MAÜ GCRIS Standart veritabanının içerik oluşturulması ve kurulumu Research Ecosystems (https://www.researchecosystems.com) tarafından devam etmektedir. Bu süreçte gördüğünüz verilerde eksikler olabilir.

Kızıltepe Meslek Yüksekokulu

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.12514/31

Browse

Browsing Kızıltepe Meslek Yüksekokulu by Scopus Q "N/A"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Article
    Diyarbakır Yöresindeki Bazı Tarım Topraklarının Hümik Asit İçerikleri ile Eser Elementler Arasındaki İlişkinin Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlerle Değerlendirilmesi
    (Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi, 2024) Eren, Abdullah; Eren, Abdullah; Bilge, Uğur; Ceylan, Ramazan; Selçuk, Ramazan; Düz, M. Zahir
    Hümik asit (HA) ile topraktaki iz elementlerin biyoyarayışlılığı, reaksiyonları ve hareketliliği arasında önemli ilişkiler bulunmaktadır. Bu nedenle topraklar, HA uygulamalarıyla kimyasal, biyolojik ve fiziksel yönden iyileştirilmeye çalışılmaktadır. Bu çalışmada, Diyarbakır yöresinden 118 adet tarımsal toprak örneklerinin hümik asit içeriklerinin bazı iz elementlerle (Al, As, Ba, Be, Cd, Fe, Mn, Pb, Sb, Sn, Se, V ve P) olan ilişkisi çok değişkenli istatistiksel analizlerle değerlendirilmiştir. Toprak örnekleri mikrodalga yaş yakma yöntemiyle çözünürleştirildikten sonra element içerikleri ICP OES (Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectrometer) cihazı ile belirlenmiştir. Yöntemin doğruluğu için SRM (Standard Reference Material) olarak SRM NIST 2586 kullanılmıştır. Yapılan analiz sonucunda geri kazanım değerleri %91.6 ile %105.9 arasında bulunmuştur. Hümik asit topraklardan International Society for Humic Substances (IHSS) yöntemiyle ekstrakte edilmiş, çalkalayıcı ve santifrüj cihazı kullanılarak belirlenmiştir. Yöntemin doğruluğu için Hümik Asit Sodyum Tuzu (HA-Na) ile test edilmiştir. Elde edilen veri setine Pearson korelasyonu ve kısmi korelasyon analizi uygulanmıştır. Ayrıca çoklu regresyon, HCA (Hiyerarşik Küme Analizi) ve PCA (Principal Component Analysis) gibi çok değişkenli istatistiksel analizler uygulanmıştır. Çoklu regresyon analizi Step-wise yöntemine göre yapılmıştır. Manganese ve P (p< 0.01), HA bağımlı değişken olarak alındığında önemli bulunmuştur. Pearson korelasyon katsayısına göre toprakta HA ile As (r = -0.282**) arasındaki ilişki negatif ve anlamlı iken, Fe (r = 0.185*), Mn (r =0.273**)), Sn (r = 0.242*), Se (r = 0.325**) ve P ( r = 0.315**) gibi diğer elementlerle pozitif ve anlamlı olarak belirlenmiştir. Kümeleme ve PCA analizinde HA, P Mn ve Fe’nin aynı grupta olduğu saptanmıştır. Yapılan analizler HA’in toprağın bitki besin elementleri lehinde pozitif etki yaptığını göstermiştir.
  • Thumbnail Image
    Article
    Evolotion Barley Genotypes in Multi-Environment Trials by Ammi Model and Gge Biplot Analysis
    (Parlar Scientific Publications (p S P), 2019) Oral, Erol; Kendal, Enver; Kilic, Hasan; Dogan, Yusuf; Doğan, Yusuf; Oral, Erol; Kendal, Enver
    The uniformity of genotypes are significant for crop breeding program decisions to improve new varieties. The AMMI (Additive main effects and multiplicative interaction) analysis and Genotype x Environment Interaction (GEI) is make to estimation grain yield and understands GxE interaction patterns by researches as differential ranking of variety yields in multi-environment trials. Therefore, fifteen barley advanced line and six national cultivars and four foreign varieties (registered in abroad) were used in the study. The experiments were performed according to a complete randomized block design with four replications at five environments during two years. The stability and superiority of genotypes for yield and other traits were determined using AMMI and GGE biplot analysis. Factors (G, GE, and GEI) were found to be highly significant (P < 0.01) for grain yield. AMMI analysis indicated that the major contributions to treatment sum of squares were environments (98.52%), GE (0.45%) and genotypes (1.02%), respectively, suggesting that grain yield of genotypes were effected environmental conditions. The GGE biplot indicated that PCA 1 axes (Principal component) was significant as P<0.01 and supplied to 49.36% of complete GxE interaction. The AMMI indicated that G8 and G23 desirable and stabile genotypes for grain yield in multi-environment. Moreover, E2 and E5 (irrigated environments) were high yielding, while E3 (drought stress) low yielding as forecast. On the other hand, GGE biplot indicated that three group were occurred among traits, first group (GY: grain yield, CC: crude cellulose, CD: cold damage), second group (PC:, HVV: hectoliter weight, TGW: thousand grain weight, SH: seed humidity), third group (LOD: lodging, PH: plant height, HT: heading time). Moreover: the study showed that G3, G6, G7, G8, G13 and G21 were the best genotypes both grain yield and other traits. The results of AMMI model and GGE biplot indicated that G8 is suitable to recommend for release and G23 desirable origin for yield stability and G7 valuable source for quality to use in barley breeding program.