2026-03-262026-03-26https://hdl.handle.net/20.500.14901/1050Tarımsal üretim için gerekli suyun önemli bir bölümü yağışlardan sağlanmaktadır. Yağışın şekli, miktarı, sıklığı ve şiddeti bölgeden bölgeye farklılık göstermektedir. Ayrıca kışın yağan ve dörtte üçü üst kotlarda kalan kar, yaz kuraklığına karşı da toprağı ve bitkileri korumaktadır. Bitkilerin büyüme döneminde etkili olan yağışlar kadar, kış yağışlarından da bitki kök bölgesinde depolanarak faydalanılabilmektedir. Doğu Anadolu Bölgesi gibi, yağışın önemli bir kısmının kar şeklinde düştüğü bölgelerde eriyen kar sularının toprakta depolanması su koruma açısından, oluşabilecek yüzey akış sularının kontrolü ise toprak koruma açısından önemlidir. Bu çalışmada kar lizimetresinde kar, tartılı lizimetrede de kar ve bitki örtüsünün görüntülü sistemlerle gerçek zamanlı takibi yapılacak ve modellenecektir. Tartılı lizimetrede biriken kar örtüsü altında toprak içerisindeki toprak nemi ve toprak sıcaklığı değişimine bağlı olarak bitki yetiştirme döneminde bitki vejetatif gelişimi değerlendirilecektir. Bitki-su-toprak ilişkisi arasında regresyon denklemleri oluşturulacaktır. SNOW-17 kar modeli ile yağış, sıcaklık ve meteorolojik gözlem verileri kullanılarak kar derinliği (KD), kar yoğunluğu (ρkar) ve kar su eşdeğeri (KSE) gibi kar bileşenleri elde edilecektir. Modelin doğruluğu gözlem ve ölçüm sonuçlarıyla karşılaştırılacaktır.A significant part of water required for agricultural production is provided from rainfalls. Rainfall characteristics such as type, amount, frequency and intensity change from region to region. Winter snow of which ¾ stay in upper altitudes protects soils and plants against summer drought. Snow which is accumulated within the root growth region is as important as precipitation during plant growth period. As in the Eastern Anatolia Region, in regions where a significant portion of rain falls as snow, accumulating snow water into the soil is important for water protection, controlling runoff is on the other hand important for soil conservation. In this study, real-time monitoring of snow in snow lysimeter and snow and vegetation in weighted lysimeter will be made and modeled with visual systems. Vegetative growth of plants will be evaluated during the plant growing period depending on the soil moisture and soil temperature changes in the soil under the snow cover accumulated in the weighed lysimeter. Regression equations will be created between the plant-water-soil relationship. With the SNOW-17 snow model, snow components such as snow depth (SD), snow density (ρsnow) and snow water equivalent (SWE) will be obtained by using precipitation, temperature and meteorological observation data. The accuracy of the model will be compared with the observation and measurement results.