| Ç.Ü.Z.F. Dergisi, (1998) | J.Agric. Fac. Ç.Ü., (1998):13(1):81-90 |
The Optimisation Of Roughage Production And Usage In Dairy Farm
| Murat GÖRGÜLÜ | Hasan R. KUTLU |
| Ç.Ü.Ziraat Fakültesi | Ç.Ü.Ziraat Fakültesi |
| Zootekni Bölümü | Zootekni Bölümü |
| 01330 Adana | 01330 Adana |
| Andrzej ZUREK | Ladine BAYKAL |
| Agriculture University | Ç.Ü.Ziraat Fakültesi |
| Dept. of Tropical and Subtr. Agric. And Forestry | Zootekni Bölümü |
| Krakow, POLAND | 01330 Adana |
ÖZET
Süt sığırı işletmelerinde kaba yem kaynaklarının optimizasyonu karlı bir üretimin gerçekleştirilmesi bakımından büyük önem taşımaktadır. Tropik ve subtropikteki bölgeler ve ülkelerde kaba yem üretimi bakımından karşılaşılan sorunlar kaba yem maliyetlerinin yüksek olmasına neden olmaktadır. Bu nedenle süt sığırcılığı işletmelerindeki yem girdilerinin en düşük maliyetli hale getirilmesi önemli bir strateji olarak üzerinde durulması gereken bir husustur. Ancak bunun yanında kaba yem üretim ve temini bakımından karşılaşılan fiziki, ekonomik ve diğer teknik konuların da dikkate alınarak mevcut işletmelerde yetiştirililebilecek optimum hayvan sayılarının belirlenmesi de en düşük maliyetli yem kaynaklarının kullanılması yanında büyük bir önem taşımaktadır. Bunu gerçekleşrimenin uygulamadaki yollarından biri lineer programlamanın hayvancılıktaki uygulamalarından yararlanmaktır. Hayvancılık faaliyetleri ve özellikle rasyon hazırlama tipik bir lineer programlama problemidir.
Bu çalışmada örnek bir işletmedeki kaba yem temini, fiziki imkanlar ve finans durumu gibi farklı kıstaslar dikkate alınarak genel çerçevelerin belirlendiği farklı optimizasyon modelleri geliştirilmiştir. Bu modellerde belli sayıda süt sığırı yetiştirebilmek için gerekli kaba yem miktarları veya mevcut imkanlarla yetiştirilebilecek süt sığırı miktarı tahmini yapılmıştır.
ABSTRACT
Roughage play essential role in milk production in dairy farm. But fodder crop production in tropics and subtropics regions is very difficult and expensive due to low rainfall and high energy costs. So it is important to minimise fodder crop expenses (least-cost diet formulation) and to determine the optimum animal numbers ( for the optimal return diets) depending on present conditions in respect to fodder crop production capacity, physical limitation (e.g. storage capacity) and fund of farms. Linear programming may permit to this types of approaches and the activities in animal production.
In this study, different optimisation models were developed and determined least cost fodder crop utilisation and optimum animal numbers depending on an example farm conditions (fodder crop production capacity, physical limitations and funds).
GİRİŞ
Süt sığırı yetiştiriciliğinde hayvanların fizyolojik gereksinmeleri ve süt yağ düzeyinin korunmasındaki etkileri nedeniyle kaba yemler büyük önem taşımaktadırlar (NRC, 1989). Bu nedenle süt sığırcılığı yapılan işletmelerde yem bitkileri üretiminin yapılması gerekmektedir. Ancak pamuk, soya gibi endüstriyel bitkilerin yetiştiriciliğinin yapıldığı bölgelerde yem bitkileri, bu bitkilerle karlılık bakımından yarışamamaktadır. Sözü edilen durum Çukurova Bölgesi’nde şu an için mevcuttur ve bölgede süt sığırcılığının gelişmesini olumsuz yönde etkilemektedir. Gelecekte aynı sorun GAP Bölgesi için söz konusu olabilecektir.
Yem bitkileri yetiştiriciliğinin ülkemizde sözü edilen bölgelerde sorunlu olmasının tek nedeni endüstriyel bitkilerle yarışamamak değildir. Aynı zamanda normal bitkisel üretim yapan çiftçiler ikinci bir uğraş olarak zahmetli ve pazar şartları stabil olmayan hayvansal üretim faaliyetinden kaçınmaktadırlar. Bunda genelde çiftçilerin eğitim düzeyleri de etkili olmaktadır. Adana ilinde yapılan bir çalışmada süt sığırcılığı yapılan işletmelerin %58 ‘inin bitkisel üretim ağırlıklı faaliyet gösterdiği, %71’inin köylerde kurulu olduğu, ortalama işletme büyüklüğünün 457 dönüm olduğu ve yem bitkileri ekim alanının toplam arazi içindeki payının %3.4 olduğu ortaya konmuştur (Şahin, 1993). Yine aynı araştırmada işletmelerde çalışan işgücünün %95’inin tahsilsiz veya ilkokul mezunu oldukları gözlenmiştir. Sadece yem bitkileri üretiminin yapılması düşünüldüğünde ise özel mekanizasyon istekleri, pazarlama sorunları ve kaba yapı nedeniyle nakliye ve depolamada karşılasılan sorunlar bunu imkansızlaştırmaktadır.Ayrıca ülkemizde kaba ve kesif yem fiyatları besleme değerleri dikkate alınarak karşılaştırıldığında kesif yemlerin daha ucuz olduğu görülmektedir.
Kaba yem üretiminin yukarıda değinilen sorunlar, özellikle bu sorunların bulunduğu bölgelerde kaba yem üretimi ve kullanımının optimize edilmesinin önemini ortaya koymaktadır. Binici (1990) tarafından yine Çukurova Bölgesi’nde yapılan bir çalışmada süt sığırı işletmelerinde yem girdisinin optimize edilmesi halinde yem giderlerinde %46.8 ve süt üretim maliyetinde de %23.4 oranında bir düşüş sağlanabileceğini bildirilmiştir.
Bu çalışmada süt sığırcılığı yapılan işletmelerde kaba yem temininde ve gereksinmesinde yıl içinde meydana gelen değişimlere uygun olarak farklı optimizasyon modellerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır.
MATERYAL ve METOT
Mevcut çalışmada Ç.Ü.Ziraat Fakültesi Döner Sermaye İşletmesi Süt sığırcılığı ünitesinin 1995-1996 verileri kullanılmıştır. İşletme sözü edilen dönemde yem bitkileri ekimi için 1180 dönüm alan ayırmıştır. 1180 dönümlük ekim alanı bu çalışmada yetiştirilmesi ön görülecek yem bitkileri için optimizasyon modelinde ekilebilir maksimum alan kısıtını oluşturmuştur. İşletmede mevcut silaj çukurlarının 1700 tonluk kapasitesi maksimum silaj üretim sınırını ve 250 ton kapasiteli kapalı alan miktarı ise maksimum kuru ot üretim kapasitesini oluşturmuştur. Hali hazırda işletme imkanları ile üretilebilecek toplam buğday sapı miktarı ise 300 tondur. Bu miktarda buğday sapı üretim üst sınırını belirlemiştir.
Yine mevcut çalışmada modellemeye esas olacak gereksinmelerde 500 kg canlı ağırlığa sahip 20 kg %3.5 yağlı süt veren bir inek baz alınmıştır. Bu özelliklere sahip bir süt sığırının günlük gereksinmeleri; 14.5 kg KM, 37.2 Mcal ME, 2.044 kg HP, 0.0794 kg Ca ve 0.0506 kg P dur (NRC, 1989). Süt sığırcılığı işletmelerinde farklı çağlardaki hayvanların belli bir standarda getirilmesi optimizasyon modelinin karmaşıklığını önleme bakımından önemlidir. Bu nedenle işletmedeki farklı çağdaki hayvanlar yukarıda gereksinmeleri verilen sağmal ineğe dönüştürülmüşlerdir. Bu dönüşümlerde yukarıda gereksinmesi verilen sağmal ineğin (500 kg canlı ağırlık, 20 kg , %3.5 süt veren) enerji gereksinmesi baz alınmıştır. Kaba yem temininin optimizasyonuna yönelik çalışmalar yapan Van Os (1997)’de değişik çağlardaki hayvanların enerji gereksinmelerini göz önünde bulundurarak grazing unit olarak nitelendirdiği bir baza dönüştürmüştür. Buna göre katsayılar sağmal inek için 1.0, boğa için 0.72, düve için 0.41, tosun için, 0.49, erkek ve dişi dana için 0.32, erkek ve dişi buzağı için 0.13 olarak hesaplanmıştır. İşletme kaba yem temini bakımından incelendiğinde 2 sezon oluşmuştur. 1. sezon 11. aydan 4. aya kadar olan 6 aylık (182 günlük) dönemi içeririken, 2. sezon 5. aydan 10. aya kadar olan 6 aylık (184 günlük) dönemi içermiştir. Birinci ve ikinci sezonlarda hayvan sayılarında çok az bir değişim görülmekle birlikte 1. ve 2. sezonda sağmal hayvan cinsinden toplam hayvan sayıları sırasıyla 250 ve 255 olarak saptanmıştır.
Çizelge 1.Optimizasyon Modelinde Bulunması Ön Görülen Kaba Yemler ve Özellikleri.
| Yemler | Tipi | Değişken | Fiyat | KM | ME | HP | Ca | P |
| 1000TL/ton | kg/ton | Mcal/ton | kg/ton | kg/ton | kg/ton | |||
| Kuru Ot | X1 | 10000 | 900 | 1998 | 162 | 12.69 | 1.98 | |
| Kuru Ot | X2 | 10000 | 900 | 1998 | 162 | 12.69 | 1.98 | |
| Yonca | Silaj | X3 | 5000 | 350 | 777 | 63 | 4.935 | 0.77 |
| Silaj | X4 | 5000 | 350 | 777 | 63 | 4.935 | 0.77 | |
| Yeşil Ot | X5 | 5000 | 270 | 599.4 | 48.6 | 3.807 | 0.594 | |
| Mısır | Silaj | X6 | 5000 | 440 | 1254 | 39.16 | 0.44 | 1.276 |
| Silaj | X7 | 5000 | 440 | 1254 | 39.16 | 0.44 | 1.276 | |
| Sorgum | Silaj | X8 | 5000 | 300 | 666 | 22.5 | 1.05 | 0.63 |
| Silaj | X9 | 5000 | 300 | 666 | 22.5 | 1.05 | 0.63 | |
| Arpa+Fiğ | Silaj | X10 | 5000 | 300 | 627 | 49.05 | 2.19 | 0.9 |
| Silaj | X11 | 5000 | 300 | 627 | 49.05 | 2.19 | 0.9 | |
| Kesif Yem | X12 | 20000 | 890 | 2500 | 160 | 15.13 | 6.052 | |
| Kesif Yem | X13 | 20000 | 890 | 2500 | 160 | 15.13 | 6.052 | |
| Bira Posası | X14 | 2500 | 210 | 522.9 | 53.34 | 0.693 | 1.155 | |
| Bugday Sapı | X15 | 3500 | 890 | 1343.9 | 32.04 | 1.602 | 0.445 | |
| Bugday Sapı | X16 | 3500 | 890 | 1343.9 | 32.04 | 1.602 | 0.445 |
Optimizasyon modeline dahil edilen kaba yemler Çukurova Bölgesinde yetiştirilen veya yetiştirilebileceği düşünülen bazı yem bitkileri ve dışardan temin edilebilecek kaba yemlerden oluşmuştur. Bu kaba yemlere ilişkin bilgiler çizelge 1’de sunulmuştur. Yemlerin içeriklerine ilişkin bilgiler NRC (1989)’dan alınmıştır.
Kaba yem temini bakımından oluşturulan sezonlara ve hayvanların gereksinme normlarına bağlı olarak oluşturulan optimizasyon modelinin katsayılar matrisi çizelge 2’te gösterilmiştir. Mevcut çalışmada optimizasyon modeli kurulurken süt sığırlarının yaşama payı+10 kg süt verimi için gereksinme duyduğu enerjinin kaba yemlerden sağlanması ön görülmüş, bundan hareketle saptanan kaba yem oranının yaklaşık %70 olması nedeniyle mevcut modelde de toplam kuru maddenin %70’i kaba yemlerden oluşturulmuştur. Kesif yemin ise piyasadan temin edildiği varsayılmıştır.
Herhangi bir optimizasyon faaliyetinde amaç verimliliktir, karlılıktır. Bunun için yapılması gereken gelir kaynaklarının maksimize edilmesi, gider kaynaklarının ise minimize edilmesidir (Hertzler ve ark. 1988; Görgülü ve ark., 1992). Bu yaklaşımla geliştirilen genelleştirilmiş amaç fonksiyonlar ve kısıtlar aşağıdaki şekilde tanımlanmıştır.
- amaç fonksiyon: MIN Σ (Fi*Yi)
- amaç fonksiyon: MAX Σ (SG*HS-Fi*Yi)
- amaç fonksiyon : MAX HS
Kısıtlar: Σ (Kij*Yij) >=bj
(Yi : i’inci yem; Fi:i’inci yemin fiyatı; SG: bir hayvandan elde edilen yıllık süt geliri. Mevcut çalışmada SG: 20kg/gün*300gün=6000kg süt*30.000 TL/kg= 180.000.000TL/hayvan olarak alınmıştır. HS: hayvan sayısı. Kij: j’inci kısıttaki i’inci yeme ait kat sayı (yemin enerji, protein içeriği gibi); Yij: j’inci kısıttaki i’inci yem (her yem her kısıtta bulunmayabilir). bj: j’inci kısıtın sağ taraf elemanı değeri)
1. fonksiyonda amaç en düşük maliyetli kaba yemleri belirlemektir. Bir başka deyişle bu amaç fonksiyonun karar değişkenleri sadece kaba yem kaynaklarıdır. 2. fonksiyonda hedeflenen optimum kar sağlamak, 3. amaç fonksiyonda ise mevcut şartlarda yetiştirilebilecek maksimum hayvan sayısının belirlenmesidir.
Buraya kadar optimizasyon modellerinin lineer eşitlikler veya eşitsizlikler olarak ifade edilmesi üzerinde durulmuştur. Burada eşitliklerin veya eşitsizliklerin problemi tanıtıcı ve tanımlayıcı olmasına dikkat edilmelidir. Bu eşitlik veya eşitsizliklerin çözümünde ise lineer programlamadan yararlanılmaktadır.
Çizelge 2. Optimizasyon Modellerinin Kat Sayılar Matrisi
| Sezonlar | X17* | X18 | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 | X11 | X12 | X13 | X14 | X15 | X16 | STE | |
| Amaç fonksiyon (MIN) | 10¡ | 10 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 20 | 20 | 2.5 | 3.5 | 3.5 | ||||
| 11.-4. Ay (182 gün, S ezon 1) | ||||||||||||||||||||
| ME, Mcal | -6770.4 | 1998 | 777 | 1254 | 666 | 627 | 2500 | 1344 | = | 0 | ||||||||||
| HP, kg | -372.0 | 162 | 63 | 39.2 | 22.5 | 49.0 | 160 | 32.04 | = | 0 | ||||||||||
| Ca, kg | -14.45 | 12.69 | 4.94 | 0.44 | 1.05 | 2.19 | 15.13 | 1.60 | >= | 0 | ||||||||||
| P, kg | -9.2 | 1.98 | 0.77 | 1.28 | 0.63 | 0.90 | 6.05 | 0.45 | >= | 0 | ||||||||||
| KM, kg | -2639 | 900 | 350 | 440 | 300 | 300 | 890 | 890 | = | 0 | ||||||||||
| Kesif yem ,(% 30) | 791.7 | 890 | = | 0 | ||||||||||||||||
| 5.-10. Ay (184 gün, Sezon 2)) | ||||||||||||||||||||
| ME, Mcal | -6844.8 | 1998 | 777 | 599 | 1254 | 666 | 627 | 2500 | 522.9 | 1344 | ||||||||||
| HP, kg | -376.1 | 162 | 63 | 48.6 | 39.2 | 22.5 | 49.0 | 160 | 53.34 | 32.04 | ||||||||||
| Ca, kg | -14.6 | 12.69 | 4.94 | 3.8 | 0.44 | 1.05 | 2.19 | 15.13 | 0.69 | 1.60 | ||||||||||
| P, kg | -9.31 | 1.98 | 0.77 | 0.59 | 1.28 | 0.63 | 0.90 | 6.05 | 1.15 | 0.45 | ||||||||||
| KM, kg | -2668 | 900 | 350 | 270 | 440 | 300 | 300 | 890 | 210 | 890 | ||||||||||
| Kesif yem (%30) | 800.4 | 890 | = | 0 | ||||||||||||||||
| Kaba yem üretim kapasitesi, en çok, ton. | 1*** | 1 | 0.14 | 0.14 | 0.125 | 0.33 | 0.33 | 0.33 | 0.33 | 0.50 | 0.50 | <= | 1180 | |||||||
| Silo kapasitesi, ton | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | <= | 1700 | ||||||||||
| Kuru ot depolama kapasitesi, ton | 1 | 1 | <= | 250 | ||||||||||||||||
| Bira posası tüketim üst sınırı, ton | 1 | <= | 200 | |||||||||||||||||
| Buğday sapı üretim kapasitesi, ton | 1 | 1 | <= | 300 | ||||||||||||||||
| Arpa+fig silajı üretimi, en az, ton** | 1 | 1 | >= | 250 |
** Arpa+fiğ miktarına ilişkin kısıt çözüm 1 için modele konmamış, diğer çözümlerde modele konmuştur.
*** kaba yem üretim kapasitesine ilişkin katsayılar yetiştirilmesi düşünülen yem bitkilerinin dönüme verimleri kullanılarak ve yonca kuru otunun dönüme verimi baz alınarak geliştirilmiştir (bunun için dönüme verimler yeşil yonca 8 ton, yonca silajı 7 ton (fire ve diğer kayıplar nedeniyle), yonca kuru otu 1 ton, mısır ve sorgum silajı 3 ton, arpa+fiğ silajı 2 ton olarak alınmıştır.) Yem bitkilerinin dönüme verimleri yonca kuru otu verimine oranlanmış ve toplam 1180 dönüm yem bitkileri ekim alanının ton olarak yem bitkileri üretim kapasitesi belirlenmiştir. Mevcut kat sayılar 1 ton yonca kuru otuna eşdeğer üretim için diğer yem bitkileri ekim alan gereksinmesini ifade etmektedir.
¡ yem fitayları ton üzerindendir ve 1000.000 ‘a bölünmüş olarak tabloya konmuştur.
Bu amaca hizmet eden değişik paket programlar geliştirilmiş ve piyasada mevcuttur. Bu paket programlardan herhangi birinde veri girişleri uygun yapılmak suretiyle oluşturulan modelleri çözülmesi mümkündür.
ARAŞTIRMA BULGULARI
En düşük maliyetli kaba yem üretim deseninin belirlenmesi
Ç.Ü Ziraat Fakültesi Döner Sermaye İşletmesi kaba yem üretimi ve temini bakımından incelendiğinde daha önce de değinildiği gibi 2 sezon oluştuğu gözlenmiştir. Kasım ayında başlayıp Nisan ayında sonlanan ilk sezon toplam 182 günden oluşmuştur. İkinci sezon ise Mayıs ayından Ekim ayına kadar olan 184 günlük periyodu içermektedir. Bu periyotlar bu işletme için yetiştirilmesi ön görülen yem bitkilerinin hasat mevsimlerine, saklama şekline ve dışardan alınan kaba yem kaynaklarının temin edildiği döneme bağlı olarak değişmektedir. Hayvancılık işletmelerinde yem temini bakımından görülen sezonalitede işletmenin bulunduğu iklim, yetiştirilen veya yetiştirilmesi ön görülen yem bitkilerine göre değişim gösterebilir ve bu bakımdan bir kaç sezon oluşabilir.
Bununlabirlikte hayvancılık işletmelerinde optimizasyon modellemesine esas olacak sezonalitenin tek kaynağı yem temini değildir. Yıl içinde hayvan sayıları çok hızlı değişen işletmelerde farklı sayıdaki hayvanlar için gereksinmeler farklı olcağından hayvan sayısına bağlı olarak ta sezon oluşturulması gerekebilir. Ancak değerlendirmeye alınan çiftlikte hayvan sayıların yıl içindeki değişimleri çok büyük farklılık göstermemiştir. Zira sağmal hayvan cinsinden miktarlar toplandığında 1. dönemde 250 baş, 2. dönemde ise 255 baş hayvan olduğu görülmüştür. Bu aradaki farklılık ihmal edilebilir bir farklılık olarak görülmekle birlikte yem teminindeki farklılıktan kaynaklanan dönemler ele alındığından 1. amaç fonksiyonun gerçekleştirildiği modelde iki dönemdeki hayvan sayıları modele ayrı ayrı olarak konmuştur. 1. amaç fonksiyon için oluşturulan modelin çözümü çizelge 3’te sunulmuştur.
En düşük maliyetli kaba yem teminine yönelik optimizasyonda modele konan farklı kaba yem kaynaklarından sorgum ve arpa+fiğ silajı hiç bir sezonda çözüme alınmamıştır. Modellemede rasyon kesif yem düzeyine ilişkin olarak konan kuru madde bazında en az %30 düzeyi çözümde korunmuştur. Elde edilen çözüm hayvanların ihtiyaçlarını bir yıl boyunca karşılayacak yem miktarlarını içermektedir. Elde edilen 1.
Çizelge 3. En Düşük Maliyetli Kaba Yem Teminine Yönelik Optimizasyon Modelinin Çözümü.
| Yemler | Tipi | X | Çözüm 1 | Çözüm 2 | Çözüm3 | Çözüm 4 |
| ton | ton | ton | ton | |||
| Kuru Ot | X1 | 224.28 | 149.23 | 243.42 | 250.00 | |
| Kuru Ot | X2 | 25.72 | 100.77 | 6.58 | 0 | |
| Yonca | Silaj | X3 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Silaj | X4 | 343.08 | 150.09 | 0 | 0 | |
| Yeşil Ot | X5 | 0 | 0 | 810.49 | 814.80 | |
| Misir | Silaj | X6 | 501.97 | 509.53 | 720.35 | 720.32 |
| Silaj | X7 | 525.99 | 525.99 | 729.64 | 729.67 | |
| Sorgum | Silaj | X8 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Silaj | X9 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| Arpa+Fiğ | Silaj | X10 | 0 | 250.00 | 250.00 | 110.67 |
| Silaj | X11 | 0 | 0 | 0 | 139.33 | |
| Kesif Yem | X12 | 222.38 | 222.38 | 315.79 | 506.28 | |
| Kesif Yem | X13 | 229.32 | 229.32 | 319.26 | 511.85 | |
| Bira Posasi | X14 | 200.00 | 200.00 | 200.00 | 0 | |
| Buğday Sapı | X15 | 43.94 | 31.83 | 50.28 | 113.20 | |
| Bugday Sapı | X16 | 66.93 | 66.93 | 84.49 | 112.88 | |
| Toplam | 2383.61 | 2436.08 | 3730.27 | |||
| Hayvan sayısı | X17 | 355 | 357 | |||
| Amaç fonksiyonun değeri (x1000 TL/yıl/işletme)* | 19.277.620 | 19.558.080 | 35.174.400 | |||
| Yem Maliyeti (TL/ton KM) | 14.385.322 | 14.602.587 | 15.247.102 | 15.562.761 | ||
| Yem Maliyeti (TL/hayvan/yıl) | 7.634.700 | 7.745.774 | 8.091.562 | 8.259.683 |
optimum çözümde sorgum silajı ve arpa+fiğ silajı bulunmamaktadır (çözüm 1, çizelge 3). Ancak arazinin ve silolama kapasitesinin etkin kullanımı için işletmenin en az 250 ton arpa+fiğ silajı yapılmasını ön gördüğünü farz edersek bu durumda amaç fonksiyonun değeri, yani yem maliyeti yükselmektedir (çözüm 2, çizelge 3). 1. Çözüm 1 için amaç fonksiyonun değeri 19.277.620.000TL/yıl toplam yem gideridir. Çözüm 2 de ise 19.558.080.000TL/yıl toplam yem gideridir. Hayvan başına yem maliyeti ve1 ton kuru maddenin maliyeti de çizelge 4’te sunulmuştur. Modellere bağlı olarak işletme kuru ot depolama kapasitesi çözüm 1 ve 2’de %100; silo kapasitesi çözüm 1’de %80.65 çözüm 2’de %84.44; buğday sapı üretim kapasitesinin çözüm 1’de %37.0, çözüm 2’de %32.9 ve yem bitkileri üretim kapasitesinin çözüm 1’de %54’ü, çözüm 2’de ise %62.5’u kullanılmıştır. Söz konusu çözümlerde bütün kapasitelerin tam anlamıyla kullanılmasının nedeni işletmede koyunculuk ve keçicilik faaliyetlerinin de bulunmasıdır. Zira arta kalan kapasiteler bu işletmeler için kullanılmaktadır. Optimizasyon modeline söz konusu faaliyetleri de koymak mümkündür. Ancak bu çalışmada koyunculuk ve keçicilik faaliyeti optimizasyon modeline dahil edilmemiştir.
Optimum kar sağlayan üretim deseninin belirlenmesi
Karar değişkeni olarak optimum hayvan sayısının ve kaba yem kaynaklarının ele alındığı 2. amaç fonksiyonda elde edilen çözüm çizelge 3’te çözüm 3 olarak verilmiştir. Elde edilen çözümde modelde tanımlanan işletme koşullarında yetiştirilebilecek optimum hayvan sayısı 355 olarak belirlenmiştir. Amaç fonksiyonun değeri de belirlenen hayvan sayısına (355*180.000.000TL/yıl/işletme) ve yem girdisine (28.725.045.000TL/yıl/işletme) bağlı olarak 35.174.400.000 TL/yıl/işletme olarak gerçekleşmiştir. Mevcut stratejide örnek olarak alınan işletme koşullarında üretilebilecek optimum hayvan sayısını belirlemek amaç olduğundan mevcut imkanların tam olarak kullanılması gerekmektedir. Buna göre 250 ton kuru ot depolama kapasitesi, 1700 ton silo kapasitesi tam olarak, buğday sapı üretim kapasitesinin %44.9’u ve yem bitkileri üretim kapasitesinin %.80.92’si kullanılmıştır. Buğday sapı üretim kapasitesinin tamamımın besleme amaçlı kullanılması besleme değeri ve maliyeti bakımından sorun teşkil etmektedir. Besleme amaçlı kullanılmayan artık kapasitenin de altlık olarak kullanılması mümkündür. Mevcut modellemede sadece besleme normları dikkate alındığından altlık gereksinmesi modele konmamıştır. Hayvan sayısının karar değişkeni olarak bulunduğu modellerde hayvan başına yapılan yem masrafının veya 1 ton kuru madde maliyetinin belirlenmesi de işletme büyüklüğüne bağlı olarak yem maliyetinde meydana gelen değişimi göstermesi bakımından önemlidir (çizelge 3).
Maksimum İşletme Büyüklüğünün Belirlenmesi
Yapılacak hayvancılık faaliyetinde arazi, barınak, yatırım gücü ve işletme faaliyeti ile ilgili olan diğer sınırlayıcı faktörlerin dikkate alıması işletme büyüklüğünün belirleyen ana konulardır. Mevcut modelde örnek alınan işletme şartlarında yetiştirilebilecek maksimum hayvan sayısının 357 olduğu saptanmıştır. Bu yaklaşımda girdi maliyetleri dikkate alınmamaktadır. Bu yaklaşımda esas olan mevcut kapasitelerin en üst düzeyde kullanılmasını ön görmektedir. Bu yönüyle ekonomik bir yaklaşım getirmektedir. Bir diğer yönüyle hayvan sayısının artması gelirin de artması anlamına gelmektedir. Ancak gelir ve giderin birlikte ele alındığı ve karar değişkenleri olarak konduğu 2. amaç fonksiyonda mevcut şartlardaki optimum hayvan sayısı 355 olarak belirlenirken, hayvan sayısının maksimum yapılmasının ön görüldüğü mevcut modelde 357 olarak belirlenmiş ve hayvan başına yapılan yem gideri ve birim kuru madde maliyeti artmıştır (çizlge 3, çözüm 4). Benzer şekilde 1. amaç fonksiyonda işletme hayvan mevcudu dönemler itibarıyle 250 ve 255 baş sağmal hayvan olarak dikkate alınmıştı, hayvan sayısının optimize ve maksimize edildiği müteakip çözümlerde bu sayılar 355 ve 357 olarak belirlenmiş ve ilk iki çözüme göre hayvan sayısındaki artışa bağlı olarak hayvan başına yem maliyeti ve birim yem maliyeti de artmıştır.
SONUÇLAR
Süt sığırı işletmelerinde lineer programlama tekniği ve farklı matematiksel modeller kullanılarak,
- işletme koşullarında hayvanların bir yıllık gereksinmesini karşılayacak en düşük maliyetli kaba ve kesif yemlerin belirlenmesi ve buna göre yıllık planlamanın yapılması,
- mevcut işletme koşullarında yetiştirilebilecek optimum hayvan sayısının ve buna bağlı olarak en düşük maliyetli kaba yem üretimi ve temini,
- işletmelerde mevcut kaynakların verimli bir şekilde kullanımını sağlayacak maksimum hayvan sayılarının saptanması,
- yeni kurulacak işletmelerde ekonomik güç, arazi, alet ekipman durumu göz önüne alınarak planlamaların yapılması,
- geliştirilen veya geliştirilebilecek optimizasyon modelleri yardımı ile bir ildeki ve bir bölgedeki kaba yem geresinmesinin hayvan mevcutlarına göre belirlenmesi ve optimize edilmesi de mümkün olacaktır.
KAYNAKLAR
Binici, T. 1990. Aşağı Seyhan Ovasında Süt Sığırcılığına yer verilen işletmelerdeki yem giderlerinin minimizasyonu. Ç.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü. Tarım Ekonomisi Anabilim dalı. Yüksek Lisans Tezi. (Yayınlanmamış).
Görgülü, M., Bek, Y. ve Öztürkcan, O. 1992. Lineer programlama ile rasyon hazırlama. Ç.Ü.Z.F.Dergisi. 7(1):75-90.
Hertzler, G., Wilson, D.E., Loy, D.D. and Rouse, G.H. 1988. Optimal beef cattle diets formulated by nonlinear programming. J.Anim.Sci. 66:1115-1123.
NRC, (1989). Nutrient requirments of dairy cattle. Sixth Revised Edition. National Academy Press, Washington, D.C.
Şahin, K. 1993. Adana İli Seyhan ve Yüreğir İlçelerinde Süt Sığırcılığı Yapılan İşletmelerde Kaynak Kullanımı ve Verimlilik. Ç.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü. Tarım Ekonomisi Anabilim dalı. Yüksek Lisans Tezi. (Yayınlanmamış).
Van Os, M. (1996, 9). Hayvancılık işletmelerindeki mevcut hayvanların standart bir birime dönüştürülmesi.”03 September 1996”.E-mail:Monique.vanOs@DPS.VH.WAU.NL.
