Accurate estimations of actual evapotranspiration (ETa) are essential to various environmental issues. Artificial intelligence-based models are a promising alternative to the most common direct ETa estimation techniques and indirect methods by remote sensing (RS)-based surface energy balance models. Artificial Neural Networks (ANNs) are proven to be suitable for predicting reference evapotranspiration (ETo) and ETa based on RS data. This study aims to develop a methodology based on ANNs for estimating daily ETa values using NDVI and land surface temperature, coupled with limited site-specific climatic variables in a large irrigation catchment. The ANN model has been applied to the two different scenarios. Data from only the 38 days of satellite overpass dates was selected in Scenario I, while in Scenario II all datasets, i.e., the 769-day data were used. An irrigation scheme, located in the Mediterranean region of Turkiye, was selected, and a total of 38 Landsat images and local climatic data collected in 2021 and 2022 were used in the ANN model. The ETa results by the ANN model for Scenarios I and II showed that the R² values for training (0.79 and 0.86), testing (0.75 and 0.81), and the entire dataset (0.76 and 0.84) were all remarkably high. Moreover, the results of the new ANN model in two scenarios showed an acceptable agreement with ETa-METRIC values. The proposed ANN model demonstrated the potential for obtaining daily ETa using limited climatic data and RS imagery. As a result, the suggested ANN model for daily ETa computation offers a trustworthy way to determine crop water usage in real time for sustainable water management in agriculture. It may also be used to assess how crop evapotranspiration in drought-prone areas will be affected by climate change in the 21st century.

This study developed an ANN-based model to predict nitrate concentrations in drainage waters using parameters that are simpler and more cost-effective to measure within the Lower Seyhan Basin, a key agricultural region in Turkey. For this purpose, daily water samples were collected from a drainage measurement station during the 2022 and 2023 water years, and nitrate concentrations were determined in the laboratory. In addition to nitrate concentrations, other parameters, such as flow rate, EC, pH, and precipitation, were also measured simultaneously. The complex relationship between measured nitrate values and other parameters, which are easier and less costly to measure, was used in two different scenarios during the training phase of the ANN-Nitrate model. After the model was trained, nitrate values were estimated for the two scenarios using only the other parameters. In Scenario I, random values from the dataset were predicted, while in Scenario II, predictions were made as a time series, and model results were compared with measured values for both scenarios. The proposed model reliably fills dataset gaps (Scenario I) and predicts nitrate values in time series (Scenario II). The proposed model, although based on an artificial neural network (ANN), also has the potential to be adapted for methods used in machine learning and artificial intelligence, such as Support Vector Machines, Decision Trees, Random Forests, and Ensemble Learning Methods.

Accurate estimations of actual evapotranspiration (ETa) are fundamental for various environmental issues. Artificial Intelligence-based models are considered a promising alternative to the most common direct ETa estimation techniques and indirect methods by remote sensing (RS)-based surface energy balance models. Artificial Neural Networks (ANN) are proven to be suitable for predicting reference evapotranspiration and ETa based on RS data. The aim of this study is to develop a methodology based on ANNs for estimating daily ETa values using NDVI and land surface temperature, coupled with limited site-specific climatic variables at a large irrigation catchment. Two scenarios were implemented by the ANN model. Data from only the 38 days of satellite overpass dates was selected in Scenario-I, while the 769-day data included the satellite overpass dates and other days located between two satellite overpass acquisitions in Scenario-II. An irrigation scheme in the Mediterranean region of Turkiye was selected, and a total of 38 Landsat images, and local climatic data were used in 2021 and 2022. Results showed that R2 values in Scenario-I and II were acknowledgeably high for training (0.79 and 0.86), testing (0.75 and 0.81), and the entire dataset (0.76 and 0.84), respectively. Results of the new model in two scenarios showed acceptable agreement with ETa-METRIC values. The proposed ANN model demonstrated the potential of obtaining daily ETa using limited climatic data and RS imagery.

Mevcut çalışmada, ruminant hayvan beslemede kullanılan, tanen içeren yem hammaddelerinin rasyonda kullanılmasından doğabilecek etkilerinin göz önüne alınması ve buna göre rasyonlarının düzenlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, farklı yem hammaddelerinde bulunan tanen değerleri belirtilerek, farklı beslenme çalışmalarında hayvanlar üzerindeki pozitif ve negatif etkileri ortaya konulmaya çalışılmıştır. Hayvan besleme açısından tanen kullanım durumu; hayvanın türü, fizyolojik durumu, tanenin yapısı ve miktarına bağlı olarak değişmektedir. Tanenler proteinlerle bileşik oluşturarak, mikroorganizmaların proteinleri daha fazla parçalamasını önleyerek, protein sindirilebilirliğini engelleyerek by bass protein gibi mideden sindirilmeden geçer. Böylece serbest kalan proteinler ince bağırsakta sindirime tabi tutulur. Ruminant hayvanlarda metan gazının doğaya salınımı yemle alınan brüt enerjinin % 2-12 aralığında kaybına sebep olabilmektedir. Hayvan beslemede tanen kullanımı ile çevreye metan salınımının ve buradaki enerji kayıplarının azaltılması da sağlanabilir. Tehlikeli sera gazı olarak metanın çevreye etkilerinin de azaltılması son zamanlarda üzerinde durulan önemli bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Biberiye, keçiboynuzu, asma yaprağı, moringa yaprağı, meşe, söğüt, akasya, baklagil ağaç yaprakları, çay artıkları, kayın ve kavak gibi farklı bitkisel ürünlerde % 1,38’den %50’ye kadar tanen bulunabilmektedir. Farklı literatürlerde kullanım oranları hakkında farklılık sergilenmekte iken ruminantlarda %1-4 kuru maddede (KM), 20-45 g/gün oranında rasyonda bulunması önemli avantajlar sağlayabileceğinden kullanılması önerilmektedir.

Amaç: Bu araştırma, Yozgat ilinde faaliyet gösteren süt sığırı işletmelerinin barınak durumu ve özelliklerini belirlemek, barınakları yapısal ve teknik yönden ele alarak mevcut barınakların olumlu ve olumsuz yönlerini değerlendirmek ve öneriler sunmak amacı ile yapılmıştır. Materyal ve Yöntem: Yozgat ilinde 14 ilçede 160 süt sığırı işletmesinde yürütülen çalışmada, yetiştiricilerle yüz yüze görüşülerek yapılan anketler ve ölçümler yoluyla elde edilen verilerin değerlendirilmesi yapılmıştır. Verilerin istatistiksel analizi neticesinde sonuçlar yüzde frekans değerleri şeklinde verilmiştir. Ayrıca bazı parametrelerin karşılaştırılması için kimi değişkenlerin bağımlı olup olmadığını belirlemek amacıyla ki kare analizinden yararlanılmıştır. Verilerin istatistiksel analizinde SPSS paket programı kullanılmıştır. Araştırma Bulguları: Bölgede en fazla Simmental ırkı ve melezlerinin yetiştiriciliğinin yapılmakta olduğu, işletmelerin %36.87’sinin tam kapasite ile işletilmediği ve işletmelerin çok azında (%14.37) altlık-yataklık malzemesi kullanıldığı tespit edilmiştir. Çalışma alanındaki işletmelerin %25’inde günlük süt üretimini 45-65 litre arasında değiştiği, en fazla süt üretiminin ilkbahar mevsiminde olduğu, sabit süt sağım ünitesinin ve süt soğutma tankının (%86.25) olmadığı tespit edilmiştir. Hayvan barınaklarının %31.87’si briket malzeme ile yapılmıştır. Orta ve küçük ölçekli işletmelerin birçoğunda (96 adet) yemlik yolunun olmadığı bu işletmelerin genelde geleneksel yöntemlerle, avlu içinde yer aldığı ve barınak ebatları ve havalandırma bacalarının yetersiz ve hayvan refahına uygun olmayan işletmeler olduğu belirlenmiştir. Sonuç: Genel olarak bölgede süt sığırcılığı yapan işletmelerde bilgi ve yeniliklerin yeterince benimsenmediği, işletmeler arasında yapısal özellikler yönünden önemli farklılıkların söz konusu olduğu, süt hayvancılığının geleneksel yöntemlerle yapıldığı ve işletme yöneticilerinin teknik bilgilerinin yetersiz kaldığı düşünülmektedir.

Hayvansal atıkların denetimsiz şekilde, hiçbir önlem alınmadan doğaya atılması hayvancılık işletmelerini “noktasal olmayan-sürekli kirletici kaynak” haline dönüştürür. Ancak uygun atık işleme yöntemi ile hayvansal atıklar hem değerli bir bitki besin elementi olacaktır hem de birtakım altyapı çalışmaları ile belirli bölgelerde yerel enerji ihtiyacının karşılanması için de kullanılabilir. Bu amaçla çalışmada, Adana İli için büyükbaş hayvanlardan ve tavuklardan elde edilebilecek gübre ile potansiyel biyogaz üretim miktarları ve üretilen biyogazın kullanımı ile elde edilebilecek enerji değerleri hesaplanmıştır. Adana ili ve ilçeleri 2018 ve 2019 yılları için sırasıyla toplam büyükbaş hayvan sayısı 265430 baş ve 259684 baş ve toplam kümes hayvanı sayısı (etlik piliç ve yumurta tavuğu) 7236248 adet ve 6556620 adettir. Bu sayılara ait toplam faydalanabilir gübre miktarı yine 2018 ve 2019 yılları için sırası ile; büyükbaş hayvanlar için 1796280.4 ton yıl-1 ve 1785054.8 ton yıl-1 kümes hayvanları için 476853.9 ton yıl-1 ve 438219.5 ton yıl-1 olarak hesaplanmıştır. Bu atıklardan elde edilebilecek toplam elektrik enerjisi miktarları ise büyükbaş hayvan atıkları için 342.32 MWhe yıl-1, kümes hayvanları için ise 172.06 MWhe yıl-1 olarak belirlenmiştir.