Search

Günümüzde, tarımsal üretimde arz ve talep güvenliği ile nihai tüketiciye uygun satın alma ortamı sağlamak adına, üretim girdi maliyetlerinin birçok yönüyle azaltılmasına yönelik çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada Doğu Akdeniz Bölgesi için mısır ve pamuk üretiminde birim alandaki insan ve makina iş gücü gereksinimleri belirlenmiştir. Mısır üretiminde insan ve makina iş gücü gereksinimleri; toprak işleme ve ekim için İİG (insan iş gücü gereksinimi) 12.2 h/ha, MİG (makina iş gücü gereksinimi) 10.9 h/ha, bakım işleri için İİG 74.2 h/ha, MİG 4.3 h/ha, hasat ve harman işleri için İİG 3.9 h/ha, MİG 2.9 h/ha olarak belirlenmiştir. Pamuk üretim sürecinde ise İİG ve MİG değerleri sırasıyla 12.3 h/ha, 11.2 h/ha 292.4 h/ha, 9.1 h/ha ve 366.7 h/ha, 3.7 h/ha olarak belirlenmiştir., Nowadays, studies are carried out to reduce many aspects of production input costs in order to provide security of supply and demand in agricultural production and a suitable purchasing environment for the final consumer. In this study, the values of human and machine labor in the unit area of corn and cotton production were determined for the Eastern Mediterranean Region. Human and machine labor values used in corn production; for tillage and planting as İİG (human labor requirement) 12.2 h/ha, MİG (machine labor requirement) 10.9 h/ha, for maintenance works as İİG 74.2 h/ha, MİG 4.3 h/ha, for harvesting and threshing works as İİG 3.9 h/ha, MİG 2.9 h/ha, in the cotton production process, the processes and the values of İİG and MİG were determined as 12.3 h/ha, 11.2 h/ha 292.4 h/ha, 9.1 h/ha and 366.7 h/ha, 3.7 h/ha, respectively.

Çalışmada, 2014 yılında Kahramanmaraş ili Kartalkaya Sol Sahil Sulama Birliği sahasında en fazla yetiştirilen ürünlerin uzaktan algılama (UA) ve coğrafi bilgi sistemleri (CBS) teknikleri kullanılarak sınıflandırılması amaçlanmıştır. Çalışmada ele alınan ürün desenleri Landsat, Spot-5 ve Spot-6 uydu görüntüleri kullanılarak kontrolsüz ve kontrollü sınıflama şeklinde yapılmıştır. Ayrıca, Kartalkaya Sol Sahil Sulama Birliğinden ve İlçe Tarım Müdürlüğünden alınan üretici beyanlarıyla araştırma sahasındaki zemin kontrol edilmiş, kontrollü sınıflandırma ile parsel bazında mısır-ayçiçeği, mera, hububat, sarımsak, boş tarla ve tarım dışı alanlar belirlenmiştir. Hata matrisi kullanılarak 150 nokta üzerinden yapılan değerlendirme sonucunda Landsat-8’in 92. gün ve 172. gün uydu görüntüsünden genel sınıflandırma doğruluğu %82 ve %91 elde edilirken, genel Kappa istatistikleri ise sırasıyla %72 ve %86 olarak belirlenmiştir.

Aims: The purpose of this study is to determine the biogas and methane yields of cattle manure and macroalgae wastes, which can be used as raw materials for biogas plants, at the most appropriate mixing ratios, by co-fermentation. Methods and Results: Biomethane potential (BMP) trials were used to determine potential to obtain biogas from mixtures. In the study, cattle manure and macroalgae materials; 5 different mixtures; 100% Macroalgae (Mixture-1), 69% Macroalgae + 31% Cattle manure (Mixture-2), 42% Macroalga + 58% Cattle manure (Mixture-3), 20% Macroalgae + 80% Cattle manure (Mixture-4) and 100% Cattle manure (Mixture-5) were formed. Dry matter analysis (DM), raw ash (RA), organic dry matter content (ODM), (carbon (C), nitrogen (N), C N-1, pH, electrical conductivity (EC), chemical oxygen demand (COD) for the determination of chemical contents, neutral detergent insoluble fiber (NDF) and acid detergent insoluble fiber (ADF) values were determined. The mixtures created in BMP trials was found methane content (CH4) 25-62%, daily biogas production 0.02-1.61 L day-1, CH4 production 0.01-0.94 L day-1, cumulative biogas production 2.5-27.42 L, cumulative CH4 production 1.15-15.77 L, specific methane production 10.67-186.41 NmL gOM-1 in the BMP test method. Conclusions: It was found that Mixture-4 has the highest biogas parameters in BMP trials. Significance and Impact of the Study: Due to the increase in livestock production, too much organic materiel is generated and improper management of these wastes creates important environmental and health problems. In order to minimize the risks and damages that occur, the correct use of these materials can be considered as biogas. Further, macroalgae can be used as an energy and fermented fertilizer production material in biogas plants to be established in the region by mixing algae manure with cattle manure in appropriate rates in order to eliminate environmental problems such as waste, reek, etc. caused by algae in fresh water areas., Amaç: Bu çalışmanın amacı, biyogaz tesisleri için hammadde olarak kullanılabilecek büyükbaş hayvan dışkısı ve makroalg materyallerinin, en uygun karışım oranlarında, ko-fermantasyonu ile biyogaz ve metan verimlerinin belirlenmesidir.Yöntem ve Bulgular: Biyogaz elde etmek amacıyla potansiyel belirlemeye yönelik biyometan potansiyel (BMP) denemeleri kullanılmıştır. Çalışmada, büyükbaş hayvan dışkısı ve makroalg materyallerinin; %7 kuru madde oranında (KM), karbon azot-1 (C N-1) oranına göre 5 farklı karışım (%100 Makroalg (Karışım-1), %69 Makroalg+%31 Büyükbaş hayvan dışkısı (Karışım-2), %42 Makroalg+%58 Büyükbaş hayvan dışkısı (Karışım-3), %20 Makroalg+%80 Büyükbaş hayvan dışkısı (Karışım-4) ve %100 Büyükbaş hayvan dışkısı (Karışım-5)) oluşturulmuştur. Kimyasal içeriklerin belirlenmesine yönelik, kuru madde analizi (KM), ham kül (HK), organik kuru madde içeriği (OKM), (karbon (C), azot (N), C N-1, pH, elektriksel iletkenlik (EC), kimyasal oksijen ihtiyacı (KOİ), nötr deterjanda çözünmeyen lif (NDF) ve asit deterjanda çözünmeyen lif (ADF) değerleri belirlenmiştir. BMP denemelerinde oluşturulan karışımların; metan oranı %25-62, günlük biyogaz üretimi 0.02-1.61 L gün-1, günlük metan üretimi 0.01-0.94 L gün-1, kümülatif biyogaz üretimi 2.5-27.42 L, kümülatif metan üretimi 1.15-15.77 L, özgül metan üretimi 10.67-186.41 NmL gOM-1 olarak bulunmuştur.Genel Yorum: BMP denemelerinde en yüksek biyogaz parametreleri Karışım-4’te meydana gelmiştir.Çalışmanın Önemi ve Etkisi: Canlı hayvan üretiminin artmasına bağlı olarak çok fazla organik materyal oluşmakta ve bu materyallerin yönetiminin uygun yapılamaması önemli çevre ve sağlık problemlerini meydana getirmektedir. Oluşan risk ve zararları en az düzeye indirmek için bu materyallerin doğru kullanımı biyogaz olarak değerlendirilebilir. Ayrıca, tatlı su alanlarında alglerden kaynaklı atık, koku vb çevresel sorunların giderilmesine yönelik olarak algler büyükbaş hayvan dışkısı ile uygun oranlarda karıştırılarak biyogaz tesislerinde enerji ve fermente gübre üretim materyali olarak kullanılabilir.

In this study, occupational accidents and influential factors in the agricultural enterprises in the Eastern Mediterranean Region were determined and evaluated. For this purpose, total number of 166 enterprises from the central and three districts were selected by proportional sampling method from each province reflecting the agricultural characteristics of the provinces that form the region. The data were carried out by means of face-to-face surveys with enterprise owners or their managers. Occupational accidents occurred as 21.1% of the agricultural enterprises in the region. The accidents were caused by agricultural machinery, agricultural tractors, electric shock, animals and other vehicles, respectively. The accidents occured in the type of flying to the stockade (42.9%), jamming crushing (31.4%), sucking the body in a part (14.3%), part hitting on the body (5.7%) falling from the tractor (2.9%) and crashing of tractor/crashing with another vehicle (2.9%). Occupational accidents caused by agricultural machinery were mostly with plow (17.1%) and sowing machine (17.1%) respectively. It was observed that 69.6% of the casualtys were slightly injured, 10.9% were seriously injured and 4.3% were partially physically disabled, respectively. And also, 38.2% of the tractors involved in the accident in the region were 0-5 years old, 41.2% were 6-10 years old, 2.9% were 11-15 years old, 8.8% were 16-20 years old and 8.7% were 21+ age group. There is a statistically significant relationship between the education level of the operators and the occurrence of occupational accidents (X2=8.25; P=0.041). There is a positive correlation between the annual maintenance of the tractor and the occurrence of occupational accidents (X2=5.49; P=0.019). There is a statistically significant relationship between the age of tractors and the occurrence of occupational accidents (X2=3.98; P=0.046)., Çalışmada Doğu Akdeniz Bölgesi tarım işletmelerinde oluşan iş kazaları ve etkili faktörler belirlenmiş ve değerlendirilmiştir. Bu amaçla bölgeyi oluşturan illerin tarımsal özelliklerini yansıtacak her ilden; merkez ve üç ilçeden toplam 166 işletme sayısı oransal örnekleme yöntemiyle seçilmiştir. Veriler anket aracılığı ile işletme sahipleri ya da sorumluları ile yüz yüze görüşme yoluyla gerçekleştirilmiştir. Bölgedeki tarım işletmelerinin %21.1’inde iş kazaları gerçekleşmiştir. Kazalara sırası ile tarım makinaları, tarım traktörleri, elektrik çarpması, hayvanlar ve diğer araçlar neden olmuştur. Kazalar; şarampole uçma (%42.9), sıkışma-ezilme (%31.4), vücudu bir parçaya kaptırma (%14.3), vücuda herhangi bir parçanın çarpması (%5.7), traktörden düşme (%2.9) ve traktörün çarpması/başka araçla çarpışma (%2.9) şeklinde gerçekleşmiştir. Tarım makinalarından kaynaklı iş kazaları en fazla pulluk (%17.1) ve ekim makinası (%17.1) ile olmuştur. Kazazedelerin %69.6’sının hafif yaralandığı, %10.9’unun ağır yaralandığı ve %4.3’ünün ise kısmen fiziksel engelli olarak görülmüştür. Bölgedeki işletmelerde kazaya karışan traktörlerin %38.2’si 0-5 yaş, %41.2’si 6-10 yaş, %2.9’u 11-15 yaş, %8.8’i 16-20 yaş ve %8.7’si ise 21+ yaş grubundadır. İşletmecilerin eğitim düzeyleri ile iş kazası oluşma durumu arasında istatistiksel olarak önemli bir ilişki bulunmaktadır (X2=8.25; P=0.041). Traktör yıllık bakım yapılma durumu ile iş kazası oluşma durumu arasında pozitif bir bağıntı bulunmaktadır (X2=5.49; P=0.019). Traktör yaşı ile iş kazası oluşma durumu arasında istatistiksel olarak önemli bir ilişki bulunmaktadır (X2=3.98; P=0.046).

Bu çalışmanın amacı, uygulanan farklı toprak işleme yöntemlerinin kayısı yetiştiriciliğinde meyve özellikleri ve verim üzerine etkilerini belirlemektir. Meyve pomolojik özellikleri (meyvede en-boy-yükseklik, ağırlık, sertlik, asitlik, pH suda çözülen kuru madde (SÇKM) ele alınmıştır. Çalışma, Malatya Kayısı Araştırma Enstitüsü arazilerinde, Hacıhaliloğlu çeşidi kayısı bahçesinde, 4 tekerrürlü ve her tekerrürde 2 ağaç olacak şekilde tesadüf blokları deneme desenine göre yürütülmüştür. Altı farklı toprak işleme yöntemi uygulanmıştır: (A) ilkbahar döneminde azaltılmış toprak işleme uygulaması, (B) ilkbahar ve sonbahar dönemlerinde azaltılmış toprak işleme uygulaması, (C) toprak işlemesiz yöntem, (D) toprak işlemesiz ağaç talaşı malçlama yöntemi, (E) toprak işlemesiz bitki sap-saman malçlama yöntemi ve (F) kontrol uygulamasıdır. Toprak işleme uygulamalarının meyve pomolojik özellikleri üzerine etkilerinin meyve en, boy, yükseklik, sertlik ve pH açısından önemli olduğu, meyve asitlik ve SÇKM değerleri açısından ise istatistiksel olarak önemli bir etkisinin olmadığı belirlenmiştir. Meyve kalitesi açısından en önemli kriter olan meyve ağırlığı açısından incelendiğinde, istatistiksel olarak önemli olup iki grupta yer almıştır. B uygulaması 37.10 g ile ilk sırada yer alırken en düşük meyve ağırlığı 33.35 g ile D uygulaması olmuştur. Meyve verimi açısından toprak işleme uygulamalarının ağaç başına ve gövde kesit alanına göre verim üzerine etkisinin istatistiksel olarak önemli olmadığı görülmüştür. Meyve verim değerleri bakımından ağaç başı verimde en yüksek değer 213.08 kg ile C uygulamasında, en düşük ise 158.40 kg ile F uygulamasında elde edilmiştir. Gövde kesit alanına göre verim değerleri en yüksek (0.2825 g/cm2) D uygulamasında, en düşük ise (0.2187 g/cm2) F uygulamasında elde edilmiştir., The aim of this study is to determine the effects of different tillage methods apllied on fruit characteristics and yield in the apricot orchards. Pomological characteristics of fruit (fruit-size-height, weight, hardness, acidity, pH, water soluble dry matter (amount of WSDM) were studied. Trials were carried out according to the randomized blocks design pattern with four replications and two apricot tress for each replica in the apricot garden of Hacıhaliloğlu type in the apricot orchards of Malatya Apricot Research Institute. Six different tillage methods were applied: (A) reduced tillage application during spring, (B) reduced tillage application during spring and autumn periods, (C) no-tillage method, (D) mulching method with no-tillage, (E) soil untreated plant sap-straw mulching method and (F) control application. The effects of soil tillage applications on fruit pomological characteristics; have important in terms of fruit width, height, hardness and pH, but fruit acidity and WSDM haven’t a statistically significant effect. When the fruit weight is considered as the most important criterion in terms of fruit quality, it was statistically significant and included in two groups. Application B was the first with 37.10 g, while the lowest fruit weight was 33.35 g in application D. When examined in terms of fruit yield, it was observed that the yield per tree and according to the cross-sectional area of the tillage applications were not statistically significant effect on yield. When the fruit yield values were examined, Application C was observed to have the highest value of tree yield as 213.08 kg per tree and the Application F was the lowest with 158.40 kg per tree. Yield values according to body cross-sectional area; The highest (0.2825 g cm2) in D application and the lowest (02187 g/cm2) was obtained in F application.

This study was carried out in the orchards of Hacıhaliloğlu apricot variety within 10x10 m range and distance included in Malatya Apricot Research Institute in 2017. The effect on soil penetration resistance, bulky density and moisture change of applied different tillage methods are intended to determine. Six different tillage methods were applied in the study. These methods are applications to reduced tillage application in spring (A), reduced tillage application in spring and autumn (B), non-tillage method (C), method of mulching wood shavings without tillage (D), plant stalk-straw mulching method without tillage (E) and control (F). The trial is planned as 4 repeats and two trees per repeats. Soil penetration resistance, bulky density and hygrometer were performed at 0-15 and 15-30 cm soil depth. According to the result of the analysis, it is found that when the dept increase, resistant of the penetration increase. The highest increase ratio was found as 106.11% at the application E while the lowest ratio was 2.97%. It has been observed that 1.5 MPa value, which is accepted as the critical value for root development, has been exceeded in places after 5-10 cm depth. It was determined that the effect of soil tillage applications on soil volume weight was statistically significant at P, Bu çalışma Malatya Kayısı Araştırma Enstitüsü bünyesinde bulunan 10x10 m aralık ve mesafedeki Hacıhaliloğlu kayısı çeşidi bahçesinde 2017 yılında yürütülmüştür. Uygulanan değişik toprak işleme yöntemlerinin toprağın penetrasyon direnci, hacim ağırlığı ve nem değişimine etkisinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada altı farklı toprak işleme yöntemi uygulanmıştır. Bu yöntemler; ilkbahar döneminde azaltılmış toprak işleme uygulaması (A), ilkbahar ve sonbahar dönemlerinde azaltılmış toprak işleme uygulaması (B), toprak işlemesiz yöntem (C), toprak işlemesiz ağaç talaşı malçlama yöntemi (D), toprak işlemesiz bitki sap-saman malçlama yöntemi (E) ve kontrol (F) uygulamalarıdır. Deneme 4 tekerrürlü ve her tekerrürde iki ağaç olarak planlanmıştır. Toprak penetrasyon direnci, hacim ağırlığı ve nem ölçümler 0-15 ve 15-30 cm toprak derinliğinde gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre; derinlik arttıkça penetrasyon direnci değerleri artmaktadır. Bu artış oranı E uygulamasında %106.11 ile en yüksek olurken, B uygulamasında %2.97 ile en düşük olmuştur. Kök gelişimi için kritik değer olarak kabul edilen 1.5 MPa değerinin 5-10 cm derinlikten sonra yer yer aşıldığı görülmüştür. Toprak işleme uygulamalarının toprak hacim ağırlığına etkisinin istatistiksel olarak P

Kalkınmanın ve gelişmenin sağlanması için yapılması gerekenlerinbaşındaki ilk aşama, genellikle durum tespiti aşamasıdır. Bu çalışmada,Ülkemizin önemli bir tarım bölgesi olan Doğu Akdeniz Bölgesindeki tarımişletmelerinin özellikleri (işletmeci ve çalışanların eğitimi, iş deneyimlerive yaşı; işletmelerin arazi dağılımı, faaliyet alanı ve yetiştirilen ürünler)ve traktör-makine varlığının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla Adana,Hatay, Kahramanmaraş ve Osmaniye illerinde 166 tarım işletmesi ile anketyapılarak veriler elde edilmiştir. Bölgedeki tarım işletmecilerinin yaklaşık%50’si ilkokul eğitimlidir. Bunu sırası ile lise (%22.3), ortaokul (%18.7), üniversite (%7.8) velisansüstü (%1.8) izlemektedir. İşletmecilerin çoğunluğunun(%80.7) meslek deneyimleri, 15 yıldan daha fazladır. İşletmelerin; 2/3’ü(%66) 20 ha’dan küçük olup %74.7’sinde tarla tarımıyapılmaktadır. Bunu sırası ile bahçe tarımı (%16.3), ve tarla+bahçe tarımı (%9)izlemektedir. Bölgedeki tarım işletmelerinin; %70.5’ibuğday, %62’si mısır, %26.5’i pamuk ve %15.1’ ayçiçeği, %14.5’i narenciye,%4.22’si elma üretimi yapmaktadır. İşletmelerin yaklaşık %75’i 1 traktör,%20’si ise 2 traktör ile tarımsal üretim işlemlerini gerçekleştirmektedir.Traktör ortalama güçleri 86 kW, çalışma saatleri ise yaklaşık 520 saat/yıl’dır.Bölgedeki işletmelerin; % 15’inin mevcut traktörlerinin ekonomikömrünü tamamladığı, %35’inin ise yakın yıllarda tamamlaması ön görülmektedir vetarımsal üretimde kullandıkları mekanizasyon araçları optimum düzeyin altındadır.

Bu araştırmada, Doğu Akdeniz Bölgesi tarım işletmelerinde kullanılan ilaçlama makinelerinin teknik ve uygulama özelliklerininbelirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla Adana, Hatay, Kahramanmaraş ve Osmaniye illerinde 166 tarım işletmesi ile anketyapılarak veriler elde edilmiştir. İşletmelerdeki pülverizatörlerin %81.0’i tarla, %15.4’ü bahçe ve %3.6’sı sırt pülverizatörüdür.Tarla pülverizatörlerinin %86.4’ü, bahçe pülverizatörlerinin %93.2’si 10 yaş altıda sırt pülverizatörlerinin ise tamamı 5 yaşaltındadır. Tarla pülverizatörlerinin %99.3’ü, bahçe pülverizatörlerinin ise %24.1’i asılır tiptir. Tarla pülverizatörlerinde depokapasitesi 600 litrenin altında olanların oranı %67.3, plastik depo malzemesi kullananların oranı %89.8, hidrolik karıştırıcılıolanların oranı %61.3, pistonlu pompa olanların oranı %76.2, püskürtme çubuğu uzunluğu 15 metre altında olanların oranı%55.1, meme sayısı 20 adetten fazla olanların oranı %59.2 ve konik meme tipine sahip olanların oranı %78.2 olarakbelirlenmiştir. Bahçe pülverizatörlerinde depo kapasitesi 600 litrenin altında olanların oranı %62.1, plastik depo malzemesiolanlar %58.6, hidrolik karıştırıcılı olanlar %62.1, pistonlu pompa olanlar %82.7, meme sayısı 10 adetten az olanlar %75.9,konik meme tipine sahip olanların oranı %85.5 olarak belirlenmiştir

Bu çalışmada,büyükbaş hayvan gübresine portakal işleme atıklarının (kabuk ve posa) farklıoranlarda (%25, %50, %75) eklenmesinin biyogaz verimine etkisi, HBT (HohenheimBatch Yield Test) yöntemi ile belirlenmiştir. Bu kapsamda, büyükbaş hayvangübresi çiftlikten, portakal işleme atıkları ise meyve suyu işlemetesislerinden alınarak laboratuar ortamında kurutulup öğütülmüş ve beş materyal(%100 portakal işleme atıkları, %100 büyükbaş hayvan gübresi, %25 portakalişleme atıkları + %75 büyükbaş hayvan gübresi, %50 portakal işlemeatıkları + %50 büyükbaş hayvan gübresi, %75 portakal işlemeatıkları + %25 büyükbaş hayvan gübresi) meydana getirilmiştir. Yapılanaraştırma sonucunda en yüksek, ham protein oranı (%12.06) ve ham yağ oranı (%2.30)%100 portakal işleme atıkları materyalinden, kuru madde oranı (%90.75) %100büyükbaş hayvan gübresi materyalinden, organik kuru madde oranı (%95.56) %100portakal işleme atıkları materyalinden, ADF oranı (%60.20) %100 büyükbaş hayvangübresi materyalinden ve NDF oranı (%26.50) %25 portakal işleme atıkları + %75büyükbaş hayvan gübresi materyalinden elde edilmiştir. Ele alınan materyallerdeen yüksek metan üretimi 25 ile 35 günler arasında gerçekleşmiştir. Karışımmateryallerinde en yüksek biyogaz (0.70 Nm3/kg OKM) ve metan (0.37Nm3/kg OKM) üretim değerleri, %75 portakal işleme atıkları +%25 büyükbaş hayvan gübresi materyalinden oluşmuştur. Biyogazdaki metan oranı,en yüksek (%53.77) %50 portakal işleme atıkları + %50 büyükbaş hayvangübresi materyalinden elde edilmiştir. Çalışmada portakal işleme atıklarınınbüyükbaş hayvan gübresi ile ko-fermantasyonu, metan ve biyogaz üretimini istatikselolarak önemli düzeyde (P≤0.05) arttırmıştır., In this study, effectof cattle manure when it’s added into the different percentage of processedorange wastes (25%, 50%, 75%) been analyzed by HBT. Cattle manure collectedfrom the farms and processed orange waste collected from the fruit base juicecompanies then dried and ground in the standard laboratory conditions andproduced 5 materials (100% processed orange waste, 100% cattle manure; 25%processed orange waste+ 75% cattle manure; 50% processed orange waste+50%cattle manure; 75% processed orange waste+ 25% cattle manure) As a result ofthis study, the highest percentage of raw protein (12.06%) and percentage ofraw fat( or raw oil) (2.30%) produced from 100% processed orange waste, drymaterial percentage (90.75%) from 100% cattle manure, organic dry materialpercentage (95.56%) from 100% processed orange waste, ADF percentage (60.20%)100% cattle manure and NDF percentage (26.20%) 25% processed orange waste+75%cattle manure. Within 5 materials, the highest amount of methane was produced25 to 35 days. The highest amount of biogas (0.70 Nm3/kg ODM) andmethane (0.37 Nm3/kg ODM) produced with 75% processed orange waste+25% cattle manure. The highest amount of methane (53.77%) in biogas producedwith 50% processed orange waste+50% cattle manure. Based on this study, fermentation of processedorange waste with cattle manure statistically increased the production ofmethane and biogas in higher amount (P≤0.05).

The aim of this study is to determine the biogas energy potential of fertilizers in broiler poultry houses located in Adana and Mersin and to create sustainable solutions on a local scale. In the study, the creation of local change maps of biogas energy values on the basis of districts and the contribution of theestablishment of family type biogas plant in the region to electricity production were also examined. In the study, the biogas methane potential of Mersin province which is produced from broiler fertilizer is calculated as 70,679,580.90 m3, the heat energy amount is 25,911.13 GJ and the electrical energy amount is 2,879.01 MWhe. These values were determined as 32,080,138.64 m3, 11,760.58 GJ and 1,306.73 MWhe in Adana province, respectively. Annual electricity production from broiler manure based on districts; The highest value for the province of Mersin (2,093.29 MWhe) was determined in the district of Tarsus. It was followed by Akdeniz (284.74 MWhe), and Çamlıyayla (151.83 MWhe), respectively. In Adana, the highest value was determined in Ceyhan (327.84 MWhe). This was followed by Yüregir (280.21 MWhe), Seyhan (273.06 MWhe), Sarıçam (132.99 MWhe) and Karaisalı (128.87 MWhe). As a result of this study, it has been determined that there is a potential for the establishment of biogas plants in these districts. It is determined that the biogas plants to be installed can meet the electricity needs of electric motors and families in operation in lighting, heating, water and feed distribution in the poultry houses. In addition, it will be able to provide a commercial value contribution to the enterprises of fermented and degassed animal fertilizers as organic fertilizers which can prevent the environmental damage of methane gas in the region.&nbsp, Bu çalışmanın amacı, Adana ve Mersin’de bulunan etlik piliç (broiler) işletmelerinde oluşan gübrelerin biyogaz enerji potansiyelini belirlemek ve konuya ilişkin yerel ölçekte sürdürülebilir çözümler oluşturmaktır. Çalışmada ayrıca ilçeler bazında biyogaz enerji değerlerinin yersel değişim haritalarının oluşturulması ve bölgede aile tipi biyogaz tesisinin kurulmasının elektrik üretimine katkısı da irdelenmiştir. Çalışmada, Mersin ilinin etlik piliç gübresinden yıllık üretilebilecek biyogaz metan potansiyeli 70.679.580,90 m3, ısı enerji miktarı 25.911,13 GJ ve elektrik enerji miktarı 2.879,01 MWhe olarak hesaplanmıştır. Bu değerler Adana İli’nde ise sırası ile 32.080.138,64 m3, 11.760,58 GJ ve 1.306,73 MWhe olarak tespit edilmiştir. İlçeler bazında etlik piliç gübresinden yıllık elektrik enerjisi üretimi; Mersin İli için en yüksek değer Tarsus İlçesi’nde (2.093,29 MWhe) belirlenmiştir. Bunu sırası ile Akdeniz (284,74 MWhe) ve Çamlıyayla (151,83 MWhe) izlemiştir. Adana’da ise, en yüksek değer Ceyhan (327,84 MWhe) ilçesinde belirlenmiştir. Bunu sırası ile Yüreğir (280,21MWhe), Seyhan (273,06 MWhe), Sarıçam (132,99 MWhe) ve Karaisalı (128,87 MWhe) izlemiştir. Çalışma sonucunda, söz konusu bu ilçelerde biyogaz tesislerinin kurulması için uygun potansiyelin olduğu tespit edilmiştir. Kurulacak biyogaz tesislerinin kümeslerde aydınlatma, ısıtma, su ve yem dağıtımında kullanılan elektrik motorlarının ve işletmedeki ailelerin elektrik ihtiyacını karşılayabileceği belirlenmiştir. Ayrıca, kurulacak biyogaz tesislerinin bölgede metan gazının çevreye verdiği zararları önleyebilecek fermente edilmiş ve gazı alınmış hayvansal gübrelerin organik gübre olarak işletmelere bir ticari değer katkısı da sağlayabilecektir.

Weed control is vital in agricultural production. Chemical control methods are generally preferred in weed control as they (1) affect quickly and (2) reduce the labour requirement. However, in conventional applications chemicals are generally applied to whole field surface. Therefore, non-targeted areas are also sprayed. This increases 1) amount of herbicide used and (2) risk of off-target chemical movement. In this study, a patch spraying system was developed to automatically detect and spray herbicides on weeds in the corn field based on weed density. In order to determine the weed regions, a digital camera was fitted in front of the tractor. The images taken using the camera were then simultaneously processed using an algorithm written in MatlabTM software. The results of the field study showed that at 4, 6 and 8 km h-1 forward speeds, application volumes decrease by 30.21%, 28.82% and 32.28%, respectively, when it is compared to the conventional application methods. It was also determined that the application accuracy rates were 80%, 81.66% and 75% respectively for 4, 6 and 8 km h-1 speeds.

In this study, peach pit (PP) with Lignite Coal Dust-coal powder (CP) at specific ratios were pelletized by a pelletizing machine having flat die and roller with a capacity of 50-60 kg/h. The pellet die had an inlet hole diameter of 11 mm, an outlet hole diameter of 7 mm and a die height of 25 mm. The pellets mixtures was prepared as 100% CP, 90%CP+10%PP, 75%CP+25%PP, 50%CP+50%PP, 25%CP+75%PP, 10%CP+90%PP, and 100%PP as dry weight basis. The results showed that pellet particle density varied from 647.3 to 1059.15 kg/m3 and increased with increase in the CP in the mixtures. Durability resistance of the pellets ranged from 67.70 to 92.72%. The least durability resistant pellet (67.60%) was the one having the proportion of CP of 100% in the mixture. Durability resistant increased with increase in PP in the mixture. The least shatter resistant pellet was the one having CP of 100% in the mixture. The highest shatter resistant pellet was the one having the mixture of 100% of PP., Bu çalışmada, şeftali çekirdeği (SÇ) ile linyit kömür tozunun(LKT) farklı karışım elde edilmiş ve 3 kW motor gücüne sahip (redüktör dönüsayısı: 96 devir/dakika), işleme kapasitesi 50-60 kg/h olan, dairesel sıralıdelikli düz kalıp olan peletleme makinesinde peletlenmiştir. Pelet kalıbınıngiriş delik çapı 11 mm, çıkış delik çapı 7 mm ve kalıp boyu 25 mm'dir. Peletler%100 ŞÇ, % 90ŞÇ +%10 LKT, %75CP+%25 LKT, % 50ŞÇ +% 50LKT, % 25ŞÇ +%75 LKT, %10ŞÇ +%90 LKT ve %100 LKT karışım oranlarında kuru halde peletlenmiştir. Peletparça yoğunlukları 647.03 ile 1059.15 kg/m3 arasında değişmiştir. Endüşük dayanıklılık direnci (%67.60) %100 LKT’da meydana gelmiştir. Şeftaliçekirdeğinin artmasıyla dayanılılık direnci artmıştır. En yüksek kırılmadirenci % 100 seftali çekirdeğinde (%99.57) meydana gelmiştir.

This study aimed to determine particulate matter (PM) concentrations and the health complaints of workers in spinning and weaving factories. PM2.5 concentrations in spinning factories were greater than the threshold limit value. PM1 concentrations were also above TLV set for PM2.5. The sum of fine and very fine dust concentration was therefore found to be very high in spinning factories. PM10 and PM2.5 concentrations were less than the limit (750 mu g m(-3)) in weaving factories. As a result, workers had complaints about chest tightness, phylem, breathless, and coughing in spinning factories, which could be due to high PM2.5 concentrations. In weaving factories, the workers did not have complaints about tightness in the chest and coughing, which should have resulted from low PM10 and PM2.5 concentrations.

The energy required for tillage processes accounts fora significant proportion of total energy usage in crop production. Developmentof more efficient tillage tools is essential to reduce the energy consumptionand to increase agricultural production. Although there are some methods whichare currently being used to analyze and design agricultural machineries (i.e.empirical, analytical and continuum numerical (Finite element method) methods),each of which has its own shortcomings. In this study, as a novel approachdiscrete element method was explained and then the possibility of usingdiscrete element method to design agricultural machineries was investigated.For this purpose, draught forces and soil profile measured by Saunders (2002)for soil-mouldboard plough interaction was simulated. Simulation results showedthat draught forces can be predicted with a maximum relative error of 20.5%,while soil profile was simulated with 9.3 % relative error. Results of thestudy proved that the discrete element method can effectively be used to designagricultural machineries., Tarımsal üretim için kullanılan enerjinin çok büyük bir kısmı toprakişlemede kullanılmaktadır. Bu nedenle tarımda verimliliği artırmak ve enerjikullanımını azaltmak için enerji gereksinimi düşük olan tarım alet vemakinelerinin geliştirilmesi gereklidir. Tarım makinelerinin analiz ve tasarımıiçin çeşitli metotlar kullanılıyor olsa da (örneğin: deneysel, analitik ve nümerik (sonlu elamanlar) metotlar) bumetotların her birinin çeşitli dezavantajları bulunmaktadır. Bu çalışmada yenibir yöntem olan ayrık elemanlar metodu tanıtılmış ve bu metodun tarımmakineleri tasarımında kullanılabilirliği araştırılmıştır. Bu amaçla daha önceSaunders (2002) tarafından kulaklı pulluk kullanılarak yapılmış olan deneyselbir çalışma, ayrık elemanlar metodu kullanılarak çeki kuvvetinde maksimum %20.5ve ortalama toprak profilinde % 9.3 bağıl hata ile simüle edilmiştir.Çalışmanın sonuçları ayrık elemanlar metodunun tarım makineleri tasarımındaverimli bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir.

Bu araştırmada, Çukurova yöresinde buğday üretimindensonra yaygın olarak uygulanan ikinci ürün yetiştiriciliği tarımındaki farklıtoprak işleme yöntemlerinin yakıt ve zaman tüketimlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, ekim öncesigeleneksel toprak işleme ve koruyucu toprak işleme yöntemlerinden biri olan anızadirekt ekim yöntemleri ele alınmıştır.Araştırma,iki yıl süresince sulu koşullarda ve ikinci ürün mısır üretimindeyürütülmüştür. Tarla denemeleri ve çeşitli ölçümlerde elde edilen bulgular vebu bulgulara ilişkin analiz sonucunda geleneksel II. ürün yetiştirmede gereksinimduyulan zaman 44.79 dak da-1 ve tüketilen yakıt 5.5 L da-1iken koruyucu toprak işlemede ise bu değerler 26.08 dak da-1 ve 3.56L da-1 olarak bulunmuştur. Ayrıca geleneksel toprak işlemede bir hektarda 53 kmtraktör izi oluşurken, minimum toprak işlemede bu değerin %71.7 oranındaazalarak 15.1 km’ye düştüğü belirlenmiştir.

Otomasyon sistemlerinin gerçek zamanlı kontrolü, proseslerin anlık olarak takip edilmesi ve gerekli müdahalelerin yapılabilmesi açısından oldukça önemli bir konudur. Saha üzerinde en alt denetim organı olan PLC (Programlanabilir Mantıksal Denetleyici) ve DCS (Dağıtılmış Kontrol Sistemi) gibi kontrolörlerin, modern kontrol yöntemlerine paralel olarak gelişen karmaşık sistem görevlerini sürdürebilmeleri mümkün değildir. Bu görevlerin yerine getirilebilmesi için bilgisayarlardaki çeşitli programlarla kontrolörlerin gerçek zamanlı olarak haberleşmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, mısır bitkisi arazisine ait fotoğraflar bir bant sistemi üzerine belirli aralıklarla yerleştirilmiştir. Fotoğrafların üzerine yerleştirilen bir video kamera ile görüntüler MATLAB programına aktarılmış ve bir algoritma ile görüntüdeki bazı öznitelikler ön plana çıkarılmıştır. Algoritma çıktılarına bağlı olarak OPC (OLE for process controlEndüstriyel otomasyon için birlikte çalışabilirlik standardı) sunucu yazılımı kullanılarak MATLAB-PLC arasında veri alışverişi sağlanmıştır. Algoritmanın genel amacı değişken düzeyli ilaçlama sistemini simüle etmek için, fotoğraflar üzerindeki yeşil bitkilerin bulunduğu alanları belirlemek ve OPC aracılığı ile PLC’ye veri göndermektir. Böylece PLC çıkış birimi üzerinden fotoğraflar üzerindeki bölgelere istenilen uygulama gerçekleştirilebilmektedir. Real-time control of automation systems are a very important issue with regards to monitoring of the processes instantly and making the necessary interventions. Controllers such as PLC (Programmable Logic Controller) and DCS (Distributed Control System) which are the lowest inspection bodies on the field are not possible to pursue complex system tasks that develop in parallel with modern control methods. In order to perform these tasks, the controllers must communicate with the various programs on the computers in real time. In this study, photographs of a corn field were placed on a band system at regular intervals. Images with a video camera placed on the plant photos were transferred to the MATLAB program and some the attributes with an algorithm in the image were foregrounded. Depending on the algorithm output, OPC (OLE for Process Control) is provided data exchange between MATLAB and PLC by using server software. The general purpose of the algorithm, to simulate the variablelevel spraying system determine the areas of green plants on the photographs and send data to the PLC through OPC. Thus, the desired application can be carried to areas on the PLC output unit through photos.

Otomasyon sistemlerinin gerçek zamanlı kontrolü, proseslerin anlık olarak takip edilmesi ve gerekli müdahalelerin yapılabilmesi açısından oldukça önemli bir konudur. Saha üzerinde en alt denetim organı olan PLC (Programlanabilir Mantıksal Denetleyici) ve DCS (Dağıtılmış Kontrol Sistemi) gibi kontrolörlerin, modern kontrol yöntemlerine paralel olarak gelişen karmaşık sistem görevlerini sürdürebilmeleri mümkün değildir. Bu görevlerin yerine getirilebilmesi için bilgisayarlardaki çeşitli programlarla kontrolörlerin gerçek zamanlı olarak haberleşmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, yeşil bitkilerin bulunduğu fotoğraflar bir bant sistemi üzerine belirli aralıklarla yerleştirilmiştir. Bitki fotoğraflarının üzerine yerleştirilen bir video kamera ile görüntüler MATLAB programına aktarılmış ve bir algoritma ile görüntüdeki bazı öznitelikler ön plana çıkarılmıştır. Algoritma çıktılarına bağlı olarak OPC (Endüstriyel Otomasyon için birlikte çalışabilirlik standardı) sunucu yazılımı kullanılarak MATLAB - PLC arasında veri alışverişi sağlanmıştır. Algoritmanın genel amacı değişken düzeyli ilaçlama sistemini simüle etmek için, fotoğraflar üzerindeki yeşil bitkilerin bulunduğu alanları belirlemek ve OPC aracılığı ile PLC’ye veri göndermektir. Böylece PLC çıkış birimi üzerinden fotoğraflar üzerindeki bölgelere istenilen uygulama gerçekleştirilebilmektedir.

Bu araştırmada, Kahramanmaraş süt sığırcılığı işletmelerinin mekanizasyon yapısının belirlenmesi ve değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, Kahramanmaraş iline bağlı ilçelerden, tabakalı tesadüfi örnekleme yöntemi ile seçilen 28 köy/belde’de toplam 115 işletmeden anket yoluyla yüz yüze görüşme yapılarak veriler elde edilmiştir. Yörede süt sığırcılığı yapan işletmelerin % 29.19’u besi sığırcılığı (BS), % 26.85’i bitkisel üretim (BÜ), % 43.96’sı ise BS+BÜ faaliyetlerini de yapmaktadır. İşletmelerdeki inek ırklarının dağılımı, Siyah alaca ve melezi (%63.82), Simental ve melezi (%34.23), Esmer (1.38) ve diğer (0.57) olarak belirlenmiştir. İşletmelerde en fazla işgücü (3 işgücü) ahır temizliğinde, en az ise hayvanlara su verme işlerinde (1 işgücü) olmakta, yemleme ve sağım işlerinde ise her biri için 2 işgücü kullanılmaktadır. Yapılan işlemlerin her biri için harcanan ortalama süreler; ahır temizliği 45 dakika, sulama 18 dakika, yemleme 43 dakika, sağım 45 dakika ve bakım 21 dakika olmaktadır. İşletmelerin; % 58.78’inde iki sıralı ardışık sağım yeri, % 31.50’sinde iki sıralı paralel duraklı sağım yeri, % 9.72’sinde balık kılçığı sağım yeri bulunmakta ve %83.33’ü mobil tip, %13.83’ü doğrudan gübre kanalında biriktirme, % 2.79’u paletli sonsuz zincirli gübre temizleme düzenleri kullanmaktadır. İşletmelerin %85.92’si hayvan gübresini açıkta depolamakta, %13.87’si ise gübre çukurunda depolamaktadır. Süt sığırcılığı işletmelerinin traktör ve tarım makinaları varlığı, işletme ölçeği büyüdükçe artmaktadır. İşletme başına ortalama traktör sayısı 0.76 ve makine sayısı ise 8.59 olarak hesaplanmıştır. Yapılan F-testi analizine göre, işletme ölçeği ile traktör varlığı, yeşil yem biçme makinesi, tarım arabası, yem kırma makinesi, yem karma ve dağıtma makinesi, süt soğutma tankı, sağım ünitesi, suluk ve işletmedeki toplam makine arasındaki ilişki istatistiksel olarak P

Tarımda çalışanlar yapılan işten kaynaklanan çeşitli toz ve gazlara maruz kalmaktadır. Maruzkalınan katı parçacıklar (partikül madde-PM) insanların üst ve alt solunum yollarında etkili olmakta,çeşitli solunum rahatsızlıklarına ve hastalıklarına neden olmaktadır. Dünyada insan sağlığını verefahını korumak için hükümetler ve sağlık kuruluşları solunan PM konsantrasyonları ile ilgili izinverilebilir sınır değer, eşik sınır değer vb sınırlar belirlemiştir. Bu değerler, sınırı belirleyen kuruluşabağlı olarak farklılık göstermektedir. Bu çalışmada, tarım ve tarımsal sanayide farklı boyutfraksiyonlarındaki PM konsantrasyonlarına maruz kalan kişilerin karşılaştıkları mesleki solunumrahatsızlıkları ve hastalıkları, farklı ülkelerde önerilen sınır değerler, araştırma konuları veperspektiftler, uygulanan politikalar ve önlemler incelenmiş ve tartışılmıştır.

Bu çalışmanın amacı; Şanlıurfa-Harran ovasındaki tarım işletmelerinin tarımsal yapı ve mekanizasyon özelliklerinin belirlenmesidir. Bu amaçla, ova içinde yer alan Akçakale, Harran ve Merkez ilçelerine bağlı 12 köye ait tarım işletmelerinden, tesadüfi örnekleme yöntemiyle belirlenen, traktöre sahip toplam 86 işletmeden, 2015 yılı Haziran-Ağustos döneminde, anket aracılığıyla, yüz yüze görüşme yapılarak elde edilen veriler kullanılmıştır. Ova genelinde; ortalama işletme büyüklüğünün 32.08 ha ve işletme arazilerinin büyük bölümünün (%87.4) mülk olduğu, ortalama parsel büyüklüğünün 11.55 ha ve arazilerin genellikle 2, 3 ve 4 parselden oluştuğu belirlenmiştir. İşletmelerdeki traktörlerin ortalama motor gücü 48.40 kW, yıllık çalışma süresi 570 h yıl-1 olarak belirlenmiştir. İşletmelerin tarımsal mekanizasyon düzeyi gösterge değerleri; 2.85 kW ha-1, 59 traktör 1000-1 ha-1, 17 ha traktör-1, 7 makine traktör-1, 2.15 traktör işletme-1 olarak hesaplanmıştır. Yörede traktör satın alınırken işletmelerin tercihlerine etkili faktörler sırası ile traktör markası (%35), traktörün servis imkanlarının yaygın olması (%33), traktörün kabinli olması (%16), traktörün fiyatının uygun olması (%15) ve komşudan etkilenme (%1) şeklindedir.Anahtar Kelimeler: Harran ovası, Tarımsal yapı, Mekanizasyon özellikleriAgricultural Structure And Mechanization Properties In Şanlıurfa-Harran Plain Abstract: The aim of this study was to determine the properties of agricultural structures and mechanizations in Harran Plain, Şanlıurfa. For this purpose; the data, was obtained from face to face meetings and surveys from the 86 enterprises owning tractors The enterprises were chosen randomly from 12 villages, in Akçakale, Harran and Central Districts locating in the plain. The study was conducted from June toAugust of 2015. Throughout the plain; the average size of enterprise was 32.08 ha and the large proportion of the terrains enterprises (87.4%), were their own properties and average size of parcels were 11.55 ha and generally comprised by 2, 3 or 4 parcels. It was found out that the average engine power of the tractors at the enterprises were 48.40 kW, and annual work time was about 570 h year-1. The indicator rates of agricultural mechanization level of enterprises were 2.85 kW ha-1, 59 tractor 1000-1 ha-1, 17 ha tractor-1, 7 machine tractor-1, 2.15 tractor enterprise-1. In the territory, preferences, or decisions of enterprises for buying an tractor depended on tractor brand (35%), prevalence of service opportunities (33%), the cab avaialability (16%), affordable price (15%) and neighborhoods (1%).Keywords: Harran Plain, Agricultural structure, Mechanization properties

Günümüzde fosil yakıtların gittikçe azalması, yenilenebilir enerji kaynaklarının önemini arttırmıştır. Yenilenebilir enerji kaynaklarından biri de biyogazdır. Biyogazın üretim ve kullanılması; bitkisel ve hayvansal atıklardan kaynaklanan çevre problemleri de göz önüne alındığında, sürdürülebilir kalkınma açısından da büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, TUIK 2014 verileri kullanılarak, Kahramanmaraş ili bazında hayvansal ve bazı bitkisel atıkların biyogaz potansiyeli belirlenerek haritalandırılmış ve konuya ilişkin yerel ölçekte sürdürülebilir çözümler oluşturulmaya çalışılmıştır. İl genelinde tarımsal atıklardan elde edilebilecek yıllık toplam biyogaz enerji potansiyeli 2 177 TJ/yıl’dır. Bu enerjinin yaklaşık %95’ini hayvansal atıklar oluşturmaktadır. Biyogaz enerjisinin ilçelere göre dağılımı, büyükten küçüğe doğru sırasıyla; Elbistan, Afşin, Pazarcık, Türkoğlu, Dulkadiroğlu, Onikişubat, Göksun, Andırın, Ekinözü, Çağlayancerit ve Nurhak şeklindedir.

In agricultural production, mechanization has a significant effect on the efficiency of output. To this respect, the equipment pools of farms and their management need to be established in accordance with scientific principles. Agricultural mechanization level indicators on a national scale scheduling must be evaluated with the present data. In this study, using data from TUIK (Turkish Statistical Institute) for the years 2008-2013, indicators of agricultural mechanization level (kW ha-1 , tractors 1000 ha-1 , ha tractor-1, equipment-machine tractor-1 , kW) have been summarized for the Turkish Agricultural Regions and for the country as a whole. Spatial maps of change have been established and evaluated. In the considered years, the agricultural mechanization level of Turkey has risen by and large both throughout and in the regions of the country. The tractor power per unit of cultivated land was highest in Marmara Region (6.91 kW ha-1) and lowest in the Eastern Black Sea Region (0.35 kW ha-1). Across years,the average figure in Turkey was 1.98-2.37 kW ha-1 The highest and lowest values for number of tractors per unit of 1000 ha cultivated land were respectively in the Marmara Region with 91.69 tractors 1000 ha-1 and in the Eastern Black Sea Region with 11.12 tractors 1000 ha-1. The overall average figure in Turkey is also 44.02-52.23 tractors 1000 ha-1 . The amount of cultivated land per tractor was 10.9 ha tractor-1 in the Marmara Region, 54 ha tractor-1 in the Black Sea Region and 19.15 ha tractor-1 across Turkey. The quantity of equipment per each tractor (equipmentmachine tractor-1) ranked the highest in the Eastern Black Sea Region (28.66) and the lowest in the Western Black Sea Region (5.55). Across years, the overall average figure for Turkey was 7.22-7.68 equipment-machine tractor-1 . The highest value of mean tractor power was in the Marmara Region (74-75 kW) and the lowest in the Eastern Black Sea Region (23-32 kW). Across years, the overall average figure for Turkey was 44-45 kW. It can be clearly seen that the agricultural mechanization level of Turkey was not at a desired level according to the data from TUIK for the years 2008-2013. The planning of appropriate agricultural mechanization, the creation of multi-farm use of machinery and limiting decreases in farm size are required to increase the the agricultural mechanization level of Turkey., Tarımsal üretimde, mekanizasyon girdisi üretim verimliliği üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Bu nedenleişletmelerin makine parkı ve işletilmesi bilimsel esaslara dayalı olarak yapılmalıdır. Ulusal ölçekli planlamalar içintarımsal mekanizasyon düzeyi göstergelerinin mevcut verilerle değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada;TUIK verileri kullanılarak, 2008-2013 yıllarında Türkiye’nin Tarım Bölgeleri bazında ve genelinde tarımsalmekanizasyon düzeyi gösterge değerleri (kW ha-1, traktör 1000 ha-1, ha traktör-1, alet/makine traktör-1, kW)belirlenmiş, yersel değişim haritaları oluşturulmuş ve değerlendirilmiştir. Türkiye’nin tarımsal mekanizasyondüzeyi, hem genel hem de bölgelere göre, ele alınan yıllar itibariyle genel olarak artmıştır. kW ha-1 gösterge değeri;en yüksek Marmara (6.91) en düşük Doğu Karadeniz Bölgesinde (0.35) belirlenmiştir. Türkiye’nin genel ortalamasıise 1.98-2.37 kW ha-1olarak saptanmıştır. Traktör 1000 ha-1gösterge değeri; en yüksek Marmara Bölgesinde(91.69), en düşük Doğu Karadeniz Bölgesinde (11.12) belirlenmiştir. Türkiye genel ortalaması ise 44.02-52.23traktör 1000 ha-1olarak saptanmıştır. ha traktör-1gösterge değeri; Marmara bölgesinde 10.9, Doğu KaradenizBölgesinde 54, Türkiye genelinde ise ortalama 19.15 olarak belirlenmiştir. Alet/makina traktör-1gösterge değerleri,en yüksek Doğu Karadeniz Bölgesinde (28.66), en düşük Batı Karadeniz Bölgesinde (5.55) olarak saptanmıştır.Türkiye genelinde ise 7.22-7.68 alet/makina traktör-1değerleri belirlenmiştir. kW gösterge değeri; en yüksekMarmara Bölgesinde (74-75 kW), en düşük Doğu Karadeniz Bölgesinde (23-32 kW) belirlenmiştir. Türkiyegenelinde ise 44-45 kW olarak saptanmıştır. 2008-2013 yılı verilerine göre, Türkiye’nin mekanizasyon düzeyininistenilen ölçüde olmadığı görülmektedir. Tarımsal mekanizasyon seviyesinin iyileştirilebilmesi için bölgelerimizeuygun tarımsal mekanizasyon planlamalarının yapılması, ortak makine parklarının oluşturulması ve ayrıcaişletmelerin küçük işletmeler halinde oluşmasını önleyecek gerekli kanuni düzenlemelerin yapılması gereklidir.

Günümüzde fosil yakıtların gittikçe azalması, yenilenebilir enerji kaynaklarının önemini arttırmıştır. Yenilenebilir enerji kaynaklarından biri de biyogazdır. Biyogazın üretim ve kullanılması; bitkisel ve hayvansal atıklardan kaynaklanan çevre problemleri de göz önüne alındığında, sürdürülebilir kalkınma açısından da büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, TUIK 2014 verileri kullanılarak, Kahramanmaraş ili bazında hayvansal ve bazı bitkisel atıkların biyogaz potansiyeli belirlenerek haritalandırılmış ve konuya ilişkin yerel ölçekte sürdürülebilir çözümler oluşturulmaya çalışılmıştır. İl genelinde tarımsal atıklardan elde edilebilecek yıllık toplam biyogaz enerji potansiyeli 2 177 TJ/yıl’dır. Bu enerjinin yaklaşık %95’ini hayvansal atıklar oluşturmaktadır. Biyogaz enerjisinin ilçelere göre dağılımı, büyükten küçüğe doğru sırasıyla; Elbistan, Afşin, Pazarcık, Türkoğlu, Dulkadiroğlu, Onikişubat, Göksun, Andırın, Ekinözü, Çağlayancerit ve Nurhak şeklindedir. Nowadays, the ever-decreaasing of fossils fuel has increased the importance of renewable energy sources. Biogas is one of the renewable energy sources. The production and use of biogas, considering the environmental problems resulting from plant and animal waste, is of great importance in terms of sustainable development. In this study, using data from TUIK 2014, on the basis of Kahramanmaras, the biogas potential of animal and some vegetable waste has been mapped and identified and, at the local level, sustainable solutions regarding this issue have been pursued. The total annual energy potential of biogas that can be obtained from agricultural waste throughout the province is about 2 177 TJ/ year. Approximately %95 of the energy consists of animal wastes. The distribution of biogas energy to the districts, from the largest to the smallest, are as follows: Elbistan, Pazarcık, Türkoğlu, Dulkadiroğlu, Onikişubat, Göksun, Andırın, Ekinözü, Çağlayancerit and Nurhak.

In this study, using data from TUIK (Turkish Statistical Institute) for the years 2008-2013, indicators of agricultural mechanization level (kW/ha, tractors/1000 ha, ha/tractor, equipment-machine/tractor, kW) have been summarized for the Kahramanmaraş province and its districts as a whole. Spatial maps and groups of change have been established and evaluated. Total tractor numbers and the mean tractor power for Kahramanmaraş were respectively 10 561-12 165 and 41.5-40.59 kW for the years 2008 and 2013. Total cultivated area were 366 251- 359 578 ha and the quantity of equipment was also 48 734-62 848 for the years 2008 and 2013. Kahramanmaraş`s agricultural mechanization indicators were 1.21-1.37 kW/ha, 28.84-33.83 tractor/1000 ha, 34.68-29.56 ha/tractor and 4.61-5.17 equipment/tractor. Turkey`s agricultural mechanization indicators were also 1.98-2.37 kW/ha, 44.02-52.23 tractor/1000 ha, 22.71-19.15 ha/tractor and 5.28-5.09 equipment- machine/tractor for the years 2008 and 2013. According to the TUIK data base for the year 2013, the tractor power per unit of cultivated land was the highest in Andırın district (2.97 kW/ha) and the lowest in the Göksun district (0.76 kW/ha). The highest and the lowest values for number of tractors per unit of 1000 ha cultivated land were respectively in the Çağlayancerit district with 79.49 tractors/1000 ha and in the Göksun district with 22.37 tractors/1000 ha. The amount of cultivated land per tractor was the lowest in the Çağlayancerit district (12.58 ha/tractor) and the highest in the Göksun district (44.70 ha/tractor). The quantity of equipment per each tractor (equipment-machine/tractor) ranked the highest in the Pazarcık district (28.66 equipment-machine/tractor) and the lowest in the Çağlayancerit district (5.55 equipment- machine/tractor)., Bu araştırmada; TUIK verileri kullanılarak, 2008-2013 yıllarında Kahramanmaraş ilinin ilçeleri bazında ve il genelinde, tarımsal mekanizasyon düzeyi gösterge değerleri (kW/ha, traktör/1000 ha, ha/traktör, alet- makine/traktör, kW) belirlenmiş, bu gösterge değerlerinin yersel değişim haritaları ve grupları oluşturularak değerlendirilmiştir. 2008 ve 2013 yılları TUIK verilerine göre Kahramanmaraş ilinin toplam traktör sayısı 10 561- 12 165 adet olup ortalama traktör gücü değerleri 41.5-40.59 kW dır. Üretim alanları değerleri 366 251-359 578 ha ve tarım alet-makine sayıları ise 48 734-62 848 adet`tir. Kahramanmaraş ilinin mekanizasyon düzeyi gösterge değerleri ortalaması, 1.21 - 1.37 kW/ha, 28.84-33.83 traktör/1000 ha, 34.68-29.56 ha/traktör ve 4.61-5.17 alet- makine/traktör`dür. Türkiye`nin mekanizasyon düzeyi gösterge değerleri ortalaması ise 1.98-2.37 kW/ha, 44.02-52.23 traktör/1000 ha, 22.71-19.15 ha/traktör ve 5.28-5.09 alet-makine/traktör’dür. 2013 verilerine göre Kahramanmaraş ili ilçeler bazında değerlendirildiğinde; birim alana düşen traktör gücü bakımından en yüksek değere 2.97 kW/ha ile Andırın, en düşük değere ise 0.76 kW/ha ile Göksun ilçesi sahiptir. 1000 ha alana düşen traktör sayısı bakımından 79.49 traktör/1000 ha ile Çağlayancerit en yüksek, 22.37 traktör/1000 ha ile Göksun ilçesi en düşük değerlere sahiptirler. Traktör başına düşen tarım alanı bakımından en düşük değere 12.58 ha/traktör ile Çağlayancerit ve en yüksek değere 44.70 ha/traktör ile Göksun ilçesi sahiptirler. Traktör başına düşen alet-makina sayısı (alet-makine/traktör) dikkate alındığında en yüksek değere 6.45 alet-makine/traktör ile Pazarcık, en düşük değere ise 2.55 alet-makine/traktör ile Çağlayancerit ilçesi sahiptir.

Türkiye'nin gelecek yıllar için oluşturulmuş enerji üretim ve tüketim senaryolarına göre, önümüzdeki on yıla kadar hem üretim hem de tüketim miktarlarında hızlı bir artış beklenmektedir. Kullandığı enerjinin 3/4'lük bölümünü ithal eden Türkiye'nin, temel enerji kaynaklarını ise linyit, hidroelektrik ve biyokütle enerjileri oluşturmaktadır. Biyokütle, ekonomik ihtiyaçlara cevap verebilen, çevre dostu, yenilenebilir ve yerel bir enerji kaynağıdır. Biyokütle kaynaklardan biyogaz üretimi, doğrudan yakma dışında en basit ve en etkili değerlendirme yöntemidir. Bu çalışmada, Türkiye istatistik Kurumu (TUİK) 2014 yılı verilerine göre, Türkiye'nin tarım bölgeleri bazında toplam kullanılabilir hayvansal gübre ve tahıl sap atıklarından elde edilebilecek biyogaz ve enerji potansiyel değerleri belirlenerek haritalandırılmıştır. Türkiye'nin biyogaz amaçlı, hayvansal gübrelerden elde edilebilir uçucu kuru madde miktarı 33.210,844 milyar ton/yıl, tahıl sap atıklarından elde edilebilir uçucu kuru madde miktarı ise 7,169 milyar ton/yıl'dır. Bu atıklardan (hayvansal gübreler+tahıl sapları) elde edilebilecek toplam biyogaz enerji potansiyeli yaklaşık 331,860 PJ/yıl'dır. Bu enerjinin (PJ/yıl) tarım bölgelerine göre dağılımı; 55 sınıfında Marmara Bölgesi olmak üzere beş sınıfta değerlendirilmiştir. Biyogaz ve enerji potansiyelinin belirlenmesine ilişkin oluşturulan sayısal haritalar, Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı ile Gıda Tarım ve Hayvancılık Bakanlığının planlamalarında kullanılabilir niteliktedir. According to energy production and consumption scenarios for Turkey, until the next decade a rapid increase both in amount of production and consumption is expected. The main energy sources of Turkey, % of which the total energy consumption is imported, are lignite, hydroelectric and biomass energy. Biomass, which is responsive to the economic needs is environmentally, friendly, renewable and local energy source. The biogas obtained from biomass sources is the simplest and most effective assessment method except for direct combustion. In this study, the amount of total available animal manure and cereal straw wastes/residues and biogas and energy potentials using data from TUIK 201 on the basis agricultural regions of Turkey has been mapped. Turkey's annual total available animal manure amount are 33 210.844 billion tons of dry volatile solid and the amount of cereal straw wastes are 7.169 billion tons of dry volatile solid. Therefore, the total biogas energy potential that can be derived from these wastes (Animal Manure and Cereal Straw Wastes) approximately is 331.86 PJ / year. The distribution of this energy based on agricultural regions (PJ/year), has been evaluated as follows: Eastern Black Sea region < in the 20 class, the western Black, Central Anatolia, the Middle Eastern Anatolia and Western Anatolia regions in the 20-30 class, the North East Anatolia in the 30-40 class, Mediterranean and Southeast Anatolia regions, Aegean region in the 40-55 class, and in the 55 range > the Marmara region is located. The digital maps for biogas and energy potential can be utilized by the Ministry of Energy and Natural Resources and Ministry of Food, Agriculture and Livestock.