Malatya Yöresinde Organik Kayısı Yetiştiriciliği

Bu çalışma, Malatya yöresinde organik tarım tekniğinde yer alan bitki besleme uygulamalarını konvansiyonel uygulamasıyla karşılaştırarak, kayısı yetiştiriciliği için en uygun organik tarım programını oluşturmak amacıyla planlanmıştır. Çalışma 2002-2006 yıllarında Malatya ili Akçadağ ilçesi Karapınar Köyü’nde, 5 yıldır sertifikalı olarak organik tarım yetiştiriciliği yapılan, 15 yaşında, 10x10 m aralık ve mesafede dikilmiş Hacıhaliloğlu kayısı çeşidinden kurulu kayısı bahçesinde yürütülmüştür. Bu bahçenin yakınında, konvansiyonel tarım sisteminin uygulandığı, 15 yaşında ve 10x10 m aralık ve mesafe ile dikilmiş Hacıhaliloğlu kayısı çeşidinden kurulmuş bir üretici bahçesi de kontrol bahçesi olarak kullanılmıştır. Deneme tesadüf blokları deneme desenine göre 3 tekerrürlü ve her tekerrürde 3 ağaç olacak şekilde kurulmuştur. Çalışmada, organik tarım sistemine uygun 5 farklı bitki besleme uygulaması A (Toprağa Ticari Organik Gübre + Toprağa Çiftlik Gübresi + Yeşil Gübre Uygulaması), B (Toprağa Ticari Organik Gübre + Toprağa Humik Asit Uygulaması), C (Toprağa Ticari Organik Gübre + Toprağa Çiftlik Gübresi Uygulaması), D (Toprağa Organik Gübre + Yeşil Gübre Uygulaması) ve E (Toprağa Ticari Organik Gübre + Yaprağa Ticari Organik Gübre Uygulaması) yapılmıştır. Uygulamaların meyve verim ve kalitesi üzerine etkileri ile ekonomik analizleri yapılmıştır. Uygulamaların ortalama ağaç başına ve gövde kesit alanına verim değerleri üzerine etkisi %1 düzeyinde önemli bulunmuştur. En yüksek ağaç başına ve gövde kesit alanına verim değerleri sırası ile 111.30 kg/ağaç ve 0.18 kg/cm2 ile kontrol uygulamasından, organik uygulamalardan ise en yüksek verim 83.09 kg/ağaç ve 0.16 kg/cm2 ile A uygulamasından elde edilmiştir. En düşük verim ise 55.25 kg/ağaç ve 0.10 kg/cm2 ile D uygulamasından elde edilmiştir. Çalışmanın sonucunda, Malatya koşullarında verim, kalite ve net karlılık kriterleri göz önüne alınarak, organik kayısı yetiştiriciliği için A kombinasyonunun (Toprağa Ticari Organik Gübre Uygulaması + Toprağa Çiftlik Gübresi Uygulama + Yeşil Gübre Uygulaması), tavsiye edilebilir ve uygulanabilir en uygun organik kombinasyon olduğu saptanmıştır

Application of various machine learning algorithms in view of predicting the CO

This study applies three different artificial intelligence algorithms (Multi-layer Perceptron (MLP), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Support Vector Machine (SVM)) to estimate CO2 emissions in Türkiye’s transportation sector. The input parameters considered are Energy consumption (ENERGY), Vehicle Kilometers (VK), POPulation (POP), Year (Y), and Gross Domestic Product Per Capita (GDP). Strong correlations are observed, with ENERGY having the highest correlation followed by VK, POP, Y, and GDP. Four scenarios are designed based on the correlation effect: scenario 1 (ENERGY/VK/POP/Y/GDP), scenario 2 (ENERGY/VK/POP/Y), scenario 3 (ENERGY/VK/POP), and scenario 4 (ENERGY/VK). Experiments compare their effects on CO2 emissions using statistical indicators (R2, RMSE, MSE, and MAE). Across all scenarios and algorithms, R2 values range from 0.8969 to 0.9886, and RMSE values range from 0.0333 to 0.1007. The XGBoost algorithm performs best in scenario 4. Artificial intelligence algorithms prove successful in estimating CO2 emissions. This study has significant implications for policymakers and stakeholders. It highlights the need to review energy investments in transportation and implement regulations, restrictions, legislation, and obligations to reduce emissions. Artificial intelligence algorithms offer the potential for developing effective strategies. Policymakers can use these insights to prioritize sustainable energy investments. In conclusion, this study provides insights into the relationship between input parameters and CO2 emissions in the transportation sector. It emphasizes the importance of proactive measures and policies to address the sector’s environmental impact. It also contributes to the understanding of AI-assisted CO2 emissions forecasting in the transport sector, potentially informing future policy decisions aimed at emission reduction and sustainable transport development