşletmede Kullanılan Aile İşgücü 591,03 482,36 612,92 544,10 Kullanılmayan (Atıl) İşgücü 437,33 375,13 406,84 399,59 İşletmede Kullanılan Geçici İşgücü 42,98 35,73 116,24 58,00 İşletmede Kullanılan Daimi İşgücü — — — — Toplam Ücretli İşgücü 42,98 35,73 116,24 58,00 İşletmede Kullanılan Toplam İşgücü 634,01 518,09 729,16 602,11

Çizelge 3. İncelenen işletmelerde işgücü mevcudu ve kullanım durumu (oransal olarak)

İşletme Grupları I. Grup

(23) II. Grup

(42) III. Grup

(22) İşl.Ort (87)

Kullanılabilir Aile İşgücü 100,00 100,00 100,00 100,00 İşletme Dışında Kullanılan Aile İşgücü 4,30 4,00 3,50 3,95 İşletmede Kullanılan Aile İşgücü 55,00 54,00 58,00 55,38 Kullanılmayan (Atıl) İşgücü 40,70 42,00 38,50 40,67 İşletmede Kullanılan Toplam İşgücü 100,00 100,00 100,00 100,00 - İşletmede Kullanılan Aile İşgücü 93,22 93,10 84,06 90,37 - İşletmede Kullanılan Geçici Ücretli İşgücü 6,78 6,90 15,94 9,63

İncelenen işletmelerde, aile işgücünün bir

kısmının işletme dışında kullanılması ve bunun yanı sıra önemli bir kısmının da atıl durumda bulunmasına karşın, yabancı işgücü-ne de yer verildiği görülmektedir Bu durum, araştırma

yöresinde üretimi yapılan bazı ürünlerin belli dönemlerde yoğun işgücü gereksinimlerinden kaynaklanmaktadır. Devamlı ücretli işgücüne rastlanmayan işletmelerde, işletmede kullanılan geçici ücretli işgücü işletmeler büyüdükçe

H.AYDIN, M.AKAY

27

artmakta, buna karşın işletme dışında kullanılan aile işgücü işletmeler büyüdükçe azalmaktadır. Araştırma sonucunda, işletmelerde önemli bir işgücü potansiyelinin etkin olarak değerlendirilmediği anlaşılmaktadır. 3.1.2. Arazi Mevcudu ve Kullanım Durumu 3.1.2.1. İncelenen İşletmelerin Arazi Varlığı ve Tasarruf Şekli

İncelenen işletmelerde arazi mevcudu ve tasarruf şekli incelendiğinde; işletme başına

düşen ortalama işletme arazisi, işletme grupları itibariyle sırasıyla 20,87 da, 64,53 da, 171,91 da ve işletme ortalaması ise 80,14 da olarak hesaplanmıştır (Çizelge 4). Arazi tasarruf şekline bakıldığında, mülk arazi işletmeciliğinin toplam işletmecilik içerisinde önemli bir paya sahiptir. İşletmeler ortalaması itibariyle, işletme arazisinin %98,79’u mülk ve %1,21’inde ortakçılık şeklinde gerçekleştiği görülmektedir. İncelenen işletmelerde kiraya tutulan ve kiraya verilen arazi yoktur.

Çizelge 4. İncelenen işletmelerde ortalama arazi mevcudu (da) ve tasarruf şekli ( % )

Arazi Tasarruf Şekli İşletme Grupları

I. Grup (23) II. Grup (42) III. Grup (22) İşl.Ort (87) da % da % da % da %

Mülk Arazi 20,87 100,00 64,53 100,00 171,91 97,80 80,14 98,79 Kiraya Tutulan Arazi 0,00 0,00 0,00 0,00 0.00 0,00 0,00 0,00 Ortağa Tutulan Arazi 0,00 0,00 0,00 0,00 3,86 2,20 0,97 1,21 Toplam İşletme Arazisi 20,87 100,00 64,53 100,00 175.77 100,00 81,11 100,00

3.1.2.2. İşletme Arazilerinin Kullanılış Şekilleri, Sulanma Durumları İle Arazi Nevi’leri ve Dağılışı

İncelenen işletmelerde meyvecilik ve sebzecilik yapılmakla beraber, işletme arazilerinin önemli kısmı tarla bitkileri ekilen arazilerdir. Tarla arazileri içerisinde çok az oranda nadasa bırakılan araziye rastlanılmıştır (Çizelge 5). İncelenen işletmelerde tarla arazisinin genel ortalamada %96,46’sı ekili

tarla arazisi olup, %3,54’ü ise nadasa bırakılmıştır.

İncelenen işletmelerde arazilerin sulanma durumunun verildiği Çizelge 6 incelendiğinde, tarla arazisinin genel ortalamada %50,57’sini sulu tarla arazisi oluşmaktadır.

İncelenen işletmelerde genel ortalamada en fazla buğday yetiştirilmekte olup bunu şekerpancarı, arpa ve ayçiçeği izlemektedir (Çizelge 7).

Çizelge 5. İncelenen işletmelerde tarla arazisinin kullanılış şekli İşletme Grupları

I. Grup (23) II. Grup (42) III. Grup (22) İşl.Ort. (87) (87) da % da % da % da %

Ekili Tarla Arazisi 20,44 97,94 62,18 96,36 169,36 96,35 78,25 96,46 Nadas 0,43 2,06 2,35 3,64 6,41 3,65 2,87 3,54 Toplam 20,87 100,00 64,53 100,00 175,77 100,00 81,12 100,00

Çizelge 6. İncelenen işletmelerde arazinin sulanma durumu (da) ve işletme arazisi içerisindeki dağılımı (%) İşletme Grupları

I. Grup (23) II. Grup (42) III. Grup (22) İşl.Ort. (87) da % da % Da % da %

Sulu Tarla Arazisi 10,38 50,78 30,91 49,71 86,81 51,30 39,62 50,57 Kuru Tarla Arazisi 10,06 49,22 31,27 50,29 82,55 48,70 38,63 49,43 Toplam 20,44 100,00 62,18 100,00 169,36 100,00 78,25 100,00

H.AYDIN, M.AKAY

28

Çizelge 7. İncelenen işletmelerdeki çeşitli ürün gruplarının ekiliş–dikiliş alanları ve toplam ekiliş– dikiliş alanı içerisindeki dağılımı

ÜRÜNLER İşletme Grupları

I. Grup (23) II. Grup (42) III. Grup (22) İşl.Ort. (87) da % da % da % da %

Buğday 16,76 80,31 48,05 74,67 131,00 74,53 60,76 74,90 Arpa 0,00 0,00 2,52 3,90 4,36 2,48 2,32 2,87 Ayçiçeği 0,00 0,00 2,95 4,57 2,05 1,17 1,94 2,39 Ş. Pancarı 2,98 14,28 3,48 5,39 22,51 12,81 8,16 10,06 Yonca 0,44 2,11 0,00 0,00 0,30 0,17 0,19 0,23 Fiğ 0,17 0,81 1,64 2,54 3,36 1,91 1,69 2,08 Domates 0,00 0,00 0,00 0,00 0,86 0,49 0,22 0,27 Soğan 0,00 0,00 1,16 1,80 2,32 1,32 1,14 1,41 Nohut 0,00 0,00 1,54 2,39 1,82 1,03 1,20 1,48 Tritikale 0,00 0,00 0,00 0,00 0,41 0,23 0,10 0,12 Karpuz 0,00 0,00 0,00 0,00 0,23 0,13 0,06 0,07 Mısır 0,09 0,43 0,84 1,30 0,14 0,08 0,47 0,58 Nadas 0,43 2,06 2,35 3,64 6,41 3,65 2,87 3,54 TOPLAM 20,87 100,00 64,53 100,00 175,91 100,00 81,21 100,00

3.2. Zile Ovası Tarla Arazilerinde Kapitalizasyon Oranının Tespiti 3.2.1. Gayrisafi Hasıla (Gh)

Gayrisafi hasıla; İşletmelerde bir üretim döneminde mal ve hizmetlerin değeridir. Gayrisafi hasıla; rant, üretimin gerçekleşebilmesi için yapılan masraflar, müstecir sermayesi faizi karşılığı, idare ücret karşılığı ve el emeği ücret karşılığının toplamından oluşmaktadır.

İncelenen işletmelerde kuru tarla arazilerinde belirlenen gayrisafi üretim değeri

incelendiğinde; en fazla toplam gelir buğdaydan elde edilmekte olup, bunu tritikale ve nohut izlemektedir (Çizelge 8). Sulu tarla arazilerinde ise, genel ortalamada en fazla toplam gelir domatesten elde edilmekte olup, bunu şekerpancarı ve karpuz izlemektedir (Çizelge 9). İncelenen işletmelerde ortalama olarak belirlenen gayrisafi hasıla değerleri incelendiğinde ise; genel ortalamada sulu tarla arazilerinden elde edilen dekara gayrisafi hasıla kuru tarla arazilerinin iki katından biraz fazladır (Çizelge 10).

Çizelge 8. İncelenen kuru tarla arazilerinde belirlenen gayrisafi üretim değeri (YTL/da)

Yetiştirilen Ürünler

Ekiliş Alanı (da)

Ekilişlerin Ağırlıklı

Ortalaması (%)

Ana Ürün Yan Ürün Gelir*

(YTL/da)

Toplam Gelir

(YTL/da) Verim (kg/da)

Fiyat (YKr/kg)

Buğday 36,46 94,38 360 30 54,00 162,00 Arpa 1,39 3,60 280 25 35,00 105,00 Tritikale 0,06 0,16 280 30 42,00 126,00 Nohut 0,72 1,86 140 75 17,50 122,00 TOPLAM 38,63 100,00 - - - 159,15

*Üreticiler yan ürünler hakkında elde ettikleri toplam geliri vermişlerdir 3.2.2. Üretim Masrafları

Arazinin gayrisafi hasılası bulunduktan sonra sıra rantı bulmaya gelmiştir. Rant bulunurken gayrisafi hasılası’dan masrafların çıkartılması gerekir.

a- Çiftlik dışından sağlanan üretim girdileri (tohum, yem, tarımsal ilaçlar, vb.) hizmetlerin giderleri,

b- Sabit sermayelerin amortisman, sigorta, tamir ve bakım giderleri,

c- Müstecir sermayesi faizi, d- İdare ücret karşılığı, e- El emeği ücret karşılığı f- Vergiler.

H.AYDIN, M.AKAY

29

Çizelge 9. İncelenen sulu tarla arazilerinde belirlenen gayrisafi üretim değeri (YTL/da)

Yetiştirilen Ürünler

Ekiliş Alanı (da)

Ekilişlerin Ağırlıklı

Ortalaması (%)

Ana Ürün Yan Ürün Gelir*

(YTL/da)

Toplam Gelir

(YTL/da) Verim (kg/da)

Fiyat (YKr/kg)

Buğday 24,30 61,33 550 30 82,50 247,50 Arpa 0,93 2,35 345 25 43,13 129,38 Pancar 8,16 20,59 5 500 10 18,50 568,50 Ayçiçeği 1,94 4,90 265 35 - 92,75 Soğan 1,14 2,88 1 220 15 - 183,00 Nohut 0,48 1,21 160 75 20,15 140,15 Mısır 0,47 1,19 3 040 10 - 304,00 Fiğ 1,69 4,27 146 30 - 43,80 Domates 0,22 0,55 5 250 20 - 1 050,00 Karpuz 0,06 0,15 2 400 15 - 360,00 Yonca 0,19 0,48 620 20 - 124,00 Tritikale 0,04 0,10 320 30 48,00 144,00 TOPLAM 39,71 100,00 - - - 295,94

*Üreticiler yan ürünler hakkında elde ettikleri toplam geliri vermişlerdir Çizelge 10. İncelenen işletmelerde belirlenen gayrisafi hâsıla (YTL/da) Mülk Arazi

Kuru Tarla Arazisi Sulu Tarla Arazisi Araziden Elde Edilen Gayrisafi Üretim Değeri (H) 159,15 295,94 Üretim İçin Tekrar İşletmede Kullanılan (İk) 39,79 44,67 Gayrisafi Hasıla (Gh=H-İk) 119,36 251,27

3.2.2.1. Masraflar (M)

Rantın hesaplanmasında, gayrisafi hâsıladan çıkarılacak olan masraflar şu unsurlardan oluşmaktadır:

a- Sabit Sermayelerin Amortisman, Sigorta, Tamir ve Bakım Masrafları: Alet-makinelerin tamir ve bakım masrafları amortismanla çok yakından ilgilidir. Çünkü, tamir ve bakım masraflarının yüksekliği amortismanı düşürecektir. Bu nedenle, amortisman ile tamir ve bakım masrafları için birlikte bir % saptanması ve böylece hesaba katılması daha uygundur (Mülayim, 2001). Amortisman, sigorta, tamir ve bakım masraflarının her üçü için alet ve makine sermayesinden incelenen tarlaya düşen kısmın % 15-20’sinin alınabileceği belirtilmektedir (Özçelik, 1983). Araştırmada bu masraflar için alet ve makine sermayesinin %15’i alınarak hesaplanmıştır.

b- Mütedavil (Döner) İşletme Sermayelerinin Tümden Karşılanması: Araştırmada bu masraf unsurları içerisinde tohumluk, gübre, ilaç ve su bedeli vardır.

c- Çiftlik Dışından Sağlanılan Hizmetlerin Parasal (Nakdi) Karşılıkları: Bunların en önemlileri, veteriner, ilaç, suni tohumlama,

harman makinesi vb. hizmetlerdir (Özçelik, 1983). Araştırmada hayvansal üretim ile ilgili masraf kalemleri dahil edilmemiştir.

İncelenen işletmelerde belirlenen masraflar Çizelge 11 'de verilmiştir. 3.2.2.2. Müstecir Sermayesi Faizi (Mf)

Müstecir (işletme) sermayesi, arazi sermayesini etken bir şekle sokmak için kullandığımız “Hayvan Sermayesi”, “Alet Makine Sermayesi” ve “Döner İşletme Sermayesi”nden oluşmaktadır. Araştırmamızda hayvan sermayesi dikkate alınmamıştır.

Müstecir sermayesinin kıymeti bulunduktan sonra, bu sermayenin faiz karşılığı hesaplanır. Bu sermayeye uygulanması gereken faiz oranına gelince, bu oran genellikle kapitalizasyon faiz oranından daha yüksektir. Çünkü daha rizikoludur. Tarımsal kredilere uygulanan faiz oranının yarısı bir oran alınabilir. Tarımsal kredilere uygulanan faiz oranı tam değil de, yarısının alınmasının nedeni; müstecir, sermayesinin hepsinin bir yıl süreyle işletmede bulunmamasıdır. Bunun için, ortalama 6 aylık bir süre kabul edilmiş ve ona göre hesaplama yapılmıştır (Mülayim, 2001).

H.AYDIN, M.AKAY

30

Çizelge 11. İncelenen işletmelerde belirlenen masraflar (YTL/da) Mülk Arazi

Kuru Tarla Arazisi

Sulu Tarla Arazisi

Sabit Sermayelerin Amortisman, Sigorta, Tamir ve Bakım Masrafları (1) 21,81 35,99 Döner İşletme Sermayelerinin Tümden Karşılanması(2) 30,54 47,87 Çiftlik Dışından Sağlanan Hizmetlerin Parasal Karşılığı (3) 6,96 10,97 Toplam Masraflar (M) (1+2+3) 59,31 94,83 Yapılan Masrafların H İçerisindeki Payı (%) 49,69 37,74

Müstecir sermayesi faizini bulmak için

T.C. Ziraat Bankası’nın tarımsal krediler uyguladığı %20 faiz haddinin yarısı olan %10 faiz haddi kullanılmıştır. Yapılan hesaplamalar sonucu bulunan müstecir sermayesi faiz karşılığı Çizelge 12’de verilmiştir.

3.2.2.3. İdare Ücret Karşılığı (İü)

Tarım işletmelerinde işletme yöneticisi genellikle işletmenin sahibidir, bu yüzden idare ücret karşılığı bölge şartlarına uygun alınan tahmini bir bedeldir. Uygulamada bu karşılık, gayrisafi hâsılanın (Gh) belirli bir %’si alınması karşılığı bulunmaktadır. Büyük bir miktar tutmadığından bilânço sonuçlarına fazla bir etkisi yoktur (Mülayim, 2001). İdare ücret karşılığı olarak genellikle gayrisafi hâsılanın %2-7’si arasında bir oran alınmaktadır. Mal sahibi tarafından işletilen işletmelerde %3-7, ortakçılıkta %3-5, kiracılıkta ise %2-5 oranında bir oran alınmaktadır. Artova’da yapılan bir araştırmada %3 alınmıştır (Aslan, 2002). Adana ili Seyhan ilçesinde yapılan araştırmalarda %5 oranı kullanılmıştır (Demircan, 1991). Araştırma bölgesinde kuru ve sulu üretim birbirine yakın değerlerde olduğundan Artova’dan biraz farklılık göstermektedir. İşletmeci daha fazla vakit ve emek harcamaktadır, su yüzden araştırma-mızda % 4’lük değerin daha uygun olacağı düşüncesi ile %4 alınmıştır. Yapılan işlemler sonucu, işlenen işletmelerde ortalama olarak belirlenen idare ücret karşılığına Çizelge 12’de yer verilmiştir. 3.2.2.4. El Emeği Ücret Karşılığı (Eü)

İncelenen yörede işgücü ihtiyacı genellikle işletme içerisinden sağlanmaktadır. Bazı durumlarda yabancı işgücüne ihtiyaç duyulmaktadır. İhtiyaç duyulduğu zamanlarda işçi tutulup işletmenin üretimine devam edilmektedir. Anket esnasında ve çeşitli kaynaklardan faydalanılarak yetiştirilen ürünlerin işgücü ihtiyacı yaklaşık olarak

belirlenmiştir. Ardından incelenen yörede tarımsal işlerde çalışan yabancı erkek işçilere ödenen ortalama günlük yevmiyenin 25 YTL olduğu tespit edilmiştir. Yapılan hesaplama sonucu bulunan el emeği ücret karşılığı Çizelge 12’de verilmiştir. 3.2.2.5. Vergiler. (V)

Gayrisafi hasıla hesaplanırken vergiler dikkate alınır. Bu vergiler “Çiftçi Mallarını Koruma Meclisi” tarafından her yıl belli başlı ürünler için belirlenir. Vergilere Çizelge 12’de yer verilmiştir. 3.2.3. Arazilerin Rantları (Yıllık Ortalama Net Gelirleri)

Rant, gayrisafi hasıladan üretim için gerekli olan masrafların çıkartılması sonucu hesaplanan net gelirdir.Yapılan işlemler sonucu, incelenen işletmelerde ortalama olarak belirlenen arazi rantları Çizelge 12’de verilmiştir. İncelenen işletmelerde ortalama olarak belirlenen arazi rantları kuru ve sulu arazilerde farklılık göstermektedir. Kuru tarla arazilerinde rantın Gh’ya oranı %25,63 iken, sulu tarla arazilerinde bu oran %37,20’dir. 3.2.4. Arazilerin Satış Değeri

Arazi fiyatları, diğer ekonomik mallarda olduğu gibi arz ve talebe göre, pazarda normal şartlar altında oluşmadığından arazinin pazar fiyatı, arazinin verimlilik değeri ve üretime katkısı hakkında kesin bilgi verememektedir (Özçelik, 1983). Araştırmada arazinin değerinin daha önceki yıllarda nasıl bir seyir izlediğine bakılarak karar verilmiştir.

İncelenen tarla arazilerinin değerlerinin belirlenmesinde, arazi sahiplerinin sözlü beyanları, bölgede yakını olup ta bu konu hakkında bilgi verebilecek kişiler ile benzer niteliklere sahip diğer arazilerin satış fiyatları dikkate alınmıştır.

H.AYDIN, M.AKAY

31

Çizelge 12. İncelenen işletmelerde ortalama olarak belirlenen arazi rantları (YTL/da) Mülk Arazi

Kuru Tarla Arazisi Sulu Tarla Arazisi Gayrisafi Hasıla (Gh) 119,36 251,27 Masraflar (M) 59,31 94,83 Müstecir Sermayesi Faizi (Mf) 8,45 19,38 İdare Ücret Karşılığı (İü) 4,77 10,05 El Emeği Ücret Karşılığı (Eü) 14,74 32,05 Vergiler (V) 1,50 1,91 Arazi Rantı (R) 30,59 93,05 R' nin Gh İçerisindeki Oranı (%) 25,63 37,03

Mülk işletmeciliği şeklinde işletilen sulu

tarla arazilerinin cari satış değeri 1 000 YTL/da ile 2 250 YTL/da arasında değişmekte olup, ortalama 1 800 YTL/da olarak tespit edilmiştir.

Mülk işletmeciliği şeklinde işletilen kuru tarla arazilerinin cari satış değeri 500 YTL/da ile 1 250 YTL/da arasında değişmekte olup ortalama 1 000 YTL/da olarak tespit edilmiştir. 3.2.5. Kapitalizasyon Oranının Saptanması

İncelenen işletmelerde kiracılık olmadığı için ve ortakçılıkta (%1,21) çok az olması nedeniyle yeterli değişkene ulaşılamamış ve bu şekilde işletilen araziler için kapitalizasyon oranı hesaplanmamıştır.

Mülk işletmeciliği şeklinde işletilen işletmeler, kuru ve sulu olmak üzere iki grup altında incelenmiş olup, kapitalizasyon oranı arazilerin sulanma durumlarına göre hesaplanmıştır. Mülk işletmeciliği şeklinde işletilen sulu tarla arazilerinde, arazilerin rantları ve satış değerleri dikkate alınarak kapitalizasyon oranları;

- Sulu tarla arazilerinde;

17,5%00,8001

05,93f

- Kuru tarla arazilerinde ise;

06,3%00,0001

59,30f olarak hesaplanmıştır.

4. Sonuç

Tarımsal üretimin araziye bağımlı olması sebebiyle arazilerde bu bağımlılık mertebesinde değer artışı olmaktadır.

Arazilerin değerlerinin belirlenmesi aşamasında, kapitalizasyon oranının belirlenmesi önemli yer tutmaktadır. Bu araştırmada, belli başlı değer biçme yöntemlerini kullanarak Tokat İli Zile ilçesinde tarla arazilerinde kapitalizasyon oranı bölgedeki tarla arazilerinin sulanma durumlarına göre kapitalizasyon oranları ile bölge için ortalama olarak hesaplanmıştır. Yörede uygulanabilecek bulunmaya çalışılmıştır Yapılan bu ortalama kapitalizasyon oranı, tartılı ortalama kullanılarak %4,13 olarak tespit edilmiştir.

Kaynaklar Angın, N., 1995. “Tarım Arazilerinde İrtifak

Kamulaştırmalarına Yönelik Kıymet Takdiri ve Bir Örnek Olay”. Kooperatifçilik Dergisi, Sayı:110, Ankara

Aslan, İ., 2002. Tokat İli Artova İlçesi Tarla Arazilerinde Kapitalizasyon Faiz Oranının Tespiti Üzerine Bir Araştırma. GOÜ. Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi (Yayımlanmamış), Tokat.

Birinci, A., 2001. Erzurum ve Erzincan İllerinde Tarla Arazilerinde Kapitalizasyon Faiz Oranının Saptanması Üzerine Bir Araştırma. Ata.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Doktora Tezi (Yayımlanmamış), Erzurum.

Çiçek, A, Erkan, O. 1996. Tarım Ekonomisinde Araştırma ve Örnekleme Yöntemleri. GOÜ. Ziraat Fakültesi Yayınları No:12, Ders Notları Serisi No:6, Tokat.

Demircan, M., 1991. Adana İli Seyhan ve Yüreğir İlçeleri

Kamulaştırma Bölgesindeki Tarla Arazilerinin Kıymet Takdirinde Uygulanabilir Kapitalizasyon Faiz Oranının Tespiti Üzerine Bir Araştırma. Ç.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi (Yayımlanmamış), Adana.

Gülten, Ş., 1994. Kıymet Takdirinde Gelir ve Piyasa Değeri Yöntemi (Bilirkişilik). Ata.Ü. Ziraat Fakültesi Ders Notları No: 77, Erzurum.

Mülayim, Z.G., 2001. Tarımsal Değer Biçme (Genel-Özel-Yasal). Yetkin Yayınları, Ankara.

Özçelik, A., 1983. Kıymet Takdirinde Kullanılan Bazı Faktörlerin Çubuk Ovası Tarla Arazilerinde Saptanması. A.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi (Yayımlanmamış), Ankara.


Kuru Soğanda Üretim - Fiyat Etkileşimi

Gülistan Erdal1 Hilmi Erdal2

1- Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Ekonomisi Bölümü, 60240, Tokat 2- Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Tokat Meslek Yüksekokulu, Teknik Programlar Bölümü, 60240, Tokat

Özet: Bu çalışmada, Türkiye’de kuru soğan üretiminde, üretim miktarı - fiyat ilişkisi gecikmesi dağıtılmış modellerden Koyck modeli ile analiz edilmiştir. Çalışma 1975-2006 dönemini kapsamaktadır. Koyck modelini oluşturmak için kuru soğan üretim miktarı bağımlı değişken, kuru soğan fiyat serisi ve fiyat serisinin gecikmeli değerlerinden oluşan seriler açıklayıcı değişken olarak dikkate alınmıştır. Koyck modelinden elde edilen sonuçlarına göre, kuru soğan üretimi geriye doğru en fazla beş yılın fiyatından etkilendiği, kuru soğan fiyatlarında ortaya çıkan değişimin kuru soğan üretiminde önemli ve hissedilebilir düzeyde bir etkiye neden olması için gereken zamanın 1,19 yıl olduğu belirlenmiştir. Araştırmadaki diğer bir bulgu ise, incelenen dönem için, cari yılda kuru soğan fiyatlarındaki bir YTL’lik artış üretimi 1,076 ton artırırken, bir önceki dönemdeki fiyatlardaki bir YTL’lik artış kuru soğan üretimini 1,040 ton artırmaktadır. Kuru soğan fiyatlarının ikinci dönem gecikmeli değerlerindeki bir birimlik artış ise kuru soğan üretimini 1,021 ton artırmaktadır. Fiyatların gecikmeli değerlerindeki değişmenin üretim üzerinde pozitif etki yaptığı ancak bu etkinin giderek azaldığı tespit edilmiştir. Alım satımının serbest piyasa şartlarında gerçekleştiği kuru soğan üretiminde sürdürülebilir bir büyüme oluşması ve arzu edilen kazancın elde edebilmesi için planlı üretime geçilmelidir. Anahtar Kelimeler : Kuru soğan, Koyck modeli

The Interaction between Production and Prices for Dry Onion

Abstract: In this study, the relation between production level and prices in dry onion production is examined with the help of Koyck Model, one of the Distributed Lag Models. The study covers the period 1975-2006. To develop the Koyck Model, the production level of dry onion was considered as dependent variable and the price series consisting of dry onion prices and lagged price series are considered as explanatory variables. Based on the results of Koyck Model, it was determined that production was affected by maximum five years’ prices backwards, and for an effective impact of the change in dry onion prices on dry onion production, the mean lag was 1,19 years. The other finding of the study is that, for the examined period, one YTL increase in dry onion prices led to rise the production with 1,076 tons more in current year, in the previous period, one point rise in the prices raises the production 1,040 tons more. Also, one point rise in delayed values of dry onion prices in second period raises the production 1,021 tons more. It is determined that the change in delayed values of dry onion prices has a positive effect on production but this effect reduces gradually. A planned-production process should be executed for a sustainable growth and a more profitable process of dry onion production, which is traded in the conditions of open market. Keywords: Dry onion, Koyck model 1. Giriş

Tarımsal ürünlerde fiyat oluşumu tarım dışı ürün piyasalarından farklıdır. Örneğin, sanayi sektöründe işletmeciler marjinal maliyet marjinal gelir eşitliğinde fiyatları ve üretim düzeyini belirleyebilirken, tarım sektöründe üreticiler bunu çoğunlukla belirleyemezler (Çivi, 1977). Nitekim tarımsal ürünlerde fiyat oluşumu piyasada genellikle üreticilerin etkisi dışında gerçekleşmektedir. Diğer bir ifade ile, tarımsal ürün fiyatlarının oluşumunda, üreticilerin buna bağlı olarak da maliyetlerin etkisi oldukça kısıtlıdır. Üretici oluşan fiyatı bir veri olarak kabul etmek durumundadır. Çünkü bir yıla ilişkin tarımsal ürün fiyatını o yılın maliyetleri değil, toplam arzı ve talebi

belirlemektedir. Bununla beraber, kısa dönemde tarım ürünlerinin arzı hemen hiç değiştirilemediğinden, fiyat oluşumunda talep daha belirleyicidir.

Diğer taraftan tarımsal üretimin genel özelliği nedeniyle iklim koşullarından çok fazla etkilenmesi, hastalık ve zararlıların da etkisiyle ürün arzında yaşanan dalgalanmaları da beraberinde getirmektedir. Bu durumda ürünün bol olduğu yıllar fiyat düşük, ürünün az olduğu yıllar ise fiyat yüksek oluşmaktadır. Tüm bunların yanında, Türkiye’de üreticilerin eğitim düzeyi düşük olması, daha çok geleneksel anlamda üretim yapmaları ve işletmelerin küçük ölçekli olması nedeniyle iyi bir üretim planlaması yapamamaları, etkin pazarlama


38

organizasyonlarını oluşturamamaları gibi nedenler de fiyat belirsizliklerini artırmaktadır.

Sonuçta üretici üretim kararını, veri olarak kabul ettiği bir önceki üretim dönemindeki fiyatlara bakarak almaktadır. Bu olayın sürekli devam etmesi sonucu ortaya çıkan durum ekonomi literatüründe Örümcek Ağı Teoremi (Cobweb Teoremi) olarak yer almaktadır (Türkay,1996).

Tarımsal ürünlerin üretimindeki bu özellikler ya da farklılıklar, üretim miktarı- fiyat ilişkisi araştırmalarına sıkça konu olmaktadır.

Bu çalışmada üretim miktarı ve fiyat ilişkisini araştırmak için kuru soğan ürünü seçilmiştir. Bu ürün kendi geçmiş fiyat değerlerinden etkilenen, destekleme kapsamında olmayan, üreticinin kendi başına üretim kararı aldığı ve serbest piyasa koşullarının hakim olduğu piyasalarda pazarlanan bir üründür. Dolayısıyla kuru soğanın bu özellikleri nedeniyle üretim ve fiyatlarında dalgalanmalar görülmektedir.

Diğer taraftan kuru soğan ekonomi literatüründe örümcek ağı teoremini açıklamada sıkça örneği verilen bir üründür. Eğer kuru soğan üretimi yetersiz ise piyasada fiyatları yükselecek fakat bu yüksek fiyat gelecek yılki kuru soğan üretimini artıracaktır. Bu bakımdan, bugünkü kuru soğan talebi carî fiyatların bir fonksiyonu olduğu halde, arz miktarı bir önceki yıl fiyatının bir fonksiyonu olacaktır. Yani,

Yt = f ( Pt-1 )’dir. Denklem de, Yt : t dönemi kuru soğan arzını Pt-1: bir önceki dönem kuru soğan fiyatını

ifade eder. Bu durumda piyasa dengesi; D(Pt ) = S (Pt-1) eşitliğinde oluşacaktır. Örümcek ağı teoremi gereği kuru soğan

üretimi piyasa fiyatlarının gecikmeli değerlerinden etkilenmektedir. Nitekim bu çalışmada, Türkiye’de 1975-2006 döneminde kuru soğan arzı ve fiyatı arasında yapılan korelasyon analizinde, korelasyon katsayısı 0,92 olarak hesaplanmıştır. Korelasyon katsayısının bu denli yüksek bulunması, kuru soğan üretimi ile fiyatları arasında yeterli ve yüksek düzeyde bir ilgi olduğunu istatistiksel olarak da desteklemektedir.

Çalışmada kuru soğan üretim miktarı ve fiyat etkileşimini ortaya koymak için yaygın olarak kullanılan Koyck modeli (Koyck, 1954)

uygulanmıştır. Türkiye’de Koyck modeli kullanılarak tarımsal ürün – fiyat ilişkisini inceleyen çalışmalar yapılmıştır. Yurdakul (1998) tarafından yapılan çalışmada, 1985-1997 yılları arasında Pamuk üretimi ile Pamuk fiyatları arasındaki ilişki Koyck yaklaşımı ile incelenmiştir. Eraktan ve ark.(2004) tarafından yapılan bir çalışmada da doğrudan gelir desteği ve katma değer arasındaki ilişkinin incelenmesinde Koyck modeli kullanılmıştır. Dikmen (2005), tarafından yapılan çalışmada, 1982-2003 döneminde tütün üretimi ile fiyatı arasındaki ilişki Koyck modeli ile incelenmiştir. Erdal (2006), tarafından yapılan çalışmada 1975-2004 yılları arasında domates üretim miktarı ve domates fiyatları arasındaki ilişkisi Koyck modeli ile incelenmiştir.

Çalışma, tamamen serbest piyasa koşullarının hakim olduğu piyasalarda pazarlanan kuru soğan üretim miktarı - fiyat ilişkisini inceleyerek, üreticilerin fiyatlara karşı duyarlılıklarını ortaya koyması açısından önemli görülmektedir. Bu sayede bu ürüne yönelik olası bir üretim, fiyat ve pazarlama politikaları hazırlığında, etkin yöntemlerin ortaya konulabilmesi için yapılacak çalışmalara kaynak oluşturacağı düşünülmektedir.


Çalışmada kuru soğan üretim miktarı ve çiftçinin eline geçen fiyatlara ilişkin veriler Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK,2007) istatistik göstergelerden elde edilmiştir. Ürüne ait veriler yıllık zaman serisi olarak düzenlenmiş ve 1975-2006 dönemini kapsamaktadır.

Analiz aşamasında sağlıklı sonuçların elde edilebilmesi için üretim ve fiyat serilerin değişik formları test edilmiş ve en uygun form dikkate alınmıştır. Sonuçta analizler, logaritmik dönüşümü alınmış verilerle yapılmıştır.

Gecikmesi dağıtılmış modeller, ekonomik birimlerin (tüketici ve üretici vb.) davranışlarının uygun dinamik modellere dayandırarak analize imkan vermesi açısından ekonomi literatüründe önemli bir yere sahiptir. Gecikmesi dağıtılmış modeller, açıklayıcı değişkenin sadece bugünkü değerini değil, geçmiş yıllardaki değerlerini de kapsamaktadır (İşyar,1999). Gecikmesi dağıtılmış modellerden Koyck modeli, bağımsız değişken gecikmelerinin bağımlı değişkeni belirli bir ağırlıkta etkiledikleri ve söz konusu gecikme

G.ERDAL, H.ERDAL

39

ağırlıklarının da geometrik olarak azaldığı varsayımından hareketle, modeli indirgenmiş bir hale getirerek, regresyon denkleminin tahmin edilmesini sağlar (Koyck,1954, Erdal, 2006).

3. Türkiye’de Kuru Soğan

Dünyadaki hızlı nüfus artışı kuru soğan üretim miktarında da sürekli bir artış meydana getirmektedir. Nitekim 1990’lı yıllarda yaklaşık 35-40 milyon ton olan kuru soğan üretimi 2006 yılında yaklaşık 62 milyon ton civarına ulaşmıştır (FAO,2008). Türkiye kuru soğan üretiminde Hindistan ve ABD’den sonra üçüncü sırada yer almaktadır.

Dünya kuru soğan üretiminin 2006 yılı itibariyle %3’ü Türkiye tarafından gerçekleştirilmektedir. Yine 2006 yılı itibariyle Türkiye’de toplam 236 335 ha’lık yumru bitkiler alanının %28’i kuru soğan için

kullanılmış ve 2006 yılında 1,8 milyon ton kuru soğan üretimi gerçekleştirilmiştir (TUİK,2007).

Türkiye’de Doğu Anadolu Bölgesi hariç hemen her bölgede kuru soğan yetiştiriciliği yapılmakla beraber, yoğun olarak İç Anadolu, Akdeniz’in Doğusu, Orta Karadeniz ve Marmara Bölgesi’nde yapılmaktadır. Türkiye’de en fazla kuru soğan üretimi yapılan il toplam kuru soğan üretiminin %13’ünü sağlayan Amasya’dır. Amasya’nın üretiminin büyük bir kısmı Suluova yöresinde yapılmaktadır. Amasya’dan sonra diğer önemli iller Ankara-Polatlı (%12), ve Bursa-Karacabey’dir (%7)(Karahocagil,2003).

Türkiye’de kuru soğan verimi 2006 yılı itibariyle 2696,6 kg/da olup bu değer dünya ortalamasının (1845,1 kg/da) üzerindedir. Diğer taraftan 27 üyeli AB veriminden (2841,1kg/da) düşüktür (FAO, 2008). Türkiye’de kuru soğan verimi yıllar itibariyle artmıştır (Şekil 1).

0500

10001500200025003000

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

kg/d

a

Şekil 1. Türkiye’de yıllar itibariyle kuru soğan verimi

Kuru soğan dış ticaretine bakıldığında, 2005 yılı itibariyle Türkiye 109,12 ton kuru soğan ihracatı gerçekleştirilmiştir. İhracat yapılan ülkelerin başında Rusya, Suudi Arabistan ve Irak gelmektedir.

Kuru soğan serbest piyasa koşullarında pazarlanan ve fiyatları serbest piyasa koşullarında oluşan bir üründür. Kuru soğan için herhangi bir tarımsal destekleme politikası uygulanmamaktadır. Üretici kuru soğan

üretimini bir önceki üretim dönemindeki fiyatlardaki değişime göre belirlemektedir. Bu bağlamda kuru soğan fiyatları ve üretimi oldukça dalgalı bir yapı göstermektedir. Özellikle 1994 yılından sonra Türkiye’deki kuru soğan üretimindeki artış ve azalışlar daha sık yaşanmaya başlamıştır. Türkiye’de yıllar itibariyle kuru soğan üretim miktarı ve reel fiyat seyri Şekil 2’de verilmiştir.


38

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

2001

2003

2005

(ton)

0,05,010,015,020,025,030,035,040,045,050,0

(TL/kg)Üretim Miktarı Reel Fiyat

Şekil 2. Türkiye’de yıllar itibariyle kuru soğan üretim miktarı ve reel fiyat seyri 4. Araştırma Bulguları

Kuru soğan için gecikmesi dağıtılmış model Eşitlik (1)’de oluşturulmuştur.

Qt = α + β0 Pt + β1 Pt-1 + β2 Pt-2 + …..+ βk Pt-k + ut (1)

Modelde; Qt = t dönemindeki Kuru soğan üretimini (Ton) Pt = t dönemindeki Kuru soğan Fiyatını (YTL/kg) göstermektedir.

Koyck modelinin oluşturulabilmesi amacıyla kuru soğan fiyatı serisinin gecikmeli değerinin (gecikme uzunluğunun) belirlenmesi gerekmektedir. Gecikmesi dağıtılmış bir modelde gecikme uzunluğunu belirlemek için yaygın olarak Schwarz kriteri kullanılır. Schwarz değerini en küçük yapan değer tespit edilerek gecikme uzunluğu bulunur (Gujarati,2001). Bu aşamada dağıtılmış gecikmenin biçimi konusunda herhangi bir sınırlama koymadan, çok büyük bir k (gecikme uzunluğu) değeriyle başlanarak, bu süre kısaltıldığında modelin önemli bir bozulmaya uğrayıp uğramadığı gözlenir (Davidson ve Mackinnon, 1993).

Çalışmada farklı gecikme uzunluklarında belirlenen Schwarz değerleri Çizelge 1’de verilmiştir.

Çizelge 1- Schwarz kriterine göre gecikme uzunluğu değerleri

Gecikme Uzunluğu Schwarz Değeri k=1 5,65 k=2 8,64 k=3 10,96 k=4 14,40 k=5 10,80 k=6 11,26 k=7 12,94

Çizelge 1’den de görülebileceği gibi en

düşük Schwarz değeri 5 gecikme uzunluğunda elde edilmiştir. Buna göre kuru soğan fiyatlarının kuru soğan üretimine olan etkisi 5 yıldan sonra sıfır olmaktadır. Belirlenen gecikme uzunluğuna göre incelenen dönemde kuru soğan üretimi ile fiyatı arasındaki ilişki, (1) nolu Eşitlikteki model, en küçük kareler yöntemi (EKKY) ile tahmin edilmiştir. Model sonuçları Çizelge 2’de verilmiştir.

Çizelge 2. Kuru soğan için gecikmesi dağıtılmış model sonuçları

Qt = 13.465 + 0.098 Pt + 0.195 Pt-1 – 0.046 Pt-2– 0.034 Pt-3 – 0.082 Pt-4– 0.061 Pt-5 Gecikme Dönemleri

Sabit t t-1 t-2 t-3 t-4 t-5 Katsayı (β) 13.465 0.098 0.195 -0.046 -0.034 -0.082 -0.061 t- değeri 165,010 1,723 2,492 -0,572 -0,427 -1,070 -1,028 Önem düzeyi 0,000 0,100 0,021 0,573 0,673 0,297 0,316 R2 = 0,90 F = 29,12 p=0,000

G.ERDAL, H.ERDAL

39

Çizelge 2’deki sonuçlara göre, t dönemindeki ve 1 dönem önceki kuru soğan fiyatı, kuru soğan üretimini pozitif yönde etkilerken, 2. 3. 4. ve 5. dönem önceki kuru soğan fiyatları üretimi negatif yönde etkilemektedir. Modelde β0 ve β1,kısmi regresyon katsayıları istatistiki olarak %10 ve %5 düzeyde anlamlı (β2, β3, β4, β5, hariç) bulunmuştur. Model bütünü ile de istatistiki olarak anlamlıdır. Modelin çoklu belirleme katsayısı 0,90 bulunmuş olup, kuru soğan üretiminde meydana gelen değişmelerin %90’ının cari ve gecikmeli kuru soğan fiyatları tarafından açıklanmakta olduğunu göstermektedir.

Model bütünü ile istatistiki olarak anlamlıdır. Fakat gecikmesi dağıtılmış modelde fiyat değişkeninin gecikmeli değerleri kullanıldığı için çoklu bağlantı problemi oluşma

olasılığı çok yüksektir. Ayrıca yine gecikmeli değerlerin veri setinde ortaya çıkardığı gözlem kaybı tahmin değerlerinde tutarsızlık oluşturabilmektedir.

Bu tip sorunları giderebilmek amacıyla Koyck Modeli kullanılarak yeni tahminler yapılmıştır. Koyck Modeli Eşitlik (2)’deki gibi yazılabilir.

Qt = α + β0Pt + λQt-1 + ut (2)

Eşitlik (2)’de; Qt = t dönemindeki Kuru soğan üretimini, Pt = t dönemindeki Kuru soğan fiyatını, Qt-1 = t döneminden bir önceki dönemdeki

kuru soğan üretimini göstermektedir. Eşitlik (2) ile oluşturulmuş model

sonuçları Çizelge 3’de verilmiştir.

Çizelge 3. Kuru soğan koyck modeli sonuçları

Qt = 6.271 + 0.032 Pt + 0.544 Qt-1 Gecikme Dönemleri

Sabit Pt Qt-1 Katsayı (α) 6.271 (β) 0.032 (λ) 0.544 t- değeri 2,615 2,093 3,309 Önem düzeyi 0,008 0,045 0,002 R2 = 0,88 F = 104,06 p=0,000 Ortalama Gecikme Sayısı λ / 1 ( 1- λ ) = 0,544 /1 ( 1 - 0,544 ) = 1,19

Çizelge 3’de sonuçları verilen Koyck

modeli bütünü ile istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur. Model sonuçlarına göre, kuru soğan fiyatındaki 1 YTL’lik artış kuru soğan üretimini 1,076 (log 0,032) ton artırırken, bir dönem önceki kuru soğan üretimindeki 1 tonluk artış kuru soğan üretimini 3,499(log 0,544) ton artırmaktadır.

Ortalama gecikme sayısına göre, kuru soğan fiyatlarında ortaya çıkan değişimin kuru soğan üretiminde önemli ve hissedilebilir düzeyde bir etkiye neden olması için gereken zaman 1,19 yıldır. Bu sonuç, kuru soğan üreticilerin fiyatlara karşı çok önemli düzeyde duyarlı olduklarını göstermektedir.

Koyck modelinden hareketle, (1) nolu eşitliğe aşağıdaki şekilde ulaşılabilmektedir.

Koyck modeli yeniden yazıldığında;

Qt = α + β0 Pt + λ Qt-1 + ut ve βk = λk β0 0 < λ < 1 olduğundan, (1) nolu eşitliğe

ulaşmak için aşağıdaki hesaplamalar yapılır. βk = λk β0 β0 = λ0 β0 = (0,544)0 (0,032) = 0,032 β1 = λ1 β0 = (0,544)1 (0,032) = 0,017 β2 = λ2 β0 = (0,544)2 (0,032) = 0,009 β3 = λ3 β0 = (0,544)3 (0,032) = 0,005 β4 = λ4 β0 = (0,544)4 (0,032) = 0,003 β5 = λ5 β0 = (0,544)5 (0,032) = 0,002 α0 = α / ( 1- λ ) = 6,271 / ( 1- 0,544) = 13,752 Elde edilen bu bulgularla, Koyck

modelinden türetilmiş regresyon denklemi yeniden yazıldığında aşağıdaki Eşitlik (3) elde edilir:


38

Qt = α0 + β0 Pt + β1 Pt-1 + β2 Pt-2 + β3 Pt-3 + β4 Pt-4 + β5 Pt-5 + ut

Qt =13,752 + 0,032 Pt + 0,017 Pt-1 + 0,009 Pt-2 + 0,005 Pt-3 + 0,003 Pt-4 + 0,002 Pt-5 (3) Koyck modelinden türetilmiş gecikmesi

dağıtılmış bir modeli gösteren (3) nolu eşitlikte, λ katsayısının 0 < λ < 1 olması nedeniyle, gecikmeli kuru soğan fiyatlarının, kuru soğan üretimi üzerinde giderek azalan bir etkiye sahip olduğu ifade edilebilir. Gecikmeli fiyatlara ait parametrelerin giderek azalan bir etki ortaya çıkarması λ katsayısının modelde sınırlandıran bir etki ortaya çıkarmasından kaynaklanmaktadır.

(3) nolu regresyon eşitliğinden hareketle, cari yılda kuru soğan fiyatlarındaki 1 birimlik artış üretimi 1,076 (log 0,032) ton artırırken, bir önceki dönemdeki fiyatlardaki bir birimlik değişme kuru soğan üretimini 1,040(log 0.017) ton artırmaktadır. İki dönem gecikmeli fiyatlardaki bir birimlik değişme de, kuru soğan üretimini 1,021 (log 0,009) ton artırmaktadır. Üç dönem, dört dönem ve beş dönem gecikmeli fiyatlardaki bir birimlik değişme ise üretimi sırasıyla, 1,012 ton(log 0,005), 1,007 ton (log 0,003) ve 1,005 ton (log 0,002) artırmaktadır. Fiyatların gecikmeli değerlerindeki değişme üretim üzerinde pozitif etki yapmakla beraber bu etki giderek azalan bir seyir ortaya koymaktadır.


Bu çalışmada, kuru soğan üretim miktarı ile fiyatları arasındaki ilişki gecikmesi dağıtılmış modellerden Koyck modeli kullanılarak analiz edilmiştir. Modelde kuru soğan üretimi bağımlı değişken, kuru soğan fiyatı ve kuru soğan fiyatının gecikmeli değerleri açıklayıcı değişken olarak dikkate alınmıştır. Araştırma, 1975-2006 dönemini kapsayan zaman serisi verileri ile yapılmıştır.

İncelenen dönem için kuru soğan üretim miktarı ile fiyatları arasında %92 olarak tespit edilen korelasyon ilişkisi, kuru soğan üretimi ve fiyatı arasında çok yüksek bir etkileşim olduğunu istatistiksel olarak göstermiştir. Üretim miktarı ve fiyat arasındaki bu yüksek korelasyon ilişkisi, kuru soğanın üretim-fiyat ilişkisini açıklamada Koyck modeline uygun bir ürün olduğunu göstermektedir.

Modelde bilinmeyen parametrelerin tahmini için önce gecikme uzunluğu belirlenmiştir. Schwarz kriterine göre gecikme

uzunluğu 5 olarak bulunmuştur. Bu sonuç, kuru soğan üretiminin geriye doğru en fazla beş yılın fiyatından etkilendiğini göstermektedir.

Koyck modeli sonuçlarına göre, kuru soğan fiyatlarında ortaya çıkan değişimin kuru soğan üretiminde önemli ve hissedilebilir düzeyde bir etkiye neden olması için gereken zamanın 1,19 yıl olduğu belirlenmiştir. Diğer taraftan incelenen dönem için, cari yılda kuru soğan fiyatlarındaki bir birimlik artış, üretimi 1,076 ton artırırken, bir önceki dönemdeki fiyatlardaki bir birimlik artış kuru soğan üretimini 1,040 ton artırdığı ve fiyatların her gecikmeli değeri üretim miktarında giderek azalan bir etki yaptığı tespit edilmiştir.

Sonuç itibariyle, serbest piyasada oluşan kuru soğan fiyatlarının kuru soğan üretim alanlarını dolayısıyla üretim miktarını belirlemede etkisi oldukça çabuk ve fazladır. Türkiye’de herhangi bir tarımsal destekleme programında yer almayan kuru soğanın etkin bir pazarlama yapısı içerisinde olmadığı da bilinmektedir.

Diğer taraftan Türkiye şartlarında ürün ihtisas borsalarının gelişmemiş olması, ticaret borsalarında da kuru soğanı, tescil işleminin yapılmasından ileriye götürememektedir. Dolayısıyla kuru soğan fiyatlarında oluşacak risk ve belirsizliklere karşı üretici korunamamaktadır. Bu durumda üretici üretim kararını etkin bir üretim planlamasının çok dışında yalnızca piyasada oluşan fiyatlardaki artış ya da azalışa bakarak almaktadır. Bu sebeple fiyatlardaki dalgalanmalar üretim miktarına da yansımaktadır.

Üreticilerin kuru soğan üretiminden elde edeceği karı artırabilmeleri açısından, öncelikle güçlü üretici birliklerinin kurulmasının şart olduğu ifade edilebilir. Üretici birliklerinin oluşmasında ise devlet teşvikine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu bağlamda, oluşturulacak üretici birlikleri kanalıyla kuru soğanda üretim planlamasının yapılması ve etkin pazarlama organizasyonlarının gerçekleştirilmesi önemli görülmektedir.

Sonuçta, kuru soğan uluslararası tarım piyasalarında önemli bir ticaret aracı olarak katma değeri yüksek bir ürün haline gelebilir.

G.ERDAL, H.ERDAL

39

Kaynaklar Çivi, H., 1977, Tarımsal ürünlerde Taban Fiyatları ve

Türkiye’de Taban Fiyat Politikası, Atatürk Üniversitesi Yayınları, No: 485, İF: 59, AS.42, Atatürk Üniversitesi Basım Evi Erzurum.

Davidson, R., Mackinnon, J.,G., 1993, Estimation and Inference in Econometrics, New York, Oxford University Pres, ISBN 0-19-506011-3, pp: 675-676.

Dikmen, N., 2005, “Koyck-Almon Yaklaşımı İle Tütün Üretimi ve Fiyat İlişkisi”, VII. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, 26-27 Mayıs 2005,İstanbul Üniversitesi. http://www.ekonometridernegi.org/bildiriler/o16s1.pdf , erişim tarihi : Ağustos 2006.

Eraktan, G., Abay, C., Miran, B., Olhan, E., 2004, Türkiye’de Tarımın Teşvikinde Doğrudan Gelir Desteği Sistemi ve Sonuçları, İstanbul Ticaret Odası Yayınları, Yayın No: 2004-53, sh: 68-71, İstanbul.

Erdal, G., 2006, Tarımsal Ürünlerde Üretim-Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İl Analizi (Domates Örneği), Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Dergisi, Cilt 23, Sayı 2, Tokat, Sh. 17-24.

FAO, 2008, Statistical database of food and agriculture organization of the United Nations, http://faostat.fao.org/faostat/. erişim tarihi : Nisan 2008.

Gujarati, D.N., 2001, Temel Ekonometri, (Çevirenler:

Ümit Şenesen, Gülay Günlük Şenesen) Literatür Yayınları No:33, İstanbul.

İşyar, Y., 1999, Ekonometrik Modeller, Uludağ Üniversitesi Güçlendirme Vakfı Yayınları, Yayın No: 141, Bursa.

Karahocagil, P., 2003, Kuru Soğan, Tarımsal Ekonomi Araştırma Enstitüsü, T.E.A.E-Bakış, Sayı:4, Nüsha:9, Ankara.

Koyck, L.,M., 1954, Distributed Lags and Investment Analysis, North Holland Publishing Company, Amsterdam, pp: 21-50.

TUİK, 2007. İstatistik Göstergeler 1923-2006, Türkiye İstatistik Kurumu Yayını, ISBN: 978-975-19-4184-8, Ankara.

Türkay, O., 1996, Mikroiktisat Teorosi, İmaj Yayıncılık, Yayın No:29, Ankara.

Yurdakul, F., 1998, “Pamuk Üretimi İle Pamuk Fiyatı Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi:Koyck-Almon Yaklaşımı”, Çukurova Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 8, Sayı 1, Adana.


Türkiye’de Tarımsal Desteklemeler Kapsamında Prim Sistemi Uygulamalarının Etkileri

Gülistan Erdal1 Hilmi Erdal2

1- Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Ekonomisi Bölümü, 60240, Tokat 2- Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Tokat Meslek Yüksekokulu, Teknik Programlar Bölümü, 60240, Tokat

Özet: Bu araştırmada, Türkiye’de tarımsal desteklemeler kapsamında prim ödemelerinin pamuk, ayçiçeği, soya, kanola, mısır ve aspir ürünleri üzerindeki etkisi incelenmiştir. Çalışma 1980-2006 dönemini kapsamaktadır. Farklı yıllarda prim ödenmesine başlanan bu ürünlerin üretim alanı, fiyatları ve destekleme prim ödemeleri arasındaki ilişkiyi test etmek için Granger nedensellik testi kullanılmıştır. Granger nedensellik testi sonuçlarına göre, pamuk, ayçiçeği ve soya ürünlerinde üretim alanları ve prim ödemeleri arasında nedensellik ilişkisi bulunamazken, kanola üretim alanı ve prim ödemesi arasında tek yönlü, mısır üretim alanı ve prim ödemesi arasında ise çift yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. Diğer taraftan ayçiçeği, soya, kanola ve aspir üretim alanları ve ürün fiyatları arasında ürün fiyatlarından üretim alanlarına doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi bulunmuştur. Diğer bir ifadeyle bu ürünlerin üretim alanlarının artmasında çiftçinin eline geçen fiyatların önemli düzeyde etkisinin olduğu söylenebilir. Son olarak soya ve kanola ürünlerinde prim ödemeleri ve ürün fiyatları arasında çift yönlü, ayçiçeği ürününde prim ödemesi ve fiyatı arasında tek yönlü bir nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Bu ürünlere yapılan prim ödemelerinin üreticileri piyasa fiyatlarına karşı korumada etkili olduğu tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Prim Ödemeleri, Granger Nedensellik Testi

The Effects of Premium Payment in Turkey Agricultural Supports System

Abstract: This study was carried out to determine the effects of premium payment on cotton, sun flower, soybean, canola, aspire and maize productions in Turkey. This research was carried between 1980-2006 periods. Granger causality test was used to determine the relationship among production area, product prices and premium payment given in different years for these agricultural products. According to Granger causality test results, there was no relationship between production areas and premium payment for cotton, sun flower and soybean products. On the other hand, while there was unidirectional relation between canola production area and canola premium payment, bidirectional relation was found between maize production area and maize premium payment. In addition, unidirectional causality was found from product prices to production areas between production areas and product prices of sun flower, soybean, canola and aspire. It means that, price received by farmers increased importantly the production area of these products. As a conclusion, bidirectional causality was found between soybean and canola premium payment and product price, while unidirectional causality was found sun flower premium payment and sunflower price. It was exploded that these premium payments can protect farmers against downside risks sourced by market prices. Keywords: Premium payment, Granger causality test. 1. Giriş

Tarım sektörü, insanların beslenme ihtiyacını karşılayan ve tüm dünya ülkeleri için önemini koruyan bir sektördür. Bunun yanı sıra ülkelerin ekonomilerine, dış ticaretlerine, istihdamına yaptığı olumlu katkılarından dolayı sürdürülebilirliği sağlanması gereken bir sektör konumundadır. Ancak tarımsal üretim, doğası gereği önemli ölçüde risk ve belirsizliklerle karşı karşıyadır. Bu durum sektörde üretim ve fiyatlarda teknik ve mali risklerin yoğun olarak yaşanmasına neden olmaktadır. Diğer yandan tarımsal ürünlerin arz ve talep esnekliklerinin düşük olması, üretim periyodunun tarım dışı ürünlere göre daha uzun olması, sermaye devir oranının düşüklüğü ve tarımsal piyasaların

dağınık bir yapı göstermesi bu sektörde faaliyet gösteren tarım işletmelerinin sürdürülebilir tarımsal üretimi gerçekleştirme yönünde desteklenmesini zorunlu hale getirmektedir. Nitekim günümüzde gelişmiş, gelişmekte olan ve gelişmemiş tüm ülkelerde farklı ölçeklerde, tarım sektörü üretim-tüketim zinciri içerisinde desteklenmektedir.

Türkiye’de tarım işletmeleri küçük ölçekli işletmelerdir. İşletmelerde üretim planlaması kavramı yeterince geliştirilememiştir. Tarımsal ürün piyasaları yeterince organize olamamışlardır. İşletmelerde sermaye birikimi yetersiz ve yatırımlar oldukça azdır. Tüm bunlara karşın ülke nüfusu sürekli olarak artmakta ve tarımsal ürün ihtiyacı artarak


42

süregelmektedir. Bu ve benzeri nedenlerle Türkiye’de tarım sektörünün desteklenmesi ve teşvik edilmesi gerekmektedir (DPT,2000).

Türkiye’de devletin tarım sektörüne yönelik destekleme politikaları başlangıçta taban fiyat belirlenerek destekleme alımlarında bulunulması şeklinde uygulanmıştır. Daha sonraki yıllarda destekleme politikaları çeşitlendirilmiş, doğrudan gelir desteği, destekleme prim ödemesi (fark ödemesi) desteği, hayvancılığı geliştirme teşvikleri, girdi desteklemeleri, düşük faizli kredi desteği ve belirli ürünlerde üretim alanlarını sınırlandırarak alternatif ürünler yetiştirilmesine yönelik tazminat ödemeleri uygulamaları gibi politikalar ve uygulamalar hayata geçirilmiştir.

Türkiye’de 2006 yılı itibariyle, toplam tarımsal destekleme ödemeleri içerisinde %54,8 ile Doğrudan Gelir Desteği ilk sırada yer alırken, %19,5’lik payla Prim Desteği ödemeleri ikinci sırada yer almıştır. Bunu %13,5 ile hayvancılık destek ödemeleri ve %6,5 ile hububat primi ödemeleri ve diğer destekleme ödemeleri takip etmiştir (TOBB,2006).

Fark ödemesi desteği olarak da isimlendirilen prim sistemi uygulamasının temel amacı, arz açığı olan ürünleri yetiştiren işletmeleri desteklemektir(DPT, 2007). Prim uygulamasında ilgili ürünün hedef fiyatı (Üreticinin eline geçmesi hedeflenen fiyat, üretim ve pazarlama maliyetlerini içerir) ile piyasa fiyatı arasındaki fark üreticiye destekleme primi olarak ödenmektedir.

Tarımsal destekleme politikalarından temel beklenti, seçilen politika araçlarının rasyonel kullanımı ve hedeflenen amaçların etkin bir şekilde gerçekleştirilmesidir. Bu bağlamda uygulanan politika araçları ve kaynak aktarımı

sonucunda belirlenen amaçlara ne ölçüde yaklaşılabildiği ve bu politika araçlarının etkisinin ne ölçüde olduğunun bilinmesi önemli görülmektedir.

Üreticiler üretim kararlarını verirlerken, bir önceki üretim döneminde oluşan ürün fiyatlarından önemli ölçüde etkilenmektedirler. Diğer yandan piyasada oluşan ürün fiyatı ile üretim maliyetleri arasındaki farkı gidermeye yönelik destekleme prim ödemesinin de üretim kararlarında etkili olacağı düşünülmektedir. Bu çalışma ile önemli ölçüde arz açığı bulunan ürünlerin üretim alanları ile fiyatları ve destekleme prim ödemeleri arasındaki ilişkinin analiz edilmesi uygulanan bu politika aracının etkinliğinin belirlenmesi açısından önemlidir.

Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye’de tarımsal destekleme politikaları kapsamında yer alan ürünlerden kütlü pamuk, yağlık ayçiçeği, soya fasulyesi, kanola, dane mısır ve aspir ürünlerin üretim alanları, fiyatları ve destekleme prim ödemeleri arasında ne tür bir ilişkinin oluştuğunu analiz etmektir.


Bu araştırmada, destekleme prim ödemesi kapsamında yer alan, kütlü pamuk, yağlık ayçiçeği, soya fasulyesi, kanola, dane mısır ve aspir ürünlerine ait üretim alanları, fiyatları ve destekleme prim ödemelerine ait veriler, Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK), FAO ve Tarım ve Köy İşleri Bakanlığı web sayfalarındaki kayıtlardan sağlanmıştır. Bu değişkenlere ait veriler 1980-2006 dönemi için yıllık seriler şeklinde oluşturularak analize hazır hale getirilmişlerdir.

Araştırmada ekonometrik analizler için kullanılan verilere ait bilgiler Çizelge 1’de gösterilmiştir.

Çizelge 1. Araştırmada kullanılan verilere ait bilgiler

Ürünler Üretim Alanı Fiyat Destekleme Prim Ödemesi Özelliği Seri Adı Özelliği Seri Adı Özelliği Seri Adı

Pamuk Normal Seri PEA Bir önceki yılın Reel Fiyatı PRF Dummy Değişken

1980-1997=0, 1998-2006=1 PD

Ayçiçeği 1. Farkı Alınmış Seri AEA Bir önceki yılın

Reel Fiyatı ARF Dummy Değişken 1980-1999=0, 2000-2006=1 AD

Soya Logaritmik Seri SEA Bir önceki yılın

Cari Fiyatı SCF Dummy Değişken 1980-2000=0, 2001-2006=1 SD

Kanola 1. Farkı Alınmış Seri KEA Bir önceki yılın

Cari Fiyatı KCF Dummy Değişken 1980-2001=0, 2002-2006=1 KD

Mısır 1. Farkı Alınmış Seri MEA Bir önceki yılın

Reel Fiyatı MRF Dummy Değişken 1980-2003=0, 2004-2006=1 MD

Aspir Normal Seri ASEA Bir önceki yılın

Reel Fiyatı ASRF Dummy Değişken1

1980-2005=0, 2006=1 ASD

G.ERDAL, H.ERDAL

43

Çalışmada, destekleme prim ödemesi kapsamında yer alan ürünlerin üretim alanı, fiyatı ve destekleme prim ödemesi arasındaki ilişkiyi analiz etmek için Granger nedensellik testi (Granger, 1969) uygulanmıştır. Granger nedensellik testi iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü belirlemek için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemin ön koşulu, değişkenlere ait oluşturulan serilerin ortalama ve varyanslarının zaman içerisinde değişme göstermemesi diğer bir ifadeyle serilerin durağan olmasıdır. Çünkü değişkenlere ait oluşturulan zaman serilerinde aynı yönlü değişimler ve genel eğilimler iki seri arasında güçlü bir ilişkiyi ortaya koyabilmektedir. Ancak bu serilerin ortalama ve varyansları zaman içerisinde değişim gösteriyorsa bu takdirde iki seri arasındaki gerçek ilişkiyi yakalamak mümkün olamamaktadır. Bu nedenle Granger nedensellik testinde değişkenlere ait serilerin durağan hale getirilmesi gerekmektedir. Durağan olmayan serilerin durağan hale dönüştürülmesi için serilerin birinci farkı (diferansiyeli) alınmakta ve nedensellik ilişkisi diferansiyeli alınan seri ile incelenmektedir(Engel ve Granger, 1987).

Serilerin durağanlığını belirlemek için kullanılan en yaygın yöntem, Genişletilmiş Dickey Fuller Birim Kök Testi (ADF)’ dir (Erdal ve ark., 2006a).

ADF birim kök testinde denklem (1) tahmin edilmekte ve α (α=ρ-1) parametresinin istatistiki olarak sıfırdan farklı olup olmadığı test edilmektedir. α parametresi sıfırdan farklı ise yada istatistiki olarak anlamlı ise, serinin düzeyde durağan olduğu kabul edilmektedir (Dickey ve Fuller, 1981).

k

itititt t

1110 (1)

(1) nolu eşitlikte ; ΔYt = Yt – Yt-1, βo = sabit terimi, t = deterministik trendi, k = gecikme uzunluğunu, εt = stokastik hata terimini ifade etmektedir.

Araştırmada incelenen altı ürüne ait üretim alanı, fiyat ve destekleme prim ödemesi serilerinin ayrı ayrı durağanlığını ölçmek için ADF birim kök testi kullanılmıştır. ADF birim kök testinde α parametresinin istatistiki olarak anlamlılık düzeyinin belirlenmesinde Mac

Kinnon kritik değerleri esas alınmıştır (MacKinnon, 1996).

Değişkenlere ait serilerin gecikme uzunluğunun belirlenmesinde minimum Akaike Bilgi Kriteri (AIC) kullanılmıştır.

Granger nedensellik testi, incelenen iki serinin t dönemindeki değerinin, serilerin geçmiş değerleri ile açıklama gücünü ortaya koymakta ve geçmişe doğru ne kadar süre geriye gidileceğini belirlemektedir.

Granger nedensellik testinde X ve Y serileri için eşitlik (2) ve (3) oluşturulmaktadır.

n

it

n

iitiitit

1 10 (2)

m

it

m

iitiitit u

1 10 (3)

Eşitlik (2) ve (3)’de α, β, χ ve δ, parametreleri; n ve m gecikme uzunluklarını; εt ve ut, bağımsız, sıfır ortalamalı ve sabit varyanslı hata terimlerini ifade etmektedir.

Daha sonraki aşamada eşitlik (2) ve (3)’deki bağımsız değişkenlere ait kısmi regresyon katsayılarının sıfıra eşit olup olmadığı test edilmektedir. Örneğin (2) nolu eşitlikte βi katsayıları istatistiki olarak belirli bir anlamlılık düzeyinde sıfırdan farklı ise, X’in Y’nin Granger nedeni olduğuna karar verilmektedir. Benzer şekilde (3) nolu eşitlikte katsayıları istatistiksel olarak belirli bir anlamlılık düzeyinde sıfırdan farklı ise, bu durumda da Y’nin X’in Granger nedeni olduğu ifade edilmektedir. Diğer yandan bu iki eşitlikte yer alan βi ve δi katsayılarının birlikte istatistiki olarak belirli bir anlamlılık düzeyinde sıfırdan farklı bulunması, incelenen iki değişken arasında çift yönlü (iki yönlü) (karşılıklı) bir nedensellik ilişkisi bulunduğunu göstermektedir. Sadece (2) nolu eşitlikteki βi katsayıları istatistiki olarak belirli bir anlamlılık düzeyinde sıfırdan farklı ise, bu durumda X’den Y’ ye doğru tek yönlü bir nedensellik olduğu, sadece (3) nolu eşitlikteki δi katsayıları istatistiki olarak belirli bir anlamlılık düzeyinde sıfırdan farklı bulunmuş ise, bu durumda da Y’den X’e doğru tek yönlü bir nedensellik olduğu ifade edilmektedir. Son olarak da, eğer hem βi ve hem de δi katsayıları istatistiki olarak belirli bir anlamlılık düzeyinde sıfırdan farklı değil ise bu durumda iki değişken


44

arasında nedensellik ilişkisi olmadığı sonucuna varılmaktadır.

Araştırmada yapılan test ve analizlerde Eviews 5 istatistik paket programından yararlanılmıştır. 3. Türkiye’de Destekleme Prim Ödemeleri Uygulaması

Türkiye’de destekleme prim ödemesi uygulaması, fark ödemesi adı altında günümüzde 5488 Sayılı Tarım Kanunun 9. maddesine dayandırılarak yürütülmektedir. Bu destekleme aracı ile üreticilere üretim maliyetleri ile iç ve dış fiyatlar dikkate alınarak fark ödemesi desteklemesi yapılmaktadır. Destekleme prim ödemesi desteği öncelikle arz açığı olan ürünleri kapsamaktadır(Tarım Kanunu, 2006). Destekleme prim ödemesi uygulaması, üreticiyi desteklemenin yanı sıra, sanayiciye dünya fiyatlarından hammadde sağlamaya yardımcı olduğu ve bütçeye daha az yük getirdiği gerekçesiyle bir çok ülkede yaygın olarak uygulanmaktadır (Gökdemir, 2004). Türkiye’de destekleme prim ödemesi özellikle arz açığı söz konusu olan yağ bitkileri ile endüstri bitkileri gibi sanayi ürünlerine uygulanmaktadır.

Destekleme prim ödemesi desteğinin hangi ürünlere uygulanacağı, Bakanlar Kurulu kararı ile belirlenmektedir. Bakanlar Kurulu Kararı ile belirlenen ürünlere verilecek prim miktarları Tarımsal Destekleme ve Yönlendirme Kurulunca kararlaştırılmakta, Tarım ve Köy İşleri Bakanlığınca çıkartılan Tebliğler ile uygulamaya konulmaktadır.

Türkiye’de destekleme prim ödemesi uygulaması 1993 yılında Kütlü Pamuk üreticilerine yapılan destekleme ödemeleri ile başlamıştır. Ancak uygulama sağlıklı kayıt

sisteminin olmamasından kaynaklanan sorunlar nedeniyle bir yıl sürmüştür. Destekleme prim ödemesi uygulamasına 1998 yılında tekrar başlanmış ve günümüze kadar kapsamı genişletilerek devam etmiştir.

Türkiye’de 2007 yılı itibariyle, 2007/12415 sayılı Bakanlar Kurulu Kararı ile, 2007-2011 yıllarında Kütlü pamuk, yağlık ayçiçeği, soya fasulyesi, kanola, dane mısır, aspir ve zeytinyağı üreten üreticilere Tarım ve Köy İşleri Bakanlığı’nca çıkarılan 2008/14 nolu tebliğ ile destekleme prim ödemesi yapılacaktır. Diğer yandan 2007/26615 sayılı Bakanlar Kurulu Kararı ile Yaş Çay üreticilerine 2007 yılında kilogram başına 9 Yeni Kuruş olarak destekleme primi ödemesi sözkonusudur. Ayrıca, 2007/12434 sayılı Bakanlar Kurulu Kararı ile hububat üreticilerine 2007 yılında destekleme primi ödemesi yapılması için karar alınmıştır. Bu ödeme buğday, arpa, çavdar, yulaf ve çeltik ürünlerini kapsamaktadır (TKB,2008).

Türkiye’de destekleme prim ödemelerinin, üretim miktarı ve ekim alanlarında istenen artışı sağlamadığı, buna karşılık üretim miktarının belirli düzeyde tutulmasında, üretimin kayıt altına alınmasında ve üreticilerin gelir seviyelerinin korunmasında etkili olduğu belirtilmektedir (Abay ve ark., 2004). Bununla birlikte, 2006-2010 Tarım Stratejileri Belgesinde, gelecek yıllarda da, özellikle arz açığı yaşanan ürünlerde üretiminin yönlendirilmesinde destekleme prim sisteminin teşvik aracı olarak devam edeceği öngörülmektedir.

Türkiye’de 2002-2007 yılları arasında çalışmada ele alınan ürünlere yapılan destekleme prim ödemesi destek miktarları Çizelge 2’de görülmektedir.

Çizelge 2. İncelenen ürünlere ait 2002-2007 yılları arasında destekleme prim ödemesi miktarları (ykrş/kg)

Ürünler Yıllar 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Kütlü Pamuk 8,5 9,0 19,0 26,6 29,0 29,0 Kütlü Pamuk * 9,35 9,9 22,8 32,0 34,8 34,8 Ayçiçeği 8,5 11,0 13,5 17,5 20,0 20,0 Soya 10,0 11,5 14,0 20,0 22,0 22,0 Soya * - 12,65 16,8 24,0 26,4 26,4 Kanola 9,0 12,0 13,0 20,0 22,0 22,0 Dane mısır - - 2,5 5,0 6,7 2,0 Aspir - - - - 22,0 22,0

*Sertifikalı tohumluk kullanılması halinde Kaynak: http://www.tugem.gov.tr/tugemweb/destekler.html

G.ERDAL, H.ERDAL

45

Türkiye’de 2002-2007 yılları arasında en fazla destekleme prim ödemesi sertifikalı kütlü pamuk için verilmiştir. En düşük prim ödemesi yapılan ürün ise dane mısır’dır.

Pamuk’ta destekleme prim ödemesi, pamuk üreticilerinin eline geçmesi gereken hedef fiyatı ile dünya fiyatlarını yansıtan İzmir Ticaret Borsası Ege Standart 1 pamuğu fiyatları arasındaki farkın ödenmesi şeklinde uygulanmaktadır(TKB, 2006). Türkiye’de pamuk için verilen destekleme prim ödemesi 2007 yılında 2002 yılına göre % 341 oranında artış göstermiştir.

Ayçiçeği Türkiye’nin hemen her bölgesinde yetiştirilebilen ve tanelerinde yüksek oranda yağ bulunduran ekim alanı ve yağ üretimi bakımından yağ bitkileri içerisinde ilk sırada yer alan önemli bir yağ bitkisidir (Kolsarıcı, ve ark., 2006). Ancak son 15-20 yıl dikkate alındığında, ayçiçeği fiyatlarının alternatif ürün olan buğday fiyatlarına göre önemli oranda geri kaldığı, ayçiçeği fiyatları ile girdi fiyatları karşılaştırıldığında birim ayçiçeği miktarı ile satın alınan girdi miktarlarında önemli düşüşler yaşandığı ifade edilmektedir. Türkiye’nin yağlı tohumlar tüketiminde önemli oranda dışa bağımlı olması ve bu nedenle ayçiçeği üretiminde açığın giderilmesi ve üretimde devamlılığın sağlanması açısından destekleme prim ödemesi gerekli görülmektedir. Ayçiçeğinde destekleme prim ödemesi, üreticinin eline geçmesi gereken fiyat ile uluslararası borsa olarak kabul edilen Rotterdam’da aynı dönemde oluşan fiyat arasındaki farkının üreticilere prim olarak ödenmesi şeklinde yapılması esas kabul edilmiştir (TKB, 2006).

Ayçiçeği’nde destekleme prim ödemesine ilk olarak 2000 yılında başlanmış olup, yıllar itibariyle artarak devam etmiştir. 2007 yılında 2002 yılına göre destekleme prim ödemesi % 235 oranında artış göstermiştir (Çizelge 2). Türkiye’de ayçiçeğindeki talep fazlasını karşılayabilmek için yapılan ithalat hala önemli düzeylerdedir.

Bir diğer önemli yağ bitkisi olan soya, aynı zamanda yem bitkisi olarak da kullanılan bir üründür. Türkiye’de Soya üretim alanları ve üretim miktarları yıllar itibariyle azalan bir trend göstermiştir. 1990’lı yıllarda ortalama 150 000 ton olan üretim 2006 yılına gelindiğinde 50 000 ton civarına gerilemiştir. Soya ürününe destekleme prim ödemesine ilk

olarak 2001 yılında başlanmıştır. Destekleme prim ödemesinde, üreticinin eline geçmesi gereken fiyat ile uluslararası borsalarda oluşan fiyatlar arasındaki farkın ödenmesi esas alınmaktadır (TKB, 2006). Soya önemli düzeyde arz açığı olan ithalatı yapılan bir üründür.

Türkiye’ye 1960’lı yıllarda getirilen Kanola, Trakya bölgesinde yaygın olarak yetiştirilmeye başlanmıştır. 1979 yılında kanola yağında insan, küspesinde hayvan sağlığına zararlı maddeler bulunduğu gerekçesiyle yetiştirilmesi yasaklanmıştır. Daha sonraki yıllarda dünyada insan ve hayvan sağlığına zararsız kaliteli tohumlar üretilse de Türkiye’de üretimi çok fazla yaygınlaştırılamamıştır. Türkiye’de kanola üretim alanları ve üretim miktarları yıllar itibariyle dalgalanmalar göstermektedir. Bunun temelinde kanolanın pazarlama aşamasında yaşanan sıkıntılar olduğu ifade edilebilir. Ancak günümüzde artan petrol fiyatları, özellikle petrolde dışa bağımlı olan ülkeleri alternatif enerji kaynaklarını aramaya yönlendirmiştir. Biyoyakıt olarak isimlendirilen bu alternatif enerji yakıtların günümüzde en yaygın olanları biyodizel (biyomotorin) ve biyoetanol (biyobenzin)’ dür (Erdal ve ark., 2006b). Bunlardan, biyodizel’in temel hammaddesi kanola’dır. Dünya biyodizel üretiminin yaklaşık %84’ü kanoladan karşılanırken %13’ü ayçiçeğinden, %3’ü ise soya, aspir vb. yağ bitkilerinden, hayvansal yağlardan ve atık yağlardan karşılanmaktadır (Kolsarıcı, ve ark., 2006). Dünyadaki bu gelişme trendi ve 2000’li yıllarda biodizel üretiminin artışı ile birlikte kanolaya olan talebin artması, Türkiye’de üretim alanlarında artışa neden olmuştur.

Türkiye’de kanola ürününe destekleme prim ödemesine ilk olarak 2002 yılında başlanmıştır. Destekleme prim ödemesi, üreticinin eline geçmesi gereken fiyat ile uluslararası borsalarda aynı dönemde oluşan fiyat arasındaki farkın üreticilere prim olarak ödenmesi biçiminde uygulanmaktadır (TKB, 2006).

Türkiye'de mısır üretimi, başta yem hammaddesi olmak üzere, tarım - sanayi entegrasyonunun sağlanmasında öne çıkan ürünlerden birisidir. Türkiye’de uzun yıllar 2-2,5 milyon ton olan mısır üretimi, 2005 yılından sonra 3,5-4 milyon tona çıkmıştır (TÜİK, 2007). Diğer yandan mısır ithalatı da hala


46

önemli düzeylerdedir. Mısırın yurtdışından çok daha ucuza ithal edilmesi ve Türkiye’de piyasa fiyatlarının yüksek olması, sanayicinin ithal mısıra daha fazla ilgi göstermesine neden olmakta, bu da ithalatı artırmaktadır. Mısır’da destekleme prim ödemesine 2004 yılında başlanmıştır. Destekleme prim ödemesi uygulamasında üreticinin eline geçmesi gereken hedef fiyat ve pazar fiyatı arasındaki farkın üreticilere prim olarak ödenmesi esas olarak alınmıştır(TKB, 2006, DPT, 2004).

Alternatif yağ bitkileri arasında Türkiye için önemli potansiyel olarak görülen aspir üretimi oldukça düşüktür. Yapılan araştırmalarda, Türkiye’de Karadeniz Bölgesinin sahil şeridi dışında hemen hemen her bölgede yetiştirilme imkanı olan aspir üretimi, pazarlamada yaşanan sıkıntılar ve üreticilere tanıtılamaması sebebiyle yeterince artırılamamıştır (http://www.tzob.org.tr/tzob_web/duyuru/biodizel_2006.htm). Aspir’e destekleme prim ödemesine ilk olarak 2006 yılında başlanmıştır. Aspir’de de destekleme prim ödemesi

uygulamasında üreticinin eline geçmesi gereken hedef fiyat ve pazar fiyatı arasındaki farkın üreticilere prim olarak ödenmesi esas olarak alınmıştır (TKB, 2006). Türkiye’de biyodizel üretiminin yaygınlaşması ve buna bağlı olarak pazar alanının genişlemesi son yıllarda aspir üretim alanlarında ve üretim miktarlarında bir artışa yol açmıştır. 4. Bulgular ve Tartışma

Çalışmada kapsama alınan ürünlere ait prim ödemelerinin etkilerini görmek amacıyla her bir ürün ayrı başlıklar altında değerlendirilmiştir. 4.1. Durağanlık Analizi

Destekleme prim ödemesi yapılan ve araştırma kapsamında incelenen kütlü pamuk, yağlık ayçiçeği, dane mısır, soya fasulyesi, kanola ve aspir ürünlerinin üretim alanları ve fiyat değişkenlerine ait serilerin ADF birim kök durağanlık test sonuçları Çizelge 3’de verilmiştir.

Çizelge 3. İncelenen ürünlerin üretim alanı ve fiyat serilerine ait ADF birim kök test sonuçları Ürünler Değişkenler ADF Kritik Değer

Pamuk PEA -3.345 I(0) [1] (-2.986)2 PRF -3.371 I(0) [0] (-2.986)2

Ayçiçeği AEA -4.659 I(1) [0] (-3.724)1 ARF -3.423 I(0) [2] (-2.998)2

Soya SEA -3.366 I(0) [0] (-2.981)2 SCF -3.654 I(0) [5] (-3.021)2

Kanola KEA -3.216 I(1) [2] (-2.998)2 KCF -9.556 I(0) [3] (-3.770)1

Mısır MEA -6.156 I(1) [0] (-3.724)1 MRF -3.327 I(0) [0] (-2.986)2

Aspir ASEA -4.332 I(0) [0] (-3.711)1 ASRF -4.385 I(0) [0] (-3.724)1

Not: -Köşeli parantez içindeki değerler gecikme uzunluğunu gösterir. Gecikme uzunluğunda minimum Akaike Bilgi Kriteri (AIC)’ne göre belirlenmiştir. - I(0) ve I(1) sırasıyla serinin düzeyde ve birinci farkta durağan olduğunu ifade etmektedir. - 1,2 sırasıyla %1 ve %5 anlamlılık düzeyinde birim kök testinin MacKinnon (1996) kritik değerlerini göstermektedir.

Çizelge 3’de izlenebileceği gibi, KCF, ASEA ve ASRF değişkenlerine ait seriler %1 anlamlılık seviyesinde düzeyde durağan iken, PRF, PEA, ARF, MRF, SEA ve SCF değişkenlerine ait seriler %5 anlamlılık seviyesinde yine düzeyde durağandırlar. Diğer yandan, AEA ve MEA değişkenlerine ait serilerin %1 anlamlılık seviyesinde ve KEA değişkenine ait serinin %5 anlamlılık seviyesinde birinci farkta durağan olduğu belirlenmiştir.

Serilerin durağan yapıya dönüştürülmüş olması ve istatistiki olarak anlamlı bulunmaları ile Granger nedensellik testinin ön koşulu sağlanmıştır.

4.2. Granger Nedensellik Testi

Araştırmada Granger nedensellik testi, incelenen her bir ürün için ayrı ayrı yapılarak yorumlanmıştır. Bu kapsamda her bir ürüne yönelik olmak üzere; - Üretim alanı ile fiyatlar

G.ERDAL, H.ERDAL

47

- Destekleme prim ödemeleri ile üretim alanları - Fiyatlar ile destekleme prim ödemeleri,

arasında ikili gruplar halinde H0 hipotezi oluşturulmuştur. Her bir ürün için Granger

nedensellik test sonuçları Çizelgeler halinde verilmiş ve yorumlanmıştır.

Pamuk üretim alanları, pamuk fiyatları ve pamuk destekleme prim ödemesi arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları Çizelge 4’de gösterilmiştir.

Çizelge 4. Türkiye’de pamuk üretim alanları, pamuk fiyatları ve pamuk destekleme prim ödemesi arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları

H0 Hipotezi F- İstatistiği Karar Sonuç PRF Granger nedeni değildir PEA’nin 0.439 (0.812) Kabul PRF nedeni değildir PEA’nın PEA Granger nedeni değildir PRF’nin 4.579 (0,019)a Red PEA nedenidir PRF’nin PD Granger nedeni değildir PEA’nın 0.731 (0.615) Kabul PD nedeni değildir PEA’nın PEA Granger nedeni değildir PD’nin 1.122 (0,404) Kabul PEA nedeni değildir PD’nin PD Granger nedeni değildir PRF’nin 1.176 (0.386) Kabul PD nedeni değildir PRF’nin PRF Granger nedeni değildir PD’nin 0.409 (0.832) Kabul PRF nedeni değildir PD’nin

Not: a, %5 düzeyinde önemlidir. Parantez içindeki değerler p değerlerini gösterir. Gecikme uzunluğu minimum AIC (lag 5) değerine göre belirlenmiştir.

Çizelge 4’den de görülebileceği gibi, pamuk üretim alanları, pamuk fiyatları ve pamuk destekleme prim ödemesi arasında sadece pamuk üretim alanından pamuk fiyatlarına doğru %5 anlamlılık düzeyinde tek yönlü bir nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Buna göre, Türkiye’de pamuk üreticileri pamuk üretim alanlarına ilişkin kararlarını alırken ne pamuk fiyatlarından ne de destekleme prim ödemelerinden etkilenmektedirler. Bu, aynı zamanda pamuk üretim alanlarını artırmak için 1998 yılından beri sürdürülen prim ödemelerinin ürünün üretim alanları üzerinde etkili olmadığı anlamına gelmektedir.

Pamuk tarımını Türkiye’de geleneksel bir yetiştiricilik anlayışı içinde sürdürmektedirler. Özellikle son yıllarda pamuk ithalatında görülen artışlar dikkate alındığında arz açığını kapatmaya yönelik destekleme prim sisteminin pamuk için daha etkin hale getirilmesi gerektiği söylenebilir.

Ayçiçeği üretim alanları, ayçiçeği fiyatları ve ayçiçeği destekleme prim ödemesi arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları

Çizelge 5’de gösterilmiştir. Çizelgeden de izleneceği üzere, ayçiçeği üretim alanları, ayçiçeği fiyatları ve ayçiçeği destekleme prim ödemesi arasında, ayçiçeği fiyatlarından ayçiçeği üretim alanına doğru %10 anlamlılık düzeyinde tek yönlü bir ilişki, ayçiçeği destekleme prim ödemelerinden ayçiçeği fiyatlarına doğru %5 anlamlılık düzeyinde tek yönlü bir ilişki bulunmuştur. Buna göre, Türkiye’de ayçiçeği üreticilerinin ayçiçeği üretim kararlarında fiyatların önemli ölçüde etkili olduğu ifade edilebilir. Diğer yandan ayçiçeği destekleme prim ödemelerinin üretim alanları artışına herhangi bir artış yapmadığı ancak prim ödemelerinin piyasa fiyatlarıyla önemli ölçüde ilişkili olduğu tespit edilmiştir. Sonuçta ayçiçeği üreticileri üretim alanları kararlarında ayçiçeği fiyatlarının etkisinde kalmaktadırlar. Prim ödemelerinin üretim alanları artışına olumlu etki yapmadığı sadece üreticiyi piyasa fiyatlarına karşı koruyucu bir destek niteliği taşıdığı ifade edilebilir.

Çizelge 5. Türkiye’de ayçiçeği üretim alanları, ayçiçeği fiyatları ve ayçiçeği destekleme prim ödemesi arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları

H0 Hipotezi F- İstatistiği Karar Sonuç ARF Granger nedeni değildir AEA’nın 2.724 (0.083)b Red ARF nedenidir AEA’nın AEA Granger nedeni değildir ARF’nin 0.556 (0,732) Kabul AEA nedeni değildir ARF’nin AD Granger nedeni değildir AEA’nın 0.236 (0.938) Kabul AD nedeni değildir AEA’nın AEA Granger nedeni değildir AD’nin 0.064 (0,996) Kabul AEA nedeni değildir AD’nin AD Granger nedeni değildir ARF’nin 3.953 (0.031)a Red AD nedenidir ARF’nin ARF Granger nedeni değildir AD’nin 0.650 (0.669) Kabul ARF nedeni değildir AD’nin

Not: a, b, sırasıyla %5 ve %10 düzeyinde önemlidir. Parantez içindeki değerler p değerlerini gösterir. Gecikme uzunluğu minimum AIC (lag 5) değerine gore belirlenmiştir.


48

Soya üretim alanları, soya fiyatları ve soya destekleme prim ödemesi arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları Çizelge 6’dadır.

Çizelge 6’dan izlenileceği gibi, soya üretim alanları, soya fiyatları ve soya destekleme prim ödemesi arasında, soya fiyatlarından soya üretim alanına doğru %1 anlamlılık düzeyinde tek yönlü bir ilişki bulunmuştur. Soya destekleme prim ödemeleri ile soya fiyatları arasında ise çift yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. Bu ilişki soya prim ödemelerinden soya fiyatlarına doğru %10 düzeyinde anlamlı iken soya fiyatlarından soya prim ödemelerine doğru %5 anlamlılık düzeyinde oluşmuştur. Bu sonuçlara göre, Türkiye’de soya üreticilerinin soya üretim

kararlarında fiyatların önemli ölçüde etkili olduğu belirlenmiştir. Diğer yandan soya destekleme prim ödemelerinin üretim alanları artışına herhangi bir artış yapmadığı ancak prim ödemelerinin piyasa fiyatlarıyla karşılıklı etkileşim içinde olduğu tespit edilmiştir. Bu durum, Türkiye’de soya için yapılan prim ödemelerinin piyasa fiyatındaki herhangi bir değişime karşı şekillendiğini göstermektedir. Sonuçta soya üreticileri üretim alanları artırma kararlarını soya fiyatlarına göre belirlemekte ancak Soya destekleme prim ödemelerinin üretim alanları artışını sağlamadığı ifade edilebilir. Soya destekleme prim ödemeleri sadece üreticileri piyasa fiyatlarına karşı koruyucu bir özellik taşımaktadır.

Çizelge 6. Türkiye’de soya üretim alanları, soya fiyatları ve soya destekleme prim ödemesi arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları

H0 Hipotezi F- İstatistiği Karar Sonuç SCF Granger nedeni değildir SEA’nın 7.097 (0.010)a Red SCF nedenidir SEA’nın SEA Granger nedeni değildir SCF’nin 0.128 (0,724) Kabul SEA nedeni değildir SCF’nin SD Granger nedeni değildir SEA’nın 2.816 (0.107) Kabul SD nedeni değildir SEA’nın SEA Granger nedeni değildir SD’nin 1.032 (0,320) Kabul SEA nedeni değildir SD’nin SD Granger nedeni değildir SCF’nin 3.235 (0.085)c Red SD nedenidir SCF’nin SCF Granger nedeni değildir SD’nin 5.493 (0.028)b Red SCF nedenidir SD’nin

Not: a, b,c, sırasıyla %1, %5 ve %10 düzeyinde önemlidir. Parantez içindeki değerler p değerlerini gösterir. Gecikme uzunluğu minimum AIC (lag 1) değerine gore belirlenmiştir.

Kanola üretim alanları, kanola fiyatları ve kanola destekleme prim ödemesi arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları Çizelge 7’de verilmiştir. Çizelgeden de görüldüğü gibi, kanola üretim alanları, kanola fiyatları ve kanola destekleme prim ödemesi arasında, kanola fiyatlarından kanola üretim alanına doğru %1 anlamlılık düzeyinde tek yönlü bir ilişki bulunmuştur. Benzer şekilde Kanola destekleme prim ödemelerinden kanola ekim

alanına doğru %1 anlamlılık düzeyinde tek yönlü bir ilişki söz konusudur. Diğer taraftan kanola destekleme prim ödemeleri ile kanola fiyatları arasında %1 anlamlılık düzeyinde çift yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. Bu sonuçlara göre, Türkiye’de kanola üreticilerinin kanola üretim kararlarında hem fiyatların hem de destekleme prim ödemelerinin önemli ölçüde etkili olduğu belirtilebilir.

Çizelge 7. Türkiye’de kanola üretim alanları, kanola fiyatları ve kanola destekleme prim ödemesi arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları

H0 Hipotezi F- İstatistiği Karar Sonuç KCF Granger nedeni değildir KEA’nın 7.913 (0.001)a Red KCF nedenidir KEA’nın KEA Granger nedeni değildir KCF’nin 1.441 (0,268) Kabul KEA nedeni değildir KCF’nin KD Granger nedeni değildir KEA’nın 5.081 (0.010)a Red KD nedenidir KEA’nın KEA Granger nedeni değildir KD’nin 0.088 (0,966) Kabul KEA nedeni değildir KD’nin KD Granger nedeni değildir KCF’nin 489.115 (0.000)a Red KD nedenidir KCF’nin KCF Granger nedeni değildir KD’nin 23.897 (0.000)a Red KCF nedenidir KD’nin


Mısır üretim alanları, mısır fiyatları ve mısır destekleme prim ödemesi arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları Çizelge 8’de

gösterilmiştir. Çizelgeden de görüldüğü gibi, mısır üretim alanları, mısır fiyatları ve mısır destekleme prim ödemesi arasında, mısır

G.ERDAL, H.ERDAL

49

destekleme prim ödemeleri ile mısır üretim alanları arasında çift yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. Bu ilişki mısır prim ödemelerinden mısır üretim alanlarına doğru %1 düzeyinde anlamlı iken mısır üretim alanlarından mısır destekleme prim ödemelerine doğru %5 anlamlılık düzeyinde oluşmuştur. Diğer yandan mısır fiyatları ile mısır üretim alanları arasında ve mısır destekleme prim ödemeleri ile mısır

fiyatları arasında bir nedensellik ilişkisine rastlanmamıştır. Bu sonuçlara göre, mısır üreticilerinin üretim alanları artırma kararlarında destekleme prim ödemelerinin önemli ölçüde etkili olduğu ifade edilebilir. Dolayısıyla mısır ürünü için daha çok yeni olan mısır destekleme prim ödemesi uygulamasının üretim alanları artışında etkin rol oynadığı belirtilebilir.

Çizelge 8. Türkiye’de mısır üretim alanları, mısır fiyatları ve mısır destekleme prim ödemesi arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları

H0 Hipotezi F- İstatistiği Karar Sonuç MRF Granger nedeni değildir MEA’nın 2.353 (0.139) Kabul MRF nedeni değildir MEA’nın MEA Granger nedeni değildir MRF’nin 0.278 (0,604) Kabul MEA nedeni değildir MRF’nin MD Granger nedeni değildir MEA’nın 8.021 (0.009)a Red MD nedenidir MEA’nın MEA Granger nedeni değildir MD’nin 4.118 (0,050)b Red MEA nedenidir MD’nin MD Granger nedeni değildir MRF’nin 1.510 (0.232) Kabul MD nedeni değildir MRF’nin MRF Granger nedeni değildir MD’nin 0.785 (0.385) Kabul MRF nedeni değildir MD’nin

Not: a,b, sırasıyla %1 ve %5 düzeyinde önemlidir. Parantez içindeki değerler p değerlerini gösterir. Gecikme uzunluğu minimum AIC (lag 1) değerine gore belirlenmiştir.

Çizelge 9’da aspir üretim alanları ve aspir fiyatları arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları verilmiştir. Aspir için destekleme primi ödenmesine 2006 yılında başlandığından yeterli veri oluşmamış bu nedenle prim

ödemesinin üretim alanları ve fiyatlarla olan nedensellik ilişkisi tespit edilememiştir. Bu yüzden Çizelge 9’da sadece aspir üretim alanları ve aspir fiyatları arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları gösterilmiştir.

Çizelge 9. Türkiye’de aspir üretim alanları ve aspir fiyatları arasında Granger nedensellik testi sonuçları

H0 Hipotezi F- İstatistiği Karar Sonuç ASRF Granger nedeni değildir ASEA’nın 0.373 (0.547) Kabul ASRF nedeni değildir ASEA’nın ASEA Granger nedeni değildir ASRF’nin 49.157 (0,000)a Red ASEA nedenidir ASRF’nin


Çizelge 9’da görüldüğü gibi, aspir üretim alanları ve aspir fiyatları arasında, aspir üretim alanından aspir fiyatlarına doğru tek yönlü ve %1 anlamlılık düzeyinde bir nedensellik ilişkisi bulunmuştur. Bu sonuca göre, aspir üreticilerinin üretim alanları kararlarında aspir fiyatlarından etkilenmedikleri söylenebilir. Son yıllarda biyodizel üretiminin yaygınlaşması ve pazarlama imkanlarının genişlemesiyle aspir üretim alanlarında bir artış yaşanmaktadır. Aspir üretim alanlarındaki değişmelere paralel olarak piyasa fiyatları oluşmaktadır.


Bu araştırmada 1980-2006 döneminde Türkiye’de tarımsal desteklemeler kapsamında prim sistemi uygulamasının pamuk, ayçiçeği, soya, kanola, mısır ve aspir ürünleri üzerindeki etkisi incelenmiştir. Bu etkiyi ölçmek için, her bir ürün de ayrı ayrı Granger nedensellik testi yapılmıştır. Ürünlere ait üretim alanı ve ürün

fiyatları orijinal değerlerle zaman serileri olarak, prim ödemeleri ise dummy değişkeni olarak, dikkate alınmıştır.

Çalışmada elde edilen sonuçlardan, pamuk üretim alanı ile prim ödemeleri arasında ve pamuk fiyatları ile prim ödemeleri arasında hiçbir nedensellik ilişkisine rastlanılmamıştır. Yalnızca pamuk üretim alanlarından pamuk fiyatlarına doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Bu sonuca göre üreticilerin geleneksel olarak pamuk üretmeye devam ettiği ve üretim miktarına göre fiyatların oluştuğu söylenebilir. Türkiye’de pamuk için verilen destekleme prim ödemesi 2007 yılında 2002 yılına göre % 341 oranında artış göstermesine rağmen, yıllar itibariyle pamuk üretim alanlarında bir azalma ve pamuk ithalatında önemli düzeylerde bir artış yaşanmaktadır. Türkiye’de pamuk talebinin üretimden çok fazla olması, bu ürün için


50

belirlenen destekleme politika araçlarının etkin hale getirilmesini zorunlu kılmaktadır.

Ayçiçeği ve soya ürünleri için yapılan Granger nedensellik testi sonuçları benzerlik göstermektedir. Her iki üründe de üretim alanları ve ürün fiyatları arasında ürün fiyatlarından üretim alanlarına doğru tek yönlü bir ilişki bulunmuştur. Buna göre bu ürünlerin üreticilerinin üretim kararlarını ürün fiyatlarındaki değişimlerden etkilenerek aldıkları söylenebilir. Yine bu ürünlerde prim ödemeleri ile ürün fiyatları arasında önemli düzeyde bir nedensellik ilişkisi kaydedilirken, üretim alanları ve prim ödemeleri arasında nedensellik bulunamamıştır. Bu durumda, prim ödemelerinin ayçiçeği ve soyada üretim artışı sağlamadığı ancak piyasa fiyatlarına karşı üreticilere destek niteliği taşıdığı belirtilebilir. Çünkü ayçiçeği ve soya için yapılan destekleme prim ödemesi, yıllar itibariyle artış göstermesine rağmen, bu ürünlerde hala arz açığı önemli boyutlardır ve önemli düzeyde ithalat yapılmaktadır.

İncelenen ürünlerden kanola ve mısırda prim ödemelerinin üretim alanlarına etkisi önemli düzeyde anlamlı bulunmuştur. Özellikle mısırda üretim alanları ve prim ödemesi arasında çift yönlü olarak bulunan nedensellik, bu ürünün üretim alanlarının prim ödemelerine karşı oldukça duyarlı olduğu anlamına gelmektedir. Kanola için Granger nedensellik sonuçlarına göre, üretim alanları, mısırdan farklı olarak hem fiyatlardan hem de prim ödemelerinden etkilenmektedir. Ayrıca sonuçlar, kanola için yapılan prim ödemelerinin üreticileri piyasa fiyatlarına karşı koruma da önemli düzeyde etkili olduğunu göstermektedir.

Diğer yandan Türkiye’de ham yağ açığı dikkate alındığında, bir taraftan gerekli olan ham yağ ihtiyacını karşılamak, diğer taraftan da biyodizel üretimini gerçekleştirmek için kanolanın üretim alanlarını ve üretimlerini önemli miktarda artırmak için prim ödemelerine devam edilmesi gerektiği ifade edilebilir. Mısır üretim alanlarında artışa destekleme prim ödemesinin olumlu katkısının olduğu dikkate alındığında bu ürüne yönelik politika aracının daha etkin hale getirilmesi, mısırda yaşanan arz açığının giderilmesine katkı yapacağı ifade edilebilir.

Çalışmada araştırma dönemi içerisinde son ürün olarak incelenen aspirde prim ödemeleri 2006 yılında başladığı için yeterli veri seti

oluşmadığından prim ödemelerinin üretim alanı üzerindeki etkisi tespit edilememiştir. Ancak aspir üretim alanı ile fiyatları arasında üretim alanından fiyatlara doğru tek yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. Buna göre aspirde de tıpkı pamukta olduğu gibi fiyatların üretim miktarındaki değişmelere göre şekillendiği ifade edilebilir. Aspir için de prim ödemelerinin üretim artışına olan etkisinin görülebilmesi açısından destekleme prim ödemesinin devam etmesi önemli görülmektedir.

Sonuç olarak, prim ödemeleri araştırmada incelenen her ürün için farklı durumlarda etkili olmuştur. Kanola ve mısır üretim alanlarında direkt etkili olan prim ödemeleri ayçiçeği ve soyada sadece üreticiye destek niteliği taşımaktadır. 1998 yılından beri pamukta sürekli uygulanmaya devam eden prim ödemelerinin ne üretim alanlarının artışında ne de üreticiye önemli bir destek sağlamada etkili olmadığı görülmüştür.

Türkiye yağ açığını ithalatla kapatmakta ve ham yağ ve yağlı tohumlara yılda bir milyar doların üzerinde döviz ödemektedir. Bu nedenle, destekleme prim sisteminin; üretimin artırılmasında, üreticileri piyasa fiyatlarına karşı korumada, belirlenen ürünlerin üretimde sürekliliğinin sağlanmasında önemli bir politika aracı olduğu yadsınamaz. Diğer yandan, bu ürünler için etkin piyasaların oluşturulabilmesi, piyasadaki spekülatif davranışların önüne geçilebilmesi ve çiftçi kayıt sistemine yapacağı olumlu etkileri yönüyle destekleme prim sistemi uygulamasının süreklilik arz etmesi ve daha etkin hale getirilmesi önemli görülmektedir.

Prim ödemelerinin daha etkin hale getirilmesinde, en önemli hususun yapılacak prim ödemesi miktarının üreticilerinin üretim kararlarını almadan önce ilan edilmesidir. Diğer yandan destekleme prim miktarının yeterli düzeyde belirlenmesi de önemli bir husustur. Bunun için, üretim maliyetlerinin sağlıklı bir şekilde belirlenmesi ve piyasa fiyatları ile arasında oluşacak farkın tam olarak ve zamanında üreticilere ödenmesi gerektiği dikkate alınmalıdır. Yine destekleme prim sisteminin etkin hale dönüştürülmesinde üreticilerin üretim miktarlarının da esas alınması önemli görülmektedir.

G.ERDAL, H.ERDAL

51

Kaynaklar Abay, C., Olhan, E., Uysal, Y., Yavuz, F., Türkekul, B.,

2004. Türkiye’de Tarım Politikalarında Değişim, http://www.zmo.org.tr/etkinlikler/6tk05/04cananabay.pdf.

Dickey, D.A., W.A. Fuller 1981. “Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with A Unit Root”, Econometrica, 49, pp.1057-1072.

DPT, 2000. Sekizinci Beş Yıllık Kalkınma Planı, Tarımsal Politikalar ve Yapısal Düzenlemeler Özel ihtisas Komisyonu Raporu, Devlet Planlama Teşkilatı Yayınları, DPT: 2516 Ö K: 534, Ankara.

DPT, 2004, Tarım Stratejisi (2006-2010). http://mevzuat.dpt.gov.tr/ypk/2004/92.pdf

DPT, 2007. Dokuzuncu Beş Yıllık Kalkınma Planı(2007-2013), Hayvancılık Özel İhtisas Komisyonu Raporu, Devlet Planlama Teşkilatı Yayınları, DPT: 2717 ÖİK: 670, Ankara.

Erdal,G., Erdal, H., Esengün, K.,2006a. “Türkiye’ de Eğitim ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Nedensellik İlişkisi”, Türkiye VII. Tarım Ekonomisi Kongresi, Cilt I, 13-15 Eylül, Antalya. Sh. 264-275.

Erdal,H., Erdal, G., Esengün, K., 2006b. “Türkiye’ de Bioyakıt – Tarım Etkileşimi”, Türkiye VII. Tarım Ekonomisi Kongresi, Cilt I, 13-15 Eylül, Antalya, Sh.521-530.

Engle, Robert F., Granger, C.W.J., 1987. Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing. Econometrica, 55, 251–276.

Granger, G.W.J., 1969, Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods. Econometrica, 37, 424-438.

Gökdemir, B., 2004. Tarımda Piyasa Reformu Türk Tarımı Özelinde Tarım ve Rekabet Politikası İlişkisi, Rekabet Kurumu yayını, Yayın No: 143, Aankara. http://www.rekabet.gov.tr/word/tezler/bulentgokdemir.doc

Kolsarıcı,Ö.,Gür,A.,Başalma,D.,Demir Kaya,M., İşler,N.,

2006. Yağlı Tohumlu Bitkiler Üretimi, Tarım ve Mühendislik Dergisi, Sayı 78-79. http://www.zmo.org.tr/resimler/ekler/22dd5dabde45eda_ek.pdf?dergi=1

MacKinnon, J. G. 1996. Numerical Distribution Functions for Unit Root and Cointegration Tests, J. Applied Econm. 11, 601-618.

Tarım Kanunu,2006. Kanun No: 5488, Kabul Tarihi: 18.04.2006, http://rega.basbakanlik.gov.tr/Eskiler/2006/04/20060425-1.htm

TKB,2006. Türkiye’de Tarım, Tarım ve Köy İşleri Bakanlığı, Strateji Geliştirme Başkanlığı yayını, Ankara.

TKB, 2008. 2007 Yılı Ürünü Kütlü Pamuk, Yağlık Ayçiçeği, Soya Fasulyesi, Kanola, Dane Mısır, Aspir Ve Zeytinyağı Üreticilerine Destekleme Primi Ödenmesine İlişkin Bakanlar Kurulu Kararı Uygulama Tebliği, Resmi Gazete, Sayı: 26835, Tarih: 02.04.2008 Seri No: 2008/14, Ankara.

TOBB,2006. Ekonomik Rapor, Türkiye Odalar ve Borsalar Birliği Yayını, http://www.tobb.org.tr

TUİK, 2007. İstatistik Göstergeler 1923-2006, Türkiye İstatistik Kurumu Yayını, ISBN: 978-975-19-4184-8, Ankara.

Yararlanılan İnternet Web siteleri; http://www.tugem.gov.tr/tugemweb/destekler.html http://www.tzob.org.tr/tzob web/duyuru/biodizel_2006.htm

GOÜ. Ziraat Fakültesi Dergisi, 2008, 25 (1), 63-69 Maksimum ve Minimum Sıcaklıklar ile Karbondioksit Oranlarında Meydana Gelen Artışların Nohut (Cicer Arietinum L.) Verim ve Verim Parametrelerine

Etkisi: DSSAT Simülasyon Çalışması

Ergün Doğan1 Abdullah Kahraman2 Halil Kırnak1 Beybin Bucak2 Tahsin Tonkaz1 1- Harran Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü, 63040, Şanlıurfa

2- Harran Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarla Bitkileri Bölümü, 63040, Şanlıurfa

Özet: Harran ovasında sulamaya başlanması, küresel ısınma etkilerinin belirginleşmesi şehirleşme ve sanayileşmeye paralel olarak maksimum, minimum sıcaklıklarda ve karbondioksit (CO2) oranlarında meydana gelebilecek olası artışların nohut bitkisinde verim, biyomas ve su tüketimine olan etkilerinin araştırılması DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) simülasyon programı kullanılarak yapılmıştır. Maksimum ve minimum sıcaklıklarda öngörülen sıcaklık artışları 0–6 0C arasında ve CO2 deki artışlar 380–440 ppm olarak belirlenmiştir. Simülasyon sonuçlarına göre, minimum sıcaklıklar ve CO2 te meydana artışlar verim, biyomas ve ETc de sınırlı oranda değişimlere neden olmaktadır. Diğer taraftan maksimum sıcaklıklarda meydana gelen artışlar verim, biyomas ve ETc de önemli oranda yükselmelere neden olmaktadır. Verim ve biyomas değerlerinde %35 lere varan artışlar sağlanabilirken, ETc de %10 düzeyinde artış görülmektedir. Bölgenin tamamıyla sulamaya açılması ile sulama sezonunda bölge için öngörülen sulama suyu da kullanılan katsayılar sıcaklıkların artması ile yetersiz hale gelecektir. Anahtar Kelimeler: Nohut, maksimum ve minimum sıcaklıklar, CO2, evapotranspirasyon.

Effect of Increased Maximum, Minimum Temperatures and Chorbondioxde on Chickpea (Cicer Arietinum L.) Yield and Yield Parameters: A DSSAT

Chickpea Simulation Study

Abstract: The probable effect of Start of irrigations in Harran Plain, effect of global warming, and development in both city and the industry on daily maximum and minimum temperatures and CO2 increase effect on chickpea was evaluated using DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) simulation model. Maximum and minimum temperatures were increased with 0, 2, 4, and 6 0C while CO2 was increased with 20 ppm increment from 380 to 440 ppm. Simulation results indicated that the effect of increased minimum temperature and CO2 were limited on yield, biomass, and crop water use (ETc). However, increase in maximum temperatures was noticeable and increased yield and biomass about 35% and ETc about 10%. When new agricultural land open to irrigations, probably the calculated amount of water for the area will not be enough and needs to be increased according to increase in ETc. Keywords: DSSAT, Chickpea, Daily maximum and minimum temperatures, CO2, evapotranspiration. 1. Giriş

Küresel iklim değişiklikleri ile birlikte Harran ovasının sulamaya açılması bölgede bazı iklimsel değişikliklere neden olmuştur (Tonkaz ve ark., 2003). Hükümetler arası iklim değişiklikleri panelinin (IPCC) raporuna göre de atmosfere salınan sera gazları (CO, CH, CFCs, N, O) sonucunda önümüzdeki yüz yıl içerisinde sıcaklıkların 1.4 ile 5.8 0C arasında artış göstereceği belirtilmiştir (IPCC, 2001). 1951–1990 yılları arasında 0.5 0C lik bir sıcaklık artışı gözlenmiş (Jones ve ark., 1991) olmasına rağmen Karl ve ark., (1991) minimum sıcaklıklarda daha yüksek (3 katına kadar) artışlar olabileceğini vurgulamıştır. Diğer taraftan CO2 oranında %16 lik bir artış sağlanmış ve bunun genel olarak bitki gelişimi ve verimi pozitif bir etki sağlayacağı

belirtilmiştir. Fakat sıcaklık artışlarının etkileri hakkında herhangi bir kesin yargıya henüz ulaşılamamıştır (Conroy ve ark., 1994). Zhiqing ve ark., (1994) ve Tubiello ve ark., (1995) çeltikte ve buğdayda, sıcaklık artışlarına paralel olarak verimde düşüş olacağını fakat CO2 de meydana gelecek olan artışların bu düşüşü telafi edeceğini tahmin etmişlerdir (Ghaffari ve ark., 2002). CO2 in verimde meydana getireceği artış, fotosentez oranında meydana getireceği artışla olacağı ve bunun doğadaki tüm bitkileri benzer şekilde etkileyeceği vurgulanmıştır (Norby ve ark., 1999; Poorter ve Navas, 2003). CO2 in etkisini araştırmak amacı ile çeltikte (Moya ve ark., 1998; Kim ve ark., 2003) soya fasulyesinde (Booker ve ark., 2005) ve pamukta (Reddy ve ark., 2004) çeşitli denemeler yürütülmüştür.

Maksimum ve Minimum Sıcaklıklar ile Karbondioksit Oranlarında Meydana Gelen Artışların Nohut (Cicer Arietinum L.) Verim ve Verim Parametrelerine Etkisi: DSSAT Simülasyon Çalışması

64

DSSAT bitki çeşidine, iklim koşullarına, toprak yapısına ve bazı tarımsal faaliyetlere bağlı olarak bitki gelişimi ve verimini simüle etmek amacı ile geliştirilmiş bir bilgisayar programıdır. Bu program içerisinde bulunan birçok altprogram dünyanın muhtelif yerlerinde kullanılmış ve iyi sonuçlar verdikleri vurgulanmıştır (Otter-Nacke ve ark., 1986; Moulin ve Beckie, 1993; Otavio ve ark., 1994; Rao ve Sinha, 1994; Mahmood, 1998; Ghaffari ve ark., 2002; Mati, 2000). Model tahılları, baklagilleri, kök bitkilerini, yağ bitkilerini bazı sebze ve meyvelerle birlikte lif bitkilerini de simüle etme yeteneğine sahiptir.

Nohudun (Cicer arietinum L.) gen merkezlerinden birinin de Güneydoğu Anadolu olduğu bilinmektedir (Van der Maesen, 1987). Nohut geleneksel olarak yazlık ekilmektedir ve ülkemizde kışlık nohut ekimi fazla yaygın değildir. Ancak kışları ılıman geçen bölgelerde (Güneydoğu Anadolu, Akdeniz ve Ege gibi) kışlık nohut ekimi mümkün gözükmektedir. Nohutta yüksek verim, kışa ve antraknoz hastalığına dayanıklı genotiplerin geliştirilmesine bağlıdır. Dolayısı ile nohuttan yüksek verim elde etmek, nohut bitkilerinin su ve sıcaklık stresine girmeden gelişim dönemlerini tamamlamalarına bağlanmaktadır (Singh, 1989). Siddikque ve ark., (1999) ve Singh (1997), nohut bitkisinin dünyada çok değişik iklim koşullarında yetişebileceğini ve bu iklim kuşaklarının Akdeniz iklim kuşağından başlayarak sub-tropik, kurak ve yarı kurak iklim kuşaklarını kapsadığını vurgulamışlardır. Yemeklik baklagiller içerisinde fasulyeden sonra en fazla ekim alanına sahip olan nohut, hem insanlar tarafından tüketilmekte hem de hayvan beslenmesinde kullanılmaktadır (Singh, 1997). Tüketiminin yanında özellikle kurak ve yarı kurak iklim kuşaklarında toprağın verimliliğini olumlu yönde etkilemektedir (Saxena, 1990).

Genel olarak yazlık bitkilerde su stresi verimde önemli düzeyde düşüşlere neden olmaktadır (Eck, 1986; Lamm ve ark., 1994; Hodges ve Heatherly, 1983; Boyer ve ark., 1980). Su stresi; bitki gelişimi, süresi ve verimini önemli düzeyde etkiler (Sadras ve Milroy, 1996). Nohut Akdeniz iklim kuşağında hem kışlık hemde yazlık olarak ekilmektedir. Nohut bitkisi su stresine dayanıklı bir bitki olarak bilinmesine rağmen (Sing, 1993)

özellikle bakla oluşumu ve dane oluşumu döneminde olası bir sıcaklık artışına ve su stresine duyarlıdır (Lawor ve ark., 1998). Turner (2003) ve Yadav ve ark., (2006) Akdeniz iklim kuşağı ve benzer iklimlerde sulanmayan nohudun sıcaklık ve su stresine bağlı olarak gelişim ve verimde önemli düzeylerde düşüş gösterdiğini vurgulamışlardır. Bakhsh ve ark., (2007) ve Salam ve ark., (2006), yapmış oldukları bir çalışmada sulanan ve sulanmayan nohutlar arasında verim ve bazı bitki fizyolojik parametrelerinin önemli düzeyde etkilendiklerini ortaya koymuşlardır.

Genel olarak su stresinin nohutta bitki gelişimini etkilediği ve dolayısı ile verimde önemli düzeyde verim düşüşü gözlendiği vurgulanmaktadır. Yine nohutta hangi stres seviyesinde veriminin düşüşe geçtiğinin tespit edilmesi gerektiği vurgulanmaktadır (Silim ve Saxena, 1993; Sing, 1991).

Güneydoğu Anadolu Projesinin (GAP) bir parçası olan Harran ovası yaklaşık 140,000 ha sulanabilir alana sahip olup pamuk ve buğday gibi alışılagelmiş ürünlerin dışında baklagillerinde rahatlıkla yetiştirilebilme potansiyeli vardır. Fakat küresel ısınma ve bölgenin sulamaya açılması bazı iklimsel (gündüz ve gece sıcaklıkları gibi) ve CO2 seviyesinde yine küresel ve bölgesel değişimlere bağlı olarak değişikliklere yol açmaktadır. Bu değişimlerin ovada yetiştirilebilen ürünler üzerinde nasıl bir etki yaratacağının belirlemesi gerekmektedir. Çalışmanın amacı; gece ve gündüz sıcaklıklarında ve CO2‘ de meydana gelebilecek olası artışların yazlık ürün olarak yetiştirilecek nohut bitkisi ve su tüketimi üzerindeki etkilerini ortaya koymaktır.

2. Materyal ve Metot

DSSAT, (v. 3.5) toprak, iklim, genetik katsayılar ve bazı tarımsal faaliyetleri kullanarak, çalışılan bitkinin gelişimi ve verimi ile birlikle bitki su tüketimlerini hesaplamaktadır. Denemede modelin simüle ettiği değerler bitki verimi (kg ha-1), biyomas (kg ha-1) ve bitki su tüketim değerleridir (mm).

Simülasyonlar Harran Üniversitesi Ziraat Fakültesi deneme alanı göz önünde bulundurularak yapılmıştır. Çalışma alanı 37008′ kuzey enlem ve 38046′ doğu boylamları arasında olup 465 m yüksekliktedir. Deneme

E.DOĞAN, A.KAHRAMAN, H.KIRNAK, B.BUCAK, T.TONKAZ

65

alanındaki toprak, İkizce serisinden olup ortalama tarla kapasitesi %32, solma noktası 22% olup 155 mm /120 cm elverişli nem değerine sahiptir. Deneme alanına ait uzun yıllık ortalama sıcaklık, nem değerleri sırasıyla 18.1 0C ve %52 civarındadır.

Denemede kullanılan nohut çeşidi ER-99 olup, Ankara Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü (TARM) tarafından Orta Anadolu Bölgesi için geliştirilmiş olup Güneydoğu Anadolu Bölgesi koşullarında yetiştiriciliği yapılabilecek bir çeşittir (Öztaş, 2007). Sulamalar program tarafından bitki ihtiyacı göz önünde bulundurularak yapılmış dolayısı ile toprak nemi bir sınırlama teşkil etmemiştir. Yazlık ekim olarak bölgede geleneksel ekim zamanı Mart ayının ilk haftasıdır ve Mart 1 ekim tarihi olarak belirlenmiştir ve 30 cm sıra arası ekim varsayılmış ortalama 30 tohum m-2 olacak şekilde %100 çimlenme varsayılarak simülasyonlar yapılmıştır. Program Prisly-Taylor evapotranspirasyon modelini kullanarak bitki su ihtiyacını belirlemiştir.

İklim verileri Autoregressive Moving-Average metodu (ARMA p, q) (Salas ve ark., 1980) uzun yıllık verilerin kullanılması ile elde edilmiştir. Denemede maksimum ve minimum sıcaklık değerlerinde (1975-2005) ±0 (uzun yıllık ortalama), 2, 4 ve 6 0C lik artışlar öngörülmüştür. Denemede kullanılan sıcaklık ve CO2 değerleri:

1. Günlük maksimum ve minimum sıcaklıklarda 0 ve ± 2, 4 ve 6 0C artış

2. CO2 oranlarında ise 380, 400, 420 ve 440 ppm artış.

Simülasyon programından elde edilen ham veriler öncelikle normalleştirilmiş daha sonra analizlerde kullanılmıştır. Normalleştirme işlemi her bir değerin kendi gurubunda (380 ppm veya Tmin ±2 0C gibi) bulunan normal iklim değerlerinden elde edilen sonuçlardan çıkarılması ve elde edilen sonucun tekrar normal değere bölünmesi ve 100 ile çarpılması ile elde edilmiştir. Elde edilen veriler hem grafiksel olarak hemde regresyon analizi kullanılarak test edilmiştir.

3. Bulgular ve Tartışma

Uzun yıllık maksimum sıcaklık değerleri ve CO2 kullanılarak yapılan simülasyon sonuçlarına göre verim, biyomas ve bitki su tüketim değerleri (ETc) bölge ortalamalarına yakın olarak gerçekleşmiştir. Uzun yıllık

ortalamalar kullanıldığında elde edilen verim, biyomas ve ETc sırası ile 3167 kg ha-1, 7535 kg ha-1 ve 693 mm olarak gerçekleşmiştir. Maksimum sıcaklıklar artıkça verim ve biyomas değerlerinde önemli düzeyde artışlar gerçekleşmiştir. Biyomas değerlerinde meydana gelen değişmeler verimle karşılaştırıldığında daha fazla gerçekleşmiştir (Tablo 1). Her iki parametrede de artış oranı %35 lere kadar çıkmıştır. Öte taraftan ETc değerleri maksimum sıcaklıklarda meydana gelen artışlara (0-4 0C) paralel olarak yükselmiş ve daha sonra (4-6 0C ) tekrar düşmüştür. Bu düşüşün nedeni bitkinin maksimum sıcaklığın 4 0C nin üzerine çıkması ile sıcaklık stresine girmesinin yanında yetişme döneminde meydana gelen kısalmalar olabilir. Genel olarak ETc oranlarında %10 düzeyinde bir artış görülmektedir. Maksimum sıcaklılar ve ölçülen parametreler kullanılarak yapılan grafiksel ve regresyon analizleri maksimum sıcaklık ile ölçülen tüm parametreler arasında güçlü bir ilişki (R2 = 0.99) saptamıştır. Regresyon analiz sonucunda verim, biyomas ve ETc değerleri için elde edilen eşitlikler sırasıyla y = 0.9491x2 - 0.1343x - 0.3367, y = 0.5913x2 + 2.0585x - 0.3355 ve y = -0.6941x2 + 5.6336x - 0.3534 olarak gerçekleşmiştir (Şekil 1). Regresyon test sonuçları; verim, biyomas ve ETc değerlerinde meydana gelen artışların önemli düzeyde (p<0.05) anlamlı olduğunu ortaya koymuştur.

Minimum sıcaklıkların verim, biyomas ve ETc değerlerine olan etkisi maksimum sıcaklık artışları ile karşılaştırıldığında sınırlı bir değişim gözlenmiştir. Verim, biyomas ve ETc değerleri sırası ile 3537-3594 kg ha-1, 8516-8637 kg ha-1 ve 731-755 mm değerler arasında değişim göstermiştir. Maksimum sıcaklıların aksine, minimum sıcaklıklarda meydana gelen artışlar verimde kısmide olsa düşüşe neden olmuştur. Benzer sonuçlar biyomas değerlerinde ve ETc değerlerinde de gözlenmiştir (Tablo 1). Ölçülen parametrelerde meydana gelen azalmalar verim, biyomas ve ETc için yaklaşık %2 civarında gerçekleşmiştir. Bu veriler ile yapılan regresyon analiz sonucunda verim, biyomas ve ETc değerleri için elde edilen regresyon eşitlikleri y = -0.0002x2 - 0.0017x + 0.0015, y = 0.001x2 - 0.0072x + 0.0017 ve y = 0.0024x2 - 0.0174x - 0.0002 olarak gerçekleşirken bu eşitliklere ait R2 değerleri yine aynı parametreler için 0.81, 0.61 ve 0.99 olarak gerçekleşmiştir (Şekil 1).


66

Verim ve biyomas değerlerine ait değişimler anlamlı bulunmuş (p>0.05) fakat ETc de meydana gelen artış anlamlı (p<0.05) bulunmamıştır. Fakat ölçülen parametrelerde meydana gelen değişimler çok sınırlı bir şekilde gerçekleşmiştir.

Karbondioksit değerleri 380’ ppm den 440 ppm değerine yükseltildiğinde verim ve biyomas değerleri beklentilere paralel olarak bir artış göstermiştir. Verim ve biyomas değerleri 3517-3607 ve 8501-8694 kg ha-1 arasında değişim göstermiştir. ETc değerinde ise neredeyse hiç bir değişiklik olmamıştır (Tablo 1). Verim ile biyomas değerlerinde yaklaşık %4 oranında bir artış gerçekleşirken, ETc de herhangi bir değişim gözlenmemiştir (Şekil 1).

CO2 nin etkisini test etmek için yapılan regresyon analizinde verim, biyomas ve ETc değerlerine ait elde edilen regresyon eşitlikleri sırasıyla y = -1E-06x2 + 0.0015x - 0.3772, y = -9E-07x2 + 0.0005x - 0.0443 ve y = -7E-07x2 + 0.0008x - 0.2013 olarak gerçekleşmiştir. Bu analizlere ait R2 değerleri ise tüm eşitlikler için 0.99 olarak gerçekleşmiştir (Şekil 1). CO2 deki artışların ölçülen parametrelere olan etkisini belirlemek için yapılan regresyon test sonuçları, verim ve biyomas değerlerine ait artışların çok sınırlı bir değişim olsa bile anlamlı (p<0.05) olduğunu fakat ETc’de meydana gelen değişimin önemli olmadığını (p>0.05) göstermiştir.

Tablo 1. Simülasyonu yapılan parametrelere ait sonuçlar

Parametreler Maksimum Sıcaklık Artışı (0C) Verim (kg ha-1) Biyomas (kg ha-1) Evapotranspirasyon (mm)

0 3167 7535 693 2 3236 7922 742 4 3652 8919 777 6 4202 10019 749

Minimum Sıcaklık Artışı (0C) 0 3582 8637 755 2 3594 8618 735 4 3542 8516 731 6 3537 8625 741

Karbondioksit Artışı (ppm) 380 3517 8501 740 400 3555 8571 741 420 3577 8629 741 440 3607 8694 741


Güney Doğu Anadolu Projesi (GAP) ile büyük tarımsal alanları sulamaya açılması buna paralel olarak endüstride meydana gelen artışlar ve küresel ısınmanın etkisi ile bölgede maksimum ve minimum sıcaklıklarda artışlar olabileceği ve bunlara ek olarak CO2 miktarlarında da artışlar sağlanabileceği öngörülmektedir. Bu artışların olası etkilerinin araştırılması amacı ile DSSAT simülasyon programı kullanılarak nohut bitkisi üzerinde etkileri araştırılmıştır. Maksimum ve minimum sıcaklıklar için öngörülen sıcaklık artışları 6 0C ile sınırlı tutulmuş ve CO2 te ise artış miktarı 60 ppm olarak saptanmıştır. Simülasyon sonuçları, minimum sıcaklıklarda 0-6 0C ve CO2 te 380-440 ppm’e kadarki artışların; verim, biyomas ve ETc de sınırlı oranda değişimlere neden olduğunu ortaya koymuştur. Diğer taraftan maksimum sıcaklıklarda meydana gelen

artışlar; verim, biyomas ve ETc de önemli oranda yükselmelere neden olmaktadır. Verim ve biyomas değerlerinde %35 lere varan artışlar sağlanabilirken, ETc de %10 düzeyinde artış görülmektedir. Bölgenin sulamaya açılması ile sulama sezonunda bölge için öngörülen sulama suyu miktarları, sıcaklıkların artması ile yetersiz hale gelecek ve muhtemelen artırılması gerekecektir.

Genel olarak sıcaklıklardaki artışlar ile birlikte CO2 te meydana gelecek olan artışlar nohutta verim düşüşüne neden olmayacak tam tersine muhtemelen artışlar gözlenebilecektir. Fakat maksimum sıcaklıklarda meydana gelebilecek olan artışlar bitkinin yaklaşık %10 düzeyinde daha fazla su tüketmesi anlamına gelmekte buda bölge sulamalarına su sağlayan kamu kuruluşlarının hesaplamalarında göz önünde bulundurması gerekli bir husus olarak ortaya çıkmaktadır.


67

y = 0.9491x2 - 0.1343x - 0.3367R2 = 0.9967

-5

5

15

25

35

-2 0 2 4 6 8T. Maksimum (0C)

Verim

Değ

işim

i (%

)

y = 0.5913x2 + 2.0585x - 0.3355R2 = 0.9966

-5

5

15

25

35

-2 0 2 4 6 8T. Maksimum (0C)

Biom

ass

Değ

işim

i (%

)

y = -0.6941x2 + 5.6336x - 0.3534R2 = 0.9673

-5

5

15

-2 0 2 4 6 8T. Maksimum (0C)

ETc

(%)

y = 0.001x2 - 0.0072x + 0.0017R2 = 0.614

-5

5

15

25

35

-2 0 2 4 6 8T. Minimum (0C)

Biom

ass

Değ

işim

i (%

)

y = 0.0024x2 - 0.0174x - 0.0002R2 = 0.9984

-5

5

15

-2 0 2 4 6 8T. Minimum (0C)

ETc

(%)

y = -1E-06x2 + 0.0015x - 0.3772R2 = 0.9954

-5

5

15

25

35

360 380 400 420 440 460CO2 (ppm)

Verim

Değ

işim

i (%

)

y = -9E-07x2 + 0.0005x - 0.0443R2 = 0.997

-5

5

15

25

35

360 380 400 420 440 460CO2 (ppm)

Biom

ass

Değ

işim

i (%

)

y = -7E-07x2 + 0.0008x - 0.2013R2 = 0.9994

-5

5

15

360 380 400 420 440 460CO2 (ppm)

ETc

(%)

y = -0.0002x 2 - 0.0017x + 0.0015R2 = 0.8134

-5

5 15

25

35

-2 0 2 4 6 8T. Minimum (0 C)

Verim Değişimi (%)

Şekil 1. Maksimum, Minimum ve CO2 oranlarında meydana gelen artışlara bağlı olarak verim, biyomas ve ETc miktarlarında meydana gelen değişimler.


68

Teşekkür Bu denemenin yürütülmesinde yardımcı

olan Nusret TURGUT, Mehmet Nur BAL ve Mehmet FIRAT’a yardımlarından dolayı teşekkür ederim.

Kaynaklar Booker, F.L., Pursley, W.A., Stefanski, L.A., Miller, J.E.,

Fiscus, E.L., 2005. Comparative responses of container-versus ground-grown soybean to elevated carbon dioxide and ozone. Crop Science 45, 883-895.

Boyer, J.S., Johnson, R.R., Saupe, S.G., 1980. Afternoon water deficits and grain yields in old and new soybean cultivars. Agronomy J. 72:981-985.

Conroy, J.P., Seneweera, S., Basra, A.S., Rogers, G., Wooller, B.N., 1994. Influence of rising atmospheric CO, concentrations and temperature on growth, yield and grain quality of cereal crops. Australian Journal of Plant Physiology 21, 741-758.

Doorenbos, J., Kassam A.H., 1979. Yield response to water. Irrigation and drainage paper no: 33. FAO-Rome 193 pp.

Eck, H. V. 1986. Effect of water deficits on yield, yield components, and water use efficiency of irrigated corn. Agron. J. 78: 1035-1040.

Eser, D. 1981. Yemeklik Baklagiller. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Teksir no:59, Ankara.

Ghaffari, A., Cook, H.F., Lee, H.C., 2002. Climate change and winter wheat management: A modeling scenario for south-eastern England. Climatic Change 55, 509–533.

Hodges, H.F., Heatherly, L.G., 1983. Principles of water management for soybean production in Mississippi. Mississippi Agricultural Forestry Experiment Station. Bulletin no: 919.

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2001. Climate Change 1995: The scientific basis of climate change, Cambridge University Press, Cambridge, U.K.

Jones, P.D., Wigley, T. M. L., Farmer, G., 1991. Marine and l and temperature data sets: A comparison and a look at recent trends, in: Schlesinger, M.E. (Ed.), Greenhouse gas-induced climatic change. Elsevier, Amsterdam, pp. 1007- 1023.

Kanber, R. 1997. Sulama. Ç.Ü. Ziraat Fakültesi Genel Yayın No: 174. Ders Kitapları Yayın No: 52.

Karl, T.R., Kukla, G., Razuvayev, V.N., 1991. Global warming: Evidence for asymmetric diurnal temperature change. Geophysical Research Letters 18, 2253-2256.

Kim, H.Y., Lieffering, M., Miura, S., Kobayashi, K., Okada, M., Miura, S., 2003. Seasonal changes in the effects of elevated CO2 on rice at three levels of nitrogen supply: a free air CO2 enrichment (FACE) experiment. Global Change Biology 9, 826–837.

Lamm, F. R., D. H. Rogers and H. L. Manges. 1994. Irrigation scheduling with planned soil water depletion. Transactions of the ASAE 37(5): 1491 - 1497.

Lawor, H.J., Siddique, K.H.M., Sedgley, R.H., Thurling, N. 1998. Improvement of cold tolerance and insect resistance in chickpea and the use of AFLPs for the

identification of molecular markers for these traits. Acta Hortic. 461, 185-192.

Mahmood, R., 1998. Air temperature variations and rice productivity in Bangladesh: A comparative study of the performance of the yield and the CERES-Rice models. Ecological Modeling 106, 201–212.

Mati, B.M., 2000. The influence of climate change on maize production in the semi-humid semi-arid areas of Kenya. Journal of Arid Environments 46, 333–344

Moya, T.B., Ziska, L.H., Namuco, O.S., Olszyk, D., 1998. Growth dynamics ve genotypic variation in tropical, field-grown paddy rice (Oryza sativa L.) in response to increasing carbon dioxide and temperature. Global Change Biol. 4, 645–656.

Norby, R.J., Wullschleger, S.D., Gunderson, C.A., Johnson, D.W., Ceule-Mans, R., 1999. Tree responses to rising CO2 in field experiments: Implications for the future forest. Plant, Cell and Environment 22, 683–714.

Otavio, J.F.de S., Jose, R.N.B.F., Luis, M.A.S., 1994. Potential effects of global climate change for Brazilian agriculture applied simulation studies for wheat, maize and soybeans. in: Implications of climate change for international agriculture: Crop modeling study, U.S. Climate Change Division Report, EPA, 230-B-94-003, pp. 1-28.

Otter-Nacke, S., Godwin, D.C., Ritchie, J.T., 1986. Testing and validating the CERES-Wheat model in diverse environments. Agristars YM- 15-00407.

Öztaş,E., Bucak, B., Al, V., Kahraman, A. 2007. Evaluation of Winter Hardiness, Yield and Yield Components of Chickpea (Cicer arietinum L.) Cultivars Under Harran Plain Conditions. Harran Ünüversitesi Ziraat Fak. Dergisi. 11 (3-4). 81-86.

Poorter, H., Navas, M.L., 2003. Plant growth and competition at elevated CO2: On winners, losers and functional groups. New Physiology 157, 175– 198.

Rao, D.G., Sinha, S.K., 1994. Impact of climate change on simulated wheat production in India. in: Implications of Climate Change for International Agriculture: Crop Modeling Study, U.S. Climate Change Division Report EPA 230-B-94- 003, India, pp. 1-10.

Reddy, K.R., Koti, S., Davidonis, G.H., Reddy, V.R., 2004. Interactive effects of carbon dioxide and nitrogen nutrition on cotton growth, development, yield, and quality. Agronomy Journal 96(4), 1148-1157.

Sadras, V.O. and Milroy, S.P. 1996. Soil water thresholds fort he responses of leaf expansion and gas exchange: a review. Field crop res. 47, 253-266.

Salas, J.D., Delleur, J.W., Yevjevich, V., Lane, W.L., 1980. Applied modeling of hydrologic series. Water resources publications, Littleton, Colorado, USA, 484p.

Saxena, N.P., 1990. Status of chickpea in the Mediterranean basin. In: Present status and future


69

prospects of chickpea crop production and improvement in the Mediterranean countries. Seminar Zaragozo Spain. Vol. 9, 11-13 July, 17-24.

Siddique, K.M.H., Brinsmead, R.B., Knigth, R., Knights, E.J., Paul, J.G., and Rose, I.A., 1999. Adaptation of chickpea ( cicer arietium L.) and faba bean (Vicia faba L.) to Australia. In: Knight, R. (Eds.), cool season food legumes. Kluwer, Adelaide.

Silim, S.N. and Saxena, M.C. 1993. Adaptation of spring sown chickpea to the Mediterranean basin: I. Response to moisture supply. Field Crop Res. 34, 121-136.Singh, K. B., 1991. Influence of water deficit on phenology, growth and dry mater allocation in chickpea. Field Crop Res. 28, 1-15.

Singh, K. B., 1993. Problems and prospects of stress resistance breeding in chickpea, in breeding for stress tolerance in cool season food legumes. Eds. By. K.B. singh and M.C. Saxena. A Willey-Spayce Pub. P: 17-35.

Singh, K. B., 1997. Chickpea ( Cicer arietium L.). Field Crop Res. 53: 161-170.

Singh, K. B., Malhotra, R. S., and Saxena, M. C., 1989. Chickpea evaluation for cold tolerance under field condition. Crop Science, 29: 282-285.

Strain, H.H., Svec, W.A. 1966. Extraction, separation, estimation and isolation of stress degree day parameter for environmental variability. Agr. Meteor. 24: 45-55.

Tonkaz, T., Cetin, M., Simsek, M., 2003. Observed changes of some climatic parameters of Sanliurfa province (in Turkish with English abstract). Journal of Agriculture Faculty of Cukurova University 18, 29-38.

Tubiello, F.N., Rosenzweig, C., Volk, T., 1995.

Interactions of CO2, temperature and management practices. Simulations with a modified version of CERES-Wheat. Agricultural Systems 49, 135–152.

Turner, N.C. 2003. Adaptation to drought: lessons from studies with chickpea. Indian Jour. of Plant Physiology. Spec. issue, 11-17.

Van der Maesen, J.G.M. 1987. Origin, history an taxonomy of chickpea, p 11-34. In: M.C. Saxean and K.B. Singh (eds.). The Chickpea. CAB International, Wallingford, UK.

Yadav, S.S., Kumar, J., Yadav, S.K., Singh, V.S., Turner, Y.C., and Redden, R. 2006. Evaluation of helicoverpa and drought resistance in desi and kabuli chickpea. Plant Genetic Resources, 4: 3, 198-203.

Zhiqing, J., Ge., D., Chen, H., Fang, J., 1994. Effects of climate change on rice production and strategies for adaptation in southern China, in: Implications of Climate Change for International Agriculture: Crop Modeling Study, U.S. Climate Change Division Report EPA, 230-B-94-003, pp. 1-24.


Tokat Kazova’daki Uzun Yıllık Yağış ve Sıcaklık Gidişlerinin Kuraklık Açısından İrdelenmesi

İrfan Oğuz1 Tekin Öztekin2 Özlem Akar1

1- Tokat Toprak ve Su Kaynakları Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü, Tokat 2- Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü, 60240, Tokat

Özet: Bu çalışmada, Tokat Kazova’da uzun yıllar iklim verilerinden yararlanılarak, ovanın iklim değişikliği eğiliminin kuraklık açısından belirlenmesi amaç edinilmiş, bu eğilimlerin tarımsal üretime olası etkilerinin neler olabileceği tartışılmıştır. Araştırmada, Tokat Toprak ve Su Kaynakları Araştırma Enstitüsü meteoroloji istasyonunun 1966-2006 yılları arası rasat verilerinden aylık, mevsimlik ve yıllık yağışlar ve sıcaklıklar materyal olarak kullanılmıştır. Bu verilere ait serilerin zamana göre değişimleri öncelikle görsel olarak incelenmiş, seyirlerinde belirlenen artış veya azalışın önemli olup olmadığı, α = 0.05 önem seviyesinde Mann-Kendall sıra korelasyon eğilim testi uygulanarak belirlenmiştir. Ovada, yıllık yağış ortalamasına ait yağış gidişlerinin değişmediği, ancak kış yağışlarındaki azalma eğiliminin önemli olduğu bulunmuştur. Ayrıca, uzun yıllık sıcaklık ortalama değerlerinde az da olsa gittikçe bir azalma olurken, yıllık minimum sıcaklıklardaki azalış ve maksimum sıcaklıklardaki artış eğilimleri önemli bulunmuştur. Anahtar Kelimeler: İklim değişikliği, yağış gidişi, sıcaklık gidişi, eğilim doğrusu

Examination of Long Period Precipitation and Temperature Trendlines at Tokat Kazova from Drought Point of View

Abstract: In this study, examination the tendency of climate variability at Tokat Kazova with drought point of view was aimed. The possible effects of this tendency on agricultural production were discussed. The monthly, seasonal and yearly precipitations and temperatures measured at the weather station of Tokat Soil and Water Resources Research Institute during 1966 through 2006 were used. For these series, first visual trends were examined, then the Mann-Kendall test at α = 0.05 significance level was performed to determine whether the determined increases or decreases in the series are important or not. At the plain, it was determined that the trend line for the annual average precipitation data with respect to the years have not changed. However, the decreasing trend in the precipitations during winter was found important. In addition, while it is small, the overall average temperature for the years is being decreasing, the increasing and decreasing trends in maximum and minimum annual temperatures, respectively, were found important. Keywords: Climate variability, precipitation trend line, temperature trend line, tendency line 1. Giriş

Bir yöredeki tarımsal üretimi etkileyen belki de en önemli iki iklim elemanı yağış ve sıcaklıktır. Kuraklık ise genellikle mevcut veya arz edilen suyun talebi karşılamadığı zaman olur. Tanım olarak ise yağışların kaydedilen normal seviyelerinin altına düşmesi sonucu su kıtlığı sebebiyle yaşamsal faaliyetleri olumsuz yönde etkileyen doğal bir afet olarak tanımlanır. Kuraklık, sıcaklık artışı ile doğru, yağış artışı ile ters orantılıdır. İkibinyedi yılında ülkemizi etkileyen kuraklık, gündem oluşturmuş, nedenleri tartışma konusu olmuştur. Öte yandan, özellikle Tokat yöresinde yaşayan yaşlı insanlara sorulduğunda, yörede yaşadıkları ve gördükleri kar, don, sel olaylarını anlatıp yöredeki iklim değişikliğini gündeme getirmektedirler.

Türkeş (1999)’da Türkiye’nin yağış ve kuraklık indisi dizilerinin alansal ve zamansal

değişimleri 1930-1993 dönemi için analiz edilmiş, ısrarlı kurak koşulların Türkiye’nin önemli bölümünde belirgin olduğu, Türkiye’nin kuraklık indisi değerlerinde ise 1960’lardaki nemli koşullardan kurak yarı-nemli iklim koşullarına doğru genel bir eğilimin olduğu bulunmuştur. Bostan ve Akyürek (2007), Türkiye’de yer alan 220 büyük meteoroloji istasyonunda 34 yıllık zaman periyodu içerisinde ölçülmüş aylık ortalama sıcaklık ve yağış değerlerini kullanmış ve zamanla meydana gelebilecek trendin varlığını belirlemeye çalışmışlardır. Yazarlar, yıllık ortalama yağış değerlerine uyguladıkları t ve Mann-Kendall testlerine göre 20 istasyonda artan trend, yaz hariç diğer mevsimsel yağışlarda artış, mevsimsel ortalama sıcaklık değerlerinde ise genellikle artış bulmuşlardır. Yazarlar, havza özellikleri dikkate alınarak bölgesel bazda trend analizlerinin yapılması


72

gerektiğini ve çalışmalarının zaman periyodunun 1960-2006 yılları arasına çıkarılmasını önermişlerdir.

Yapılan ön araştırmaya göre, Tokat Kazova yöresinde uzun yıllık yağış ve sıcaklık verilerinin gidiş eğilimi veya trendi ve bunların olası tarımsal üretime etkilerinin neler olabileceği konusunda bir çalışmaya rastlanılmamıştır. Bu çalışma ile 1966-2006 dönemi için Tokat Toprak ve Su Kaynakları Araştırma Enstitüsünde ölçülen sıcaklık ve yağış değerlerini kullanarak, Tokat Kazova’da sıcaklık ve yağışta zamanla meydana gelen eğilimlerin yıllık, mevsimlik ve aylık bazda belirlenmesi amaç edinilmiştir.

2. Materyal ve Metot

Tokat ili Orta Karadeniz bölgesinin iç kısımlarında yer almakta olup Yeşilırmak havzası içerisinde yer almaktadır. Kazova ise Tokat ili ile Turhal ilçesi arasında Yeşilırmak nehri boyunca uzanan bir çöküntü ovasıdır. Ova hem Karadeniz iklim özellikleri hem de İç Anadolu’daki step iklimi arasında geçiş özelliği taşır. Bu çalışmada Tokat Toprak ve Su Kaynakları Araştırma Enstitüsü meteoroloji istasyonunda ölçülmüş, uzun yıllık (1966-2006) iklim verilerinden yıllık toplam yağış, yıllık maksimum ve minimum toplam aylık yağış, yıllık toplam mevsimsel yağışlar, ortalama sıcaklık, ortalama maksimum sıcaklık ve ortalama minimum sıcaklık değerleri kullanılmıştır. Meteoroloji istasyonu Kazova’da, Tokat – Turhal karayolunun 10. kilometresinde, 40o18’ enlem ve 36o34’ boylamda 585 m rakımda kurulmuş olup A sınıfı bir meteoroloji istasyonudur.

Veri serilerine ait ortalama, standart hata, ortanca değer, minimum ve maksimum gibi temel istatistik ölçütlerinin yanı sıra, ölçülen bazı iklimsel verilerin hangi yıllarda aşırılık gösterdiğini belirlemede, verilerin ortalamadan olan özdeş veya tipik değişkenliğini ölçen ortalama ± standart hata istatistikleri kullanılmıştır.

Veri serilerinin yıllara göre değişimleri ve aşırılık gösterdiği periyotlar görsel olarak incelenmiş olup, verilere ait serilerin seyirleri (gidişleri), yıllık, mevsimlik ve aylık olarak regresyon denklemleriyle belirlenmiştir. Veri serilerinin seyirlerinde görülen artış veya azalışın önemli olup olmadığı, % 5 güven aralığına göre Ho hipotezinin (zaman serisinde

bir eğilimin bulunmaması görüşü) Mann-Kendall sıra korelasyon gidiş testi (Yücel ve ark., 1999; Gilbert, 1987) sonucu kabul veya reddi ile karar verilmiştir. Mann-Kendal testi zaman seri verilerindeki eğilimleri tanımlamak için parametrik olmayan bir test olup, test veri değerlerinin kendilerinden ziyade, verilerin nispi büyüklüklerini kıyaslar (Gilbert, 1987). Bu testin bir avantajı ise verilerin ait olduğu dağılımdan etkilenmemesi ve Kendall korelasyon katsayısının hesaplanması esasına dayanır (Akyürek ve ark., 2004). Bu testte hesaplanan Mann-Kendall istatistiği (S), basit doğrusal regresyon denklemindeki eğim değeri gibi eğilimin yönünü ve şiddetini gösterir. Bulunan eğilimin önemliliğini istatistiksel olarak belirlemek için S’nin varyansı, normalleştirilmiş Z istatistik değeri ve bu istatistiğe karşılık gelen normal dağılım olasılık dağılım fonksiyon değeri bulunur. Hesaplanan bu değer 0.05’den az olmak koşuluyla, eğer bulunan Z değeri negatif ise azalan, pozitif ise artan bir eğilimin olduğu ve bunların % 5 güven aralığında önemli olduğu kaydedilir. Bu çalışmada geliştirdiğimiz Mann-Kendall eğilim testini yapan, küçük, Fortran bilgisayar programlama dilinde yazılmış, otomatik olarak girdi verisini txt uzantılı bir giriş dosyasından okuyan ve sonucu otomatik olarak hesaplayıp bir çıktı dosyasına yazan bir bilgisayar programı kullanılmıştır.

3. Bulgular ve Tartışma

Toprak ve Su Kaynakları Tokat Araştırma Enstitüsü meteoroloji istasyonunun uzun yıllar (1966-2006) yağış verileri incelendiğinde (Şekil 1), en yüksek yağış 616.3 mm ile 1996 yılında, en düşük yağış ise 271.1 mm ile 2001 yılında gözlemlenmiştir. Toprak ve Su Kaynakları Tokat Araştırma Enstitüsü meteoroloji istasyonunda uzun yıllar yağış ortalaması 430.0 mm, standart hatası ise 80.7 mm olarak hesaplanmıştır (Tablo 1). Ortalamadan olan tipik değişkenlik sınır alt değeri (ortalama - standard hata) 349.3 mm ve sınır üst değeri (ortalama + standard hata) ise 510.7 mm olarak hesaplanmıştır. Kırkbir yıllık verilerin zaman serisine bakıldığında, bazı dönemlerde yağışta artış eğilimi gözlenmişken, bazı dönemlerde ise azalma eğilimi olmuştur. Enstitü yıllık yağışları toplamının genel eğilimi ise uzun yıllar değerleri üzerinden incelendiğinde değişmediği ve ortalama yağış ile eğilim doğrusunun

İ.OĞUZ, T.ÖZTEKİN, Ö.AKAR

73

örtüştüğü görülmektedir (Şekil 1). Regresyon denkleminin eğim değerinin (0.0198) sıfıra yakın olması ve sabit katsayı değerinin de ortalamaya yakın olması, uzun yıllık yağışlara ait eğilim doğrusunun değişmediğini de bize bildirmektedir. Değişkenlik üst sınırı dışında kalan fazla yağış, 1988, 1990,1993,1996 ve 1998 yıllarında görülmüştür. Değişkenlik alt

sınırı altında kalan düşük yağışlar ise 1973, 1994, 2001, 2003 ve 2006 yıllarında meydana gelmiştir. Son altı yıllık yağışların, hemen hemen uzun dönem yağış ortalamasının altında oluşu ve bu yağışların üç tanesinin de değişkenlik sınır alt değerinin altında oluşu, kuraklık konusunu özellikle son yıllarda gündeme getirmiş olabilir.

Tablo1. Çalışmada kullanılan bazı iklimsel verilerin veri adedi (N), ortalama (Ort.), ortanca değer (Ort. Değ.), standard hata (St. Hata), minimum (Min.) ve maksimum (Mak.) değerleri Değişkenler N Ort. Ort. Değ. St.Hata Min. Mak. Yıllık Toplam Yağış 41 430.0 424.0 80.7 271.1 616.3 Aylık Toplam Minimum Yağış 41 1.6 0.4 2.7 0.0 11.2 Aylık Toplam Maksimum Yağış 41 90.8 93.4 22.8 33.9 128.9 İlkbahar mevsimi yağışları 41 158.5 148.8 53.7 37.5 318.9 Yaz mevsimi yağışları 41 55.9 49.9 32.8 7.8 137.2 Sonbahar mevsimi yağışları 41 97.4 85.4 51.5 19.2 224.3 Kış mevsimi yağışları 41 116.3 110.4 44.1 44.5 195.4 Yıllık ortalama sıcaklık 41 11.9 11.9 0.8 10.3 14.5 Yıllık maksimum sıcaklık 41 36.1 37.2 3.7 28.0 42.1 Yıllık minimum sıcaklık 41 -13.9 -13.5 8.2 -31.6 2.4

y = 0.0198x + 429.61R2 = 9E-06

200

250

300

350

400

450

500

550

600

650

1966 1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 2006Yıllar

Yıllı

k Ya

ğış,

mm

Yağış Ortalama yağış+Standart sapmaEğilim Doğrusu Ortalama yağış-Standart sapma

Şekil 1. Uzun yıllar yıllık yağış değerleri

Uzun yıllar aylık minimum yağış serilerine ait istatistiksel değerlendirmeler Tablo 1’ de ve yıllara göre değişimi Şekil 2’ de (tabana yakın eğri) verilmiştir. Uzun yıllara ait minimum aylık yağışlar, 0 – 11.2 mm arasında değişmiştir. Aylık minimum yağışların ortalaması 1.6 mm olup standart sapması 2.7 mm olmuştur. Aylık minimum yağış serisine ait eğilim doğrusu incelendiğinde eğrinin

değişmediği ve minimum yağış ortalaması ile eğilim doğrusunun da yıllık toplam yağış eğilim doğrusunda (Şekil 1) olduğu gibi örtüştüğü görülmektedir (Şekil 2). Ek olarak, regresyon denkleminin eğim değerinin (0.0095) sıfıra yakın olması ve sabit katsayı değerinin de ortalamaya yakın olması, uzun yıllık minimum aylık yağışlara ait eğilim doğrusunun da değişmediğini göstermektedir.


74

y = 0.189x + 86.868R2 = 0.0098

y = 0.0095x + 1.4271R2 = 0.0018

-10

10

30

50

70

90

110

130

1966 1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 2006Yıllar

Yağı

ş, m

m

Minimum yağış Maksimum yağış

Ortalama yağış Maksimum yağış-Standart sapma

Maksimum yağış+Standart sapma Eğilim doğrusu

Şekil 2. Uzun yıllar aylık maksimum ve minimum yağışlar

Uzun yıllar aylık maksimum yağış

serilerine ait istatistiksel değerlendirmeler Tablo 1 ve yıllara göre değişimi de Şekil 2’ de (tavana yakın eğri) verilmiştir. Uzun yıllara ait maksimum aylık yağışlar, 33.9 – 128.9 mm arasında değişmiştir. Aylık maksimum yağışların ortalaması 90.8 mm olup standart sapması 22.8 mm olmuştur. Aylık maksimum yağış serisine ait eğilim doğrusu incelendiğinde, seyirde gittikçe artma eğilimi görülmektedir. Bununla birlikte, bu artış eğilimi % 5 güven aralığına ve Mann-Kendall testine göre önemli bulunmamıştır. Uzun yıllar ortalaması, artan trend eğrisi ile 1986 yılında çakışmıştır. Regresyon denkleminin eğim değerinin (0.189) pozitif ve sıfırdan büyük bir sayı olması da, uzun yıllık aylık maksimum yağışların miktarlarında gittikçe artan bir eğilim gösterdiğinin işaretidir. Değişkenlik üst eşik sınırı (90.8 + 22.8 = 122.6 mm) üstünde kalan maksimum aylık yağışlar, 1983, 1986, 1990, 1991, 1995, 1996 ve 1998 yıllarında, değişkenlik alt sınırı (90.8 -22.8 = 68 mm) altında kalan maksimum yağışlar ise 1968, 1973, 1992, 1994 ve 2006 yıllarında görülmüştür.

Araştırma yeri uzun yıllar yıllık toplam yağışlarının mevsimlere göre dağılımı Şekil 3’ te ve istatistiksel değerlendirmesi Tablo 1’ de verilmiştir. Şekil 3’e göre, yöre yağışları ilkbahar ve sonbahar mevsimlerinde artma eğilimi gösterirken, yaz ve kış mevsimlerinde azalan bir eğilim içerisindedir. Mann-Kendall eğilim testine göre ise sadece kış mevsiminde görülen yağışlardaki azalma eğilimi önemli bulunmuştur. Mevsimsel değerlere ilişkin regresyon denklemlerinin eğim değerleri bize, en fazla değişkenliğin kış mevsiminde olduğunu göstermektedir. Bunu sonbahar ve ilkbahar mevsimlerindeki değişkenlik takip etmekte olup, en az değişkenlik ise yaz mevsiminde görülmektedir. Değişkenlik alt ve üst eşik değerleri dışında kalan yıl sayıları dikkate alındığında, en az yıl sayısının (8) ilkbahar mevsiminde en çok yıl sayısının (16) ise kış mevsiminde görüldüğü ortaya çıkmıştır. Yağışların mevsimlere göre dağılımı Tablo 1’ e göre incelendiğinde ise, en fazla ortalama yağışın sırasıyla ilkbahar, kış, sonbahar ve yaz mevsimlerinde düştüğü görülmektedir.


75

ilkbahary = 0.845x - 1519.8

R2 = 0.0355

0

50

100

150

200

250

300

350Ya

ğış,

mm

Yaz y = -0.183x + 419.28R2 = 0.0045

0

50

100

150

Yağı

ş, m

m

Sonbahar y = 0.6572x - 1207.7R2 = 0.0234

0

50

100

150

200

250

Yağı

ş, m

m

Kış y = -1.3437x + 2784.8R2 = 0.1331

0

50

100

150

200

250

1966 1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 2006

Yıllar

Yağı

ş, m

m

Şekil 3. Mevsimlik toplam yağışlar ve zaman serileri


76

Tokat yöresinde kış yağışları toprakta rutubet biriktirme, yeraltı suyunu besleme ve göletlerde su depolama yönüyle hayati bir öneme sahiptir. Araştırma yöresinde yıllar itibariyle kış yağışlarında görülen azalma eğilimi, yeraltı su kaynaklarının beslenmesinde önemli yer tutan kar yağışının da azaldığı şeklinde yorumlanabilir. Yağışa bağlı tarım alanlarında kar yağışları ile etkili rutubet birikimi sağlanmakta ve biriken rutubet kurak dönemlerde bitkisel üretimde kullanılmaktadır. Özellikle yüzey akış kayıplarının az olduğu kış mevsiminde kar suları kontrollü bir şekilde yeraltı su kaynaklarımızı besleyebilmektedir. Tokat yöresinde en fazla erosiv yağış, nisan ve mayıs ayları olmak üzere ilkbahar mevsiminde meydana gelmektedir (Oğuz, 1997). İlkbahar aylarında yağış miktarlarında görülen artış eğilimi ve buna bağlı olarak erosiv yağışların potansiyelinin de artabileceği düşünülmektedir. Bu nedenle ilkbahar mevsiminde meydana gelen toprak ve yüzey akış kayıpları gittikçe artabilir.

Araştırmada yıllık yağışların aylık dağılımları ve bunlara ait zaman serileri de incelenmiştir. Aylık toplam yağışların 41 yıllık ortalaması alındığında, 59.7 mm ile nisan ayı en yüksek değeri alırken bunu sırasıyla mayıs (58.7), aralık (44.5), kasım (43.4), mart (40.1), ocak (38.8), haziran (37.6), ekim (36.2), şubat (34.0), eylül (17.9), temmuz (10.9) ve ağustos (7.4) ayları takip etmiştir. Ayrıca mart, nisan, mayıs, ağustos, eylül, ekim ve kasım aylarına ilişkin eğilimin gittikçe artış yönünde, diğer aylara ilişkin eğilimin ise azalış yönünde olduğu belirlenmiştir. En aşırı değişimlerin ise sırasıyla aralık, ocak, ekim ve mayıs aylarında gerçekleştiği tespit edilmiştir. Mann-Kendall eğilim testine göre ise sadece aralık ayında görülen eğilimin önemli olduğu bulunmuştur.

Toprak ve Su Kaynakları Tokat Araştırma Enstitüsü meteoroloji istasyonunun uzun yıllar (1966-2006) sıcaklık verileri incelendiğinde (Şekil 4), en yüksek yıllık sıcaklık ortalaması 14.5 oC ile 1966 yılında, en düşük yıllık sıcaklık ortalaması ise 10.3 oC ile 1992 yılında hesaplanmıştır. Toprak ve Su Kaynakları Tokat Araştırma Enstitüsü meteoroloji istasyonunda uzun yıllar yıllık sıcaklık ortalaması 11.9 oC, standart hatası ise 0.8 oC olarak hesaplanmıştır (Tablo 1). Ortalamadan olan tipik değişkenlik sınır alt değeri (ortalama - standard hata) 11.1 oC ve sınır üst değeri (ortalama + standart hata)

ise 12.7 oC olarak hesaplanmıştır. Yıllık ortalama sıcaklık verilerinin zaman serisine bakıldığında ise bazı dönemlerde sıcaklıkta artış eğilimi ve bazı yıllar ise azalma eğilimi olmaktadır. Tokat yöresi yıllık sıcaklık ortalaması, uzun yıllara ait değerleri üzerinden incelendiğinde, azalma eğilimi içerisinde olduğu belirlenmiş, fakat bu eğilimin Mann-Kendall testine göre önemli olmadığı bulunmuştur. Regresyon denkleminin eğim değerinin (-0.016) negatif yönde sıfıra yakın olması, uzun yıllık sıcaklık ortalamasının azda olsa gittikçe azalma eğiliminde olduğunu göstermektedir. Bu da bize Tokat yöresinin gittikçe daha da soğuyabileceğini düşündürmektedir. Değişkenlik üst ve alt sınırları dışında kalan yaklaşık 4 yıl (1966, 1970, 1992, 1993) uç yıllık ortalama sıcaklık değerleri göstermiştir.

Uzun yıllar yıllık minimum sıcaklık serilerine ait istatistiksel değerlendirmeler Tablo 1’ de ve yıllara göre değişimi Şekil 5’ de (tabana yakın eğri) verilmiştir. Uzun yıllara ait yıllık minimum sıcaklıklar, - 31.6 – 2.4 oC arasında değişmiştir. Yıllık minimum sıcaklık ortalaması – 13.9 oC olup standart sapması 8.2 oC olmuştur. Yıllık minimum sıcaklık serisine ait eğilim doğrusu incelendiğinde ise, minimum sıcaklıklarda bir azalma eğilimi olduğu görülmekte olup, Mann-Kendall eğilim testine göre de bu eğilimin önemli olduğu belirlenmiştir. Uzun yıllar ortalaması azalan eğilim eğrisi ile 1986 yılında çakışmıştır. Minimum sıcaklıklar 1976 yılına kadar üst eşik değerin üzerinde seyrederken, 1985 yılından itibaren alt eşik değer altında daha sık olarak görülmeye başlamıştır. Özellikle meyvecilik ve bağcılığın yaygın olduğu yörede minimum sıcaklıklardaki bu düşüş eğiliminin devam etmesi durumunda aşırı kış soğuklarından ötürü yaygın ağaç ve bağ ölümleri görülebilir.

Uzun yıllar yıllık maksimum sıcaklık serilerine ait istatistiksel değerlendirmeler Tablo 1 ve yıllara göre değişimi de Şekil 5’ te (tavana yakın eğri) verilmiştir. Uzun yıllara ait maksimum sıcaklıklar, 28.0 – 42.1 oC arasında değişmiştir. Yıllık maksimum sıcaklık ortalaması 36.1 oC olup standart sapması 3.7 oC olmuştur. Yıllık maksimum sıcaklık serisine ait eğilim doğrusu incelendiğinde, seyirde gittikçe artma eğilimi görülmektedir. Yine Mann-Kendall eğilim testine göre bu eğiliminde, minimum sıcaklık eğiliminde olduğu gibi


77

önemli olduğu belirlenmiştir Uzun yıllar ortalaması artan eğilim eğrisi ile 1985 yılında çakışmıştır. Regresyon denkleminin eğim değerinin (0.233) pozitif ve sıfırdan büyük bir sayı olması da, uzun yıllık maksimum sıcaklık değerlerinde gittikçe artan bir eğilim gösterdiğinin işaretidir. Maksimum yıllık sıcaklıklar 1976 yılına kadar değişkenlik alt eşik değerinin (36.1 - 3.7 = 32.4 oC) altında seyrederken, 1985 kesişme yılından itibaren

ortalamanın üstünde seyretmiştir. Maksimum sıcaklıkların gittikçe artıyor olması evapotranspirasyonu yükselterek suya olan ihtiyacı artıracaktır. Bu sonuçlara göre Tokat yöresinde maksimum ve minimum sıcaklıklar arası açılma eğiliminde olup (yazlar daha sıcak, kışlar daha soğuk), yörenin ikliminin gittikçe karasal bir iklime dönüşme eğiliminde olduğu söylenebilir.

y = -0.016x + 43.674R2 = 1

9

10

11

12

13

14

15

1966 1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 2006

Yıllar

Yıll

ık o

rtala

ma

sıca

klık

, o C

Yıllık ortalama sıcaklık Ortalama

Ortalama sıcaklık+Standart sapma Ortalama sıcaklık-Standart sapma

Eğilim doğrusu

Şekil 4. Yıllık ortalama sıcaklık ve zaman serileri

y = 0.233x - 426.55R2 = 0.5783

y = -0.4094x + 799.11R2 = 0.3622

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

1966 1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 2006

Yıllar

Sıc

aklık

, C

Yıllık Maksimum sıcaklık Yıllık minimum sıcaklıkMaksimum sıcaklık+Standart sapma Maksimum sıcaklık-Standart sapmaMinimum sıcaklık+standart sapma Minimum sıcaklık-Standart sapmaOrtalama

Şekil 5. Uzun yıllar maksimum ve minimum sıcaklık değerleri


78

Araştırmada uzun yıllar ortalama, minimum ve maksimum sıcaklıkların mevsimlere göre dağılımları da incelenmiştir. Yıllık sıcaklık ortalamasının mevsimsel değişimi yaz mevsiminde çok az oranda artış (0.003) olurken, diğer mevsimlerde hemen hemen eşit oranlarda (0.02) azalış yönünde olmuştur. Mann-Kendall testine göre ise bu eğilimlerden sadece sonbahar mevsiminde görülen ortalama sıcaklık azalış eğiliminin önemli olduğu bulunmuştur. Bu durumda yöre sıcaklığının yaz mevsimlerinde artma eğiliminde iken diğer mevsimlerde gittikçe azalma eğiliminde olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca, mevsimlik minimum sıcaklık dağılımlarının eğiliminin, her mevsim için azalma yönünde olduğu ve bunların Mann-Kendall eğilim testine göre % 5 güven aralığında önemli olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Elde edilen regresyon denklemlerindeki eğim değerleri dikkate alındığında, en fazla düşüşün kış mevsiminde (-0.312) en azının da yaz mevsiminde (-0.164) oluştuğu belirlenmiştir. İlkbahar (-0.246) ve sonbahar (-0.240) minimum sıcaklıklarının da gittikçe düşüyor oluşu sebze ve meyvecilik açısından ilk ve son don riskini artırmakta ve yetiştirme periyodunu kısaltmaktadır. Yine, mevsimlik maksimum sıcaklık dağılımlarının eğiliminin, her mevsim için artma yönünde olduğu ve bunların da Mann-Kendall testine göre önemli olduğu belirlenmiştir. Elde edilen regresyon denklemlerindeki eğim değerleri dikkate alındığında, her mevsimde hemen hemen eşit oranda bir artışın olduğu saptanmıştır.

Uzun yıllar aylık ortalama, minimum ve maksimum sıcaklık değerlerine ait zaman serileri de incelenmiştir. Ortalama aylık sıcaklık değerleri dikkate alındığında sadece ağustos ayında (0.02) bir artış, diğer aylarda ise bir azalma eğilimi belirlenmiştir. Aylık minimum sıcaklıklar, tüm aylarda düşmüştür. En yüksek düşüş eğilimi şubat ve aralık aylarında(-0.33), en düşük düşüş eğilimi ise ağustos ayında (-0.13) belirlenmiştir. Aylık maksimum sıcaklıklar ise, tüm aylarda artmış olup en

yüksek artış eğilimi ekim ayında (0.30), en düşük artış eğilimi ise eylül ayında (0.20) hesaplanmıştır. Ek olarak, tüm ayların hem maksimum hem de minimum sıcaklık değerlerine ait gidiş eğilimlerinin Mann-Kendall testi ve % 5 güven aralığına göre önemli olduğu bulunmuştur.


Toprak ve Su Kaynakları Tokat Araştırma Enstitüsü meteoroloji istasyonunun 41 yıllık (1966-2006) yağış ve sıcaklık verilerinin yıllık, mevsimlik ve aylık bazda zamansal değişimi incelenmiştir. Tokat-Kazova koşullarını temsil ettiği düşünülen enstitü toplam yıllık yağışları eğiliminin zamansal olarak değişmediği, ancak mevsimsel bazda yöre yağışları ilkbahar ve sonbahar mevsimlerinde artma eğiliminde, yaz ve kış mevsimlerinde azalan bir eğilim içerisinde olduğu ve kış yağışlarında gözlenen bu azalış eğiliminin Mann-Kendall eğilim testi ve % 5 güven aralığında önemli olduğu belirlenmiştir.

Uzun yıllar sıcaklık verileri incelendiğinde ise uzun yıllık sıcaklık ortalamasının az da olsa gittikçe azalma eğiliminde olduğu belirlenmiştir. Yıllık minimum sıcaklıklarda bir azalma eğilimi, maksimum sıcaklıklarda ise artma eğilimi olduğu ve bu eğilimlerin de Mann-Kendall testi ve % 5 güven aralığında önemli olduğu görülmüştür.

Sonuç olarak, tarımsal potansiyeli oldukça yüksek Tokat-Kazova yöresinin küresel iklim değişimlerinin etkisi altında olduğu söylenebilir. Yıllık toplam yağış eğilimi değişmemekle birlikte mevsimsel dağılımındaki değişim, su hasadı ve nem korunumuna yönelik kültürel tedbirler (kontur tarım, şeritsel ekim, malçlama, azaltılmış toprak işleme vb.) yanı sıra, mühendislik uygulamaları (kademeli stabilizasyon yapıları, otlandırılmış su yolları, mikro havza oluşturma vb.) ile olası su ihtiyacı artışının giderilmeye çalışılması gerekmektedir.

Yıllık sıcaklık değişim aralığının açılıyor olması tarımı yapılan mevcut bitki çeşitlerinin sorgulanması ihtiyacını gündeme getirmektedir.


79

Kaynaklar Akyürek, M., B. Önöz, M. Bayazıt ve K. Cığızoğlu. 2004.

Türkiye yıllık ortalama akımların trend analizi. IV. Ulusal Hidroloji Kongresi ve Hidrolojide Yeni Yöntemler Semineri Kitabı, İstanbul, s:93-104.

Bostan, P.A. ve Z. Akyürek. 2007. Türkiye’nin yıllık ve mevsimsel ortalama yağış ve sıcaklık değerlerinin trend analizi. V. Ulusal Hidroloji Kongresi Bildirileri Kitabı, Ankara, s:83-92.

Gilbert, R.O. 1987. Statistical Methods for Environmental Pollution Monitoring. Van Nostrand Reinhold Co., New York, 320 p.

Oğuz, İ. 1997. Tokat yöresinde koluvyal toprak grubunda üniversal denklemin K, R, C ve P faktörleri. T.C. Başbakanlık Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü, APK Daire Başkanlığı, Toprak ve Su Kaynakları Araştırma Şube Müdürlüğü, Yayın No: 102, S:69-79, Ankara.

Türkeş, M. 1999. Vulnerability of Turkey to desertification with respect to precipitation and aridity conditions. Tr. J. Engineering and Environmental Science 23(5):363-380.

Yücel, A., F. Topaloğlu ve K. Tülücü. 1999. Adana ilinin standart sürelerdeki yağış şiddetlerinin istatistiksel olarak kullanılabilirliliklerinin incelenmesi. Tr. J. Agriculture and Forestry 23(Ek 1):179-185.


Karasal Ekosistemde Karbon Yönetimi ve Önemi

Rasim Koçyiğit Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Toprak Bölümü, 60240, Tokat

Özet: Son yıllarda yapılan çalışmalar, toprak karbon stoklarındaki hızlı oksidasyonun çevrede özellikle atmosferin kimyasında önemli değişmelere neden olduğunu ortaya koymuştur. Atmosferdeki sera gazlarından özellikle CO2’nin miktarındaki artış, iklimi, bitkilerin fizyolojisini, toprağın mikrobiyal aktivitesini ve organik maddenin oluşumunu ve parçalanmasını önemli ölçüde etkiler. Topraklar atmosferdeki karbon için bir depo olabileceği gibi kaynak da olabilir. Bir ekosistemde toprakta depolanan veya topraktan atmosfere salınan C miktarı, net ekosistem üretimi ile ekosistemden atmosfere salınan toplam hetetrofik solunuma bağlıdır. Arazi kullanımına bağlı olarak yoğun toprak işleme, topraktaki organik C’un hızla oksidasyonuna neden olarak toprakların atmosferdeki CO2 için bir kaynak olmasına neden olur. Toprakların yıllardır yapılan geleneksel toprak işleme sonucu başlangıç karbonunun yaklaşık % 50’si kaybolmuş bulunmaktadır. Minimum sürüm ve sürümsüz tarım teknikleri organik karbonun oksidasyonunu azaltarak toprağın net C kazanımına neden olur. Böylece çeşitli yollarla atmosfere salınmış olan C’nin yeniden toprakta depolanması sağlanabilir. Yüksek organik karbon aynı zamanda toprağın kalitesi ve verimliğini de artırır. Böylece topraklar atmosferdeki karbonun depolanması için iyi bir kaynak görevi görür. Anahtar kelimeler: Karbon depolanması, arazi kullanımı, toprak organik maddesi, tarımsal kullanım, mera ve orman

Carbon Management and Importance in Terrestrial Ecosystem

Abstract: Recently, researchers indicated great changes in the chemistry of atmosphere due to faster oxidation of soil organic carbon. The increases of greenhouse gasses especially CO2 concentration can affect climate, plant physiology, microbial activity, soil organic matter, and decomposition. Soil can be a store or source for atmospheric CO2. The amount of soil organic carbon stored in the soil or release to the atmosphere depends on net ecosystem productivity and heterotrophic respiration. Soil management systems with intensive cultivation may stimulate oxidation of old organic matter, and create the soil a source of atmospheric CO2. Similarly, almost lost 50% of organic carbon was lost due to conventional tillage systems and cultivation. Minimum tillage and no-till practices reduce oxidation of soil organic carbon and result net C gain. Thus, atmospheric CO2 can be stored in soils using these management systems. The greater level of soil organic carbon can also increase soil quality and fertility. This indicates our soils can be a greater potential to store atmospheric CO2. Key words: Carbon storage, land management, soil organic matter, agricultural use, pasture and forest

1. Giriş Atmosferde önemli sara gazlarından biri

olan CO2 konsantrasyonundaki hızlı artış ve küresel iklim değişimleri karbon dioksit ve diğer karbonlu gazların (metan ve hidrokarbonlar) toprakta depolanmasına olan ilgiyi artırmıştır. Atmosferdeki CO2 konsantrasyonu endüstriyel gelişmeden önce 270 ppm iken günümüzde 360 ppm ulaşmıştır (IPCC, 2001). Bu artışın en büyük sebebi fosil yakıtların kullanımı, kısmen de olsa arazi kullanımındaki değişme, ormanların kesilmesi, meraların tarıma açılması ve geleneksel toprak işleme yöntemleridir.

Karasal ekosistemde karbonun depolanması, atmosferdeki CO2 artışını engellemek için en iyi ve düşük maliyetli bir yoldur. Karbonun topraklarda depolanması aynı zamanda toprağın verimliliği açısından da

önemlidir. Topraklardaki mevcut organik karbonun korunup sürekliliğinin sağlanması, bitki örtüsü ve mevcut organik ve inorganik karbonun korunmasını gerektirir. Bu amaca yönelik yapılacak bir çalışmanın toprağa ve çevreye olumlu yararları olacaktır. Toprakta karbon depolanmasının çevrede yaratacağı olumlu etkilerin yanında, bazı ülkelerde enerji üreten firmalar üreticilerin topraklarında depoladıkları karbona karşılık karbon kredisi sağlamaktadırlar (Marland et al., 2001). Bu bağlamda, organik maddenin yapı taşını oluşturan karbonun korunup muhafaza edilmesi organik maddenin iyi bir yönetimini gerektirir.

2. Toprak Organik Maddesi

Topraktaki karbonun büyük bir kısmı organik maddenin yapısında bulunur. Bunula birlikte kurak ve yarı kurak iklim bölgelerinde


82

kireçli ana materyal üzerinde oluşmuş topraklarda CO3-C önemli bir yer tutar (Sanford et al., 1985). Yeryüzünde karasal ekosistemde toprağın 1 m’lik kısmında depolanan organik karbon miktarı yaklaşık 1200-1600 Gt C (Giga ton C) (Batjes and Sombroek, 1997). Bu haliyle toprak bitkilerin yapısındaki karbondan 2.5 kat daha fazla (560 Gt C) ve atmosferdeki karbondan ise yaklaşık iki kat fazla C içerir (Schlesinger, 2003). Topraklarda depolanan bu karbon miktarı ekosistemden ekosisteme farklılık göstermekle beraber, toprak içerisindeki dağılımı da değişir. Genellikle, toprak yüzeyinden derine doğru inildikce organik karbon miktarı azalır. Bu yüzeyde depolanan organik karbon miktarı toprakta bitki besin döngüsünü ve atmosferle olan gaz değişimini doğrudan etkiler. Topraktaki organik maddenin dinamiği bölgenin sıcaklığı, yağış durumu, toprağın tekstürü ve drenaj durumuna bağlıdır. Toprakların verimliliği toprağın fiziksel, kimyasal ve biyolojik özellikleri tarafından kontrol edilmekte ve bu özelliklerde toprağın organik madde içeriğiyle yakından ilişkilidir. Bu durum, karbonun toprakta depolanmasının yalnızca çevresel açıdan değil, aynı zamanda tarımsal açıdan da ne kadar önemli olduğunu ortaya koymaktadır.

3. Karbonun Toprakta Depolanmasının Önemi

Toprak üstü bitki örtüsü ve organik karbon toprağı erozyondan koruyarak, toprağın su tutma ve besin maddesi kapasitesini artırır. Çeşitli yollarla (fosil yakıtlar ve degradasyonla) topraktan atmosfere salınmış olan C’nin yeniden toprağa kazanılmasında arzu edilen en doğru yol bitkiler tarafından fotosentezle tekrar organik yapıya bağlanmasıdır. Atmosferdeki CO2 konsantrasyonundaki bu hızlı artışın engellenerek tekrar eski durumuna getirilmesi lokal ölçekli bir planlamadan ziyade, bölgesel ölçekli küresel arazi kullanım planlamasını gerektirir (Jacobs and Graham, 2000). Bu planlamalar insanların gıda ihtiyacını ve biyolojik çeşitliliği koruyacak şekilde yapılmalıdır. Karasal ekosistemlerde karbon depolanmasını sağlayan arazi kullanım planlaması, arazi kulanım yetenek sınıfına uygun farklı kullanımlardan oluşan kombine bir planlamayı gerektirir. Karbonun toprakta depolanmasının maliyeti düşük ve kısa sürede atmosferdeki yüksek CO2 kontrol altına almak

için atılacak en kolay adımdır. Karbonun toprakta depolanmasının yaratacağı maliyet, bazı endüstri kurumları, ülkeler ve sivil toplum örgütleri tarafından karşılanabilmektedir. Bu şekilde üreticiye yapılan ödemeler karbon kredisi olarak adlandırılmakta olup gelişmiş ülkelerde uygulamaya konulmuştur. Uygun arazi yönetim sistemleriyle karbonun toprakta korunması ve muhafazası ile yılda yaklaşık 1 ila 3 Gt C depolanabilir (DOE 2000). Bu durum atmosferdeki yüksek CO2’nin bir kısmının fosil yakıtlar ve arazi kullanımından kaynaklandığını ortaya koymaktadır. Fosil yakıtlar ve arazi kullanımı sonucu, atmosfere salınmış olan CO2’nin yeniden toprağa bağlanması küresel ısınmanın yavaşlatılıp engellenmesi için bir araç olacaktır.

4. Arazi Kullanımının Karbon Depolanmasına Etkisi

Atmosferde bulunan sera gazları yeryüzünden yansıyan ısıyı tutarak yeryüzünün sıcaklığının daha da artmasına neden olur. Son yıllarda küresel ısınmanın iyice hissedilir hale gelmesi karbon döngüsü, karbonun toprak verimliliğindeki önemi, küresel iklim değişimleri ve bunun atmosferdeki yüksek CO2 konsantrasyonuyla olan ilişkisi ve tarımsal faaliyetlerin karbon depolanması üzerine olan etkisi konusunda yapılan araştırmaların artmasına neden olmuştur.

Topraklar yaklaşık 1500 Gt. karbonla karasal ekosistemin en büyük karbon deposunu oluşturur. Bu dinamik depo ile atmosfer arasındaki yıllık CO2 değişimi, fosil yakıtlar tarafından atmosfere salınan karbonun yaklaşık on katıdır (Schlesinger, 2003). Fakat, yıl içerisinde topraklardan atmosfere salınan karbon ile fotosentezle atmosferden uzaklaşan karbon arasında belirli bir denge mevcuttur. Arazi kullanımındaki değişme bu dengeyi doğrudan etkiler. Tarım toprakları başlangıç karbonunun %50-66 kaybetmiş durumda olup bu da 42 ila 78 Gt. C eşdeğerdir (Lal, 2004). Bu tarım topraklarının ne kadar karbonu depolama potansiyeline sahip olduğunu da ortaya koymaktadır.

Toprakların karbon depolama kapasitesine ulaşması toprağın verimliliğini, erozyona karşı direncini artıracak ve erozyon sonucu tarımsal değerini yitirmiş olan toprakları yeniden rahabilite edecektir. Erozyonun önlenmesiyle akarsularla göllere ve barajlara taşınan sediment

R.KOÇYİĞİT

83

miktarı azalacak, suyun kalitesi ve aquatik yaşam olumlu yönde etkilenecektir. Sonuç olarak, toprakta karbon depolanmasının bu çok yönlü faydası yıllardır geleneksel olarak yapılan tarımsal faliyetlerin yeniden gözden geçirilmesinin bir ihtiyaç olduğunu ortaya koymaktadır.

5. Tarımsal Kullanımın Karbon Depolanmasına Etkisi

Topraklarda depolanan karbon miktarı, fotosentezle organik yapıya bağlanan karbonla, organizmalar tarafından organik maddenin parçalanması ve solunum sonucu atmosfere salınan karbon arasındaki bir dengeyi ifade eder. Karasal ekosistemdeki bu iki olay fiziksel ve biyolojik faktörler tarafından kontrol edilir. Bitkisel üretim ve fotosentez büyük ölçüde iklim, toprağın su tutma kapasitesi, toprağın besin maddesi durumuna ve atmosferin CO2 içeriğine bağlıdır. Atmosferdeki CO2 konsantrasyonunun artması fotosentez ve bitkisel üretimin artıracağına bir işarettir. Fakat, atmosferdeki yüksek CO2’nin yaratacağı küresel ısınma toprakta organik maddenin parçalanmasını hızlandırarak uzun vadede bitkisel üretimi olumsuz yönde etkileyecektir.

Toprakta organik karbonun depolanması toprağın verimliliğini olumlu yönde etkileyerek sürdürülebilir üretim için bir anahtar görevi görür (Bauer and Black, 1994; Lal et al., 1997). Toprak yönetim sistemindeki değişme toprakta depolanan organik C miktarını artırıp azaltabilir. Optimum tarımsal yönetim sistemleri organik karbonun depolanmasını sağlayarak atmosferdeki yüksek CO2’nin yeniden dengelenmesini sağlar (Sampson and Scholes, 2000). Bu optimum tarımsal yönetim sistemleri, minimum toprak işleme veya işlemesiz tarım, münavebe ve organik atıkların (bitkisel ve hayvansal) kullanımını gerektirir. Yapılan bir çalışma geleneksel sürüm sisteminden sürümsüz tarıma geçmekle, toprağın ilk 8 cm kısmında önemli miktarda karbon depolandığını ve 8-15 cm de ise depolanan karbon miktarındaki artışın daha az olduğunu ortaya koymuştur (Kern and Johnson 1993). Uygun toprak işlemenin yanında, münavebe sisteminin kullanılması da toprakta depolanan karbon miktarında önemli artışa sebep olur (Machado et al., 2006). Kuru tarım yapılan alanlarda minimum sürüm sistemiyle birlikte uygun münavebe sisteminin

kullanılması toprakta depolanan karbon miktarını artırmaktadır (Sainju et al., 2006).

Toprağa ilave olan organik karbon miktarı, topraktan oksidasyon yoluyla kaybolan karbon miktarından fazlaysa toprağın organik karbon içeriği artar. Böyle bir artış sürüm sistemlerine ve bitki gelişimini teşvik eden faktörlerin (gübreleme ve sulama) varlığına bağlıdır. Bunlar içerisinde en fazla etkiyen faktör minimum sürüm sistemleridir (sürümsüz tarım, çizerek sürüm ve malçlı sürüm). Diğer bir faktör olan hasat atıklarının yönetimi ve nadas süresinin kısaltılmasıda organik karbon miktarını etkiler. Amerika da yapılan bir çalışmada minimum toprak işleme ve hasat atıklarının yönetimiyle yılda yaklaşık 30 ila 105 milyon m-3, münavebe ve kışlık örtü bitkisi kullanımıyla 14 ila 29 milyon m-3 ve uygun gübreleme ve sulamayla 11 ila 30 milyon m-3 karbonun depolanabileceği tahmin edilmektedir (Follett, 2001). Yapılan araştırmalar tarımsal ekosistemde karbon depolanmasıyla atmosferdeki CO2 konsantrasyonunun % 20 ve daha fazla azalacağını ortaya koymaktadır (Follett, 2001).

Tarımsal ekosistemde karbon depolanmasını artırmak için, sürümsüz tarım ve minimum sürüm sistemlerinin uygulanması, monokültür ürün deseni yerine polikültür ürün deseninin kullanılması, nadasa bırakmanın terk edilerek bitkisel üretimin bütün bir yıla yayılması, erozyonun önlenmesi, hasat atığı fazla olan bitkilerin yetiştirilmesi, karbon depolama yeteneği yüksek olan hibritlerin kullanılması ve tarıma uygun olmayan alanların otlak ve orman alanı olarak kullanılması gerekir.

6. Mera ve Ormanların Karbon Depolanmasına Etkisi

Doğal ekosistemlerde depolanan organik karbon miktarı büyük ölçüde o bölgenin enlemine ve almış olduğu yıllık yağış miktarına bağlı olarak değişir. Ekvatordan güney ve kuzeye doğru gidildiğinde organik karbon miktarı önemli ölçüde artmaktadır. Bunun yanında bölgenin almış olduğu yağış miktarındaki artış da doğal ekosistemlerde depolanan karbon miktarını artırmaktadır. Ülkemizden örnek vermek gerekirse karedeniz bölgesinde yüksek yağış miktarı yüksek bitkisel üretime neden olduğundan depolanan karbon miktarı diğer bölgelere göre daha fazladır.


84

Orman alanları atmosferdeki CO2 konsantrasyonu üzerine önemli bir etkiye sahiptir. Tropikal ormanlar CO2’nin depolandığı en önemli doğal ekosistemi oluşturur. Tropikal ormanların tahribi atmosfere salınan CO2’nin % 20’den sorumludur (IPCC, 2001). Orman alanları, sera gazlarının artışına katkı sağlayacağı gibi atmosfere salınan CO2’yi organik yapıya bağlayarak iklim değişimini engelleyebilir. Orman ve otlakların tarıma açılmasıyla organik C miktarının % 20 düzeyinde azaldığı rapor edilmiştir (Mann, 1986). Bu azalmanın miktarı toprak işleme süresi ve işleme yoğunluğunun artmasıyla artar. Amerika da yapılan bir çalışmada, doğal bir ekosistemim tarıma açılması ile başlangıç karbonunu yaklaşık % 50-60 kaybolmakta diğer bir ifadeyle atmosfere geçmektedir (Buyanovsky et al., 1987; Paul et al., 1997; Sotomayor and Rice, 1999; Koçyiğit and Rice, 2004). Yapılan başka bir çalışma, otlağın tarıma açılmasıyla ilk 7 yılda organik karbon miktarında ani bir azalma olduğu ve 12 yıl sonra toprakta yeni bir denge oluştuğunu ortaya koymuştur (Sandra et al., 2008). İşlemeli tarım yapılan bir alanın ise orman veya otlağa dönüştürülmesiyle yılda yaklaşık 33.8 veya 33.2 g C m-2 depolanabilmektedir (Post and Kwon, 2000). İşlemeli tarım yapılan alanın otlağa dönüştürülmesiyle yüzeyde agregatlar

tarafından korunan organik karbon miktarının artığını, yüzey altında ise bu artışın ilk 30 yılda önemsiz olduğu ortaya konmuştur (Potter and Derner, 2006).

Ormanlarda depolanan C miktarını artırmak ağaçların ve toprağın yapısında bulunan karbonun parçalanmadan korunmasıyla mümkündür. Bu da orman alanlarının iyi bir şekilde yönetilmesine bağlıdır. Bu alanlarda depolanan C’nin miktarı ağacın türüne, toprağın tipine, bölgenin iklimine ve topografyaya bağlı olarak değişir. Topraklar depolayacağı maksimum C miktarına (saturasyon noktasına) ulaştığında daha fazla C’nin depolanması söz konusu değildir. Bu genellikle ağaçlardaki gelişmenin belirli bir büyüklüğe ulaştığı durumu gösterir. Bu aşamaya ulaşmış olan toprakların sahip olduğu C miktarınını koruması için sürdürülebilir bir yönetim planlaması yapılmalıdır.

Doğal ekosistemlerde depolanan karbon miktarını artırmak için, mera ve otlaklarda vejetatif aksamı bol kaliteli yem bitkilerinin yetiştirilmesi, otlakların uygun görülen sıklıklarla kontrollü bir şekilde gübrelenip sulanması, aşırı otlatma engellenerek otlakların verimliliğinin artırılması ve meralarda otlatmanın belirli bir rotasyon içerisinde yapılması gerekir.

Kaynaklar Batjes, NH. and Sombroek, W.G., 1997. Possibilities for

carbon sequestration in tropical and subtropical soils. Global Change Biol., 3,161–173.

Bauer,A. and Black, A.L., 1994. Quantification of the effect of soil organic matter content on soil productivity. Soil Scie. Soc. Am. J. 58,185-193.

Buyanovsky, G.A., Kucera, C.L., and Wagner, G.H., 1987. Comparative analyses of carbon dynamics in native and cultivated ecosystems. Ecology, 68,2023-2031.

DOE (U.S. Department of Energy). 2000. Carbon Sequestration Research and Development, DOE/SC/FE-1, Washington, D.C.

Follett, R.F., 2001. Soil management concepts and carbon sequestration in cropland soils. Soil Till. Res., 61,77-91.

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 2001. Climate Change 2001: The scientific basis. Cambridge University Press, Cambridge, England.

Jacobs, G. K. and Graham, R.L., 2000. Carbon sequestration and bioenergy feedstock production seminar, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN.

Kern, J.S., and Johnson, M.G., 1993. Conservation tillage impact on national soil and atmospheric carbon levels. Soil Sci. Soc. Am. J., 57,200-210.

Koçyiğit, R. and Rice, C.W., 2004. Carbon dynamics in tallgrass prairie and wheat ecosystems. Turk J. Agric. For., 28,141-153.

Lal, R., Kimble, J., and Follett, R., 1997. Soil quality management for carbon sequestration. In: Soil properties and their management for carbon sequestration. Edited R. Lal et al., United States Department of Agriculture, Natural Resources Conservation Services, National Soil Survey Center, Lincoln, NE.

Lal, R., 2004. Soil Carbon Sequestration Impacts on Global Climate Change and Food Security. Science., 304,1623-1627.

Machado, S., Rhinhart, K., and Petrie, S. 2006. Long-term cropping system effects on carbon sequestration in eastern Oregon. J. Environ. Qual. 35, 1548-1553.

Mann, L.K., 1986. Changes in soil carbon storage after cultivation. Soil Sci., 142,279-288.

Marland, G., Fruit, K., and Sedio, R., 2001. Accounting for sequestered carbon: The question of permanence. Environ. Sci. Policy., 4,259-268.

R.KOÇYİĞİT

85

Paul, E.A., Paustian, K.H., Elliot, E.T., and Cole, C.V., 1997. Soil organic matter in temperate agroecosystems: Long-term experiment in North America, CRC Press, Boca Raton, FL.

Potter, K.N., and Derner, J.D., 2006. Soil carbon pools in central Texas: Prairies, restored grasslands, and croplands. J. Soil water cons. 61, 124-128.

Post, W.M., and Kwon, K.C., 2000. Soil organic carbon sequestration and land use change: Processes and potential. Global Change Biol., 6,317-327.

Sainju, U.M., Lenssen, A., Caesar-Thonthat, T., and Waddell, J., 2006. Carbon sequestration in dryland soils and plant residue as influenced by tillage and crop rotation. J. Environ. Qual. 35: 1342-1347.

Sampson, R.N. and Scholes, R.J., 2000. Additional human-induced activities. In: Land use, land-use change, and forestry: A special report of the Intergovermental Panal on Climate Change. Edited R.T. Watson et al. IPCC.

Sanford, R.L., Saldarriaga, J., K.E. Clark, K.E., Uhe, C., Herrera, R., 1985. Amazon rainforest fires. Science, 227,53–55.

Sandra, H., Thomas, A., Jens, L., and Peter, W., 2008. The effects of tillage system on soil organic carbon under moist, cold-temperature conditions. Soil Till. Res. 98, 94-105.

Schlesinger, W., 2003. The Carbon Cycle: Human perturbations and potential management options. In: Global Climate Change: The Science, Economics and Politics. Edited J.M. Griffin, Edward Elgar, Cheltenham, UK.

Sotomayor, D. and Rice, C.W., 1999. Soil air carbon dioxide and nitrous oxide concentrations in profiles under tallgrass prairie and cultivation. J. Environ. Qual., 28,784-793.


Yumurta Kolesterol İçeriğinin Besinsel Olmayan Rasyon Faktörleriyle ve İlaçlarla Azaltılması

Şenay Sarıca

Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Zootekni Bölümü, 60240, Tokat

Özet: Kanatlı hayvan beslemedeki son gelişmeler, yumurtanın kolesterol içeriğinin genetik seleksiyonun yanı sıra rasyondaki çeşitli besin maddeleriyle, doğal ürünlerle, besinsel olmayan faktörlerle veya ilaçlarla azaltılması yönündeki çalışmalar üzerinde yoğunlaşmaktadır. Bu makalede, yumurta kolesterolünü düşürücü etkenler olarak; besinsel olmayan rasyon faktörleri ve ilaçlar hakkında bilgi verilecektir. Anahtar Kelimeler: Yumurta Tavuğu, Kolesterol, Besinsel Olmayan Faktörler, Farmakolojik Etkenler

Reducing of Egg Cholesterol Content with Non-Nutritive Factors and Pharmacological Agents

Abstract: Recent developments in poultry nutrition focused on researches about diet with various nutrients, natural products, non-nutritive factors or pharmacological agents as well as genetic selection to reduce egg cholesterol content. In this article, the information about non-nutritive dietary factors and pharmacological compounds as egg cholesterol-lowering agents will be given. Keywords: Laying Hen, Cholesterol, Non-Nutritive Factors, Pharmacological Agents 1. Giriş

Tavuk yumurtası, yüksek biyolojik değerli protein, tekli ve çoklu doymamış yağ asitleri ile zengin vitamin ve mineral madde içeriğiyle besinsel açıdan mükemmel bir gıda olarak bilinmektedir (Kim et al., 2004). Bununla beraber bir yumurtada ortalama olarak 200 mg kolesterol bulunmaktadır. Bu özelliği yumurtanın son yıllarda insan beslenmesinde üzerinde en çok durulan kolesterol kaynağı hayvansal kökenli gıda olmasına ve kan kolesterol düzeyini yükselterek kalp-damar rahatsızlıklarına yol açan bir risk faktörü olarak tanınmasına yol açmıştır (Ceylan ve ark., 1999; Weggemans et al., 2001). ABD Ulusal Kolesterol Eğitim Enstitüsü günlük kolesterol tüketimini 300 mg’la sınırlandırmış ve bu sınırlamayla kişi başına yumurta tüketimi olumsuz yönde etkilenmiştir (USDA, 2002). Sağlıklı beslenme bilincine sahip tüketicilerin talebini karşılamak için son yıllarda yumurtanın kolesterol içeriğinin azaltılmasına yönelik çalışmalar yapılmaktadır (Hargis, 1988; Elkin et al., 1999). Genetik seleksiyon programlarının yumurta kolesterol seviyesini maksimum %7 düzeyinde azalttığı bildirilmektedir (Hargis, 1988). Son 40 yılda, yumurtanın kolesterol içeriğinin azaltılmasına yönelik çalışmalar; genetik seleksiyon veya çeşitli besinlerle, doğal ürünlerle, besinsel olmayan faktörlerle veya farmakolojik faktörlerle yumurta tavuğu rasyonlarında yapılacak değişiklikler üzerinde

yoğunlaşmaktadır. Bu deneysel uygulamaların yumurta kolesterol içeriğini minimum düzeyde (<%10) değiştirdiği, özellikle rasyona azasterol ve triparanol ilavesiyle yumurta kolesterolünün yerine dezmosterolün ikame edildiği bildirilmektedir. Ancak rasyona 3-hidroksi-3-metilglutaril koenzim A redüktaz inhibitörünün, sarmısak tozunun veya bakırın farmakolojik dozunun ilavesiyle yumurtanın kolesterol düzeyinin sırasıyla %46, %32 veya %34 düzeyinde azaldığı ifade edilmektedir (Elkin, 2007). Bu makalede, yumurta sarısının kolesterol düzeyini azaltan etkenler olarak; besinsel olmayan rasyon faktörleri ve farmakolojik unsurlar hakkında bilgi verilecektir.

2. Besinsel Olmayan Rasyon Faktörleri 2.1. Bitkisel Steroller

Bitkilerde en yaygın olarak bulunan steroller; kampesterol, sitosterol ve stigmasteroldür. Bitkisel sterol ve stanoller, serum triasilgliserol veya HDL kolesterol seviyesi üzerine önemli derecede etkisinin olmamasına karşın, hem rasyondan gelen hem de endojen kökenli LDL kolesterolün ince bağırsaktan emilimini azaltmaktadırlar (de Jong et al., 2003).

Clarenburg et al. (1971), yumurta tavuğu rasyonlarına %2 veya %4 düzeyinde sitosterol ilavesinin yumurta kolesterol düzeyini %35’e varan düzeylerde azalttığını saptamışlardır. Sim


88

and Bragg (1977), yağ+%1 kolesterol içeren rasyona %2 soy sterolleri ilave edildiği zaman yumurtanın kolesterol düzeyinin %16-33 düzeyinde azaltılabileceğini bildirmişlerdir. 2.2. Saponinler

Saponinler, ince bağırsaklarda kolesterol veya safra asitleriyle çözünmeyen kompleks yapılar oluşturmak suretiyle, sindirim kanalında kolesterolün emilimini engellemektedirler. Ayrıca saponinler, safra asitleriyle miseller oluşturarak safra asitlerinin emilimini önlemektedirler. Böylece saponinler, hem kolesterolün hem de safra asitlerinin dışkı yoluyla atılmalarını sağlayarak, kandaki, karaciğerdeki, dokulardaki ve yumurtadaki kolesterol seviyelerini düşürmektedir (Oakenfull and Sidhu, 1990; Francis et al., 2002; Aslan et al., 2005). Yüksek düzeyde steroid saponin içeren Yucca schidigera bitkisinin ekstraktı, kolesterol ve NH3 bağlayıcı, üreaz aktivitesini önleyici ve azot metabolizmasını düzenleyici özelliklerinden dolayı tüm çiftlik hayvanlarında verimi, ürünün kalitesini ve karlılığı artırmasının yanı sıra, yumurta tavuklarının rasyonuna 90-120 g/ton ilavesiyle yumurta kolestrolünü azalttığını bildirmişlerdir (Kutlu et al., 2001). Saponinler, pankreatik lipazın aktivitesini önlemek suretiyle, rasyon yağının ince bağırsaktan emilimini geciktirmektedir (Han et al., 2000). Nakaue et al. (1980), saponin içeren yonca unu, McGonigle and McCracken (2002), Yucca schidigera’yı %20 düzeyinde içeren karma yemle beslemenin yumurtanın kolesterol içeriğini değiştirmediğini saptamışlardır. Aslan ve ark. (2005), yumurta tavuklarının rasyonuna 100 ppm Yucca schidigera ilavesinin yumurta verimini artırırken, kan şekerini ve kolesterol düzeyini düşürdüğünü bildirmişlerdir. 2.3. Selüloz

Rasyonun selüloz içeriğinin artırılması suretiyle kolesterolün emiliminin azaltılmasının sonucu olarak plazmada, dokularda ve yumurtada kolesterol düzeyi azalabilmektedir. Bu etki; selülozca zengin besleme sonucunda kolesterolün safra asitleriyle bağ oluşturmalarından, bağırsaktan geçiş süresinin azalmasından ve hepatik kolesterol sentezinin önlenmesinden kaynaklanmaktadır (Wu et al., 2003; Elkin, 2007). Selülozca zengin besleme durumunda rasyonun enerji içeriği seyrelmekte

böylece hem enerji içeriği hem de hepatik kolesterol üretimi sınırlandırılmaktadır (Naber, 1990). McNaughton (1978), yumurta tavuklarını %2.05, %4.41, %6.68 ve %8.79 düzeylerinde selüloz içeren rasyonla beslediklerinde yumurta kolesterol düzeylerinin %2.05 selüloz içeren rasyona nazaran %4.39, %10.38 ve %13.29 azaldığını saptamışlardır. Weiss and Scott (1979), %50 düzeyinde buğday kepeği, yulaf kavuzu veya yonca unu içeren rasyonla besleme durumunda kontrol grubuna nazaran yumurta kolesterol düzeyinde sırasıyla %19.8, %16.2 ve %17.8 düzeylerinde azalma olduğunu bildirmişlerdir. 2.4. Probiyotik

Yumurta tavuklarının rasyonuna probiyotik ilavesiyle, plazma kolesterol ve trigliserid düzeyi ile yumurta kolesterolünün önemli derecede düşürüldüğü ifade edilmektedir (Mahdavi et al., 2005). Probiyotiklerin kolesterol düşürücü etkisi, kolesterol sentezinde önemli rol oynayan 3-hidroksi-3-metilglutaril koenzim A redüktaz enziminin aktivitesinin engellenmesinden kaynaklanmaktadır (Mital and Garg, 1995).

Panda et al. (2003), karma yeme farklı düzeylerde (0, 100 veya 200 ppm) probiyotik ilavesinin beyaz leghorn yumurtacılarda 25 haftalık yaştan 72 haftalık yaşa kadarki dönemde etkilerini inceledikleri çalışmalarında; probiyotik ilavesinin yumurta üretimini, kabuk ağırlığını ve kalınlığını, serum ve yumurta kolesterol düzeyini önemli derecede azalttığını bildirmişlerdir. 2.5. Bakır

Bakırın kolesterolü düşürücü etkisinin 3-hidroksi-3-metilglutaril koenzim A redüktaz enziminin aktivitesini önlemesinden kaynaklanmaktadır.

Pesti and Bakalli (1998), beyaz leghorn yumurtacı tavukların rasyonuna bakır sülfat pentahidrat formundaki bakırın farmakolojik seviyelerinin (0, 125 veya 250 ppm) ilavesinin etkisini inceledikleri çalışmalarında, rasyona 125 veya 250 ppm bakır ilavesi durumunda yumurta sarısının kolesterol içeriğinin azaldığını saptamışlardır. 2.6. Sarmısak

Son yıllarda yapılan çalışmalar, sarmısağın ve ekstraktının kan kolesterol düzeyini

Ş.SARICA

89

düşürücü etkilerinin olduğunu göstermiştir (Sharma et al., 1979; Chowdhury et al., 2002).

Sharma et al. (1979), 3 hafta süreyle %1 veya %3 düzeylerinde sarmısak tozu ilaveli karma yemle beslenen yumurta tavuklarında yumurta sarısının kolesterol içeriğinin sırasıyla; %4.1 veya %5.5 düzeyinde azaldığını saptamışlardır.

Reddy et al. (1991), Bobcock B-300 hattı yumurta tavuğu rasyonuna %0.02 sarmısak yağı ilavesinin plazmanın ve yumurta sarısının kolesterol içeriğini etkilemediğini bildirmişlerdir.

Birrenkott et al. (2000), 8 ay süreyle %3 düzeyinde sarmısak tozu ilaveli karma yemlerle beslenen yumurta tavuklarının serum ve yumurta sarısının kolesterol içeriğinde önemli derecede bir farklılık saptamamışlardır.

Chowdhury et al. (2002), yumurta tavuklarında ilave edilen sarmısak tozunun düzeyindeki artışa (%2, 4, 6, 8 veya 10) paralel olarak serum ve yumurta sarısının kolesterol içeriğinde önemli derecede azalma olduğunu belirlemişlerdir. 2.7. Orotik Asit

Beyer and Jensen (1991), kontrol rasyonuna %0.5, %1 veya %2 düzeylerinde orotik asit ilavesinin etkisini inceledikleri araştırmalarında, rasyona %2 düzeyinde orotik asit ilavesinin yumurta sarısının kolesterol düzeyi üzerine etki yapmaksızın plazma kolesterol düzeyini önemli derecede azalttığını kaydetmişlerdir. 2.8. Sorboz

Sorboz, Acetobacter xylinium bakterisi tarafından sorbitolün oksidasyonu sonucu oluşan bir karbonhidrattır. Furuse et al. (1990) yumurta tavuklarının rasyonuna %10 veya %20 düzeylerinde sorboz ilavesinin serum trigliserid ve kolesterol özellikle de VLDL kolesterol düzeyini azalttığını saptamışlardır. 2.9. Krom

Karbonhidrat ve lipid metabolizmasında çok önemli rol oynamakta olup, organik ve inorganik olmak üzere 2 formu bulunmaktadır. McCarty (1991) ve Page (1991) tarafından yürütülen çalışmalar, organik kromun inorganik kroma nazaran daha etkili olduğunu göstermiştir. Rasyona krom ilavesi durumunda kandaki glukoz, lipid ve kolesterol düzeyi

azalmaktadır (Press et al., 1990). Page (1991), krom pikolinat formunda organik kromun 200 ppb düzeylerinde ilavesinin yumurta sarısının kolesterol düzeyini etkilemeksizin serum kolesterol düzeyini düşürdüğünü bildirmiştir. Lin and Lin (1997) tarafından yapılan bir çalışmada, organik kromun yumurta kolesterol düzeyini azalttığı saptanmıştır. Lien et al. (1996a), beyaz leghorn yumurtacıların rasyonuna 200, 400 veya 800 ppb organik krom ilavesiyle kontrol grubuna kıyasla %14, %29 ve %34 düzeylerinde daha az kolesterol içerdiğini bulmuşlardır. Cheng and Hsu (1997), yumurta tavuklarının rasyonuna 600 ppb organik krom ilavesiyle yumurta kolesterolünde kontrol grubuna kıyasla %14.39 düzeyinde azalma kaydetmişlerdir. 2.10. C Vitamini

C vitamini bağırsaklardan kolesterol emilimini azaltarak kolesterolü düşürmektedir. Ayrıca C vitamini ilavesiyle plazmadaki LDL kolesterolün düzeyi azalırken, HDL kolesterolün düzeyi artmaktadır.

Scholtyssek (1992), rasyona 200 ppm C vitamini ilavesiyle yumurta kolesterolünün %2.5 düzeyinde azaldığını kaydetmiştir. 3. İlaçlar

Yumurta sarısının kolesterol içeriğinin azaltılmasında son yıllarda uygulanan en etkili uygulamalardan biri; yumurta tavuklarının rasyonlarına ilaç ilavesidir (Elkin, 2007). İlaçlar yumurta kolesterolünü azaltıcı etkilerini, kolesterol sentezini ve emilimini azaltmak suretiyle gerçekleştirmektedirler. İlaçlar veya onların metabolitleri yumurta kolesterolünü %40-50 düzeylerine kadar azaltmalarına karşın, kalıntı bırakmaları nedeniyle kullanımları sınırlı düzeydedir (Naber, 1976). 3.1. Triparanol (MER-29)

Triparanol (MER-29), dolaşımda ve dokularda kolesterolün yerine dezmosterolün %85 düzeyinde ikamesine olanak vermekte fakat yumurta üretiminin tamamen durmasına yol açmaktadır (Burgess et al., 1962; Mori et al., 1999). Nelson et al. (1962), triparanol ilavesiyle yumurta üretiminin ve yumurta sarısının ağırlığının önemli derecede azaldığını ifade etmişlerdir.


90

3.2. Fibratlar Fibratlar, özellikle insanlarda

hiperlipideminin tedavisinde kullanılmakta olup, etkilerini safra salgısını artırarak karaciğer fonksiyonunu iyileştirerek göstermektedirler (Nishioka et al., 2005). Klofibrat olarak ta bilinen bir fibrik asit türevi olan etil p-klorofenoksibütirat (CPIB)’ın serum LDL kolesterol ve trigliserid düzeyini azalttığına ilişkin bildirişler bulunmaktadır (Staels et al., 1998).

Hebert and Achee (1993), yumurta tavuklarının rasyonuna 21 gün süreyle 5 g/kg klofibrik asit, CPIB, bezafibrat, fenofibrat veya gemfibrozil ilavesinin etkisini inceledikleri çalışmalarında; açlık serum trigliserid seviyelerinin klofibrik asit ve CPIB ilavesiyle önemli derecede azalmasına karşın açlık serum kolesterol düzeylerinin, yumurta sarısı ağırlığının ve yumurta kolesterol içeriğinin muamelelerden etkilenmediğini bildirmişlerdir.

Mori et al. (1999), yumurta tavuklarının rasyonuna gemfibrozil ilavesinin yumurta kolesterol içeriğini etkilemediğini saptamışlardır.

3.3. SKF-25

SKF 525-A olarak ta bilinen dietil-aminoetil-difenil valerat, kolesterolün sentezini ve karaciğerdeki birikim düzeyini azaltmak suretiyle kolesterolü düşürmektedir. Naber (1976) rasyona SFK 525-A ilavesiyle 3 haftalık muameleden sonra normal yumurta üretiminin korunmasına karşın, yumurtanın kolesterol içeriğinin önemli derecede azaldığını bildirmiştir.

3.4. Asil Koenzim A: Kolesterol O-Asiltransferaz Önleyiciler

Tüm memelilerde kolesterolün esterleşmesinden sorumlu olan enzim o-asiltransferaz, kolesterol emiliminde ve VLDL salgısında önemli rol oynamaktadır (Bocan et al., 1991). Acyl coenzyme A (CoA): cholesterol acyltransferase (ACAT) önleyiciler, karaciğerde VLDL gibi apo B içeren lipoproteinlerin salgılanmasını engellemek ve rasyon kolesterolünün emilimine katılmak suretiyle plazma kolesterol seviyelerini azaltmaktadır (Miyazaki et al., 2003).

Elkin et al. (1993a), memelilerde etkili bir kolesterol düşürücü etken olan PD 132301-2’nin 3 farklı seviyeleriyle yumurta tavuklarının

beslenmesinin plazma total kolesterol ve trigliserid seviyeleri ile yumurta sarısının kolesterol içeriğini önemli derecede etkilemediğini ifade etmişlerdir.

3.5. Clenbuterol

Clenbuterol, broylerler de dahil etçil hayvanlarda lipolizi artıran aktif bir β-agonisttir (Mersmann, 1998). DeSchijer (1995) yumurta tavuklarını 4 hafta süreyle 2 ppm Clenbuterol ilaveli rasyonla besleme durumunda, plazma lipidlerinin önemli derecede azalmasına karşın, dolaşımdaki esterleşmiş kolesterol seviyelerinin ve yumurta sarısının lipid içeriğinin değişmediğini saptamıştır.

3.6. Probucol

Probucol, antiatherojenik ve antioksidan özelliklere sahip lipid düşürücü bir ilaç olup, probucolun kolesterol düşürücü etkisi kolesterolün safra yoluyla dışarı atılımındaki bir artıştan kaynaklanmaktadır (Elkin, 2007).

Naber et al. (1982), Leghorn tip tavuklarla yaptıkları 3 ayrı çalışmada; karma yeme 1000 mg probucol/kg rasyon ilavesiyle yumurta sarısının kolesterol içeriğinde %5 düzeyinde bir azalma olduğunu saptamışlardır. Waldroup et al. (1986), yumurta tavuklarının rasyonuna 10 000 mg/kg probucol ilavesinin yumurta kolesterol içeriğini önemli derecede etkilemediğini kaydetmişlerdir.

3.7. Statinler

Kompaktin, lovastatin, PD 123244-15, pravastatin, simvastatin ve atorvastatin gibi statin içeren çeşitli ilaçların yumurta tavuklarının rasyonuna ilavesiyle yumurta kolesterolünün azaltıldığına dair bildirişler bulunmaktadır (Endo, 1980; Wang and Pan, 2003; Elkin et al., 1993a; Kim et al., 2004; Elkin et al., 1999). Statinler, HMG-CoA redüktaza karşı önleyici etki yaparak karaciğerde kolesterol sentezini azaltıcı görev yapmaktadır (Elkin, 2007). Bunun aksine lovastatin veya simvastatinin başarısız etkisini gösteren araştırmalarda bulunmaktadır (Luhman et al., 1990); bu durum uygulama süresinin kısalığından ve ilacın düşük dozda uygulanmasından kaynaklanmaktadır (Elkin, 2007).

Endo (1980), yumurta tavuklarını 4 hafta süreyle 60 ppm kompaktin ilaveli rasyonla

Ş.SARICA

91

besleme durumunda yumurtanın kolesterol içeriğinin %20’e kadar azaldığını saptamıştır.

Rasyona %0.06 atorvastatin ilavesiyle yumurta sarısının kolesterol içeriğinin %46 düzeyinde azaldığı bulunmuştur (Elkin et al., 1999). Elkin et al. (1993a), beyaz leghorn tavukları 42 gün süreyle atorvastatine benzeyen tamamen sentetik bir HMGR olan PD 123244-15 ilaveli rasyonla besleme durumunda yumurtanın kolesterol içeriğinde %30 düzeyinde bir azalma olduğunu belirtmişlerdir. Kim et al. (2004), 60 mg/kg pravastatin ilaveli karma yemle beslenen yumurta tavuklarında yumurta sarısının kolesterol içeriğinde %19.6 düzeyinde bir azalma gözlemlemişlerdir. Elkin et al. (1999) yumurta tavuklarını 5 hafta süreyle 60 mg/kg atorvastatin, lovastatin veya simvastatin ilaveli rasyonla besleme durumunda yumurta sarısının kolesterol içeriğinin sırasıyla %46, %7 ve %22 düzeyinde azaldığını bildirmişlerdir.

3.8. Safra Asidi Bağlayıcı Reçineler

Kolestyramin (MK-135 veya Ouestran) ince bağırsak lümeninde safra asitlerini bağlayan ve gübreyle atılımını artıran bir quaternary amonyum değişimini sağlayan reçinedir (Hunninghake, 1988). Bunun sonucu olarak kolesterolün büyük bölümü safra asitlerine dönüşmekte ve LDL reseptörlerini yeniden düzenleyerek, hücrelerin kolesterol içeriklerinde ve serum LDL kolesterol seviyelerinde azalmaya yol açmaktadır (Elkin, 2007).

Kolestipol, suda çözünmeyen yüksek molekül ağırlığına sahip dietilentriamin ve 1-kloro-2,3-epoksipropanın bazik anyon değişim polimeri olup, ince bağırsakta safra asitlerini bağlayarak, dolaşımdaki kolesterolü düşürerek ve böylece safra asitlerinin enterohepatik dolaşımını bozarak gübreyle atılımını artırmaktadır (Turner et al., 2002). Luhman et al. (1990), kolestipolün yalnız veya lovastatinle kombine olarak yedirilmesi durumunda 4 haftalık besleme süresi sonunda

yumurta sarısının kolesterol içeriğinin değişmediğini saptamışlardır. 3.9. Azasteroller

Azasteroller, azot içeren steroidler olup, dezmosterol redüktaz enzim aktivitesini inhibe etmektedir (Singh, 1972). Dam et al. (1979), 20, 25-diozokolesterol içeren karma yemle beslemenin Japon bıldırcınlarında yumurta sarısının kolesterol içeriğini azalttığını ifade etmişlerdir. Cecil et al. (1981), 25-aza-5α-kolestatinin en kuvvetli kolesterol sentezini önleyici sterol olduğunu kaydetmişlerdir.

Tiroksinin D analogu, güçlü hipokolesterolemik etkili madde olup, plazmanın ve yumurta sarısının kolesterol içeriğini önemli derecede düşürmektedir (Naber, 1976). Cecil et al. (1981), 12 karbon atomuna sahip dallanmış yapıdaki amin olan N, N, 3,7,11-pentametildodecamin’in ilavesinin plazmanın ve yumurtanın kolesterol konsantrasyonlarını önemli derecede azalttığını tespit etmişlerdir. 4. Sonuç

Yumurtanın proteince, vitamince, mineral maddelerce ve çoklu doymamış yağ asitlerince zengin olmasının sonucu olarak besleyici değerinin yüksek olmasına karşın, kolesterol içeriği tüketimini olumsuz yönde etkilemektedir. Kolesterolün yüksek tansiyon, damar sertliği, kalp-damar rahatsızlıklarının oluşumundaki etkilerinden dolayı sağlıklı beslenme açısından tüketilen gıdaların yapısındaki kolesterolün azaltılmasına çalışılmaktadır. Bu amaçla yumurta tavuklarının rasyonlarına çeşitli besin maddelerinin, besinsel olmayan faktörlerin ve özellikle son yıllarda da farmakolojik ajanların (ilaçların) ilavesiyle ilgili çalışmalara ağırlık verilmektedir. Bu çalışmalardan bazılarıyla olumlu sonuçlar alınırken, bazıları da yumurta kolesterolünü etkilememekte hatta kolesterol düzeyini artırmaktadır.

Kaynaklar Aslan, R., Dundar, Y., Eryavuz, A., Bulbul, A., Kucukurt,

I., Fidan, A.F., and Akıncı, Z., 2005. Effects of Various Quantities of Yucca Schidigera Powder (Deodorase) Added to Diets on the Performance, Some Hematological and Biochemical Blood Parameters and Total Antioxidant Capacity of Laying Hens. Revue Med. Vet., 156 (6):350-355.

Beyer, R.S., and Jensen, L.S., 1991. Influence of Orotic

Acid on Performance, Liver Lipid Content and Egg Cholesterol Level of Laying Hens. Poult. Sci., 70(11):2322-2328.

Birrenkott, G., Brockenfelt, G.E., Owens, M., and Halpin, E., 2000. Yolk and Blood Cholesterol Levels and Organoleptic Assessment of Eggs from Hens fed a


92

Garlic-Supplemented Diet. Poult. Sci., 79: (Suppl 1.):75. (Abstr.).

Bocan, T.M.A., Mueller, S.B., Uhlendorf, P.P., Newton, R.S., and Krause, B.R., 1991. Comparison of CI-976 and ACAT Inhibitor and Selected Lipid-Lowering Agents for Antiatherosclerotic Activity in Iliacfemoral and Thoracic Aortic Lesions. A Biochemical, Morphological and Morphometric Evaluation. Atheriosclerosis and Thrombosis, 11:1830-1843.

Burgess, T.L., Burgess, C.L., and Wilson, J.D., 1962. Effect of MER-29 on Egg Production in the Chicken. Proc. of the Society for Exper. Biol. and Medic., 109:218-221.

Cecil, H.C., Bitman, J., Svoboda, J.A., and Thompson, M.J., 1981. Effects of Branched and Straight Chain Amines and Azasteroids on Blood and Egg Cholesterol of White Leghorn Chickens. Poult. Sci., 60:795-804.

Ceylan, N., Yenice, E., Gökçeyrek, D., ve Tuncer, E., 1999. İnsan Beslenmesinde Daha Sağlıklı Yumurta Üretimi Yönünde Kanatlı Besleme Çalışmaları. VIV Poultry YUTAV’99. Uluslararası Tavukçuluk Fuarı ve Konferansı 3-6/06/1999, İstanbul/Türkiye, 300-307.

Cheng, C.Y., and Hsu, M., 1997. Effects of Dietary Chromium on Egg Yolk Cholesterol Level. Department of Animal Production Technology, National Pingfung Politecnich Institute Taiwan, 91027 R.O.C. Presentedat AAAp.

Chowdhury, S.R., Chowdhury, S.D., and Smith, T.K., 2002. Effects of Dietary Garlic on Cholesterol Metabolism in Laying Hens. Poult. Sci., 81:1856-1862.

Clarenburg, R., Chung, I.A.K., and Wakefield, L.M., 1971. Reducing the Egg Cholesterol Level by Including Emulsified Sitosterol in Standard Chicken Diet. J. Nutr., 101:289-298.

Cohen, J., 2002. Tribasic Copper Concentration of Eggs and Tissues. Poult. Sci., 55(3):1077-1083.

Dam, R., Labate, M.E., Tam, S.W., and Cuervo-Torres, C., 1979. Effects of Diazacholesterol, Triparanol and β-Sitosterol on Egg Cholesterol Deposition in Coturnix Quail. Poult. Sci., 58: 985-987.

De Jong, A., Plat, J., and Mensink, R.P., 2003. Metabolic Effects of Plant Sterols and Stanols (Review). J. of Nutr. Biochem., 14:362-369.

DeSchijer, R., 1995. Lipid Composition of Egg Yolk and Blood Plasma as Influenced by Dietary Clenbuterol and Cholesterol. INFORM, 6(4):472.

Elkin, R.G., Freed, M.B., Kieft, K.A., and Newton, R.S., 1993a. Alteration of Egg Yolk Cholesterol Content and Plasma Lipoprotein Profiles Following Administration of a Totally Synthetic HMG-CoA Reductase Inhibitor to Laying Hens. J. of Agric. and Food Chem., 41:1094-1101.

Elkin, R.G., Yan, Z., Zhong, Y., Donkin, S.S., Buhman, K.K., Story, J.A., Turek, J.J., Porter, R.E., Anderson, M., Homan, R., and Newton, R.S., 1999. Select 3-Hyroxy-3-Methylglutaryl-Coenzim A Reductase Inhibitors Vary in their Ability to Reduce Egg Yolk Cholesterol Levels in Laying Hens through Alteration of Hepatic Cholesterol Biosynthesis and VLDL Composition. J. of Nutr., 129:1010-1019.

Elkin, R.G., 2007. Reducing Shell Egg Cholestrol Content. II. Review of Approaches Utilizing Non-Nutritive Dietary Factors or Pharmacological Agents and an Examination of Emerging Strategies. World’s Poult. Sci. J., 63:5-23.

Endo, A., 1980. Biological and Biochemical Aspects of ML-236B (Compactin) and Monacolin K, Specific Competitive Inhibitors of 3-Hydroxy 3-Methylglutaryl Coenzyme A Reductase. Pages 152-155 in Atherosclerosis V, Proceedings of the Fifth International Symposium. Gotto AM, Smith LC and Allen B. (ed.) Springer-Verlag, New York.

Francis, G., Kerem, Z., Makkar, H.P.S., and Becker, K., 2002. The Biological Action of Saponins in Animal Systems: A Review. Br. J. Nutr., 88:587-605.

Furuse, M., Nakajima, S.L., Nakagawa, J., Shimizu, T., and Okumura, J.L., 1990. Regulation of Lipid Metabolism by Dietary Sorbose in Laying Hens. Poult. Sci., 69:1508-1512.

Han, L.K., Xu, B.J., Kimura, Y., Zheng, Y.N., and Okuda, H., 2000. Platycodi Radix Affects Lipid Metabolism in Mice with High Fat Diet-Induced Obesity. J. Nutr., 130:2760-2764.

Hargis, P.S., 1988. Modifying Egg Yolk Cholesterol in the Domestic Fowl: A Review. World’s Poult. Sci. J., 36:429-454.

Hebert, J.A., and Achee, V.N., 1993. Comparison of Fibrate Drugs on Cholesterol in Laying Hens. FASEB J., 7:567 (Abstr.).

Hunninghake, D.B., 1988. Clinical Trials of Lovastatin and Simvastatin Versus Cholestyramine. Atherosclerosis Reviews, 18:133-138.

Kim, J.H., Hong, S.T., Lee, H.S., and Kim, H.J., 2004. Oral Administration of Pravastatin Reduces Egg Cholesterol But Not Plasma Cholesterol in Laying Hens. Poult. Sci., 83:1539-143.

Kutlu, H.R., Gorgulu, M., and Unsal, I., 2001. Effects of Dietary Yucca Schidigera Powder on Performance and Egg Cholesterol Content of Laying Hens. J Appl. Anim. Res., 20:49-56.

Lien, T.F., Chen, S.Y., Shiau, S.P., Froman, D.P., and Hu, C.Y., 1996a. Chromium Picolinate Reduces Laying Hen Serum and Egg Yolk Cholesterol. The Professional Anim. Scientist, 12:77-80.

Lin, X., and Lin, F., 1997. Effects of Organic Chromium on Reduction of Yolk Cholesterol and Alleviation of Heat Stress in Laying Hens. Fujlan Agric. Univ., PRC.

Luhman, C.M., Miller, B.G., and Beitz, D.C., 1990. The Effect of Feeding Lovastatin and Colestipol on Production and Cholesterol Content of Eggs. Poult. Sci., 69:852-855.

Mahdavi, A.H., Rahmani, H.R., and Pourreza, J., 2005. Effect of Probiotic Supplements on Egg Quality and Laying Hens Performance. Int. J. of Poult. Sci., 4(7):488-492.

McCarty, M.F., 1991. The Case for Supplemental Chromium and a Survey of Clinical Studies with Chromium Picolinate. J of Appl. Nutr., 43:589.

McGonigle, K.E.M., and McCRacken, K.J., 2002. Study on the Effects of Annatto (Bixa orellana) and Yucca Schidigera on Cholesterol Content and Yolk Colour. J. Poult. Sci., 43:41-42.

Ş.SARICA

93

McNaughton, J.L., 1978. Effect of Dietary Fiber on Egg Yolk, Liver and Plasma Cholesterol Concentrations of the Laying Hen. J. Nutr., 108:1842-1848.

Mersmann, H.J., 1998. Overview of the Effects of β-Adrenergic Receptor Agonists on Animal Growth Including Mechanisms of Action. J. of Anim. Sci., 76:160-172.

Mital, B.K., and Garg, S.K., 1995. Anticarcinogenic, Hypocholesterolemic and Antagonistic Activities of Lactobacillus Acidophilus. Crit. Rev. Microbial., 21(3):175-214.

Miyazaki, A., Sakai, M., Sakamoto, Y., and Horiuchi, S., 2003. Acyl-Coenzyme A: Cholesterol Acyltransferase Inhibitors for Controlling Hypercholesterolemia and Atherosclerosis. Current Opinion in Investigational Drugs, 4: 1095-1099.

Mori, A.V., Mendonca, C.X., and Santos, C.O.F., 1999. Effect of Dietary Lipid-Lowering Drugs upon Plasma Lipids and Egg Yolk Cholesterol Levels of Laying Hens. J. Agric. Food Chem., 47:4731-4735.

Naber, E.C., 1976. The Cholesterol Problem, the Egg and Lipid Metabolism in the Laying Hen. Poult. Sci., 55:14-30.

Naber, E.C., Elliott, J.F., and Smith, T.L., 1982. Effect of Probucol on Reproductive Performance, Egg Yolk Cholesterol Content and Lipid Metabolism in the Laying Hen. Poult. Sci., 61:1118-1124.

Naber, E.C., 1990. Cholesterol Content of Eggs: Can and Should It Be Changed? Feedstuffs, 62(5):1,47,50-52.

Nakaue, H.S., Lowry, R.R., Cheeke, P.R., and Arscott, G.H., 1980. The Effect of Dietary Alfalfa or Varying Saponin Content on Yolk Cholesterol Level and Layer Performance. Poult. Sci., 59:2744-2748.

Nelson, S.J., Clegg, R.E., and Sanford, P.E., 1962. The Effect of Triparanol on Calcium and Cholesterol Levels in the Blood Sera of Laying Hens. Poult. Sci., 41:664-668.

Nishioka, T., Hyogo, H., Numata, Y., Yamaguchi, A., Kobuke, T., Komichi, D., Nonaka, M., Inoue, M., Nebashima, Y., Ogi, M., Iwamoto, K., Ishitobi, T., Ajima, T., Choyoma, K., and Tazuma, S., 2005. A Nuclear Receptor-Mediated Choleretic Action of Fibrates is Associated with Enhanced Canalicular Membrane Fluidity and Transporter Activity Mediating Bile Acid-Independent Bile Secretion. J. of Atherosclerosis and Thrombosis, 12:211-217.

Oakenfull, D.G., and Sidhu, G.S., 1990. Could Saponins be a Useful Treatment for Hypercholesterolemia? European J Clin. Nutr., 44:79-88.

Page, T.G., 1991. Chromium, Trytophan and Picolinate in Diets for Pigs and Poultry PhD Dissertation. Lousiana State Univ., Baton Rouge, LA.

Panda, A.K., Reddy, M.R., Rama Rao, S.V., and Praharaj N.K., 2003. Production Performance, Serum/Yolk Cholesterol and Immune Competence of White Leghorn Layers as Influenced by Dietary Supplementation with Probiotic. Tropical Anim. Health and Prod., 35(1):85-94.

Pesti, G.M., and Bakalli, R.I., 1998. Studies on the Effect of Feeding Cupric Sulfate Pentahydrate to Laying Hens on Egg Cholesterol Content. Poult. Sci., 77:1540-1545.

Press, R.I., Geller, J., and Evans, G.W., 1990. The Effects of Chromium on Serum Cholesterol and Alleviation of Heat Stress in Laying Hens. Fujian Agric. Univ., PRC.

Reddy, R.V., Lightsey, S.F., and Maurice, D.V., 1991. Research Note: Effect of Feeding Garlic Oil on Performance and Egg Yolk Cholesterol Concentration. Poult. Sci., 70:2006-2009.

Scholtyssek, S., 1992. Fütterungseinflüsse auf den Cholesterin Gehalt im Ei: International Tagung, Schweine und Geflügelernahrung, 1-3/12/1992.

Sharma, R.K., Singh, R.A., Pal, R.N., and Agarwal, C.K., 1979. Cholesterol Content of Chicken Egg as Affected by Feeding Garlic, Sarpaganda and Nicotinic Acid. Agric. Univ. J. Res., 9:263-265.

Sim, J.S., and Bragg, D.B., 1977. Effect of Dietary Factors on Serum and Egg Yolk Cholesterol Levels of Laying Hens. Poult. Sci., 56:1616-1621.

Singh, R.A., 1972. Effects of D-Thyroxine and Nicotinic Acid on Cholesterol Metabolism of Laying Hens. Indian J. of Anim. Sci., 42:433-435.

Staels, B., Dallongeville, J., Auwerx, J., Schoonjans, K., Leitersdorf, E., and Fruchart, J.C., 1998. Mechanism of Action of Fibrates on Lipid and Lipoprotein Metabolism. Circulation, 98:2088-2093.

Turner, S.W., Jungbluth, G.L., and Knuth, D.W., 2002. Effect of Concomitant Colestipol Hydrochloride Administration on the Bioavailability of Diltiazem from Immediate- and Sustained-Release Formulations. Biopharmaceutics and Drug Disposition, 23:369-377.

USDA, 2002. Agricultural Statistics. Government Printing Office, Washington, DC.

Waldroup, P.W., Ndife, L.I., Hellwig, H.M., Hebert, J.A., and Berrio, L. 1986. Influence of Probucol (4,4’isopropylidine dithio)-bis (2,6-di-t-butyl-phenol) on Egg Yolk Cholesterol Content and Performance of Laying Hens. Poult. Sci., 65:1949-1954.

Wang, J.J., and Pan, T.M., 2003. Effect of Red Mold Rice Supplements on Serum and Egg Yolk Cholesterol Levels of Laying Hens. J. of Agric. and Food Chem., 51:4824-4829.

Weggemans, R.M., Zock, P.L., and Katan, M.B., 2001. Dietary Cholesterol from Eggs Increases the Ratio of Total Cholesterol to High-Density Lipoprotein Cholesterol in Humans: A Metaanalysis. Am. J. Clin. Nutr., 73:885-891.

Weiss, F.G., and Scott, M.L., 1979. Effects of Dietary Fiber, Fat and Total Energy upon Plasma Cholesterol and Other Parameters in Chickens. J. Nutr., 109:693-701.

Wu, H., Dwyer, K.M., Fan, Z., Shircore, A., Fan, J., and Dwyer, J.H., 2003. Dietary Fiber and Progression of Atherosclerisis: The Los Angeles Atheroschlerosis Study. Amer. J. of Clin. Nutr., 78:1085-1091.

Ziraat dergi 2008-1

Travel

Transcript of Ziraat dergi 2008-1