Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Bitlis Eren University

Transkript

Bitlis Eren Üniversitesi
Fen Bilimleri Dergisi
Bitlis Eren University
Journal of Science
ISSN: 2147-3129
Cilt / Volume: 2
Sayı / Number: 2
Yazışma Adresi:
Fen Bilimleri Enstitüsü
13000, Merkez, Bitlis/TÜRKİYE
Tel: 0 (434) 2283369
Fax: 0 (434) 2283368
[email protected]
http://fb.beu.edu.tr
Yıl / Year: 2013
Yayın Kurulu / Editorial Board
İmtiyaz Sahibi / Owner
Prof. Dr. Mahmut DOĞRU
Sorumlu Müdür / Publishing Manager
Yrd. Doç. Dr. Murat KURŞAT
Baş Editör / Editor in chief
Editörler / Editors
Doç. Dr. M. Cihan AYDIN
Yrd. Doç. Dr. Orhan Taner CAN
Yrd. Doç. Dr. Murat KURŞAT
Dizgi / Typographic
Arş. Gör. Songül KARAKUŞ
Ürün Editörü / Product Editor
Arş. Gör. Zafer CÖMERT
Danışma Kurulu / Advistory Board
Prof. Dr. Ali Mükremin APAYDIN
Prof. Dr. M. Emin EMIROĞLU
Prof. Dr. Sabir RÜSTEMLİ
Prof Dr. Ahmet BEYARSLAN
Prof. Dr. Şengül KARAMAN
Prof. Dr. Eşref HATIR
Prof. Dr. Ali ERTEKİN
Prof. Dr. Muhittin YÜREKLİ
Prof. Dr. İskender AKKURT
Prof. Dr. Şemsettin CİVELEK
Prof. Dr. Süleyman AYDIN
Prof. Dr. Ökkeş YILMAZ
Prof. Dr. Soner ÖZGEN
Prof. Dr. Sevda KIRBAĞ
Doç. Dr. Süleyman AYDIN
Doç. Dr. İdris AKYÜZ
Doç. Dr. Hasan Hüseyin BALIK
Doç. Dr. Sefa KAZANÇ
Doç. Dr. Zulbiye ÖNAL
Doç. Dr. İlhan Özer İLHAN
Doç. Dr. Oktay BAYKARA
Doç. Dr. Yadigar Gülseven SIDIR
Yrd. Doç. Dr. Tuncay SEVİNDİK
Yrd. Doç. Dr. Ercan ISIK
Yrd. Doç. Dr. Musa ÇIBUK
Yrd. Doç. Dr. F. Çağlar ÇELİKEZEN
Yrd. Doç. Dr. Fahrettin ÖZBEY
Yrd. Doç. Dr. Serkan ÖZEL
Yrd. Doç. Dr. Nusret BOZKURT
Yrd. Doç. Dr. İrfan EMRE
Bitlis Eren Üniversitesi Veteriner Fakültesi
Fırat Üniversitesi Mühendislik Fakültesi
Bitlis Eren Üniversitesi Müh.- Mim. Fak.
Bitlis Eren Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi
K. Sütçü Imam Ünv. Fen-Edebiyat Fakültesi
Selçuk Üniversitesi Ahmet Kelesoglu Eğitim. Fak.
Ondokuz Mayis Ünv. Veteriner Fakültesi
İnönü Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi
Süleyman Demirel Ünv. Fen Edebiyat Fakültesi
Fırat Üniversitesi Fen Fakültesi
Anadolu Üniversitesi Eczacılık Fakültesi
Fırat Üniversitesi Tıp Fakültesi
Osmangazi Üniversitesi Fen Fakültesi
İstanbul Arel Üniversitesi Müh.-Mim. Fak.
Fırat Üniversitesi Eğitim Fakültesi
Erciyes Üniversitesi Fen Fakültesi
Erciyes Üniversitesi Fen Fakültesi
Yıldız Teknik Üniversitesi Eğitim Fakültesi
Bitlis Eren Üniversitesi Müh.-Mim. Fak.
Fırat Üniversitesi Eğitim Fakültesi
Bu Sayının Hakem Kurulu / Reviewers of This Issue
Prof. Dr. Ömer MUNZUROĞLU
Prof. Dr. Ömer ŞAHİN
Prof. Dr. Sabir RÜSTEMLİ
Prof. Dr. Tunay BİLGİN
Prof. Dr. Zekariya GÜNEY
Prof. Dr. İbrahim ŞENOL
Doç. Dr. Erol YAŞAR
Doç. Dr. Ayhan YILMAZ
Doç. Dr. Salih YALÇINBAŞ
Doç. Dr. Sami EKİCİ
Doç. Dr. Şemsettin DURSUN
Doç. Dr. Mehmet Siraç ÖZERDEM
Yrd. Doç. Dr. Erkan TANYILDIZI
Yrd. Doç. Dr. M. Fatih TALU
Yrd. Doç. Dr. Ayhan Abdullah CEYLAN
Yrd. Doç. Dr. Cemil TÖLÜ
Yrd. Doç. Dr. Cumhur CAMBAZOĞLU
Yrd. Doç. Dr. Erkan DUMAN
Yrd. Doç. Dr. İ. Yücel ÖZBEK
Yrd. Doç. Dr. M. Sait EZGİ
Yrd. Doç. Dr. Murat KARABATAK
Yrd. Doç. Dr. Mustafa KUTANİŞ
Yrd. Doç. Dr. Ö. Faruk DURSUN
Yrd. Doç. Dr. Özlem SELÇUK ZORER
Yrd. Doç. Dr. Sema KONYALI
Yrd. Doç. Dr. Sevil SAĞLAM
Yrd. Doç. Dr. Sheida DANESHVAR
Yrd. Doç. Dr. Yaşar AYAZ
Yrd. Doç. Dr. Yaşar KIRAN
Yrd. Doç. Dr. Bilal GÜMÜŞ
Yrd. Doç. Dr. Engin YILMAZ
Yrd. Doç. Dr. Pınar ERECEVİT
Yrd. Doç. Dr. Nusret BOZKURT
Dr. Tuba KARABOĞA
Dergimiz Hakkında
Fırat Üniversitesi
Siirt Üniversitesi
Yüzüncü Yıl Üniversitesi
Muğla Üniversitesi
Yıldız Teknik Üniversitesi
Mersin Üniversitesi
Celal Bayar Üniversitesi
Batman Üniversitesi
Dicle Üniversitesi
İnönü Üniversitesi
Selçuk Üniversitesi
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
Kilis 7 Aralık Üniversitesi
Atatürk Üniversitesi
Sakarya Üniversitesi
Yüzüncü Yıl Üniversitesi
Namık Kemal Üniversitesi
Ahi Evran Üniversitesi
Namık Kemal Üniversitesi
Dicle Üniversitesi
Tunceli Üniversitesi
Muş Alparslan Üniversitesi
Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü tarafından yılda iki defa yayımlanan Fen Bilimleri Dergisi,
Temel Bilimler ve Mühendislik alanlarında özgün araştırma makaleleri, derleme ve teknik not
yayımlanmaktadır. Dergide yayımlanacak makalelerin yazım dili Türkçe veya İngilizcedir. Yazım kurallarına
uymayan makaleler, hakemlere gönderilmeden önce düzeltilmek üzere yazara geri gönderilir. Bu nedenle,
derginin yazım kuralları dikkate alınmalıdır. Makaleler şekiller ve tablolar dâhil 15 sayfayı geçmemelidir.
Dergiye yayım için gönderilen makaleler en az üç hakem tarafından değerlendirilir. Makalelerin dergide
yayımlanabilmesi için hakemler tarafından olumlu görüş bildirilmesi gerekmektedir. Dergi Yayın Kurulu, hakem
raporlarını (üç hakemin değerlendirmeleri geldikten sonra) dikkate alarak makalelerin yayımlanmak üzere kabul
edilip edilmemesine karar verir. Dergide yayımlanacak makalelerin bilimsel etik kuralları içerisinde olması
gerekmektedir. Makalede yer alan tüm yazarlar, çalışmalarının yayım haklarını Bitlis Eren Üniversitesi Fen
Bilimleri Dergisi’ne devrettiklerine dair Telif Hakları Formunu imzalamalıdırlar. Bu form iletilmeden yayın
kabul edilse de yayımlanmayacaktır. Bütün bu belgeler e-posta veya posta ile dergi editörlüğüne gönderilmelidir.
Dergide yayımlanacak makalelerin içeriğinden kaynaklanan her türlü yasal sorumluluklar ve telif haklarına
ilişkin doğabilecek hukuki sorumluluklar tamamen yazarlara aittir.
B.E.Ü. Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 2013
İÇİNDEKİLER / CONTENTS
Araştırma Makaleleri / Research Articles
Teknik Program Öğrencilerinin Bilgisayar ve İnternet Kullanımına Yönelik Tutumlarının
Analizi
Technical Program Students' Attitudes Towards Analysis of Computer and Internet Use
S. Gökalp, T. Aydın
Cıva’nın Allium sativum’un Kök Ucu Hücreleri Üzerindeki Mitotik Etkileri
The Effects of The Mercury on The Root Tıp Cell Mitotic Divisons of Allium sativum
O. Gedik, N. Taşar, Y. Kıran
Fotovoltaik Paneller: Güneş Takip Sistemleri ve İklimlendirme Sistemleri
Photovoltaic Panels: Sun Tracking Systems and Cooling Systems
S. Rüstemli, F. Dinçer, M. Çelik, M.S. Cengiz
127-134
4.
Skip List Veri Yapısında P Eşik Değerlerinin Rastgele Seviye Oluşturma ve Performansa
Etkisi
Effects of P Threshold Values in Creation of Random Level and to the Performance of Skip List
Data Structure
M. Aksu, A. Karcı, Ş. Yılmaz
148-153
5.
Meslek Yüksekokulu Öğrencilerinin Matematik Kaygı Düzeylerinin Bazı Değişkenler
Açısından İncelenmesi
Evaluation of Vocational School Student’s Mathematics Anxiety Levels in Term of Some
Variables
C. Taşdemir
154-162
6.
Soya Fasulyesi (Glycine max L. Merrill)’nin Doku Kültüründe Mikroçoğaltımı
Micropropagation of Soybean (Glycine max L. Merrill) In Plant Tissue Culture
Ö. Efendioğlu, M. Türker, F.A. Özdemir
163-168
7
A Numerical Method for Solving the Mathematical Model of Controlled Drug Release
Kontrollü İlaç Salım Matematiksel Modelinin Çözümleri için Nümerik Yöntemler
Y. Öztürk, A. Gülsu, M. Gülsu
Kar Yükü Etkin Bölgelerde Çelik Kafes Sistem Güçlendirmesi
Strengthening of Trussed Steel Joint System at the Region of Forceful Snow Loads
M.C. Aydın, E. Işık
Su ve Toprak Örneklerinde Radon Gazi Yayılımının Mevsimsel Değişiminin İncelenmesi
The Investigation of Seasonal Changes of Radon Gas Emission in Water and Soil Samples
S.Ş. Bal, M. Doğru
169-175
1.
2.
3.
8
9
135-140
141-147
176-191
192-196
Derlemeler / Reviews
10.
Türkmenistan Süt Sektörünün Mevcut Durumu: Fırsatlar ve Zorluklar
Current Situation of Turkmenistan Dairy Sector: Opportunities and Challenges
G. Bashimov
197-203
11
Biyoetanolün Genel Özellikleri ve Üretimi İçin Gerekli Hammadde Kaynakları
General Characteristics and Necessary Feedstock Sources for The Production of Bioethanol
A.O. Adıgüzel
204-220
BEÜ Fen Bilimleri Dergisi
2(2), 127-134, 2013
BEU Journal of Science
2(2), 127-134, 2013
Araştırma Makalesi / Research Article
Teknik Program Öğrencilerinin Bilgisayar ve İnternet Kullanımına
Yönelik Tutumlarının Analizi
Süha GÖKALP *1, Tolga AYDIN 2
1
Ardahan Üniversitesi, Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, Ardahan
2
Atatürk Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Erzurum
Özet
Tanımlayıcı nitelik taşıyan bu araştırma Ardahan Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Bilgisayar
Programcılığı ve Elektrik Programı internet kullanımına yönelik tutumlarının ve etkileyen faktörlerin (bölümleri,
cinsiyetleri, sınıfları, sosyoekonomik durumları v.s. ) analiz edilmesi amacıyla yapılmıştır. Araştırma ŞubatNisan 2013 tarihleri arasında Ardahan Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Bilgisayar Programcılığı ve
Elektrik Programlarında öğrenim görmekte olan 160 öğrenciden örneklem seçimine gidilmeden, araştırmaya
katılmayı kabul eden 135 öğrenci ile yapılmıştır. Veri toplama aracı olarak “Kişisel Bilgi Formu”, “Bilgisayar
ve İnternet Kullanımı ile ilgili Tanıtıcı Özellikleri” ve “Bilgisayar ve İnternet Kullanımına Yönelik Tutum
Anketi” kullanılmıştır. Araştırma bulgularına göre; öğrencilerin ağırlıklı genel ortalamaları, ailelerinin
yaşadıkları yer, bilgisayarı kullandıkları ortam ile bilgisayar ve internet kullanımına yönelik tutum ölçeği puan
ortalamaları arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olduğu tespit edilmiştir (p<0.05). Öğrencilerin
bölümleri, cinsiyetleri, sınıfları, sosyoekonomik durumları, anne ve baba eğitim durumları ile bilgisayar ve
internet kullanımına yönelik tutum ölçeği puan ortalamaları arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı
olmadığı bulunmuştur (p>0.05). Öğrencilerin internet ve bilgisayar kullanımına yönelik tutumlarının orta
düzeyde olumlu olduğu ve bu tutumların bazı değişkenlerden (cinsiyet, ailelerinin yaşadıkları yer) etkilendiği
belirlenmiştir.
Anahtar Kelimeler: Bilgisayar, İnternet, Teknik program, Öğrenci.
Technical Program Students' Attitudes Towards Analysis of Computer and
Internet Use
Abstract
This study, descriptive type, was carried out to analyze the use of computers and the internet of Ardahan
University Vocational School of Technical Sciences Computer Programming and Electrical Program students.
The study was carried on between February-April 2013 at Ardahan Vocational School of Technical Sciences
Computer Programming and Electrical Programs. The population of this study comprised of 160 students. The
sample group of this study comprised of 135 students that accepted to participate voluntarily. The data were
collected by means of a "Students Description Form" and consists of surveys that measure students' attitudes
towards the use of computers and the internet. According to the findings, there was a significant difference
between scale score means of computer and Internet use based on the grade point average of the students, their
families, where they live, they use the computer (p <0.05). There was no a significant difference between scale
score means of computer and Internet use based on the their departments, gender, class, socio-economic status,
educational level of the mother and father(p>0.05). Results concluded that the students' attitudes towards the use
of Internet and computer determined that moderately.
Keywords: Computer, Internet, Technical program, Student.
*
Sorumlu yazar: [email protected]
127
S. Gökalp, T. Aydın / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 127-134, 2013
1. Giriş
Bilgisayarlar inanılmaz bir hızla yayılarak, hem iş yaşamımızı hem boş zamanlarımızı hem de sosyal
hayatımızı pek çok yönden etkilemektedir. Bunun yanı sıra, bilgisayar-insan etkileşimi, bilgisayar
becerilerinin ve tecrübesinin fazla olması mesleki ve kişisel başarıyı olumlu olarak etkilemektedir
[1,2]. Günümüzde bilimin, teknolojinin ve bilgisayarın her alanda yaygın olarak kullanımının artması,
özellikle eğitim-öğretimde yeni gelişmelerin yaşanmasını ve bilgisayarın okullardaki kullanımının
artmasını sağlamıştır [3,4].
İnternet teknolojilerinin bilgi iletme ve erişme teknolojisi olarak kullanılmasının
yaygınlaşması, bilgili insanların sorunu olmakta ve dolayısıyla en çok üniversite düzeyinde eğitim ve
öğretim faaliyeti yapan kişileri ilgilendirmektedir. Geleceğin nitelikli insan gücü kuşağını oluşturacak
olan üniversite öğrencileri internet teknolojilerini ne kadar çok özümserse bu teknolojilerin gelişimi o
kadar kolay olacaktır [5]. Bilgisayar ve internetin eğitim-öğretim sürecinde etkili ve amacına uygun
kullanılabilmesi, öğrencilerin bilgisayar ve internet kullanımına yönelik tutumlarıyla ilişkilidir.
Literatürde bu konuyla ilgili yapılan çalışmalar incelendiğinde; Köse ve arkadaşları Meslek
Yüksekokulunda öğrenim gören öğrencilerden, bilgisayar sahibi ve internet erişimi olan öğrencilerin
diğer öğrencilere göre bilgisayar ve internet kullanımına yönelik daha olumlu tutuma sahip olduklarını
tespit etmişlerdir [6]. Okay teknik öğretmen adaylarının internet kullanım amaçlarını incelediği
çalışmasında, iletişim amaçlı internet kullanımında en çok e-posta kullanımının olduğunu saptamıştır.
Öğrencilerin interneti eğitim amaçlı olarak en çok ödev ve dersle ilgili araştırma yapma ve öğrenci
işleri ile ilgili kullandıkları ve interneti ticari amaçlı olarak kullanım oranının düşük olduğunu
bulmuştur [7].
Farklı programlarda öğrenim gören öğrencilerin internete yönelik tutumlarının belirlenmesi
öğrencilerin internete yönelik tutumlarının daha iyi anlaşılması ve internete yönelik tutumlara etki
edecek olan değişkenlerin belirlenmesi bakımından önemlidir [8].
Tanımlayıcı nitelik taşıyan bu araştırma Ardahan Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek
Yüksekokulu Bilgisayar Programcılığı ve Elektrik Programı internet kullanımına yönelik tutumlarının
ve etkileyen faktörlerin (bölümleri, cinsiyetleri, sınıfları, sosyoekonomik durumları v.s. ) analiz
edilmesi amacıyla yapılmıştır.
2.Materyal Metot
Tanımlayıcı nitelik taşıyan bu araştırma Ardahan Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Bilgisayar
Programcılığı ve Elektrik Programlarında öğrenim görmekte olan 160 öğrenciden örneklem seçimine
gidilmeden, araştırmaya katılmayı kabul eden 135 öğrenci ile yapılmıştır. Veri toplama aracı olarak
“Kişisel Bilgi Formu”, “Bilgisayar ve İnternet Kullanımı ile ilgili Tanıtıcı Özellikleri” ve “Bilgisayar
ve İnternet Kullanımına Yönelik Tutumlarını Ölçen Anket” ten oluşmaktadır.
Kişisel Bilgi Formu: Katılımcıların bölüm, cinsiyet, sınıf, yaşadıkları yer, okul başarısı ve
ekonomik durumlarını inceleyen soruları içermektedir.
Bilgisayar ve İnternet Kullanımı ile ilgili Tanıtıcı Özellikleri: Öğrencilerin bilgisayar ve
internet kullanımını sorgulayan soruları içermektedir.
Bilgisayar ve İnternet Kullanımına Yönelik Tutum Anketi: Bu anket Polat ve Güzel’in
“üniversite öğrencilerinin bilgisayar ve internet kullanımına yönelik tutumları” isimli çalışmalarından
alınmıştır [6,9]. Anket toplam 25 maddelik 5’li Likert tipinde olup 17 olumlu 8 olumsuz cümleden
oluşmaktadır. Ölçeğin ilk 15 maddesi bilgisayar kullanımına yönelik, sonraki 10 maddesi ise internet
kullanımına yönelik tutumları ölçmektedir. Bu maddeler “Tamamen Katılıyorum, Katılıyorum,
Kararsızım, Katılmıyorum, Hiç Katılmıyorum” olmak üzere beş kategoride ölçeklendirilmiştir. Ölçek
uygulandıktan sonra “Tamamen Katılıyorum” kategorisinden başlayarak sırayla olumlu cümleler
5,4,3,2,1 olarak, olumsuz cümleler ise 1,2,3,4,5 olarak puanlanmıştır. Ölçeğin “Bilgisayar kullanımına
yönelik alt boyutunun Cronbach alfa güvenirlik katsayısı 0.70, “İnternet kullanımına yönelik tutum”
alt boyutunun Cronbach alfa güvenirlik katsayısı 0.62 olarak hesaplanmıştır. Bilgisayar ve internet
kullanımına yönelik ölçeğin Cronbach alfa güvenirlik katsayısı 0.75 olarak hesaplanmıştır.
Soru formu öğrencilere yüksekokulda verilerek, okuyarak doldurmaları istenmiştir.
Araştırmada veriler SPSS 16.0 veri analiz programında değerlendirilerek elde edilmiştir. Elde edilen
128
sonuçların yorumlanmasında frekans ve yüzde, aritmetik ortalama ve standart sapma kullanılmıştır.
Katılımcıların görüşleri doğrultusunda program, cinsiyet ve internet erişim değişkenleri bakımından,
0.05 düzeyinde anlamlı bir fark aranmış, bunun için bağımsız grup t-testi, tek yönlü varyans
(ANOVA) analizi, Kruskal Wallis testi kullanılmıştır.
Tablo 1. Öğrencilerin tanıtıcı özelliklerine göre dağılımı
Tanıtıcı Özellikler (N=135)
Bölüm
Bilgisayar
Elektrik
Cinsiyet
Bayan
Erkek
Sınıf
1.Sınıf
2.Sınıf
Ağırlıklı Genel Ortalama(AGNO)
0-1.99
2-2.99
3-4
Ailesinin Yaşadığı Yer
Köy-Kasaba
İlçe
Şehir
Büyük Şehir
Ailesinin Sosyo-Ekonomik Durumu
Gelir Giderden Az
Gelir Gidere Denk
Gelir Giderden Fazla
Sayı
%
91
44
67.4
32.6
30
105
22.2
77.8
60
75
44.4
55.6
49
51
35
36.3
37.8
25.9
47
37
30
21
34.8
27.4
22.2
15.6
31
84
20
23.0
62.2
14.8
Tablo 2. Öğrencilerin bilgisayar ve internet kullanımı ile ilgili özelliklerine göre dağılımı
Tanıtıcı Özellikler (N=135)
Kendisisine Ait Bilgisayar Durumu
Var
Yok
Bilgisayarı Kaç Yıldır Kullandığı
1 yıldan az
1-2 yıl
2-3 yıl
3-4 yıl
4 yıldan fazla
Bilgisayarı En Çok Nerede Kullandığı
Fakülte
Kütüphane
Cafe
Evde
Diğer
Bilgisayarı En Çok Hangi Amaçla Kullandığı
Oyun, Eğlence
İletişim
Araştırma, Öğrenme
Diğer
Cep
Telefonunda
İnternetin
Var
Yok
İnterneti Kaç Yıldır Kullandığı
1 yıldan az
1-2 yıl
2-3 yıl
3-4 yıl
4 yıldan fazla
Sayı
Durumu
129
%
104
31
77.0
23.0
8
19
16
28
64
5.9
14.1
11.9
20.7
47.4
7
8
15
88
17
5.2
5.9
11.1
65.2
12.6
19
33
65
18
14.1
24.4
48.1
13.3
80
55
59.3
40.7
13
25
14
24
59
9.6
18.5
10.4
17.8
43.7
İnterneti En Çok Nerede Kullandığı
Fakülte
Kütüphane
Cafe
Evde
Diğer
İnterneti Günde Ortalama Kaç Saat Kullandığı
1 den az
1-2
2-3
3-4
İnternette En Çok Hangi Servisleri Kullandığı
e posta
www
ftp
oyun
chat/irc
diğer
İnternette e-posta Hizmetini Hangi Sıklıkla Kullandığı
Hergün
Haftada Birkaç gün
Haftada Bir Gün
Arada Sırada
Asla
13
10
19
71
22
9.6
7.4
14.1
52.6
16.3
20
61
29
25
14.8
45.2
21.5
18.5
14
93
2
4
15
7
10.4
68.9
1.5
3.0
11.1
5.2
37
36
9
46
7
27.4
26.7
6.7
34.1
5.2
3. Bulgular ve Tartışma
Öğrencilerin bölüm, cinsiyet ve sınıf özelliklerine göre bilgisayar ve internet kullanımı tutumları
Tablo 3’te verilmiştir.
Elektrik bölümü öğrencilerinin Bilgisayar bölümü öğrencilerine göre, erkeklerin bayanlara
göre ve birinci sınıf öğrencilerinin ikinci sınıf öğrencilerine göre tutum ortalamaları daha yüksektir.
Elektrik bölümü öğrencilerinin, erkeklerin ve birinci sınıf öğrencilerinin bilgisayar ve internet
kullanımı tutumlarının daha olumlu olduğu söylenebilir (Tablo 3).
Tablo 3. Öğrencilerin bölüm, cinsiyet ve sınıf özelliklerine göre bilgisayar ve internet kullanımı tutum
ortalamalarının karşılaştırılması
Tanıtıcı
Özellikler
Bilgisayar Kullanımı
İnternet Kullanımı
Bilgisayar ve İnternet
(N=135)
Kullanımı
Bölüm
Bilgisayar
33.25±7.63
24.88±4.93
58.13±10.58
Elektrik
35.64±8.07
25.45±4.74
61.09±11.70
t=1.670
t=0.643
t=1.473
Test ve
p>0.05
p>0.05
p>0.05
p değeri
Cinsiyet
Bayan
33.61±8.09
24.93±4.80
58.54±12.89
35.50±6.75
Erkek
25.11±4.90
60..61±11.65
t=1.169
t=0.170
t=0.753
Test ve
p>0.05
p>0.05
p>0.05
p değeri
Sınıf
1.Sınıf
2.Sınıf
Test ve
p değeri
34.32±8.12
33.80±7.62
t=0.380
p>0.05
25.40±4.91
24.80±4.84
t=0.712
p>0.05
59.72±11.24
58.60±10.87
t=0.584
p>0.05
Ağırlıklı genel ortalaması düşük olanlar yüksek olanlara göre, köy ve kasabada yaşayanlar
büyük yerleşim yerlerinde yaşayanlara göre ve geliri giderinden az olanlar diğerlerine göre tutum
ortalamaları daha yüksektir (Tablo 4). Öğrencilerin ağırlıklı genel ortalaması ve ailelerinin yaşadıkları
yer ile bilgisayar ve internet kullanımı tutumları arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olduğu
tespit edilmiştir. Ağırlıklı genel ortalaması düşük ve köy/kasaba gibi yerleşim yerlerinde yaşayanların
130
bilgisayar ve internet kullanımına yönelik daha olumlu bir tutum içinde oldukları sonucuna
ulaşılabilir.
Tablo 4. Öğrencilerin ağırlıklı genel ortalamaları, ailelerinin yaşadıkları yer ve ekonomik durumlarına göre
bilgisayar ve internet kullanımı tutumları
Tanıtıcı
Özellikler
(N=135)
Ağırlıklı
Genel
Ortalama(AGNO)
0-1.99
2-2.99
3-4
Test ve
p değeri
Ailesinin
Yaşadıkları
Yer
Köy-Kasaba
İlçe
Şehir
Büyük Şehir
Test ve
p değeri
Ailesinin
SosyoEkonomik Durumu
Gelir Giderden Az
Gelir Gidere Denk
Gelir Giderden Fazla
Test ve
p değeri
Kullanımı
36.41±8.15
35.08±6.50
29.17±7.18
F=10.862
p<0.05
25.67±4.00
25.10±5.28
24.14±5.40
F=1.023
p>0.05
62.08±12.15
60.18±11.78
53.31±12.58
F=7.189
p<0.05
36.28±6.56
33.43±7.39
33.20±9.35
31.24±8.04
KW=8.304
p<0.05
26.13±4.28
25.73±5.15
24.81±4.94
22.19±4.65
KW=8.974
p<0.05
62.40±8.92
58.93±13.28
58.24±10.10
53.43±11.32
KW=11.431
p<0.05
35.87±7.27
33.95±7.79
31.50±8.43
KW=3.266
p>0.05
25.77±5.84
25.11±4.61
23.80±4.16
KW=1.775
p>0.05
61.65±11.73
59.06±10.46
55.30±11.53
KW=3.765
p>0.05
Öğrencilerin bilgisayar kullanımı ile ilgili özelliklerine göre bilgisayar ve internet kullanımı
tutum ortalamalarının karşılaştırılması Tablo 5’te verilmiştir.
Kendisine ait bilgisayarı olmayanlar olanlara göre, bilgisayarı 1-2 yıldır kullananlar
diğerlerine göre, bilgisayarı kütüphanede kullananlar diğer mekânlarda kullanan öğrencilere göre ve
bilgisayarı iletişim amaçlı kullanan öğrenciler diğer öğrencilere göre tutum ortalamaları daha yüksektir
(Tablo 5).
Tablo 5. Öğrencilerin bilgisayar kullanımı ile ilgili özelliklerine göre bilgisayar ve internet kullanımı tutum
Tanıtıcı
Özellikler
(N=135)
Kendisisine
Ait
Bilgisayar Durumu
Var
Yok
Test ve
p değeri
Bilgisayarı Kaç Yıldır
Kullandığı
1 yıldan az
1-2 yıl
2-3 yıl
3-4 yıl
4 yıldan fazla
Test ve
p değeri
Bilgisayarı
En
Nerede Kullandığı
Fakülte
Kütüphane
Cafe
Evde
Diğer
Kullanımı
33.49±7.96
35.84±7.17
t=1.473
p>0.05
24.97±4.97
25.39±4.54
t=0.417
p>0.05
58.46±11.17
61.23±10.32
t=1.230
p>0.05
33.88±3.68
39.84±4.06
36.50±6.74
35.71±8.67
30.96±7.64
KW=24.741
p<0.05
26.38±4.56
26.79±4.44
26.19±4.12
24.45±4.84
24.29±5.44
KW=6.648
p>0.05
60.25±6.50
66.63±7.90
62.69±9.50
60.00±12.38
55.42±10.65
KW=0.172
p>0.05
34.57±6.75
42.75±4.30
34.27±5.71
33.47±8.00
32.41±8.23
23.43±6.42
28.00±4.11
25.40±4.00
24.80±4.45
25.47±6.25
58.00±7.87
70.75±6.88
59.67±8.22
58.26±11.26
57.88±12.16
Çok
131
Test ve
p değeri
Bilgisayarı En Çok Hangi
Amaçla Kullandığı
Oyun, Eğlence
İletişim
Araştırma, Öğrenme
Diğer
Test ve
p değeri
KW=11.362
p<0.05
KW=4.241
p>0.05
KW=10.973
p<0.05
33.68±6.74
35.21±7.65
33.29±7.68
34.89±9.82
KW=1.447
p>0.05
24.89±2.88
26.28±7.29
24.82±4.68
25.00±4.61
KW=0.172
p>0.05
58.58±8.48
61.17±14.30
58.11±10.86
60.21±10.78
KW=1.249
p>0.05
Cep telefonunda internet olmayan öğrenciler olan öğrencilere göre, interneti en çok
kütüphanede kullananlar diğer mekânlarda kullananlara göre, ftp uzantılı servisleri kullananlar
diğerlerine göre ve e-posta hizmetini hiç kullanmayanlar kullanan öğrencilere göre tutum ortalamaları
daha yüksektir (Tablo 6).
Tablo 6. Öğrencilerin internet kullanımı ile ilgili özelliklerine göre bilgisayar ve internet kullanımı tutum
Tanıtıcı
Özellikler
(N=135)
Cep
Telefonunda
İnternetin
Durumu
Var
Yok
Test ve
p değeri
İnterneti En Çok Nerede
Kullandığı
Fakülte
Kütüphane
Cafe
Evde
Diğer
Test ve
p değeri
İnternette En Çok Hangi
Servisleri Kullandığı
e posta
www
ftp
oyun
chat/irc
diğer
Test ve
p değeri
İnternette
e-posta
Hizmetini Hangi Sıklıkla
Kullandığı
Hergün
Haftada Bir Kaçgün
Haftada Bir Gün
Arada Sırada
Asla
Test ve
p değeri
Kullanımı
33.50±8.01
34.80±7.56
t=0.948
p>0.05
24.95±4.98
25.24±4.73
t=0.335
p>0.05
58.45±11.37
60.04±10.48
t=0.822
p>0.05
33.46±5.11
40.00±5.68
34.37±6.08
33.32±8.53
33.64±8.27
KW=6.421
p>0.05
24.70±5.28
28.00±4.32
25.10±4.12
24.56±4.70
25.55±5.77
KW=4.920
p>0.05
58.15±9.56
68.00±7.47
59.47±8.17
57.89±11.69
59.18±11.85
KW=8.414
p>0.05
34.86±7.34
32.96±7.23
41.50±2.12
30.25±6.60
38.53±0.13
37.00±8.91
KW=10.337
p>0.05
23.57±4.25
25.19±4.89
28.00±0.00
24.25±4.57
25.67±4.70
24.71±6.99
KW=3.225
p>0.05
58.43±10.59
58.15±10.43
69.50±2.12
54.50±10.85
64.20±14.09
61.71±11.51
KW=6.365
p>0.05
31.00±7.61
32.05±8.50
32.78±7.97
34.43±4.65
37.13±6.76
KW=9.816
p<0.05
24.86±4.82
24.78±5.14
24.33±3.74
25.91±4.90
23.00±4.76
KW=3.091
p>0.05
55.86±12.46
56.83±13.64
57.33±11.71
60.33±9.75
61.13±11.52
KW=7.927
p>0.05
Öğrencilerin bilgisayar kullanımına ilişkin tutum puan ortalamaları 34.03 ±7.82 olarak
bulunmuştur. Ölçekten alınan puan en az 15, en fazla 75 ‘dir. Öğrencilerin bilgisayar kullanımına
yönelik tutumlarının orta düzeyde olumlu olduğu söylenebilir (Tablo 7).
Öğrencilerin internet kullanımına ilişkin tutum puan ortalamaları 25.07 ±4.86 olarak tespit
edilmiştir. Ölçekten alınan puan en az 10, en fazla 50 ‘dir. Öğrencilerin internet kullanımına yönelik
tutumlarının orta düzeyde olumlu olduğu söylenebilir (Tablo 7).
132
Tablo 7. Öğrencilerin bilgisayar ve internet kullanımı tutum anketinden aldıkları puan ortalamaları
Anket Bölümleri
X±SS
Bilgisayar Kullanım Tutumu
34.03 ±7.82
İnternet Kullanım Tutumu
25.07 ±4.86
4. Sonuç
Araştırma sonunda okullardaki öğrencilerin bilgisayara internete yönelik genel tutumlarının orta
düzeyde olumlu olduğu, bölümler, sınıflar, cinsiyetler bakımından bilgisayar ve internet kullanım
tutumları arasında bir farklılık olmadığı ve bazı değişkenlere (ağırlıklı genel ortalama, ailelerinin
yaşadıkları yer gibi) göre internet ve bilgisayar kullanım tutumları arasında fark olduğu belirlenmiştir.
Cinsiyete göre erkek öğrencilerin kız öğrencilere göre daha olumlu tutumu olsa da bilgisayara
ve internet kullanımına yönelik tutum puanlarının ortalamaları arasındaki fark istatistiksel olarak
anlamlı değildir (p>0.05). Teo ve Tezci öğretmenlerin, bilgisayara yönelik tutumlarını inceledikleri
çalışmalarında katılımcıların bilgisayara yönelik tutumlarının cinsiyete göre farklılaşma göstermediği
sonucuna ulaşmışlardır [1,10]. Buna karşılık Altun ve ark., öğrencilerin üzerinde yaptıkları çalışmada
erkek adayların bilgisayara yönelik tutumlarının kız öğrencilere göre yüksek olduğunu belirlemişlerdir
[11]. Zhang, internet kullanımına yönelik olarak yapılan bir çalışmada kız ve erkek öğrencilerin
internete yönelik tutumları bakımından anlamlı bir fark bulunmamıştır [12]. Bu bulguyu destekleyen
başka çalışmalarda bulunmaktadır [6,13,14].
Ekonomik düzeye göre geliri giderinden az olan öğrenciler diğer öğrencilere göre daha olumlu
tutumu olsa da bilgisayara ve internet kullanımına yönelik tutum puanlarının ortalamaları arasındaki
fark istatistiksel olarak anlamlı değildir (p>0.05). Özkütük ve Orgun, ekonomik düzey ile tutumlar
arasında anlamlı bir farklılaşma bulamamışlardır[15].
Öğrencilerin bilgisayar ve internet kullanımına yönelik olumlu tutumları onların bilgisayarı ve
internet teknolojilerini bir eğitim aracı olarak daha istekli ve etkin bir şekilde öğrenmelerini
sağlayacaktır.
Kaynaklar
1.
Teo T. 2008. Pre-service Teachers Attitudes Towards Computer Use: A Singapore Survey,
Australasian Journal of Educational Technology, 24(4):413-424.
2.
Hammond M., Younie S., Woollard J., Cartwrirght V., Benzie D. 2009. What Does Our Past
Involvement with Computers in Education Tell Us? A View Fromthe Research Community,
University of Warwick, Coventry: The Association for Information Technology in Eeacher
Education.
3.
Bottino R. M. 2004. The Evolution of ICT-Based Learning Environments: Which Perspectives
For The School of The Future? British Journal of Educational Technology, 35 (5): 553–567.
4.
Altun T., Bektaş E. 2010. Views of Regional Boarding School Teachers about the Use of ICT in
Education, Procedia Social and Behavioral Sciences, 9, 462–467.
5.
Yıldırım S., Bahar H. H., 2008. Eğitim Fakültesi Öğrencileri İle Meslek Yüksek Okulu
Öğrencilerinin İnternete Karşı Tutumları (Erzincan Üniversitesi Örneği), Selçuk Üniversitesi
Sosyal Bilimler Dergisi, 20, 653-664.
6.
Köse S., Gencer A. S., Gezer K. 2007 Meslek Yüksekokulu Öğrencilerinin Bilgisayar ve İnternet
Kullanımına Yönelik Tutumlar. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 21, 44-54.
7.
Okay Ş. 2010. Teknik Öğretmen Adaylarının İnternet Kullanım Amaçlarının İncelenmesine
İlişkin Bir Araştırma. Makine Teknolojileri Elektronik Dergisi, 7(1): 97-109.
8.
Altun A. 2003. Öğretmen Adaylarının İnternete Yönelik Tutumları, Eğitim ve Bilim, 28 (127): 39.
133
9.
Polat H., Güzel, E. Üniversite Öğrencilerinin Bilgisayar Ve İnternet Kullanımına Yönelik
Tutumları, Unıversıty Students'attıtudes Towards The Use Of Computers And Internet.
10. Tezci E. 2009. Teachers Effect on ict use in Education: the Turkey sample, Procedia Social and
Behavioral Sciences, 1, 1285–1294.
11. Altun T., Yiğit N., Adanur Z. 2011. İlköğretim Öğrencilerinin Bilgisayara Yönelik Tutumlarının
İncelenmesi: Trabzon İli Örneği, Turkish Journal of Computer and Mathematics Education,
2(1):69-86.
12. Zhang Y. 2007. Development and validation of an internet use attitude scale. Computers ve
Education 49, 243–253.
13. Çekbaş Y., Savran A., Durkan N. 2003. Eğitim Fakültesi Öğrencilerinin Bilgisayara Yönelik
Tutumları. Bilgi Teknolojileri Kongresi-II Kongre Kitabı (ss 311-313.). Denizli: Pamukkale
Üniversitesi.
14. Harmandar M., Samancı O. 2000. Eğitim fakültesi kimya eğitimi bölümü öğrencilerinin
bilgisayara yönelik tutumları. IV. Ulusal Fen Bilimleri Kongresi Kongre Kitabı(ss.686-688).
Ankara: Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi.
15. Özkütük N., Orgun F. 2004. Öğretim Elemanlarının İnternet Kullanma Düzeyleri ve Bilgisayara
Yönelik Düşünceleri, IV.Uluslararası Eğitim Teknolojileri Sempozyumu, 24-26 Kasım 2004,
Bildiriler Kitabı, Sakarya,836.
134
2(2), 135-140, 2013
2(2), 135-140, 2013
Cıva’ nın Allium sativum’ un Kök Ucu Hücreleri Üzerindeki
Mitotik Etkileri
1
1
1
Osman GEDİK , Neslihan TAŞAR , Yaşar KIRAN *
1
Fırat Üniversitesi, Fen Fakültesi, Biyoloji Bölümü, Elazığ.
Özet:
Bu çalışmada, önemli çevre kirleticilerinden biri olan cıva (HgCl 2 )’nın sarımsak (Allium sativum) kök ucu
hücrelerinin mitoz bölünmeleri üzerine etkileri araştırılmıştır. Denemelerde Hg+2’nın farklı konsantrasyonları
(0.015625, 0.03125, 0.0625, 0.125, 0.250, 0.500, 1.000 ve 2.000 mM) kullanılmıştır. Düşük
Hg+2 konsantrasyonları ile muamele edilen sarımsakların çimlenmesinde kontrole göre belirgin bir farkın
olmadığı, ancak yüksek konsantrasyonlarda çimlenmenin azaldığı ve 0.250 mM üzerindeki örneklerden kök
gelişiminin tamamen durduğu gözlenmiştir. Ayrıca uygulanan tüm konsantrasyonlarda, kök büyümesi kontrole
göre engellenmiştir. Cıva’ nın konsantrasyon artışına paralel olarak, hücre bölünmesinin azaldığı, kalgın
kromozom, multipolar anafaz, anafazda köprü ve granülleşme gibi çeşitli mitotik anormalliklerin arttığı tespit
edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Cıva, Allium sativum, Mitoz, Ağır metal
The Effects of The Mercury on The Root Tıp Cell Mitotic Divisons of
Allium sativum
Abstract
In this study, the effects of mercury (HgCl 2 ) one of the significant environmental pollutant, on mitotic divisions
of the root tip cells of garlic (Allium sativum) were investigated. Different concentrations (0.015625, 0.03125,
0.0625, 0.125, 0.250, 0.500, 1.000 ve 2.000 mM Hg+2) of mercury were applied. It was observed that there are
no significant differences in the germination of seeds that exposed to low mercury concentrations. On the other
hand, at higher concentrations of mercury inhibited germination and root growth was stoped above 0.250 mM
concentrations. In addition, root growth was inhibited according to the control group at all concentrations. In
parallel to the increase of the mercury concentrations cell division was decreased, several mitotic anomalies such
as, lagging chromosomes, multipolar anaphases, chromosome bridges and granulation were increased.
Keywords: Mercury, Allium sativum, Mitosis, Heavy metals
1.Giriş
Ağır metaller grubunun bir üyesi olup oda sıcaklığında sıvı durumda bulunan cıva periyodik cetvelin
2B grubunda ve 14.06 g/cm3 yoğunluğa sahip bir geçiş elementidir. Yerkabuğunda ortalama 0.08 ppm
oranında bulunan doğal cıva içeriği havada 0.005–0.06 ng/m3; bitkilerde 0.001–0.3 μg/g (genelde <
0.01 μg/g) seviyelerindedir [1]. Cıva endüstrinin birçok alanında kullanılmaktadır. Yakıtlar, metalürji
fabrikaları, termometreler, ilaç sanayinde, diş tedavilerinde dolgu malzemesi olarak, laboratuvar
uygulamalarında, boya ve kâğıt sanayinde, çimento imalatında kullanılmakta ve ortama önemli
miktarda cıva yayılmaktadır. Ayrıca rafineri, jeotermal su kaynakları, orman yangınlarında bitki
terlemeleri ve toprak kurumalarının yanında atmosfere salınan cıva çeşitli yollarla sucul ortama ulaşır
[1]. İnsan faaliyetleri sonucu yılda 20000- 70000 ton civarında civanın atmosfere ve sulara serbest
bırakıldığı tahmin edilmektedir [2]. HgCl 2 yüksek bitkiler için temel besin değildir ve düşük
*
135
O. Gedik, N. Taşar, Y. Kıran / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 135-140, 2013
konsantrasyonlar da bile ciddi toksisite sonuçlarına maruz bırakabilir [3]. Bitki büyümesinin
yavaşlaması HgCl 2 ’ ün en belirgin fitotoksik etkilerinden biridir. Bu olay besin alımındaki değişim ve
hücre yapısının bozulması gibi birçok metabolik işlem bozukluğu ile ilişkili [4] olmasının yanı sıra
oksidatif
stresinde
ortaya
çıkmasına
yol
açtığı
belirlenmiştir
[5].Tüm
ağır
metaller yüksek konsantrasyonlarda potansiyel olarak toksiktir [6]. Organik cıva ile ilgili ilk
çalışmalarda, kromozomlarda parçalanma, somatik mutasyonlar ve polende kısırlık meydana getirdiği
belirlenmiştir [7]. Bazı araştırıcılar cıva’ nın yüksek tohum çimlenmesini toksik olarak etkilediğini
belirtmiştir [8]. Ağır metallerin aşırı konsantrasyonlarının alımı bitkilerin büyümesini yavaşlatır. [9,
10].
2. Materyal ve Metot
Bu çalışmada bir kültür bitkisi olan sarımsak (Allium sativum), ağır metal olarak da cıva (Hg++)’nın
klor tuzu (HgCl 2 ) kullanılmıştır. Çözeltilerin tamamı bidestile su (pH=6.3) kullanılarak hazırlanmıştır.
Sarımsaklar deney grubu için hazırlanan farklı (0.015625, 0.03125, 0.0625, 0.125, 0.250, 0.500, 1.000
ve 2.000 mM HgCl 2 ) konsantrasyonlardaki Hg++, kontrol grubu ise musluk suyu içerisinde alt
kısımları çözeltiye değecek şekilde 35 ml’ lik deney tüplerinin ağzına yerleştirilerek; 23-24 oC’ deki
etüve yerleştirildi. Her 24 saatte bir tüplerdeki azalan çözelti eşit miktarda ilave edilerek 72 saat
süresince takip edildi. 72 saat sonra her bir gruba ait kök uçları kesilerek; 24 saat asetik asit: alkol
(1:3) içerisinde bekletilerek fiksasyon işlemi gerçekleştirildi. Daha sonra kök uçları, 60 oC’ de 1N HCl
ile etüvde 20 dakika hidroliz edildi ve Feulgen reaktifi ile 1 saat boyandı. 15 dakika musluk suyunda
bekletilen kök uçlarının uç kısmındaki koyu boyanan 1-2 mm’ lik büyüme meristemleri kesildi ve %
45’ lik asetik asit ortamında ezme preparatları yapıldı [11].
Uygulanan cıva klorür dozlarının tamamının mitoz bölünme üzerinde olumsuz etki yaptığı
belirlenmiştir. Mitoz bölünme frekansının, doz artışına bağlı olarak giderek azaldığı tespit edilmiştir
(Tablo 1). Ayrıca mitoz bölünmenin profaz, metafaz, anafaz ve telofaz evrelerindeki bölünen hücre
sayısında kontrollere göre belirgin bir azalma görülmüştür.
Mitotik indeks hücre bölünme frekansını yansıtır ve kök gelişim oranını belirlemede önemli bir
parametre olarak kullanılır [12]. Tablo 1’ den de görüleceği gibi Hg++ konsantrasyonu artışına bağlı
olarak mitotik indeks azalmış dolayısıyla bu azalmaya paralel olarak mitotik anormalliklerde artış
görülmüştür. Mitotik gözlemler sonucunda Allium sativum’ un kontrol grubuna ait kök ucu hücreleri
Şekil 1 de ve cıva’ ya maruz bırakılan kök ucu hücrelerinde meydana gelen anormallikler ise Şekil 2’
de verilmiştir.
Kontrol grubunda 72 saat muamele edilen kök uçlarında sayılan 2000 hücreden 146 hücrede
bölünme görüldü. Bu gruptaki anormallikler ve bunların fazlara dağılımı; anafaz’ da 1 hücrede
multipolar anafaz, 2 hücrede köprü şeklindedir (Tablo 1). 0.015625 mM’ lık Hg++ ile 72 saat muamele
edilen kök uçlarında sayılan 2000 hücreden 98 hücrede bölünme görüldü. Bu konsantrasyondaki
anormallikler ve bunların fazlara dağılımı; anafaz’ da 6 hücrede multipolar anafaz, 6 hücrede köprü ve
telofaz’ da bir hücrede kalgın kromozom şeklindedir (Tablo 1). 0.03125 mM’ lık Hg++ ile 72 saat
muamele edilen kök uçlarında sayılan 2000 hücreden 78 hücrede bölünme görüldü. Bu
konsantrasyondaki anormallikler ve bunların fazlara dağılımı; metafaz’ da 1 hücrede kalgın
kromozom, anafaz’ da 4 hücrede multipolar anafaz, 11 hücrede köprü, 2 hücrede kalgın kromozom
şeklindedir (Tablo 1). 0.0625 mM’ lık Hg++ ile 72 saat muamele edilen kök uçlarında sayılan 2000
hücreden 65 hücrede bölünme görüldü. Bu konsantrasyondaki anormallikler ve bunların fazlara
dağılımı; metafaz’ da 2 hücrede kalgın kromozom, anafaz’ da 12 hücrede multipolar anafaz, 9 hücrede
köprü, 2 hücrede kalgın kromozom ve telofaz’ da bir hücrede kalgın kromozom şeklindedir (Tablo 1).
0.125 mM’ lık Hg++ ile 72 saat muamele edilen kök uçlarında sayılan 2000 hücrenin hiç birinde
bölünme görülmezken sayılan hücrelerden 262’ sinde granülleşme olduğu görüldü (Tablo 1). 0.250
mM’ lık Hg++ ile 72 saat muamele edilen kök uçlarında sayılan 2000 hücrenin hiç birinde bölünme
görülmezken sayılan hücrelerden 319’ unda granülleşme olduğu görüldü (Tablo 1).
136
Tablo1. Cıva (HgCl2)’ nın Allium sativum kök ucu hücrelerindeki mitotik etkileri
Uygulama
Sayılan toplam
hücre
Mitotik indeks
(%)
Kromozom
anormalilikleri
(%)
Normal bölünen
hücre
Metafazda
kalgın kromozom
Multipolar
Anafaz
Anafazda
köprü
Anafazda
kalgın kromozom
Telofazda
kalgın kromozom
Granülasyon
Anormal bölünen hücre sayısı
Kontrol
2000
7.45
2.05
146
-
1
2
-
-
-
2000
5.50
12.24
98
-
6
6
-
1
-
2000
4.70
20.51
78
1
4
11
2
-
-
2000
4.40
35.38
65
2
12
9
2
1
-
2000
-
-
-
-
-
-
-
-
262
2000
-
-
-
-
-
-
-
-
319
0.01562
5 mM
0.03125
mM
0.0625m
M
0.125m
M
0.250m
M
Şekil 1. Allium sativum’ un normal mitotik safhaları; 1- Profaz, 2- Metafaz, 3- Anafaz, 4- Telofaz
137
Şekil 2. Cıva’ nın çeşitli konsantrasyonlarının neden olduğu mitotik anormallikler; 5- Metafaz da
kalgın kromozom, 6- Anafaz da köprü, 7- Anafaz da köprü ve kalgın kromozom, 8- Multipolar anafaz
9- Multipolar telofaz, 10- Anafazda kalgın kromozom, 11- Granülasyon 12- Telofaz da kalgın
kromozom
138
4. Sonuç
Bu çalışmada, cıva klorür dozlarının tamamının mitoz bölünme üzerinde olumsuz etki yaptığı
belirlenmiştir. HgCl 2 ün konsantrasyon artışına bağlı olarak mitotik indeksin azaldığı ve kromozomal
anormalliklerin arttığı tespit edilmiştir. Yaptığımız çalışmada HgCl 2 ’ ün farklı konsantrasyonları
(0.015625, 0.03125, 0.0625, 0.125, 0.250, 0.500, 1.000 ve 2.000 mM) kullanılmıştır. 0.015625,
0.03125, 0.0625, 0.125, 0.250 mM’ lık konsantrasyonlara ait veriler Tablo 1 de görülmektedir. 0.500,
1.000 ve 2.000 mM’ lık konsantrasyonlar da ise kök uzaması durmuş dolayısıyla mitotik aktivite
incelemeleri için yeterli uzunlukta kök sağlanamamıştır. Mikrobesin elementi olsun veya olmasın ağır
metallerin bitkide aşırı birikimi fizyolojik strese, büyüme ve gelişmede azalmaya sebep olur [13].
Bitki dokularında ağır metal birikimi fazla olursa mineral besin alımı [14], transpirasyon [15],
fotosentez [16], enzim aktivitesi [17], klorofil biyosentezi [18] ve çimlenme [19] gibi çok sayıda olay
olumsuz yönde etkilenir. Bunlara memranlarda hasar [20], hormon dengesinin bozulması, su
ilişkisinin değişmesi gibi fizyolojik olaylar da eklenebilir. Yapılan çalışmalarda elde edilen bulgulara
göre Pb, Cu, Cd ve Hg’ nın klor tuzları fasulye fidelerinin sitokinin düzeylerinde önemli oranlarda
azalışlara yol açmıştır. Genel olarak en büyük toksik etkiyi cıva göstermiş, cıvayı sırayla kadmiyum,
bakır ve kurşun izlemiştir [21]. Cıva, çinko, kadmiyum ve bakır gibi ağır metallerin, tohumların
çimlenmesi esnasında amilaz ve peroksidaz izoenzimlerinin sayısını arttırdığı, tohumların çimlenme
yüzdesini ise azalttığı belirlenmiştir [22]. Bununla beraber, cıvalı bileşiklerin DNA replikasyonunu
engelleyebileceği [23], kromlu bileşiklerin ise kromatid kırılmalarına yol açtığı gösterilmiştir [24].
Ayrıca cıvanın bir inhibitör gibi görev yaparak normal hücre bölünmesi için gerekli proteinlerin
sentezini engellediği ve bu şekilde hücrelerde mitotik gecikmelere sebep olduğu belirtilmiştir [25].
Bu çalışmadan elde edilen bulgular sarımsağın cıva kirliliğine toleranslı bir bitki olmadığını
ortaya koymaktadır. Çalışılmış diğer bitki türlerinde olduğu gibi cıvanın önemli bir tarım bitkisi olan
sarımsakta çimlenme ve kök büyümesini engellediği, mitotik indeksi azalttığı ve çeşitli mitotik
anormalliklere sebep olduğu görülmektedir.
Kaynaklar
1.
Güven A., Kahvecioğlu Ö., Kartal G., Timur S. 2004. Metallerin Çevresel Etkileri-III, TMMOB
Metalurji Mühendisleri Odası, Metalurji Dergisi, 138: 64-71.
2.
Robinson J.B., Tuovinen O.H. 1984. Mechanism of microbial resistance and detoxification of
mercury and organo mercury compound, Physiol, Biochem, and Gen Anal Microbiol Rev., 48:
95-124.
3.
Salt D. E., Blaylock M., Kumar N.P., Dushenkov A., Ensley V., Chet B.D., Raskin I. 1995.
Phytoremediation: A novel strategy for the removal of toxic metals from the environment using
plants, Biotechnol, 13: 468–474.
4.
Hall J.L. 2000. Cellular mechanisms for heavy metal detoxification and tolerance, J. Exp. Bot.,
53: 1–11.
5.
Schutzendubel A., Polle A. 2002. Plants responses to abiotic stresses: heavy metal-induced
oxidative stress and protection by micorrhization, J. Exp. Bot., 53: 1351–1365.
6.
Gadd G. M., White C. 1989. Heavy metal and radionuclide accumulation and toxicity in fungi
and yeasts. In: Metal Microbe Interactions (eds) R. K. Poole and G. M. IRL press, 19-38.
7.
Levan A. 1971. Cytogenetic effects of hexyl mercuri bromide in the Allium test, J. Ind. Bot. Soc.,
50: 340-349.
8.
Mukherji S., Ganguly G. 1974. Toxic effects of mercury in germinating rice (Oryza sativa L.)
seeds and their reversal, Ind. J. Exp. Biol.,12: 432-434.
139
9.
Manomita P., Bhowmik N., Bandopadhyay Bulbul., Sharma A. 2004. Comparison of mercury,
lead and arsenic with respect to genotoxic effects on plant systems and the development of
genetic tolerance, Environ and Experi Bot., 52: 199–223.
10. Zengin F. K., Munzuroglu Ö. 2005. Effects of some heavy metals on content of chlorophyll,
proline and some antioxidant chemicals in bean (Phaseolus vulgaris L.) Seedlings, Acta biologi
cracovi seri botanica, 47(2): 157–164.
11. Sharma A. K., Sharma A. 1982. “Chromosome Techniques-Theory and Practice, second ed”,
Baltimore, MD, University Park Press, 575.
12. Jiang W., Liu D. 2000. “Effects of Pb2+ on root Growth, Cell Division, and Nucleolus of Zea
mays L.”, Bull. Environ. Conta, Toxicol, 65: 786-793.
13. Ouzounidou G. 1994. “Copper Induced Changes on Growth, Metal Content and Photosynhetic
Functions of Alyssum montanum L.Plants” Environmental and Experimental Botany, 34: 165172.
14. Ouzounidou G., Eleftheriou E.P., Karataglis S. 1992. “Ecophysical and Ultrastructural Effects of
Copper in Thlaspi ochroleucum”, Canadian Journal of Botany, 70: 947-957.
15. Poschenrieder C.H., Gunse B., Barcelo J. 1989. “Influence of Cadmium on Water Relations,
Stomatal Resistance and Abscisic Acid Content in Expanding Bean Leaves” Plant Physiology.
16. Lidon F.C., Ramalho J., Henriques F.S. 1993. “Copper Inhibition of Rice Photosynthesis” Journal
of Plant Physiology, 142: 12-17.
17. Van Assche, F., Ceulemans R., Clijters H. 1980. “Zinc Mediated Effects on Leaf CO 2 Diffusion
Conductance and Net Photosynthesis in Phaseolus vulgaris L.” Photosynthesis Research, 1: 171180.
18. Lidon F.C., Henriques F.S. 1991. “Limiting Step on Photosynthesis of Rice Plants Treated With
Varying Copper Levels” Journal of Plant Physiology, 138: 115-118.
19. Munzuroglu Ö., Geçkıl H. 2002. “Effects of Metals on Seed Germination, Root Elongation and
Coleoptile and Hypocotyl Growth in Triticum aestivum and Cucumis sativus” Environmental
Contamination and Toxicology, 43: 203-213.
20. Kennedy C.D., Gonsalves F.A.N. 1987. “The Action of Divalent Zinc, Cadmium, Mercury,
Copper and Lead on the Trans-Root Potential and Efflux of Excised Roots, Journal of
Experimental Botany, 38: 800-817.
21. Zengin F.K., Munzuroğlu Ö. 2004. Fasulye Fidelerindeki (Phaseolus vulgaris cv. Strike)
Sitokinin İçeriği Üzerine Ağır Metallerin (Hg++, Cd++, Cu++ ve Pb++) Etkileri., Doğu Anadolu
Araştırmaları (Research of Eastern Anatolia Region), 2 (2): 48-54.
22. Ayaz F. A., Kadıoglu A. 1996. The Effect of Heavy Metals on the Isoenzymes of Amylase and
peroxidase during Germination of Lentil (Lens esculanta L.) Seeds,Tr. J. Botany, 20: 503-506.
23. De Flora S., Bennicelli C., Bagnasco M. 1994. Genotoxicity of Mercury Compounds. A Review,
Mutat Res., 317: 57-79.
24. Klasterska I., Natarajan A. T., Ramel C. 1976. An Interperation of the Origin of Subchromatid
Aberrations and Chromosome Stickiness as a Catogory of Chromatid Aberrations, Hereditas, 83:
153-162.
25. Nandi S. 1985. Studies on the Cytogenetic Effect of Some Mercuric Fungicides, Cytologica, 50:
921-926.
140
2(2), 141-147, 2013
2(2), 141-147, 2013
Fotovoltaik Paneller: Güneş Takip Sistemleri ve İklimlendirme Sistemleri
Sabir RÜSTEMLİ *1, Furkan DİNÇER2, Murat ÇELİK3, M. Sait CENGİZ4
B.E.Ü., Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Bitlis
M.K.Ü., Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Antakya
3
Y.Y.Ü., Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Van
4
B.E.Ü., Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, Bitlis
1
2
Özet
Güneş enerjisinden elektrik enerjisi üretimi fotovoltaik (PV) adı verilen güneş panelleri ile sağlanmaktadır.
Fotovoltaik panellerin fiyatlarında düşüş yaşanması ve güneş enerjisinin elektrik enerjisi üretiminde temiz bir
enerji kaynağı olmasından dolayı güneş enerjisinin kullanımında son yıllarda önemli bir artış görülmektedir. Bir
güneş panelinin performansı verimiyle ölçülmektedir. Aldığı güneş ışınlarının yüzde kaçını kullanılabilir elektrik
enerjisine dönüştürdüğü, verimi belirleyen en önemli parametredir. Ancak belli dalga boylarındaki ışın elektrik
enerjisine dönüştürülebilir. Geri kalan büyük bir miktar ya güneş panelini oluşturan madde tarafından emilerek
ısıya dönüştürülmekte ya da yansıtılmaktadır. Bundan dolayı, bu çalışmada fotovoltaik panelin enerji kazancını
arttırıcı yöntemler ele alınmış, değerlendirilmiş ve çeşitli önerilerde bulunulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Güneş enerjisi, Güneş takip sistemleri, İklimlendirme
Photovoltaic Panels: Sun Tracking Systems and Cooling Systems
Abstract
Solar electric power is generated by solar energy photovoltaic (PV) solar panel. In the recent years a significant
increase could be observed in the use of solar energy because of that the price of photovoltaic panels are
decreasing and solar energy is a clean source energy in the production of electric energy. A solar panel
performance can be measured with energy yield. The percentage of conversion of sunlight into usable electricity
is the most important parameter for energy yield. Depending on construction, photovoltaic panels can produce
electricity from a range of wavelengths of light, but usually cannot cover the entire solar range. The rest of
incident sunlight energy is reflected or makes up a great of heat being absorbed by solar panel. Therefore in this
study, earnings-enhancing methods of efficiency in the photovoltaic panel energy were evaluated and some
suggestions were proposed.
Keywords: Solar energy, Solar systems, Air conditioning
1. Giriş
Günümüzde elektrik enerjisi insanlığın en yaşamsal ihtiyaçlarından biri haline gelmiştir. Dolayısıyla
bugün için en kullanışlı ve ekonomik enerji elektrik enerjisidir. Teknolojinin gelişmesiyle enerji
ihtiyacı her geçen yıl yaklaşık olarak %4 - %8 oranında artmaktadır. Buna karşılık bu ihtiyaçların
büyük bir bölümünü karşılayan fosil yakıt rezervleri ise çok hızlı bir şekilde azalmaktadır.
Önümüzdeki yıllarda bu rezervlerin tükeneceği ve ihtiyacı karşılayamayacağı yapılan tahminlerden
anlaşılmaktadır. Diğer taraftan fosil yakıtların çevreye ve insan sağlığına verdiği zararlar belirgin bir
şekilde hissedilmektedir. Fosil yakıtlardan enerji üretimi ile havaya salınan sera gazları nedeniyle
küresel iklim değişikliği, ekolojik dengelerin bozulmaya başladığı günümüzde gerekli önlemlerin
alınmaması durumunda dünyamız yaşanılabilir bir dünya olmaktan çıkabilir. Bundan dolayı
araştırmacılar bir yandan yeni enerji kaynaklarını araştırmaya, diğer yandan ise var olan enerji
*
Sorumlu Yazar: [email protected]
141
S. Rüstemli, F. Dinçer, M. Çelik, M.S. Cengiz / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 141-147, 2013
kaynaklarını daha verimli bir şekilde değerlendirme yönünde çalışmalar yapmaya yönelmişlerdir [1,
2].
Birleşmiş Milletler tarafından düzenlenen İklim Değişikliği Konferansları’ndan “temiz ve
yenilenebilir enerji kaynaklarının tüketim payı tüm enerji kaynakları içerisinde en az %25 olmalıdır”
sonucu çıkmıştır. Bu hedefe en geç 30 yıl içerisinde ulaşılması, aksi takdirde dünyada
yaşanılamayacak bölgelerin oluşacağı ve değişen iklim koşullarının kalıcı olacağı belirtilmiştir. Çünkü
fosil yakıtlar küresel ısınma, iklim değişikliği gibi birçok önemli sorunlara yol açmaktadır. Bu
sorunların boyutları giderek insanlık açısından bir tehdit oluşturmaya başlamıştır. Bundan dolayı fosil
yakıtlar yerine küresel bazda yeni ve yenilenebilir enerji kaynaklarından yararlanma zorunluluğu
doğmaktadır [3, 4].
Kendini sınırsız tekrarlayan yenilenebilir ve hammadde bağımlısı olmayan enerji kaynakları
(güneş, rüzgâr, su, jeotermal ve biokütle gibi) çok kısa bir süre içerisinde enerji ihtiyacının büyük bir
bölümünün karşılanmasında önem kazanacaktır. Dünyanın birçok ülkesinde yeni enerji üretim
yatırımlarının artık temiz enerji odaklı olması gerekmektedir. Örneğin; geçtiğimiz zamanlarda Alman
hükümeti ülkedeki tüm nükleer santralleri kapatma ve temiz enerji kaynaklarına yatırım yapma kararı
almıştır. Birçok özel araştırma kurumunun hazırladıkları raporlara göre 2060 yılında dünya enerji
ihtiyacının yaklaşık %60’nın yenilenebilir enerji kaynaklarından karşılanması hedeflenmektedir.
Yenilenebilir enerji kaynakları arasında en baskın, doğal ve yatırıma uygun kaynaklardan birisi güneş
enerjisidir [5]. Güneşten dünyaya gelen enerjinin yoğunluğu, dünya atmosferinin dışında m² başına
1.35 kW kadardır. Bu yoğunlukta dünya çapının kapladığı alana gelen güneş gücü 178x106 MW
düzeyindedir. Dünyanın tüm yüzeyine bir yılda gelen güneş enerjisi, 1.22x1014 TET (ton eşdeğer taş
kömürü) ya da 0.814x1014 TEP (ton eşdeğer petrol) gibi görkemli boyuttadır. Bir başka anlatımla, bir
yılda gelen güneş enerjisi miktarı, bilinen kömür rezervinin elli katı, bilinen petrol rezervinin 800
katıdır.
Güneş enerjisi; kömür, petrol gibi fosil yakıtların aksine atmosfere ve çevreye zararlı gaz
salınımında olmayan, çevre dostu, temiz bir enerji kaynağıdır. Birçok bilim adamı, güneş enerjisinin
sınırsız olması, ulaşılabilir olması, ilgi çekici olmasından dolayı güneş enerjisinin önemini
vurgulamıştır [6,7].
2. Güneş Enerjisi ve Fotovoltaik Paneller
Güneş enerjisi, güneşten gelen ve dünya atmosferinin dışında şiddeti sabit ve 1370 W/m², yeryüzünde
ise 0 – 1100 W/m² değerleri arasında olan yenilenebilir bir enerji kaynağıdır. Güneş enerjisinin diğer
enerji türlerine göre birçok avantajları vardır. Bu avantajlar aşağıdaki gibi sıralanabilir [8];
•
•
•
•
•
Güneş enerjisi bol ve tükenmeyen bir enerji kaynağıdır.
Güneş enerjisi temiz bir enerji kaynağıdır ve çevreyi kirletici atıkları yoktur.
Enerjiye ihtiyaç duyulan hemen hemen her yerde güneş enerjisinden yararlanmak
mümkündür.
Dışa bağımlı olmadığından doğabilecek ekonomik bunalımlardan bağımsızdır.
Birçok uygulaması için karmaşık teknolojiye gerek duyulmadığından işletme masrafları çok
azdır.
Belirtilen avantajların yanında güneş enerjisinin diğer enerji türlerine göre birçok
dezavantajları da vardır. Bu dezavantajlar aşağıdaki gibi sıralanabilir [8];
•
•
•
•
•
Birim yüzeye gelen güneş ışınımı az olduğundan büyük yüzeylere ihtiyaç vardır.
Güneş ışınımı sürekli olmadığından depolama gerekmektedir. Depolama imkânları ise
sınırlıdır.
Enerji ihtiyacının çok olduğu kış aylarında güneş ışınımı az ve geceleri de hiç yoktur.
Güneş ışınımından faydalanılan sistemin güneş ışınlarını sürekli alabilmesi için sistemin
çevresinin açık olması, gölgelenmemesi gerekmektedir.
Güneş ışınımından yararlanılan birçok sistemin ilk yatırım maliyeti yüksektir.
142
Güneş enerjisinden pasif ve aktif sistemler olmak üzere temelde iki farklı şekilde
yararlanılabilmektedir. Pasif sistemler ile sıcak su üretimi sağlanırken aktif sistemler ile de elektrik
enerjisi üretimi gerçekleştirilebilmektedir. Bu çalışmada güneş enerjisinden elektrik enerjisi üretim
kısmı ele alınmıştır.
Güneş enerjisinden elektrik enerjisi üretimi fotovoltaik paneller yardımıyla sağlanmaktadır.
Fotovoltaik paneller, güneş panelleri ya da fotovoltaik hücreler olarak da adlandırılabilmektedir.
Fotovoltaik paneller; taşınabilir, ergonomik, çok az bakım gerektiren, kullanımı kolay, estetik
görünüme sahip yarıiletken teknolojisi ile çalışan cihazlardır.
Güneş panelleri, elektrik enerjisinin gerekli olduğu her uygulamada kullanılabilir. Güneş
paneli uygulamaya bağlı olarak, akümülatör, inverter, akü şarj denetim aygıtları ve çeşitli elektronik
destek devreleri ile birlikte kullanılarak bir güneş paneli sistemi (fotovoltaik sistem) oluştururlar. Bu
sistemler, özellikle yerleşim bölgelerinden uzak, elektrik şebekesi olmayan yörelerde, jeneratöre yakıt
taşımanın zor ve pahalı olduğu durumlarda kullanıldığı zaman ekonomik olmaktadır. Fotovoltaik
sistemin görünümü ve blok diyagramları şekil 1’de gösterilmiştir [8,9].
a) Fotovoltaik sistemin görünümü
b) Fotovoltaik sistemin blok diyagramı
Şekil 1. Fotovoltaik sistemin görünümü ve blok diyagramı
Fotovoltaik paneller ilk üretildikleri yıllarda kendini amorti etme süresi, panelin kendi
ömründen daha fazlaydı. Fakat günümüzde, özellikle gelişmiş ülkelerin uyguladığı teşvik ve ekolojik
politikalar sayesinde fotovoltaik panellerin kendini amorti etme süreleri 3–4 yıla kadar
düşebilmektedir. Tabii ki bu süre ülkelere ve şartlara bağlı olmakla birlikte değişebilmektedir. Uzun
yıllardır yapılan araştırmalar sonucunda fotovoltaik panellerin maliyetlerinde gittikçe azalma
sağlanabilmiştir. Bu bağlamda gelecekte bu sürenin daha da düşebileceği öngörülmektedir.
143
Günümüzde fotovoltaik panellerden elektrik enerjisi kurulu gücü gigawattlar seviyesindedir.
Ayrıca, fotovoltaik panellerden elektrik enerjisi kurulu gücü her geçen yıl hızla artmaktadır. Fakat
dünyamızın güneş enerjisi potansiyeli göz önünde bulundurulduğunda kurulu gücün henüz istenilen
seviyelere ulaşamadığı görülebilmektedir. Bu durumun önündeki en büyük engel fotovoltaik
panellerin maliyetlerinin yüksek olmasından kaynaklanmaktadır.
Dünyadaki mevcut durum ülkemiz açısından değerlendirildiğinde bu durumun hiç iç açıcı
seviyelerde olmadığı görülmektedir. Bilindiği üzere ülkemiz, güneş enerjisi kuşağı altındadır ve
ülkemizin güneş enerjisi potansiyeli dünya ortalamasının çok üzerinde olup Avrupa Birliği ülkeleri
arasında neredeyse en büyük güneş enerjisi potansiyeline sahip ülke konumundadır. Fakat bu derece
önemli güneş enerjisi potansiyeline sahip olmamıza rağmen ülkemizde güneş enerjisinden elektrik
enerjisi üretim kurulu gücü bir kaç MW civarlarında olup henüz araştırma çalışmaları seviyesindedir.
Fotovoltaik panellerden elektrik enerjisi üretimine yeterli desteklerin verilmemesi ve teşvik
politikalarının uygulanmaması bu derece önemli potansiyelimizin kullanılmamasına neden olmaktadır.
Fotovoltaik panellerden elektrik enerjisi üretimi maliyetlerinin yüksek olmasından dolayı
fotovoltaik panellerden elektrik enerjisi üretim kazançlarının arttırılmasına yönelik çeşitli teknikler
geliştirilmiştir. Bu tekniklerin en önemlileri; güneş takip sistemleri, soğutma sistemleri ve gölgelenme
etkisinin azaltılması şeklinde sıralanabilir.
3. Güneş Takip Sistemleri
Güneşlenmenin günün her saatinde en yüksek seviyede tutulabilmesi için fotovoltaik panellerin güneşi
takip etmesi gerekmektedir. Güneş ile panel yüzeyi arasındaki açı günün her saatinde dik olursa,
güneşlenme de en yüksek seviyede olur. Fotovoltaik panellerin güneşi dik açı ile görebilmeleri için
sabah gün doğumundan aksam gün batımına kadar fotovoltaik panellerin güneşi takip etmeleri gerekir.
Ancak gün boyu yapılan takip işlemi yılın her mevsimi için aynı kazancı sağlamaz. Çünkü dünyanın
güneş eksenindeki hareketine bağlı olarak yıl içerisinde güneş her mevsim farklı yörüngeleri takip
etmektedir. Günesin mevsimlere göre izlediği yörüngeler Şekil 2’de verilmiştir [10].
Şekil 2. Güneşin mevsimlere göre izlediği yörüngeler
Güneş takip sistemleri, güneş ışınlarının fotovoltaik panelin yüzeyine dik gelmesini sağlayarak
elde edilen enerji kazanç miktarını arttırmaktadır. Bu sistemleri kullanarak fotovoltaik panellerden
elde edilen enerji kazancı yaklaşık olarak %35 oranında arttırılabilmektedir. Örneğin; NREL (National
Renewable Energy Lab.) tarafından Denver, USA eyaleti için yapılan ölçümlere göre [11];
• Güneş takip sistemi olmayan fotovoltaik panellerden 5.5 kW/m2 yıllık ortalama ışıma enerjisi
elde edilmektedir.
• Tek eksende güneş takip sistemi yapılırsa 7.2 kW/m2 yıllık ortalama ışıma enerjisi elde
edilmektedir.
• Buna göre artış 100.[(7.2–5.5)/5.5] = %30.9 olmaktadır.
144
•
•
Çift eksende güneş takip sistemi yapılırsa 7.4 kW/m2 yıllık ortalama ışıma enerjisi elde
edilmektedir.
Buna göre artış 100.[(7.4–5.5)/5.5] = %34.5 olmaktadır.
Ülkemizde, güneş takip sistemleri ile ilgili son zamanlarda çeşitli çalışmalar yapılmaktadır.
Ülkemizde yapılan başka bir çalışmada; fotovoltaik panelin tek eksende güneşi takip etmesi
sağlanarak fotovoltaik panellerden sabit sistemlere göre ortalama %29 daha fazla elektrik enerjisi
kazancı elde edildiği tespit edilmiştir [7].
Ek olarak; güneş takip sistemleri özellikle yer kısıtlaması olan uygulamalarda çok kullanışlı
olmaktadır. Örneğin; gemi, karavan gibi araçlarda gerekli enerji elde etmek için kullanılacak panel
sayısı güneş takip sistemleri ile daha az sayıya düşürülerek alandan tasarruf edilebilmektedir [11].
Güneş takip sistemleri uygulamalarına bir örnek Şekil 3’te verilmiştir [12].
Şekil 3. Güneş takip sistemlerine örnek
4. İklimlendirme Sistemleri
Fotovoltaik panellerin elektrik enerjisi kazancını etkileyen en önemli faktörlerden biri de panel
sıcaklığıdır. Fotovoltaik panelin çalışma sıcaklığı arttıkça panelin elektrik enerjisi kazancı
azalmaktadır. Fotovoltaik panellerin çalışma sırasında sıcaklıkları ortam şartlarına göre daha fazla
olmaktadır. Bu durum da elektrik enerjisi kazancını doğrudan etkilemektedir.
Fotovoltaik panel sıcaklığını etkileyen en önemli iki çevresel faktör; hava sıcaklığı ve rüzgâr
hızıdır. Fotovoltaik panelin sıcaklık değişiminde panelin bulunduğu ortamın çevresel faktörleri büyük
önem arz etmektedir [2, 6]. Fotovoltaik panelin bulunduğu ortamın hava sıcaklığı arttıkça panelin
elektrik enerjisi kazancı azalmakta olup ortamın rüzgâr hızı arttıkça fotovoltaik panelin elektrik
enerjisi kazancında artış gözlemlenebilmektedir. Bu değişimin nedeni; panel sıcaklığı arttıkça
fotovoltaik panelde çok az bir akım artışı gözlemlense de önemli bir gerilim düşüşünden dolayı elde
edilen güç de azalmaktadır. Bundan dolayı fotovoltaik panellerin bulunduğu çevresel faktörler paneller
için ayrı bir öneme sahiptir. Fakat fotovoltaik panellere çeşitli iklimlendirme testleri de uygulayarak
belirli oranlarda fotovoltaik panellerin elektrik enerjisi kazançları arttırılabilmektedir. Tabii ki;
sistemin ekonomiklik ve maliyet-etkin durumu göz önünde bulundurulup iklimlendirme sistemlerinin
kendini kısa sürede amorti edebilmelerine imkân sağlayacak ortamlar tercih edilmelidir. Örneğin; bir
deniz kıyısı veya göl kıyısı olabilir. Böylece iklimlendirme yapılacak ortama yakınlık ile sistem
avantajlı hale dönüştürülebilir.
Örneğin bir çalışmada çeşitli iklimlendirme sistemleri oluşturulmuş ve bu sistemlerin
fotovoltaik panele entegreleri sağlanarak sistemin verdiği tepkiler karşılaştırmalar ile ölçülmüştür.
Yapılan çalışmalar sonucunda çeşitli iklimlendirme sistemleri ile fotovoltaik panellerden %4 - %10
civarlarında daha fazla elektrik enerjisi kazancı elde edilebileceği tespit edilmiştir. Fotovoltaik panele
entegre olarak örnek bir iklimlendirme sistemi Şekil 4’te verilmiştir [13].
145
Şekil 4. Fotovoltaik panele entegre iklimlendirme sistemi
Bir araştırmada,
verilmiştir. Şekil 5’ten;
olarak ölçüldüğü ve
gözlemlenebilmektedir.
anlaşılabilmektedir.
yapılan deneysel çalışma sonucu elde edilen gerilim – güç grafiği Şekil 5’te
iklimlendirme sistemi olmadan fotovoltaik panelin çalışma sıcaklığı 58 0C
iklimlendirme sonrası bu sıcaklığın 32 0C’ye kadar düşürüldüğü
Bu sayede sistemde elektrik enerjisi kazancının arttığı rahatlıkla
Şekil 5. İklimlendirme sistemi öncesi ve sonrası fotovoltaik panelin güç – gerilim eğrisi[13]
5. Sonuç ve Öneriler
Güneş enerjisinden yararlanma potansiyeli, Türkiye’nin tüm bölgeleri için ciddiyetle ele alınmasını
gerektiren bir büyüklüktedir. Güneş enerjisinin aktif yöntemle yapı ısıtılmasından, seraların
ısıtılmasına, tarımsal ve endüstriyel kurutmaya, endüstriyel ısı uygulamalarına, soğutmaya, metalürjik
fırınlara, fotokimyasal ve foto biyolojik işlemlere dek çeşitli kullanım alanlarındaki araştırmaların
desteklenmesinin yanı sıra uygulamaların yaygınlaştırılmasına da çalışılmalıdır.
Bu çerçevede güneşli soğutma konusu, ülkemiz koşullarında tarımsal ürünlerin ve gıda sanayi
ürünlerinin saklanılması açısından üzerinde önemle durulması gereken bir seçenektir [5].
Fotovoltaik panellerin elektrik enerjisi üretiminde maliyet-etkin yani ekonomik olabilmeleri
için fotovoltaik panel sistemlerine ek olarak çeşitli ek entegre sistemleri fotovoltaik panellerden
elektrik enerjisi kazancının arttırılarak panellerin kendini daha kısa sürede amorti etmeleri sağlanabilir.
Böylece maliyeti fazla olan fotovoltaik panellerin daha az maliyete sahip olması gerçekleştirilebilir.
Fotovoltaik panellerin elektrik enerjisi kazançlarını arttıracak en önemli sistemler; güneş takip
sistemleri ve iklimlendirme sistemleridir. İklimlendirme sistemleri, fotovoltaik panellerin elektrik
146
enerjisi kazançlarını az oranda arttırsa da kullanılacağı bölge itibar ile duruma göre tercih edilebilir.
Fakat güneş takip sistemleri ile fotovoltaik panelin güneşi gün boyunca takip etmesi sağlanarak
güneşten optimum düzeyde yararlanılabilmesini gerçekleştirmektedir. Yapılan birçok çalışmada güneş
takip sistemlerinin sabit sistemlere göre fotovoltaik panellerin elektrik enerjisi kazançlarını önemli
oranda arttırdığı tespit edilmiştir. Bundan dolayı uygulanacak fotovoltaik panel sistemlerine entegre
olarak durum şartlar göz önünde bulundurularak güneş takip sistemlerinin kullanımı tavsiye
edilmektedir.
Kaynaklar
1.
Rüstemli S., Cengiz M. S., Dinçer F. 2011. Van İli Elektrik Enerjisinin Dünü, Bugünü ve Yarını,
Kaynak Elektrik Dergisi, 260, pp. 108 – 115.
2.
Rüstemli S., Dinçer F. 2012. Research On Effects Of Environmental Factors On Photovoltaic
Panels and Modeling With Matlab / Simulink, Przeglad Elektrotechniczny (Electrical Review),
R.88 NR 7a/2012, pp: 63-66.
3.
Çolak İ., Bayındır R., Sefa İ., Demirbaş Ş., Ergen H. 2005. Alternatif Enerji Kaynaklarının
Kullanımı, III. Yenilenebilir Enerji Kaynakları Sempozyumu ve Sergisi, 19-20-21 Ekim, Mersin.
4.
Rüstemli S., Dinçer F. 2011. Economic Analysis and Modeling Process of Photovoltaic Power
Systems, Przeglad Elektrotechniczny (Electrical Review), R.87 NR 9a/2011, pp: 243-247.
5.
Rüstemli S., Dinçer F., Dinçadam F. 2011. Elektrik Enerjisi Üretiminde Güneş Enerjisinin Dünü,
Bugünü ve Yarını”, Kaynak Elektrik Dergisi, 261, pp. 140 – 144.
6.
Rüstemli S., Dinçer F. 2011. Modeling of Photovoltaic Panel and Examining Effects of
Temperature in Matlab/Simulink, Elektronika Ir Elektrotechnika (Journal of Electronics and
Electrical Engineering), 3(109), pp. 35 – 40.
7.
Rustemli S., Dincadam F., Demirtas M. 2010. Performance Comparison of the Sun Tracking
System and Fixed System in the Application of Heating and Lighting, Arabian Journal for
Science and Engineering, 35, (2B), pp. 171 – 183.
8.
Dinçadam F. 2008. Güneş Pilleri İle Sıcak Su Elde Etme, Sokak Aydınlatması ve Güneş Takip
Sistemi Uygulaması. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Van.
9.
Rüstemli S., Dinçdam F., Demirtaş M. 2009. Güneş Pilleri İle Sıcak Su Elde Etme ve Sokak
Aydınlatması, V. Yenilenebilir Enerji Kaynakları Sempozyumu, pp 42-49, 19-20-21, Diyarbakır.
10. Demirtaş M. 2008. Güneş ve Rüzgâr Enerjisi Kullanılarak Şebeke İle Paralel Çalışabilen Hibrit
Enerji Santrali Tasarımı ve Uygulaması. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi,
Ankara.
11. Bilgin Z. 2006. Güneş Takip Sistemi Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi. Gazi Üniversitesi Fen
Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
12. http://www.callcgr.com/Current_Events/page_2355291.html, (Erişim Tarihi: 01.06.2011).
13. Odeh S., Behnia M. 2009. Improving Photovoltaic Module Efficiency Using Water Cooling, Heat
Transfer Engineering, 30 (6), pp. 499-505.
147
2(2), 148-153, 2013
2(2), 148-153, 2013
Skip List Veri Yapısında P Eşik Değerlerinin Rastgele Seviye Oluşturma
ve Performansa Etkisi
Mustafa AKSU *1, Ali KARCI2, Şaban YILMAZ1
Kahramanmaraş Meslek Yüksek Okulu, Sütçü İmam Üniversitesi, Kahramanmaraş
İnönü Üniversitesi,Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Malatya
1
2
Özet
Skip list veri yapısında bağlı listeler kullanılır. Düğümler, birbirine bağlı listeler halinde farklı seviyelere
yerleştirilir. Bu seviyeler sayesinde eleman arama, ekleme, silme gibi işlemler kolayca (O(lg N)) yapılabilir.
Bununla birlikte, bu veri yapısında seviyelere düğüm ekleme işleminde olması gerekenden yüksek seviyeler
üretilebilmektedir. Yüksek seviyeler üretilmesi bu veri yapısının performansını olumsuz etkilemektedir. Bu
makalede rastgele seviye üretme problemi ele alınarak farklı “p” eşik değerlerinin (0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9 gibi)
performansı nasıl etkilediği ele alınıp çözüm önerilmiştir. Skip list veri yapısındaki yüksek seviye üretme
problemi optimum p eşik değeri bulunarak çözülmüştür. Böylece, Skip list veri yapısı için p eşik değerlerine
bağlı olarak ideal seviyeler oluşturulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Skip list, rastgele seviye, p eşik değerleri, ideal seviye, optimizasyon.
Effects of P Threshold Values in Creation of Random Level and to the
Performance of Skip List Data Structure
Abstract
In Skip list data structure, linked lists are used. Nodes are allocated to different levels as linked list. By the help
of these levels operations like item search, insertion, or removal can be performed easily (O(lg N)). However, in
this data structure in the operation of adding nodes to levels, higher levels can be produced than needed.
Creating higher levels affects the performance of this data structure negatively. In this article how randomly
creation of levels and different “p” thresholds (0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9) affect the performance is studied and
solutions are proposed. The problem of creating higher levels in Skip list data structure is solved by introducing
optimum p thresholds. Hence, ideal p threshold levels are created for Skip list data structure.
Keywords: Skip list, random level, p thresholds, ideal level, optimization.
1. Giriş
Veri yapıları ve algoritmalar bilgisayar bilimlerinin temellerini oluşturur. Birçok problemin
çözümünde değişik veri yapıları ve algoritmalar kullanılır. Bu veri yapıları ihtiyaca göre statik veya
dinamik olabilir. Bazen varolan bir veri yapısı ihtiyaca cevap vermez veya yetersiz kalır. İşlem,
zaman, donanım gibi kısıtlamalar olabilir. Bütün bunlar göz önüne alındığında yeni veri yapıları veya
algoritmalar ortaya çıkmaya devam edecektir. Bunlara örnek olarak bağlı listeler, B-ağaçları, dinamik
tablolar, ikili yığınlar, Fibonacci yığınları, binom yığınları, Splay veri yapıları, ayrık küme veri
yapıları vb. verilebilir. Algoritmalar ise, QuickSort, MergeSort, HeapSort, B-ağaçları algoritmaları,
dinamik tablo algoritmaları, vb. verilebilir. Skip List veri yapısı da bağlı listelerde arama işleminin
doğrusal aramaya dönmesi sonucunda ortaya konulmuş bir veri yapısıdır.
Bağlı liste veri yapısında; arama, ekleme, silme gibi işlemler doğrusal olup eğer liste N tane
eleman içeriyorsa, bu işlemler için zaman karmaşıklığı O(N) olmaktadır. Bu problemi çözmek için
*
148
M. Aksu, A. Karcı, Ş. Yılmaz / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 148-153, 2013
PUGH tarafından Skip list veri yapısı ortaya konulmuştur[1,2,3] ve yapı olarak ray yapısına
benzemektedir. Bu yapıyı oluşturmak için üst-üste bağlı listeler oluşturulur; en alt listede N tane
düğüm varsa, bir üst seviyede N/2 tane düğüm olur, ondan sonra gelen bağlı listede N/4 tane düğüm
olur ve böyle devam eder[2]. En alt listede bütün düğümler bulunur ve üst listelere doğru düğüm sayısı
azaltılmış kopyalar bulunur. Bundan dolayı Skip list veri yapısındaki her bir liste kendi üzerindeki
listeleri kapsar. N elemanlı bir Skip list veri yapısında arama, ekleme, silme işlemleri için zaman
karmaşıklığı O(lgN)'dir. Dizilerde ve bağlı listelerde bu işlemler O(N) zaman karmaşıklığına sahipken
Skip list veri yapısında O(lgN) olması büyük bir avantajdır [4].
Skip list veri yapısı algoritmalarının, analizi ve iyileştirilmesi adına bir takım çalışmalar
[5,6,7,8,9,10,11,12,13] yapılmıştır. Bu yapılan çalışmalar da göstermektedir ki bu veri yapısının bazı
algoritmalarında sorunlar vardır. Bu yüzden Skip list veri yapısı stabil değildir.
Bizim yaptığımız çalışmada, Skip list veri yapısına düğüm eklerken olasılıksal olarak
oluşturulan seviye (level) değerlerinin, p eşik değerlerinden nasıl etkilendiği üzerinde durulmuştur.
Skip list veri yapısı üzerinde çalışma yapan bir çok araştırmacı p eşik değerini ~0.5 almıştır. Bizim
çalışmamızda ise p eşik değerinin ~0.25 alındığında bu veri yapısının performasının en iyi düzeye
çıktığı uygulamalı olarak gösterilmiştir. Böylece, optimum p eşik değeri bulunarak Skip list veri
yapısının (arama, ekleme, silme) performansı artırılmıştır.
2.1. Bağlı Listeler
Statik veri yapılarına örnek olarak diziler, statik yığıtlar, statik kuyruklar verildi. Bağlı listelerde,
veriler belli bir sırada yerleştirilirler ve o ana kadar kaç tane veri geldiyse, bağlı listenin boyutu odur.
Programın icrası sırasında bağlı listenin boyutu değişebilmektedir. Bundan dolayı bağlı listelere
dinamik veri yapıları denir. Dinamik veri yapıları hafızanın etkin bir şekilde kullanılması istendiği
durumlarda mutlaka kullanılmalıdırlar. Bağlı listelerin tanımlanması için veri tiplerinden işaretçi
(referans) kullanılır. İşaretçi bir veri tipi olup hafıza hücrelerinin adresini tutan değişkenlerdir. Bu
değişkenler başka bir değişkenin bulunduğu hafıza adresini tuttuğundan dolayı bu yolla değişkenler
birbirine bağlanır. Bir zincirin halkaları gibi başlangıç değişkenden yola çıkarak diğer değişkenlerin
değerleri elde edilebilir.
Bağlı listeler, düğüm adı verilen veri parçacıklarının bir araya getirilip birbirlerine
bağlanmasıyla oluşturulan bir veri yapısıdır. Bağlı listelere erişim için bir başlangıç düğümüne
(işaretçi) ihtiyaç vardır. Her düğüm veri(ler) ve bir sonraki düğüme bağlantı (sonraki) bileşenlerinden
oluşur. Ayrıca bağlı listenin bittiğini gösteren bir sonlandırıcıya ihtiyaç vardır (Şekil 1).
İşaretçi
Ayşe
Gülay
Mehmet
Vural
Hasan
Şekil 1. Tek yönlü sıralı bağlı liste ve düğüm yapısı
Bu sıralı yapı herhangi bir pozisyona düğüm ekleme, silme ve düğüm arama gibi işlemlerde
etkin bir şekilde kullanılır. Bağlı listeler, çift yönlü bağlı listeler, çevrimsel bağlı listeler, Skip list gibi
farklı şekillerde oluşturulup, farklı amaçlar için kullanılabilir. Bilgisayar bilimlerinde yaygın olarak
kullanılan yığıt, kuyruk, Skip list, skip graph gibi veri yapıları da bağlı listelerden oluşur.
149
2.2. Skip list veri yapısı
Skip list veri yapısında bağlı listeler kullanılır ve bağlı liste elemanları sıralı olarak değişik seviyelere
yerleştirilerek (Şekil 2) arama, ekleme, silme işlemlerinde kolaylık sağlanması amaçlanır.
Skip list veri yapısı bağlı listelerden oluştuğu için, bağlı liste veri yapısında olduğu gibi
listenin her bir elemanı düğüm olarak kabul edilir.
2.2.1. Skip listin Oluşturulması
{5, 13, 24, 35, 47, 56, 68, 79, 87, 99, 117} düğümlerinden oluşan bir Skip list Şekil 2’ de
görülmektedir.
Skip list oluşturulurken ilk olarak tüm düğümler Liste 0'da yer alır ve sol taraftan başlanarak
her 2i. düğüm (i=0,..,MaxLevel(31)) atlanarak üste doğru her seviyeyi temsil eden işaretçiler
oluşturulur. Liste 0 ⊇ Liste 1 ⊇ .....⊇ Liste Ɩ . Liste 0 , Skip list veri yapısında en alt seviyedeki bağlı
liste olup tüm düğümleri kapsar. Skip list veri yapısı N tane sıralı düğümden oluşuyorsa Liste 0 , bu N
tane sıralı düğümlerin tamamından oluşur (Şekil 2-Liste 0) [2].
Bağlı listelerde yapılan arama, ekleme, silme gibi işlemler O(N) karmaşıklığında yapılmakta
iken Skip list veri yapısında bu karmaşıklık O(lg N)’e azalmıştır.
Bas(Head)
Kuyruk(Tail)
Liste 3
Yükseklik (lg N)
56
13
5
13
24
35
56
35
56
68
56
68
35
47
Liste 2
87
87
79
87
99
117
Liste 1
117
Liste 0
Şekil 2. Skip list veri yapısı
Skip list veri yapısı ekleme, silme, arama işlemleri için kullanılabilmektedir. Arama
algoritmasında aranacak düğüm üst seviyeden başlanarak aşağı seviyelere doğru aranır. Ekleme
işleminde önce eklenecek düğüm aranır bulunamamışsa rastgele belirlenen seviyeden itibaren eşleşen
konuma yeni değer eklenir, işaretçiler ve listeler güncellenir. İşlem düğümün ekleneceği diğer
seviyeler için tekrarlanır. Silme işleminde ise en üst seviyeden başlanarak alt seviyelere doğru arama
gerçekleştirilir. Silinecek düğüm bulununca silinir, işaretçiler ve listeler güncellenir. Aynı işlemler
düğümün olduğu diğer seviyeler için tekrarlanır.
Skip list veri yapısına düğüm ekleme, silme ve arama ile ilgili daha detaylı bilgi ve
algoritmalar PUGH [1,2,3]’un makalelerinde mevcuttur.
Bağlı ve sıralı listeler kullanıldığında Skip list algoritmalarının (arama, ekleme, silme) zaman
karmaşıklığı O(lg N) olmakta, bu da diğer algoritmalar ile karşılaştırıldığında önemli bir zaman farkı
avantajı oluşturmaktadır.
PUGH'un Skip list veri yapısı için geliştirmiş olduğu algoritmalarda bazı problemler vardır.
Bu problemler Skip list işlemlerinde (arama, ekleme, silme) performansı düşürmektedir.
Bu veri yapısında, bir düğüm eklerken eklenecek bu düğüm için seviye oluşturmada kullanılan
PUGH’un olasılıksal randomLevel() algoritması yüksek seviye üretmektedir. Farklı p eşik değerleri
Skip listin seviyelerini ve performansını etkilemektedir. Bizim çalışmamızda bu sorun ele alınmış ve
çözüm üretilmiştir.
150
2.2.2. Seviye (level) oluşturma
Skip list veri yapısı oluşturulurken, düğümler olasılıksal olarak rastgele belirlenen seviyelere
yerleştirilir. PUGH'un randomLevel() algoritması (Algoritma 1) düğüm eklerken seviye (level)
oluşturmak için 1-MaxLevel(31) arası rastgele bir değer üretir [4]. Bu değer (level) üretme şöyle
gerçekleşir: lvl başlangıç değeri 1 alınır. Daha sonra yazı tura atma işlemi gibi rastgele 0-1 arası
ondalıklı değer üretilir. Bu üretilen değer, p eşik değerinden küçük ve lvl<MaxLevel olduğu sürece lvl
değeri 1 artırılır. İşlem bu şekilde devam eder. Ne zaman üretilen sayı p eşik değerinden büyük olursa
yada lvl değeri MaxLevel değerini ulaşmışsa lvl üretilmiş olur. Eklenecek düğüm, üretilen bu lvl
değeri esas alınarak yapıya eklenir.
PUGH'un geliştirmiş olduğu randomLevel() algoritması şöyledir;
Algoritma 1
randomLevel()
lvl := 1
{lvl başlangıç değerini 1 al}
-- random() that returns
--a random value in [0...1)
{ [0..1) aralığında ondalıklı rastgele bir değer üret }
while random()< p and lvl < MaxLevel do { Üretilen değer p eşik değerinden küçük ve … }
lvl := lvl + 1
{ … MaxLevel değerine ulaşılmamışsa lvl değerini 1 artır. }
return lvl
Olasılıksal olarak seviye oluşturulurken eğer p eşik değeri 1’e yakın olursa Skip list veri
yapısının seviyesi (yüksekliği) fazla olacak. Bu da Skip list veri yapısında 2-3 düğüm varken bile
seviye (level) olarak yüksek değerler oluşturabilmektedir (Şekil 3.b). Bu durum Skip listin
performansını olumsuz etkiler. Halbuki 2 veya 3 düğüm varken ideal seviye level=log 2 (N=3)’den 2
olmalıdır. İdeal seviyeye yakın seviye elde etmek için p eşik değeri 0-0.5 arası olmalıdır.
İdeal Skip listte N sayıda düğüm varsa bu yapı için olması gereken en yüksek seviye düğüm
sayısının 2 tabanında logaritması alınarak bulunur. Skip listin o anki olması gereken ideal seviyesi
level = log 2 N olmalıdır. Fakat bu ideal durumu yakalamak düğüm sayısı bilinmeden çok zordur [4].
Şekil 3'te {5,13,24} düğümlerinden oluşan iki ayrı Skip list yapısı görülmektedir. Şekil 3.a’da
olması gereken ideal seviye level=log 2 (N=3)’den 2 olmaktadır. Şekil 3.b’de ise istenmeyen (0..31)
seviyede gerçekleşen Skip list görülmektedir [4].
Bas(Head)
5
13
24
Seviye 0
5
13
Seviye 14
…..
Seviye 15
…..
Seviye 1
13
…..
Kuyruk(Tail)
Bas(Head)
Kuyruk(Tail)
13
13
Seviye 2
13
Seviye 1
13
24
Seviye 0
(a)
(b)
Şekil 3. (a) İdeal seviyede Skip list, (b) Gerçekleşebilecek Skip list [4]
Bizim bu uygulamalı çalışmamızda, p eşik değeri olarak [0...1) arasında farklı değerler alınıp
sonuçlar incelenmiştir. Uygulama standart C programlama dili komutları kullanılarak Dev-C++
derleyici ortamında geliştirilmiştir. Uygulama İntel i3-330M işlemci ve 8 gigabyte belleğe sahip bir
bilgisayar üzerinde koşturularak sonuçlar elde edilmiştir.
151
Geliştirdiğimiz uygulama ile farklı sayıda düğümlerden oluşan Skip list yapıları oluşturarak,
farklı p eşik değerleri (0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9) için sonuçların nasıl değiştiğini inceledik. Elde
ettiğimiz veriler Tablo 1,2,3,4,5’te görülmektedir. Tablolardaki Skip list oluşturulma süreleri
milisaniye (ms) cinsindendir.
Düğüm sayısı
Oluşan Seviye ~
Skip List Oluşma Süresi ~
Tablo 1. P eşik değeri 0.1 için
1000
5000
10000
20000
3
4
4
5
0-1 ms
4 ms
10 ms
20 ms
30000
5
28 ms
60000
5
69 ms
100000
5
142 ms
Düğüm sayısı
Oluşan Seviye ~
1000
5000
10000
20000
4
5
6
6
0 ms
3 ms
7 ms
15 ms
30000
7
23 ms
60000
8
59 ms
100000
9
109 ms
Düğüm sayısı
Oluşan Seviye ~
1000
10
1 ms
5000
10000
20000
11
12
13
4 ms
10 ms
19 ms
30000
15
32 ms
60000
16
69 ms
100000
18
135 ms
Düğüm sayısı
Oluşan Seviye ~
1000
5000
10000
20000
24
27
32
34
1-2 ms
5 ms
15 ms
23 ms
30000
34
37 ms
60000
35
87 ms
100000
37
152 ms
Düğüm sayısı
Oluşan Seviye ~
1000
5000
10000
20000
61
77
89
96
2-3 ms
10 ms
23 ms
39 ms
30000
107
72 ms
60000
114
141 ms
100000
132
274 ms
Tablo 1,2,3,4 ve 5’teki değerler incelendiğinde Skip listin seviyesi (yüksekliği) fazlaysa
(Tablo 3 ,Tablo 4 ve Tablo 5) Skip listin oluşturulma süresi de artmaktadır. Ayrıca yüksekliği fazla
olan Skip listte düğüm arama, ekleme, silme işlemlerinin performansı da kötü olacaktır. Tablo 1
incelendiğinde çok küçük p (0.1) eşik değerleri de Skip list veri yapısının oluşturulma süresini
arttırdığı görülmektedir. P=0.1 iken seviye olması gerekenden az olduğu için performans olumsuz
etkilenmektedir.
Yukarıdaki Tablolara (Tablo 1, 2, 3, 4, 5) dikkat edilirse en ideal p eşik değeri ~0.25’tir.
100000 (yüzbin) düğümlü bir Skip listte Tablo 1 (p=0.1) ve Tablo 5 (p=0.9) kıyaslandığında, Tablo
1’de oluşan seviye=5 (yükseklik) ve Skip listin oluşma süresi=142 ms iken Tablo 5’de oluşan
seviye=132 (yükseklik) ve Skip listin oluşma süresi=274 ms olmaktadır. Tablo 1 ve Tablo 5’teki
sonuçlara dikkat edilirse p=0.1 için Skip list yaklaşık olarak bir bağlı listeye (satıra) p=0.9 değeri için
dikey bir sütuna dönüşmektedir. Yani arama, ekleme, silme gibi işlemler logaritmik yerine doğrusala
dönüşmektedir. Tablo 2 incelendiğinde p eşik değeri ~0.25 alınırsa oluşan seviye=9 (yükseklik) ve
Skip listin oluşma süresi=109 ms olmaktadır. Yani p eşik değeri ~0.25 alındığında çok yüksek
seviyeler üretilmez. Bundan dolayı Skip list oluşturma süresi, arama, ekleme, silme gibi işlemlerin
süresi diğerlerine göre daha iyidir. Bu durumda Skip list yapısı düzenli oluşacağından arama, ekleme,
silme işlemlerinde zaman kaybı olmaz. Yani level değeri Skip listin o anki olması gereken ideal
seviyesine yakın bir seviyede olur.
4. Sonuç ve Öneriler
Skip list veri yapısı, PUGH tarafından ortaya atılan ve bağlı listelerin kullanıldığı, düğüm arama,
ekleme, silme işlemlerinde çok hızlı dinamik bir veri yapısıdır. Skip list veri yapısı, bağlı liste veri
yapısındaki arama, ekleme, silme işlemlerinin O(N) olan zaman karmaşıklığını O(lg N) zaman
karmaşıklığına indirmektedir. Bundan dolayı önemli bir veri yapısıdır.
152
Buna karşılık seviye oluşturma (randomlevel) ve buna bağlı olarak düğüm ekleme, silme
işlemlerinde iyileştirmeye ihtiyaç vardır. Skip list veri yapısından iyi sonuçlar elde etmek için
optimum seviye üretilmesi çok önemlidir. Bu da p eşik değerine bağlıdır.
Bizim çalışmamızda PUGH’un randomlevel() algoritması (Algoritma 1) ele alınmıştır. Bu
algoritmada olasılıksal olarak p eşik değerlerine bağlı seviyeler üretilmektedir. Bu üretilen seviyelere
düğümler eklenmektedir. Bu eklenen düğümlerin seviyeleri çok yüksek (p eşik değeri 0.5, 0.75, 0.9
gibi) ya da çok düşük (p eşik değeri 0.1 gibi) ise Skip list veri yapısının performansı olumsuz
etkilenmektedir. Bizim bu çalışmamızda net bir ifade içermeyen p<0.5 alındığında iyi sonuçlar elde
edilir yaklaşımının p<0.2 ve p>0.3 için doğru olmadığı; en ideal p eşik değerinin ~0.25 olacağı
uygulamalı olarak gerçekleştirilmiş ve sonuçları Tablo 1, 2, 3, 4 ve 5’te sunulmuştur.
Yine bu çalışmamızda, Skip list veri yapısında p eşik değeri ~0.25 olarak alınarak tutarsız
seviye üretme sorunu da çözülmüştür. Böylece Skip list oluşturulurken veya düğüm eklenirken çok
yüksek seviyelerin oluşturulması sorunu ortadan kalkmıştır. Bu çalışmayla, p eşik değerinin ~0.25
alınması durumunda Skip list veri yapısının seviyesinin (level) yani yüksekliğinin ideal hale geleceği
gösterilmiştir. Bunun için farklı sayılarda düğümlerden oluşturulan Skip list veri yapıları üzerinde
uygulama yapılıp sonuçlar Tablo 1,2,3,4,5’te gösterilmiştir.
Kaynaklar
1.
Pugh W. 1990. Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees, Communications of the
ACM. 33(6): 668–676.
2.
Pugh W. 1989. A Skip List Cookbook, Dept. of Computer Science, University of Maryland,
College Park, UMIACS–TR–89–72.1.
Pugh W. 1989. Concurrent Maintenance of Skip Lists, Dept. of Computer Science, University of
Maryland, College Park, TR–2222
3.
4.
Aksu M., Karcı A., Yılmaz Ş. 2013. Skip List veri yapısında Seviye Optimizasyonu,
ISITIES2013 (1st Internatıonal Symposıum on Innovatıve Technologıes ın Engıneerıng and
Scıence), pp389-396.
5.
Herlihy M., Lev Y., Luchangco V., Shavit N. 2007. A Simple Optimistic Skiplist Algorithm,
SIROCCO, pp124-138.
Colvin R., Groves L., Luchangco V., Moir M. 2006 Formal veriﬁcation of a lazy concurrent listbased set. In Proceedings of Computer-Aided Veriﬁcation.
Vyukov D., 2010. Concurrent Skip List. http://software.intel.com/sites/default/files/d6/31/33084
(Erişim Tarihi: 16.01.2014)
6.
7.
8.
Kirschenhofer P., Martinez C., Prodinger H. 1995. Analysis of an optimized search algorithm
for skip lists, Theoretical Computer Science 144:199-220.
9.
Devroye L. 1992. A limit theory for random skip lists, Annals of Applied Probability, 2(3):597–
609.
10. Kirschenhofer P., Prodinger H. 1994. The path length of random skip lists, Acta Informatica,
31(8):775–792.
11. Papadakis T. 1993. Skip lists and probabilistic analysis of algorithms, Ph.D. Thesis, University
of Waterloo, Tech. Report CS-93-28.
12. Papadakis T., Munro J.I., Poblete P.V. 1992. Average search and update costs in skip lists, BIT
32:316–332.
13. Poblete P.V., Munro J.I., Papadakis T. 2006. The binomial transform and the analysis of skip
lists, Theoretical Computer Science 352:136 –158.
153
2(2), 154-162, 2013
2(2), 154-162, 2013
Meslek Yüksekokulu Öğrencilerinin Matematik Kaygı Düzeylerinin Bazı
Değişkenler Açısından İncelenmesi
Cahit TAŞDEMİR *1
1
Bitlis Eren Üniversitesi, Tatvan Meslek Yüksekokulu, Bitlis
Özet
Bu araştırmada, Meslek Yüksekokulu öğrencilerinin matematik kaygı düzeylerinin bazı değişkenler açısından
incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla veri toplama aracı olarak Erol(1989) tarafından geliştirilen “Matematik
Kaygısı Ölçeği” ve araştırmacı tarafından geliştirilen kişisel bilgi formu kullanılmıştır. Araştırmaya 2012-2013
eğitim-öğretim yılının bahar döneminde, Bitlis Eren Üniversitesi, Tatvan Meslek Yüksekokulu’nun farklı
programlarında öğrenim gören 49 kız, 197 erkek olmak üzere toplam 246 öğrenci katılmıştır. Toplanan verilerin
analizinde tek yönlü varyans analizi ve bağımsız örneklem t testi kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre;
matematiğe ilişkin kaygı ölçek puan ortalamaları cinsiyete göre istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık
göstermezken, matematik kaygı ölçek puan ortalamaları öğrencilerin kayıtlı oldukları program ve mezun
oldukları lise türüne göre istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde farklılık gösterdiği tespit edilmiştir. Bilgisayar
programcılığı bölümündeki öğrencilerin kaygıları diğer bölüm öğrencilerine göre daha fazla olduğu, aynı şekilde
meslek lisesi mezunu öğrencilerin matematiğe ilişkin kaygı ölçek puan ortalamaları diğer liselerden mezun olan
öğrencilere göre daha fazla olduğu görülmüştür. Ancak genel olarak öğrencilerin matematik kaygı ölçek puan
ortalamaları “Normal” düzeyde olduğu sonucuna varılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Matematik, Kaygı, MYO öğrencileri, Cinsiyet, Program
Evaluation of Vocational School Student’s Mathematics Anxiety Levels in
Term of Some Variables
Abstract
In this study, it is aimed to evaluate ‘mathematic anxiety level’ of the student of vocational school in according
to the some variables. For this purpose, “Mathematic Anxiety Scale” and “Personal Information Form”, which
are developed as a data collection tool by Erol (1989) and researcher, respectively, have been used. The total of
246 students, 49 girls and 197 males, who attend to the different programs of Tatvan Vocational School, Bitlis
Eren University in spring semester of 2012-2013 academic year joined to this research. The independent sample
t-test and one-way variance analysis have been used in the analyzing of obtained data. According to the results of
analyses, it was detected that the significant differences are available by the programs the students are registered
and the school students were graduated, while the point averages of anxiety scale concerned to the mathematic
do not significant differences by gender statistically. It was found out that the anxieties of students in the
computer programming department are more than the students who attends to the other departments. In the same
way, it was detected that the students graduated from vocational high school have more the point averages of
anxiety scale concerned to the mathematic than the students graduated from other high schools. However, it was
concluded that the mean mathematic anxiety scale points of students are standard level.
Keywords: Mathematic, Anxiety, Students of vs, Gender, Program.
*
154
C. Taşdemir / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 154-162, 2013
1. Giriş
Ülkemizde birçok öğrenci ilköğretim yıllarından başlayarak, matematiğin çok zor olduğu ve bunu asla
öğrenemeyeceği düşüncesiyle, matematik dersine karşı olumsuz bir tutum geliştirmekte ve aynı
zamanda matematik öğrenme konusunda kendi özgüvenini yitirme durumuna gelmektedir.
Matematiğe karşı geliştirilen bu olumsuz tutum şüphesiz büyük ölçüde matematiği öğrenememe
kaygısından kaynaklanmaktadır. Bu noktada öğrencilerin matematik kaygı düzeylerinin belirlenmesi
ve bu kaygıları en aza indirgeyecek bazı çalışmaların yapılması kaçınılmaz olmuştur [1].
Öğrencilerdeki ilk matematik kaygısı, genellikle ilköğretim ve ortaöğretim seviyelerinde
yaşadıkları çeşitli olumsuz deneyimlerle ortaya çıkar [2, 3]. Ortaya çıkan bu kaygı, öncelikle
öğrencilerde güven eksikliğine [4, 5] ve motivasyon düşüklüğüne neden olmaktadır. Güvensizlik ve
motivasyon düşüklüğü de öğrencilerin, ilköğretimden başlayarak daha ileri eğitim kademelerinde
matematikten kaçınmalarına ve başarısızlıklarına neden olmaktadır [2, 5].
Öğrenmeyi etkileyen önemli bir faktör derse karşı geliştirilen kaygıdır. Öğrencilerin kişilik
yapılarından, derslerin içeriklerinden veya olumsuz deneyimlerinden kaynaklanabilen kaygı ortadan
kaldırılmadan öğrencinin derste başarı göstermesi söz konusu olamaz. Learner (1993) matematik
üzerine yaptığı bir araştırma sonucu, matematik korkusu ve kaygısının çocuğun açık ve net bir şekilde
düşünmesini, bilgiler arasında organizasyon sağlamasını, ilişkiler kurmasını güçleştirdiği ve
engellediği sonucuna ulaşmıştır [6].
Tobias’a (1993) göre matematik kaygısı, bireyin okul yaşamında ya da günlük yaşamında
matematik problemlerinin çözümü, sayılarla ilgili işlemler yapmak gibi durumlarla karşılaştığında,
duygusal gerilim veya kaygılar şeklinde kendini gösteren bir durum olarak tanımlanır. Bu kaygı
durumu bireyde unutkanlığa ve kendisiyle ilgili güven kaybına neden olabilir [7]. Öğrencilerin
matematik dersinde başarılı ya da başarısız olmalarında bu derse karşı duyulan kaygının rolünün
büyük olduğu düşünülmektedir. Matematik dersine karşı kaygı duyulduğunda derse olan ilginin ve
başarının azalması, gözlenmesi muhtemel bir durumdur. Aşkar (1986)’a göre tutumlar, duyuşsal
nitelikteki davranışlar içinde yer alan, doğrudan gözlenemeyen psikolojik yapılardır ve tutumlar
başarıyı, başarı da tutumları etkilemektedir [8, 9].
Kaygı, günlük yaşamda insanı bazen dürtüleyerek yaratıcı ve yapıcı davranışlara teşvik eden,
bazen de bu tür davranışları engelleyen, genellikle huzursuzluk yaratan bir duygu olarak nitelendirilir.
Öğrenme yaklaşımlı kuramlara göre kaygı, koşullanma yoluyla kazanılan bir duygu olup dürtü özelliği
taşır. Kaygının normal ya da patolojik olmasını duygunun kaynağı değil, şiddeti ve süresi ile dış
tehlikenin önem derecesi belirler [10].
Hembree (1990) de matematik kaygısının, matematik başarısının azalması ve matematikten
sakınma gibi matematiğe yönelik kaygının oluşmasına neden olduğunu belirtmiştir [11]. Cemen
(1987) ise matematik kaygısını, öz-saygıya tehdit olarak algılanan matematik içerikli durumlara
verilen tepki durumu olarak tanımlamış ve bir süreç olarak çevresel, kişisel ve durumsal nedenleri
içeren bir kaygı modeli sunmuştur. Bu modele göre kaygı, psikolojik işaretleri ile birlikte kaygı tepkisi
üreten bu nedenlerin bir etkileşimidir. Buna göre, bilişsel faaliyetler süresince kararlar kaygı ile
mücadele edilerek alınır. Eğer öz-saygı temel olarak güçlü ve belirli bir soru/görev- ilişkili güven
varsa o zaman birey kaygı ile baş edebilir ve onu soruya/göreve yönlendirebilir. Bu durumda kaygı,
performansa yardım edebilir. Fakat eğer birey kaygıyı kontrol etme yeterliğine sahip değilse o zaman
bu durum performansı azaltabilir [12].
Matematik kaygısıyla ilgili olarak yapılan çalışmaların çoğu yurt dışında yapılmış ancak son
yıllarda da yurt içinde de bazı çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmaların çoğu ilköğretim, ortaöğretim ve
yükseköğretim öğrencileri üzerine yapılmıştır. Ancak, Meslek Yüksekokullarında öğrenim gören
öğrencilerin matematik dersine karşı kaygı düzeyleri konusunda pek fazla çalışmaya rastlanılmamıştır.
Bu nedenle bu çalışmada Meslek Yüksekokullarının farklı programlarında okuyan
öğrencilerin matematik kaygı düzeylerini cinsiyet, mezun olunan lise ve öğrenim gördükleri program
türü gibi farklı değişkenler açısından incelenmesi amaçlanmıştır.
155
2. Araştırma
2.1. Araştırmanın Amacı
Bu araştırmanın amacı, Bitlis Eren Üniversitesi, Tatvan Meslek Yüksekokulunun Bilgisayar, Harita,
Elektronik, Elektrik, İnşaat ve Gıda Teknolojisi gibi farklı programlarına devam eden öğrencilerin
matematik kaygı düzeylerini belirlemektir. Bu temel amaca ilişkin olarak aşağıdaki sorulara cevap
aranmıştır.
1. Öğrencilerin matematik kaygı düzeyleri nedir?
2. Öğrencilerin matematik kaygı düzeyleri cinsiyet değişkenine göre farklılaşmakta mıdır?
3. Öğrencilerin matematik kaygı düzeyleri mezun olunan lise türüne göre farklılaşmakta mıdır?
4. Öğrencilerin matematik kaygı düzeyleri öğrenim gördükleri programa göre farklılaşmakta mıdır?
3. Yöntem
Araştırmanın gerçekleştirilmesinde ilişkisel tarama modelinden yararlanılmıştır.
3.1. Araştırma Evreni ve Örneklemi
Araştırmanın evrenini, Bitlis Eren Üniversitesine bağlı Meslek Yüksekokullarının farklı
programlarında okuyan 1. Sınıf öğrencileri oluşturmuştur. Araştırmanın örneklemini ise 2012-2013
öğretim yılının bahar döneminde Tatvan Meslek Yüksekokulu’nun Bilgisayar, Harita, Elektronik,
Elektrik, İnşaat ve Gıda Teknolojisi programlarının 1. sınıflarında okuyan 49 kız, 197 erkek olmak
üzere toplam 246 öğrenci araştırmanın örneklemini oluşturmuştur. Araştırmanın örneklemini oluşturan
öğrencilerin bazı demografik özellikleri Tablo 1’de verilmiştir.
Tablo 1. Çalışmaya katılan öğrencilerin demografik özellikleri
Toplam
Program Adı
Sınav Türü
Cinsiyet
Kız
Erkek
Sınavla
11
20
31
Bilgisayar programcılığı
Sınavsız
7
32
39
Sınavla
4
33
37
Harita ve Kadastro
Sınavsız
2
3
5
Sınavla
---26
26
Elektronik Teknolojisi
Sınavsız
9
9
Sınavla
----9
9
Elektrik
Sınavsız
25
25
Sınavla
3
25
28
İnşaat Teknolojisi
Sınavsız
----Sınavla
22
15
37
Gıda Teknolojisi
Sınavsız
-----
Genel
Toplam
70
42
35
34
28
37
Tablo 1 incelendiğinde öğrencilerin %19.9’unun (N=49) kız, %80.1’i(N=197) erkek olduğu
görülmektedir. Öğrencilerin %28.5’i (N=70) Bilgisayar Programcılığı, %17.1’i (N=42) Harita ve
Kadastro programı, %14.2’si (N=35) Elektronik Teknolojisi, %13.8’i(N=34) Elektrik programı,
%11.4’ü (N=28) İnşaat Teknolojisi ve % 15.0 (N=37) ise Gıda Teknolojisi programı öğrencilerinden
oluşmuştur. Öğrencilerin %68.3’ü (N=168) sınavla, %31.7’si (N=78) ise sınavsız olarak Meslek
Yüksekokuluna yerleştikleri görülmektedir. Ayrıca araştırmaya katılan öğrencilerin %39.8’i (N=98)
Genel lise, %4.5’i (N=11) Anadolu ve Anadolu öğretmen lisesi, %52.0 (N=128) Meslek lisesi ve
%3.7’si (N=9) ise diğer(Açık öğretim, vs) lise mezunu oldukları tespit edilmiştir.
3.2. Veri Toplama Araçları
Bu araştırmada, Bilgisayar, Harita, Elektronik, Elektrik, İnşaat ve Gıda Teknolojisi programlarında
öğrenim gören öğrencilerin matematik kaygısını ölçmek için, Erol (1989) tarafından geliştirilen
“Matematik Kaygısı Ölçeği” ve öğrenciler hakkında gerekli bilgileri toplamak amacıyla araştırmacı
tarafından geliştirilen kişisel bilgi formu kullanılmıştır [13]. Bilgi formunda araştırmaya katılan
öğrencilerin; cinsiyet, program, mezun olunan lise türü ve sınav türü gibi sorular yer almıştır. Erol
156
(1989) tarafından geliştirilen Matematik Kaygısı Ölçeği 45 maddelik 4’lü likert tipi bir ölçektir.
Ölçeğin güvenirlik katsayısı (Cronbach alfa katsayısı) 0.91 olarak hesaplanmıştır. Öğrencilerden,
kaygı ölçeğinde verilen 45 maddenin her biri için “her zaman”,”sık sık”, “bazen” ve “hiçbir zaman”
durumlarından birinin seçilmesi istenmiştir. Ölçekte yer alan sorular sırasıyla 4, 3, 2 ve 1 şeklinde
puanlanmış ve dört şıklı 45 sorudan oluşan ölçekten alınabilecek en düşük puan 45 en yüksek puan ise
180’dir. Puanın düşük olması kaygı seviyesinin düşük olduğunu, puanın yüksek olması da kaygı
seviyesinin yüksek olduğunu göstermektedir. Bu ölçekten alınan puanlara göre matematik kaygısı; 45–
68 düşük, 69–108 normal, 109–128 kaygılı ve 129–180 yüksek kaygılı düzeyleri olarak araştırıcılar
tarafından gruplanmıştır [14].
3.3. Verilerin Analizi
Araştırmanın genel amacı doğrultusunda, anket formu ile toplanan verilerin gerekli istatistiksel
çözümleri için SPSS17.0 paket programı kullanılmıştır. Buna göre, öğrencilerin matematiğe ilişkin
kaygı düzeyleri; cinsiyet, program, sınav türü ve mezun olunan lise türüne göre analiz edilmiştir.
Verilerin analizinde tek yönlü varyans analizi, bağımsız örneklem t-testi kullanılmıştır. Elde edilen F
değerinin anlamlığı durumunda farklılığın hangi gruplar arasında olduğunu belirleyebilmek için
Scheffe testinden yararlanılmıştır. Yapılan istatistiksel çözümlemelerde anlamlılık düzeyi .05 olarak
alınmıştır.
4. Bulgular ve Yorum
Bu bölümde, araştırmanın amacı doğrultusunda toplanan verilere dayalı olarak elde edilen bulgulara
ilişkin ulaşılan sonuçlara yer verilmiştir. Araştırmaya katılan öğrencilerin matematik dersine yönelik
kaygı puan ortalamaları ve yüzdeliklerine ilişkin analiz sonuçları aşağıda verilmiştir.
Tablo 2. Öğrencilerin kaygı düzeylerine göre öğrenci sayısı ve kaygı puan ortalamaları
Kaygı Düzeyleri
Düşük Kaygılı(45-68)
Normal Kaygılı(68-108)
Kaygılı(109-128)
Yüksek Kaygılı(129-180)
Toplam
N
16
163
43
24
246
%
6
66
18
10
100
Ortalama
60.93
87.43
118.02
137.79
101.04
Tablo 2’e göre, öğrencilerin yarısından fazlası (N=163) yani %66’sı normal kaygılı iken, %6’sı düşük
kaygılı (N=16), %18’i kaygılı (N=43) ve %10 ise yüksek kaygılı (N=24) olduğu görülmektedir.
Öğrencilerin matematiğe yönelik kaygılarının cinsiyet değişkenine göre t-testi sonuçları Tablo
3 de verilmiştir.
Tablo 3. Öğrencilerin matematiğe ilişkin kaygılarının cinsiyet değişkenine göre t-testi sonuçları
Cinsiyet
N
sd
t
p
S
x
49
93.408
18.530
244 .925
.356
Kız
197
96.599
22.285
Erkek
Tablo 3’e göre öğrencilerin matematiğe ilişkin kaygılarının cinsiyet değişkeni açısından anlamlı bir
farklılık göstermediği görülmektedir[t (244) = .925, p>.05]. Buradan cinsiyet değişkeninin öğrencilerin
matematiğe ilişkin kaygıları üzerinde anlamlı bir etkisinin olmadığı söylenebilir. Erkek öğrencilerin
matematiğe ilişkin kaygı puan ortalaması ( x =96.599) kız öğrencilerin matematik kaygı puan
ortalamasından ( x =93.408) daha yüksek olduğu görülmektedir. Erkek öğrenciler kız öğrencilere göre
daha fazla kaygılıdırlar, ancak bu fark anlamlı değildir. Çünkü hem kız hem de erkek öğrencilerin
kaygı puan ortalamaları “orta düzeyde kaygılı” aralığına girmektedir.
157
Tablo 4. Öğrencilerin mezun oldukları lise türüne göre matematiğe ilişkin kaygı puanlarının aritmetik ortalama
ve standart sapma sonuçları
Lise Türü
N
ss
x
98
88.418
20.170
Genel Lise
11
93.818
35.252
Anadolu/Anadolu Öğr.Lisesi
128
101.414
19.765
Meslek Lisesi
9
103.222
18.747
Diğer( Açık Lise,…)
246
95.963
21.592
Toplam
Tablo 4’e göre, öğrencilerin matematiğe yönelik kaygı ölçeğinden aldıkları en yüksek kaygı puan
ortalaması x = 103.222 ve x = 101.414 ile Diğer (Açık Lise,..) lise ve Meslek lisesi mezunu
öğrencilerine ait olduğu görülmektedir. Anadolu/Anadolu Öğretmen Lisesi mezunu öğrencilerin
ortalamaları ( x =93.818) ile Genel lise mezunu öğrencilerinin ortalamaları ( x =88.418) olarak
bulunmuştur. Öğrencilerin mezun oldukları lise türü değişkeni açısından matematiğe ilişkin kaygı
puanlarının ortalamaları arasındaki farklılığın anlamlılığını test etmek amacıyla yapılan Scheffe testi
sonuçlarına ilişkin bulgular Tablo 5’de verilmiştir.
Tablo 5. Öğrencilerin mezun oldukları lise türüne matematiğe yönelik kaygı puanlarının varyans analiz
sonuçları
Varyansın
Kareler
sd
Kareler
F
P
Anlamlı
Kaynağı
Toplamı
Ortalaması
fark
Gruplararası
9906.577
3
3302.192
7.661 .000
A-B
Gruplariçi
104314.094
242
431.050
Toplam
114220.671
245
A: Meslek lisesi, B:Genel Lise
Tablo 5’e göre, farklı liselerden mezun olan öğrencilerin matematiğe yönelik kaygı puanları arasında
istatistiksel yönden anlamlı bir farklılık tespit edilmiştir [F (3-242) = 7.661, p < 0.05]. Öğrencilerin
matematiğe ilişkin kaygıları, mezun olunan lise türüne bağlı olarak anlamlı bir şekilde değişmektedir.
Bu anlamlı farkın hangi lise türü arasında olduğunu bulmak amacıyla yapılan Scheffe testinin
sonuçlarına göre, Meslek lisesi mezunu öğrencileri Genel lise mezunu öğrencilerine göre daha fazla
kaygılı olduğu belirlenmiştir. Bu durumun bir nedeni olarak, Meslek lisesinden mezun olan
öğrencilerin matematik başarı düzeyi Genel liselerden mezun olan öğrencilere göre daha düşük olduğu
gösterilebilir. ÖSYM, Ortaöğretim kurumlarına göre 2005’te yapılan Öğrenci seçme Sınavına ilk giren
öğrencilerin lise türlerine göre 45 matematik sorusuna verdikleri net doğru sayıları; Genel lisede 5.72,
Anadolu lisesinde 27.86, Anadolu öğretmen lisesinde 24.77, Teknik Lisede 5.41, Fen lisesinde 38.52,
Çok programlı lisede 3.13, Anadolu Ticaret lisesinde 4.15, İmam Hatip lisesinde 1.38 iken Endüstri
Meslek Lisesinde 0.98’dir [15].
Öğrencilerin matematiğe yönelik kaygılarının bulundukları programlara göre anlamlı bir
şekilde değişip değişmediğini belirlemek amacıyla yapılan Anova analiz sonuçları Tablo 6 ve Tablo
7’de verilmiştir.
Tablo 6. Öğrencilerin matematiğe ilişkin kaygı puanlarının öğrenim gördükleri programa göre aritmetik
ortalama ve standart sapma değerleri
Program Adı
N
ss
x
Bilgisayar Programcılığı
70
102.585
21.215
Harita ve Kadastro
42
85.048
18.625
Elektronik Teknolojisi
35
91.486
20.444
Elektrik
34
100.205
20.586
İnşaat Teknolojisi
28
93.643
24.661
Gıda teknolojisi
37
97.919
20.169
246
95.963
21.591
Toplam
158
Tablo7. Öğrencilerin matematiğe ilişkin kaygı puanlarının öğrenim gördükleri programa göre Anova analiz
sonuçları
Varyansın
Kareler
sd
Kareler
F
P
Anlamlı
Kaynağı
Toplamı
Ortalaması
fark
Gruplararası
9680.293
5
1936.059
4.445 .001
A-B
104540.377
240
435.585
Gruplariçi
114220.671
245
Toplam
A:Bilgisayar Programcılığı, B:Harita ve Kadastro Programı
Tablo 6’ya göre, öğrencilerin matematiğe ilişkin kaygı puan ortalamaları incelendiğinde puan
ortalamaları en yüksek ( x =102.585) Bilgisayar programcılığında öğrenim gören öğrencilere ait
olduğu daha sonra sırasıyla, x =100.205 puan ortalaması ile Elektrik programı, x =97.919 puanla
Gıda Teknolojisi, x =93.643 puanla İnşaat Teknolojisi, x = 91.486 puanla Elektronik Teknolojisi ve
en düşük kaygı puanı ise x =85.048 puanla Harita ve Kadastro programına ait olduğu görülmektedir.
Yine Tablo 6’ya göre, farklı programlarda okuyan öğrencilerin matematiğe yönelik kaygı puanları
arasında istatistiksel yönden anlamlı bir farklılık tespit edilmiştir [F (5-240) = 4.445, p < 0.05]. Bu
anlamlı farkın hangi program arasında olduğunu bulmak amacıyla yapılan Scheffe testinin sonuçlarına
göre, Bilgisayar programında okuyan öğrenciler, Harita ve Kadastro programında okuyan öğrencilere
göre daha fazla kaygılı olduğu belirlenmiştir. Bu durumun bir nedeni olarak, bu programa özellikle
sınavsız geçiş yoluyla Meslek liselerinden gelen öğrenci sayısının (N=39) fazla olması, aynı şekilde
Harita ve Kadastro programına sınavsız olarak gelen öğrenci (N=5) sayısının az olması şeklinde
yorumlanabilir. Çünkü meslek liselerinden sınavsız geçiş yoluyla gelen öğrencilerin matematik başarı
düzeyleri düşüktür [16]. Genelde matematik başarısındaki yüksek düzeylerin, matematik kaygısında
daha düşük düzeylere, matematik başarısındaki düşük düzeylerin, matematik kaygısında daha yüksek
düzeylerde olduğu söylenebilir [1].
5. Tartışma ve Sonuç
Bu araştırmada Bitlis Eren Üniversitesi, Tatvan Meslek Yüksekokulunun farklı programlarında
okuyan öğrencilerin matematik kaygı düzeyleri, cinsiyet, öğrenim gördüğü program ve mezun olunan
lise türü değişkeni bakımından incelenmiş ve aşağıdaki sonuçlara ulaşılmıştır.
Araştırmada, öğrencilerin yarısından fazlası (N=163) yani %66’sı normal kaygılı, %6’sı düşük
kaygılı(N=16), %18’i kaygılı (N=43) grubunda yer alırken, %10 ise yüksek kaygı (N=24) grubunda
yer almıştır. Bu oranlara göre, öğrencilerin az veya çok da olsa matematiğe ilişkin kaygılarının olduğu
açıktır. Bu sonuç, [5, 11, 13, 17,18] gibi bazı araştırmacıların matematik kaygısı ile ilgili olarak farklı
örneklemler üzerinde yapmış oldukları çalışmaların sonuçları ile uyumludur.
Genel olarak öğrencilerin matematiğe ilişkin kaygı puan ortalamaları ise x = 101.04 olarak
bulunduğu ve bu değerin ise öğrencilerin matematiğe yönelik kaygılarının “Normal kaygı” düzeyinde
olduğunu göstermektedir. Dede ve Dursun (2008), altıncı, yedinci ve sekizinci sınıftan 204 öğrenci
üzerinde yaptıkları araştırmada, öğrencilerin kaygı düzeylerinin orta düzeyde olduğunu ortaya
koymuşlardır [19].
Yine araştırmada öğrencilerin cinsiyet değişkenine göre matematiğe ilişkin kaygı düzeyleri
arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olmadığı belirlenmiştir. Bu bulgu ise cinsiyet değişkeninin
öğrencilerin matematiğe ilişkin kaygıları üzerinde anlamlı bir etkisinin olmadığı söylenebilir. Ancak,
erkek öğrencilerin matematiğe ilişkin kaygı puan ortalaması ( x = 96.599) kız öğrencilerin matematik
kaygı puan ortalamasından ( x =93.408) daha yüksek olduğu bulunmuştur. Buradan erkek öğrenciler
kız öğrencilere göre biraz daha fazla kaygılıdırlar denilebilir. Matematik kaygısının cinsiyet
değişkenine göre farklılaşıp farklılaşmadığına ilişkin pek çok araştırma yapılmasına rağmen, elde
edilen sonuçlar bazen benzerlik gösterirken bazen de benzerlik göstermemektedir. Cooper ve
Robinson gibi bazı araştırmacılar yapmış oldukları araştırmalarda cinsiyet değişkeninin matematik
kaygısı üzerinde anlamlı bir farklılık göstermediğini bulmuşlardır [20]. Alexander ve Martray (1989),
Benson (1989) gibi araştırmacılar ise kadınların erkeklere oranla daha yüksek matematik kaygısı
taşıdığını tespit etmişlerdir [21, 22]. Stipek ve Granlinski (1991), matematik başarısını ve matematiğe
dönük duygusal tepkileri değerlendirdiği çalışmasında, cinsiyetler arasında farklılıklar tespit
159
etmişlerdir. Kızların erkeklerden daha düşük matematik yeteneğine sahip olduklarını düşündüklerini
ve kızların matematik öğrenmeye dönük olumsuz tutumlar geliştirdiğini belirlemişlerdir [23].
Buradan araştırmanın cinsiyet değişkenine ait bulguları bazı araştırmalarla örtüşürken bazı
araştırmalarla örtüşmemektedir. Kadın ve erkeklerin farklı toplumsallaşma sürecinden geçmeleri,
farklı deneyim fırsatlarına sahip olmaları ve yaptıkları işlere çevreden gelen tepkilerin, cinsiyetlerine
göre farklılaşması onların kendilerini farklı alanlarda yeterli görmelerine neden olmaktadır [24].
Bu araştırmada elde edilen önemli bulgulardan birisi ise, öğrencilerin mezun oldukları lise
türüne göre matematiğe ilişkin kaygı puanları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık
bulunmuştur [F (3-242) =7.661, p < 0.05]. Yani, öğrencilerin matematiğe yönelik kaygıları, mezun
olunan lise türüne bağlı olarak anlamlı bir şekilde değişmektedir. Bu anlamlı farkın hangi lise türü
arasında olduğunu bulmak amacıyla yapılan Scheffe testinin sonuçlarına göre, Meslek lisesi mezunu
öğrencileri Genel lise mezunu öğrencilerine göre daha fazla kaygılı olduğu belirlenmiştir. Bu durumun
bir nedeni olarak, Meslek lisesinden mezun olan öğrencilerin matematik başarı düzeyi Genel liselerden
mezun olan öğrencilere göre daha düşük olduğu gösterilebilir. 2005 yılı itibariyle MYO öğrencilerinin
%57’si mesleki ve teknik lise çıkışlı, %43’ü ise genel lise çıkışlı öğrencilerdir [25]. ÖSYM,
Ortaöğretim kurumlarına göre 2005’te yapılan Öğrenci Seçme Sınavına ilk giren öğrencilerin lise
türlerine göre 45 matematik sorusuna verdikleri net doğru sayıları; Genel lisede 5.72, Anadolu
lisesinde 27.86, Anadolu öğretmen lisesinde 24.77, Teknik Lisede 5.41, Fen lisesinde 38.52, Çok
programlı lisede 3.13, Anadolu Ticaret lisesinde 4.15, İmam Hatip lisesinde 1.38 iken Endüstri
Meslek Lisesinde 0.98’dir [15].
Araştırmada, öğrencilerin matematiğe ilişkin kaygı puan ortalamaları incelendiğinde puan
ortalamaları en yüksek ( x = 102.585) Bilgisayar programcılığında öğrenim gören öğrencilere ait
olduğu, en düşük kaygı puanı ise x = 85.048 puanla Harita ve Kadastro programına ait olduğu tespit
edilmiştir. Farklı programlarda okuyan öğrencilerin matematiğe yönelik kaygı puanları arasında
istatistiksel yönden anlamlı bir farklılık tespit edilmiştir. [F (5-240) = 4.445, p < 0.05]. Bu anlamlı farkın
hangi program arasında olduğunu bulmak amacıyla yapılan Scheffe testinin sonuçlarına göre,
Bilgisayar programında okuyan öğrenciler, Harita ve Kadastro programında okuyan öğrencilere göre
daha fazla matematik kaygısına sahiptir. Bu durumun bir nedeni olarak, bu programa özellikle sınavsız
geçiş yoluyla Meslek liselerinden gelen öğrenci sayısının (N=39) fazla olması, aynı şekilde Harita ve
Kadastro programına sınavsız olarak gelen öğrenci (N=5) sayısının az olması şeklinde yorumlanabilir.
Çünkü meslek liselerinden sınavsız geçiş yoluyla gelen öğrencilerin matematik başarı düzeyleri
düşüktür[16]. Sınavsız geçişle birlikte MYO öğrenci profilinde karşılaşılan en önemli husus meslek
liselerinden gelen mezunların eğitim-öğretim kalitesindeki düşüklüktür. Bunun sonucu olarak yıllardır
makul bir başarı oranı çizgisini sürdürmekte olan MYO’ların hemen hemen tümünde 2002–2003 ve
2003–2004 yıllarında öğrenci başarı oranlarında önemli düşmeler meydana gelmiştir [25]. Türeli ve
Çağlar’ın (2007) “Meslek Yüksekokullarına Sınavsız Geçiş ve ÖSS Puanı ile Gelen Öğrencilerin
Genel Başarı Oranlarının Karşılaştırılması (Isparta MYO Örneği)” çalışmalarında Isparta Meslek
Yüksekokulu’na sınavsız geçişle gelen öğrencilerle ÖSS puanı ile gelen öğrencilerin başarı
ortalamalarının karşılaştırılmalarında, ÖSS puanı ile gelen öğrencilerin sınavsız geçişle gelen
öğrencilere göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir [26]. Dursun (2008) “Meslek Yüksekokulu
Öğrencilerinin Akademik Başarı Düzeylerinin Karşılaştırılması” adlı araştırmasında MYO’ya
yerleşme durumuna göre; sınavla yerleştirilen öğrencilerin Matematik I ve II derslerinde sınavsız
gelen öğrencilerden daha başarılı oldukları saptanmıştır [27]. Ayrıca konu alanı ile ilgili olarak
yapılan diğer bazı araştırmaların da bu bulguyu destekledikleri görülmektedir [28,29]. Genelde
matematik başarısındaki yüksek düzeylerin, matematik kaygısında daha düşük düzeylere, matematik
başarısındaki düşük düzeylerin, matematik kaygısında daha yüksek düzeylerde olduğu söylenebilir [1].
Kaynaklar
1.
Yenilmez K., Girginer N., Uzun Ö. 2004. Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler
Fakültesi Öğrencilerinin Matematik Kaygı Düzeyleri, Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler
1.
Dergisi, 5(1).
2.
Harper N. W., Daane C. J. 1998. Causes and Reduction of Mathematics Anxiety in Preservice
Elementary Teachers. Action in Teacher Education, 19(4): 29-38.
160
3.
Jackson C. D., Leffingwell R. J. 1999. The Role of Instructors in Creating Mathematics Anxiety
in Students From Kindergarten Through College. Mathematics Teacher, 92:583-586.
4.
Bursal M., Paznokas L. 2006. Mathematics Anxiety and Pre-Service Elementary Teachers’
Confidence to Teach Mathematics and Science. School Science and Mathematics, 106(4):173–
179.
5.
Zakaria E., Nordin N. M. 2008. The Effects of Mathematics Anxiety on Matriculatio Students as
Related to Motivation and Achievement, Eurasia Journal of Mathematics, Science and
Technology Education; Feb 2008, Vol. 4 Issue 1, p27-30.
6.
Rotella R. J., Learner J. D. 1993. Responding to Competitive Plesure, in R.N. Singer, M.
Murphey ve L. Tennant (eds.), Handbook on Research in Sport Psychology, New York, 528-541.
7.
Tobias S. 1993. Overcoming Math Anxiety. New York: W.W. Norton & Company.
8.
Aiken L. R.1970. Attitutes Toward Mathematics. Rewiew of Educational Research, 40(4):551596.
9.
Aşkar P. 1986. Matematik Dersine Yönelik Likert Tipi Bir Tutum Ölçeğinin Geliştirilmesi.
Eğitim ve Bilim, 62:31-36.
10. Başarır D. 1990. Ortaokul Son Sınıf Öğrencilerinde Sınav Kaygısı, Durumluluk Kaygı, Akademik
Başarı ve Sınav Başarısı Arasındaki İlişkiler. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe
Üniversitesi, Ankara.
11. Hembree R. 1990. The Nature, Effects and Relief of Mathematics Anxiety, Journal of Research
in Mathematics Education, 21(1):33–46.
12. Cemen P. B. 1987. The Nature Of Mathematics Anxiety, ERIC Document Dissertation, ED 287
729.
13. Erol E. 1989. Prevalence and Correlates of Math Anxiety in Turkish High School Students.
Boğaziçi Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
14. Erktin E., Dönmez G., Özel S. 2006. Matematik Kaygısı Ölçeği’nin Psikometrik Özellikleri,
Eğitim ve Bilim, 31(140): 26-33.
15. Yök,
2007.Yükseköğretim
Stratejisi
Taslak
Raporu.
Şubat,
Ankara
http://www.yok.gov.tr/documents/10279/30217/yok_strateji_kitabi (Erişim Tarihi 04 .08.2013).
16. Kademli M., Hastürk E.Y. 2007. Meslek Yüksekokulu Bünyesindeki Teknik Programların Temel
Derslerdeki Başarı Oranları ile Mezuniyet Oranlarının Korelâsyonu: Hacettepe Meslek
Yüksekokulu : http://www.humyo.hacettepe.edu.tr/bildiriler (Erişim Tarihi 04 .08 2013).
17. Bekdemir M. 2007. İlköğretim Matematik Öğretmen Adaylarındaki Matematik Kaygısının
Nedenleri ve Azaltılması İçin Öneriler (Erzincan Eğitim Fakültesi Örneği). Erzincan Eğitim
Fakültesi Dergisi, 9(2): 131-144.
18. Wood E. 1988. Mathematics Anxiety And Elementary Teachers: What Does The Research Tell
Us?. For The Learning Of Mathematics, 8(1): 8-13.
19. Dede Y. Dursun Ş. 2008. İlköğretim II. Kademe Öğrencilerinin Matematik Kaygı Düzeylerinin
İncelenmesi, Uludağ Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, XXI (2): 295-312.
20. Cooper S., Robinson D. 1991. The Relationship of Mathematics Selfefficacy Beliefs to
Mathematics Anxiety and Performance. Measurement and Evaluation in Counseling, 24: 5-11.
21. Alexander L., Martray C. 1989. The Development of An Abbreviated Version of The
Mathematics Anxiety Rating Scale. Measurement and Evaluation in Counseling and
Development, 22,143-150.
22. Benson J. 1989. “Structural Components of Statistical Test Anxiety in Adults: An Exploratory
Model”, Journal of Experimental Education, 57: 247–261.
161
23. Stipek D., Granlinski H.1991. Gender Differences in Children’s Achievement-Related Beliefs
and Emotional Responses to Success and Failure in Math. Journal of Educational Psychology,
8(3), 361-71.
24. Kuzgun Y. 2003. Meslek Rehberliği ve Danışmanlığına Giriş, Nobel yayınları, s.54
25. Yök, 2006 . Türkiyenin Yüksekögretim Stratejisi Taslak Raporu. Haziran 2006, Ankara.
26. Türeli N., Çağlar N. 2007. “Meslek Yüksekokullarına Sınavsız Geçiş ve ÖSS Puanı ile Gelen
Öğrencilerin Genel Başarı Oranlarının Karşılaştırılması (Isparta MYO Örneği)”4. Ulusal Meslek
Yüksekokulları Sempozyumu, ss.418-421, 14-16 Mayıs, Bergama İzmir.
27. Dursun F. 2008. Meslek Yüksekokulu Öğrencilerinin Akademik Başarı Düzeylerinin
Karşılaştırılması, Abant İzzet Baysal Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi,
Bolu.
28. Güler F., Uzun İ. (2005). Meslek Yüksekokullarına Sınavsız Geçiş, Getirdikleri ve Çözüm
Önerileri, Süleyman Demirel Üniversitesi, Burdur Meslek Yüksekokulu III. Ulusal Meslek
Yüksekokulları Sempozyumu, 28–30 Eylül 2005, ss.456–460, Burdur.
29. Henden R., Tunç A. 2005. Mesleki ve Teknik Öğretimde Sınavsız Geçiş Uygulamaları, Milli
Eğitim, say:165, s.59.
162
2(2), 163-168, 2013
2(2), 163-168, 2013
Soya Fasulyesi (Glycine max L. Merrill)’nin Doku Kültüründe
Mikroçoğaltımı
Özlem EFENDİOĞLU1, Musa TÜRKER1, Fethi Ahmet ÖZDEMİR *2
Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Fen Fakültesi, Biyoloji Bölümü, Van
Bartın Üniversitesi, Fen Fakültesi, Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü, Bartın
1
2
Özet
Bu çalışmada soya fasulyesinin (Glycine max L. Merrill) Agrova SA88 varyetesi kullanılarak in vitro klonal
çoğaltımı gerçekleştirilmiştir. Denemelerde kullanılan fideler in vitro koşullarda çimlendirilmiş tohumlardan
elde edilmiştir. Çimlendirilen fidelerden alınan gövde ucu, boğum, yaprak, petiyol, kök, kotiledon ve hipokotil
eksplantları Murashige ve Skoog (MS) ortamında farklı bitki büyüme düzenleyicileri (BBD) ile muamele edilip,
genotipin, kullanılan eksplantın ve bitki büyüme düzenleyicilerinin soya fasulyesinde klonal üretim üzerine
etkileri araştırılmıştır. Sitokinin olarak KN (Kinetin) ve t-Z (trans Zeatin)nin farklı konsantrasyon ve
kombinasyonları adventif sürgün rejenerasyonu için uygulanmıştır. Eksplantlara uygulanan BBD’lerden KN’nin
2 ve 3 mg/l konsantrasyonlarında en iyi adventif sürgün rejenerasyonu gözlenmiştir (3-5 adet). Yaprak, petiyol
ve kotiledon eksplantlarında ise t-Z’nin 2 mg/l ve 4 mg/l konsantrasyonu kallus gelişimine neden olmuştur.
Adventif sürgünlerin köklendirilmesi için NAA (Naphthalene acetic acid) ve IBA (Indole-3-butyric acid)
uygulanmış ve 2 mg/l NAA’ nın kök gelişimini uyarmada en etkili BBD olduğu saptanmıştır. Gövde gelişimi ve
köklendirilmesi tamamlanmış sürgünler gelişimini devam ettirebilmeleri için BBD içermeyen MS ortamına
aktarılmıştır. Olgunlaşan bitkiler daha sonra saksılara transfer edilerek dış koşullara alıştırılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Bitki büyüme düzenleyicileri, Soya fasulyesi, Mikroçoğaltım, Bitki doku kültürü.
Micropropagation of Soybean (Glycine max L. Merrill) In Plant Tissue
Culture
Abstract
In this study micropropagation on the Agrova SA88 strain of soybean ( Glycine max L. Merrill) were carried out.
The shoot tip, nod, leaf, petiole, root, cotyledon and hypocotyls explants from seedlings were incubated in
Murashige and Skoog (MS) medium with different concentrations and combinations of plant growth regulators
(PGR) to investigate the effect of genotype, PGRs and explant on clonal propagation of soybean. As PGRs,
cytokinin in different concentration and combination for adventitious shoot regeneration were employed. Among
the PGRs applications, KN ( Kinetin) was found to be most influential on adventitious shoot regeneration (3-5
buds) of soybean in 2 and 3 mg/l concentration. The t-Z (trans-Zeatin) in 2-4 mg/l concentration gave callus on
leaf, petiole and cotyledone. The grown stem on explants were separeted and incubated in MS medium with the
PGRs of NAA ( Naphthalene acetic acid) and IBA ( Indole-3-butyric acid) for root development. 2 mg/l NAA
was found to be more suitable for root development and the regenerated seedling were transferred PGRs-free MS
medium for seedling development and the healthy individuals were transferred to pots and aclimatized.
Keywords: Plant growth regulators, Soy bean, Micropropagation, Plant tissue culture
*
163
Ö. Efendioğlu, M. Türker, F.A. Özdemir / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 163-168, 2013
1. Giriş
Günümüzde insanoğlunun karşılaştığı en büyük sorun, artan nüfusun beslenmesidir. Bu amaçla kültür
bitkilerinin ıslahı üzerinde binlerce yıldan beri çalışılmakla birlikte, ürünlerdeki nicelik ve nitelik
artışı, ancak son 50 yılda geliştirilen ıslah yöntemleri ve uygun yetiştirme tekniklerinin modern
teknolojiyle birleşmesi sonucunda gerçekleşebilmiştir. Islah edilmiş kültür bitkilerinin, yabani
formlarıyla karşılaştırıldıklarında birçok mantar, bakteri ve virüs hastalıkları ile zararlılara karşı daha
duyarlı olduğu, bu durumun genelde uygulanan ıslah yöntemlerinin eksikliğinden kaynaklandığı
görülmüştür. Islah programlarında, seleksiyon çalışmalarında ürün kalitesi ve miktarı gibi özellikler ön
planda tutulduğundan, hastalık ve zararlılara karşı dayanıklılık her zaman ikinci planda kalmıştır [1].
Yıllardan beri bitkiler, hastalık ve zararlıların saldırılarına karşı kimyasal ilaçlarla korunmuş, ancak
kullanılan bu ilaçların ayrışmadan uzun süre kalabilmeleri insan, hayvan ve çevre sağlığı açısından
giderek artan bir endişe kaynağı haline gelmiştir. Kimyasal ilaçlar genelde mantarlara karşı etkili
olmakla birlikte; virüs ve bakterilere karşı yetersiz kalmaktadır. Bu durum kültür bitkilerini hastalık ve
zararlılardan korumak için alternatif ıslah yöntemlerinin geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır [2].
20. yüzyılın başlarına kadar sınırlı bir üretime sahipken bugün dünyanın en önemli bitkisel
protein ve yağ kaynağı haline gelen soya fasulyesi (Glycine max. L. Merrill) bitkisinin, böylesine
önemli bir tarımsal ürün haline gelmesinde, süreklilik gösteren bir ıslah döngüsü içerisinde mevcut
genotiplerin genetik açıdan iyileştirilmesi anahtar rolü oynamıştır. Zengin oranda besin maddeleri
içeren tohumları itibariyle beslenme ve endüstride önemli bir yeri olduğundan birçok ülkede
yetiştirilmektedir. Anavatanı Çin ve Mançurya’dır [3]. Dünyada en çok soya fasulyesi yetiştiren
ülkeler sırası ile ABD, Çin, Rusya, Brezilya, Endonezya, Kore, Japonya ve Kanada’dır. Avrupa’da
Romanya ve Türkiye önemli ölçüde soya yetiştiren ülkelerdendir. Soya, bitki gelişimi, verim ve kalite
açısından ekolojik koşullara tepkisi oldukça yüksek olan kültür bitkilerindendir. Özellikle gün
uzunluğu, soya çeşitlerinin adaptasyon alanlarını dar bir kuşak içerisine sınırlamaktadır. Yapılan
çalışmalarda soya fasulyesinin farklı olgunlaşma grubuna giren çeşitlerin performanslarının bölgelere
göre değiştiği gibi bir bölgede aynı olgunlaşma grubu içerisindeki çeşitlerin göstermiş olduğu
performansların da farklı olduğu görülmektedir [4]. Soya, önemli bir besin kaynağıdır. Tohumu
yüksek oranda ham protein içermektedir. Bu protein, kolay sindirilen proteinlerdendir. En çok cholin,
pantothenic asit, niacin, thiamine, riboflavin, inositol, vitamin E, vitamin K içermektedir. Soya A
vitamini ve B grubu vitaminlerinin de kaynağıdır [5]. Soyanın beslenme ve yağ eldesi adına önemi,
1940’lara kadar anlaşılamamıştır. 1940’lardan sonra soya yetiştiriciliği ve genetiği üzerinde
Amerika’da yoğun araştırmalar başlatılmıştır [6]. Öyle ki aşırı yağlı besinlerle kolesterol yüklemesi
yapan Amerikalılar kurtuluşu soya fasulyesinde aramışlardır. Yapılan araştırmalar ile soya
fasulyesinin kolesterolü düşürdüğü, göğüs kanserini önlediği ve kemikleri güçlendirdiği tespit
edilmiştir. Soya fasulyesinin vejetasyon süresi yaklaşık olarak 120 gündür [7]. Bu süre kısa zamanda
ürün elde etmek isteyenler için oldukça uzun bir süredir. Doku kültürü ortamında bu süre kullanılan
yönteme bağlı olarak 2 aya kadar düşürülebilmektedir. Bu çalışmada ekonomik ve besin değeri yüksek
olan soya fasulyesinin klonal üretimi üzerine yoğunlaşarak, en iyi eksplant, ortam ve BBD tespit
edilmeye çalışılmıştır. Bu konuda oldukça önemli sonuçlar ve ipuçları elde edilmiştir. Soya
fasulyesinin doku kültüründe klonal üretiminin ekonomik boyutlara ulaşması ve ticari şekle
dönüştürülebilmesi için daha yoğun ve kapsamlı çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır.
2.1. Bitki Materyali
Bu çalışmada soya fasulyesi bitkisinin Agrova SA88 çeşidi kullanılmıştır. Soya fasulyesi tohumları
Adana Tarım İl Müdürlüğünden temin edilmiştir.
2.2. Sterilizasyon
Kullanılan petri, erlen gibi cam malzemeler ile pens, bistüri gibi ekipmanlar ve çalışmada kullanılmış
olan Murashige ve Skoog, (Duchefa, Netherland) [8] besin ortamı 1.5 atmosfer basınç altında 121 0C
de 20 dakika tutularak sterilizasyonu sağlanmıştır.
164
Sağlam olarak seçilen soya fasulyesi tohumları önce 5 dk. steril saf su içerisinde bekletilmiş.
Buradan alınan tohumlar ilk önce %70’lik etanol içerisinde 30 sn., ardından %70 lik ticari çamaşır
suyu (ACE-Türkiye, %5 NaOCl) içerisinde 15 dk. tutulmuştur. Bu aşamadan sonra soya tohumları
steril saf su ile 3 kez 5 dakika durulanarak, otoklavlanmış kurutma kağıtları üzerinde kurutulmuştur.
Hormonsuz besin ortamlarına her erlene 3 adet soya tohumu gelecek şekilde ekim yapılarak bu
ortamlarda çimlendirilmiştir.
2.3. Büyüme Ortamları ve Kültür Koşulları
Denemelerde Murashige ve Skoog (MS) besin ortamı kullanılmıştır. Bu ortamlar içerisine %3
sakkaroz ilave edilmiş ve % 0.8 agar (Sigma) ile katılaştırılmıştır. Ortam hazırlandığında çift distile
saf su kullanılmış olup, besin ortamının pH’sı 1N NaOH ve 1N HCl kullanılarak 5.8’e ayarlanmıştır.
2.4. Bitki Büyüme Düzenleyicileri
Çalışmada kullanılan bitki büyüme düzenleyicileri (BBD) Merck ve Sigma şirketlerinden temin
edilmiştir. BBD'ler uygun çözücülerde çözdürüldükten sonra istenilen miktarda ve oranda stok
solüsyonları hazırlanmıştır. Hazırlanan BBD stok solüsyonları 4 0C’de saklanmıştır.
2.5. In Vitro’dan Elde Edilen Soya Fidelerinden Eksplant İzolasyonu
In vitro ortamda steril olarak yetiştirilen 7-15 günlük soya fidelerinden gövde ucu, boğum, hipokotil,
kök ve petiyol eksplantları 1 cm uzunluğunda kesilerek rejenerasyon ortamına aktarılmıştır. 90x15mm
steril petri kutularında MS ortamında uygun BBD konsantrasyonları eklenerek 16/8 h ışık/karanlık
fotoperyodun da beyaz floresans ışıklandırmasında iklim dolabında (Fitotron, Sanyo, Gellenkamp
PLC, UK) 25±2 0C sıcaklıkta inkübe edilmiştir. Doku kültürü ile ilgili bütün çalışmalar steril hava
akışlı kabin (laminar flow) içerisinde yapılmıştır.
2.6. Rejenere Olan Soya Sürgünlerinin Köklendirilmesi
Rejenere olan sürgünler 7-9 cm uzunluğuna geldikten sonra steril cam kavanozlar içinde farklı
konsantrasyonlarda IBA ve NAA içeren köklendirme ortamına aktarılmıştır. Burada köklenen
sürgünler saksılara aktarıldıktan sonra iklim dolabında çevre şartlarına uyumu sağlanmıştır.
3. Bulgular
Bu çalışmada soya fasulyesi (Glycine max L. Merrill) bitkisinin Agrova SA88 çeşidi in vitro ortamda
geliştirilmiş. 7-15 günlük fidelerden alınan gövde ucu, boğum, yaprak, hipokotil, kotiledon, kök ve
petiyol eksplant kaynağı olarak kullanılmıştır. Bu eksplantlar değişik konsantrasyonlarda ve
kombinasyonlarda KN, t-Z içeren MS besin ortamında kültüre alınmıştır. Uygulanan BBD’nin
eksplantlar üzerinde etkilerine bakıldığında Tablo 1’deki sonuçlar gözlenmiştir.
Tablo1: Farklı t-Zeatin ve Kinetin konsantrasyonlarının eksplantlarda adventif sürgün gelişimi üzerine etkileri
(mg/L)
BBD (mg/L)
Petiyol
Yaprak
Kotiledon
Boğum
Gövde ucu
Hipokotil
2 t-Z
1± 0.70
C
2.75±1.71
4 t-Z
C
C
C
C
3 KN
C
1.75±1.71 K
2.9±2.20 K
2.67± 0.57
1.5±1.29 K
C+K
5 KN
C
C
1.75±0.96 C
6 KN
C
1±0.82 C
0.75±0.5 C
C
* Sayılar bir eksplanttan üretilen tomurcuk sayısını ve en az üç tekrarla elde edilen standart sapmayı ifade
etmektedir.
C: Kallus K: Köklenme BBD: Bitki büyüme düzenleyicileri
165
Şekil 1. 3 mg/l KN ortamında kotiledon eksplantının köklenmesi
Gelişim gözlenmiş olan eksplantlar gelişimlerini devam ettirebilmeleri için farklı BBD
konsantrasyonları içeren ortamlarda alt kültüre alınmıştır.
In vitro şartlarda sürgün rejenerasyonunun sağlandığı besin ortamlarında her zaman
köklenmeyi sağlamak mümkün olmamaktadır. Bu nedenle sürgünlerin köklenmeyi teşvik edici
BBD’nin bulunduğu ortamlara transfer edilmesi gerekmektedir. Köklenmeyi teşvik edici olarak
IBA’nın 1mg/l ve 2mg/l konsantrasyonları kullanılmıştır[9]. Kullanılan her iki ortamda da birbirine
yakın sonuçlar elde edilmiştir. NAA’nın sadece 2mg/l konsantrasyonu kullanılmış ve bu
konsantrasyondaki sürgünlerde kısa, kalın ve her sürgünde 5’den fazla kök uzamasının olduğu
gözlenmiştir. NAA ortamına göre IBA ortamında gelişen köklerin yapısı daha ince ve az sayıdadır.
Şekil 2. Adventif sürgünlerden kök gelişimi
Çalışma sonrasında köklenen fideler BBD içermeyen MS ortamına aktarılarak fidelerin belirli bir
büyüklüğe gelmeleri sağlanmıştır (Şekil 3). Belirli bir büyüklüğe ulaşan fideler 3:1 oranında
toprak:kum içeren saksılara dikilerek ortama uyumları gerçekleştirilmiştir.
166
Şekil 3. Köklenen soya fidelerinin BBD içermeyen MS ortamında rejenerasyonu
4. Tartışma
İnsanların beslenmesi yönünden önem taşıyan bitkilerin, verimini, hastalık ve zararlılara karşı
dirençlerini arttırmak amacı ile gerçekleştirilen klasik ıslah metotlarının yanı sıra günümüzde doku
kültürü ve biyoteknoloji sayesinde her yönü ile istenen özelliklere sahip bitki türlerinin üretimi çok
daha kısa sürelerde ve kontrollü koşullarda elde edilerek bu bitkilerin doğa koşullarına uygun hale
getirilmesi mümkündür. Bugüne kadar in vitro şartlar altında yapılan çalışmalar sırasında soya
fasulyesi bitkisinin çok farklı çeşitleri kullanılarak bunların rejenerasyon kapasiteleri, somatik
embriyogenez, organogenez gibi alanlarda denemeler gerçekleştirilmiştir. Klonal üretime yönelik soya
fasulyesi ile çalışmalar fazla olmadığı için bu çalışmamızda soya fasulyesi (Glycine max L. Merrill)
bitkisinin Agrova SA88 çeşidinin doku kültürü ortamında farklı BBD konsantrasyon ve
kombinasyonları ile gövde ucu, boğum, hipokotil, kotiledon, yaprak, petiyol ve kök eksplantları
kullanılarak adventif sürgün rejenerasyonu ve bu adventif sürgünlerin köklendirilmesi üzerine
denemeler yapılmıştır.
In vitro şartlarda yetiştirilen fidelere ait gövde ucu, boğum, hipokotil, kotiledon, yaprak,
petiyol ve kök eksplantları bitki büyüme düzenleyicilerinin farklı konsantrasyonlar ve
kombinasyonları şeklinde desteklenen besi ortamlarında inkübe edilmiştir. Bu ortamlar vasıtası ile
adventif sürgün oluşturma potansiyelleri arttırılmıştı. En verimli ortam ve eksplant hakkında bir
genelleme yapılması gerekirse şu sonuçlar ortaya çıkmaktadır. 3 mg/l KN destekli MS hemen hemen
bütün eksplantlar için klonal üretim bakımından en verimli ortamdır. Kinetin sentetik bir sitokinin
türevi olup sitokininlerin genel etkileri olan sürgün gelişimini teşvik etmesi beklenen bir sonuçtur [10].
Petiyol, yaprak ve kök eksplantları sürgün ve kök gelişiminde olumsuz sonuçlar vermişlerdir. Petiyol
ve yaprak eksplantında kısmen kallus gözlense de kök eksplantında hiçbir gelişme gözlenmemiştir.
Özellikle boğum ve gövde ucu eksplantı çok iyi adventif sürgün oluşturmuştur. Her ne kadar bitkisel
hormonlar farklılaşmış bölünme yeteneğini kaybetmiş hücrelere yeniden bölünme özelliği kazandırsa
da meristematik hücreler içermesi bakımından gövde ucu, sürgün ve kök gelişiminde en verimli
eksplant olarak rapor edilmiştir [11]. BBD konsantrasyonları ve kombinasyonları, fiziksel şartlar ve
bitkilerin genotipinin yanında eksplantların hasat edilip ana bitkiden ilişkisinin kesilmesi ve kültür
ortamına alınması esnasında içerdikleri endojen BBD lerin metabolizmadaki görevleri göz önünde
bulundurulduğunda özellikle sitokininlerin, kısmen oksinlerin ve bu iki büyüme düzenleyicisinin
etkileşimlerinin adventif sürgün oluşumu üzerine en etkili maddeler oldukları görülmektedir [12].
Uygulamalarımızda kinetin ile yapılan çalışmalardan olumlu sonuçlar elde edilmiştir.
Kinetinin de yine farklı konsantrasyonları kullanılmış ve elde edilen sonuçlara göre en verimli ortamın
3 mg/l KN destekli MS olduğu tespit edilmiştir. Bunu 2 mg/l KN konsantrasyonu takip etmiştir. 4 mg/l
KN, 5 mg/l KN, 6mg/l KN ile yapılan çalışmalarda verimin konsantrasyon artışına paralel olarak
düştüğü ve çoğunlukla kallus oluştuğu gözlenmiştir. 2 mg/l KN ve 3 mg/l KN ortamlarında adventif
kök gelişimi ve kallus oluşumu gözlenmiştir. KN konsantrasyonu arttıkça adventif sürgün
patlamasının azalması genotip veya dolaylı olarak KN nin sürgün oluşumu sürecindeki büyümeyi
baskılayan diğer hormonlarla antagonist etkileşimini akla getirmektedir [13].
167
t-Z ile yapılan çalışmalarda çok fazla verim elde edilememiştir. t-Z nin en verimli
konsantrasyonu 2mg/l dir. 4 mg/l t-Z ortamındaki bütün ekplantlarda kallus gözlenmiştir. t-Z nin
bütün konsantrasyonlarında yoğun bir şekilde kallus oluşmuştur. t-Z tabi bir sitokinindir ve
sitokininlerin genel etkileri bu çalışmada t-Z üzerinde gözlenmiştir. Yüksek konsantrasyonlu t-Z daha
çok oksinler gibi davranarak kallus oluşumunu teşvik etmiştir. Zaten t-Z’nin adventif sürgün
oluşumundan ziyade kallus ve indirekt somatik embriyo gelişimini teşvik ettiği bazı çalışmalarda
bildirilmiştir [14].
Elde edilen eksplantların köklendirilmesi için hazırlanan IBA lı ortamların adventif sürgün
oluşumunu teşvik ettiğinin gözlenmesi üzerine başlangıçta IBA nın farklı konsantrasyonlarını içeren
ortamlar hazırlanarak eksplantlar bu ortamlarda inkübe edilmiştir. Fakat daha sonraki çalışmalarda
köklendirmede 2 mg/l NAA konsantrasyonunun çok iyi sonuç verdiği gözlenmiştir. NAA nın sadece
2mg/l konsantrasyonu ile çalışmalara devam edilmiştir. Oksinlerin köklenmeyi teşvik ettiği bilinen bir
gerçektir [13]. Ancak bu çalışmada oksin tek başına köklendirmede başarılı olmuştur. Bu ortamda
gelişen soya fasulyesi fideleri saksılara transfer edilmiştir. İklimlendirme dolabında belli bir
büyüklüğe getirilerek daha sonra bitkinin normal şartlara adaptasyonu sağlanmıştır. Bu bitkiler
çiçeklenme aşamasına kadar büyütülmüştür.
Kaynaklar
1.
Özcan S., Özgen M. 1996. Bitki Genetik Mühendisliği, Kükem dergisi, 1(1): 69-95.
2.
Akı C. 1997. Capsicum Annum L. nin Bazı Varyeteleri Üzerinde Doku Kültürü Çalışmaları. Ege
Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora tezi, İzmir.
3.
Markley S. K. 1950. Soybeans and Soybean Products, Vol. 1, New York, USA. P, 15-210.
4.
İşler N., Çalışkan M. E. 1998. GAP Bölgesi Ekolojik Koşullarında Soyada (Glycine max. L.
Merrill) Verim ve Verime Etkili Bazı Özelliklerin Korelasyonu ve Path Analizi, Tr. J. Of
Agriculture and Forestry, 22: 1-5.
5.
Shurpalekar S. A. 1961.Chemical Composition and Nutritive Value of Soybeans and Soybeans
Products. Soybeans Concil of America, International Office.11(2): 7-12. Roma.
6.
Fehr W. R. 1987. Breeding Methods for Cultivar Development in B. E. Caldwell (Ed) soybeans.
Improvement, production and uses, Agronomy, 16: 249-294.
7.
Yılmaz H. A., Efe L. 1998. Bazı Soya (Glycine max. L. Merrill) Çeşitlerinin Kahramanmaraş
Koşullarında 2. Ürün Olarak Yetiştirilebilme Olanakları, Tr. J. Of Agriculture and Forestry,
22:135-142.
8.
Murashige T., Skoog F. 1962. A Revised Medium for Rapid Growth and Bioassay with Tobacco
Tissue Cultures, Physiologia Plantarum, 15: 473-497.
9.
Ma H. H., Wu T. L. 2008. Rapid and Efficient Regeneration in Soybean [Glycine max. L.
Merrill] from Cotyldenary Node Explants, Acta Physiologiae Plantarum, 30(2): 209-216.
10. Lincoln T., Eduardo Z. 2008. Bitki Fizyolojisi 3. Baskıdan tercüme, Palme yayıncılık, 493-515s,
Ankara.
11. Özgen M., Özcan S., Sevimay C. S., Sancak C., Yıldız M. 1998. High Frequency Adventitious
Shoot Regeneration in Sainfoin, Plant Cell Tissue and Organ Culture, 42: 205-208.
12. Mariashibu T. S., Anbazhagan V. R., Jiang S.Y., Ganapathi A., Ramachandan S. 2013. In Vitro
Regeneration and Genetic Transformation of Soybean, Edited by James E. Board, Published:
January 2.
13. Kadıoğlu A. 2004. Bitki Fizyolojisi, Eser ofset matbacılık, 258-317s, Trabzon.
14. Halperin W., Wetherell D. F. 1965.Ammonium Requirement for Somatic Embryogenesis in
Vitro, Nature, 205: 519-520.
168
2(2), 169-175, 2013
2(2), 169-175, 2013
A Numerical Method for Solving the Mathematical Model of Controlled
Drug Release
Yalçın ÖZTÜRK1, Aydan GÜLSU2, Mustafa GÜLSU *1
Department of Mathematics, Faculty of Science, Mugla Sıtkı Koçman University, Mugla, Turkey
Department of Molecular Biology and Genetics, Faculty of Science, Mugla Sıtkı Koçman University,
Mugla, Turkey
1
2
Abstract
Over the past few decades, significant medical advances have been made in the area of drug delivery with the
development of controlled release dosage forms. Controlled release formulations bring scientists in different
fields to work together with the common aim of realizing more and more effective products. For this purpose,
the use of mathematical modeling turns out to be very useful as this approach enables, in the best case, the
prediction of release kinetics before the release systems are realized. In this article, we have introduced a Taylor
collocation method, which is based on collocation method for solving initial-boundary value problem describing
the Fick’s second law.
Keywords: Controlled drug release, Fick’s second law, fractional differential equation, collocation method
Kontrollü İlaç Salım Matematiksel Modelinin Çözümleri için Nümerik
Yöntemler
Özet
Son birkaç yıldır kontollü ilaç salım dozaj formlarındaki gelişmeler ile birlikte, ilaç salım alanında önemli
medikal ilerlemeler sağlanmıştır. Kontrollü ilaç salım formülasyonları, daha da etkili ürünler geliştirmek
amacıyla çeşitli alanlardaki bilim adamlarını birlikte çalışmak üzere biraraya getirmiştir. Bu amaçla, bu
yaklaşım, matematiksel modelleme kullanımının önemini ortaya koymakta daha da önemlisi, salım sistemleri
gerçekleştirilmeden önce salım kinetiği tahmini yapılabilmektedir. Bu çalışmada ikinci Fick kanununu
tanımlayan başlangıç sınır değer probleminin nümerik çözümü için sıralama yöntemini temel alan Taylor
sıralama yöntemi verilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Kontrollü ilaç salımı, İkinci Fick kanunu, kesirli türevli diferansiyel denklem, sıralama
yöntemi
1. Introduction
With advances in biotechnology, genomics and combinatorial chemistry, a wide variety of new, more
potent and specific therapeutics are being created. Controlled release drug delivery systems are being
developed to address many of the difficulties associated with traditional methods of administration.
Controlled release systems are systems that release the drug in a controlled fashion to maintain an
appropriate concentration for a long period of time. Such systems offer several potential advantages
over traditional methods of administration. First, drug release rates can be tailored to the needs of a
specific application; for example, providing a constant rate of delivery or pulsatile release. Second,
controlled release systems provide protection of drugs, especially proteins, that are otherwise rapidly
destroyed by the body. Finally, controlled release systems can increase patient comfort and
compliance by replacing frequent (e.g., daily) doses with infrequent (once per month or less) injection.
*
Corresponding author: [email protected]
169
Y. Öztürk, A. Gülsu, M. Gülsu / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 169-175, 2013
The modeling of drug release from delivery systems is important for our understanding and
elucidation of the transport mechanisms and allows the prediction of the effect of the device design
parameters on the drug release rate. Furthermore, given the significant advances in computer
simulation technology, numerical modeling is increasingly becoming an integral part of research and
development in this area. Although extensive experimental studies have been carried out in this field
in the recent years, modeling of these systems is currently lacking. Numerical modeling relies on
careful representation of the physical situation, and it requires a thorough understanding of drug
release kinetics, as well as mathematical expressions and modeling tools.
Despite the complexity of the phenomena involved in drug release mechanisms, the
mathematical models commonly used to describe the kinetics of drug release from a large variety of
devices. Some efforts have been made in recent years to analyze release systems[1-5]. One of the
important mathematical model is Fick’s second law[6] which is a partial differential equation (PDE).
Fick’s second law states that the rate of change in concentration in a volume within the diffusional
field is proportional to the rate of change in spatial concentration gradient at that point in the field and
is expressed as:
∂C
∂ 2C
=L 2
∂t
∂ x
(1)
where C is the concentration for dissolved drug per unit volume, L is the diffusion
coefficient, x denotes the direction normal to the membrance.
In this article, we present the experimental approach for solving Eq.(1) with fractional calculus
and collocation method. This propose, Eq.(1) is reduced to differential equation with fractional term,
then fractional differential equation is solved by the generalized Taylor series i.e.
iα
(
t − a)
(Daiα y(t ))(a)
y N (t ) = ∑
(
)
i
1
Γ
α
+
i =0
N
(2)
where 0 < α ≤ 1 . In recently, collocation method has become very useful technique for
solving equations[7-13]. This method transform each part of equation into matrix form and using the
collocation points as
ti =
i
, i = 0,1,  , N
N
(3)
and we get the nonlinear algebraic equation. Solving this equation, we obtain the coefficients
of the generalized Taylor series and so we obtain the approximate solutions for various N . All
computations are performed on the computer algebraic system Maple 13 in this paper.
2. Basic Definitions
Almost most of the mathematical theory applicable to the study of non-integer order calculus was
developed through the end of 19th century [14,16]. The fractional differential equations (FDEs) have
received considerable interest in recent years. FDEs have shown to be adequate models for various
physical phenomena in areas like damping laws, diffusion processes, etc. For example, the nonlinear
oscillation of earthquake can be modeled with fractional derivatives[17], the fluid-dynamic traffic
model with fractional derivatives[18], psychology[19], modeling of viscoelastic dampers[20-22], selfsimilar protein dynamics[23], bioengineering[24] and others. In this section, we first give some basic
definitions and then present properties of fractional calculus[15].
Definition 2.1 The Riemann-Liouville fractional derivative of order α with respect to the variable t
and with the starting point at t = a is
t

d m +1
1
(t − τ ) m −α f (τ )dτ , 0 ≤ m ≤ α < m + 1

m +1 ∫
 Γ(−α + m + 1) dt
α
a
a Dt f (t ) = 
m
 d f (t )
, α = m + 1∈ N
 dt m
170
Definition 2.2 The Riemann-Liouville fractional integral of order α is
t
1
(t − τ ) α −1 f (τ )dτ , p > 0
Γ(α ) ∫a
Definition 2.3 The fractional derivative of f (t ) by means of Caputo sense is defined as
−α
f (t ) =
a Dt
t
1
D f (t ) =
(t − τ ) n −α −1 f ( n ) (τ )dτ
∫
Γ(n − α ) 0
α
for n -1< α ≤ n , n ∈ N, t > 0 , f ∈ C −n1 .
Theorem 1. (Generalized Taylor Formula) [14]
Suppose that
k = 0,1,  , n + 1 where 0 < α ≤ 1 , then we have
Dakα f (t ) ∈ C (a, b] for
(t − a )iα (D iα f (t ) )(a) + (Da(n +1) f )(ξ ) (t − a )(n +1)α
a
Γ((n + 1)α + 1)
i = 0 Γ (iα + 1)
n
f (t ) = ∑
with a ≤ ξ ≤ t , ∀t ∈ (a, b] , where
Danα = Daα .Daα .Daα . Daα ( n times).
3. Converting to a Nonlinear FDE
Let us consider the initial conditions[15]
∂u
(4)
(t ,0) = λu 4 (t ) , u (t , ∞) = u (0, x) = u 0
∂x
∂u
We are interest in C (0, t ) for t > 0 . It is obtained for
(0, t ) a representation via fractional
∂x
derivative of C ( x, t ) with respect to time t [15] as:
∂C
(t ,0) = Da1 / 2 (C 0 − C (t ,0)) .
∂x
Then it is obtained the following one-dimensional initival-value problem for the non-linear fractional
differential equation:
(5)
Da1 / 2 y (t ) − Lλ (C 0 − y (t )) 4 = 0, t > 0
y (0) = C 0
(6)
where y (t ) = C 0 − C (0, t ) .
Next sections, we seek the approximate solution of Eq.(5) with initial condition Eq.(6).
4. Fundemental Relations
In this section, we consider the one-dimensional initival-value problem for the non-linear fractional
differential equation Eq.(5). We use the generalized Taylor collocation method to find the truncated
generalized Taylor series expansions of each term in expression at t = c and their matrix
representations for solving α − th order linear fractional part and nonlinear part. We first consider the
solution y N (t ) of Eq. (5) defined by a truncated generalized Taylor series (2). Then, we have the
matrix form of the solution y N (t )
where
[
[ y N (t )] = T(t ) A = XM 0 A
X = 1 (t − c) α
(t − c) 2α
171
 (t − c) Nα
(7)
]
 1
 Γ(1)

 0

M0 = 
 0

 

 0

0
0

1
Γ(α + 1)
0

1

Γ(2α + 1)


0

0

0




0


0




1

Γ( Nα + 1) 
0
 Da0α y (c) 

 1α
 Da y (c ) 
A =  Da2α y (c) 





 D Nα y ( c ) 

 a
Similiarly, the matrix representation of the function Daα y N (t ) become
Daα y N (t ) = Daα XM 0 A
where, we compute the Daα X , then
[
Daα X = Daα 1 Daα (t − c) α
 Γ(α + 1)
= 0
Γ(1)

= XM1
Daα (t − c) 2α  Daα (t − c) Nα
]

Γ(2α + 1)
Γ( Nα + 1)
(t − c) α 
(t − c) ( N −1)α 
Γ(α + 1)
Γ(( N − 1)α + 1)

where

0

0
M1 = 


0

0
Γ(α + 1)
Γ(1)
0


0
Γ(2α + 1)

Γ(α + 1)


0
0

0
0





0



Γ( Nα + 1) 

Γ(( N − 1)α + 1) 
0

0
Then, so the matrix representation of fractional differential part as
D*α y N (t ) = XM1M 0 A
(8)
Moreover, since [9,24]
___
Y m = Y m −1 Y
(9)
where
 y Nm −1 (t )
 y N (t )
 m −1  ___
 0
y (t ) ,
Y m −1 (t ) =  N
Y (t ) = 
  
 
 m −1 

 0
 y N (t )
And using collocation points in Eq.(3)
___
0
0 

0 
y N (t ) 


 

0
 y N (t )
__ ___
Y =TA
(10)
where
0
T(t )
 0
___
T(t )
T (t ) = 
 


0
 0
Then, we construct the following relation
A
 0 

 0  , ___  0
A=


 


 T(t )
0
0  0
A  0 
  

0  A
__ __
y N2 (t i ) = y N (t i ) y N (t i ) = (T A) X(t i )M 0 A
172
(11)
__ __
y N3 (t i ) = y N2 (t i ) y N (t i ) = (T A) 2 X(t i )M 0 A
(12)
__ __
y N4 (t i ) = y N3 (t i ) y N (t i ) = (T A) 3 X(t i )M 0 A
(13)
Finally, we obtained matrix representation of the condition in Eq.(6) as
U 0 = X(0)M 0 A = [1 0 0  0] = [C 0 ]
(14)
4. Solution of the Problem
In this section, we consider the Eq.(3) with condition Eq.(4). Then, we can write the Eq.(5) as:
(15)
Da1 / 2 y (t ) + 4 LλC 03 y (t ) − 6 LλC 02 y 2 (t ) + 4 LλC 0 y 3 (t ) − Lλy 4 (t ) = LλC 04
Then, using Eq.(8), Eqs.(11),(12),(13) and collocation points in Eq.(3), we can write
__ __
__ __
__ __


3
3
2
2
 XM1M 0 + 4 LλC0 X(ti )M 0 − 6 LλC0 (T A ) X(ti )M 0 + 4 LλC0 (T A) X(ti )M 0 − Lλ (T A) X(ti )M 0  A = LλC0 (16)


or briefly the fundamental matrix equation of Eq.(16) as
__ __
__ __
__ __


3
2
2
3
 XM1M 0 + 4 LλC 0 XM 0 − 6 LλC 0 (T A) XM 0 + 4 LλC 0 (T A) XM 0 − LλC 0 (T A) XM 0  A = F (17)


where
0  0 
 Lλ C 0 
T (t0 ) 0
1 (t 0 − c) α (t 0 − c) 2α  (t 0 − c) Nα 






α
(t1 − c) 2α  (t1 − c) Nα 
 LλC 0  ___  0 T (t1 ) 0  0 
1 (t1 − c)
0 T (t2 )  0 
X = 1 (t 2 − c) α (t 2 − c) 2α  (t 2 − c) Nα  F =  LλC 0  T =  0







   




  


 
1 (t − c) α (t − c) 2α  (t − c) Nα 
 LλC 0 
 0
0
0  T (t N )
N
N
N


Hence, the fundamental matrix equation (17) corresponding to Eq. (5) can be written in the form
(18)
WA = F or [ W; F ] , W = [ wi , j ] , i, j = 0,1,..., N
where
__ __
W = XM1M 0 - (T A) 3 XM 0 .
To obtain the solution of Eq. (5) under conditions (6), by replacing the row matrices (14) by the first 1
rows of the matrix (18) and we have the new augmented matrix:
0
 1
 w
w11
 10

~ ~  
[ W ; F ]= 
 w N − 20 w N − 21
 wN −10 wN −11

wN 1
 wN 0
So, we obtained to a system of ( N + 1) nonlinear

0
 w1N


 wN −2 N
 wN −1N
 wNN
; C0 
; LλC 0 

 

 LλC 0 
; Lλ C 0 

; LλC 0 
(19)
algebraic equations with unknown generalized
Taylor coefficients.
We can easily check the accuracy of the method. Since the truncated fractional Taylor series (2) is an
approximate solution of Eq.(5), when the solution y N (t ) and its derivatives are substituted in Eq.(5),
the resulting equation must be satisfied approximately; that is, for t = t q ∈ [0,1], q = 0,1,2,...
E N (t q ) = D*α y N (t q ) − Lλ (C 0 − y N (t q )) 4 ≅ 0
173
(20)
5. Numerical results
We take the values of L = 0.00169 cm 2 / hour , λ = 1 , C 0 = 10 mg / cm 3 in Ref. [6]. Then, we
display the numerical results are shown in Fig. 1. Fick’s second law assumes that all drug dissolves,
but that does not apply in the real world, there are always some drug particles left behind. The flux is
greatest at the begining which is logical as the drug amount in the matrix is at maximum at the
beginning and then decreases as t gets bigger and the drug releases.
Figure 1. Flux through bottom boundary as function of time
6. Conclusion
The fractional differential equation has an important role in calculus theory and applications in physics
and engineering. Fick’s second law presents more general and useful equation in resolving most
diffusion problems. In this study, the mathematical model of Fick’s second law which is the onedimensional initial-value problem for the non-linear fractional differential equation is solved
approximately with the fractional Taylor series using the collocation points. This method transforms
non-linear fractional differential equation into a matrix equations. The desired approximate solutions
can be determined by solving the resulting system, which can be effectively computed using symbolic
computing codes on Maple 13. Numerical solutions of example dispalay in figures and numerical
results is discuss. The modeling of drug release from delivery systems is important for our
understanding and elucidation of the transport mechanisms and allows the prediction of the effect of
the device design parameters on the drug release rate. Mathematical models explain to the path to
predict the fundamental theory of controlled release drug product design. The model can definitely
ensure batch to batch uniformity and the success of the intended therapy with the expected quality,
safety and efficacy of the product. The model can have the control over all critical parameters, which
will lead to predictability & reproducibility of the drug release profile of a dosage form. It can also
significantly facilitate the optimization of existing product as well as the development of new
products. In addition to the prevention from excessive experimentation, it will not only help to bring
down the cost but also save the time.
References
1.
Frenning G. 2003. Theoretical Investigation of Drug Release from Planar Matrix Systems: Effects
of a Finite Dissolution Rate, J. Control. Release, 92: 331-339.
2.
Frenning G., Brohede U., Stömme M. 2005. Finite Element Analysis of the Release of Slowly
Dissolving Drugs from Cylindrical Matrix Systems, Journal of Controlled Release, 107: 320-329.
174
3.
Higuchi T. 1961. Rate of Release of Medicaments from Ointment Bases Containing Drugs in
Suspension, J. Pharm. Sci, 50: 874–875.
4.
Ritger P. L., Peppas N. A. 1987. A Simple Equation for Description of Solute Release I. Fickian
and Non-Fickian Release from Nonswellable Devices in the Form of Slabs, Spheres, Cylinders or
Discs, J. Control. Release, 5: 23–36.
5.
Gao P., Nixon P. R., Skoug J.W. 1995. Diffusion in HPMC Gels. II. Prediction of Drug Release
Rates from Hydrophilic Matrix Extended-Release Dosage Forms, Pharm. Res. 12: 965–971.
6.
Cabrera M., Luna J. A., Grau R. J. A. 2006. Modeling of Dissolution Diffusion Controlled Drug
Release from Planar Polymeric Systems with Finite Dissolution Rate and Arbitrary Drug
Loading, Journal of Membrane Science, 280: 693-704.
7.
Gülsu M., Öztürk Y., Sezer M. 2010. A New Collocation Method for Solution of Mixed Linear
Integro-Differential-Difference Equations, Appl. Math. Comp., 216: 2183-2198.
8.
Gülsu M., Öztürk Y., Sezer M. 2011. Numerical Solution of Singular Integro-Differential
Equations with Cauchy Kernel, World Appl. Scie. J., 13 (12): 2420-2427.
9.
Gülsu M., Öztürk Y., Sezer M. 2011. On the Solution of the Abel Equation of the Second Kind
by the Shifted Chebyshev Polynomials, Appl. Math. Comp., 217: 4827-4833.
10. Gülsu M., Öztürk Y., Sezer M. 2011. Approximate Solution of the Singular-Perturbation Problem
on Chebyshev-Gauss Grid, J. Avdan. Research Diff. Equa., 3 (4): 1-13.
11. Gülsu M.,Öztürk Y.,Anapalı A. 2013. Numerical approach for solving fractional
relaxation-oscillation equation, Appl.Math.Modelling, 37(8):5927-5937.
12. Gülsu M., Öztürk Y., Sezer M. 2012. A New Chebyshev Polynomial Approximation for Solving
Delay Differential Equations, J. Diff. Equa. Appl., 18 (6) :1043-1065.
13. Gülsu M., Öztürk Y., Sezer M. 2012. Numerical Approach for Solving Volterra IntegroDifferential Equations with Piecewise Intervals, J. Avdan. Research Appl. Math. 4 (1):23-37.
14. Odibat Z., Shawagfeh N. T. 2007. Generalized Taylor’s Formula, Appl. Math. Comp.,
186(1):286–293.
15. Podlubny I. 1999. Fractional Differential Equations, Academic Press, New York.
16. He J. H. 1998. Nonlinear Oscillation with Fractional Derivative and its Applications,
International Conference on Vibrating Engineering, Dalian, China.
17. He J. H. 1999. Some Applications of Nonlinear Fractional Differential Equations and Their
Approximations, Bull. Sci. Technol., 15(2):86–90.
18. Ahmad W. M., El-Khazali R. 2007. Fractional-Order Dynamical Models of Love, Chaos,
Solitons & Fractals, 33:1367-1375.
19. Lewandowski R., Chorazyczewski B. 2010. Identification of the Parameters of the Kelvin–Voigt
and the Maxwell Fractional Models, Used to Modeling of Viscoelastic Dampers, Comput. Struct.,
88:1–17.
20. Bagley R. L., Torvik P. J. 1984. On the Appearance of the Fractional Derivative in the Behavior
of Real Materials, J. Appl. Mech., 51:294–298.
21. Bagley R. L., Torvik P. J. 1985. Fractional Calculus in the Transient Analysis of Viscoelastically
Damped Structures, AIAA J., 23(6):918–925.
22. Glockle W. G., Nonnenmacher T. F. 1995. A Fractional Calculus Approach to Self-Similar
Protein Dynamics, Biophys. J., 68:46–53.
23. Magin R. L. 2006. Fractional calculus in bioengineering, Begell House Publishers.
24. Daşçıoğlu A. Yaslan H. 2011. The Solution of High-Order Nonlinear Ordinary Differential
Equations by Chebyshev Polynomials, Appl. Math. Comput., 217(2):5658-5666.
175
2(2), 176-191, 2013
2(2), 176-191, 2013
Kar Yükü Etkin Bölgelerde Çelik Kafes Sistem Güçlendirmesi
Mehmet Cihan AYDIN1, Ercan IŞIK1*
1
Bitlis Eren Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü
Özet
Yapılar, servis ömürleri boyunca çok farklı nedenlerden dolayı onarılmakta veya güçlendirilmektedir.
Güçlendirme nedenlerinden biri yapıların yapım aşamasında projelerinde öngörülen kesit şekil ve boyutlarına
uygun elemanların seçilmemesidir. Bu çalışmada spor salonu olarak kullanılan bir yapının çelik çatı sistemi
değerlendirilmiştir. Yapı ile ilgili proje ve yerinde yapılan ölçümler sonucu, proje üzerinde verilen kesit
boyutları ile mevcut kesit boyutları karşılaştırılmış ve kesit boyutları ile profillerin projesine uygun olmadığı
sonucuna ulaşılmıştır. Uygun olmayan profiller ve kesit boyutları için güçlendirme yapılmasına için gerekli
işlemler yapılmıştır. Güçlendirme işleminin çelik elemanlar ile yapılması önerilmiştir. Böylelikle yapı için
projesinde öngörülen kesit alanlarına ve istenilen güvenlik düzeyine çıkması sağlanmıştır. Çalışmaya konu olan
çelik yapı için güçlendirme esasları ve imalat esnasında dikkat edilecek unsurlar belirtilmiştir. Bu çalışma, çelik
yapıların güçlendirilmesi konusunda yapılacak çalışmalara katkı sağlayacaktır.
Anahtar Kelimeler: Güçlendirme, çelik yapılar, çelik elemanlar
Strengthening of Trussed Steel Joint System
at the Region of Forceful Snow Loads
Abstract
Buildings have been repaired or strengthened for many different reasons throughout of their service life. There
can be many reasons for repairing or strengthening buildings. One reason of strengthening of structure is the
improper selection of sectional shape and dimensions of structures that given in their projects. In this study, the
trussed steel joint system of the structure has been evaluated that has been used as gym. The projects of trussed
steel joint system and the results of measurement that made on the spot have been compared. It has been
concluded that sectional dimensions and profiles are improper to the system’s project. The calculation has been
made as a result of improper sectional dimensions and profiles of trussed steel roof system. Steel members have
been used for strengthening. Thus, foreseen sectional areas and required safety level of trussed steel joint system
has been provided as given in its project. Strengthening and construction principals for this steel roof system
have been given in this study. This study will contribute to future studies for strengthening of steel structures.
Keywords: Strengthening, steel structures, steel members
1. Giriş
Yapıların dayanımlarının arttırılması değişik nedenlerle ortaya çıkmaktadır. Projesinde ve yapımında
hata, kusur ve eksiklikler olan yapının çeşitli elemanlarında zaman içinde hasar ve zayıflık belirtileri
ortaya çıkabilir; yapıların kullanma amacının zaman içinde değiştirilmesi sonucu yapıda bazı taşıyıcı
sistem değişikliklerinin yapılması gerekebilir [1]. İyi projelendirilmemiş veya uygulamasında özen
gösterilmemiş binalarda hasar meydana gelme olasılığı, sistem üzerine etkiyecek yüklere bağlı olarak
büyüktür. Bunun yanında, projelendirilmesi ve uygulamasına gerekli özen gösterilen binalarda da
değişik sebeplerden dolayı hasar meydana gelebilir. Bu nedenle, hasarın belirlenmesi ve devamında
gerekli güçlendirmenin yapılması inşaat mühendisliğinin önemli konularından biridir [2].
*
176
M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013
Güçlendirilmeden amaç yapıların servis yükleri altında hasarlara neden olacak kusurlarının
giderilmesi, yapı güvenliğini arttırmaya yönelik olarak yeni elemanlar eklenmesi, kütle azaltılması,
mevcut elemanlarının yük altındaki davranışlarının geliştirilmesi, kuvvet aktarımında sürekliliğin
sağlanması türündeki işlemleri içermektedir [3]. Güçlendirme, esas olarak hasar görmemiş bir yapıyı
veya yapıyı meydana getiren yapı elemanlarını geçerli bir güvenlik düzeyine çıkarmak için yapılan
işlemlerin bütünüdür. Güçlendirme işleminde amaç yapının dayanım ve benzeri karakteristiklerini
önceki düzeyinin üzerine çıkarmaktır [4].
Yapıların güçlendirilmesi hassas bir iş olup, süreç yapının değerlendirilmesi ile başlamaktadır.
Mevcut bir yapının değerlendirilebilmesi için öncellikle yapı hakkında temin edilebilecek her türlü
verinin toplanması gereklidir. Bunlar, mevcut yapıların taşıyıcı sistem elemanlarının kapasitelerinin
hesaplanmasında ve deprem dayanımlarının değerlendirilmesinde kullanılacak eleman detayları ve
boyutlarından, taşıyıcı sistem geometrisine ve malzeme özelliklerine ilişkin bilgilerden, yapıların
projelerinden ve raporlarından, yapıda yapılacak gözlem ve ölçümlerden, yapıdan alınacak malzeme
örneklerine uygulanacak deneylerden elde edilmektedir. Bu bilgiler ışığında yapılacak değerlendirme
sonucunda binanın güçlendirilmesinin uygun olabileceği görüşü hakimse bina sahiplerinin isteği
doğrultusunda binanın güçlendirme projeleri hazırlanmalıdır. Yapılar ile ilgili tespitler yapılırken
birçok parametreye bağlı olan karmaşık bir çalışma gerekmektedir. Onarılmasına ve güçlendirilmesine
karar verilmesinin en önemli adımını bu çalışma oluşturmaktadır. Bu aşamada yapılacak yanlış veya
eksiklik istenmeyen sonuçlara yol açmaktadır. Bu çalışmada Bitlis il merkezinde bulunan ve spor
salonu olarak kullanılan çelik çatı sistemi değerlendirilmiş ve çelik çatının güçlendirmesi gerektiği ve
güçlendirmenin nasıl yapılacağı konusunda çelik elemanlar ile güçlendirme yapılması önerilmiştir.
2. Mevcut Uygulamanın Değerlendirilmesi
Betonarme olarak inşa edilen binanın 29x16 m boyutundaki Spor Salonu bölümü çelik çatı sistemiyle
kapatılmıştır. Çatı sistemi enine doğrultuda 7 adet çelik çatı kafes sistemle taşıtılmaktadır. Çatı üzeri,
çatının üst başlık düğüm noktalarına yerleştirilmiş aşıklar ile taşıtılan kenetli sistem çatı örtüsüyle
kapatılmıştır. Çatı makasları iki uçtan betonarme kolonlar üzerine oturtulmuş ve bir ucu tutulu diğer
ucu ise kayıcı mesnet oluşturacak şekilde cıvata ile ankraj yapılmıştır. Çatı kafes sistemin düğüm
noktaları kaynaklı olarak tespit edilmiştir. Kafes ve aşıkların kenar açıklıkları boyunca çapraz L
profilden yatay stabilite bağlantıları kullanılmıştır. İmalattan bazı görüntüler Şekil 1’de verilmiştir.
Şekil 1. Çelik çatı uygulamasından bazı görüntüler
177
2.1. Kesitlerin Karşılaştırılması
Bu çalışmada yapının Spor Merkezi olarak kullanılan kısmında kullanılan çelik çatı sisteminin
taşıyıcısı olan çelik kafes sisteminin tasarımı üzerinde durulmuştur. Yerinde ve proje üzerinde yapılan
incelemelere göre çatı makaslarıyla ilgili özellikler Tablo 1’de karşılaştırılmıştır.
Tablo 1. Proje ve uygulanan kesitlerin karşılaştırılması
Kullanılan Profil
Alanı
Profil
(cm2)
I180
27.9
1
Proje Profili
Alanı
Profil
(cm2)
HEA180
45.3
Alt Başlık
2
HEA160
38.8
I160
22.8
Uygun Değil
Diyagonal
26
HEA160
38.8
I100
22.8
Uygun Değil
Dikme
Diğer dikme ve
diyagonaller
27
HEA160
38.8
I100
22.8
Uygun Değil
3-25
HEA100
21.2
I100
10.6
Uygun Değil
Türü
Üst Başlık
Projesindeki
numarası
Projeye
Uygunluğu
Uygun Değil
Yapılan incelemeler sonucu uygulamada kullanılan profillerin ve kesit alanlarının projesine uygun
olmadığı tespit edilmiştir. Bununla beraber çatı makası incelendiğinde projesinde 12 gözlü
tasarlanmasına rağmen yerinde 11 gözlü olarak imal edilmiştir. Bu nedenle de düğüm noktaları
arasındaki profil boyları uzamıştır. Yine çatı makasındaki diyagonaller projesinde çatı makasının
ortasında yön değiştirirken uygulamasında tüm diyagonaller aynı doğrultuda atılmıştır. Bunların
dışında gözle yapılan incelemeler sonucu çatı aşıkları ve yatay stabilite elemanları projesine uygun
olduğu gözlemlenmiştir. Çatı makasının mesnet detaylarının gözle gözlemlendiği kadarıyla projesine
uygun olduğu kabul edilmiştir.
Bu inceleme sonucu çatı makasının teşkili ve seçilen kesitler projesine uygun olmadığından
çatı makasının mevcut haliyle yeniden analiz edilmesi ve uygunluğunun kontrol edilmesi
gerekmektedir.
3. Çelik Kafes Analizleri
3.1. Yük Analizi
Kullanım süresince yapıya etkiyebilecek ve tasarımında dikkate alınması gerekli olan çeşitli fiziksel
etkiler yük olarak tanımlanmaktadır. Bir yapının amaca uygun olarak projelendirilebilmesi için,
hizmet süresi boyunca etkisinde kalacağı yüklerin gerçekçi bir şekilde belirlenmesi gerekmektedir.
Çünkü taşıma gücü ve kullanılabilirlik sınır durumları için, yapılar kendilerine etkiyen yüklere karşı
yeterli dayanıma sahip olmalı ve kullanılabilir olmalıdır[5]. Bu çalışmada, çelik çatı yük analizi için
öncellikle ülkemizin en fazla kar yağışı alan yörelerinden biri olan Bitlis için TS 498’ e göre kar yükü
hesaplanmıştır [6]. Kar yağışı genel olarak Kasım ayı başında başlamakta ve Nisan ayında kar
kalkmaktadır. Bu sürenin uzun olması Bitlis’te risk süresini artırmaktadır [7]. Bu da özellikle kar
yükünü doğrudan taşıyacak olan sistemlerin tasarımında daha fazla hassasiyet gösterilmesi sonucunu
doğurmaktadır.
3.1.1. Kar Yükü Hesap Değeri (P k )
Kar yükü hesap değeri (P k ) için alınacak yük, kar yağışı artış şartlarına göre değişkenlik
göstermektedir. Kar yükü (P ko ), hareketli yük sınıfına girmektedir [5]. Bunun bağlı olduğu etkenler
coğrafi ve meteorolojik şartlardır. (Kar yağmayan yerlerde kar yükü hesap değeri sıfır alınır). 30°'ye
kadar eğimli çatılarda kar yükü hesap değeri (P k ), kar yükü (P ko ) değerine eşit kabul edilir ve çatı
alanının plandaki düzgün yayılı yükü olarak dikkate alınır. Yatayla α açısı kadar eğim yapan ve kar
kaymasının engellenmediği çatılarda kar yükü hesap değeri olarak Denklem (1) verilmiştir [6].
(1)
178
Tablo 2. Çatı Eğimine (α) Bağlı Olarak Azaltma Değeri (m) [6]
Kar yükü (P ko ) değeri, kar yağış yüksekliğine göre düzenlenmiş haritadaki bölgelerin numarası ile
Tablo 3’ten alınır.
Tablo 3. Zati Kar Yükü (P ko ) Değerleri kN/m2 [6]
Çatı Eğimi (α) = 5.71o olduğundan P k = P ko = 1.60 kN/m2 alınır. İnşaatın bulunduğu yerin rakımı
yaklaşık 1600m olduğuna göre Tablo 3’ten bu yük %15 arttırılırsa;
P k = 1.60 x 1.15 = 1.84 kN/m2 = 188 kg/m2
3.1.2. Rüzgar Yükü Hesap Değeri (W)
Çelik çatı sisteminde dikkate alınan yüklerden biri de rüzgar yükleridir. Rüzgar yükü hesabı TS 498’e
göre yapılmıştır [6]. Rüzgâr yükü hesabı yapının geometrisine bağlıdır [2] (Şekil 2). Basınç, emme ve
sürtünme etkileri birleştirilerek hesaba alınır. Bir yapının bütününde rüzgâr yükü bileşkesinin
büyüklüğü;
W = Cf.q.A kN*
(2)
denklemiyle bulunur. Burada; Cf: Aerodinamik yük katsayısı, q: Emme (hız basıncı) kN/m2, A:
Etkilenen yüzey alanı (m2)dır. Emme (Hız basıncı) aşağıdaki formül ve Tablo 4 ile hesaplanmıştır.
(3)
179
Tablo 4. Yüksekliğe Bağlı Olarak Rüzgar Hızı ve Emme [6]
Şekil 2. Planda Kare Kesitli ve Eğik Çatılı Kapalı Yapılarda Rüzgar Yükünün Ana Taşıyıcı Sistem
Doğrultusunda Dağıtımı [6]
Yukarıdaki hesaplamalara göre rüzgar yükleri aşağıdaki gibi elde edilmiştir:
p re = -23.17 kg/m2 (emme)
p rf = -33.03 kg/m2 (emme)
3.2. Çubuk Kuvvetlerinin Hesabı
Elde edilen birim yükler düğüm noktasına tesir ettirilecek şekilde alanlar ile çarpılarak düğüm
noktalarına etki eden yükler aşağıdaki gibi elde edilir:
Öz ağırlıklar
Kar Yükü
Rüzgar (sağdan)
Rüzgar (soldan)
: P g = 277 kg (Düşey Doğrultuda)
: P k = 1308 kg (Düşey Doğrultuda)
: P re = -162 kg (Çatı Düzlemine Dik)
: P rf = -231 kg (Çatı Düzlemine Dik)
Elde edilen bu yüklere göre çelik kafes sitemin statik analizleri SAP2000 programı yardımıyla
hesaplanmış ve sonuçlar Tablo 5’te sunulmuştur. Tabo 5’te etki eden tüm yük kombinezonları dikkate
alınarak en gayri müsait yük halleri için H ve HZ yükleri hesaplanmıştır. Kesit hesaplarında bu
yüklerden en büyüğü dikkate alınacaktır.
180
Tablo 5. Yük Hesap Tablosu
YÜK HESAP TABLOSU
Çubuk
Diyagonal
Dikme
Üst Başlık
Alt Başlık
Tür
No:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
Öz Ağırlık
(a)
4378.17
6028.02
6483.83
6334.45
5836.18
5118.52
4253.92
3286.10
2243.00
1143.31
0.00
0.00
-4400.01
-6058.09
-6516.17
-6366.04
-5865.29
-5144.05
-4275.13
-3302.49
-2254.18
-1149.01
-277.00
673.69
231.70
-90.88
-352.94
-580.11
-785.35
-975.89
-1156.10
-1328.79
-1495.82
-1519.49
-4593.08
-1782.10
-511.32
174.86
610.60
922.81
1168.03
1374.42
1557.12
1724.82
1882.72
Kar
Tam
(b)
20673.83
28464.46
30616.81
29911.40
27558.58
24169.75
20087.09
15517.02
10591.48
5398.71
0.00
0.00
-20776.94
-28606.43
-30769.51
-30060.58
-27696.03
-24290.30
-20187.27
-15594.41
-10644.30
-5425.64
-1308.00
3181.17
1094.11
-429.12
-1666.58
-2739.30
-3708.42
-4608.15
-5459.15
-6274.59
-7063.31
-7177.44
-21688.61
-8415.09
-2414.47
825.68
2883.28
4357.51
5515.48
6490.04
7352.77
8144.65
8890.25
Çubuk Kuvvetleri (kg)
Çubuk
Maksimum
Rüzgar
Kesiti
Sağdan Soldan "H" Yük.
"HZ" Yüklemesi
(c)
(d)
(a)+(b) (a)+(b)+(c),(d) (a)+(c),(d) Kaynaklı
-2511.42 -3580.50 25,052.00
22,540.58
1,866.75
I160
-3448.24 -4916.15 34,492.48
31,044.24
2,579.78
I160
-3696.14 -5269.60 37,100.64
33,404.50
2,787.69
I160
-3594.85 -5125.24 36,245.85
32,651.00
2,739.60
I160
-3292.27 -4693.90 33,394.76
30,102.49
2,543.91
I160
-2863.11 -4082.08 29,288.27
26,425.16
2,255.41
I160
-2349.17 -3349.40 24,341.01
21,991.84
1,904.75
I160
-1775.67 -2531.81 18,803.12
17,027.45
1,510.43
I160
-1158.73 -1652.30 12,834.48
11,675.75
1,084.27
I160
-509.15 -726.24 6,542.02
6,032.87
634.16
I160
165.60
235.70
0.00
235.70
235.70
I160
14.48
20.61
0.00
20.61
20.61
I180
2552.89 3639.56 -25,176.95
-22,624.06
-1,847.12
I180
3508.86 5002.47 -34,664.52
-31,155.66
-2,549.23
I180
3772.46 5378.30 -37,285.68
-33,513.22
-2,743.71
I180
3685.14 5253.81 -36,426.62
-32,741.48
-2,680.90
I180
3395.53 4840.92 -33,561.32
-30,165.79
-2,469.76
I180
2978.69 4246.66 -29,434.35
-26,455.66
-2,165.36
I180
2476.66 3530.92 -24,462.40
-21,985.74
-1,798.47
I180
1914.77 2729.86 -18,896.90
-16,982.13
-1,387.72
I180
1309.23 1866.56 -12,898.48
-11,589.25
-944.95
I180
670.88
956.48 -6,574.65
-5,903.77
-478.13
I180
162.88
232.21 -1,585.00
-1,422.12
-114.12
I100
-382.54 -545.39 3,854.86
3,472.32
291.15
I100
-126.01 -179.67 1,325.81
1,199.80
105.69
I100
61.62
87.82
-520.00
-458.38
-29.26
I100
214.33
305.54 -2,019.52
-1,805.19
-138.61
I100
346.91
494.55 -3,319.41
-2,972.50
-233.20
I100
466.83
665.52 -4,493.77
-4,026.94
-318.52
I100
578.28
824.40 -5,584.04
-5,005.76
-397.61
I100
683.77
974.79 -6,615.25
-5,931.48
-472.33
I100
784.91 1118.99 -7,603.38
-6,818.47
-543.88
I100
882.80 1258.53 -8,559.13
-7,676.33
-613.02
I100
896.74 1278.36 -8,696.93
-7,800.19
-622.75
I100
2634.69 3756.25 -26,281.69
-23,647.00
-1,958.39
I100
1011.92 1442.71 -10,197.19
-9,185.27
-770.18
I100
278.09
396.50 -2,925.79
-2,647.70
-233.23
I100
-118.55 -168.98 1,000.54
881.99
56.31
I100
-370.80 -528.59 3,493.88
3,123.08
239.80
I100
-551.84 -786.70 5,280.32
4,728.48
370.97
I100
-694.31 -989.82 6,683.51
5,989.20
473.72
I100
-814.44 -1161.07 7,864.46
7,050.02
559.98
I100
-920.95 -1312.92 8,909.89
7,988.94
636.17
I100
-1018.85 -1452.49 9,869.47
8,850.62
705.97
I100
-1111.13 -1584.06 10,772.97
9,661.84
771.59
I100
181
Şekil 3. Mevcut çatı makası eleman numaraları
Şekil 4. Güçlendirme sonrası çatı makası çubuk
elemanları
182
4. Kesit Kontrolleri
TS 498’e göre hesaplanan yüklere göre Şekil 3.’de verilen mevcut çelik kafes sitemin statik analiz
sonuçları ve halihazırda kullanılan profil kesitleri Tablo 5’de verilmiştir. Tablodan görüleceği gibi H
yüklemesi maksimum yükleme halini vermektedir. Projesine göre malzeme St37 çeliği ve H
yüklemesine göre çeliğin emniyet gerilmesi olarak σ em =1.44ton/cm2 alınmıştır. Buna göre basınç ve
çekme çubuklarının ayrı ayrı hesap ve kontrolleri Tablo 6 ve Tablo 7’de verilmiştir.
Bu iki hesap tablosunda görüleceği gibi Basınç Çubuklarından, Üst Başlık çubuklarının, 33,
34, 35 ve 36 nolu dikmelerin ve 37 ve 39 nolu diyagonallerin (Tablo 6); Çekme çubuklarından ise, Alt
Başlık Çubuk kesitlerinin (Tablo 7) yetersiz kaldığı görülmektedir. Tüm çekme ve basınç çubuklarının
hesapları TS 648’e göre yapılmıştır [8].
Tablo 6. Basınç Çubukları Kesit Kontrolü
BASINÇ ÇUBUKLARI KESİT KONTROLÜ
Çubuk
Türü
No
Üst Başlık
Üst Başlık
Üst Başlık
Üst Başlık
Üst Başlık
Üst Başlık
Üst Başlık
Üst Başlık
Üst Başlık
Üst Başlık
Üst Başlık
Dikme
Dikme
Dikme
Dikme
Dikme
Dikme
Dikme
Dikme
Dikme
Dikme
Diyagonal
Diyagonal
Diyagonal
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
39
40
Atalet
Max Basınç
Kesit
Burkulma Boyu
Yarıçapı
Alanı
Kullanılan Kuvveti
Profil
Smax (kg) skx (cm) sky (cm) F1 (m2) ix (cm) iy (cm)
I180
I180
I180
I180
I180
I180
I180
I180
I180
I180
I180
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
0.00
-25176.95
-34664.52
-37285.68
-36426.62
-33561.32
-29434.35
-24462.40
-18896.90
-12898.48
-6574.65
-1585.00
-520.00
-2019.52
-3319.41
-4493.77
-5584.04
-6615.25
-7603.38
-8559.13
-8696.93
-26281.69
-10197.19
-2925.79
141
145
145
145
145
145
145
145
145
145
145
30
73.2
87.6
102
116.4
130.8
145.2
159.6
174
188.4
146.9
155.5
161.5
141
145
145
145
145
145
145
145
145
145
145
30
73.2
87.6
102
116.4
130.8
145.2
159.6
174
188.4
146.9
155.5
161.5
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
Narinlik
λx
λy
19.58
20.14
20.14
20.14
20.14
20.14
20.14
20.14
20.14
20.14
20.14
7.48
18.25
21.85
25.44
29.03
32.62
36.21
39.80
43.39
46.98
36.63
38.78
40.27
82.46
84.80
84.80
84.80
84.80
84.80
84.80
84.80
84.80
84.80
84.80
28.04
68.41
81.87
95.33
108.79
122.24
135.70
149.16
162.62
176.07
137.29
145.33
150.93
λ max
82
85
85
85
85
85
85
85
85
85
85
28
68
82
95
109
122
136
149
163
176
137
145
151
Burkulma
Emniyet
Gerilme
Katsayısı
Gerimesi
σ em
ω
σ (t/cm2 )
(t/cm2 )
1.64 1.71E-15
1.44
1.69 1.525055
1.44
1.74 2.161873
1.44
1.79 2.392164
1.44
1.84 2.402329
1.44
1.89 2.273509
1.44
1.94 2.04669
1.44
1.99 1.744809
1.44
2.04 1.381709
1.44
2.09 0.96623
1.44
2.14 0.504292
1.44
1.08 0.161491
1.44
1.45 0.071132
1.44
1.64 0.312454
1.44
1.86 0.582463
1.44
2.18 0.92419
1.44
2.59 1.364402
1.44
3.21 2.003297
1.44
3.86 2.768778
1.44
4.61 3.722414
1.44
5.38 4.414102
1.44
3.26 8.082859
1.44
3.65 3.511297
1.44
3.96 1.093031
1.44
Uygunluk
Kontrolü
UYGUN
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN
Tablo 7. Çekme Çubukları Kesit Kontrolü
ÇEKME ÇUBUKLARI KESİT KONTROLÜ
Çubuk
Türü
No
Alt Başlık
Alt Başlık
Alt Başlık
Alt Başlık
Alt Başlık
Alt Başlık
Alt Başlık
Alt Başlık
Alt Başlık
Alt Başlık
Alt Başlık
Dikme
Dikme
Diyagonal
Diyagonal
Diyagonal
Diyagonal
Diyagonal
Diyagonal
Diyagonal
Diyagonal
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
26
27
41
42
43
44
45
46
47
48
Max
Burkulma
Kesit Atalet
Sınır
Emniyet
Çekme (Eksenel)
Narinlik
Gerilme
Alanı Yarıçapı
Değer Narinlik
Gerimesi
Kullanılan
Kuvveti
Boyu
Profil
Kontrolü
σ
σ ç em
Smax (kg)
s (cm) F1 (m2) imin (cm)
λ
λ max
(t/cm2 ) (t/cm2 )
I160
25052.00
140.0 22.8
1.55
90
250 UYGUN 1.09877
1.44
I160
34492.48
144.0 22.8
1.55
93
250 UYGUN 1.51283
1.44
I160
37100.64
144.0 22.8
1.55
93
250 UYGUN 1.62722
1.44
I160
36245.85
144.0 22.8
1.55
93
250 UYGUN 1.58973
1.44
I160
33394.76
144.0 22.8
1.55
93
250 UYGUN 1.46468
1.44
I160
29288.27
144.0 22.8
1.55
93
250 UYGUN 1.28457
1.44
I160
24341.01
144.0 22.8
1.55
93
250 UYGUN 1.06759
1.44
I160
18803.12
144.0 22.8
1.55
93
250 UYGUN 0.8247
1.44
I160
12834.48
144.0 22.8
1.55
93
250 UYGUN 0.56292
1.44
I160
6542.02
144.0 22.8
1.55
93
250 UYGUN 0.28693
1.44
I160
0.00
144.0 22.8
1.55
93
250 UYGUN
0
1.44
I100
3854.86
44.4 10.6
1.07
41
250 UYGUN 0.36367
1.44
I100
1325.81
58.8 10.6
1.07
55
250 UYGUN 0.12508
1.44
I100
1000.54
168.5 10.6
1.07
157
250 UYGUN 0.09439
1.44
I100
3493.88
176.5 10.6
1.07
165
250 UYGUN 0.32961
1.44
I100
5280.32
185.2 10.6
1.07
173
250 UYGUN 0.49814
1.44
I100
6683.51
194.5 10.6
1.07
182
250 UYGUN 0.63052
1.44
I100
7864.46
204.5 10.6
1.07
191
250 UYGUN 0.74193
1.44
I100
8909.89
215.0 10.6
1.07
201
250 UYGUN 0.84056
1.44
I100
9869.47
225.9 10.6
1.07
211
250 UYGUN 0.93108
1.44
I100
10772.97
237.1 10.6
1.07
222
250 UYGUN 1.01632
1.44
183
Gerilme
Kontrolü
UYGUN
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN DEĞİL
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
5. Çözüm Önerisi
Köprü, platform, madencilik ve bina türü çelik yapıların büyük bir kısmı için güçlendirme ihtiyacı
ortaya çıkmaktadır. Çelik yapılarda geleneksel güçlendirme ve onarımı işlemi yapılırken çelik
elemanları kesip yerine kaplama yapmak ve dış çelik levhalar eklemek suretiyle yapılmaktadır [9]. Bu
çalışmada, yapılan analizler sonucu kesitleri yetersiz kalan çubukların kesitlerinin ek profillerle
desteklenmek suretiyle güçlendirilmesi yoluna gidilecektir. Alt ve üst başlık çubukları tek parça olarak
tasarlandığından bu çubuklar tek kesit olarak değerlendirilecektir. Güçlendirmeden sonraki kafes
sistemin statik sistemi ve çubuk numaraları Şekil 4’de verilmiştir. Yük hesap ve statik analiz sonuçları
Tablo 8’de, yeni tasarımın kesit hesapları ise Tablo 9’da verilmiştir. Tablo 9’da görüleceği gibi ek
diyagonaller ile yapılan güçlendirme sonucu bazı dikme ve diyagonalleri kurtarmakla birlikte özellikle
alt başlıktaki çekme çubukları ve üst başlıktaki basınç çubuklarıyla yine bazı dikme ve
diyagonallerdeki kesitler yetersiz kalmaktadır. Bu nedenle yetersiz kesitler için ek profiller ile kesit
iyileştirmesi yapılması önerilmiştir.
Tablo 10’da yetersiz çubuk kesitleri için ek profillerle güçlendirilen yeni kesitlere göre basınç
ve çekme çubuklarının analizleri ayrı ayrı tekrar yapılmıştır. Tablo 10’da görüleceği gibi önerilen
güçlendirme sonrası tüm kesitler uygun hale getirilmiştir.
5.1. Tasarım Detayları
Statik hesaplamalarda TS 498’in öngördüğü en büyük kar yüklemesi dikkate alınmıştır. Ancak yine de
bölgesel şartlara dayalı olarak yapının bulunduğu mevkiindeki meteorolojik koşullar ve kar
yağışlarındaki miktarlar göz önüne alındığında kar yükünün daha fazla olabileceği tahmin
edilmektedir. Fakat maalesef bu konuda geliştirilmiş herhangi bir standart ve veri henüz
bulunmamaktadır. Bu nedenle emniyet açısından özellikle iç tarafta kalan 5 adet makasın alt ve üst
başlıkların ve bazı kritik kesitlerin değerlerinin Şekil 5’te görüldüğü gibi bir üst kesit seçilmesinin
daha uygun olacağı önerilmiştir. Tablodaki bazı kesitlerin ekonomik görünmemesi bu nedendendir.
Uygulanacak profillerin yeni kesitleri Tablo 11 ve Şekil 5’te verilmiştir. Ayrıca uygulama için
önerilen bazı detaylar aşağıda verilmiştir:
• Alt ve üst başlıklar üzerine eklenen U profiller boydan boya kesitlerde görüldüğü gibi (Şekil
5)iki taraflı olarak kaynakla birleştirilecektir. Bu birleşimde düğüm noktaları bölgesi bazik, geri
kalan kısımlar normal elektrot kaynağı ile birleştirilebilir.
• Diyagonal ve dikmelerde kullanılan tüm ek profiller projesine uygun yöntemle kesit boyunca
(Gövde ve başlık dikişleriyle) alt ve üst başlıklara bazik kaynakla birleştirilmelidir. Mevcut
profillere eklenen profiller de aynı yöntemle alt ve üst başlıklara bazik kaynakla
birleştirilmelidir. Gövdelerde en az a=3mm başlıklarda ise en az a=4mm kaynak kalınlığı
kullanılmalıdır.
• Tüm köşe kaynaklarda kaynak kalınlıkları 3mm≤a ≤0.7*t min (t min =Birleşime giren minimum
profil kalınlığı) arasında ve projesinde belirtilen şartlara uygun olacaktır.
• Küt kaynak kullanılması durumunda a=t min alınacaktır.
• Ek profillerin eksenleri birleşim noktasında tek bir düğüm noktasında kesişecek şekilde
yerleştirilmelidir.
• Birleşik profillerin x-eksenleri Şekil 5’de görüldüğü gibi çakıştırılmalıdır.
• Diyagonallerin birleşme noktalarında mevcut diyagonaller her iki taraftan en az 30cm
uzunluğunda 12x65 mm kesitinde saç levhalarla desteklenecektir. (Şekil 8).
184
Tablo 8. Yeni tasarım yük ve statik analiz tablosu
YÜK HESAP TABLOSU
Çubuk
Diyagonal
Dikme
Üst Başlık
Alt Başlık
Tür
No:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
12
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
Öz Ağırlık
(a)
2171.26
5206.87
6278.99
6443.46
6126.27
5521.91
4732.39
3816.26
2811.98
1725.77
699.3
-2218.55
-5225.26
-6263.95
-6406.62
-6074.51
-5459.89
-4663.19
-3742.33
-2730.67
-1668.82
-446.22
-976.91
-134.52
-125.61
-108.2
-92.05
-77.57
-65
-54.54
-43.92
-51.27
64.65
-674.51
-2277.84
-2277.84
2257.01
2257.01
-895.13
-895.13
-281.53
-281.53
47.26
47.26
255.12
255.12
404.11
404.11
521.64
521.64
621.53
621.53
707.76
707.76
811.26
811.26
731.17
731.17
859.3
859.3
221.26
221.26
-122.29
-122.29
-339.54
-339.54
-494.34
-494.34
-615.24
-615.24
-716.22
-716.22
-808.02
-808.02
-869.49
-869.49
-1096.82
-1096.82
Kar
Tam
(b)
10252.75
24586.97
29649.54
30426.17
28928.36
26074.57
22346.44
18020.44
13278.21
8149.06
3302.36
-10476.06
-24673.77
-29578.52
-30252.18
-28683.97
-25781.71
-22019.68
-17671.37
-12894.28
-7880.23
-2106.81
-4612.97
-635.22
-593.14
-510.94
-434.65
-366.29
-306.93
-257.56
-207.4
-242.12
305.57
-3187.1
-10756.01
-10756.01
10657.65
10657.65
-4226.8
-4226.8
-1329.41
-1329.41
223.15
223.15
1204.67
1204.67
1908.21
1908.21
2463.21
2463.21
2934.88
2934.88
3342.05
3342.05
3830.83
3830.83
3452.14
3452.14
4057.62
4057.62
1044.8
1044.8
-577.46
-577.46
-1603.33
-1603.33
-2334.27
-2334.27
-2905.18
-2905.18
-3382
-3382
-3815.48
-3815.48
-4105.68
-4105.68
-5179.62
-5179.62
Çubuk Kuvvetleri (kg)
Çubuk Kesiti
Rüzgar
Maksimum
Sağdan
Soldan
"H" Yük.
"HZ" Yüklemesi
(c)
(d)
(a)+(b) (a)+(b)+(c),(d) (a)+(c),(d)
Kaynaklı
-1248.96 -1780.62 12,424.01
11,175.05
922.30
I160
-2988.54 -4260.73 29,793.84
26,805.30
2,218.33
I160
-3594.38 -5124.49 35,928.53
32,334.15
2,684.61
I160
-3675.8
-5240.6 36,869.63
33,193.83
2,767.66
I160
-3478.6
-4959.5 35,054.63
31,576.03
2,647.67
I160
-3115.13 -4441.34 31,596.48
28,481.35
2,406.78
I160
-2644.38 -3770.23 27,078.83
24,434.45
2,088.01
I160
-2100.27 -2994.55 21,836.70
19,736.43
1,715.99
I160
-1505.18 -2146.19 16,090.19
14,585.01
1,306.80
I160
-862.3 -1229.69
9,874.83
9,012.53
863.47
I160
-257.01
-366.75
4,001.66
3,744.65
442.29
I160
1283.6
1829.99 -12,694.61
-11,411.01
-934.95
I180
3014.88
4298.25 -29,899.03
-26,884.15
-2,210.38
I180
3611.12
5148.31 -35,842.47
-32,231.35
-2,652.83
I180
3691.11
5262.36 -36,658.80
-32,967.69
-2,715.51
I180
3497.88
4986.89 -34,758.48
-31,260.60
-2,576.63
I180
3142.25
4479.87 -31,241.60
-28,099.35
-2,317.64
I180
2682.01
3823.72 -26,682.87
-24,000.86
-1,981.18
I180
2150.43
3065.88 -21,413.70
-19,263.27
-1,591.90
I180
1566.59
2233.51 -15,624.95
-14,058.36
-1,164.08
I180
954.31
1360.6 -9,549.05
-8,594.74
-714.51
I180
246.16
351.02 -2,553.03
-2,306.87
-200.06
I180
563.26
803.03 -5,589.88
-5,026.62
-413.65
I100
75.7
107.93
-769.74
-694.04
-58.82
I100
67.45
96.18
-718.75
-651.30
-58.16
I100
53.93
76.9
-619.14
-565.21
-54.27
I100
41.2
58.76
-526.70
-485.50
-50.85
I100
29.84
42.58
-443.86
-414.02
-47.73
I100
20.17
28.79
-371.93
-351.76
-44.83
I100
12.34
17.63
-312.10
-299.76
-42.20
I100
4.94
7.08
-251.32
-246.38
-38.98
I100
8.85
12.65
-293.39
-284.54
-42.42
I100
-61.53
-87.66
370.22
308.69
-23.01
I100
386.09
550.39 -3,861.61
-3,475.52
-288.42
I100
1310.26
1868.02 -13,033.85
-11,723.59
-967.58
I100
1310.26
1868.02 -13,033.85
-11,723.59
-967.58
I100
-1291.12 -1840.74 12,914.66
11,623.54
965.89
I100
-1291.12 -1840.74 12,914.66
11,623.54
965.89
I100
515.37
734.75 -5,121.93
-4,606.56
-379.76
I100
515.37
734.75 -5,121.93
-4,606.56
-379.76
I100
163.93
233.72 -1,610.94
-1,447.01
-117.60
I100
163.93
233.72 -1,610.94
-1,447.01
-117.60
I100
-23.81
-33.95
270.41
246.60
23.45
I100
-23.81
-33.95
270.41
246.60
23.45
I100
-203.11
1,459.79
1,317.33
112.66
I100
-142.46
-142.46
-203.11
1,459.79
1,317.33
112.66
I100
-227.78
-324.75
2,312.32
2,084.54
176.33
I100
-227.78
-324.75
2,312.32
2,084.54
176.33
I100
-295.5
-421.29
2,984.85
2,689.35
226.14
I100
-295.5
-421.29
2,984.85
2,689.35
226.14
I100
-353.46
-503.93
3,556.41
3,202.95
268.07
I100
-353.46
-503.93
3,556.41
3,202.95
268.07
I100
-403.77
-575.65
4,049.81
3,646.04
303.99
I100
-403.77
-575.65
4,049.81
3,646.04
303.99
I100
-464.94
-662.85
4,642.09
4,177.15
346.32
I100
-464.94
-662.85
4,642.09
4,177.15
346.32
I100
-415.21
-591.97
4,183.31
3,768.10
315.96
I100
-415.21
-591.97
4,183.31
3,768.10
315.96
I100
-481.06
-685.86
4,916.92
4,435.86
378.24
I100
-481.06
-685.86
4,916.92
4,435.86
378.24
I100
-109.92
-156.75
1,266.06
1,156.14
111.34
I100
-109.92
-156.75
1,266.06
1,156.14
111.34
I100
90.8
129.41
-699.75
-608.95
-31.49
I100
90.8
129.41
-699.75
-608.95
-31.49
I100
218.1
310.89 -1,942.87
-1,724.77
-121.44
I100
218.1
310.89 -1,942.87
-1,724.77
-121.44
I100
308.84
440.25 -2,828.61
-2,519.77
-185.50
I100
308.84
440.25 -2,828.61
-2,519.77
-185.50
I100
379.6
541.13 -3,520.42
-3,140.82
-235.64
I100
379.6
541.13 -3,520.42
-3,140.82
-235.64
I100
438.52
625.14 -4,098.22
-3,659.70
-277.70
I100
438.52
625.14 -4,098.22
-3,659.70
-277.70
I100
492
701.38 -4,623.50
-4,131.50
-316.02
I100
492
701.38 -4,623.50
-4,131.50
-316.02
I100
527.18
751.54 -4,975.17
-4,447.99
-342.31
I100
527.18
751.54 -4,975.17
-4,447.99
-342.31
I100
662.85
944.93 -6,276.44
-5,613.59
-433.97
I100
662.85
944.93 -6,276.44
-5,613.59
-433.97
I100
185
Tablo 9. Yeni tasarım kesit kontrolü
Smax
Diyagonal
Dikme
Üst Başlık
Alt Başlık
Tür No: "H" Yük.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
12
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
12,424.01
29,793.84
35,928.53
36,869.63
35,054.63
31,596.48
27,078.83
21,836.70
16,090.19
9,874.83
4,001.66
-12,694.61
-29,899.03
-35,842.47
-36,658.80
-34,758.48
-31,241.60
-26,682.87
-21,413.70
-15,624.95
-9,549.05
-2,553.03
-5,589.88
-769.74
-718.75
-619.14
-526.70
-443.86
-371.93
-312.10
-251.32
-293.39
370.22
-3,861.61
-13,033.85
-13,033.85
12,914.66
12,914.66
-5,121.93
-5,121.93
-1,610.94
-1,610.94
270.41
270.41
1,459.79
1,459.79
2,312.32
2,312.32
2,984.85
2,984.85
3,556.41
3,556.41
4,049.81
4,049.81
4,642.09
4,642.09
4,183.31
4,183.31
4,916.92
4,916.92
1,266.06
1,266.06
-699.75
-699.75
-1,942.87
-1,942.87
-2,828.61
-2,828.61
-3,520.42
-3,520.42
-4,098.22
-4,098.22
-4,623.50
-4,623.50
-4,975.17
-4,975.17
-6,276.44
-6,276.44
Kesit
Kaynaklı
I160
I160
I160
I160
I160
I160
I160
I160
I160
I160
I160
I180
I180
I180
I180
I180
I180
I180
I180
I180
I180
I180
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
Çubuk
Türü
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Çekme
Basınç
Basınç
Basınç
Çekme
Çekme
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Kesit
Alanı
KESİT KONTROLÜ
Burkulma Boyu
Atalet
Yarıçapı
Narinlik
F1 (m2) skx (cm) sky (cm) ix (cm) iy (cm) λ x
22.8
22.8
22.8
22.8
22.8
22.8
22.8
22.8
22.8
22.8
22.8
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
27.9
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
140
144
144
144
144
144
144
144
144
144
144
141
145
145
145
145
145
145
145
145
145
145
30
44.4
58.8
73.2
87.6
102
116.4
130.8
145.2
159.6
174
188.4
59.2
87.6
85.4
57.7
66.9
88.6
72
89.6
76.7
91.8
81.5
94.9
86.5
98.7
91.6
102.9
96.9
107.6
102.4
112.6
108
117.8
113.8
123.3
85.9
64.8
86.2
69.3
88
73.5
90.7
77.9
94
82.4
98
87.2
102.3
92.2
107
97.4
112.1
102.8
117.4
108.4
140
144
144
144
144
144
144
144
144
144
144
141
145
145
145
145
145
145
145
145
145
145
30
44.4
58.8
73.2
87.6
102
116.4
130.8
145.2
159.6
174
188.4
146.8
146.8
85.4
57.7
155.5
155.5
161.6
161.6
168.5
168.5
176.4
176.4
185.2
185.2
194.5
194.5
204.5
204.5
215
215
225.8
225.8
237.1
237.1
85.9
64.8
86.2
69.3
88
73.5
90.7
77.9
94
82.4
98
87.2
102.3
92.2
107
97.4
112.1
102.8
117.4
108.4
6.4
6.4
6.4
6.4
6.4
6.4
6.4
6.4
6.4
6.4
6.4
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
7.2
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
1.55
1.55
1.55
1.55
1.55
1.55
1.55
1.55
1.55
1.55
1.55
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.71
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
186
22
23
23
23
23
23
23
23
23
23
23
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
7
11
15
18
22
25
29
33
36
40
43
47
15
22
21
14
17
22
18
22
19
23
20
24
22
25
23
26
24
27
26
28
27
29
28
31
21
16
21
17
22
18
23
19
23
21
24
22
26
23
27
24
28
26
29
27
λ y λ max
90
93
93
93
93
93
93
93
93
93
93
82
85
85
85
85
85
85
85
85
85
85
28
41
55
68
82
95
109
122
136
149
163
176
137
137
80
54
145
145
151
151
157
157
165
165
173
173
182
182
191
191
201
201
211
211
222
222
80
61
81
65
82
69
85
73
88
77
92
81
96
86
100
91
105
96
110
101
90
93
93
93
93
93
93
93
93
93
93
82
85
85
85
85
85
85
85
85
85
85
28
41
55
68
82
95
109
122
136
149
163
176
137
137
80
54
145
145
151
151
157
157
165
165
173
173
182
182
191
191
201
201
211
211
222
222
80
61
81
65
82
69
85
73
88
77
92
81
96
86
100
91
105
96
110
101
Burkulma
Katsayısı
Gerilme
ω
σ (t/cm )
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1.64
1.69
1.69
1.69
1.69
1.69
1.69
1.69
1.69
1.69
1.69
1.08
1.18
1.31
1.45
1.64
1.86
2.18
2.59
3.21
3.86
1
5.38
3.26
3.26
1
1
3.65
3.65
3.96
3.96
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1.9
1.62
1.96
1.7
2.03
1.79
2.15
1.88
2.26
1.99
2.45
2.13
2.63
2.29
2.88
2.48
2
0.54
1.31
1.58
1.62
1.54
1.39
1.19
0.96
0.71
0.43
0.18
0.75
1.81
2.17
2.22
2.11
1.89
1.62
1.30
0.95
0.58
0.15
0.57
0.09
0.09
0.08
0.08
0.08
0.08
0.08
0.08
0.11
0.03
1.96
4.01
4.01
1.22
1.22
1.76
1.76
0.60
0.60
0.03
0.03
0.14
0.14
0.22
0.22
0.28
0.28
0.34
0.34
0.38
0.38
0.44
0.44
0.39
0.39
0.46
0.46
0.12
0.12
0.13
0.11
0.36
0.31
0.54
0.48
0.71
0.62
0.87
0.77
1.07
0.93
1.23
1.07
1.71
1.47
Emniyet
Gerimesi
σ em
Gerilme
Kontrolü
(t/cm2)
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN
1.44 UYGUN DEĞİL
1.44 UYGUN DEĞİL
Narinlik
Kontrolü
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
Tablo 10. Ek profillerle güçlendirme sonrası kesit kontrolü.
Diyagonal
Dikme
Üst Başlık
Alt Başlık
Tür
Smax
Kesit
No:
"H" Yük.
Kaynaklı
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
12
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
12,424.01
29,793.84
35,928.53
36,869.63
35,054.63
31,596.48
27,078.83
21,836.70
16,090.19
9,874.83
4,001.66
-12,694.61
-29,899.03
-35,842.47
-36,658.80
-34,758.48
-31,241.60
-26,682.87
-21,413.70
-15,624.95
-9,549.05
-2,553.03
-5,589.88
-769.74
-718.75
-619.14
-526.70
-443.86
-371.93
-312.10
-251.32
-293.39
370.22
-3,861.61
-13,033.85
-13,033.85
12,914.66
12,914.66
-5,121.93
-5,121.93
-1,610.94
-1,610.94
270.41
270.41
1,459.79
1,459.79
2,312.32
2,312.32
2,984.85
2,984.85
3,556.41
3,556.41
4,049.81
4,049.81
4,642.09
4,642.09
4,183.31
4,183.31
4,916.92
4,916.92
1,266.06
1,266.06
-699.75
-699.75
-1,942.87
-1,942.87
-2,828.61
-2,828.61
-3,520.42
-3,520.42
-4,098.22
-4,098.22
-4,623.50
-4,623.50
-4,975.17
-4,975.17
-6,276.44
-6,276.44
I160+2xU65
I180+2xU80
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100+U60
I100+2xU60
I100+2xU60
I100
I100
I100+U60
I100+U60
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I120
I120
Çubuk
Türü
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Çekme
Basınç
Basınç
Basınç
Çekme
Çekme
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Çekme
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Basınç
Kesit
Alanı
KESİT KONTROLÜ
Burkulma Boyu
Atalet
Yarıçapı
F1 (m2) skx (cm) sky (cm) ix (cm) iy (cm)
40.86
40.86
40.86
40.86
40.86
40.86
40.86
40.86
40.86
40.86
40.86
49.9
49.9
49.9
49.9
49.9
49.9
49.9
49.9
49.9
49.9
49.9
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
17.06
23.52
23.52
10.6
10.6
17.06
17.06
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
10.6
14.2
14.2
140
144
144
144
144
144
144
144
144
144
144
141
145
145
145
145
145
145
145
145
145
145
30
44.4
58.8
73.2
87.6
102
116.4
130.8
145.2
159.6
174
188.4
59.2
87.6
85.4
57.7
66.9
88.6
72
89.6
76.7
91.8
81.5
94.9
86.5
98.7
91.6
102.9
96.9
107.6
102.4
112.6
108
117.8
113.8
123.3
85.9
64.8
86.2
69.3
88
73.5
90.7
77.9
94
82.4
98
87.2
102.3
92.2
107
97.4
112.1
102.8
117.4
108.4
140
144
144
144
144
144
144
144
144
144
144
141
145
145
145
145
145
145
145
145
145
145
30
44.4
58.8
73.2
87.6
102
116.4
130.8
145.2
159.6
174
188.4
146.8
146.8
85.4
57.7
155.5
155.5
161.6
161.6
168.5
168.5
176.4
176.4
185.2
185.2
194.5
194.5
204.5
204.5
215
215
225.8
225.8
237.1
237.1
85.9
64.8
86.2
69.3
88
73.5
90.7
77.9
94
82.4
98
87.2
102.3
92.2
107
97.4
112.1
102.8
117.4
108.4
5.07
5.07
5.07
5.07
5.07
5.07
5.07
5.07
5.07
5.07
5.07
5.77
5.77
5.77
5.77
5.77
5.77
5.77
5.77
5.77
5.77
5.77
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
3.44
3.15
3.15
4.01
4.01
3.44
3.44
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.01
4.81
4.81
187
1.83
1.83
1.83
1.83
1.83
1.83
1.83
1.83
1.83
1.83
1.83
1.96
1.96
1.96
1.96
1.96
1.96
1.96
1.96
1.96
1.96
1.96
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.19
1.27
1.27
1.07
1.07
1.19
1.19
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.07
1.23
1.23
Narinlik
λx
28
28
28
28
28
28
28
28
28
28
28
24
25
25
25
25
25
25
25
25
25
25
7
11
15
18
22
25
29
33
36
40
43
55
19
28
21
14
19
26
18
22
19
23
20
24
22
25
23
26
24
27
26
28
27
29
28
31
21
16
21
17
22
18
23
19
23
21
24
22
26
23
27
24
28
26
24
23
λy
77
79
79
79
79
79
79
79
79
79
79
72
74
74
74
74
74
74
74
74
74
74
28
41
55
68
82
95
109
122
136
149
163
158
116
116
80
54
131
131
151
151
157
157
165
165
173
173
182
182
191
191
201
201
211
211
222
222
80
61
81
65
82
69
85
73
88
77
92
81
96
86
100
91
105
96
95
88
Burkulma
Emniyet
Gerilme
Katsayısı
Gerimesi Gerilme
σ em
Kontrolü
λ max
ω
σ (t/cm2)
(t/cm2)
77
1
0.30
1.44 UYGUN
79
1
0.73
1.44 UYGUN
79
1
0.88
1.44 UYGUN
79
1
0.90
1.44 UYGUN
79
1
0.86
1.44 UYGUN
79
1
0.77
1.44 UYGUN
79
1
0.66
1.44 UYGUN
79
1
0.53
1.44 UYGUN
79
1
0.39
1.44 UYGUN
79
1
0.24
1.44 UYGUN
79
1
0.10
1.44 UYGUN
72
1.5
0.38
1.44 UYGUN
74 1.53
0.92
1.44 UYGUN
74 1.53
1.10
1.44 UYGUN
74 1.53
1.12
1.44 UYGUN
74 1.53
1.07
1.44 UYGUN
74 1.53
0.96
1.44 UYGUN
74 1.53
0.82
1.44 UYGUN
74 1.53
0.66
1.44 UYGUN
74 1.53
0.48
1.44 UYGUN
74 1.53
0.29
1.44 UYGUN
74 1.53
0.08
1.44 UYGUN
28 1.08
0.57
1.44 UYGUN
41 1.18
0.09
1.44 UYGUN
55 1.31
0.09
1.44 UYGUN
68 1.45
0.08
1.44 UYGUN
82 1.64
0.08
1.44 UYGUN
95 1.86
0.08
1.44 UYGUN
109 2.18
0.08
1.44 UYGUN
122 2.59
0.08
1.44 UYGUN
136 3.21
0.08
1.44 UYGUN
149 3.86
0.11
1.44 UYGUN
163
1
0.03
1.44 UYGUN
158 4.34
0.98
1.44 UYGUN
116 2.38
1.32
1.44 UYGUN
116 2.38
1.32
1.44 UYGUN
80
1
1.22
1.44 UYGUN
54
1
1.22
1.44 UYGUN
131 2.98
0.89
1.44 UYGUN
131 2.98
0.89
1.44 UYGUN
151 3.96
0.60
1.44 UYGUN
151 3.96
0.60
1.44 UYGUN
157
1
0.03
1.44 UYGUN
157
1
0.03
1.44 UYGUN
165
1
0.14
1.44 UYGUN
165
1
0.14
1.44 UYGUN
173
1
0.22
1.44 UYGUN
173
1
0.22
1.44 UYGUN
182
1
0.28
1.44 UYGUN
182
1
0.28
1.44 UYGUN
191
1
0.34
1.44 UYGUN
191
1
0.34
1.44 UYGUN
201
1
0.38
1.44 UYGUN
201
1
0.38
1.44 UYGUN
211
1
0.44
1.44 UYGUN
211
1
0.44
1.44 UYGUN
222
1
0.39
1.44 UYGUN
222
1
0.39
1.44 UYGUN
80
1
0.46
1.44 UYGUN
61
1
0.46
1.44 UYGUN
81
1
0.12
1.44 UYGUN
65
1
0.12
1.44 UYGUN
82
1.9
0.13
1.44 UYGUN
69 1.62
0.11
1.44 UYGUN
85 1.96
0.36
1.44 UYGUN
73
1.7
0.31
1.44 UYGUN
88 2.03
0.54
1.44 UYGUN
77 1.79
0.48
1.44 UYGUN
92 2.15
0.71
1.44 UYGUN
81 1.88
0.62
1.44 UYGUN
96 2.26
0.87
1.44 UYGUN
86 1.99
0.77
1.44 UYGUN
100 2.45
1.07
1.44 UYGUN
91 2.13
0.93
1.44 UYGUN
105 2.63
1.23
1.44 UYGUN
96 2.29
1.07
1.44 UYGUN
95 1.86
0.82
1.44 UYGUN
88 1.74
0.77
1.44 UYGUN
Narinlik
Kontrolü
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
UYGUN
(a) Üst başlık çubuğu
(b) Alt Başlık Çubuğu
(c) 36 nolu çubuk kesiti
(d) 12-58 çubuk kesiti
Şekil 5. Güçlendirilmiş çubuk kesitleri
5.2. Ek Yeri Teşkili
U profillerinin I profiller üzerine oturtulacağından eski ek yerlerindeki levhalar üzerine U profillerin
oturtulamayacağından önceki ve yeni ek birleşimleri üst üste çakışabilir. Bu durumda ek teşkili Şekil 6
ve 7 ‘de gösterildiği yapılmalıdır. Birleşimde önce U profilleri eski ek levhalarına yanaştırılarak küt
kaynak dikişleriyle kaynaklanmalı, daha sonra ise şekildeki gibi gövde ve başlık ek levhalarıyla
kaynaklanmalıdır.
188
Şekil 6. Üst başlık ek birleşimi teşkili
Şekil 7. Alt başlık ek birleşimi teşkili
Şekil 8. Diyagonallerin düğüm noktası teşkili
189
Tablo 11. Güçlendirme sonrası uygulanacak profil kesitleri
ÇUBUK
Diyagonal
Dikme
Üst Başlık
Alt Başlık
Tür
No:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
12-58
59
60
61-62
63-64
65-66
67-68
69-70
73-74
75-76
77-78
79-80
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
Önceki Kesit
Yeni Kesit
Kaynaklı
Kaynaklı
I160
I160+2xU80
I180
I180+2xU100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
Yok
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100+U65
I100+2xU65
I100
I100
I100+U65
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I100
I120
I120
190
6. Sonuçlar
Bu çalışmada, Türkiye’nin en fazla kar yağışı alan bir bölgede bulunan ve spor salonu olarak
kullanılan çelik kafes çatı sistemi değerlendirilmiştir. Çalışmada bölgedeki kar yükünün önemi
görülmekte ve hatta bu konuyla ilgili mevcut standartların bu bölge için yetersiz kaldığı da
görülmüştür. Bölgedeki kar yüküyle ilgili ayrıca detaylı bir çalışmaya ihtiyaç vardır. Yapı ile ilgili
proje ve yerinde yapılan ölçümler sonucu, proje üzerinde verilen kesit boyutları ile mevcut kesit
boyutları karşılaştırılmış ve kesit alanları ile profillerin projesine uygun olmadığı sonucuna
ulaşılmıştır. Uygun olmayan profiller ve kesit boyutları için güçlendirme yapılması için gerekli
işlemler yapılmıştır. Güçlendirme işlemi yapılırken çelik elemanlar ile güçlendirme yapılması
önerilmiştir. Böylelikle yapı için projesinde öngörülen kesit alanlarına ve istenilen güvenlik düzeyine
çıkması sağlanmıştır. Çalışmaya konu olan çelik yapı için güçlendirme esasları ve imalat esnasında
dikkat edilecek unsurlar belirtilmiştir. Bu çalışma, çelik yapıların güçlendirilmesi konusunda yapılacak
çalışmalara katkı sağlayacaktır.
Kaynaklar
1. Bayülke N. 1995. Depremlerde Hasar Gören Yapıların Onarım ve Güçlendirilmesi, İMO yayınları,
İzmir.
2. Celep Z., Kumbasar N. 2004. Deprem Mühendisliğine Giriş ve Depreme Dayanıklı Yapı Tasarımı,
İstanbul, Beta Dağıtım.
3. TDY. 2007. Deprem Bölgelerinde Yapılacak Binalar Hakkında Esaslar, T.C. Bayındırlık ve İskân
Bakanlığı Deprem Araştırma Enstitüsü Başkanlığı, Ankara.
4. İnternet adresi: http://web.iku.edu.tr/~ecoskun/Guclendirme.pdf, Erişim tarihi 28.10.2013
5. Doğangün A. 2012. Betonarme yapıların hesap ve tasarımı, 8. Baskı, Birsen Yayınevi, 864 sayfa.
6. TS 498. 1997. Yapı Elemanlarının Boyutlandırılmasında Alınacak Yüklerin Hesap Değerleri, Türk
Standartları Enstitüsü (TSE) Yayını.
7. Işık E., Özlük M.H. 2012. Natural Disasters Analysis of Bitlis Province and Suggestions, 3rd
International Science Technology and Engineering Conference ( ISTE-C 2012 ), December, Dubai,
Unites Arab Emirates.
8. TS 648. 1980. Çelik Yapıların Hesap ve Yapım Kuralları, Türk Standartları Enstitüsü (TSE).
9. Zhaoa X.L., Zhangb L. 2007. State-of-the-art review on FRP strengthened steel structures,
Engineering Structures 29 (2007):1808–1823.
191
2(2), 192-196, 2013
2(2), 192-196, 2013
Su ve Toprak Örneklerinde Radon Gazi Yayılımının Mevsimsel
Değişiminin İncelenmesi
Sultan ŞAHİN BAL *1, Mahmut DOĞRU2
1
Bitlis Eren Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Fizik Bölümü, Bitlis.
2
Fırat Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Fizik Bölümü, Elazığ.
Özet
Sivrice Fay Zonu; yaklaşık 5 km genişlikte, 32 km uzunlukta, kenarları normal bileşene sahip doğrultu atımlı
faylarla sınırlanmış mercek biçimli bir çöküntü alanı oluşturur. Sivrice Fay Zonu üzerine kurulan dört radon
izleme istasyonundan alınan toprak ve su örneklerinde pasif olarak radon yayılımları incelenmiştir. Su ve toprak
örneklerinde radon gazının yayılımının belirlenmesi CR-39 plastik detektörleri kullanılarak yapılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Radon, CR-39, Sivrice Fay Hattı
The Investigation of Seasonal Changes of Radon Gas Emission in Water
and Soil Samples
Abstract
Sivrice Fault Zone creates lens-shaped a depression area with a normal component of edges bounded by strikeslip faults in approximately 5 km wide and 32 km long. In soil and water samples taken from four radon
monitoring stations was founded on Sivrice Fault Zone were investigated as a passive radon emissions. To
determine the emission of radon gas in water and soil samples are made using CR-39 plastic detectors.
Keywords: Radon, CR-39, Sivrice Fault Zone
1. Giriş
Karasal radyasyona katkı sağlayan 238U, 232Th ve 40K gibi ilk radyonüklitlerin toprakta bulunma
yoğunlukları toprak ve kaya çeşitliliğine göre değişir. Granit, fosfat gibi volkanik kayalar ve tuz
kayalarında radyonüklit aktivitesi yüksektir. Tortul tipi kayalarda ise aktivite daha düşüktür [1].
Yer altı suyu radyonüklit ayrımını kolaylaştıran başlıca ortamdır ve yer altı sularında çok
değişik konsantrasyonlarda radyonüklitlere rastlamak mümkündür. Örneğin, yer altı sularında
uranyum 10-3 ppb’den ppm’in yüzlercesine kadar olan konsantrasyonlarda ölçülmüştür. Bunun aksine
bütün toryum izotopları sularda her zaman çok zayıf konsantrasyonlardadırlar [2].
Radon, 238U bozulma zincirindeki ilk gaz izotoptur. Buna paralel olarak toron (220Rn) ve
aktinon (219Rn), 232Th ve 235U bozulma serilerindeki ilk gaz izotoplar olarak ortaya çıkarlar. Radonun
alfa yayılımı yaparak bozunumu ile üç kısa ömürlü izotop meydana gelir. Bunlar 218Po (RaA), 214Pb
(RaB) ve 214Bi’dir (RaC). 214Bi, 214Po’ya (RaC′) bozunur ve bu radyonüklitin yarı ömrü 163 s’dir. Bu
izotopun aktivitesi 214Bi’nin aktivitesine eşit olur. RaA ve RaC′ başta olmak üzere bu üç radyoizotop
solunum sisteminde radyoaktif risk oluştururlar çünkü alfa radyasyonunun solunum sistemi organları
üzerindeki etkileri ihmal edilemeyecek kadar büyüktür [2].
Radon, toron ve onların bozulma ürünleri halkın radyasyona maruz kalmasını sağlayan en
önemli kaynaklardır. Bu radyoaktif kaynaklar doğal ve suni radyoaktiviteden alınmış olan toplam
efektif doz eşdeğerinin yaklaşık olarak yarısına katkı sağlarlar [3].
*
Sorumlu Yazar: [email protected]
192
S.Ş. Bal, M. Doğru / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 192-196, 2013
Radonun materyal boyunca dağınık geçişi difüzyon uzunluğu ile karakterize edilir. Difüzyon
katsayısından belirlenen bu nicelik, bir radon atomunun bozunmadan önce madde içerisinde hareket
edebileceği tipik mesafeyi gösterir. Tipik nemli topraklar için difüzyon uzunluğu 20-50 cm kadar olup
bu değer kuru kumlarda 1,5 m kadar yüksek olabilir. Yoğun maddelerde (örneğin yoğun granitte)
difüzyon uzunluğu sadece 10-15 cm kadardır. Havada ise difüzyon uzunluğu 2,18 m’dir [2].
Atmosferik radon yoğunlaşmasındaki mevsimlik, günlük ve farklı jeolojik yapıya bağlı olarak
belirgin değişimler olabilmektedir. Yeryüzü yoğunlaşma seviyesinin sonbahar ayı boyunca ve kışın ilk
yarısında yüksek ve ilkbahar boyunca da düşük olduğu genel olarak kabul edilmektedir. Yeryüzünden
atmosfere yayılan radon miktarının yaklaşık olarak yıllık 9x1019 Bq olduğu tahmin edilmektedir [4].
Yeraltı suyundaki ve havadaki 222Rn konsantrasyonu; yeraltında bulunan Uranyum depolarının
yerini saptama, dünya içinde gazların uzun mesafeli göçünün belirlenmesi, depremlerin önceden
kestirilmesi ve yeraltındaki hidrokarbon depolarının varlığını saptamak gibi uygulamalar için dünya
bilimlerinde iz olarak kullanılır [5]. Deprem olaylarını tahmin etmede de kullanılan radon
konsantrasyonları; atmosferik basınç, ağır yağmur yağışı ve kar erimesi gibi meteorolojik faktörler ile
değişebilir [6].
2. Deneysel Çalışma
Sivrice Fay Zonu üzerine kurulmuş olan dört radon gazı izleme istasyonlarının konumları Şekil 1’de
verilmiştir.
Şekil 1. Radon gazı istasyonlarının Sivrice Fay Zonu üzerindeki konumları [7, 8].
Sivrice Fay Zonu üzerine kurulan radon izleme istasyonlarından alınan su ve toprak
örneklerinde radon gazının yayılımının belirlenmesi ve izlenmesi çalışması da CR-39 detektörleri
kullanılarak yapılmıştır.
193
Şekil 2. Difüzyon kabı (içine iz detektörü yerleştirilmiş)[5].
Boyutları 2cmx2cm olarak kesilen iz detektörleri bardak benzeri boyutları 4, 5 cm ve 9 cm
olan plastik radon difüzyon kabı içine yerleştirildi. Difüzyon kabı da numunenin bulunduğu kabın
içerisine yerleştirildi. İçerisine iz detektörü yerleştirilmiş olarak bir difüzyon kabı Şekil 2’de
gösterilmiştir.
Toprak ve su havasındaki radon gazı aktivitesinin hesaplanması,
C
Rn
=
ρ
ηT
(1)
Denklemi kullanılarak yapılmıştır. Burada, C Rn (kBq/m3) birimi cinsinden radon derişimi, ρ iz
yoğunluğu (iz/cm2), η deteksiyon verimi (0,089 (iz cm-2 gün-1)/(Bq m-3) ) ve T algılayıcının radona
maruz kaldığı süredir [9].
Bozunmalar sonucu açığa çıkan alfa parçacıkları detektör üzerine çarparak iz bırakır.
Difüzyon kabı içine giren radon gazının, radyoaktif bozunması sonucu çıkan alfa parçacıklarının
detektör ile etkileşmesi sonucu oluşacak izlerin sayısı, bu kap içine giren radon konsantrasyonu ile
orantılıdır [8].
3. Sonuçlar ve Tartışma
Fay Zonunda, tespit edilen dört istasyondan Sonbahar ve İlkbahar mevsimlerinde alınmış olan toprak
ve su örneklerinin radon gazı yayılım değerleri Tablo 1 ve Şekil 3’de verilmiştir.
Tablo 1 incelendiğinde, Sonbahar ve İlkbahar mevsimlerinde alınan toprak örneklerinin radon
gazı yayılım değerlerinin sırasıyla; 4985±1284 Bq/m3 ile 9057±1831 Bq/m3 ve 2897±365 Bq/m3 ile
5049±1164 Bq/m3 değerleri arasında, Sonbahar ve İlkbahar mevsimlerinde alınan su örneklerinin
radon gazı yayılım değerlerinin de sırasıyla; 2750±736 Bq/m3 ile 4624±1251 Bq/m3 ve 4464±1524
Bq/m3 ile 7163±1941 Bq/m3 değerleri arasında değiştiği görülür.
Tablo 1 ve Şekil 3 incelendiğinde; Sonbahar mevsiminde alınan toprak örneklerinde tespit
edilen radon gazı yayılımının İlkbahar mevsiminde alınan toprak örneklerinde tespit edilen radon gazı
yayılımından fazla olduğu görülmektedir. Yeryüzü yoğunlaşma seviyesinin sonbahar ayı boyunca ve
kışın ilk yarısında yüksek ve ilkbahar boyunca da düşük olmasından kaynaklanmış olabilir.
194
Örnek
Adı
I-1
I-2
I-3
II-1
II-2
II-3
III-1
III-2
III-3
IV-1
IV-2
IV-3
Tablo 1. Sonbahar ve İlkbahar mevsimlerinde alınan toprak ve su örneklerinde radon yayılımı.
Sonbahar
İlkbahar
Topraktaki Radon
Sudaki Radon yayılımı
Topraktaki Radon
Sudaki Radon
yayılımı (Bq/m3)
(Bq/m3)
yayılımı (Bq/m3)
yayılımı (Bq/m3)
2940±1750
5021±1143
6255±1315
4361±1042
3715±752
6200±1008
6564±1353
4624±1251
2897±365
6155±1796
3798±1317
3768±670
7163±1941
5193±1468
3962±1122
3577±732
7021±2521
6206±1479
3771±1554
4712±1137
4464±1524
5324±911
3357±1382
4794±1409
4721±1251
6073±1317
3477±708
3809±1080
6721±1431
2750±736
3949±1356
9057±1831
3361±1268
4891±1349
5631±1907
4985±1284
3489±1228
5049±1164
8408±1630
4071±1177
5013±999
8790±1904
3996±1032
Sonbahar-Toprak
Sonbahar-Su
İlkbahar-Toprak
İlkbahar-Su
Radon Yayılımı (Bq/m3)
8000
6000
4000
2000
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Örnek No
Şekil 3. Sonbahar ve İlkbahar mevsimlerinde alınan toprak ve su örneklerinin radon yayılımı. 1: I1, 2: I-2, 3: I-3, 4: II-1, 5: II-2, 6: II-3, 7: III-1, 8: III-2, 9: III-3, 10: IV-1, 11: IV-2, 12: IV-3
İlkbahar mevsiminde alınan su örneklerinde tespit edilen radon gazı yayılımının Sonbahar
mevsiminde alınan su örneklerinde tespit edilen radon gazı yayılımından fazla olduğu görülmektedir.
İlkbahar mevsimine göre, Sonbahar mevsiminde yağışların az olmasından kaynaklanmış olabilir.
Ayrıca, Radon konsantrasyonu mevsimsel olarak ±%10 bir değişimle, her ilkbaharda
maksimuma, sonbaharda ise minimuma ulaşır. Ancak, kayalar içinde oluşan mikro çatlaklar radon
çıkışını sağlayabilir. Deprem öncesindeki küçük deformasyonlara bağlı olarak kayalarda oluşan mikro
çatlaklar, kaya içindeki radonun kaya yüzeyine ulaşmasına ve suya karışmasına neden olacağından
sudaki radon konsantrasyonunda bir artış görülecektir. [7].
Çalışma alanı jeolojik yapısı açısından (Hazar Karmaşığı ve Maden Karmaşığı) volkano-tortul
kayaçlar, kireçtaşları, andezit, bazalt, volkanik breş ve bunları kesen diyabaz dayklarından
oluşmaktadır. Bu kayaç türleri genellikle alfa parçacıklarını absorbe etme özelliğine sahiptir [10, 11].
Ayrıca, kırık zonlar üzerindeki yer altı sularında çözünmüş uranyum iyonları veya ürün çekirdekler
vardır ve bunlar, yeryüzüne yakın yerlerde çökelirler, böylece bunların bozunmasından oluşan
radyumdan da radon yayılır [4]. İstasyonların fay hattı üzerinde bulunması, bölgenin jeolojik
oluşumunun radon birikimine müsait olması nedeniyle radon gazı çıkışının yüksek çıkması beklenen
bir durumdur.
195
Kaynaklar
1.
Özger A. G. 2005. Ceyhan, Yumurtalık ve Pozantı bölgelerinin Doğal Radyoaktivite
Düzeylerinin Belirlenmesi. Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi,
Adana.
2.
Valkovic V. 2000. Radioactivity in the Environment, Elsevier Science B.V., Netherlands.
3.
UNSCEAR, 1988. Sources, Effects and Risks of Ionizing Radiation. United Nations Scientific
Committee on The Effects of Atomic Radiation, Report to the General Assembly, United Nations,
New York.
4.
Baykara O. 2005. Kuzey Anadolu ve Doğu Anadolu Fay Hatlarının Kesişim Bölgesindeki Doğal
Radyoaktivite Tayini. Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Elazığ.
5.
Garver E., Baskaran M. 2004. Effects of Heating on the Emanation Rates of Radon-222 from a
Suite of Natural Minerals, Applied Radiation and Isotopes, 61: 1477-1485.
6.
Nelson P. H., Rachıele R. and Smith A. 1983. Transport of Radon in Flowing Boreholes at Stripa,
J. Geophys Res 88, Sweden, 2395-2405.
7.
Doğru M., Bingöl A.F., , Aksoy E., İnceöz M., Baykara O. , Külahci F., Şahin S. . 2008. Doğu Anadolu
8.
Şahin S. 2009. Sivrice Fay Zonundaki Radon Değişimi ve Doğal Radyoaktivite, Fırat
Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Elazığ.
9.
Baykara O., Doğru M., Taşdemir B. 2006. Determination of Radium and Radon Concentrations
in Some Rock Samples, e-Journal of New World Sciences Academy, 1(2): 62-66.
Fay Sistemi (DAFS) Üzerinde Radon Gazı Hareketlerinin İzlenmesi, TÜBİTAK Projesi, Fırat
Üniversitesi, Proje No: 104Y158.
10. Z. Gürocak, Sivrice (Elazığ) Çevresinin Jeolojisi, Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü,
Yüksek Lisans Tezi, Elazığ, 1993
11. Güzel S. 1997. Kürkköy (Sivrice)- Karakaya Baraj Gölü Arasında Doğu Anadolu Fay Zonu’nun
Jeolojik Özellikleri, Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Elazığ.
196
2(2), 197-203, 2013
2(2), 197-203, 2013
Derleme / Review
Türkmenistan Süt Sektörünün Mevcut Durumu: Fırsatlar ve Zorluklar
Güçgeldi BASHIMOV *1
Niğde Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Öğrencisi, Niğde
1
Özet
Günümüzde süt hayvancılığı tarım sektörünün önemli bir parçasını oluşturmaktadır. Süt hayvancılığı birçok
gelişmekte olan ülkelerde hem ulusal ekonominin büyümesinde hem de yoksulluğun azaltılmasında önemli bir
rol oynamaktadır. Bu çalışmada Türkmenistan’ın süt hayvancılık sektörünün mevcut durumu ele alınmıştır.
Çalışmanın temel amacı Türkmenistan’da mevcut süt üretimi, tüketimi ve pazarlama durumunu
değerlendirmektir. Ayrıca Türkmenistan’ın süt sektörünün mevcut durumu SWOT analiz tekniği ile analiz
edilmiştir. Bu çalışmada süt sektörünün güçlü ve zayıf yönleri ortaya konulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Süt sektörü, SWOT analizi, Türkmenistan.
Current Situation of Turkmenistan Dairy Sector: Opportunities and
Challenges
Abstract
Today, dairy farming is an important part of the agricultural sector. Dairy farming plays an important role in the
growth of the national economy and poverty reduction in many developing countries. In this study examined the
current situation of dairy farming sector of Turkmenistan. The main objective of this study is to evaluate the
situation of milk production, consumption and marketing in Turkmenistan. Also, the general situation of dairy
sector of Turkmenistan was determined using analysis of SWOT. In this study the strengths and weaknesses of
the dairy sector were examined.
Keywords: Dairy sector, SWOT analysis, Turkmenistan.
1. Giriş
Dünya nüfusunun artması, kentleşme ve toplumsal refahın yükselmesiyle beraber sağlıklı ve dengeli
beslenme olgusunun artması ile hayvansal ürünlere olan talep her geçen gün artmaktadır. Günümüzde
gıda tüketiminde hayvansal ürünlerin önemli bir payı bulunmaktadır. Özellikle süt ve süt mamulleri
insan beslenmesi ve buna bağlı olarak insan sağlığı açısından vazgeçilmez bir gıda maddesidir [1].
Zira süt ve süt mamulleri protein, glikoz, mineral maddeler ve vitaminler başta olmak üzere insan
vücudu için gerekli olan temel besin elementlerini içermektedir [2].
Günümüzde süt üretimi hayvansal üretim faaliyeti içerisinde önemli bir yere sahiptir.
Uluslararası Karşılaştırmalı Çiftlik Veri Ağının 2005 yılı verilerine göre dünyada 149 milyon hane
halkı süt üretim faaliyeti ile uğraşmaktadır [3]. Süt hayvancılığı, kırsal alanlardaki binlerce hane
halkının gelir ve istihdam kaynağını oluşturması nedeniyle Türkmenistan gibi gelişmekte olan ülke
ekonomileri açısından önemli bir yere sahiptir.
Türkmenistan 491.200 km2 yüzölçümüne sahip bir Orta Asya ülkesidir. Tarım sektörü, petrol
ve doğal gaz endüstrisinden sonra ülke ekonomisi açısından en önemli ikinci sektördür.
Bağımsızlıktan sonra ülke ekonomisinin büyümesinde tarım sektörü önemli bir rol oynamıştır. Toplam
işgücünün %48’i tarımda istihdam edilirken, Gayrisafi Yurtiçi Hâsılanın %19’u tarım sektöründen
oluşmaktadır. Ancak ülke arazisinin %4’ü tarıma elverişli olup geri kalan %96’sı ise çöl alanlarından
oluşmaktadır [4, 5].
*
197
G. Bashimov / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 197-203, 2013
Şekil 1. Türkmenistan haritası (Kaynak: UN Cartographic Section)
Türkmenistan bağımsızlığını ilan ettiğinde Sovyetler Birliği’nden kalma bir tarımsal üretim
sistemi olan kolektif çiftlik sistemini devralmıştır. Bağımsızlık sonrası tarım sektöründe verimliliği ve
kârlılığı artırmak amacıyla pazar ekonomisine geçiş süreci hızlandırılmıştır. Bunun sonucunda
hayvancılık faaliyeti de ekonomide önemli bir yer tutmaya başlamıştır. Ülkede ticari amaçlı hayvansal
üretimin ve özellikle süt ve süt mamullerinin üretiminin gelişmesi ile hem ülke tarımı hem de tarımsal
sanayisi gelişecektir. Süt sektörü, kırsal kesimde gerek kırsal hayatın, gerekse sosyo-ekonomik
kalkınmanın vazgeçilmez uğraşlarından biridir. Bu nedenle, süt hayvancılığının geliştirilmesi ve süt
ürünlerinin üretiminin arttırılması günümüzde önemli bir konuyu teşkil etmektedir.
Çalışmanın temel amacı, Türkmenistan’da mevcut süt üretimi, tüketimi ve pazarlama
durumunu literatür yardımıyla irdeleyerek, Türkmenistan’ın süt sektörünün mevcut durumu, güçlü ve
zayıf yönleri ile gelecekte oluşabilecek fırsat ve tehditleri SWOT analiz tekniği ile analiz etmektir.
2. Türkmenistan’da Süt Hayvancılığının Genel Durumu
2.1. Çayır ve Mera Varlığı
Türkmenistan, ülke topraklarının büyük bir kısmı tarıma uygun olduğu halde kurak iklime sahip bir
çöl ülkesidir. Ülkenin toplam alanı 48.810 bin hektar olup bunun %4’ünü ekili arazi, %96’sını ise çöl
alanı oluşturmaktadır. Ülkede yem bitkisi üretimi oldukça düşük seviyededir. Çünkü özel işletmelere
kiralık olarak verilen tarım arazilerinde yem bitkisi üretimine izin verilmemektedir [6].
2.2. Hayvan Varlığı
Türkmenistan, hem büyükbaş hem de küçükbaş hayvancılığın gelişmesi için uygun iklim ve arazi
koşullarına sahip bir ülkedir. Türkmenistan’ın Bağımsızlığına kavuşmasıyla beraber hayvancılığın
geliştirilmesi için birçok reformlar hayata geçirilmiştir. Bunlardan birisi de ülkede hayvansal üretimde
verimliliğinin artırılması amacıyla 1994 yılında yeni tarım reformu kabul edilmiştir. Bu reform
çerçevesinde kamuya ait çiftlik hayvanları sözleşmeli olarak özel mülkiyete kiraya verilmiştir. Ayrıca
1997 yılında hükümet hane halkının daha fazla hayvana sahip olabilmeleri için üst limit uygulamasını
kaldırmıştır. Bunun sonucunda 1997-2007 döneminde sığır varlığı 2 kat, koyun varlığı ise 3 kat
artmıştır [4]. 2011 yılında ülkede 2.2 milyon baş sığır, 13.6 milyon baş koyun, 2.7 milyon baş keçi ve
1.7 milyon baş deve bulunmaktadır. Hayvan varlığının büyük bir kısmını yerli ırklar oluşturmaktadır.
Son yıllarda bazı devlete ait süt sığırcılığı çiftlikleri için yabancı ırk hayvanlar ithal edilirken, özel
çiftliklerde ise hayvanların büyük bir kısmı yerli ırklardan oluşmaktadır [5, 6]. Türkmenistan’da
198
yıllara göre hayvan varlığı ve sağılan inek sayısı ile ilgili veriler sırasıyla Şekil 2 ve 3’de
sunulmaktadır.
Şekil 2. Türkmenistan'da hayvan sayısının yıllara göre değişimi
Şekil 3. Türkmenistan’da sağılan inek sayısının yıllara göre değişimi
2.3. Yem Üretimi
Dünya genelinde hayvansal üretimdeki en önemli girdilerden birisi de yemdir [7]. Türkmenistan’da
doğal meralar ve sanayi yan ürünleri hayvansal yem kaynaklarını oluşturmaktadır. Ülkenin hayvan
varlığı göz önünde bulundurulduğunda hayvancılıkta gereksinim duyulan toplam yem miktarı 12.491
bin tondur. Ancak üretilen yem ihtiyacının ancak %25’ini karşılamakta ve ülke genelinde büyük
oranda yem açığı bulunmaktadır [8]. Ülkede çöl alanları hakim olup verimlilik ve besleme değerleri
oldukça düşük seviyededir. Çayır ve mera alanlarının düşük verimli olması ekonomik değeri yüksek
kaliteli yemin temin edilmesini güçleştirmektedir.
Tablo 1. Türkmenistan’da hayvansal üretimde kullanılan yem kaynakları (Bin ton)
Yem kaynakları
Konsantre
Kaba Yem
Silaj
Yeşil
Toplam
Üretim
Yan sanayi ürünleri
408
29
437
Yeşil bitkiler
26
572
19
11
628
Mera
2081
2081
Toplam
434
601
2100
11
3146
Gereksinim duyulan
1825
1754
7751
1161
12491
yem miktarı
Yem açığı
1391
1153
5651
1150
9345
Yem açığı (%)
76
66
73
99
75
Kaynak: Stanchin ve ark., 2011.
199
2.4. Süt Arzı ve Talebi
Günümüzde Türkmenistan’da ağırlıklı olarak inek sütü üretimi yapılmaktadır. 2001-2011 dönemi süt
üretimi %72 oranında belirgin artış göstermiştir. Ancak bu olumlu gelişmeye nazaran ülkenin süt
hayvancılığı dünya ülkeleri ile karşılaştırıldığı zaman oldukça geride olduğu anlaşılabilmektedir.
Türkmenistan’da hayvan başına elde edilen verim oldukça düşük olup dünya ortalamasının altında yer
almaktadır. 2011 yılında dünyada sağılan inek başına düşen ortalama yıllık süt üretim miktarı 2.394
kg, AB’de 6.466 kg iken, bu rakam Türkmenistan’da 1.229 kg’dır [6]. Türkmenistan’da süt üretiminin
düşük olmasında, özellikle yerli ırk sığırların verim seviyelerinin düşük olması, yetersiz kaba ve kesif
yem üretimi, işletmelerin küçük kapasitede olması, sermaye yetersizliği ve pazarlama olanaklarının
sınırlı olması başlıca etkili faktörlerdir.
Üretilen sütün miktarı kadar kalitesi de oldukça önem arz eden husustur. Ülkede küçük ölçekli
işletmelerde süt hayvanlarının sağımı elle yapılmaktadır. Türkmen Standartlarına göre II. sınıf sütün 1
ml’sinde 0.5-4 milyon bakteri bulunmaktadır. Sağım makinesi ile sağım yapılan büyük ölçekli
işletmelerde ise 1 ml çiğ sütte 500 binden daha az sayıda bakteri bulunmakta ve bunlar I. sınıf sütü
oluşturmaktadırlar [4]. Süt işletmelerinde sağlıksız biçimde elle sağım yapılması, kalite kontrol ve
denetleme faaliyetlerinin yetersiz olması, çiğ sütün çiftlikten işleme tesisine kadar düşük sıcaklıklarda
taşınmaması gibi nedenlerden dolayı sütte bakteri miktarı artmaktadır.
Türkmenistan’da nüfusun tüketim alışkanlığına bakıldığında süt gerek içimlik olarak, gerekse
işlenerek farklı süt mamulleri şeklinde tüketilmektedir. Üretilen sütün %30-40’ı içimlik olarak
tüketilirken, %60-70’i ise tereyağı, peynir, krema, kefir vb. çeşitli süt mamullerine işlenmektedir [5].
2000-2009 döneminde ülke genelinde toplam süt tüketim miktarında %18.61 oranında artış
gerçekleşmiştir. Aynı dönemde dünya genelinde toplam süt tüketim miktarında ise %8 oranında bir
artış olmuştur [6]. Buna göre Türkmenistan’da toplam süt tüketim miktarının ilgili yıllarda dünya
ortalamasının çok üzerinde bir artış gösterdiği söylenebilir.
Şekil 5. Türkmenistan’da süt üretim ve tüketim miktarının yıllara göre değişimi
2.5. Süt İşleme ve Pazarlama Yapısı
2010 yılının Mayıs ayında Türkmenistan’da gıda güvenliğinin sağlanabilmesi için 2011-2030 dönemi
için Türkmenistan Sosyo-Ekonomik Kalkınma Ulusal Programı kabul edilmiştir. Bu programda hem
tarımsal üretimde hem de gıda işleme sanayisinde bir artış sağlanması öngörülmektedir. Mevcut
durumda ülkenin Gayrisafi Yurtiçi Hasılasının %10’nunu gıda işleme sanayisi ve bunun da %15’ini et
ve süt işleme sanayisi oluşturmaktadır. Ülke genelinde 36 süt işleme tesisi bulunurken, işletmelerin
18’i devlete, 7’si tüketici birliklerine ve 11’i özel sektöre aittir. Üretilen sütün büyük bir kısmı devlete
ait tesislerde işlenirken, küçük bir kısmı ise özel sektöre ait tesislerde işlenmektedir [5].
Çiftliklerde üretilen sütün %45’i piyasaya arz edilmekte geri kalanı ise aile içinde
tüketilmektedir [5]. Üreticiler sütü ya direk tüketiciye veya toplayıcılar aracılığı ile örgütlenmemiş
yerel pazarlara sunmaktadırlar. Süt piyasasında tüccar ve satıcılar/toplayıcılar ağırlıktadır. Toplayıcılar
sütü üreticiden alıp kent tüketicilerine pazarlamaktadırlar. Süt ve süt ürünleri pazarlamasında etkili bir
pazarlama ağının bulunmaması zaman zaman süt fiyatlarında dalgalanma görülmekte ve
örgütlenmemiş süt piyasası istikrarsız bir durum sergilemektedir. Ayrıca ulaşım altyapısındaki
sorunlar ile soğuk zincirin yetersiz olması süt fiyatlarının artmasına neden olmaktadır. Oysa etkin bir
200
pazarlama sistemi maliyetlerin minimize edilmesinde önemli bir faktördür. Türkmenistan süt
sektörünün pazarlama yapısı ile ilgili şema Şekil 6’da sunulmaktadır.
Şekil 6. Türkmenistan süt sektörünün pazarlama yapısı
2.6. Süt Sektörü Dış Ticareti
2000 yılından beri dünya süt sektörü ticaret hacmi bazı yıllardaki inişlerle beraber sürekli yükselmiş
ve yıllık ortalama %3 oranında artış göstermiştir. En önemli süt ve süt ürünleri ihracatçısı ülkeler
arasında AB, Yeni Zelanda, ABD, Avustralya gibi ülkeler bulunmaktadır. Türkmenistan süt
sektörünün dış ticaretine bakılacak olursa ülke genel olarak süt ürünleri yönünden ithalata bağımlı
olduğu görülmektedir. Türkmenistan’ın daha çok işlenmiş süt mamullerini (peynir, tereyağı,
dondurulmuş süt, krema vb.) ithal ettiği görülmektedir. Ülkede üretilen süt ürünlerinin iç talebi
karşılayamaması sonucu bu ürünler ithalat yoluyla karşılanmaktadır. Bunun temel nedeni de süt sanayi
işletmelerinin düşük kapasiteli, teknik ve mali yönden zayıf olmalarıdır. Süt ürünleri daha çok Rusya,
Ukrayna, İran ve Türkiye gibi ülkelerden ithal edilmektedir. Ülkenin yıllara göre tereyağı ile peynir
ithalat miktarlarıyla ilgili veriler Çizelge 2’de sunulmaktadır.
Çizelge 2. Türkmenistan’da yıllara göre tereyağı ile peynir ithalatı
Yıllar
Tereyağı
Peynir
(Bin $)
(Bin $)
1994
2.400.00
840.00
1996
24.456.00
1.198.00
1998
120.00
240.00
2000
3.700.00
90.00
2002
191.00
90.00
2004
1.761.00
131.00
2006
1.096.00
953.00
2008
1.462.00
1.348.00
2010
2.096.00
1.700.00
Kaynak: FAO, 2012
2.7. Süt Sektörünün Paydaşları
-Tarım Bakanlığı
Tarım bakanlığının görevi ülke düzeyinde tarımsal faaliyetleri koordine etmektir. Ancak 1997 yılı
itibariyle reform anlamında harekete geçirilen uygulamalar bakanlığın özellikle yerel boyutlarıyla
alanı sınırlandırılmıştır. Şöyle ki bakanlığın birçok yetkileri il (valilik) ve ilçelerdeki (kaymakamlık)
yerel yönetimlere devredilmiş ve bu kurumlar tarım işletmelerinin yönetimi, finansmanı ve diğer
hizmetlerin sağlanmasından sorumlu tutulmuştur [5].
-Hayvancılık birliği (Türkmenmalları)
Hayvancılık birliği hayvancılık anonim şirketlerinin birleşmesi sonucu 1996 yılında kurulmuştur.
Kurumun ana amacı hayvansal üretim yönetimi ve teknoloji geliştirmektir. Kurum sadece devlet
hayvancılık sektörünü yönetmemektedir. Bununla beraber hayvancılık çiftliklerinin organizasyonu,
hayvan yetiştirme, veteriner hizmetleri, mera alanlarının bakımı, hayvansal ürünlerin işlenmesi ve
pazarlanması gibi işlevleri de üstlenmektedir. Hayvancılık birliği aşağıdaki üyelerden oluşmaktadır
[5]:
201






86 hayvan yetiştirme birlikleri (hayvan üretme çiftlikleri dâhil),
Hayvancılık ve veteriner enstitüsü,
Sığır ve kanatlı hayvanlar veteriner derneği,
Mera alanları bakım ve sulama birliği,
Deri işleme fabrikası
Karagül koyunyünü işleme fabrikası.
-Çiftçi Bankası
Çiftçi bankası 1996 yılında kurulmuş olan devlet bankasıdır. Bankanın temel amacı çiftçilerin ticari
işlemlerini finanse etmektir. Banka genel olarak Hükümet kararlarına dayanarak kredi ve faiz
oranlarını belirler. Bankanın Tahılbank, Pamukbank ve Hayvancılıkbank olmak üzere üç bölümü
bulunmaktadır. Mevcut durumda bankanın 55 şubesi ve 400 köyde birimi bulunmaktadır [5].
3. Türkmenistan Süt Sektörünün SWOT Analizi
Burada Türkmenistan’ın süt hayvancılığı sektörü SWOT analizi kullanılarak değerlendirilmiştir.
SWOT analiz tekniği genelde strateji geliştirmek için kullanılan bir metodolojidir. SWOT analizi,
mevcut durum hakkında bilgi elde edinilmesi ve gelecekle ilgili öngörülerin tasarlanmasında
kullanılan temel bir yöntemdir [9]. Bu analiz yöntemi sektörün güçlü ve zayıf yönlerini ve dış
çevredeki fırsat ve tehditleri tanımlamak için kullanılmaktadır. Bu analizde temel amaç sektörün güçlü
yönlerini geliştirerek zayıf yönlerini minimize etmek, gelecekte oluşabilecek olası fırsatları
değerlendirmek ve tehditlere karşı önlem almaktır. Türkmenistan’ın süt hayvancılık sektörü SWOT
analizi yardımıyla değerlendirilmiş ve bulgular özet halinde Çizelge 3’de sunulmaktadır.
Çizelge 3. Türkmenistan süt sektörünün SWOT analizi ile değerlendirilmesi
Güçlü Yönler:
-Hayvancılık sektöründe yüksek büyüme,
-Tarımsal gelirin artması,
-Genç nüfusun yoğun olması,
-Enerji kaynaklarının yeterli ve ucuz olması,
-Tarım üniversitesi ve tarımsal araştırma
enstitülerinin bulunması,
-Sektörün gelişmesini teşvik eden hükümet
politikaları.
Zayıf Yönler:
-Yem kaynağının yetersizliği,
- Hayvanlarda verim düşüklüğü,
-Küçük ölçekli işletmelerin yoğunluğu,
-Teknoloji kullanım düzeyinin düşük olması,
-Pazarlama altyapısının yetersizliği,
-Tarıma dayalı sanayinin gelişmemiş olması,
-Tarımsal yayım ve danışmanlık hizmetlerinin
eksikliği,
-Çiftçi örgütlenmelerinin yetersiz ve etkin
olmaması,
Fırsatlar:
-Süt ve süt ürünlerine olan talebin artması,
-Yabancı sermayenin artması,
-Özel sektörün gelişmesi,
-Çiftçilerin örgütlenme düzeyinin artması,
-Pazarlama altyapısının gelişmesi,
-Dış pazarlara erişim,
-Sektöre yönelik uluslararası kaynaklara
erişebilirlik.
Tehditler:
-Kayıt dışı ekonomi,
-DTÖ
uygulamaları
sonucu
rekabetin
zorlaşması,
-Kırsal alandan göçün artması,
-Hayvansal gen kaynaklarının yok olması,
-Hayvansal hastalıkların artması,
-Kuraklık.
202
4. Sonuç
Bu çalışmada Türkmenistan’ın süt hayvancılığının mevcut durumu incelenmiştir. Türkmenistan’da süt
üretim miktarı artmakta ise de dünyadaki payı 2011 yılında yaklaşık %0.30 olarak gerçekleşmiştir. Bu
rakamın gerek gelişmiş ülkelerle, gerekse gelişme yolunda olan ülkelerle karşılaştırıldığında oldukça
düşüktür. Dünya süt üretiminde önde gelen ülkelerin birçoğu AB ülkeleridir. Türkmenistan’da
hayvanların süt verimi de oldukça düşüktür. Ayrıca mera alanlarının düşük verimli olması, sektörde
faaliyet gösteren işletmelerin küçük ölçekli aile tipi işletmeler olması, emek yoğun ve geleneksel
yönetim anlayışının hâkim olması süt sektörünün gelişmesine olumsuz yönde etki etmektedir.
Bununla beraber ülkenin süt hayvancılığı konusunda üstün yönleri de bulunmaktadır.
Türkmenistan’da enerji kaynaklarının ucuz ve ulaşılabilir olması, genç nüfusun daha fazla olması, süt
ve süt ürünlerine olan talebin giderek artış göstermesi gibi faktörler ülke süt sektörünün gelişmesine
olumlu yönde katkı sağlayacaktır. Ülke genelinde süt sektörünün gelişmesi için paydaşlar işbirliğinde
önemli stratejik faaliyetlerin uygulanması sektörün kalkınmasında uzun vadede olumlu katkı
sağlayacaktır. Ayrıca süt sektörünün gelişebilmesi için ortaya konulan çözüm önerileri şu şekilde
sıralanabilir:
-Bölgeler itibariyle süt hayvancılık sektörünün kapasitesi ortaya konulmalıdır.
-Üniversite, araştırma enstitüleri ve özel sektörden oluşan ulusal ve yerel ölçekte paydaşlar ağı
oluşturulmalıdır.
-Tarım sektörü ile ilgili sağlıklı verilerin elde edilebilmesi için ulusal düzeyde etkin bir veri
ağı sistemi oluşturulmalı.
-Mera alanlarının korunması için önlemler alınmalı ve meralardan sürdürülebilir bir şekilde
yararlanılması için üreticiler bilgilendirilmelidir.
-Süt hayvancılık işletmelerinin finansal kaynaklardan (özellikle uluslararası kuruluşların kredi
ve hibelerinden) yararlanabilmeleri için işletmeler bilgilendirilmeli ve desteklenmelidir.
-Çiftçi örgütlerinin aktif olarak faaliyet gösterebilmeleri için teşvik edilmeleri sağlanmalıdır.
-Ülke genelinde tarımsal yayım ve danışmanlık hizmetleri yaygınlaştırılmalıdır.
-Yerel düzeyde sosyal sermayenin oluşması için AR-GE merkezleri, agroparklar, iş geliştirme
merkezleri, teknoloji transfer merkezleri oluşturulmalıdır.
Kaynaklar
1.
Knips V. 2005. Developing Countries and The Global Dairy Sector: Part I Global View, PPLPI
Working Paper No:30, Pro-poor Livestock Policy Initiative, FAO, Rome, Italy.
2.
Maitah M., Smutka L. 2012. Economic Analysis of Milk Production and Consumption in The Middle
East and North Africa, Acta univ. agric. et silvic. Mendel. Brun., 2012, LX, No. 4, pp. 245-254
3.
Hemme T., Otte J. 2010 Status and Prospects for Smallholder Milk Production: A Global Perspective,
Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome.
4.
Gluhih R. Schwartz M., Lerman Z. 2003. Land Reform in Turkmenistan: Does It Work? International
Business and Economics Research Journal, 2 (2): 94-104.
5.
Anonymous. 2012a. Turkmenistan Agricultural Sector Review, Food and Agriculture Organization of
the United Nations, Rome.
6.
Anonymous. 2012b. The Statistics Division of the Food and Agriculture Organization of the United
Nations, http://faostat3.fao.org/home/index.html#HOME [Erişim Tarihi: 15.02.2013]
7.
Anonymous. 1995. Global Agenda for Livestock Research, (Ed. P. R. Gardiner and C. Devendra),
International Livestock Research Institute, Kenya.
8.
Stanchin I., Lerman Z., Sedik D. 2011. Crop Diversification and Rural Incomes in Turkmenistan, (In
Russian ), Policy Studies on Rural Transition No: 2011-1, FAO Regional Office for Europe and
Central Asia.
9.
Lozano M., Valles J. 2007. An Analysis of The Implementation of An Environmental Management
System in a Local Public Administration, Journal of Environmental Management, 82: 495-511.
203
2(2), 204-220, 2013
2(2), 204-220, 2013
Derleme / Review
Biyoetanolün Genel Özellikleri ve Üretimi İçin Gerekli Hammadde
Kaynakları
Ali Osman ADIGÜZEL *1
1
Mersin Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi Biyoloji Bölümü, Çiftlikköy, Mersin
Özet
Günümüzde, enerjinin büyük bir bölümü petrol, kömür ve doğal gaz gibi fosil yakıtlardan elde edilmektedir.
Fakat dünya nüfusu ve ihtiyaçlarına paralel olarak artan enerji tüketiminden dolayı fosil yakıt miktarı giderek
azalmaktadır. Ayrıca, fosil yakıtlardan salınan gazlar asit yağmurları, iklim değişikliği, sera gazı emisyonunda
artış gibi çevresel problemlere de sebep olmaktadır. Bundan dolayı, güneş, rüzgâr, biyokütle gibi yenilenebilir
enerji kaynaklarına olan ilgi artmıştır. Biyokütleden elde edilen biyoetanol ise özellikle artan petrol fiyatları ve
hammadde potansiyeli göz önünde bulundurulduğunda hem daha ekonomik hem de sürdürülebilir enerji kaynağı
olarak kullanılabilir. Biyoetanol üretimi için gerekli biyokütle türü toplama, depolama, ön- muamele, hidroliz,
fermentasyon gibi etmenlere bağlı olarak değişmektedir.
Anahtar Kelimeler: Biyoetanol, Biyokütle, Yenilenebilir enerjiler.
General Characteristics and Necessary Feedstock Sources for The
Production of Bioethanol
Abstract
Today, a large part of energy are obtained from fossil fuels such as coal, petroleum and natural gas. However,
the amount of fossil fuel has been declining steadily due to increased energy consumption in parallel with world
population and its needs. Also, gases emitted from fosil fuels causes environmental problems such as acid rains,
climate change, increasing greenhouse gases. Therefore, the interest on renewable energy sources like solar,
wind and biomass has increased. Considering the potential of increasing oil prices and raw material potential,
bioethanol derived from biomass can be used as both more economical and sustainable energy source. Type of
biomass for production of bioethanol is variable depending on factors such as collection, storage, pre-treatment,
hydrolysis and fermentation.
Keywords: Bioethanol, Biomass, Renewable fuels.
1. Giriş
Dünya üzerinde enerji elde etmek için kullanılan kaynaklar çeşitlilik göstermektedir. Bu kaynakların
kullanım oranları örneğin Amerika Birleşik Devletleri (ABD)’nde %40 petrol, %23 doğal gaz, %22
kömür, %8 nükleer enerji, %7 yenilenebilir enerji şeklindedir. Yenilenebilir kaynakların ise %1’i
güneş enerjisi, %5’i jeotermal enerji, %5’i rüzgâr enerjisi, %36’sı su gücü ve %53’ü ise
biyoyakıtlardan elde edilen enerjidir [1].
Fosil yakıt kullanımının sera gazı emisyonu, küresel ısınma, hava kirliliği, asit yağmurları gibi
etmenler üzerinde olan ekolojik dezavantajları ciddi şekilde göze çarpmaktadır [2, 3, 4]. British
Petroleum (BP)’un 2013’de yayınladığı bir rapora göre petrol, doğal gaz, kömür rezervleri sırasıyla
yaklaşık olarak 227 milyar ton, 187.3 trilyon metreküp ve 861 milyar tondur (1 varil: 0.136 ton, 1 m3:
*
204
A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013
0.0008427 ton) [5]. Bu gibi veriler göz önünde bulundurularak petrolün 41, doğal gazın 64, kömürün
ise 155 yıl içerisinde tükeneceği belirtilmektedir [6]. Petrol kaynaklarının azalmasından dolayı dünya
paradoksal bir durumla karşı karşıya kalmıştır. Çünkü petrol kullanımı bugün itibariyle dün
olduğundan çok daha fazladır. Buna rağmen petrol rezervlerinin yeni araştırmalar sonucu dönem
dönem artışı ya da azalışı söz konusudur. Yeni bulgular sonucunda elde edilen petrol kaynakları,
felaket (kıyamet) habercilerine karşı bir takım avantajlar sağlasa da sonuç olarak petrolün azalmaya
başladığı gerçeği kaçınılmaz olarak su yüzüne çıkmış durumdadır. Bu gerçek ise artan enerji talebi
dikkate alındığında petrol fiyatlarının önümüzdeki yıllarda artacağını göstermektedir [7].
Petrol kullanımı 1979’daki İran devrimi ve 1980’deki İran-Irak savaşından kaynaklı olarak bir
miktar azalmışsa da daha sonraları gittikçe artmıştır [8]. Sayısal verilere bakıldığında, 1980’de günde
63 milyon varil petrol tüketilirken 1983’te 59 milyon varile düşmüştür. Fakat 2005 yılında ise petrol
tüketimi 84 milyon varil olmuştur. Uluslararası Enerji Ajansı (IEA)’nın yayınladığı rapora göre ise
2011’de petrol talebi günlük 87.8 milyon varile çıkmıştır [9]. Özellikle de Çin ve Hindistan gibi
ekonomik açıdan hızla gelişen ülkelerin artan petrol talebinden dolayı, petrol fiyatlarının önümüzdeki
günlerde daha keskin şekilde yükseleceği tahmin edilmektedir. Bu etki günümüzde dahi
görülmektedir. Petrolün varil fiyatı bugün yer yer 100 ABD dolarını aşmaktadır [10].
Kömür, petrol ve doğalgaz santrallerinin kuruldukları bölgelere verdikleri tahribatların
yanında, küresel olarak tüm dünyayı tehdit eden etkileri de bulunmaktadır. Fosil yakıtlar yakıldığında
atmosfere yayılan karbon dioksit, kükürt dioksit, azot oksit, toz ve kurum yakın çevreyi kirletip
ölümlere yol açarken, karbon dioksit ve benzeri sera gazları ise küresel iklim değişikliğine yol
açmakta ve tüm dünya ülkelerinde yaşamı tehdit etmektedir [11, 12]. İstatistiksel olarak, fosil
yakıtlardan kaynaklanan net sera gazı emisyonu %82, yani ortalama yıllık 7 milyar ton karbon
salınımına tekabül etmektedir [13, 14]. Endüstri Devriminden günümüze kadar atmosferde biriken
fosil yakıt kaynaklı karbon miktarı ise yaklaşık 270 milyar tondur [13].
2. Biyoetanol, Özellikleri ve Avantajları
Biyoetanol, farklı biyokütle hammaddelerinden dönüştürme teknolojisiyle elde edilen sıvı, biyolojik
yakıttır. Kimyasal formülü CH 3 –CH 2 –OH’dır [12]. Biyoetanol; yenilenebilir, biyolojik temelli, sera
gazı salınımına az etki eden, çevre dostu bir yakıt olmasından kaynaklı fosil yakıtların alternatifi
olarak dikkat çekmektedir [15, 16]. Biyoetanol; yüksek oktan sayısına, geniş yanabilme sınırına,
yüksek yanma hızına ve benzinden daha yüksek buharlaşma öz ısısına sahiptir [17]. Bu özellikler
biyoetanole yüksek sıkıştırma (basınç) oranı, kısa yanma zamanı gibi avantajlar sağlamaktadır.
Biyoetanolün fiziksel ve kimyasal özelliklerine bakacak olursak; özgül ağırlığı 0.79 kg/dm3, buhar
basıncı 50 mmHg, kaynama sıcaklığı 78.5 0C, dielektrik katsayısı 24.3, moleküler ağırlığı 46.1’dir.
Biyoetanolün enerji yoğunluğu ise benzinden daha düşüktür. Eşit miktarda benzinin sahip olduğu
enerjinin yalnızca %66’sına sahiptir. Ayrıca, düşük buhar basıncı, yüksek aşındırma oranı ve
ekosisteme toksik etkide bulunma gibi dezavantajları da mevcuttur [18]. Biyoetanol, %35 oranında
oksijen içeren bir yakıttır ve yanmadan kaynaklanan azot oksit (NO x ) emisyonu düşüktür [19]. Yakıtın
kalitesi oktan sayısına göre ölçülür ve oktan sayısı erken ateşlemeyi engellemeyi durdurur. Yüksek
oktan sayısı genellikle içten yanmalı motorlar için tercih edilir. Biyoetanol gibi oksijenli yakıtlar
uygun bir vuruntu önleyici özellik sağlar. Aynı zamanda, oksijen içeriklerinden kaynaklı olarak yakıt
daha etkili yanmakta ve egzoz gazından çıkan parçacık ve hidrokarbon oranı azalmaktadır. Biyoetanol,
fosil yakıtların aksine şekerlerin fermantasyonuyla üretilen yenilenebilir bir enerji kaynağıdır [20].
Etanol ABD’de genellikle benzine karıştırılarak kullanılmaktadır. Bitkisel temelli üretilen etanol
ABD’de 1980’lerden bugüne %10 oranında benzinle karıştırılarak kullanılmaktadır. Bunun sonucunda
ise bugün ABD’deki ulaşım sektöründe tüketilen etanol miktarı yıllık 4540 milyon litredir. Bu rakam
ise toplam tüketilen benzinin ancak %1’ine tekabül etmektedir [21]. “Biyoyakıt Geliştirme Senaryosu”
na göre dünya genelinde benzin kullanımı 2015 yılında %15, 2020 yılında ise %20 oranında
azaltılacaktır [22].
Biyoetanolün avantajları ise şu şekilde sıralanabilir. Yerli, yenilenebilir bir yakıt kaynağıdır.
Fosil kökenli yakıtlara olan bağımlılığı azaltır. Temiz bir yakıt kaynağıdır. Düşük maliyet ile yakıt
oktan sayısını artırır. Genelde bütün araçlarda kullanılabilir. Üretimi ve muhafaza edilmesi ve
taşınması diğer yenilenebilir enerji kaynaklarına göre daha kolaydır[23]. Biyoyakıtlar fosil yakıtlardan
% 40-80 daha az sera gazı yayar. Zararlı sera gazı emisyonlarını, küresel ısınmayı azaltır [24]. Asit
205
yağmurlarını azaltır. Daha az su kirliliği ve daha az atık oluşturur. Net ve pozitif enerji dengesine
sahiptir. Tarımsal alanlarda yaşayan insanlar için yeni bir istihdam sağlar [25].
3. Biyoetanolün Tarihçesi ve Biyoetanol Üretiminde Günümüzdeki Durum
Biyoetanol terimi, sentetik olarak fosil yakıtlardan elde edilen etanolün aksine biyokütleden biyolojik
olarak elde edilen etanolü ifade etmek için kullanılır. Sentetik etanolün üretim yoğunluğu biyoetanolle
karşılaştırıldığında daha düşük miktardadır. Biyoetanol genel olarak taşıma/araç yakıtı olarak
kullanılır. Etanolün taşıma için kullanımı 20. yy’ın başlarında ortaya çıkmıştır. Fakat İkinci Dünya
Savaşı’ndan sonra biyoetanol kullanımından uzaklaşılmıştır. Biyoetanol birinci petrol krizi ile daha
sonra tekrar gündeme gelmiştir. 1975’de Brezilya hükümeti sponsorluğunda şeker kamışından
biyoetanol üretim programı başlatılmıştır [26]. Bundan dolayı, Brezilya’da biyoetanol endüstrisi
oldukça geniş hale gelmiştir. ABD’de ise geniş ölçekli olarak mısırdan biyoetanol üretimi 1978’de
başlamıştır. Bu iki ülkenin ardından ise Kanada, Avustralya, Çin, Fransa, İspanya ve İsveç’de
biyoetanol üretimine başlamıştır. Yenilenebilir Yakıt Topluluğunun araştırmalarına göre ABD’de
2002’deki yıllık etanol kapasitesi 2.9 x 109’dur. Bu değer bize yıllık kapasitenin 2000 yılına göre
109 oranında arttığını göstermektedir [27]. 2005’de ise dünya genelindeki biyoetanol üretimi toplam 46
milyar litredir. Dünya genelindeki biyoetanolün %1’i Afrika, %9’u Avrupa, %’14 ü Asya, %38’i
Kuzey ve Orta Amerika ve %38’i ise Güney Amerika’da üretilmektedir [28].
Türkiye’de ise biyoetanol üretim kapasitesi çok olmasına rağmen yalnızca 3 firma tarafından
üretim yapılmaktadır. Bunlar; (Tarımsal Kimya Teknolojileri Sanayi ve Ticaret A.Ş. (TARKİM),
Tezkim Tarımsal Kimya İnşaat Sanayi Ve Ticaret A.Ş. (TEZKİM) ve Konya Şeker Sanayi ve Ticaret
A.Ş.’dir. Bu şirketlerin biyoetanol üretim kapasiteleri toplamda 149.5 milyon litredir. Fakat net ticareti
yapılabilen miktar 70 milyon litredir [29]. Konya Şeker fabrikasında hammadde kaynağı olarak melas
kullanılırken diğerlerinde mısır ve buğday kullanılmaktadır [30]. 27.09.2011 Tarihli resmi gazetede
yayımlanan T.C. Enerji Piyasası Düzenleme Kurulu (EPDK) kararına göre yerli tarım ürünlerinden
üretilen biyoetanol 1 Ocak 2013’den itibaren en az %2, 1 Ocak 2014’den itibaren ise %3 oranında
ilave edilmek zorundadır ve üretilen biyoetanolün %2’lik kısmı özel tüketim vergisinden (ÖTV)
muaftır. Ülkemizde üretilen biyoetanolün benzine karıştırılma oranının %3 olması halinde ise
Türkiye’nin petrol ithalatının 385, %5 olması halinde ise 596 milyon dolar azalabileceği
belirtilmektedir [31].
4. Biyoetanol Üretimi İçin Kullanılan Hammadde Kaynakları ve Üretim Prosesleri
Biyoetanol üretimi için kullanılan hammadde kaynağı temel olarak biyokütledir. Biyokütlenin kelime
anlamı ise “canlı olan herhangi bir şey” ya da “organik şeyler” dir [32]. Aynı zamanda, “çok kısa süre
önce canlı olan fakat şu an canlılığını yitirmiş maddeler” de bu tanıma dâhil edilmektedir. Ağaçlar,
bitkisel ürünler, tarımsal atıklar, küspe ve hayvansal atıkların tümü bir çeşit biyokütledir. Biyokütle,
insanlar tarafından çeşitli şekilde kullanılmaktadır. Yakılarak ısınmak, yakıt üretimi, hedef bir sanayi
ürünü elde etme ve gıda olarak kullanılabilir [33]. Biyokütle, enerjisini güneşten almaktadır. Bitkiler,
güneşten aldıkları enerjiyi yapraklarında ve köklerinde depolar ve daha sonra bu enerji değişik
işlemlerle dönüşüme uğratılabilir [34]. Biyoetanol, biyokütleden kullanılabilir karbonhidratların
fermantasyonuyla üretilir. Biyokütle içindeki basit şekerler aşağıdaki tepkime yoluyla biyoetanol ve
karbondioksite dönüştürülür. C n H 2n O n (şeker) → n /3 C 2 H 5 OH + n/3 CO 2 + ısı [35].
Tüm karbonhidrat molekülleri biyoetanol üretiminde kullanılabilir [36]. Fakat bugün daha çok
primer kaynaklar olarak adlandırılan şeker, nişasta, selüloz ve hemiselülozun kullanımı yaygındır.
Primer biyokütle kullanımının çeşitli faydaları olsa da sosyal, ekonomik ve çevresel açıdan bazı
dezavantajlara da sahiptirler. En temel dezavantajı gıda fiyatları üzerindeki olumsuz etkisidir. Çünkü
biyoyakıt üretimi için kullanılacak hammadde büyük ölçüde gıda üretiminden kaydırılacaktır. Bu
durumda, piyasadan talep edilen gıda hammaddesinin miktarı artarken, piyasaya arz edilen miktarı
azalacağından gıda hammadde fiyatları artabilir [37]. Bundan dolayı, son yıllarda yapılan araştırmalar
daha çok gıda fiyatlarına etkisinin çok az olacağı öngörülen lignoselülozik atıklardan biyoetanol elde
etmeye yöneliktir [38].
Biyoetanol üretimi için kullanılan hammaddeler genel olarak 3 sınıfa ayrılabilir; sukroz içeren,
nişasta içeren ve lignoselülozik hammaddeler [39]. Bunların dışında kalan ve son yıllarda çeşitli
çalışmalara konu olmuş başka bir hammadde kaynağı ise mikroalglerdir (Şekil 1).
206
Biyoetanol üretimi genellikle dört basamakta gerçekleştirilir; ön-muamele, hidroliz,
fermentasyon ve distilasyon (Şekil 2). Her bir basamakta uygulanacak yöntemler hammaddenin ve
öncesi ile sonrasında uygulanacak yöntemlerin ihtiyaçlarına göre değişkenlik göstermektedir. Proses
sırasında ilk olarak biyokütlenin ön-muamelesi gerçekleştirilir. Ön muamelenin temel amacı hidroliz
basamağında elde edilecek ürün verimini arttırmaktır [40]. Hammadde kaynağı olarak nişastalı ya da
sukroz içeren bitkisel ürünler kullanıldığında basit şekilde boyut azaltma ya da öğütme gibi fiziksel
ön-muamele metodları yeterli olabilmektedir. Ayrıca bu gibi hammaddeler kullanıldığı takdirde
hidrolizden önce bir sıvılaştırma işlemi de gerçekleştirilebilir. Bununla birlikte, biyoetanol üretimi için
hammadde kaynağı olarak lignoselülozik maddeler kullanıldığında fiziksel yöntemlere ilave olarak
sodyum hidroksit (NaOH), sülfürik asit (H 2 SO 4 ), hidroklorik asit (HCl), ozon, kireç ve amonyum gibi
kimyasalların ayrı ayrı ya da birlikte değişik oranlarda kullanıldığı kimyasal ön-muamelere, beyaz
çürükçül mantarlar gibi lignin üzerine etki eden mikroorganizmalar ya da bunların enzimlerinin
(lakkazlar ve çeşitli peroksidazlar…vb) kullanıldığı biyolojik ön-muamelelere ve otohidroliz, buhar
patlama, karbondiyoksit patlama ve amonyum lif patlaması (AFEX) gibi termo/fiziko kimyasal önmuamelelere ihtiyaç duyulmaktadır. Hidroliz aşamasında, bitkisel polimerler (nişasta, selüloz,
hemiselüloz...vb) kimyasal ya da enzimatik (amilazlar, selülazlar, hemiselülazlar…vb) yöntemlerle
fermentasyon basamağında kullanılacak mikroorganizmanın fermente edebileceği daha basit şekerlere
dönüştürülmektedir [41]. Fermentasyon basamağında ise ön muamele ve hidroliz sonucu oluşan
şekerler Saccharomyces, Zymomonas, Candida ve Kluveromyces gibi mikroorganizmalar tarafından
etanole dönüştürülürler [42,43,44].
Şekil 1. Biyotanol üretimi için kullanılabilecek hammadde kaynakları
Şekil 2. Biyoetanol üretim basamakları
207
Fermentasyon ve hidroliz basamakları genellikle birbirinden ayrı yapılmaktadır (Separate
Hydrolysis and Fermentation: SSF). Fakat hidroliz ve fermentasyonun birlikte gerçekleştirildiği
(Simultaneous saccharification and fermentation: SSF) üretim yöntemi de mevcuttur. Her iki üretim
yönteminin birbirine göre avantajları ve dezavantajları mevcuttur. SHF’de hidroliz sırasında
oluşabilecek glukoz ve sellobiyoz gibi son ürünlerin ortamda birikmesi hidroliz verimliliğini
azaltırken SSF’de enzimatik aktivite sonucu oluşan ürün doğrudan fermentasyon için
kullanılacağından böyle bir durum söz konusu değildir. SHF’de son ürün inhibisyonunun önlenmesi
için ortama β-glukosidaz enzimleri ilave edilmelidir ki bu da üretim maliyetini arttırıcı bir etmen
olacaktır. SSF’nin diğer avantajları kontaminasyon riskinin azlığı ve fermentasyon için ilave
ekipmanlar gerektirmemesinden kaynaklı kurulum ve işletme maliyetinin daha düşük oluşudur [45].
SSF’nin temel dezavantajı ise pH, sıcaklık gibi etmenlerin her iki basamak için ortak olarak optimize
edilememesidir [46].
4.1. Sukroz İçeren Hammaddeler
Saccharum officinarum (şeker kamışı), Beta vulgaris var. saccharifera (şeker pancarı), Sweet
sorghum (sorgum) ve çeşitli meyveler bu sınıfa örnek olarak verilebilir. Dünya üzerindeki şeker
üretiminin 2/3’ü şeker kamışından 1/3’ü ise şeker pancarından sağlanmaktadır [47]. Bu iki ürün
coğrafik olarak farklı bölgelerde üretilmektedir. Şeker kamışı tropikal ve yarı tropikal bölgelerde
üretilirken, şeker pancarı ise yalnızca ılıman iklime sahip bölgelerde üretilmektedir.
Şeker kamışının biyoetanol hammaddesi olarak en yaygın kullanıldığı ülke Brezilya’dır.
Hektar başına 32 ton kuru ağırlıkta şeker kamışı üretilmektedir [18]. Ek olarak, şeker kamışı
üretiminde %27’lik pay ve 495 milyar ton üretim kapasitesi ile birinci sırada yer alan Brezilya’da
şeker kamışına ilaveten küspesinden de biyoetanol elde edilmektedir. Yıllık elde edilen küspe miktarı
186 milyon tondur. 10 Milyon ton kuru biyokütleden 2 milyar litre biyoetanol elde edilebileceği göz
önünde bulundurulduğunda bu miktar oldukça önemlidir.
Şeker kamışından elde edilen alkolün fermentasyonunda bakterilerden daha çok özellikle
mayalar tercih edilir. Çünkü mayalar hem hücre içine hemde hücre dışına invertaz enzimi salgılar. Bu
enzim sukrozu daha sonra fermente olacak olan glukoz ve fruktoza parçalar.
Avrupa ülkelerinde ise en çok kullanılan sukroz içeren hammadde kaynağı pancar melasıdır
[39]. Şeker pancarı ürünleri hemen hemen tüm Avrupa ülkelerinde bol miktarda yetiştirilmektedir.
Şeker pancarının gelişim evresi kısa sürede tamamlanmaktadır. Yüksek ürün verimi, iklim toleransı,
düşük su ve gübre gereksinimi gibi avantajları mevcuttur. Şeker kamışı ve şeker pancarı
karşılaştırıldığında şeker pancarının su ve gübre ihtiyacı % 35-40 daha azdır. Bir hektar şeker
kamışından elde edilen monosakkarit miktarı bir hektar şeker pancarından elde edilenden daha
fazladır[48].
Sorgum, kuraklığa karşı dirençlilik, aşırı tuzlu ve sulu çevrelere tolerans gibi önemli
özelliklere sahiptir. Ayrıca, su tutma kapasitesine sahiptir ve yüksek alkali içeriğe sahip topraklarda da
gelişebilir [49]. Yüksek fotosentetik etkiye sahip bir C4 bitkisidir. Sorgum, gelişmekte olan ülkelerde
biyoetanol üretiminde tercih edilmeye başlamıştır ve hektar başına 8000 L biyoetanol elde edilebilir
[50].
4.2. Nişastalı Hammadde Kaynakları
Nişasta glukoz birimlerinin glikozidik bağla bağlanmasından meydana gelen bir polimerdir. Bu
glikozidik bağlar yüksek pH’larda kararlı iken düşük pH’larda parçalanabilmektedir. Polimerik
zincirin sonunda latent bir aldehit grubu bulunmaktadır. Fotosentezin karanlık evresi süresince
özellikle yapraklardaki plastitlerde olmak üzere amiloplast, yumru, tohum ve köklerde depo materyali
olarak sentezlenir [51]. Ticari olarak önemli olan nişasta granülleri 2-100 µm’dir [52]. İki tip glukoz
birimleri içerir; amiloz ve amilopektin [53].
Amiloz yaklaşık 6.000 glukoz biriminin α-1.4 glikozidik bağla bağlanmasından meydana
gelir. Amilozun dallanma uzunluğu nişastalı bitki türlerinin hepsinde farklılık gösterir. Örneğin patates
ve tropikal bitkilerde 1.000-6.000 uzunluğunda bulunurken buğday ve mısırda 100-200’dür [54].
Amilopektin ise α-1.4 bağlı 10-60 glukoz biriminden meydana gelen kısa lineer zincirlere ek
olarak 10-45 glukoz birimli α-1.6 bağlanma yapısında yan-zincirler içermektedir. Nişastanın değişik
yöntemlerle parçalanması sonucunda farklı mikroorganizmaların fermentasyonda kullanabileceği
monomerler meydana gelmektedir.
208
Patates, buğday, pirinç, tritikale, mısır, arpa, manyok, başlıca nişasta içeren hammaddeler
arasında yer almaktadır [55]. Bunların arasında en çok kullanılan patatestir [56].
i. Patates: Patates, özellikle Almanya ve Doğu Avrupa’da etanol üretimi için
kullanılmaktadır. Ortalama bir patatesin %75’i su %25’i kuru maddedir (Çizelge 1). Nişastaya ek
olarak sukroz, glukoz ve furukoz gibi şekerler de ihtiva etmektedir. Şeker ve nişasta içeriği patatesin
olgunlaşmasına, iklime, depolama koşullarına bağlıdır. Depolama sırasındaki nişasta kaybı ise 6 ay
sonunda %6; 8 ay sonunda ise %16.5’dir.
Çizelge 1. Biyokütle olarak kullanılan patates ve pirincin yapısında bulunan maddeler ve oranları
Patates
Yüzde (%)
Pirinç
Yüzde(%)
Su
72-80
Su
13.7
Nişasta
12-21
Saf protein
11.6
Şeker (indirgenmiş)
0.07-1.5
Saf yağ
1.7
Dekstrin ve pektin
0.2-1.6
Karbonhidrat
69
Beş karbonlu bileşikler
0,75-1
Saf fiber
2.1
Azotlu bileşikler
1.2-3.2
Kül
1.9
Yağ
0.1-0.3
Saf fiber
0.5-1.5
Kül
0.5-1.5
Patatesteki pektin içeriği, üretilen alkollü karışımdaki metanol miktarına etki eder. Patatesin
küçük boyutlara mekanik olarak ayrılması sırasında pektin esteraz enzimi aktif hale gelerek pektindeki
metil ester bağlarını yıkar. Parçalanmış patatese yüksek basınçta ısıtma uygulandığında pektin esteraz
aktivitesini kaybeder. Böylece patatesin fermentasyonu ile elde edilen ham distilasyon ürünündeki
metanol miktarı korunur [57].
Patates yumruları sonbahar sonunda tarladan kaldırılır ve yıl içinde kullanılabilmesi için
depolanır. Depolama süresi birkaç aydan bir yıla kadar uzayabilir. Bu esnada patatesin nem oranının
yüksekliği, canlı oluşu ve bundan dolayı oksijene gereksinim duyduğu, bunun sonucu olarak ortama su
ve CO 2 verdiği göz önünde bulundurulmalıdır. Bununla birlikte depodaki yumrulardaki kayıpların
genellikle bakteriyel ya da fungal kökenli olduğu unutulmamalıdır. Yumruların çürümesine yol açan
bakterilerin başında Erwinia, Corynebacterium türleri ve Streptomyces scabies gelmektedir [58].
Fungal patates zararlıları ise Phytophyhora erytroseptica, Phytophyhora infestans, Phoma ve bazı
Fusarium türleridir [59].
ii. Buğday: Buğday tanesinin nişasta içeriği %60-61’dir [60]. Teorik olarak 100 kg buğdaydan
38 L etanol elde edilir. Buğdayın %15’i tohum zarfı, %83’ü endosperm, %2’si embriyodan meydana
gelir. Bu bileşenlerin bulundurduğu protein, yağ, karbonhidrat ve kül miktarı farklıdır (Çizelge 2).
Eğer kullanılan buğdaydaki ham protein oranı %13’ün üstündeyse fermentasyon problemi yaşanabilir.
Buğdaydaki yüksek protein miktarı köpük oluşumuna neden olur. Bunun giderilmesi için ilave bir
proses olarak köpük kırıcılar kullanılır.
Bileşen
Tohum zarfı
Alevron tabaka
Endosperm
Germ
Çizelge 2. Buğdayın bileşenleri ve içerdikleri polimer oranları (%)
Protein
Kül
Yağ
Karbonhidrat
7-12
5-8
1
80-88
24-26
10-12
18-10
52-58
10-14
0.4-0.6
1.8-1.2
83-87
24-28
4-5
8-12
55-64
iii. Pirinç: Pirincin nişasta içeriği buğdayla kıyaslandığında yalnızca %2-4 kadar azdır. Yani
kuru materyalin %90’a yakını nişastadan oluşmaktadır [61]. Fermentasyon sonucunda 100 kg
pirinçten 37 L alkolün elde edilebileceği belirlenmiştir. Pirinç yapısında pentosanları da bulundurur.
Pentosanlar parçalama sırasında viskoziteyi arttıracağı için fermentasyonu etkiler. Bundan dolayı
içerdiği pentosanların miktarının en düşük olacağı koşullarda ekimi ve toplanması yapılmalıdır.
iv. Tritikale: Tritikale, buğday ve pirincin hibritidir ve birkaç yıldır değişik kimyasalların
üretiminde kullanılan oldukça önemli bir hammadde kaynağıdır. Nişasta içeriği neredeyse %60’dır.
Tritikale ununun içerdiği polisakkarit oranı %68.4’tür [62]. Fakat 100 kg’dan ancak 38-40 L alkol elde
edilmektedir. Pentosanları içermediği için fermentasyon sırasında viskozite problemi
209
yaşanmamaktadır. Tritikalenin yüksek verimliliği ve kısmen kurak bölgelere adaptasyonu makarnalık
buğdaydan, düşük verim fakat ekstrem soğuk, kuraklık, asit topraklara adaptasyonu ve farklı coğrafya
ve iklimler de yetiştirilme özelliği çavdardan gelmektedir. Temel dezavantajı dış kabuk
bulundurmasıdır. Çünkü dönüştürme işlemleri sırasında kabuk ve içeriğinin ayrıştırılması ek bir
maliyet getirecektir[63].
v. Mısır: Mısır daha çok ABD ve Güney Amerika’da kullanılan hammadde kaynağıdır [64].
Mısırın hammadde olarak kullanımı nişasta ve endosperme bağlıdır. Yüksek içerikli endosperm,
parçalama sırasında problemlere sebep olmaktadır. Mısırın nişasta içeriği çoğunlukla %62-65’dir.
Mısırın 100 kg’ından 40 L alkol elde edilebilmektedir. Mısır, 4-5 ay içinde 2.5-4 m uzayabilen, 6.00010.000 tohum verebilen bir bitkidir [65]. Mısır, dünyanın en çok üretilen tahılı iken ekili alan
bakımından 2. sırada gelmektedir.
vi. Arpa: Arpa genellikle maltlama amaçlı kullanılmaktadır. Dünyanın en eski kültür
bitkisidir [66]. Nişasta içeriği ortalama %55’dir. Kabukla sarılmış tohumlar bulundurur. Tohum
içindeki glukan sayısı oldukça yüksektir. Genellikle pH 5.3-8 olan topraklarda yetiştirilir [67]. Teorik
olarak 100 kg arpadan 35 L alkol elde edilir. Ekiliş alanı açısından dünyada 3. sırada yer almaktadır.
Türkiye’de ise buğdaydan sonra en fazla ekim alanına sahip olan üründür [68].
vii. Manyok: Manyok, köklerinde nişasta bulunduran tropikal bir bitki olup, %58-63 oranında
nişasta ve şeker, %9-12 ham protein, %11-12 oranında su içermektedir. Azot içeriği oldukça düşüktür
[69]. Manyok kökü, manyok nişastası ve manyok unu gibi manyok temelli ürünlerin içerikleri farklıdır
(Çizelge 3). Manyok toksik seviyede siyanojenik glukozidleri içerir. Örneğin siyanid asit içeriği
fazladır [70]. Bu madde fermentasyon mikroorganizmasının gelişimini engelleyeceğinden bu etkiyi
ortadan kaldırmak için ortama sodyum tiyosülfat ilave edilir. Ek olarak, manyok unu ve manyok
nişastası %20 oranında kum bulundurabilir. Bu durumda bu kumlar çökerek dipte mikrobiyal
(özellikle maya gelişimi) büyümeye olanak sağlar ve bu kontrolsüz büyüme neticesinde fermentasyon
tankı zarar görür.
viii. Diğer Nişasta Kaynakları: Yukarıda bahsi geçen nişasta içeren hammaddelerin dışında
insan eli ile ekimi yapılmayan, fakat doğada bulunabilen nişasta içeriği bol olan hammaddeler de
mevcuttur. Bunlara örnek olarak Asphodelus aestivus (çiriş otu) verilebilir. Çiriş otu ise
zambakgillerden olup, köklerinden çiriş elde edilen çok yıllık iki ayrı bitkinin ortak adıdır (Eremurus
spectabilis ve Asphodelus aestivus/Asphodelus microcarpus). Hayat döngüsünde iki önemli evre
vardır. Bunlar, yaprakların meydana geldiği zamandan senesense kadarki aktif faz ve kurak
dönemlerdeki dormant fazdır. Yaklaşık 1 m yükseklikteki bitkinin şerit yaprakları ve pembemsi beyaz
renkli çiçeklerin oluşturduğu çiçek salkımları vardır. Çiriş otunun kökü toprak altında 10-20 cm
uzunluğundadır ve nişasta, lipit, çözünebilir şekerler (glukoz, sukroz, fruktoz) içerir [71]. Güneşte
kurutulan kökler toz haline getirilerek elde edilen çiriş, tutkal olarak veya tekstilde apreleme amacıyla
kullanılır. Akdeniz ekosistemine uygun bir yayılış gösterir [72]. Anadolu'da çok yaygındır. Polycarpou
tarafından, %10.1 oranında nişasta içekli çiriş otu yumruları önce sıvılaştılmış (95 0C’de pişirme) daha
sonra hidrolize (α-amilaz ve glukoamilaz) edilmiştir. Hidrolizatın 3 günlük fermentasyonu sonucunda
1 kg yumru başına 49.52 ml/kg lık alkol verimi elde edilmiştir [71].
Çizelge 3. Manyok kökü, manyok nişastası ve manyok unu gibi manyok temelli ürünlerin içerikleri
Bileşen
Manyok kökü
Manyok nişastası
Manyok unu
Su
70.3
12.6
14
Protein
1.1
0.6
1.2
Yağ
0.4
0.2
0.4
Fiber
1.1
0.2
2
Nişasta
21.5
74.3
Kül
0.5
0.3
1.4
Azotsuz bileşikler
86.1
81
(nişasta dâhil)
Yaygın adı sago palmiyeleri olarak bilinen 2 tropikal tür Metroxylon sagu ve Metroxylon
rumphii’de nişasta temelli hammadde olarak kullanılabilir [73]. İçerdiği nişasta oranı %20’dir.
Güneydoğu Asya’da yaygın olarak bulunan bu iki türün kültüvasyonu ise en fazla Endonezya’da
yapılmaktadır [74]. Bir hektar ekili araziden 15 ağaç gövdesi elde edilmekte, elde edilen her ağaçta ise
150 kg nişasta bulunmaktadır. Bir hektardan elde edilecek potansiyel alkol 1.350 L’dir. Güney batı
210
Etiyopya ve Kuzey Uganda’da ise nişasta temelli hammadde olarak yalancı muz ismiyle anılan Musa
ensete yetiştirilmektedir.
4.3. Lignoselülozik Hammaddeler
Lignoselülozik materyal orman atıkları, kentsel katı atıklar, atık kâğıt ve bitkisel atıklardan ucuz
şekilde elde edilebilirler [75]. Lignoselülozik biyokütle tipik olarak gıda olarak tüketilmeye müsait
olmayan bitki materyallerinden oluşur. İçeriğinde temel polisakkarit olarak selüloz, hemiselüloz,
fenolik bir polimer olan ve aynı zamanda bitkiye yapısal sağlamlık kazandıran ligninin olduğu
bilinmektedir[76]. Bazı kaynaklarda ise genel olarak dört gruba ayrılırlar; ormansal atıklar, şehirsel
katı atıklar, atık kâğıtlar ve tarım alanlarında kalan atıklar. Lignoselülozik hanmadde kullanımının
avantajı ucuz ve bol miktarda bulunabilir olmasıdır. Dezavantajı ise tarım arazileri ve ormanlık
alanlardaki lignoselülozik materalin kullanılması erozyona neden oluşu ve topraktaki organik materyal
miktarını azaltmasıdır[77].
Lignoselülozik materyaller yapılarında bulundurdukları temel bileşen olan selüloz,
hemiselüloz ve ligninin özelliğine göre çeşitlilik gösterirler [78]. Tipik olarak biyokütle %40-60
selüloz, %20-40 hemiselüloz ve %10-25 lignin içermektedir (Şekil 3). Lignoselüloz içerisindeki
ekstraktlar ve mineraller kuru biyokütlenin ağırlığının %10’u kadardır. Akçaağaç, kavak, kızıl
akçaağaç, okaliptus, meşe ağacı, karakavak gibi sert odunlu materyallerde selüloz %39-54,
hemiselüloz %14-37 ve lignin %17-30 oranında bulunmaktadır. Köknar, çam gibi yumuşak odunlu
materyallerde ise selüloz %41-50, hemiselüloz %11-27, lignin %20-30 oranında bulunmaktadır. Farklı
tarımsal atıkların içeriğine baktığımızda ise genel olarak selüloz %32-47, hemiselüloz %19-27, lignin
ise %5-24 oranında bulunmaktadır. Lignoselüloz içerisinde bulunan diğer maddeler (ekstraktifler) ise
organik çözeltiler ya da suda çözünebilen maddelerdir. Bunlar lignoselülozik maddenin çok küçük bir
parçasını oluşturmaktadır (%1-5). Bu maddeler hem lipofilik hem de hidrofilik bileşenlerdir.
Ekstraktif maddeler 4 büyük sınıfa ayrılabilirler: (a) terpenoidler ve steroidler, (b) yağlar ve mumlar,
(c) fenolik bileşikler ve (d) inorganik bileşenlerdir.
Şekil 3. Bitki hücre duvarı bileşenleri
4.3.1. Selüloz
Bitkiler tarafından sentezlenen ve doğa da en fazla bulunan karbonhidrattır [79]. Yılda 1×108 tonu
kâğıt sanayinde kullanılmak üzere yaklaşık 1,5×1012 ton selüloz ham fibriler materyal formunda
tüketilmektedir [80]. Selüloz, bitki hücre duvarının temel bileşenidir ve oranı bitkiye bağlı olarak
değişmektedir. Selüloz aynı zamanda fungus, bakteri, alg ve bazı deniz hayvanlarının yapısında da
bulunmaktadır[81]. Selüloz, yüzlerce ya da binlerce glukoz molekülünden oluşan büyük bir
polimerdir. Selülozdaki moleküler bağlar katı, yüksek derecede kararlı ve kimyasal ajanlara karşı
dirençli lineer zincirler oluşturur[82].
Selüloz, dallanmamış lineer bir polimerdir. Selüloz
molekülünün uzunluğu, içerisindeki glukan birimlerinin sayısıyla belirlenmektedir ve buna
polimerizasyon derecesi denilmektedir. Selüloz, birbirine β-1.4 glukozidik bağlarla bağlanmış β-Dglukopiranozil ünitelerinden oluşan lineer bir polimerdir [83]. Selülozun polimerizasyon derecesi
bitkinin tipine bağlıdır ve 2000-27000 glukan birimi arasında değişiklik gösterir [84]. Selüloz
211
zincirlerinin birbirine bağlanması hidrojen bağları ve Van Der Waals etkileşimleriyle
gerçekleşmektedir. Bu bağlanmaların sonucunda selülozun kristalin yapısı meydana gelmektedir.
Lignoselüloz biyorafinelerinde kullanılacak olan selüloz solventleri düşük sıcaklıklarda
çözünebilmeli, düşük fiyatlı ya da yüksek geri dönüşümlü olmalı, kalıcı olmalı ve buharlaşmamalı,
termokararlı olmalı, kimyasal açıdan kararlı olmalı, enzimatik hidroliz ve mikrobiyal fermantasyon
basamaklarına toksik etki göstermemeli, yüksek miktarda çözünme kapasitesine ve katı lignoselülozik
bileşim içinde hızlı difüzyon oranına sahip olmalıdır [85].
4.3.2. Hemiselüloz
Lignoselüloz içerisindeki bir başka karbonhidrat bileşiği ise hemiselülozdur. Hemiselüloz içeriği
türden türe değişmekte ve değişik oranlarda glukoz, ksiloz, arabinoz, galaktoz, fruktoz, mannoz ve
glukronik asit içermektedir. Hemiselüloz, selüloz fibrilleriyle hidrojen bağları oluştur. Böylece, bitki
hücre duvarının iskeletini oluştururlar [86]. Selülozun aksine hemiselüloz kimyasal olarak homojen
değildir. Sert odunlarda bulunan hemiselülozlar bol miktarda ksilan içerirken, yumuşak odunlarda
bulunan hemiselüllozlar ise daha çok glukomannan içermektedir [87]. Çoğu bitkide ksilanlar bir tür
heteropolisakkarittir. Bunlar β-D- ksilopiranoz birimlerinin 1.4 bağlı homopolimerik zincirlerini
içerirler. Ksilozun aksine ksilanlar; arabinoz, glukronik asit ya da glikronik asitin 4-O-metil eteri ve
asetik, ferulik ve p-kumarik asit içerirler. Dallanma içerikleri ve sıklıkları ise ksilan kaynağına bağlıdır
[88]. Ksilan omurgası (iskeleti) O-asetil, α-L-arabinofranozil, α-1.2 bağlı glukronik ya da 4-0- metil
glukronik asiti yer değişimli olarak içerir. Bundan dolayı ksilanlar; lineer homoksilan, arabinoksilan,
glukronoksilan ve glukronoarabinoksilan olarak kategorilendirilebilir. Çim, tahıl, yumuşak odunlu ya
da sert odunlu bitkiler gibi farklı kaynaklardan elde edilen ksilanlar farklı içerik taşımaktadır. Hus
ağacı ksilanı; %89.3 ksiloz, %1 arabinoz, % 1.4 glukoz ve %8.3 anhidroüronik asit içerir [89]. Pirinç
kepeğindeki ksilan; %46 ksiloz, % 44.9 arabinoz, %6.1 galaktoz, %1.9 glukoz ve %1.1 anhidroüronik
asit içerir [90]. Buğdayda ise arabinoksilan; %65.8 ksiloz, %33.5 arabinoz, %0.1 mannoz, %0.1
galaktoz ve %0.3 glukoz içerir. Mısır fibrilleri ksilanları ise β-1.4 bağlı ksiloz kalıntıları içerir[91].
Mısır fibrillerindeki ksilanın yapısında ise %48-54 ksiloz, %33-35 arabinoz, %5-11 galaktoz ve % 3-6
glukronik asit bulunmaktadır [92]. Sert odunlu bitkiledeki ksilanlarının polimerizasyon derecesi
yumuşak odunlardakinden daha yüksektir [93]. Hemiselüloz, amorf yapısından kaynaklı olarak su
içerisinde çözünebilir ve şişirilebilir [94].
4.3.3. Lignin
Lignin, Latince de odun anlamına gelen “lignum” kelimesinden türetilmiştir ve selülozdan sonra en
bol bulunan polimerlerden biridir. Tipik bir odun fibrilinde lignin, orta lamelde, primer ve sekonder
hücre duvarında bulunmaktadır [95]. Lignin bir glikozit olup kolay biçimde glukoz ve aromatik bir
alkole ayrıştırılabilir. Bu glikozit koniferil olarak adlandırılır. Bu bileşikten türeyen alkole de buna
uygun olarak koniferil alkol denilmiştir [96]. Ayrıca, ligninin temel yapı taşı bir aromatik çekirdek ile
bir propan zincirinden oluşmaktadır. Ligninin temel yapı taşı fenil propan olarak adlandırılmaktadır
[97]. Bu fenil propan üyeleri de çeşitli tarzlarda birbirine bağlanarak lignini meydana getirirler.
Lignin, bitkilerdeki odunsu dokularda yer alan temel yapısal bileşenlerden bir tanesidir [98].
Birçok bitki yapısal olarak sertliği arttırmak için odunun ağırlığının %30-40’ı kadar lignine sahiptir.
Lignin bol miktarda çapraz bağa sahiptir ve kimyasal parçalanmaya oldukça dirençlidir. Ligninin
kimyasal yapısına ilişkin mevcut bilgiler oldukça fazla olmasına rağmen yapısıyla ilgili net bir
açıklama henüz tam olarak mevcut değildir. Bununla birlikte, heterojen bir yapıya sahip olduğu da
bilinmektedir. Bu heterojen yapı fenil propanoid birimlerin (aromatik halka + 3 karbonlu alkil zinciri)
çeşitli karbon-karbon bağlarıyla bağlanmasından oluşmaktadır. Ligninin biyosentezi 3 sinnamil alkol
öncüsü ile başlamaktadır. Bunlar; p-hidroksi sinnamil alkol (kumeril alkol), koniferil alkol ve sinapil
alkoldür [99]. Bu öncülerin bitki hücre duvarındaki lignin içeriğinde bulunma oranı ise bitkinin türüne
bağlı olarak değişiklik göstermektedir. Bu öncüllerin her biri bitkilerde bolca bulunan peroksidaz,
fenolaz, tirozinaz enzimleri tarafından C-4 hidroksil gruplarında bulunan bir fenoksi radikalin oluşumu
ile aktive edilir [100].
Yumuşak odunlardaki lignin genellikle koniferil alkol içermektedir. Bununla birlikte eser
miktarda p-kumaril asit içerdiği de tespit edilmiştir. Sinapil alkol ise içermemektedirler. Bu tip lignin
daha çok primitif gymnospermlerde görülmektedir. Aynı zamanda bazı tropikal sert odunlarda da
görülmektedir. Sert odunlardaki lignin ise hem koniferil hemde sinapil alkolü bol miktarda
212
içermektedir. Bazılarında ise eser miktarda p-kumaril alkol görülmektedir. Bunlar daha çok
angiospermlerde bulunmaktadırlar. Çimenlerde bulunan lignin ise üç öncülün tümünü de yapısında
bulundurmaktadır. Bu tip lignin monokotiledon angiyospermlerde, palmiye ağacında, muzda
bulunmaktadır. Çimlerdeki ligninin yapısında en fazla bulunan bileşen ise koniferil alkoldür.
Ligninin bitki hücresindeki yapısal görevleri hücre duvarına sertlik vermek, odun dokusu
içerisindeki farklı hücrelerin birbirine yapışmasını sağlamak, hücre duvarını hidrofobik yapmak,
odunu mikrobiyal parçalanmadan korumaktır. Ligninin yapısı bu fonksiyonların yerine getirilmesi için
çok uygundur. Aromatik halkalar ve hidroksil grupları kovalent olmayan dipol aromatik etkileşimlerin
ve selüloz, hemiselüloz ile arasında hidrojen bağlarının oluşmasını sağlar. Ayrıca, yapısında bulunan
dallanmalardan kaynaklı ise yapının bükülmesi engellenir [101].
Lignin; kenetleyici ajan olarak bitki gübreleri, temizleyici bileşikler, ısıtma-soğutma
sistemlerinde su işlemcileri olarak, çimento sanayinde, yol yapımında, petrol kuyuları sondaj
çamurunda, hayvan yeminin topaklandırılmasında, deri tabaklamasında, seramik üretiminde, boya
üretiminde, haşere öldürücü ilaçlarda, boru hatlarında, döküm kalıplama çubuklarının üretiminde,
harç ve beton için katkı olarak, kontraplak üretiminde kullanılmaktadır. Bunların dışında, ligninin
daha farklı endüstriyel alanlarda kullanımı da söz konusudur.
Lignini tek karbon ve enerji kaynağı olarak kullanan mikroorganizma henüz
bulunmamaktadır. Bundan dolayı da lignini parçalayan mikroorganizmaların izolasyonu da
zorlaşmaktadır [102].
Pirinç samanının NaOH ile ön-muamelesi, enzimatij hidrolizi (40 U/g) ve Saccharomyces
cerevisiae MTCC173 ve Zymomonas mobilis MTCC 2428’den meydana gelen karışık kültürün
fermentasyonu sonucunda 40,1 g/L etanol elde edilmiştir [103]. Mısır atığının hidrotermal önmuamelesi (sıvı/katı: 10, 200 0C, 5 dk) ve enzimatik hidrolizi (β-glukosidaz) sonucunda her 1 g msır
atığından yaklaşık 550 mg fermente edilebilir şeker elde edilmiştir. Elde edilen şekerin rekombinant
Escherichia coli FBR5 ile fermentasyonu (pH 5,5, 37 0C, 74 saat) sonucunda her 1 gram kullanılabilir
şekerden 0.49 g, her 1 g mısır atığından ise 0.27 g etanol elde edilmiştir [104]. Sorgum küspesine
yapılan farklı ön-muamelelerin enzimatik hidroliz ve etanol üretimi üzerine etkilerinin gözlemlendiği
bir çalışmada en iyi sonuç hammaddenin NaOH (%2) ile 5 dk muamele edilip 121 0C’de 60 dk
otoklavlanmasından sonra oda sıcaklığında %5’lik hidrojen peroksit çözeltisinde 24 saat bekletilmesi
ile elde edilmiştir [105]. Palmiyelerin boş meyve demetlerinin %1’lik sülfirik asit ile 3dk 190 0C’de
mikrodalga parçalayıcısında ön-muamelesi sonucunda enzimatik hidroliz sonucu oluşan glukoz
miktarında %88.5 oranında artış meydana gelmiştir. Ayrıca, elde edilen glukanın S. cerevisiae ile
fermentasyonu sonucunda elde edilecek etanol veriminin teorik olarak %52,5 arttığı gözlemlenmiştir
[106].
4.4. Mikroalgal Hammadde Kaynakları
Mikroalgler, toprak dışındaki her yerde gelişebilirler, ürün elde etme süreleri diğer hammadde
kaynakları ile karşılaştırıldığında daha kısadır (yaklaşık 1-10 gün) ve yıl içerisinde çok sayıda ürün
elde edilebilir. İçerdikleri karbonhidrat %10-25, yağ ise %15-77’dir (Tablo 4). Bu özelliklerinden
dolayı hammadde kaynağı olarak kullanılmaya çok elverişlidir. Buna ilaveten, mikroalgler büyüme
için CO 2 ’ye ihtiyaç duyar ve atmosfere salınan gazların bazılarını ise absorblar [107]. Mikroalglerden
etanol elde etme prosesi lignoselülozik hammaddenin dönüştürme prosesi ile benzerdir. Fakat
mikroalgler lignin içermediğinden, proseteki ön-muamele; lignoselülozik hammaddelere uygulanan
ön-muamele işlemine oranla daha basittir.
Mikroalgleri hammadde kaynağı olarak kullanmanın bazı avantajı mevcuttur. Bunlar; hızlı
büyüme oranı, kısa ürün elde etme zamanı, CO 2 absorblama potansiyelidir. Bir ton alg büyütmek için
gerekli CO 2 ihtiyacı 1.8 tondur.
Mikroalg üretim sistemleri genel olarak dış mekân ve iç mekân sistemleri olarak ikiye ayrılır.
Dış mekân üretim sistemleri olarak doğal gölet, havuz ve tanklar kullanılırken; iç mekân sistemleri
olarak küçük ölçekli torbalar, tübiler ve düz levha fotobiyoreaktörleri kullanılmaktadır [108]. Bazı
tübüler fotobiyoreaktörlerin dış mekân sistemleri olarak kullanımı da söz konusu olabilmektedir (Şekil
4).
Chlamydomonas reinhardtii cw15’in 2 atm’de sülfirik asit ile hidrolizasyonu sonucunda elde
edilen glukozun S.cerevisiae ile fermentasyonu sonrasında 0.44 (g/g) etanol elde edilmiştir [109].
213
Chlorococcum humicola’nın (15 g/L) %1’lik (v/v) sülfirik asit ile 140 0C’de 25 dk ön-muamelesi ve
S.cerevisiae ile fermentasyonu sonrasında 7.20 g/L biyoetanol üretilmiştir [110].
Mikroalg üretimi ile ilgili çalışmalar Türkiye’de de mevcuttur. Bu çalışmalardan birinde evsel
atık su arıtma tesisinden elde edilen arıtım deşarj suyu ile hem ham madde olarak kullanılmak üzere
alg üretimi, hem de azot, fosfat giderimiyle deşarj suyunun verildiği alıcı ortamlarda ötrofikasyon
olasılığının azalmasına çalışmaktadır.
Çizelge 4. Bazı mikroalg türlerinin içerdiği karbonhidrat oranları
Alg Türü
Karbonhidrat içeriği (%)
Scenedesmus obliquus
10-17
Scenedesmus quadricauda
Scenedesmus dimorphus
21-52
Chlamydomonas rheinhardii
17
Chlorella vulgaris
12-17
Chlorella pyrenoidosa
26
Spirogyra sp.
33-64
Dunaliella bioculata
4
Dunaliella salina
32
Euglena gracilis
14-18
Prymnesium parvum
25-33
Tetraselmis maculate
15
Porphyridium cruentum
40-57
Spirulina platensis
8-14
Spirulina maxima
13-16
Synechoccus sp.
15
Anabaena cylindrical
25-30
Şekil 4. Biyofotoreaktörler
214
5. Sonuç
Son günlerde artan petrol ihtiyacı ve fiyatları, sürdürülebilir yaşam üzerine yapılan araştırmalar, petrol
rezervlerinin azalması, dışa bağımlılık gibi nedenlerden dolayı birçok ülkede hükümetler fosil yakıt
kullanımı yerine yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelmektedir. Bir ülkenin coğrafik ve ekonomik
koşulları genellikle su gücü, jeotermal enerji, rüzgâr enerjisi ve biyokütle enerjisi gibi yenilenebilir
kaynakların hangisinin tercih edileceğini etkilemektedir. Ülkemiz coğrafik koşulları, orman arazileri,
ekili araziler ve lignoselülozik atık potansiyelleri düşünüldüğünde biyokütle temelli biyoetanol petrole
alternatif olarak düşünülebilir. Bu nedenle, hammade kaynağının ve buna göre uygun ön-muamele,
hidroliz ve fermentasyon işlemlerinin doğru seçimi biyoetanol üretim maliyetini düşürebilir ve ürün
verimliliğini arttırabilir.
Tüm bunlar göz önünde bulundurulduğunda, ülkemizde biyokütle temelli biyoetanolün petrole
alternatif olarak ya da petrol ile daha yüksek oranda karıştırılarak kullanılması ülkemizin dışa
bağımlılığını azaltacak, organik atıklar ve tarımsal arazilerinin daha iyi değerlendirilmesini
sağlayacak, insanların enerjiye erişim ucuzlayacak ve tarımsal kökenli farklı bir iş sahası ile istihdam
sağlanmış olacaktır.
Kaynaklar
1.
2.
Horn G. M. 2010. Biofuels. Energy Todays, Chelsea Club House, 48s. New York.
Searchinger T., Heimlich R., Houghton R. A., Dong F., Elobeid A., Fabiosa J., Tokgoz S., Hayes
D., Yu T. H. 2008. Use of U.S. Croplands for Biofuels İncreases Greenhouse Gases Through
Emissions from Land –Ise Change”, Science, 319: 1238-1240.
3.
Gouveia L., Oliveira A. C. 2009. Microalgae as a Raw Material for Biofuels Production, J. Ind.
Microbiol Biotechnol., 36: 269-274.
4.
Demirbaş A. 2005. Bioethanole from Cellulosic Materials: a Renewable Motor Fuel from
Biomas, Energy Sources, 27: 327-337.
5.
British Petrolium Company, BP Statistical Review of World Energy 2013, 2013. London Bp. Plc.,
45s, London.
Goldemberg J. 2007. Ethanol For A Sustainable Energy Future, Science, 315: 808-810.
6.
7.
Shafiee S., Topal E. 2009. When Will Fosil Fuel Reserves Be Diminished?, Energy Policy, 37:
181-189.
8.
Bielecki J., 2002. Energy Security: Is The Wolf At The Door?, The Quarterly Review Of
Economics And Finance, 42: 235-250.
9.
Pandey A. 2009. Handbook of Plant-Based Biofuels, Taylor & Francis Group, 297s. New York.
10. Soetaert W., Vandamme E. J. 2008. Biofuels, John Wiley & Sons, 297s. Wiltshire.
11. Ayres R. U., Walter J. 1991. The Greenhouse Effect: Damages, Costs and Abatement,
Environmental And Resource Economics, 1: 237-270.
12. Gençoğlu M.T. Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Türkiye Açısından Önemi,
//perweb.firat.edu.tr/personel/yayinlar/fua_612/612_502.pdf (Erişim tarihi: 17.09.2013).
http:
13. Lal R. 2004. Soil Carbon Sequestration Impacts on Global Climate Change and Food Security,
Science 304: 1623-1627.
14. Eissen M, Metzger J.O., Schmidt E., Schneidewind U. 2002. 10 Years After Rio-Concepts on The
Contribution of Chemistry to a Sustainable Development, Angew Chem Int Ed Eng, 41: 415-436.
15. Hill J. Nelson E., Tilman D., Polasky S., Affiliations A. 2006. Environmental, Economic, and
Energetic Costs and Benefits of Biodiesel and Ethanol Biofuels, PNAS, 103(30): 11206-11210.
16. Najafi G., Ghobadian B., Tavakoli T., Yusaf T. 2009. Potential of Bioethanol Production from
Agriculturel Wastes in İran, Renewable and Sustainable Enerjy Reviews, 13: 1418-1427.
17. Hahn-Hägerdal B., Galbe M., Gorwa-Grauslund M. F., Lidén G., Zacchi G. 2006. Bio-EthanolThe Fuel of Tomorrow From the Residues of Today, Trends in Biotechnology, 24(10): 549-556.
215
18. Balat M., Balat H., Öz C. 2008. Progress in Bioethanol Processing, Progress in Energy and
Combustion Science, 34: 551-573.
19. Balat M., Balat H. 2009. Recent Trends in Global Production Utilization of Bio-Ethanol Fuel,
Applied Energy, 86: 2273-2282.
20. Lin Y., Tanaka S. 2006. Etanol Fermentation from Biomass Resource: Current State and
Prospect, Appl. Microbiol. Biotechnol, 69: 627-642.
21. Wang M., Saricks C., Santini D. 1999. Effects of Fuel Ethanol Use on Fuel-Cycle Energy and
Greenhouse Gas Emissions, Argonne National Laboratory, Argonne, 1-32.
22. Chen H., Qiu W. 2010. Key Technologies for Bioethanol Production from Lignocellulose,
Biotechnology Advances, 28: 556-562.
23. Melikoğlu M., Albostan A. 2011. Türkiye’de Biyoetanol Üretimi Ve Potansiyeli, Gazi
Üniversitesi Mühendislik- Mimarlık Fakültesi Dergisi, 26(1): 151-160.
24. Claassen P. A. M., van Lier J. B., Contreras A. M. P., van Niel E.W.J., Sijtsma L., Stams A.J.M.,
de Vries S.S., Weusthuis R.A. 1999. Utilisation of Biomass for The Supply of Energy Carriers,
Appl Microbiol Biotechnol, 52: 741-755.
25. Acaroğlu M. 2008. Türkiye’de Biyokütle, Biyoetanol ve Biyomotorin Kaynakları ve Biyoyakıt
Enerjisinin Geleceği, V Ulusal Temiz Enerji Sempozyumu, pp 351-362. 17-19 Aralık, İstanbul.
26. Rosilla-Calle F., Cortez L. A. B. 1998. Towards Proalcool II- A Review of the Brezillian
Bioethanol programme, Biomass and Bioenergy, 14(2): 115-124.
27. Mosier N., Wyman C., Dale B., Elander R., Lee Y.Y., Holtzapple M., Ladisch M. 2005. Features
Of Promising Technologies for Pretreatment Of Lignocellulosic Biomass, Bioresource
Technology, 96: 673-686.
28. “Bioethanol in Europe: Overview and Comparison of Production Process”, Rapport
2GAVEO601,
http://aoatools.aua.gr/pilotec/files/bibliography/Bioethanol%20in%20Europe,%20overview%20a
nd%20comparison(SenterNovem)0720881920/Bioethanol%20in%20Europe,%20overview%20and%20comparison(SenterNovem).
pdf
29. Acaroğlu M., Aydoğan H. 2012. Biofuels Energy Sources and Future of Biofuels Energy in
Turkey, Biomass and Bioenergy, 36: 69-76.
30. Ar F. F. 2012. Biyoetanol Kullanım Zorunluluğunun Türk Ekonomisinde Yaratacağı Etkiler,
Türkiye 12. Enerji Kongresi, Kasım 14-16, Ankara.
31. Polat F., Aksu T. 2009. Yenilenebilir Enerji Kaynağından Potansiyel Yem Kaynağına Giden Yol:
Damıtık Tahıllar I- Damıtık Tahılların Elde Edilişi ve Nitelikleri, Atatürk Üniversitesi Vet Bil
Derg, 4(3): 197-208.
32. Kamm B., Kamm M. 2004. “Principles of Biorefineries”, Appl. Microbiol. Biotechnol., 64: 137145.
33. The Need Project. 2008. Biomass, Elementary Energy İnfobook, 10-11.
34. Overend R. P.1989. Biomass for Energy, Energy Studies Review, 1(1): 16-27.
35. Ditl P., Skrivanek K. 2008. The Limits of Renewable Energy Sources in The Czech Republic”
Czasopismo Techniczne 5: 57-66.
36. Çaylak B., Vardar Sukan F. 1998. Comparison of Different Production Process for Bioethanol,
Turk J Chem, 22: 351-359.
37. Bilgin D., Kıymaz T., Çağatay S. 2009. Dünya Biyo-Enerji Piyasalarında Hedefler ve Dünya
Gıda Fiyatları Üzerine Olası Etkileri, Anadolu Uluslararası İktisat Kongresi, Haziran 17-19,
Eskişehir.
38. Jönsson L. J., Alriksson B., Nilvebrant N. O. 2013. Bioconversion of Lignocellulose: Inhibitors
and Detoxification, 6(16): 1-10.
216
39. Balat M. 2010. Production of Bioethanol from Lignocellulosic Materials Via the Biochemical
Pathway:
A
Review”,
Energy
Conversion
and
Management, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0196890410003791 (Erişim
tarihi: 17.09.2013).
40. Conde-Mejía C., Jiménez-Gutiérrez A., El-Halwagi M. 2012. A Comparison of Pretreatment
Methods for Bioethanol Production From Lignocellulosic Materials, Process Safety and
Environmental Protection, 90: 189-202.
41. Adıgüzel A. O. 2013. Lignoselülozik Materyallerden Biyoetanol Üretimi İçin Kullanılan ÖnMuamele ve Hidroliz Yöntemleri, SAÜ. Fen Bil. Der., 17(3): 381-397.
42. Gray K. A., Zhao L., Eptage M. 2006. Bioethanol, Current Opinion in Chemical Biology,
10:141–146.
43. Grba S., Tomas V. S.,Stanzer D.,Vahèiæ N., Škrlin A. 2002. Selection of Yeast Strain
Kluyveromyces marxianus for Alcohol and Biomass Production on Whey, Chem. Biochem. Eng.
Q., 16 (1): 13–16.
44. Patle S., Lal B. 2007. Ethanol Production From Hydrolysed Agricultural Wastes Using Mixed
Culture of Zymomonas mobilis and Candida tropicalis, Biotechnol Lett, 29: 1838-1843.
45. Junchen L., Irfan M., Lin F. 2012. Bioconversion of agricultural waste to ethanol: A potential
source of energy, Archives Des Sciences, 65(12): 626-642.
46. Viikari L, Alapuranen M., Puranen T., Vehmaanperä J., Siika-aho M. 2007. Thermostable
Enzymes in Lignocellulose Hydrolysis, Adv Biochem Engin/Biotechnol, 108: 121-145.
47. Linoj K. N. V., Dhavala P., Goswami A., Maithel S. 2006. Liquid Biofuels in South Asia:
Resources and Technologies, Asian Biotechnol Develop Rev, 8: 31-49.
48. Renouf M. A., Wegener M. K., Nielsen N. K. 2008. “An Environmental Life Cycle Assessment
Comparing Australian Sugarcane with US Corn and UK Sugar Beet as Producers of Sugars for
Fermentation, Biomass And Bioenergy, 32: 1144-1155.
49. Almadores A., Hadi M. R. 2009. Production of Bioethanol from Sweet Sorgum: Areview,
African Journal of Agricultural Research, 4(9): 772-780.
50. Bennet A. S., Anex R. P. 2009. Production, Transportation and Milling Costs of Sweet Sorghum
as a Feedstock for Centralized Bioethanol Production in the Upper Midwest, Bioresource
Technology, 100: 1595-16047.
51. Ölçer H., Akın B. 2008. Starch: Biosynthesis, Granule Structure and Genetic Modifications,
Dumlupınar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 16: 1-12.
52. Roby J. F. 1998. Essentials of Carbohydrate Chemistry, Springer, 399s. New York.
53. Yamada R., Bito Y., Adachi T., Tanaka T., Ogino C., Fukuda H., Kondo A. 2009. Efficient
Production of Ethanol from Raw Starch by A Mated Diploid Saccharomyces Cerevisiae with
İntegrated α-Amylase and Glucoamylase Genes, Enzyme and Microbial Technology, 44: 344349.
54. Van der Maarel M. J. E. C., van der Veen B., Uitdehaag J. C. M., Leemhuis H., Dijkhuizen L.
2002. Properties and Applications of Starch-Converting Enzymes Of The α-Amylase Family,
Journal of Biotechnology, 94: 137-155.
55. Mabee W. E. Saddler J. N. 2010. Bioethanol from Lignocellulosics: Status and Perspectives in
Canada, Bioresource Technology, 101: 4806-4813.
56. Roehr M. 2001. The Biotechnology Of Ethanol, Wiley-VCH, 232s. Weinheim.
57. Boettger A., Roesner R., Pieper H. J. 1995. Untersuchungen zur Inhibierung von Pektinesterase
durch Tenside und Gerbstoffe bei der industriellen Alkoholgewinnunaus Kartoffeln, Proc,
DECHEMA- Jahrestagungen, 1: 324-325.
58. Xu G.-W. Gross D. C. 1986. Selection of Fluorescent Antagonistic to Erwinia carotovora and
Suppressive of Potato Seed Piece Decay, Phytopathology, 76(4): 414-422.
217
59. Atallah Z. K., Stevenson V. R. 2008. A Methodology to Detect and Quantify Five Pathogens
Causing Potato Tuber Decay Using Real-Time Quantitative Polymerase Chain Reaction,
Phytopathology, 96(9): 1037-1045.
60. Morris P. C., Bryce J. H. 2000. Cereal Biotechnology, CRC Press, 1-16, Cambridge.
61. Zhou Z., Robards K., Helliwell S., Blanchard C. 2002. Composition and Functional Properties of
Rice, International Journal of Food Science and Technology, 37: 849-868.
62. Doxastakis G., Zafiriadis I., Irakli M., Marlani H., Tananaki C. 2002. Lupin, Soya and Triticale
Addition to Wheat Flour Doughs and Their Effect on Rheological Properties, Food Chemistry,
77: 219–227.
63. Meral R., Saydan Kamberoğlu G. 2012. Tahıllardan Etanol Üretimi, Iğdır Üniversitesi Fen
Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 2(3): 61-68.
64. Angenent L. T. 2007. Energy Biotechnology: Beyond the General Lignocellulose-to-Ethanol
Pathway”, Current Opinion in Biotechnology, 18: 191-192.
65. Özcan M. 2009. Modern Dünyanın Vazgeçilmez Bitkisi Mısır: Genetiği Değiştirilmiş
(Transgenik) Mısırın Tarımsal Üretime Katkısı, Türk Bilimsel Derlemeler Dergisi, 2(2): 01-34.
66. Altan A., Yağcı S., Maskan M., Göğüş F. 2006. Arpanın Ürün Bazında Degerlendirilmesi,
Türkiye 9. Gıda Kongresi Bildir Özetleri Kitabı, pp496-498, 24-26 Mayıs, Bolu.
67. Valenzuela H., Smith j. 2002. Barley, Sustainable Agriculture Green Manure Crops, 3: 1-3.
68. Yılmaz N. 2007. Arpa, T.E.A.E-Bakış, 9(2): 1-4.
69. Lin Y., Tanaka S. 2006. Ethanol Fermentation from Biomass Resources: Current State and
Prospects, Appl. Microbiol. Biotechnol., 69: 627-642.
70. Meryandini A., Melani V., Sunarti T. C. 2011. Addition of Cellulolytic Bacteria to İmproved the
Quality of Fermented Cassava Flour, African Journal of Food Science and Technology, 2(2): 030035.
71. Polycarpou P. 2009. Bioethanol Production from Asphodelus aestivus, Renewable Energy, 34:
2525-2527.
72. Sawidis T., Kalyva S., Delivopoulos S. 2005. The Root-Tuber Anatomy of Asphodelus aestivus,
Flora, 200: 332-338.
73. Kaya M., Kammesheidt L., Weidelt H.-J. 2002. The Forest Garden System of Saparua İsland,
Central Maluku, Indonesia and İts Role in Maintaining Tree Species Diversity, Agroforestry
Systems, 54: 225-234.
74. Kuroda K.-I., Ozawa T., Ueno T. 2001. Characterization of Sago Palm (Metroxylon sagu) Lignin
by Analytical Pyrolysis, J Agric Food Chem, 49: 1840-184.
75. Taherzadeh M. J., Karimi K. 2007. Acid-Based Hydrolysis Processes for Ethanol from
Lignocellulosic Materials: A Review”, Bioresources, 2(3): 472-499.
76. Sluiter J. B., Ruız R. O., Scarlata C. J., Sluiter A. D., Templeton D. V. 2010. Compositional
Analysis of Lignocellulosic Feedstocks. 1. Review and Description of Methods, J Agric Food
Chem, 58: 9043-9053.
77. Kim S., Dale B. E. 2004. Global Potential Bioethanol Production from Wasted Crops and Crop
Residues, Biomass and Bioenergy, 26: 361-375.
78. Tuomela M., Vikman M., Hatakka A., Itävaara M. 2000. Biodegradation of Lignin in A Compost
Environment: A Review, Bioresource Technology, 72: 169-183.
79. Winger M., Christen M., van Gunsteren V. F. 2009. On the Conformational Properties of
Amylose and Cellulose Oligomers in Solution, International Journal of Carbohydrate
Chemistry,1-8.
80. Tolonen L. K., Zuckerstätter G., Penttilä P. A., Milacher V., Habicht V., Serimaa R., Kruse A.,
Sixta H. 2011. Structural Changes in Microcrystalline Cellulose in Subcritical Water Treatment,
Biomacromolecules, 12: 2544-2551.
218
81. O'sullıvan A. C. 1997. Cellulose: The Structure Slowly Unravels”, Cellulose, 4: 173-207.
82. Lee K.Y., Quero F., Blaker J. J., Hill C. S. A., Eichhorn S. J., Bismarck A. 2011. Surface Only
Modification of Bacterial Cellulose Nanofibres with Organic Acids, Cellulose 18: 595-603.
83. Fahma F., Iwamoto S., Hori N., Iwata T., Takemura A. 2011. Effect of Pre-Acid-Hydrolysis
Treatment on Morphology and Properties of Cellulose Nanowhiskers from Coconut Husk,
Cellulose, 18: 443-450.
84. Morohoshi N. 1991. Chemical Characterization of Wood and Its Components, Wood And
Cellulosic Chemistry, 331-392.
85. Zhang Y. H. P. 2008. Reviving The Carbohydrate Economy Via Multi-Product Lignocellulose
Bioreffineries, J Ind Microbiol Biotechnol, 35: 367-375.
86. Mosier N., Wyman C., Dale B., Elander R., Lee Y. Y., Holtzapple M., Ladisch M. 2005. Features
of Promising Technologies for Pretreatment of Lignocellulosic Biomass, Bioresource
Technology, 96: 673-686.
87. McMillan J. D. 1993. Pretreatment Of Lignocellulosic Biomass - Himmel, M. E., Baker, J. O.,
Overend, R. P., “Enzymatic Conversion Of Biomass For Fuel Production”, American Chemical
Society, s292-323, Washington.
88. Aspinall G. O. 1980. Chemistry of Cell Wall Polysaccharides, - Preiss, J., “The Biochemistry Of
Plants (A Comprehensive Treatise), Vol 3. Carbohydrates: Structure And Function”, Academic
Press, 473–500, New York.
89. Kormelink F. J. M., Voragen A. G. J. 1993. Degradation of Different [(Glucurono)Arabino]
Xylans by A Combination of Purified Xylan-Degrading Enzymes, Appl Microbiol Biotechnol,
38: 688-695.
90. Shibuya N., Iwasaki T. 1985. Structural Features of Rice Bran Hemicellulose, Phytochemistry,
24: 285-289..
91. Saha B. C., Bothast R. J. 1999. Pretreatment and Enzymatic Saccharification of Corn Fiber.”,
Appl. Biochem. Biotechnol. 76: 65-77.
92. Dominguez J. M., Gong S. G., Tsao G. T. 1996. Pretreatment of Sugar Cane Bagasse
Hemicellulose Hydrolyzate for Xylitol Production by Yeast, Appl Biochem Biotechnol, 5(58):
49-56.
93. Saha B. C. 2003. Hemicellulose Bioconversion, J. Ind Microbiol Biotechnol, 30: 279-291.
94. Demirbaş A. 2009. “Biofuels, Securing the Planet’s Future Energy Needs”, Springer Verlag
London Limited, ISBN 978-1-84882-010-4.
95. Kuru A. 2009. Thermofilik Streptomyces Sp.NT508 Suşundan İzole Edilen Peroksidaz ve
Endoksilanaz Enzimlerinin Karakterizasyonu, Mersin Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü,
Doktora Tezi, 142s, Mersin.
96. Kurtuluş M. 2010. Lignoselülozik Materyallerden Termokatalitik İşlemle Suda Çözündürülen
Polisakkaritlerin Moleküler Yapılarının İncelenmesi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri
Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 91s, Adana.
97. Hofrichter M. 2002. Review: Lignin Conversion by Manganese Peroxidase (MnP), Enzyme and
Microbial Technology, 30: 454-466.
98. Cosgrove D. J. 2005. Growth of The Plant Cell Wall, Nature Reviews Molecular Cell Biology, 6:
850-861.
99. Adıgüzel A. O. 2012. Kimyasal Ön-İşlemlerden Geçirilmiş Lignoselülozik Atıkların
Streptomyces Sp. AOA40 Enzimleriyle Şeker Şurubuna Dönüştürülmesi, Mersin Üniversitesi Fen
Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 158s, Mersin.
100. Bugg T. 2004. Introduction to Enzyme and Coenzyme Chemistry, Blackwell Publishing Ltd,
292s, Great Britain,
101. Ek M., Gellerstedt G., Henriksson G. 2009. Wood Chemistry and Wood Biotechnology, Walter de
Gruyter GmbH & Co. KG, 308s, Göttingen.
219
102. Erbil N., Coruk G., Dığrak M. 2006. Kahraman Maraş Civarındaki Ekstrem Ortamlardan İzole
Edilen Bakterilerde Lignin Biyodegredasyonunun Araştırılması, Fırat Üniversitesi Fen ve
Mühendislik Bilimleri Dergisi, 18(4): 485-492.
103. Das A., Paul T., Jana A., Halder S. K., Ghosh K., Maity C., Mohapatra P. K. D., Pati B. R.,
Mondal K. C. 2013. Bioconversion of Rice Straw to Sugar Using Multizyme Complex of Fungal
Origin And Subsequent Production of Bioethanol by Mixed Fermentation of Saccharomyces
cerevisiae MTCC 173 and Zymomonas mobilis MTCC 2428, Industrial Crops and Products 46:
217-225.
104. Saha B. C., Yoshida T., Cotta M. A., Sonomoto K. 2013. Hydrothermal Pretreatment and
Enzymatic Saccharification of Corn Stover for Efficient Ethanol Production, Industrial Crops and
Products 44: 367-372.
105. Cao W., Sun C., Liu R., Yin R., Wu X. 2012. Comparison of the Effects of Five Pretreatment
Methods On Enhancing the Enzymatic Digestibility and Ethanol Production From Sweet
Sorghum Bagasse, Bioresource Technology, 111: 215-221.
106. Jung Y. H., Kim I. J., Kim H. K., Kim K. H. 2013. Dilute Acid Pretreatment of Lignocellulose for
Whole Slurry Ethanol Fermentation, Bioresource Technology, 132: 109-114
107. Singh A., Nigam P. S., Murphy J. D. 2011. Renewable Fuels From Algae: An Answer to
Debatable Land Based Fuels, Bioresource Technology, 102: 10-16.
108. Gouveia V., Oliveira A. C. Microalgae as A Raw Material for Biofuels Production”, J Ind
Microbiol Biotechnol, 36: 269-274.
109. Scholz M. J., Riley M. R., Cuello J. L. 2013. Acid Hydrolysis and Fermentation of Microalgal
Starches to Ethanol by the Yeast Saccharomyces cerevisiae, Biomass and Bioenergy, 48:58-65.
110. Harun R., Danquah M. K. 2011. Influence of Acid Pretreatment on Microalgal Biomass for
Bioethanol Production, Process Biochemistry, 46(1): 304-309.
220
BEU FEN BİLİMLERİ DERGİSİ
YAZIM KURALLARI
İLK SUNUŞ FORMATI
Makaleler elektronik ortamda Word dosyası olarak ve ayrıca mümkünse pdf formatında sunulmalıdır. Makale,
A4 kâğıda, 12 punto büyüklüğündeki Times New Roman fontuyla, tüm kenarlardan 2,5 cm boşluk bırakılarak,
çift satır aralıklı olarak yazılmalıdır. Makaleler 20 sayfayı geçmeyecek şekilde yazılmalı ve online olarak
http://fb.beu.edu.tr/ (veya [email protected]) adresinden gönderilmelidir. Makaleler aşağıda verilen düzene ve
kurallara göre yazılmalıdır.
Makalenin ana bölümleri Giriş, Materyal ve Metot, Bulgular ve Tartışma, Sonuç ve Kaynaklardan oluşur.
Makale Dili: Türkçe veya İngilizcedir.
Başlık: İçeriğe uygun, kısa ve anlaşılır olmalıdır. Türkçe ve İngilizce başlıklar Times New Roman, 14 punto,
kalın (bold), ilk harfleri büyük ve ortalanarak yazılmalıdır.
Yazar isimleri ve adresleri: Başlığın altındaki yazar isimleri kısaltmasız, ilk harf büyük ve soyadı büyük
harflerle, 12 punto, ortalı olarak yazılmalıdır. Yazar isimlerinden sonra virgül ve adres belirtmek için üst simge
olarak rakam kullanılmalıdır (1, 2, 3, gibi). Sorumlu yazar isminde mutlaka üst simge yıldız sembolü olmalıdır
(*). Yazarların tam adresleri isimlerinin hemen alt kısmına küçük harflerle, ortalı ve italik yazılmalı, sorumlu
yazarın e-mail adresi ilk sayfanın sol alt köşesinde (*) sembolü ile belirtilmelidir.
Özet ve Anahtar kelimeler (Summary ve Keywords): Makalede Türkçe ve İngilizce özet olmalı ve her biri
250 kelimeyi geçmeyecek şekilde 10 punto olarak yazılmalıdır. Özet ve Abstract kelimeleri kalın (bold), küçük
harflerle, metne bağlı 10 punto olarak yazılmalıdır. Her iki özetin hemen altında en fazla 6 kelimeden oluşan
Anahtar Kelimeler ve Keywords yazılmalıdır.
Ana Metin: Makaledeki ana başlıklar ve varsa alt başlıklar anlaşılır ve numaralı olmalıdır. Tüm ana metin
başlıkları sola yanaşık, İlk harfleri büyük diğerleri küçük harflerle, 12 punto ve kalın karakter olmalıdır. Alt
başlıklar 11 punto yazılmalıdır. Metin; iki yana yaslı, paragraflar arası satır boşluğu kullanılmamalı, alt
başlıklardan hemen sonraki ilk paragrafta girinti olmamalı, diğer paragraflar 1.25 cm girintili olarak
başlamalıdır.
Giriş: Konu hakkında kısa bir literatür bilgisi vermeli, sonunda çalışmanın amacı kısaca belirtilmelidir.
Materyal ve Metot: Detaylı ve açıklayıcı bir biçimde verilmelidir.
Bulgular ve Tartışma: Bu bölümde elde edilen sonuçlara yer verilmeli, sonuçlar gerekirse şekil ve tablolarla da
desteklenmelidir. Elde edilen bulgular ilgili literatürlerle karşılaştırılmalıdır.
Sonuç ve Öneriler: Sonuçlar gereksiz tekrarlardan kaçınılarak mutlaka yorumlanmalıdır. Sonuçların başka
araştırmalarla benzerlik ve farklılıkları verilmeli, bunların olası nedenleri tartışılmalıdır.
Teşekkür: Gerek görüldüğü takdirde ya da proje vs. kapsamında bir çalışma ise; çalışmada yardımları olan
kişi(ler), kurum ve kuruluşlara yardım ve desteklerinden dolayı teşekkür edilmelidir.
Kaynaklar: Kaynakların metin içinde gösterimi numara sırasına göre olmalıdır ([1], [2] v.b.). Makale içinde
verilen her kaynak, makalenin KAYNAKLAR kısmında mutlaka yer almalıdır. Kaynaklarda kullanılan dergi
isimleri açık bir şekilde yazılmalıdır. Kaynaklar makale sonunda numara sırasına göre verilmelidir. Kaynakların
makale sonundaki gösterimi aşağıdaki örneklerdeki gibi olmalıdır.
Kaynak bir makale ise;
1.
Doğru M., Baykara O., Canbazoğlu C., Külahcõ F. 2003. Determination of the Radioactivity Levels in
Underground Water on Some Active Fault Zone of East Anatolian, Balkan Physics Letters, 11 (1): 5-8.
2.
Aydın M.C. 2005. Keban Barajına Giren Akımların Modellenmesi, İMO Teknik Dergi, 16: 3561-3579.
3.
Kurşat M., Emre İ.,Yılmaz Ö., Erecevit P. 2011. Antioxidant and antimicrobial activity in the seeds of
Origanum vulgare L. subsp. gracile (C. Koch) Ietswaart and Origanum acutidens (Hand.-Mazz.) Ietswaart
from Turkey, Grasas y aceites, 62 (4): 410-417.
Kaynak bir kitap ise;
1.
Chapra C.S., Canale R.P. 2003. Yazılım ve Programlama Uygulamalarıyla Mühendisler için Sayısal
Yöntemler, Literatür Yayınları, 1004s. İstanbul.
2.
Demirsoy A. 1999. Genel ve Türkiye Zoocoğrafyası “Hayvan Coğrafyası”. Meteksan Yayınları, 965s.
Ankara.
Kitap bölümü ise;
1.
Cullen J. 1975. Artemisia L. in Flora of Turkey and East Aegean Islands, Edited by Davis PH, Vol.5,
Edinburgh: Edinburgh Univ Press, 311-324.
2.
Cassidy J., Elder R. 1984. Spillways of high dams, in Developments in Hydraulic Engineering 2, Edited by
Novak P., Aplied Science Publishers Ltd. Essex, UK, 153-173.
Kaynak sempozyum ise;
1.
Aydın M.C., Aydın S., Durukan T. 2011. Glazov Yaklaşımı ile Dolusavak Havalandırıcı Tasarımı, V.
Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu, pp1-13,12-16 Eylül, İstanbul.
2.
Tabur M.A., Uzun A., Ayvaz Y. 2004. Why is White-headed Duck Wintering in Lake Burdur (Turkey)
decreasing? 1st International Eurasian Ornithology Congress 8-11 April , Abstract Book, 63s. Antalya.
Web adresi;
İnternet kaynağın yazar ismi ve tarihi biliniyorsa;
1.
Şenel F. 2006. Kırım-Kongo Kanamalı Ateşi. http://www.biltek. tubitak.gov. tr/ pdf/ kene. (Erişim Tarihi:
21.01.2007).
Yazar ve tarih isimleri bilinmiyorsa;
1.
Biyolojik çeşitlilik 2005. Türkiye'nin Biyolojik Çeşitliliği. http://www.bcs.gov.tr/1.4.php (Erişim tarihi:
15.01.2007).
Kaynak Tez ise;
1.
Kurşat M. 2010. Türkiye’de Yetişen Artemisia L. (Asteraceae) Taksonlarının Taksonomik Revizyonu. Fırat
Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora tezi, 348s, Elazığ.
Kaynak Anonim ise;
1.
Anonim, 1990. Sulak Alanların Korunması. Doğal Hayatı Koruma Derneği, 93s. İstanbul.
Şekil ve Tablolar: Fotoğraf, resim, çizim ve grafik gibi göstermeler şekil olarak verilmelidir. Resim, şekil ve
grafikler net ve ofset baskı tekniğine uygun olmalıdır. Şekiller (Renkli ve siyah-beyaz fotoğraflar, siyah-beyaz
çizimler, haritalar) metin içerisinde verilmelidir. Şekiller 16x20 cm den büyük olmamalıdır. Resim ve fotoğraflar
en az 600 dpi çözünürlükte olmalıdır. Tüm tablo ve şekiller makale boyunca sırayla numaralandırılmalı (Tablo
1., Şekil 1.), başlık ve açıklamalar içermelidir. Açıklamaların sonunda nokta veya virgül konulmamalıdır. Tablo
başlıkları tablonun üstünde, şekil başlıkları ise şekil altında ortalı ve 10 punto olmalıdır.
Birim Sistemi: Makalelerde kullanılan birim sistemleri SI birim sistemlerine uyumlu olmalıdır.
Yayına Kabul Edilen Makalelerin Son Düzeltmelerindeki Dikkat Edilecek Hususlar
Tüm kenar boşlukları (sağ, sol, üst ve alt) 2,5 cm ve satır aralığı tek olmalı,
•
•
•
•
Özetler 10 punto, ana metin 11 punto olmalı,
Makale başlıkları (Türkçe – İngilizce) 14 punto, kalın yalnızca ilk harfler büyük,
Metin ana başlıkları 12 punto, kalın yalnız ilk harfler büyük,
Alt başlıklar 11 punto, kalın ve sadece ilk harfi büyük olmalıdır.
Makaleler yayımlandıktan sonra, sadece sorumlu yazarlara PDF formatında makaleleri gönderilecektir.
Yazarlara ayrıca derginin ilgili baskısı gönderilecektir.
BEU JOURNAL OF SCIENCE
Manuscript Preparation
Format of First Submission
Manuscripts should be submitted digitally as both MS Word and PDF files. Files should be prepared by using A4
paper size with 2.5 cm margin from all sides, in 12 font size and Times New Roman font with double space.
Manuscripts should not exceed 20 pages and should be submitted via http://fb.beu.edu.tr (or email:
[email protected] ) web site. Manuscripts should be written according to following rules and structure.
Main sections of the article are Introduction, Material and Methods, Results and Discussion, and References. An
Acknowledgement section can be included before References.
Manuscript Language: Turkish or English.
Title: It should a concise and clear phrase describing the content of the text. Both Turkish and English titles
should be centered and bold in Times New Roman with 14 font size and First Letters Should Be Capitalized.
Author Names and Addresses: Full names of all authors are given below the title. Surnames (Family Names)
and first letters of the Given Names should be capitalized with 12 font size as centered. Author names are
separated by coma. Superscript Arabic letters (1, 2, 3, ect.) should be used to indicate addresses. Corresponding
author should be indicated with an asterisk (*). Full addresses of the authors should be written with lower case
italic letter and be centered immediately after author names. E-mail address of the corresponding author should
be given lower left corner of the first page, leading with an asterisk (*).
Abstract and Key Words: All manuscript should include Turkish and English abstracts and each abstract
should be written in 10 font size without exceeding 250 words. The words “Özet” and “Abstract” should be
written with capitalized first letters in 10 font size. Özet and Abstract should be followed by “Anahtar
Kelimeler” and “Keywords” including no more than 6 words, respectively.
Main Text: Titles of main sections and subsections should be comprehensible and numbered. All main section
titles should be left aligned, bold, and in 12 font size with capitalized first letters. Subsection titles should be in
11 font size. The text should be justified. There should be no space between paragraphs. Paragraphs following a
title should not have first-line indent. Other paragraphs should have 1.25 cm of first-line indent.
Introduction: A brief summary of the subject and the current literature should be given. The aim of the study
should be briefly stated at the end.
Material and Method: It should be given in detail and clearly.
Results and Discussion: The results should be presented in a comprehensible manner which may include figures
and tables. Presented results should be compared with the literature.
Conclusion: The results should be interpreted in avoiding unnecessary repetitions. It should be stated and
discussed with its possible reasons if the results comply with previous studies or not.
Acknowledgement: If appropriate, acknowledgements to sponsor(s) and assisting individual(s) should be given.
References: References should be cited in text according to order of appetences with Arabic numbers in square
brackets (e.g. [1], [2], ect.). All references cited in the text should be listed in References and vice versa. Journal
names should not be abbreviated in the References. References should be listed according to numeric order at the
end of the article. References should be written according to following examples.
Article:
1. Dogru M., Baykara O., Canbazoglu C., Külahcõ F. 2003. Determination of the Radioactivity Levels in
Underground Water on Some Active Fault Zone of East Anatolian, Balkan Physics Letters, 11 (1): 5-8.
2. Aydin M.C. 2005. Keban Barajina Giren Akimlarin Modellenmesi, IMO Teknik Dergi, 16: 3561-3579.
3. Kursat M., Emre I.,Yilmaz Ö., Erecevit P. 2011. Antioxidant and antimicrobial activity in the seeds
of Origanum vulgare L. subsp. gracile (C. Koch) Ietswaart and Origanum acutidens (Hand.-Mazz.) Ietswaart
from Turkey, Grasas y aceites, 62 (4): 410-417.
Book:
1. Chapra C.S., Canale R.P. 2003. Yazilim ve Programlama Uygulamalariyla Mühendisler için Sayisal
Yöntemler, Literatür Yayinlari, 1004s. Istanbul.
2. Demirsoy A. 1999. Genel ve Türkiye Zoocografyasi “Hayvan Cografyasi”. Meteksan Yayinlari, 965s.
Ankara.
Book Chapter:
1. Cullen J. 1975. Artemisia L. in Flora of Turkey and East Aegean Islands, Edited by Davis PH, Vol.5,
Edinburgh: Edinburgh Univ Press, 311-324.
2. Cassidy J., Elder R. 1984. Spillways of high dams, in Developments in Hydraulic Engineering 2, Edited by
Novak P., Aplied Science Publishers Ltd. Essex, UK, 153-173.
Symposium Proceeding:
1. Aydin M.C., Aydin S., Durukan T. 2011. Glazov Yaklasimi ile Dolusavak Havalandirici Tasarimi, V. Ulusal
Su Mühendisligi Sempozyumu, pp1-13,12-16 Eylül, Istanbul.
2. Tabur M.A., Uzun A., Ayvaz Y. 2004. Why is White-headed Duck Wintering in Lake Burdur (Turkey)
decreasing? 1st International Eurasian Ornithology Congress 8-11 April , Abstract Book, 63s. Antalya.
Web sites:
If the author name and date are known:
1. Senel F. 2006. Kirim-Kongo Kanamali Atesi. http://www.biltek. tubitak.gov. tr/ pdf/ kene. (Access Date:
21.01.2007).
If the author name and date are unknown:
1. Biyolojik çesitlilik 2005. Türkiye'nin Biyolojik Çesitliligi. http://www.bcs.gov.tr/1.4.php (Access Date:
15.01.2007).
Thesis:
1. Kursat M. 2010. Türkiye’de Yetisen Artemisia L. (Asteraceae) Taksonlarinin Taksonomik Revizyonu. Firat
Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, PhD Thesis, 348s, Elazig.
Ananimous:
1. Anonymous, 1990. Sulak Alanlarin Korunmasi. Dogal Hayati Koruma Dernegi, 93s. Istanbul.
Figures and Tables: Images like photos, pictures, drawings, and graphs should be given as figures. Figures
should be clear and appropriate for press. All figures should be given within the text. Figures should not exceed
the size of 16x20 cm. Pixel based figures should be minimum of 600 dpi. All tables and figures should be
numbered (e.g. Table 1, Figure 1), and should include a title and legend. There should be no period or comma
after the legend. The tiles should be centered and in 10 font size. Tables and figure titles should be placed above
the table and below the figure, respectively.
Units: All units should be given according to SI (International System of Units).
Final Check List For Articles Accepted For Publication
•
All margins are 2.5 cm.
•
Paragraphs are single spaced.
•
Article titles (Turkish and English) are bold and in 14 font size with capitalized first letters.
•
Main section titles are bold and in 12 font size with capitalized first letters.
•
Subsection titles are bold and in 11 font size and only the first letter of the first word is capitalized.
After publication, PDF version of the article will be sent to only the corresponding author. Additionally, related
issue of the journal will be sent the authors.
BEU
FEN BİLİMLERİ DERGİSİ
YAYIN İLKELERİ
Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü tarafından yılda iki defa yayımlanan Fen Bilimleri
Dergisi, Temel Bilimler ve Mühendislik alanlarında özgün araştırma makaleleri, derleme ve teknik not
yayımlanmaktadır.
Dergide yayımlanacak makalelerin yazım dili Türkçe ve İngilizce’dir. Yazım kurallarına uymayan
makaleler, hakemlere gönderilmeden önce düzeltilmek üzere yazara geri gönderilir. Bu nedenle,
derginin yazım kuralları dikkate alınmalıdır. Makaleler şekiller ve tablolar dâhil 15 sayfayı
geçmemelidir. Dergiye yayın için gönderilen makaleler en az üç hakem tarafından değerlendirilir.
Makalelerin dergide yayımlanabilmesi için hakemler tarafından olumlu görüş bildirilmesi
gerekmektedir. Dergi Yayın Kurulu, hakem raporlarını (üç hakemin değerlendirmeleri geldikten
sonra) dikkate alarak makalelerin yayımlanmak üzere kabul edilip edilmemesine karar verir.
Dergide yayımlanacak makalelerin bilimsel etik kuralları içerisinde olması gerekmektedir. Makalede
yer alan tüm yazarlar, çalışmalarının yayın haklarını Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi’ne
verdiklerine dair Telif Hakları Formu’nu imzalamalıdırlar. Bu form iletilmeden yayın kabul edilse de
yayımlanmayacaktır. Bütün bu bilgiler aşağıda e-posta adresi veya posta adresi verilen editörlüğe
gönderilmelidir. Dergide yayımlanacak makalelerin içeriğinden kaynaklanan her türlü yasal
sorumluluklar ve telif haklarına ilişkin doğabilecek hukuki sorumluluklar tamamen yazarlara aittir.
Fen Bilimleri Dergisi Editörlüğü
Fen Bilimleri Enstitüsü
13000, Merkez, Bitlis/TÜRKİYE
E-posta: [email protected]
Web
: http://fb.beu.edu.tr
Makale No/Article ID: ………………
B.E.U.
FEN BİLİMLERİ DERGİSİ
Telif Hakkı Devir Formu / Copyright Form
[Makale Adı / Article title]
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
Başlıklı makalenin telif hakkından feragat etmeyi/ettiğimizi, makalenin telif hakkının Bitlis Eren
Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü’ne devredildiğini ve Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Editörlüğü makalenin yayımlanabilmesi konusunda yetkili kılındığını kabul eder ve imza ederiz.
Ayrıca, adı geçen makalenin tüm içeriği konusunda tüm sorumluluk yazar/yazarlara ait olup,
makalenin içeriği konusunda doğabilecek sorunlardan Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Editörlüğü sorumlu değildir.
Bütün yazarlar tarafından imzalanması gerekiyor: (Sorumlu yazar/Corresponding author*)
Yazarın Adı ve Soyadı / Author Names
İmzası / Signature
Tarih / Date
1 …………………………………………….…………………………………………………………...
2 …………………………………………………………………………………………………………
3 …………………………………………………………………………………………………………
4 …………………………………………………………………………………………………………
5 …………………………………………………………………………………………………………
NOT: Eksik imza durumunda sorumluluk imzalayan yazarlara aittir. Form doldurulup imzalandıktan
sonra online veya e-posta yoluyla gönderilmelidir:
Web
: http://fb.beu.edu.tr/
E-mail : [email protected]
Article ID: ………………..
BEU
JOURNAL OF SCIENCE
Copyright Transfer Form
We, the authors of the manuscript entitled
__________________________________________________________________________________________
__________________________________________________________________________________________
_______________________________________________________________________________________
relinquish our copyrights on the manuscript in favor of BEU Graduate School of Science. Hence, we, the
authors, accept and signs for this copyright transfer which includes but not limited to granting the right to publish
the manuscript to the Editorial Board of BEU Journal of Science.
Nevertheless, we, the authors, retain all responsibilities regarding the manuscript. The Editorial Board of BEU
Journal of Science cannot be held responsible for any conflict due to the content of the manuscript, by any
means.
All authors must sign:
Authors’ Full Names
Signature
Date
1. ___________________________________
_________________
_____________
2. ___________________________________
_________________
_____________
3. ___________________________________
_________________
_____________
4. ___________________________________
_________________
_____________
5. ___________________________________
_________________
_____________
(Add additional lines if needed. Corresponding author should be indicated by “*”.)
In case of absent signature, signing authors will be responsible. Filled and signed forms should be sent online or
by email.
Web
: http://fb.beu.edu.tr/
E-mail : [email protected]

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Bitlis Eren University

Transkript

Benzer belgeler

Türkiye`nin En Çok Satan Haftalık Magazin, Moda Takip Dergisi

PDF İndir

CV İçin Tıklayınız. - Sinop Üniversitesi

Full Article - International Journal of Curriculum and Instructional

gzone.com.tr #GzoneFitnessÖzel

Klavuz Kitapçığı - KKTC Milli Eğitim ve Kültür Bakanlığı

sayi-18 - Basın Yayın ve Halkla İlişkiler Koordinatörlüğü

Türkiye Büyük Millet Meclisi`nin 11. Yasama Dönemi`ndeki

2,0l TDI Motor Common-Rail enjeksiyon sistemi

24. Sayı - Türkiyat Araştırmaları Enstitüsü

Dizel Enjeksiyon Sisteminin Alt Bölümleri

Sayı:36 - Bahar / 2013 - İletişim Kuram ve Araştırma Dergisi

Amazone İlaçlama Makinesi UF Doküman

voice - Koç Özel Lisesi

türk ye otomob l kaynakçası türk ye otomob l kaynakçası