Bu çalışma, Mısır'daki tarla koşulları altında organik gübreleme ve biostimülan uygulamalarının rezene üzerindeki etkilerini değerlendirmiştir. En yüksek verimler, Azolla veya Spirulina ile kombine edilen 600 L ha⁻1 kompost çayı ile elde edilmiştir. Bu uygulama, rezene uçucu yağının verimini ve kalitesini artırmıştır.
Araştırma makalesi
Organik Gübreleme ve Biyostimülanlar Rezene (Foeniculum vulgare) Bitkisinde Büyümeyi, Verimi ve Esansiyel Yağ Üretimini Artırır: Bir Saha Çalışması
Bu makalede
Özet
Özet
Bu çalışma, rezene (Foeniculum vulgare Mill.) bitkilerinin organik gübreleme ve biostimülant uygulamalarına verdiği yanıtı değerlendirmek amacıyla Mısır, İsmailia Valiliği'ndeki El-Qassassin Bahçecilik Araştırma İstasyonu Deneysel Çiftliği'nde iki ardışık sezon boyunca (2023/24 ve 2024/25) yürütülmüştür. Deney, ana parsellere üç kompost çayı seviyesinin (360, 480 ve 600 L ha⁻1), alt parsellere ise beş biostimülant işleminin (kontrol, Azolla, Spirulina, Nostoc ve Chlorella ekstraktları) atandığı ve toplamda 15 işlem kombinasyonunun oluştuğu bir split-plot tasarımına göre gerçekleştirilmiştir. Vejetatif büyüme parametreleri, verim bileşenleri, uçucu yağ (EO) içeriği ile bitki başına ve hektar başına yağ verimi değerlendirilmiştir. Daha yüksek kompost çayı seviyeleri, özellikle 600 L ha⁻1 (Ct3), Azolla (F2) veya Spirulina (F3) biostimülantları ile kombine edildiğinde, bitki başına ve hektar başına yağ veriminde tutarlı bir artış sağlamış ve Ct3 × F3 kombinasyonu maksimum verime (birinci sezonda 55,58 kg ha⁻1 ve ikinci sezonda 58,85 kg ha⁻1) ulaşmıştır. Temel bileşen analizi bu bulguları destekleyerek, verim artışlarının tek bir etkileyen faktörden ziyade yağ ile ilgili özelliklerin koordineli artışlarıyla ilişkili olduğunu göstermiştir. Bu sonuçlar, tarla koşulları altında yağ verimini ve kalitesini artırmak için Ct3'ün F2 veya F3 ile kombine edilmesinin en etkili işlem olduğunu göstermektedir.
Giriş
Rezene (F. vulgare Mill.), farmakolojik, antibakteriyel, antiinflamatuar ve antioksidan özelliklere sahip tohumları ve uçucu yağı nedeniyle değer gören, yaygın olarak yetiştirilen tıbbi ve aromatik bir bitkidir1,2,3,4,5. Farmasötik, nutrasötik ve gıda endüstrilerinde rezene türevli ürünlere olan artan talep, çevresel etkiyi minimize ederken verimi ve yağ kalitesini artırmak için üretim sistemleri üzerinde baskı oluşturmaktadır.
Geleneksel rezene yetiştiriciliği, yüksek verimlilik elde etmek için büyük ölçüde mineral gübrelere dayanmaktadır. Ancak, sentetik girdilerin aşırı kullanımı, mikrobiyal aktivitenin azalması ve toprak bozulması da dahil olmak üzere uzun vadeli sürdürülebilirlik endişeleriyle ilişkilendirilmiştir5. Bu zorluklar, özellikle toprak yapısını, biyolojik aktiviteyi ve besin maddesi kullanılabilirliğini artıran kompost bazlı düzenleyiciler başta olmak üzere, organik gübreleme stratejilerine olan ilgiyi artırmıştır6.
Olgun kompostun havalandırılmış sulu bir özütü olan kompost çayı, içerdiği çözünür besin maddeleri, organik asitler ve faydalı mikroorganizmalar nedeniyle gelecek vaat eden bir organik düzenleyici olarak ortaya çıkmıştır7. Kompost çayının sulama sistemleri aracılığıyla uygulanmasının, kimyasal gübrelere olan bağımlılığı azaltırken bitki büyümesini ve besin alımını artırdığı gösterilmiştir8. Buna paralel olarak, Azolla, Spirulina, Nostoc ve Chlorella gibi su bitkileri ve mikroalgler; yüksek miktardaki amino asit, fitohormon, vitamin ve mineral içerikleri nedeniyle biyostimülanlar olarak dikkat çekmiştir7,9,10. Bu özütlerin yaprak uygulamalarının, çeşitli bahçe bitkilerinde büyümeyi, biyokütle birikimini ve verimi artırdığı rapor edilmiştir8,11,12.
Kompost çayı ve biostimülanların bireysel faydalarını destekleyen kanıtlar artmasına rağmen, bunların tarla koşulları altındaki kombine uygulamaları, özellikle rezene gibi tıbbi ürünlerde yetersizle araştırılmış durumdadır. Önceki çalışmaların çoğu tekil girdilere veya kontrollü ortamlara odaklanmış olup, ticari yetiştiricilik sistemleri altında vejetatif büyüme, verim bileşenleri ve uçucu yağ üretimi üzerindeki etkileşimli etkileri konusunda belirsizlikler bırakmıştır.
Bu boşluğu doldurmak amacıyla, mevcut çalışma, açık alan ve damla sulama koşulları altında dört farklı biostimülant ekstraktı ve üç farklı kompost çayı uygulama seviyesinin rezene büyümesi, verimi ve uçucu yağ üretimi üzerindeki kombine etkilerini değerlendirmiştir. Bu çalışma, toprağa uygulanan kompost çayının yaprak gübresi olarak kullanılan biostimülanlarla entegrasyonu için net bir şekilde tanımlanmış saha tabanlı bir yaklaşım sunmakta ve kurak ile yarı kurak bölgelere uygulanabilir sürdürülebilir besin yönetimi stratejilerine dair içgörüler sağlamaktadır.
Protokol
Bu çalışma yalnızca bitki materyalleri içermekte olup insan veya hayvanları kapsayan deneyler içermemektedir. Bu nedenle, etik onay gerekmemiştir. Bu protokolde kullanılan araştırma araçları Materyaller Tablosunda listelenmiştir.
1. Deney alanı
Deney, rezene (F. vulgare Mill.) bitkilerinin organik gübreleme ve biostimülant uygulamalarına verdiği yanıtı değerlendirmek amacıyla 2023/24 ve 2024/25 sezonlarında Mısır'ın İsmailiye Valiliği'ndeki El-Qassassin Bahçecilik Araştırma İstasyonu Deneysel Çiftliği'nde (30°53′ K, 31°56′ D) yürütülmüştür. Yetiştirme dönemi (Kasım–Nisan) boyunca iklim koşulları İsmailiye Meteoroloji İstasyonu tarafından kaydedilmiştir. Ortalama minimum ve maksimum hava sıcaklıkları sırasıyla 12–18 °C ve 2–30 °C arasında değişirken, bağıl nem %50–65 arasında seyretmiştir. Deney süreleri boyunca herhangi bir ekstrem hava olayı kaydedilmemiştir (Şekil 1).
Şekil 1Ana parsellere atanan kompost çayı seviyelerini ve üç tekerrür boyunca alt parseller içinde dağıtılan biostimülan uygulamalarını gösteren split-plot (bölünmüş parseller) deney tasarımının şematik gösterimiCt.1, Ct.2 ve Ct.3 toprak uygulaması olarak hektar (ha) başına sırasıyla 360, 480 ve 60 litreyi; F.1, F.2, F.3, F.4 ve F.5 yaprak püskürtme uygulamaları ise Kontrol, Azolla, Spirulina, Nostoc ve Chlorella ekstraktlarının her biri için litre başına 2 cm³ suyu temsil etmektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
2. Bitki materyali
Rezene tohumları, Mısır, Giza, Dokki'deki Tarımsal Araştırma Merkezi, Bahçecilik Araştırma Enstitüsü, Tıbbi ve Aromatik Bitkiler Araştırma Bölümü'nden temin edilmiştir. Tohumlar Kasım ayının ilk haftasında fidan yataklarına ekilmiş ve fideler, gelişim sonrası her tepeye bir bitki kalacak şekilde seyreltilmiştir.
3. Toprak örneklemesi ve analizi
Toprak hazırlığından önce, kompozit toprak örnekleri (0–30 cm derinlik) toplanmış, havada kurutulmuş, 2 mm'lik elekten geçirilmiş ve standart protokoller13,14 kullanılarak fiziksel ve kimyasal özellikleri açısından analiz edilmiştir (Tablo 1).
| Parçacık boyutu dağılımı (%) | Tekstür sınıfı | *O.M. (%) | |||||||
| Kaba kum | İnce kum | Silt | Kil | Sandy | 0.48 | ||||
| 80.65 | 14.06 | 3.8 | 1.49 | ||||||
| pH | EC dS/m | SP % | Katyonlar (meq/l) | Anyonlar (meq/l) | |||||
| Ca++ | Mg++ | Na+ | K+ | HCO3- | Cl- | SO4 | |||
| 8 | 0.79 | 28 | 4 | 2.68 | 1.79 | 0.61 | 1.4 | 4.38 | 2.98 |
| *O.M.(%): organik madde | |||||||||
Tablo 1: Deney toprağının fiziksel ve kimyasal özellikleri. Özellikler arasında tane boyutu dağılımı, tekstür sınıfı, organik madde içeriği, pH, elektriksel iletkenlik, doygunluk yüzdesi ile temel katyonlar ve anyonlar yer almaktadır.
4. Deneysel düzen
Deney, üç tekrarlı, bölünmüş parseller düzenine sahip randomize tam blok tasarımı ile yürütülmüştür. Kompost çayı seviyeleri ana parsellere, biostimülan uygulamaları ise alt parsellere atanmıştır (Şekil 2). Her bir parsel 8,4 m2 ölçüsünde olup, sırası 4 m uzunluğunda olan üç sıra halinde düzenlenmiş 24 bitki içermekteydi; sıralar arası mesafe 70 cm, sıra içi bitkiler arası mesafe ise 50 cm olarak belirlenmişti.
Damlama sulama, her iki günde bir 1 h boyunca, tepe başına 4 L h⁻1 veren damlatıcılar kullanılarak uygulanmıştır. İşlemler arasındaki etkileşimi önlemek için parseller arasında bir sırt, tampon bölge olarak ekilmeden bırakılmıştır.
Tüm parsellere, dikimden iki hafta önceki toprak hazırlığı sırasında 24 t ha⁻1 kompost uygulanmıştır. Mineral gübreler, önerilen dozun (RD) %50'si oranında uygulanmıştır: 360 kg ha⁻1 amonyum sülfat (%20,6 N), 240 kg ha⁻1 kalsiyum süperfosfat (%15,5 P₂O₅) ve 120 kg ha⁻1 potasyum sülfat (%48 K₂O). Azot ve potasyum gübreleri 15 günlük aralıklarla üç eşit dozda uygulanırken, fosfor gübresi tek bir taban dozu olarak uygulanmıştır. Yetiştirme dönemi boyunca standart agronomik uygulamalar takip edilmiştir.
Şekil 2: Birinci (S1) ve ikinci (S2) sezonlarda hektar başına yağ verimi (kg ha⁻¹) ve kontrol uygulamasına (T1: Ct1 × F1) kıyasla göreceli artışıCt1 en düşük kompost çayı seviyesini (360 L ha⁻¹), F1 ise püskürtme yapılmayan kontrol grubunu temsil etmektedir. Uygulamalar şu şekilde tanımlanmıştır: T1 (Ct1 × F1), T2 (Ct1 × F2), T3 (Ct1 × F3), T4 (Ct1 × F4), T5 (Ct1 × F5), T6 (Ct2 × F1), T7 (Ct2 × F2), T8 (Ct2 × F3), T9 (Ct2 × F4), T10 (Ct2 × F5), T1 (Ct3 × F1), T12 (Ct3 × F2), T13 (Ct3 × F3), T14 (Ct3 × F4) ve T15 (Ct3 × F5). Hata çubukları, ortalamanın standart hatalarını (SEM) temsil etmektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
5. Kompost çayı uygulamaları
Olgun bitki bazlı kompost, tatlı suda 24–48 saat boyunca aerobik olarak özütlenmiştir. Elde edilen kompost çayının elektrik iletkenliği 1.2–1.6 dS m⁻1 ve pH değeri hafif alkali (7.5–8.0) düzeyindeydi. Kompost çayı, ekimden bir ay sonra başlamak üzere 16 haftalık bir süre boyunca damla sulama yoluyla 360, 480 veya 60 L ha⁻1 oranlarında uygulanmıştır.
6. Biyostimülan hazırlama ve uygulama
Azolla caroliniana, Spirulina platensis, Nostoc muscorum ve Chlorella vulgaris'in taze biyokütleleri, distile su içerisinde 1:10 (a/h) oranında homogenize edilmiş, filtrelenmiş ve 2 cm3 L⁻1 (yaklaşık 120 L ha⁻1) nihai konsantrasyona seyreltilmiştir. Ekstraktlar uygulamadan hemen önce taze olarak hazırlanmış ve büyüme mevsimi boyunca üç kez (dikimden 30, 60 ve 90 gün sonra), el spreyi kullanılarak yapraklar üzerinden akış gerçekleşene kadar püskürtülmüştür.
7. Kaydedilen veriler
Vejetatif büyüme parametreleri
Her bir deney biriminden rastgele seçilen altı bitki, dikimden 65 gün sonra hasat edildi. Bitki boyu (cm), tabandan ana gövdenin ucuna kadar ölçüldü. Toplam taze ot ağırlığı (g) ve kuru ağırlık (g) kaydedildi; kuru ağırlık, numunelerin sabit ağırlığa ulaşana kadar 70 °C'de 48 saat boyunca etüvde kurutulmasının ardından belirlendi. Bitki başına dal sayısı, örneklenen bitkiler genelindeki ortalama sayı olarak hesaplandı.
Uçucu yağ (EO) ekstraksiyonu
Miller tarafından açıklanan yönteme göre15, hasat edilen meyvelerin 40 g'ından hydro-distillation yöntemiyle 3 saat boyunca uçucu yağ ekstrakte edilmiştir. Ekstrakte edilen yağın tamamen ayrışmasını sağlamak için kendi haline bırakılmıştır16.
Uçucu yağ içeriğinin ve veriminin belirlenmesi
Uçucu yağ içeriği (% w/w) şu şekilde hesaplanmıştır:
Burada:
WEO = ekstrakte edilen uçucu yağın ağırlığı (g)
Wsample = hidro-distilasyona tabi tutulan bitki örneğinin kuru ağırlığı (g)
Bitki başına uçucu yağ verimi şu şekilde hesaplanmıştır:
Burada:
DWplant = bitki başına tüm bitkinin kuru ağırlığı (g)
EO content = kuru ağırlık bazında uçucu yağ yüzdesi (% w/w)
Not: Esansiyel yağ yoğunluğunun yaklaşık 1 g cm⁻3 olduğu varsayılmış, böylece gramdan santimetreküpe dönüşüm yapılmıştır.
Hektar başına uçucu yağ verimi şu şekilde hesaplanmıştır:
Burada:
EO yieldplant - 1= bitki başına uçucu yağ verimi (cm3)
Nplants = hektar başına bitki sayısı
10 = cm3 biriminden L birimine dönüştürme faktörü
Not: Tüm yağ verimi hesaplamaları, bitki nem içeriğiyle ilişkili değişkenlikten kaçınmak için kuru madde üzerinden yapılmıştır.
Verim özelliği
Bitki başına şemsiye sayısı, her bitkideki tüm şemsiyeler sayılarak meyve olgunlaşma aşamasında kaydedildi.
8. İstatistiksel analiz
Her özellik ve mevsim için, tekrar düzeyindeki gözlemler Shapiro–Wilk testi kullanılarak normallik açısından test edildi. Normallikten anlamlı bir sapma gözlenmediğinden (p > 0.05), parametrik analiz uygulandı. Veriler, Statistix 8.1 (Analytical Software, 208) kullanılarak bölünmüş parseller (split-plot) tasarımı için varyans analizi (ANOVA) ile analiz edildi ve işlem ortalamaları en düşük anlamlı fark (LSD) testi kullanılarak karşılaştırıldı17.
Ölçülen özellikler arasındaki ilişkileri özetlemek için çok değişkenli bir araç olarak temel bileşenler analizi (PCA) gerçekleştirilmiştir. Her bir bileşenin göreceli katkısını belirlemek için özdeğerler kullanılmış ve uygulamaları ve özellik ilişkilerini karşılaştırmak için biplot görselleştirmesinden yararlanılmıştır18.
Sonuçlar
Shapiro–Wilk testleri, ölçülen tüm değişkenlerin dağılımlarının her iki sezonda da normallikten önemli ölçüde sapmadığını göstermiştir (p > 0.05). Varyans analizi, kompost çayı düzeyi (Ct) ile yaprak biostimülan uygulaması (F) arasındaki etkileşimin, her iki yetiştirme sezonunda da vejetatif büyüme özelliklerini, şemsiye sayısını ve yağ ile ilgili özellikleri (yağ yüzdesi, bitki başına yağ verimi ve hektar başına yağ verimi) önemli ölçüde etkilediğini ortaya koymuştur.
Kontrol uygulamasına göre verim yanıtı
İlk sezonda (Şekil 2), hektar başına yağ verimi (Oy ha⁻1), artan kompost çayı seviyesiyle birlikte kademeli olarak artmıştır. Tüm Ct3 (60 L ha⁻1) uygulamaları, kontrol uygulamasından (T1: yaprak püskürtmesiz Ct1 × F1, 360 L ha⁻1) daha yüksek yağ verimi sağlamıştır. En yüksek yağ verimi (5,58 kg ha⁻1), 2 cm3 L⁻1 dozunda Spirulina ile kombine edilen Ct3 (T13) uygulamasından elde edilmiş olup; bu değer, LSD değerini (2,93 kg ha⁻1) aşarak kontrolü ve tüm Ct1 uygulamalarını anlamlı şekilde geride bırakmıştır. Kontrole kıyasla, bu uygulama hektar başına yağ veriminde belirgin bir artış göstermiştir (Şekil 3).
Şekil 3Birinci ve ikinci bileşenler kullanılarak; dört vejetatif özellik, bitki başına şemsiye sayısı ve üç yağla ilgili özellik temelinde, etkileşimli on beş uygulama için biplot temel bileşen analizi; her bir nokta bir uygulamayı temsil etmektedir. Grafik içindeki konumlar, giriş faktörlerine (8 büyüme ve yağ özelliği) göre işlemler arasındaki benzerlik veya farklılık derecesini göstermektedir; noktalar birbirine ne kadar yakınsa o kadar benzer, ne kadar uzaksa o kadar belirgin şekilde farklıdırlar. PH: bitki boyu (cm), NB: bitki başına dal sayısı, HFW: toplam taze bitki ağırlığı (g), HDW: toplam kuru bitki ağırlığı (g), O%: uçucu yağ içeriği, Oy/p: bitki başına yağ verimi (cm3), Oy/ha: hektar başına yağ verimi (L) ve NU: bitki başına şemsiye sayısı T1 (Ct1 × F1), T2 (Ct1 × F2), T3 (Ct1 × F3), T4 (Ct1 × F4), T5 (Ct1 × F5), T6 (Ct2 × F1), T7 (Ct2 × F2), T8 (Ct2 × F3), T9 (Ct2 × F4), T10 (Ct2 × F5), T1 (Ct3 × F1), T12 (Ct3 × F2), T13 (Ct3 × F3), T14 (Ct3 × F4) ve T15 (Ct3 × F5). Lütfen bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayın.
Bitki başına yağ verimi ve şemsiye sayısı için de benzer eğilimler gözlemlenmiş olup, hektar başına daha yüksek yağ verimi sağlayan uygulamaların daha fazla üreme çıktısı ve biyokütle birikimi ile ilişkili olduğu belirlenmiştir. Bu ilişkiler, nedensel mekanizmalar çıkarılmaksızın, ölçülen özellikler arasındaki istatistiksel ilişkiler olarak sunulmuştur.
İkinci sezonda, Ct3 × F3 (T13) hektar başına yeniden en yüksek yağ verimini (58,85 kg ha⁻1) vermiş olup, kontrol grubunu ve çoğu Ct2 işlemini önemli ölçüde aşmıştır (LSD = 3,17 kg ha⁻1). İşlemlerin kontrol grubuna göre sıralaması mevsimler boyunca büyük ölçüde tutarlı seyretmiş olup, bu durum test edilen çevresel koşullar altında tekrarlanabilir işlem etkilerine işaret etmektedir.
Temel bileşenler analizi (PCA)
15 uygulama genelinde ölçülen sekiz özellik arasındaki çok değişkenli ilişkileri özetlemek için keşifsel bir araç olarak temel bileşenler analizi uygulanmıştır. İlk iki temel bileşen, toplam varyansın %98,4'ünü açıklamış olup, PC₁ %96,5'ini ve PC₂ %1,9'unu oluşturmuştur (Tablo 2; Şekil 4). PC₁'in baskınlığı, veri setindeki farklı temel biyolojik süreçlerden ziyade, büyüme ve verimle ilgili özellikler arasındaki güçlü kovaryansı yansıtmaktadır.
| Parametre | PC1 | PC2 | PC3 | PC4 |
| NU | 0.3516 | 0.3064 | -0.3732 | 0.772 |
| O% | 0.349 | -0.6068 | -0.1873 | -0.0634 |
| Oy/p | 0.3591 | -0.11 | -0.0028 | -0.0974 |
| Oy/ha | 0.3583 | -0.1579 | -0.1046 | -0.2021 |
| pH | 0.3476 | 0.5757 | 0.3834 | -0.3296 |
| NB | 0.3495 | -0.26 | 0.7504 | 0.3693 |
| HFW | 0.3551 | 0.3138 | -0.1821 | -0.1535 |
| HDW | 0.358 | -0.0575 | -0.2675 | -0.2847 |
| Özdeğer | 7.7201 | 0.1518 | 0.0721 | 0.0346 |
| Varyans Yüzdesi | 96.5 | 1.9 | 0.9 | 0.43 |
| Kümülatif (%) | 96.5 | 98.4 | 99.3 | 99.73 |
| PH: bitki boyu (cm), NB: bitki başına dal sayısı, HFW: toplam taze bitki ağırlığı (g), HDW: toplam kuru bitki ağırlığı (g), O%: uçucu yağ içeriği, Oy/p: bitki başına yağ verimi (cm³), Oy/ha: hektar başına yağ verimi (L) ve NU: bitki başına şemsiye sayısı | ||||
Tablo 2: 15 işlem kombinasyonu genelinde sekiz büyüme ve yağla ilgili özelliğe dayalı ilk dört temel bileşenin özdeğerleri, özvektörleri, varyans yüzdesi ve kümülatif varyansı. Özellik kısaltmaları şöyledir: PH (bitki boyu, cm), NB (bitki başına dal sayısı), HFW (bitki taze ağırlığı, g), HDW (bitki kuru ağırlığı, g), O% (uçucu yağ içeriği), Oy/p (bitki başına yağ verimi, cm3), Oy/ha (hektar başına yağ verimi, L) ve NU (bitki başına şemsiye sayısı).
Şekil 415 etkileşimli uygulamaya tabi tutulan 8 incelenen özellik için özvektör yükleme grafiği: PC₁ çubukları sol ekseni; PC₂, PC₃, PC₄ ise sağ eksen üzerinde farklı nokta şekillerini ve renklerini kullanır. PH: bitki boyu (cm), NB: bitki başına dal sayısı, HFW: toplam otsu taze ağırlık (g), HDW: toplam otsu kuru ağırlık (g), O%: uçucu yağ içeriği, Oy/p: bitki başına yağ verimi (cm3), Oy/ha: hektar başına yağ verimi (L) ve NU: bitki başına şemsiye sayısıdır. Hata çubukları ortalamanın standart hatalarını (SEM) temsil etmektedir.. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şemsiye sayısı, yağ yüzdesi, bitki başına yağ verimi, hektar başına yağ verimi, bitki boyu, dal sayısı, bitki taze ağırlığı ve bitki kuru ağırlığı dahil olmak üzere tüm özellikler PC₁ üzerinde güçlü ve benzer pozitif yüklemeler göstermiştir (Tablo 2; Şekil 5). Buna göre PC₁, işlemler arasındaki biyokütle ve yağ verimi özelliklerindeki varyasyonu özetleyen genel bir üretkenlik gradyanı olarak yorumlanabilir. PC₂ varyansın yalnızca küçük bir kısmını açıklamış ve işlemler arasındaki ek ayrışmaya sınırlı katkıda bulunmuştur.
Şekil 5Ölçülen özelliklere dayalı olarak 15 uygulama kombinasyonunun dağılımını gösteren PCA skor grafiği. Uygulamalar şu şekilde tanımlanmıştır: T1 (Ct1 × F1), T2 (Ct1 × F2), T3 (Ct1 × F3), T4 (Ct1 × F4), T5 (Ct1 × F5), T6 (Ct2 × F1), T7 (Ct2 × F2), T8 (Ct2 × F3), T9 (Ct2 × F4), T10 (Ct2 × F5), T1 (Ct3 × F1), T12 (Ct3 × F2), T13 (Ct3 × F3), T14 (Ct3 × F4) ve T15 (Ct3 × F5). Hata çubukları ortalamanın standart hatalarını (SEM) temsil etmektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
PCA skorları ve kontrolle karşılaştırma
Yüksek pozitif PC₁ skorlarına sahip uygulamalar (özellikle T13, T12, T15 ve T14), çoğu özellik genelinde kontrole (T1) kıyasla en yüksek yüzde artışlarını göstermiştir (Şekil 5 ve Şekil 6). Örneğin T13, kontrole kıyasla şemsiye sayısı bakımından %94,4 ve hektar başına yağ verimi bakımından %98,18 artış göstermiştir.
Şekil 6Ölçülen özelliklerin kontrol uygulamasına (T1: Ct1 × F1) kıyasla göreceli yüzde artışlarıUygulamalar şu şekilde tanımlanmıştır: T1 (Ct1 × F1), T2 (Ct1 × F2), T3 (Ct1 × F3), T4 (Ct1 × F4), T5 (Ct1 × F5), T6 (Ct2 × F1), T7 (Ct2 × F2), T8 (Ct2 × F3), T9 (Ct2 × F4), T10 (Ct2 × F5), T1 (Ct3 × F1), T12 (Ct3 × F2), T13 (Ct3 × F3), T14 (Ct3 × F4) ve T15 (Ct3 × F5). Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Orta düzeyde PC₁ skorlarına sahip tedaviler (örneğin, T8 ve T10), kontrole göre orta dereceli iyileşmeler gösterirken; kontrol ve diğer Ct1 kombinasyonları dahil olmak üzere negatif PC₁ skorlarına sahip tedaviler, nispeten minimal değişiklikler sergilemiştir. Bu örüntüler, PC₁ skorlarının bazal düzeye göre ayarlanmış tedavi yanıtlarıyla yakından ilişkili olduğunu göstermekte ve tek değişkenli ANOVA sonuçlarını desteklemektedir. Bununla birlikte, PCA kesinlikle veri indirgeme ve çok değişkenli örüntülerin görselleştirilmesi amacıyla kullanılmış olup çıkarımsal istatistiksel testlerin yerini tutmamaktadır.
PCA biplotundaki özellik ilişkileri
PCA bi-plotu (Şekil 4); bitki başına yağ verimi, hektar başına yağ verimi ve bitki kuru ağırlığı arasındaki yakın ilişkileri göstermekte olup, bu değişkenler arasındaki güçlü korelasyonları yansıtmaktadır. Bitki boyu, bitki taze ağırlığı ve şemsiye sayısı da benzer vektör yönelimleri sergilemiş ve bu durum, veri seti içindeki bu özellikler arasında koordineli bir varyasyon olduğunu göstermiştir. Dal sayısı, diğer verim bileşenlerinden kısmen ayrışmış olup, mevcut deneysel koşullar altında daha zayıf ilişkiler olduğunu ortaya koymuştur. Bu ilişkiler yalnızca gözlemlenen korelasyonları tanımlamakta olup, mekanistik bağlantılar anlamına gelmemektedir.
60 L ha⁻1 kompost çayı ile yaprak gübresi biostimülanların kombinasyonunun uygulandığı uygulamalar (T12–T15), büyüme ve yağ özellikleri genelinde üstün çok değişkenli performans göstermiştir. Buna karşın, uygulamalar (T7–T11), değerlendirilen çoğu parametre için karşılaştırmalı olarak daha düşük değerler sergilemiştir. Yaprak spreyi uygulanmayan veya Nostoc ile kombine edilen Ct1 (360 L ha⁻1) gibi çoğu vektörün zıt yönünde konumlanan uygulamalar, ölçülen çoğu özellik için daha düşük değerlerle ilişkilendirilmiştir.
Genel olarak PCA, tedavilerin kontrol grubundan birden fazla özellik üzerinden aynı anda nasıl farklılaştığını göstererek ANOVA'yı tamamlayan özlü bir çok değişkenli özet sunmuştur. PCA örüntüleri ile başlangıç değerine göre düzeltilmiş tek değişkenli sonuçlar arasındaki tutarlılık, yorumlamayı ölçülen değişkenlerin ötesine taşımadan tedavi etkilerinin sağlamlığını desteklemektedir.
VERİ ERİŞİLEBİLİRLİĞİ:
Bu makalenin ham verileri ek dosyalar içerisinde mevcuttur.
Ek Tablo 1: Sonuçlar için ham deneysel veriler. Lütfen bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.
Tartışma
Bu çalışma, özellikle belirli yaprak gübreleri (biyostimülantlar) ilele birlikte kullanıldığında, kompost çayı seviyelerinin artırılmasının iki yetiştirme sezonu boyunca rezene büyümesini, reprodüktif özelliklerini ve uçucu yağ verimliliğini önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.
Daha yüksek kompost çayı seviyeleri (Ct3), şemsiye sayısı ve yağ verimini artırmıştır; bu durum, organik sıvı düzenleyicilerin bitki canlılığını ve besin kullanılabilirliğini artırarak üreme performansını iyileştirdiğine dair önceki bulgularla uyumludur6,11. Kompost ekstraktları veya biyo gübrelerin uygulanmasının ardından rezene ve diğer Apiaceae türlerinde verim ve uçucu yağ içeriğinde benzer iyileşmeler rapor edilmiştir; bu durum, söz konusu yanıtların ürüne özgü etkilerden ziyade bitki büyüme koşullarındaki genel iyileşmeleri yansıttığını göstermektedir8,19.
Kompost çayı ile Azolla (F2) veya Spirulina (F3) kombinasyonlarının uygulandığında gözlemlenen artırılmış performans, alg ve siyanobakteri ekstraktlarının biyokütle birikimini, çiçeklenmeyi ve sekonder metabolit üretimini teşvik ettiğini bildiren önceki çalışmalarla11,20 tutarlıdır. Mevcut çalışmada, özellikle hektar başına yağ verimi için gözlemlenen daha yüksek yanıt, tekil girdilerin kullanımından ziyade kombine toprak ve yaprak uygulaması stratejisine bağlanabilir.
Yağ verimi, şemsiye sayısı ve vejetatif büyümedeki eşzamanlı artışlar, verim artışının tek bir faktörden ziyade birden fazla özellik üzerindeki koordineli iyileştirmelerden kaynaklandığını göstermektedir. Bu örüntü, organik gübrelerin fotosentetik kapasiteyi, kök aktivitesini ve besin kullanımı verimliliğini artırabileceğini, böylece hem biyokütle birikimini hem de reprodüktif gelişimi desteklediğini öne süren önceki araştırmalarla uyumludur6,8.
Besin maddesi alım hızları, endojen hormon seviyeleri ve mikrobiyal aktivite gibi fizyolojik ve biyokimyasal parametreler bu çalışmada ölçülmemiş olsa da, önceki araştırmalar gözlemlenen tepkiler için makul açıklamalar sunmaktadır. Kompost çayının kolayca erişilebilir besin maddeleri ve biyolojik olarak aktif bileşikler sağladığı bilinirken; alg ve siyanobakteri tabanlı biostimülanlar, artan metabolik aktivite ve stres toleransı ile ilişkilendirilmiştir11,19. Bu yorumlar mevcut literatüre dayanmaktadır ve mevcut çalışmadan elde edilen doğrudan ölçümleri temsil etmemektedir.
PCA sonuçları, hektar başına ve bitki başına yağ veriminin işlem farklılaşmasına temel katkıda bulunduğunu göstererek tek değişkenli analizden elde edilen bulguları desteklemektedir. Yaprak gübreleri ile kombine edilmiş 600 L ha⁻1 kompost çayı uygulanan işlemler, birincil verimlilik ekseni boyunca tutarlı bir şekilde uygun konumlarda yer almıştır. Agronomik çalışmalardaki benzer PCA uygulamaları, verimle ilgili özelliklerin genellikle birinci temel bileşen üzerinde güçlü yükler oluşturduğunu ve bunun bağımsız etkilerden ziyade entegre bitki tepkilerini yansıttığını göstermiştir20.
Bu çalışmada PCA, ölçülen değişkenler arasındaki ilişkileri tanımlamak için keşifsel bir araç olarak kullanılmış olup nedensellik çıkarımı yapmak amacıyla kullanılmamıştır. PCA skorları ile kontrol grubuna göre nispi iyileşmeler arasındaki uyum, ölçülen verilerin sınırları içinde kalarak, gözlemlenen tedavi etkilerine olan güveni artırmaktadır.
Bulgular, kompost çayının seçili yaprak gübreleyici biostimülanlarla kombinlenmesinin, tarla koşullarında rezene büyümesini ve uçucu yağ üretimini artırmak için etkili bir agronomik yaklaşım olabileceğini göstermektedir. Bununla birlikte, mikrobiyal aktivite, hormonal düzenleme ve besin dinamiğine dair doğrudan ölçümlerin eksikliği, mekanistik yorumlamayı sınırlamaktadır. Fizyolojik, biyokimyasal ve toprak biyolojik analizlerini içeren gelecek çalışmalar, bu yanıtların temelini oluşturan süreçlerin daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayacaktır.
Genel olarak bu çalışma, tek değişkenli istatistiksel analizi çok değişkenli örüntü analizi ile entegre ederek ve bulguları daha geniş literatürle ilişkilendirerek, kompost çayı ve biostimülanların rezene büyümesi ve yağ verimi üzerindeki etkileşimlerinin anlaşılmasına katkıda bulunmaktadır.
Sonuç
16 hafta boyunca ha⁻1 başına 600 L kompost çayı uygulamasıyla birlikte L⁻1 başına 2 cm3 Spirulina ekstraktının yaprak uygulaması, bu çalışmanın koşulları altında en yüksek rezene verimi ve uçucu yağ üretimini sağlamıştır. Azolla ekstraktı benzer etkiler göstermiştir ve alternatif bir biostimülan olarak kullanılabilir. Gelecekteki araştırmalar, ha⁻1 başına 24 t temel kompost uygulama oranı korunurken mineral gübre girdilerini azaltma potansiyelini değerlendirmelidir. Uygulamalar arasında tutarlılığı sağlamak için pH, elektriksel iletkenlik ve besin bileşimini içeren kompost çayı özelliklerinin standardizasyonu önerilmektedir. Vejetatif büyümenin, uçucu yağ içeriğinin ve verimin izlenmesi, PCA gibi çok değişkenli analizlerle desteklendiğinde, saha koşullarında işlem yanıtlarının değerlendirilmesini geliştirebilir.
Açıklamalar
Yazarlar herhangi bir çıkar çatışması beyan etmemektedir.
Teşekkürler
Yazarlar, bu çalışmayı finanse ettiği için Taif Üniversitesi Lisansüstü Eğitim ve Bilimsel Araştırmalar Dekanlığına teşekkürlerini sunarlar.
Malzemeler
| Ad | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
|---|---|---|---|
| Rezene tohumları (Foeniculum vulgare Mill.) | Tıbbi ve Aromatik Bitkiler Araştırma Bölümü, Bahçecilik Araştırma Enstitüsü, ARC, Mısır | N/A | Arazi deneyi için kullanılan tohumlar |
| Bitki bazlı kompost | Yerel ticari tedarikçi / deneysel çiftlik kaynağı | N/A | Kompost çayı hazırlama ve bazal toprak iyileştirmesi için kullanıldı |
| Kompost çayı | Deneysel protokole göre hazırlandı | N/A | Olgun kompostun havalandırılmış sulu ekstraktı |
| Azolla caroliniana biyokütlesi | Su ve Çevre Araştırma Enstitüsü, Tarımsal Araştırma Merkezi, Giza, Mısır | N/A | Yaprak ekstraktı hazırlama için kullanıldı |
| Spirulina platensis biyokütlesi | Su ve Çevre Araştırma Enstitüsü, Tarımsal Araştırma Merkezi, Giza, Mısır | N/A | Yaprak ekstraktı hazırlama için kullanıldı |
| Nostoc muscorum biyokütlesi | Su ve Çevre Araştırma Enstitüsü, Tarımsal Araştırma Merkezi, Giza, Mısır | N/A | Yaprak ekstraktı hazırlama için kullanıldı |
| Chlorella vulgaris biyokütlesi | Su ve Çevre Araştırma Enstitüsü, Tarımsal Araştırma Merkezi, Giza, Mısır | N/A | Yaprak ekstraktı hazırlama için kullanıldı |
| Distile su | Su ve Çevre Araştırma Enstitüsü, Tarımsal Araştırma Merkezi, Giza, Mısır | N/A | Ekstrakt hazırlama için kullanıldı |
| Amonyum sülfat (%20,6 N) | Tarım ve Arazi Islah Bakanlığı, Mısır | N/A | Mineral gübre kaynağı |
| Kalsiyum süperfosfat (%15,5 P2O5) | Tarım ve Arazi Islah Bakanlığı, Mısır | N/A | Mineral gübre kaynağı |
| Potasyum sülfat (%48 K2O) | Tarım ve Arazi Islah Bakanlığı, Mısır | N/A | Mineral gübre kaynağı |
| Damla sulama emitörleri (4 L h-1) | Tıbbi ve Aromatik Bitkiler Araştırma Bölümü, Bahçecilik Araştırma Enstitüsü, ARC, Mısır | N/A | Sulama sistemi |
| El püskürtücüsü | Tıbbi ve Aromatik Bitkiler Araştırma Bölümü, Bahçecilik Araştırma Enstitüsü, ARC, Mısır | N/A | Yaprak uygulaması için kullanıldı |
| Kurutma fırını | Tıbbi ve Aromatik Bitkiler Araştırma Bölümü, Bahçecilik Araştırma Enstitüsü, ARC, Mısır | N/A | 70 °C'de tutulan fırın |
| Hidrodistilasyon düzeneği | Tıbbi ve Aromatik Bitkiler Araştırma Bölümü, Bahçecilik Araştırma Enstitüsü, ARC, Mısır | N/A | Uçucu yağ ekstraksiyonu için kullanıldı |
| Analitik terazi | Tıbbi ve Aromatik Bitkiler Araştırma Bölümü, Bahçecilik Araştırma Enstitüsü, ARC, Mısır | N/A | Numune tartımı için kullanıldı |
| 2 mm elek | Tıbbi ve Aromatik Bitkiler Araştırma Bölümü, Bahçecilik Araştırma Enstitüsü, ARC, Mısır | N/A | Toprak hazırlama için kullanıldı |
| Statistix 8.1 yazılımı | Analitik Yazılım | Versiyon 8.1 | ANOVA ve istatistiksel analizler için kullanıldı |
Kaynaklar
- Ozbek H, et al. Hepatoprotective effect of Foeniculum vulgare. essential oil. Fitoterapia. 2003;74:317–319. https://doi.org/10.1016/S0367-326X(03)00028-5
- Choi EM, Hwang JK. Antiinflammatory, analgesic and antioxidant activities of the fruit of Foeniculum vulgare. Fitoterapia. 2004;75:557–565. https://doi.org/10.1016/j.fitote.2004.05.005
- Singh G, et al. Chemical constituents, antifungal and antioxidative potential of Foeniculum vulgare. volatile oil and its acetone extract. Food Control. 2005;17:745–752. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2005.03.010
- Cioanca O, et al. Essential oils from Apiaceae as valuable resources in neurological disorders: Foeniculi vulgare aetheroleum. Ind Crops Prod. 2016;88:51–57. https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2016.02.064
- Saleem F, et al. Phenolic bioactives and associated antioxidant and anti-hyperglycemic functions of select species of Apiaceae family targeting type 2 diabetes nutraceuticals. Ind Crops Prod. 2017;107:518–525. https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2017.06.023
- Safaei Z, et al. The effect of foliar application of humic acid and nanofertilizer on yield and yield components of black cumin (Nigella sativa. L.). J Med Plants Byproducts. 2014;3:133–140. https://doi.org/10.22092/JMPB.2014.108725
- Radhakrishnan S, et al. Nutritional profile of Spirulina platensis, Chlorella vulgaris, and Azolla pinnata. as novel protein sources for aquaculture feed formulation. Austin J Aquac Mar Biol. 2017;2(1):1–8.
- Pérez-Madruga Y, et al. Algae as a natural alternative for crop production. Cultivos Tropicales. 2020;41(2).
- Anvar AA, Nowruzi B. Bioactive properties of Spirulina.: A review. Microb Bioact. 2021;4:134–142. https://doi.org/10.25163/microbbioacts.412117
- Thangaraj M, et al. Phytochemicals of algae (Arthospira platensis, Chlorella vulgaris, and Azolla pinnata.). GSC Biol Pharm Sci. 2022;19(2):23–43. https://doi.org/10.30574/gscbps.2022.19.2.0167
- Chatterjee A, et al. Role of algae as a biofertilizer. In: Algal Green Chemistry: Recent Progress in Biotechnology. 2017:189–200. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-63784-0.00010-2
- Yanni YG, et al. Differential response of cotton growth, yield and fiber quality to foliar application of Spirulina platensis. and urea fertilizer. Asian J Adv Agric Res. 2020;12:29–40.
- Page AL, et al. Methods of Soil Analysis. Part 2: Chemical and Microbiological Properties. Madison (WI): SSSA; 1982:39–41.
- Klute A. Methods of Soil Analysis. Part 1: Physical and Mineralogical Methods. 2nd ed. Madison (WI): ASA; 1986.
- Miller LC. The British Pharmacopoeia 1963. J Pharm Pharmacol. 1963;15:766–768. https://doi.org/10.1111/j.2042-7158.1963.tb12872.x
- United States Pharmacopeia (USP). United States Pharmacopeia. Convention Inc.; 1995.
- Gomez KA, Gomez AA. Statistical Procedures for Agricultural Research. New York: John Wiley & Sons; 1984.
- Pradhan AM, et al. Analysis of genetic diversity in Indian potato genotypes using principal component analysis. Electron J Plant Breed. 2015;6(3):782–786.
- Dasgan HY, et al. Biostimulants enhance the nutritional quality of soilless greenhouse tomatoes. Plants. 2024;13(18):2587. https://doi.org/10.3390/plants13182587
- Sivaprakash KR, et al. Genetic diversity of black gram (Vigna mungo.) landraces evaluated by AFLP markers. Curr Sci. 2004;86(10):1411–1416.