Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Bitlis Eren University
Transkript
Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Bitlis Eren University
Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Bitlis Eren University Journal of Science ISSN: 2147-3129 Cilt / Volume: 2 Sayı / Number: 2 Yazışma Adresi: Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 13000, Merkez, Bitlis/TÜRKİYE Tel: 0 (434) 2283369 Fax: 0 (434) 2283368 fbe@beu.edu.tr 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 Fen Fakültesi Fırat Üniversitesi Fen Fakültesi Fırat Üniversitesi Fen 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 Fırat Üniversitesi Fen Fakültesi Bitlis Eren Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Yıldız Teknik Üniversitesi Eğitim Fakültesi Bitlis Eren Üniversitesi Müh.-Mim. Fak. Bitlis Eren Üniversitesi Müh.-Mim. Fak. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Bitlis Eren Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Bitlis Eren Üniversitesi Müh.-Mim. Fak. 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 Bitlis Eren Üniversitesi Yüzüncü Yıl Üniversitesi Muğla Üniversitesi Yıldız Teknik Üniversitesi Mersin Üniversitesi Bitlis Eren Üniversitesi Celal Bayar Üniversitesi Fırat Üniversitesi Batman Üniversitesi Dicle Üniversitesi Fırat Üniversitesi İnönü Üniversitesi Selçuk Üniversitesi Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Kilis 7 Aralık Üniversitesi Fırat Üniversitesi Atatürk Üniversitesi Bitlis Eren Üniversitesi Fırat Üniversitesi Sakarya Üniversitesi İnönü Üniversitesi Yüzüncü Yıl Üniversitesi Namık Kemal Üniversitesi Ahi Evran Üniversitesi Namık Kemal Üniversitesi İnönü Üniversitesi Fırat Üniversitesi Dicle Üniversitesi Bitlis Eren Üniversitesi Tunceli Üniversitesi Bitlis Eren 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: suhagokalp@yahoo.com 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 S. Gökalp, T. Aydın / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 127-134, 2013 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 S. Gökalp, T. Aydın / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 127-134, 2013 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 S. Gökalp, T. Aydın / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 127-134, 2013 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 Bilgisayar Kullanımı İnternet Kullanımı Bilgisayar ve İnternet 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 ortalamalarının karşılaştırılması 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 Bilgisayar Kullanımı İnternet Kullanımı Bilgisayar ve İnternet 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 S. Gökalp, T. Aydın / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 127-134, 2013 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 ortalamalarının karşılaştırılması 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 Bilgisayar Kullanımı İnternet Kullanımı Bilgisayar ve İnternet 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 S. Gökalp, T. Aydın / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 127-134, 2013 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 S. Gökalp, T. Aydın / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 127-134, 2013 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 BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 135-140, 2013 BEU Journal of Science 2(2), 135-140, 2013 Araştırma Makalesi / Research Article 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 * Sorumlu yazar: ykiran@firat.edu.tr 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]. 3. Bulgular ve Tartışma 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 O. Gedik, N. Taşar, Y. Kıran / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 135-140, 2013 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 O. Gedik, N. Taşar, Y. Kıran / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 135-140, 2013 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 O. Gedik, N. Taşar, Y. Kıran / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 135-140, 2013 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 O. Gedik, N. Taşar, Y. Kıran / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 135-140, 2013 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 BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 141-147, 2013 BEU Journal of Science 2(2), 141-147, 2013 Araştırma Makalesi / Research Article 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: srustemli@beu.edu.tr 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 S. Rüstemli, F. Dinçer, M. Çelik, M.S. Cengiz / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 141-147, 2013 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 S. Rüstemli, F. Dinçer, M. Çelik, M.S. Cengiz / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 141-147, 2013 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 S. Rüstemli, F. Dinçer, M. Çelik, M.S. Cengiz / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 141-147, 2013 • • 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 S. Rüstemli, F. Dinçer, M. Çelik, M.S. Cengiz / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 141-147, 2013 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 S. Rüstemli, F. Dinçer, M. Çelik, M.S. Cengiz / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 141-147, 2013 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 BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 148-153, 2013 BEU Journal of Science 2(2), 148-153, 2013 Araştırma Makalesi / Research Article 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 * Sorumlu yazar: m.aksu@ksu.edu.tr 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. Materyal ve Metot 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 M. Aksu, A. Karcı, Ş. Yılmaz / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 148-153, 2013 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 M. Aksu, A. Karcı, Ş. Yılmaz / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 148-153, 2013 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] 3. Bulgular ve Tartışma 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 M. Aksu, A. Karcı, Ş. Yılmaz / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 148-153, 2013 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 ~ Skip List Oluşma Süresi ~ Tablo 2. P eşik değeri 0.25 için 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 ~ Skip List Oluşma Süresi ~ 1000 10 1 ms Tablo 3. P eşik değeri 0.5 için 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 ~ Skip List Oluşma Süresi ~ Tablo 4. P eşik değeri 0.75 için 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 ~ Skip List Oluşma Süresi ~ Tablo 5. P eşik değeri 0.9 için 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 M. Aksu, A. Karcı, Ş. Yılmaz / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 148-153, 2013 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 BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 154-162, 2013 BEU Journal of Science 2(2), 154-162, 2013 Araştırma Makalesi / Research Article 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. * Sorumlu yazar: ctasdemir@beu.edu.tr 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 C. Taşdemir / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 154-162, 2013 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 C. Taşdemir / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 154-162, 2013 (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 C. Taşdemir / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 154-162, 2013 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 C. Taşdemir / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 154-162, 2013 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 C. Taşdemir / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 154-162, 2013 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 C. Taşdemir / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 154-162, 2013 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 C. Taşdemir / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 154-162, 2013 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 BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 163-168, 2013 BEU Journal of Science 2(2), 163-168, 2013 Araştırma Makalesi / Research Article 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 * Sorumlu yazar: ozdemirfethiahmet23@yahoo.com 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. Materyal ve Metot 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 Ö. Efendioğlu, M. Türker, F.A. Özdemir / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 163-168, 2013 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 Ö. Efendioğlu, M. Türker, F.A. Özdemir / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 163-168, 2013 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 Ö. Efendioğlu, M. Türker, F.A. Özdemir / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 163-168, 2013 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 Ö. Efendioğlu, M. Türker, F.A. Özdemir / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 163-168, 2013 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 BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 169-175, 2013 BEU Journal of Science 2(2), 169-175, 2013 Araştırma Makalesi / Research Article 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: mgulsu@mu.edu.tr 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 Y. Öztürk, A. Gülsu, M. Gülsu / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 169-175, 2013 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) ] Y. Öztürk, A. Gülsu, M. Gülsu / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 169-175, 2013 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. Öztürk, A. Gülsu, M. Gülsu / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 169-175, 2013 __ __ 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) Y. Öztürk, A. Gülsu, M. Gülsu / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 169-175, 2013 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 Y. Öztürk, A. Gülsu, M. Gülsu / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 169-175, 2013 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 BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 BEU Journal of Science 2(2), 176-191, 2013 Araştırma Makalesi / Research Article 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]. * Sorumlu yazar: ercanbitliseren@gmail.com 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 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 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 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 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 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 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 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 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 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 Şekil 3. Mevcut çatı makası eleman numaraları Şekil 4. Güçlendirme sonrası çatı makası çubuk elemanları 182 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 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 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 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 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 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 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 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 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 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 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 (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 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 Şekil 6. Üst başlık ek birleşimi teşkili Şekil 7. Alt başlık ek birleşimi teşkili Şekil 8. Diyagonallerin düğüm noktası teşkili 189 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 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 M.C. Aydın, E. Işık / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 176-191, 2013 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 BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 192-196, 2013 BEU Journal of Science 2(2), 192-196, 2013 Araştırma Makalesi / Research Article 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: sahin.sultan@gmail.com 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 S.Ş. Bal, M. Doğru / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 192-196, 2013 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 S.Ş. Bal, M. Doğru / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 192-196, 2013 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 S.Ş. Bal, M. Doğru / BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 192-196, 2013 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 BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 197-203, 2013 BEU Journal of Science 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]. * Sorumlu yazar: guyc55@gmail.com 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 G. Bashimov / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 197-203, 2013 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 G. Bashimov / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 197-203, 2013 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 G. Bashimov / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 197-203, 2013 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 G. Bashimov / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 197-203, 2013 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 G. Bashimov / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 197-203, 2013 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 BEÜ Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 BEU Journal of Science 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: * Sorumlu yazar: adiguzel.ali.osman@gmail.com 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 A.O. Adıgüzel / BEU Fen Bilimleri Dergisi 2(2), 204-220, 2013 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 fbe@beu.edu.tr) 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: fbe@beu.edu.tr ) 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. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Editörlüğü Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 13000, Merkez, Bitlis/TÜRKİYE E-posta: fbe@beu.edu.tr 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 : fbe@beu.edu.tr 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 : fbe@beu.edu.tr