Tarımda suyu azaltan ve çiftçinin gelirini artıran yapay zeka çalışması

PAÜ İnşaat Mühendisliği Hidrolik Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Halil Karahan, 2 yıl önce tarım alanlarındaki su tüketimini azaltmak ve çiftçinin ürün gelirlerini artırmak amacıyla bilimsel bir çalışma başlattı. Prof. Dr. Karahan'ın danışmanlığında, 'Sürdürülebilir Su Yönetimi İçin Optimum Bitki Deseninin Sezgisel Algoritmalarla Belirlenmesi' konulu tez çalışmasıyla tarım alanlarında, yapay zeka teknikleri kullanılarak, tarımsal su kullanımını ve ekili alan miktarını azaltan, buna karşılık brüt tarımsal geliri, önemli oranlarda artırabilen bir 'simülasyon- optimizasyon' modeli geliştirildi. Bilgisayarda geliştirilen modelde; sulama bölgesine ait yağış, sıcaklık, güneşlenme süresi gibi iklim verileri, su sızması, buharlaşma, su tutma gibi toprak özellikleri, iklime uygun olarak bölgede yetişebilecek potansiyel bitki türleri, bitki türlerine göre birim alandan elde edilebilecek gelir gibi veriler girdi olarak kullanıldı.

9 YILDA TOPLANAN VERİLER DİJİTAL ORTAMA AKTARILDI

Geliştirilen modelin performansı, Türkiye'de yağışın en az olduğu, buna karşılık sulama oranının ülke ortalamasından çok yüksek olduğu ve gerekli suyun ağırlıklı olarak pompayla karşılandığı Konya'nın Çumra ilçesinde teorik olarak test edildi. Çumra'nın sulama, iklimi ve yetişen ürünler gibi 9 yıllık tüm verileri dijital ortama aktarıldı. Çumra için uygulanan 6 farklı senaryo halinde bölgeye en uygun bitki desenleri ve ekim oranları belirlendi. Prof. Dr. Karahan'ın yaptığı inceleme sonrası bölgede aynı miktar veya daha az su kullanılmak suretiyle brüt gelirde yüzde 200'lere kadar ulaşan, birim alan başına en az su kullanan bitki türleri için çok daha yüksek brüt gelir elde etmenin mümkün olduğu gösterildi.

Prof. Dr. Halil Karahan, su tüketimini azaltan ve çiftçinin gelirini artıran modelin Türkiye genelinde uygulanabileceğini belirterek, "Su kaynaklarında nitelik ve nicelik açısından önemli değişimler yaşanmaktadır. Ülkemizde kullanılan suyun yüzde 70- 80'lik bölümünü tarımsal faaliyetler oluşturmaktadır. Yaygın olarak kullanılan 'salma sulama' veya 'vahşi sulama' olarak adlandırılan sulama sistemlerinin sona ermesi, bunun yerine 'damlama' ve 'yağmurlama' sistemlerinin teşvik edilmesi ve sulamada kullanılan suyun verimliliğinin artırılması ve dolayısıyla su kullanımının azaltılması gerekmektedir. Bu işlem yapılırken, geçimini tarımsal faaliyetlerden karşılayan nüfusun yaşam koşullarının iyileştirilmesi ve artan nüfusun gıda ihtiyacının ve güvenirliğinin de sağlanması gerekmektedir" dedi.

'GERÇEK VERİLERLE ÇALIŞTIK'

Çalışmanın bilimsel bir araştırmayla ortaya çıktığını ifade eden Prof. Dr. Karahan, "Geliştirdiğimiz modele, bölgenin iklim özellikleri, ürün çeşitlilikleri, gelirleri, toprak analizi ve sulama gibi verilerini giriyoruz. Gerçek verilerle çalıştık. Bölgede tahıllar, şeker pancarı, lahana, havuç, patates gibi ürünler yetişiyor. Elimizdeki geçmiş verileri girerek yapay zekayla modeli çalıştırdığımız zaman, normalde bölgede ekim oranı düşük olan lahananın aslında geliri en çok olan, suyu en az tüketen ve bölge için en uygun ürün olduğu ortaya çıkıyor. Modelin uygulaması için planlama ve çitçi eğitimleriyle yapılması gerekiyor" diye konuştu.