Bağ Koşullarına Uyarlanmış Akıllı Bir İlaçlama Sisteminde Sürüklenmeyi Etkileyen Operasyonel Faktörlerin Belirlenmesi ve Optimizasyonu

Creative Commons License

Ürkmez Ü., Guler H.

Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, cilt.13, sa.2, ss.358-371, 2026 (TRDizin)

Özet

Geleneksel bağ ilaçlaması sıklıkla alışılagelmiş sabit parametrelere dayanmakta, bu da önemli ölçüde kimyasal israfına ve çevresel ve sağlık risklerine neden olan hedef dışı sürüklenmeye yol açmaktadır. Ayrıca, hem pratik çiftçilikte hem de mevcut literatürde bağcılık için optimize edilmiş operasyonel parametrelerin eksikliği bulunmaktadır.Bu çalışma, bağ koşulları için özel olarak uyarlanan ve geleneksel bir hava yardımlı ilaçlama makinesine entegre edilen lazer sensör tabanlı bir akıllı ilaçlama sisteminin (SSS), çiçeklenme öncesi ve koruklanma fenolojik aşamalarında sürüklenmeyi (drift) en aza indirmedeki etkinliğini değerlendirmek amacıyla yürütülmüştür. İlerleme hızı, hava debisi, ilaçlama normu ve ilaçlama derinliğini içeren operasyonel faktörler, Yanıt Yüzey Yöntemi (RSM) kapsamındaki Merkezi Kompozit Tasarım (CCD) kullanılarak optimize edilmiştir. RSM modeline dayanarak, minimum sürüklenme için optimum operasyonel parametreler; çiçeklenme öncesi aşama için 4.59 km h⁻¹ ilerleme hızı, 33,240 m³ h⁻¹ hava debisi, 0.050 L m⁻³ ilaçlama normu ve 1.9 m ilaçlama derinliği; meyve tutumu aşaması için ise sırasıyla 5.97 km h⁻¹, 31,374 m³ h⁻¹, 0.075 L m⁻³ ve 1.65 m olarak belirlenmiştir. Akıllı sistemin devre dışı bırakıldığı geleneksel uygulamalarla karşılaştırıldığında, optimize edilmiş SSS, çiçeklenme öncesi aşamada %92.5 ve meyve tutumu aşamasında %89 oranında sürüklenme azalması sağlamıştır. Bu bulgular, bu tür akıllı teknolojilerin mevcut makinelere entegre edilmesinin, fenolojik kanopi yapısına dayalı dinamik parametre yönetimine olanak sağladığını; böylece hassas bağcılıkta çevresel riskleri önemli ölçüde azaltırken, uygulama etkinliğini artıran sürdürülebilir ve maliyet etkin bir yaklaşım sunulduğunu ortaya koymaktadır.
Traditional vineyard spraying often relies on conventional, fixed parameters, leading to significant chemical waste and off-target spray drift, which causes environmental and health risks. Furthermore, there is a lack of optimized operational parameters for viticulture in both practical farming and existing literature.In this study, a smart spraying system (SSS) was revised and adapted for Aegean vineyard conditions. The system was integrated onto a conventional air-assisted orchard sprayer common in the region. The study aimed to determine the optimum parameters for minimizing airborne spray drift during both the pre-flowering and fruit-set periods. Four main factors were tested: forward speed, airflow rate, spray rate, and spray depth. Central Composite Design (CCD) under the Response Surface Methodology (RSM) was used to determine the optimal level of variables. Based on the RSM model, the optimum operational parameters for minimum drift were determined as 4.59 km h⁻¹ forward speed, 33,240 m³ h⁻¹ airflow rate, 0.050 L m⁻³ spray rate, and 1.9 m spray depth for the pre-flowering stage; and 5.97 km h⁻¹, 31,374 m³ h⁻¹, 0.075 L m⁻³, and 1.65 m for the fruit-set stage, respectively. Compared to conventional applications where the smart system was disabled, the optimized smart spraying systems achieved a drift reduction of 92.5% during the pre-flowering period and 89% during the fruit-set period. These findings indicate that integrating smart technologies into existing machinery allows for dynamic parameter management based on phenological canopy structure, providing a sustainable and cost-effective approach to enhancing application efficiency while significantly mitigating environmental risks in precision viticulture.