Daha Az Gübreyle Öngörülebilir Verim: Akıllı Besleme

Avrupa’da tarımın en büyük kırılganlığı artık “tohum seçimi” ya da “mazot fiyatı” değil; toprağın kendisi. Avrupa Çevre Ajansı’nın 2025 raporuna göre AB topraklarının %60–70’i bozulmuş (degraded) durumda. Bu, verimi aşağı çekiyor, su tutma kapasitesini azaltıyor ve besin elementlerinin yıkanmasını hızlandırıyor. Sonuç? Çiftçi daha çok gübre atıyor, ama daha fazlası ürüne değil çevreye gidiyor.

Bir de işin ekonomi tarafı var. 2025’te girdi maliyetleri baskısı sürerken birçok üretici “Gübreden kısmak istiyorum ama verim riski alamam” ikilemine sıkışmış durumda. Tam bu noktada, İsveç merkezli Arevo’nun duyurduğu Arginex gibi “tek bileşikli” (single-compound) bitki besleme yaklaşımları konuşulmaya başladı: daha az azotla daha öngörülebilir verim hedefi.

Bu yazı, Arginex örneğini merkeze alıp daha geniş bir çerçeve kuruyor: Tarım ve Akıllı Tarım Teknolojilerinde Yapay Zekâ serimizin mantığıyla, besleme kararlarının nasıl ölçülebilir hale geldiğini, AI (yapay zekâ) ile nasıl “girdi optimizasyonu”na dönüştüğünü ve sahada nasıl uygulanabileceğini netçe anlatıyorum.

Mineral gübre bağımlılığı neden sürdürülemez hale geldi?

Kısa cevap: Verdiğimiz azotun önemli kısmı bitkiye değil, kayba gidiyor; kayıp ise hem maliyet hem risk.

Sentetik/mineral gübreler, verim artışında uzun yıllar ana araç oldu. Ancak pratikte, üreticinin tarlaya verdiği azotun anlamlı bir bölümü kök bölgesinde kalamıyor. RSS içeriğindeki veriye göre sentetik gübrelerin yaklaşık %50’si çevreye yıkanma (leaching) ile kaybolabiliyor. Bu kayıp sadece “para” değil; aynı zamanda:

• Nitrat yıkanması ile yeraltı sularında kirlilik,
• Azot akışı (runoff) ile sucul ekosistemlerde ölü bölgeler,
• Sera gazı etkisi yüksek emisyonlar ile iklim baskısı,
• Toprakta biyolojinin zayıflamasıyla uzun vadeli verim dalgalanması

demek.

Türkiye’de de benzer sorunları farklı başlıklarla görüyoruz: bazı bölgelerde tuzluluk, bazı bölgelerde organik madde düşüklüğü, bazı yerlerde yanlış zamanlamaya bağlı azot kaybı… Üretici açısından ortak payda şu: “Ne kadar attım?” değil, “Ne kadarı işe yaradı?” sorusu.

Öngörülebilir verim neden bu kadar kritik?

Öngörülebilirlik, çoğu çiftçinin sandığından daha “finansal” bir konu. Hasat öncesi nakit akışı planı, sözleşmeli üretim teslimatı, depo/lojistik organizasyonu… Hepsi verime bağlı. Verimde %3–5 sapma, bazı işletmelerde kârı silip süpürmeye yetiyor.

Bu yüzden, gübre azaltma projelerinin başarısı “çevreci” vaatlerden değil, ölçülebilir verim stabilitesi sunmasından geçiyor.

Arginex yaklaşımı: “tek bileşikli” besleme ne sağlıyor?

Kısa cevap: Azotu bitkinin tercih ettiği forma yaklaştırıp (arginin) fosfatla stabil bir bileşik içinde kök bölgesinde tutmaya çalışıyor.

Arevo’nun anlattığı mekanizma şu fikre dayanıyor: Bitkinin doğada karşılaştığı azot formları ve kökün alım dinamikleri, her zaman klasik mineral uygulamalarla uyumlu değil. Arginex, arginin (azotça zengin bir amino asit) ile fosfatı birleştirerek moleküler olarak tanımlı, stabil bir bileşik oluşturduğunu söylüyor. Ürün iddiası üç ana noktada toplanıyor:

1. Kök bölgesinde kalma: Pozitif yük gibi özelliklerle toprağa bağlanarak yıkanmaya direnç.
2. Zaman içinde besleme: Azot ve fosforu “şok” yerine daha dengeli salım.
3. Kök mimarisini güçlendirme: Daha uzun kök tüyleri, daha büyük yüzey alanı, daha derin erişim.

Sahada sürdürülebilir verim arayan üretici için en değerli şey “tek seferlik rekor” değil, her sezon tekrarlanabilir sonuç.

Arevo ayrıca “mikrobiyal değil, canlı olmayan” bir formül vurgusu yapıyor. Bu vurgu önemli; çünkü bazı biyolojik çözümler sahada parti/parti değişkenlik, depolama koşulları ve iklim/soil farklılıkları nedeniyle dalgalı performans gösterebiliyor. Tek bileşikli yaklaşım, doğruysa, standartlaşma avantajı sunabilir.

Verim ve verimlilik iddiaları ne diyor?

RSS içeriğindeki deneme sonuçları, “daha az gübreyle benzer ya da daha iyi verim” fikrini sayısallaştırdığı için dikkat çekici:

• Mısır: Çiftçi standardına kıyasla %20 daha az gübre ile %4,3 daha yüksek tane verimi
• Patates: Kontrole göre %6,4 daha yüksek verim
• Soya: Kontrole göre %4,5–%6,0 daha yüksek verim

Bu tip oranlar, tek başına “kesin karar” vermek için yeterli değildir; her tarla biriciktir. Ama doğru okunduğunda şunu söyler: Azot kullanım etkinliği (NUE) yükseldiğinde, yani bitki aynı azottan daha çok ürün çıkardığında, hem maliyet hem çevresel baskı birlikte düşer.

Akıllı tarım ve yapay zekâ burada nereye oturuyor?

Kısa cevap: Yeni nesil besleme sistemleri, AI ile birleşince ‘ürün bazlı reçete’ değil ‘durum bazlı karar’ üretir.

“Akıllı gübreleme” çoğu zaman yanlış anlaşılıyor. Akıllı olan gübrenin kendisi değil; karar mekanizması. Arginex gibi stabil ve öngörülebilir davranış hedefleyen besin kaynakları, yapay zekâ ile kurulan sistemlerde özellikle değerli hale geliyor. Çünkü AI modelleri şuna ihtiyaç duyar:

• Daha az değişkenlik (input davranışı tahmin edilebilir olsun)
• Ölçülebilir sonuç (verim, NDVI, yaprak azotu, toprak nemi)
• Doğru zamanlama (fenolojik dönem bazlı müdahale)

Köke odaklanmak, verim tahminini de iyileştirir

Yapay zekâ tabanlı verim tahmini modelleri genelde görüntü (uydu/drone), hava verisi ve geçmiş verim haritalarıyla çalışır. Ama modelin “kör noktası” kök bölgesidir. Kök daha güçlü olduğunda:

• Kurak periyotlarda su stresine dayanım artar,
• Besin alımı daha istikrarlı olur,
• Bitki gelişim eğrisi (growth curve) daha az dalgalanır.

Bu, AI’nin tahmin hatasını azaltır. Üretici tarafında bunun karşılığı nettir: Planlama daha isabetli, risk primi daha düşük.

Girdi optimizasyonu: “Azot azalt” demek yetmez

Yapay zekâ ile gübre optimizasyonu, pratikte üç soruyu cevaplamalı:

1. Neyi azaltabilirim? (N mi, P mi, uygulama sayısı mı?)
2. Ne zaman azaltabilirim? (kardeşlenme, sapa kalkma, yumru bağlama vb.)
3. Azaltınca ne olur? (verim, kalite, protein, kalibre)

Stabil salım/yıkanma direnci iddiası olan bir besleme ürünü, bu soruların üçüncüsünde üreticiye “sigorta” hissi verebilir. Benim sahada gördüğüm en büyük bariyer, teknoloji değil; belirsizlik korkusu.

Sahada uygulama: deneme tasarımı ve ölçüm planı (pratik rehber)

Kısa cevap: Tek tarlada bile doğru kurulan küçük bir deneme, sezondaki en kârlı yatırım olabilir.

Bir ürün ya da besleme yaklaşımını değerlendirirken “komşunun tarlası iyi oldu” bilgisi yetmez. 2025’in sonundayız; veriyle karar vermek artık lüks değil.

1) Basit ama güçlü bir deneme kurgusu

• Aynı tarlada, benzer toprak dokusunda en az 3 tekrar olacak şekilde şerit (strip) deneme
• Karşılaştırma kolları:
  • Çiftçi standardı (mevcut gübreleme)
  • Azaltılmış azot + yeni besleme yaklaşımı (ör. %15–%25 N azaltımı)
  • Mümkünse üçüncü kol: azaltılmış azot (yeni ürün olmadan)

Bu kurgu, “ürün mü işe yaradı yoksa sadece daha az attığım için mi değişti?” sorusunu ayrıştırır.

2) Ölçüm listesi (AI’ye hazır veri)

• Uygulama kayıtları: tarih, doz, yöntem (tohum/soil/spray)
• Toprak: sezon başı mineral N, organik madde, pH (en azından temel panel)
• Bitki: çıkış sayımı, gelişim skoru, gerekirse yaprak analizleri
• Uzaktan algılama: 10–14 günde bir NDVI/biomass takibi (uydu veya drone)
• Hasat: verim haritası veya en azından her şerit için ayrı tartım

Bu verilerle basit bir model bile kurabilirsiniz: “Hangi parselde hangi doz, hangi hava koşulunda ne sonuç verdi?” Zamanla bu, işletmenin kendi AI altyapısına dönüşür.

3) Başarı kriterini doğru seçin

Sadece “ton/da” yeterli değil. Şunlara da bakın:

• Birim azot başına ürün (NUE yaklaşımı)
• Kalite parametreleri (protein, kalibre, kuru madde)
• Verim stabilitesi (şeritler arası varyans)

Benim duruşum net: Stabilite, tek seferlik artıştan daha değerlidir.

İklim stresi artarken kök ve besleme stratejisi neden yeniden yazılıyor?

Kısa cevap: Kuraklık ve aşırı hava olayları, besin yönetimini “bitkiyi itmek”ten “bitkiyi ayakta tutmak” noktasına taşıdı.

RSS içeriği, iklim kaynaklı tarımsal kayıpların büyüklüğüne dikkat çekiyor ve yıllık 28 milyar dolar seviyesinde bir kayıptan bahsediyor. Bu tür zararlar, sadece yağış azlığı değil; sıcak hava dalgaları, ani sağanaklar ve toprakta oksijen dengesinin bozulmasıyla da ilgili.

Bu koşullarda kök mimarisi ve besin arzının “şok” yaratmaması çok kritik. Stabil azot arzı iddiası olan sistemler, teoride, şu iki riski düşürür:

• Ani yıkanma sonrası besin açlığı
• Aşırı uygulama sonrası tuzluluk/yanma benzeri stres

AI tarafı da burada devreye giriyor: hava tahmini + toprak nemi + bitki gelişimi birleştiğinde, uygulama zamanı daha doğru seçilebiliyor. Yani mesele yalnızca “yeni ürün” değil; yeni karar döngüsü.

Bir sonraki adım: Akıllı besleme + AI ile girdi stratejisi kurun

Daha az gübreyle daha öngörülebilir verim fikri, 2026’ya girerken “niş” değil, ana akım bir ihtiyaç. Arginex gibi tek bileşikli yaklaşımlar, eğer farklı iklim ve topraklarda da benzer stabiliteyi koruyabilirse, üreticinin gübre bağımlılığını azaltma yolunda ciddi bir araç olabilir.

Bu seride (Tarım ve Akıllı Tarım Teknolojilerinde Yapay Zekâ) savunduğum şey şu: AI, tarlayı otomatik pilot yapmaz; ama belirsizliği azaltır. Belirsizlik azaldığında çiftçi daha rahat optimizasyon yapar—azotu azaltır, uygulamayı sadeleştirir, toprağın biyolojisine alan açar.

Kendi işletmenizde küçük bir deneme ile başlayın: doğru şerit tasarımı, disiplinli ölçüm ve sezon sonu maliyet/verim analizi. Sonra şu soruyu sorun: “Ben bu tarlada verimi mi büyüttüm, yoksa verim riskini mi küçülttüm?” Çoğu zaman asıl kazanç ikincisidir.