Bu çalışma, Artvin'in Borçka ilçesi Beyazsu Yaylası'nda 2022 yılı Temmuz ve Ekim ayları arasında yürütülmüş olup, mera alanının yaş ve kuru ot verimleri ile besin madde içeriklerinin zamansal değişiminin belirlenmesi amaçlamıştır. Çalışma alanında belirlenen dokuz farklı konumda yerleştirilen tel kafesler içerisindeki otlar, 30 günlük periyotlarla toprak yüzeyinden biçilerek örnekleme yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, kuru ot verimi biçim zamanlarına bağlı olarak önemli değişimler göstermiştir. Besin madde içerikleri analizlerinde ise ham protein, ADF, NDF, ADP, P, K, Ca ve Mg oranlarında zamansal farklılıklar gözlemlenmiştir. Ham protein oranı baklagillerde ilk biçimde %19.04 iken son biçimde %15.21 olarak ölçülmüştür. Ayrıca, sindirilebilir kuru madde (SKM), kuru madde tüketimi (KMT) ve nisbi yem değeri (NYD) gibi kalite parametreleri de zamansal olarak değişkenlik göstermiştir. Belirlenen Ca/P ve K/(Ca+Mg) oranları ise mineral dengesi hakkında bilgi sunmuştur. Bu çalışma, Beyazsu Yaylası otlaklarının verim ve besin kalitesinin zamansal dinamiklerini ve familyalar arası farklılıklarını ortaya koyarak, sürdürülebilir otlak yönetimi ve hayvan besleme stratejileri için önemli veriler sunmaktadır.

Bu çalışma, Artvin ili Borçka ilçesi Beyazsu Yaylası mera alanının vejetasyon özelliklerini ve mera kalitesini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. 2022 yılı Temmuz ayında gerçekleştirilen arazi çalışmalarında, Lup metoduyla mera vejetasyonunun toprağı kaplama ve botanik kompozisyon oranları belirlenmiş ve mera kalitesi hesaplanmıştır. Araştırma alanında toplam toprağı kaplama oranı %80.20 olarak tespit edilirken, Buğdaygiller familyasının botanik kompozisyon oranı %4.59, Baklagiller familyasının %7.72 ve diğer familyaların ise %87.68 olarak belirlenmiştir. Mera kalite derecesi 0.83 olarak hesaplanmış ve mera durumu "Çok Zayıf" olarak sınıflandırılmıştır. Alanda 42 cinse ait toplam 48 takson saptanmıştır. Sonuçlar, yüksek orana sahip "Diğer Familyalar" grubunun düşük mera kalitesine katkıda bulunduğunu, buna karşılık Buğdaygiller ve Baklagillerin mera kalitesini olumlu etkilediğini göstermektedir. Mevcut durum, mera alanının iyileştirilmesi için yönetimsel müdahalelerin gerekliliğini ortaya koymaktadır.

This study aimed to investigate the effects of organic materials and fertilizers on tea plant yield and quality in an organic tea garden in T & uuml;rkiye. The objective was to identify sustainable alternatives to synthetic fertilizers that could enhance tea production while maintaining or improving nutritional quality. A two-year field study (2019-2020) was conducted in an organic tea garden in Pazar, Rize, T & uuml;rkiye, to assess the impacts of various organic materials on tea plant yield and quality. A Randomized Complete Block Design with split-split plots was employed, with three organic materials (Control, Farm Manure, Tea Waste) as main plots, five organic fertilizers (Control, Organoferm, Neobioplus, Bionur, Orbitosol) as subplots, and three harvest times as sub-sub plots. The study analyzed fresh and dry yield, protein content, cell wall components (Acid Detergent Fiber [ADF] and Neutral Detergent Fiber [NDF] representing indigestible fiber fractions, and Acid Digestible Protein [ADP] indicating protein availability), and macroelements (Phosphorus [P], Potassium [K], Calcium [Ca], and Magnesium [Mg]). Tea waste significantly enhanced protein content, yield, and phosphorus levels, while farm manure increased fresh and dry yields, as well as potassium and magnesium concentrations. Organoferm fertilizer improved most quality parameters except for calcium and magnesium. Results indicated that organic amendments, particularly farm manure, tea waste and Organoferm fertilizer, can be effective in improving tea plant yield and nutritional quality, offering a sustainable alternative to synthetic fertilizers.

2020 yılında Çayırözü mahallesinde (İspir/ERZURUM) Lup metodu kullanılarak yapılan bu çalışmada, toprağı kaplama ve botanik kompozisyon oranları, mera kalite derecesi ve mera durum sınıfı özellikleri incelenmiştir. Araştırma alanında, Poaceae (9), Fabaceae (9) ve diğer familyalardan Apiaceae (2), Asteraceae (14), Boraginaceae (1), Campanulaceae (1), Caprifoliaceae (1), Caryophyllaceae (3), Convolvulaceae (1), Euphorbiaceae (1), Hypericaceae (2), Lamiaceae (2), Orobanchaceae (1), Plantaginaceae (1), Polygonaceae (3), Rosaceae (3), Rubiaceae (4) ve Scrophulariaceae (1) olmak üzere toplam 59 takson tespit edilmiştir. Çalışma yapılan meranın toplam toprağı kaplama oranı %67.66, toprağı kaplama alanına göre botanik kompozisyon oranları Poaceae %21.33, Fabaceae %19.46 ve diğer familyalar %59.21 olarak belirlenmiştir. 2.98 mera kalite derecesi ile meranın durumu “Zayıf” olarak belirlenmiştir.

2020 yılında Lup metodu kullanılarak Ulutaş mahallesinde (İspir/ERZURUM) yapılan bu çalışmada, toprağı kaplama ve botanik kompozisyon oranları, mera kalite derecesi ve mera durum sınıfı özellikleri incelenmiştir. Araştırma alanında, Poaceae 7, Fabaceae 12 ve diğer familyalarda; Apiaceae 3, Asteraceae 14, Brassicaceae 1, Boraginaceae 2, Campanulaceae 1, Caryophyllaceae 2, Caprifoliaceae 1, Convolvulaceae 1, Euphorbiaceae 1, Hypericaceae 2, Lamiaceae 7, Onagraceae 1, Orobanchaceae 2, Plantaginaceae 2, Polygonaceae 1, Rosaceae 6, Rubiaceae 2 olmak üzere toplam 68 takson tespit edilmiştir. Çalışma yapılan meranın toplam toprağı kaplama oranı %84.75, toprağı kaplama alanına göre botanik kompozisyon oranları Poaceae %14.70, Fabaceae %33.14 ve diğer familyalar %52.16 olarak belirlenmiştir. 3.59 mera kalite derecesi ile meranın durumu “Zayıf” olarak belirlenmiştir.

This study investigated the botanical composition, soil cover, and quality of a rangeland located in the Yedigöller region of İspir district, Erzurum province, Türkiye, in 2020. The Loop method was employed to determine these parameters. A total of 44 taxa were identified in the study area, with Asteraceae (13 taxa), Poaceae (8 taxa), and Lamiaceae (4 taxa) being the most dominant families. The overall soil cover was determined to be 70.29%. Poaceae species accounted for 40.38% of the vegetation cover, followed by Fabaceae (3.55%) and other families (56.07%). The rangeland quality was assessed as "Poor" with a quality index of 2.17. These findings indicate that the rangeland in the study area is of low quality and requires improvement measures.

This study was carried out to determine the factors affecting the wet grass yield of pea plants grown in Turkey. Wet grass yield was predicted using parameters such as genotype, crude protein, crude ash, acid detergent fiber (ADF), and neutral detergent fiber (NDF) with some data mining algorithms. These techniques provided easily interpretable data trees and precise cutoff values. This led to a comparison of the predictive abilities of data mining methods, including multivariate adaptive regression spline (MARS), Chi-square automatic interaction detection (CHAID), classification and regression tree (CART), and artificial neural network (ANN). To test the compatibility of the data mining algorithms, seven goodness-of-fit criteria were used. The predictive abilities of the fitted models were assessed using model fit statistics such as the coefficient of determination (R2), adjusted R2, root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), standard deviation ratio (SD ratio), Akaike information criterion (AIC), and corrected Akaike information criterion (AICc). With the greatest R2 and adjusted R2 values (0.998 and 0.986) and the lowest values of RMSE, MAPE, SD ratio, AIC, and AICc (10.499, 0.7365, 0.047, 268, and 688, respectively), the MARS method was determined to be the best model for quantifying plant fresh herbage yield. In estimating the fresh herbage production of the pea plant, the results showed that the MARS method was the most appropriate model and a good substitute for other data mining techniques.

The study was carried out to determine the pasture status of Kükürtlü neighborhood in Araklı district of the city Trabzon. The plant samples of the study were collected in 2022. Lup method was used for specifying the vegetation data. A total of 53 taxa belonging to 44 genera and 24 families were identified in the study. Poaceae (6) and Fabaceae (4) are the richest families in the total number of taxa. The other families and taxa numbers are as follows; Apiaceae (1), Asparagaceae (3), Asteraceae (3), Boraginaceae (2), Brassicaceae (3), Caprifoliaceae (1), Caryophyllaceae (2), Ericaceae (1), Euphorbiaceae (1), Geraniaceae (2), Juncaceae (1), Lamiaceae (4), Plantaginaceae (2), Polygalaceae (2), Primulaceae (2), Ranunculus (1), Rosaceae (4), Rubiaceae (2), Scrophulariaceae (1), Orchidaceae (3), Urticaceae (1) and Violaceae (1). The status of the pasture was determined as "Poor" with a pasture quality degree of 2.01.

In this study, it is aimed to apply to estimate the plant height of grass pea (Lathyrus sativus L.) plant, data mining methods MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) and Bagging MARS (Bootstrap Aggregating Multivariate Adaptive Regression Splines) algorithms. Plant height, dry leaf, dry stalk, wet leaf and wet stalk were considered in different lines as plant characteristics. Plants consist of Leo, Ela, 504, Line-17, 481, 563, 528, Coloratus, Karadag, İptas, Elazig Pop. and Gurbuz lines. In the experiment carried out in 12 lines and 3 replication plots, 36 plants were examined. Belonging to the MARS algorithm that predicts plant height, r (correlation coefficient), R2 (determination coefficient), Adjust R2, Standard deviation ratio (SDratio), Root-mean-square error (RMSE), Relative root mean square error (RRMSE), Performance index (PI), Mean error (ME), Relative approximation error (RAE), Mean absolute percentage error (MAPE) and Mean absolute deviation (MAD) values, were found 0.867, 0.752, 0.701, 0.498, 2.459, 5.937, 3.180, 0, 0.058, 4.733 and 1.941, respectively. The same statistics of the Bagging MARS algorithm were obtained as 0.901, 0.811, 0.811, 0.435, 2.148, 5.212, 2.878, − 0.056, 0.050, 4.101 and 1.735, respectively. To compute the prediction value, the samples were split in two sets, a training one and a test one (70

Bu çalışma, Bayburt ilinin merkez ilçesine bağlı Yoncalı köyü mera alanında 2019 yılı içerisinde yapılmıştır. Çalışma yapılan mera alanının; toprağı kaplama oranı, botanik kompozisyonu, mera kalite derecesi ve mera durumu özellikleri incelenmiştir. Araştırma alanının bitki örtüsü karakterleri “Lup” yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. Çalışma yapılan merada, Poaceae’de 13, Fabaceae’de 7 ve diğer familyalardan 37 tane olmak üzere toplam 57 takson tespit edilmiştir. Diğer familyaların takson sayıları Amaryllidaceae (1), Apiaceae (1), Asteraceae (10), Caprifoliaceae (1), Caryophyllaceae (3), Convolvulaceae (1), Crassulaceae (1), Hypericaceae (1), Lamiaceae (4), Orobanchaceae (1), Plantaginaceae (1), Polygonaceae (5), Ranunculaceae (1), Rosaceae (3), Rubiaceae (1), Scrophulariaceae (1), Urticaceae (1) şeklindedir. Meranın toplam toprağı kaplam oranı % 67.50 belirlenmiştir. Toprağı kaplama alanına göre botanik kompozisyon oranları Poaceae % 30.49, Fabaceae % 20.12 ve diğer familyalar % 49.39 olarak tespit edilmiştir. 2.93 mera kalite derecesi değeri ile meranın durumu “Zayıf” olarak belirlenmiştir.

Bu çalışma 2018 ve 2019 yıllarında Rize ili Pazar ilçesi ekolojik koşullarında 2 yıl süre ile yürütülmüştür. Deneme, tesadüf bloklarında bölünmüş parseller deneme desenine göre üç tekerrürlü olarak yürütülmüştür. Denemede ana parsellere organik gübre uygulaması (Kontrol, Organoferm, Neobioplus, Bionur ve Orbitosol), alt parsellere de biçim zamanları (1., 2. ve 3. biçim) uygulanmıştır. Organik gübre uygulaması ve biçim zamanlarına bağlı olarak; ortalama verim 2018 ve 2019 yıllarında sırasıyla 527.711-904.667 kg/da olarak tespit edilmiştir. 2018 yetişme yılında en yüksek çay verimi 2. Biçim zamanında Organoferm uygulamasından 722 kg/da elde edilmiştir. 2019 yetişme yılında ise en yüksek çay verimi 1. Biçim zamanında Neobioplus uygulamasından 1260 kg/da elde edilmiştir. Tesadüf bloklarında bölünmüş parseller deneme planına göre yapılan varyans analizi sonucunda, 2018 ve 2019 yıllarında çay verimi üzerine organik gübre uygulaması ve biçim zamanının etkisi önemli, organik gübre uygulaması*biçim zamanı interaksiyonun etkisi ise önemsiz olduğu ortaya çıkmıştır.

This study was carried out in 2020 at the pasture areas of high altitudes of the Anzer region in İkizdere district of Rize province of Turkey. In the study, canopy coverage area, botanical composition, pasture quality degree and pasture condition parameters were studied. The vegetation study was carried out in June, when the vegetation reached the climax phase. The vegetation characters of the research area were determined using the "Lup" method. In the research area, 45 taxa belonging to 21 families were identified. Taxa numbers of families; Poaceae (5), Fabaceae (3), Apiaceae (1), Asteraceae (9), Boraginaceae (2), Brassicaceae (1), Caryophyllaceae (3), Crassulaceae (1), Compositae (1), Cyperaceae (1), Gentianaceae (2), Geraniaceae (1 ), Hypericaceae (1), Lamiaceae (2), Liliaceae (1), Onagraceae (1), Orabanchaceae (2), Plantaginaceae (1), Polygonaceae (2), Primulaceae (1), Rosaceae (3) and Urticaceae (1). The canopy coverage rate of pasture area was determined as 72.00%. The botanical composition of the study area was determined as Poaceae 26.32%, Fabaceae 8.92% and other families 64.76%. With a pasture quality degree of 1.95, the condition of the pasture was determined as "Very Weak".

Bu çalışma Rize ili İkizdere ilçesi Zorkal yaylası merasında 2019 yılı içerisinde yapılmıştır. Çalışmada meranın toprağı kaplama alanı, botanik kompozisyonu, mera kalite derecesi ve mera durumu parametreleri incelenmiştir. Vejetasyon çalışması, Temmuz ayı içinde, vejetasyonun klimaks evreye ulaştığı safha da yapılmıştır. Araştırma alanının bitki örtüsü karakterleri “Lup” yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. Araştırma alanında 21 familya ve 43 cins de toplam 47 takson teşhis edilmiştir. Familyaların takson sayıları; Poaceae (5), Fabaceae (4), Asteraceae (7), Apiaceae (3), Brassicaceae (2), Campanulaceae (1), Caprifoliaceae (1), Caryophyllaceae (2), Crassulaceae (1), Cyperaceae (1), Gentianaceae (1), Geraniaceae (2), Lamiaceae (4), Juncaceae (1), Orobanchaceae (2), Plantaginaceae (1), Polygonaceae (2), Primulaceae (1), Ranunculaceae (2), Rosaceae (3), Rubiaceae (1) şeklindedir. Mera alanının toprağı kaplama oranı % 83.40 olarak belirlenmiştir. Çalışma alanının botanik kompozisyonunda Poaceae % 13.07, Fabaceae % 28.11 ve diğer familyalar % 58.82 olarak tespit edilmiştir. 2.65 mera kalite derecesi ile meranın durumu “Zayıf” olarak belirlenmiştir.

This study was conducted to investigate the effects of some plant characteristics on green fodder and dry matter yield in pea plants. Plant characteristics; height (PH), pod number (PN), number of seeds in pods (SeedP), straw weight per plant (SeedW), straw yield (STY), seed yield (SeedY), Harvest Index (Hi) and 1000 Seed Weight (SeedWth) were evaluated for some yield traits: green fodder yield (GreHYi:), dry matter yield (DryHYi) . To estimate green fodder and dry matter yield in pea plant, two different MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) algorithms were performed. In both MARS models, a 2nd-degree interaction equation was obtained. To determine the suitability of the model, it has been considered that generalized cross-validation (GCV), root mean square error (RMSE), Akaike's Information Criterion (AIC) statistics to be minimum and coefficient of determination (R2) and adjusted coefficient of determination (Adj. R2) values to be maximum. In two separate MARS models formed to estimate green fodder and dry matter yield, R2 values were 0.998 and 0.998 respectively; Adj. R2 values were 0.999 and 0.998, RMSE values were 8.268 and 0.571, SDratio values were 0.037 and 0.019, and AIC values were 241 and 21. The greatest increase in green fodder yield in pea plants occurred when plant height was less than 42. The contribution of plant height to yield was 332 kg. The biggest increase in dry matter yield occurred when the harvest index was 20.5%. The contribution of harvest index to dry matter yield was 16.4. It has been noted that MARS is a good model in terms of predicting yield in pea plants.

Bu çalışma Rize ili Çamlıhemşin ilçesi Elevit yaylası merasında 2019 yılı içerisinde yapılmıştır. Çalışmada yaylanın kalite durumu; toprağı kaplama alanı, botanik kompozisyonu, mera kalite derecesi ve mera durumu parametrelerine göre belirlenmiştir. Vejetasyon çalışması, vejetasyonun klimaks evreye ulaştığı Temmuz ayı içerisinde yapılmıştır. Araştırma alanının bitki örtüsü karakterlerini belirlemek amacıyla “Lup” yöntemi kullanılmıştır. Araştırma alanında 19 familya ve 43 cins de toplam 49 takson teşhis edilmiştir. Familyalar takson sayısına göre; Poaceae (8), Asteraceae (5), Fabaceae (4), Lamiaceae (4), Apiaceae (3), Brassicaceae (3), Caryophyllaceae (3), Rosaceae (3), Campanulaceae (2), Crassulaceae (2), Geraniaceae (2), Polygonaceae (2), Ranunculaceae (2), Boraginaceae (1), Hypericaceae (1), Juncaceae (1), Orchidaceae (1), Rubiaceae (1) ve Urticaceae (1) şeklinde sıralanmıştır. Mera alanının toprağı kaplama oranı % 96,80 olarak belirlenmiştir. Çalışma alanının botanik kompozisyonunun % 49,06’sını mera verimliliği açısından en önemli iki familya olan Poaceae (% 34,86) ve Fabaceae (% 14,20) oluşturuşken, % 50.94’ünü diğer familyalar oluşturmaktadır. Botanik kompozisyonda en yaygın taksonlar Elymus elongatus subsp. turcicus (% 12,62), Alchemilla sericea (% 8,74) ve Trifolium canescens (% 7,44)’tir . Araştırma alanının mera kalite derecesi 3,58, mera durumunun ise “Zayıf” olduğu belirlenmiştir.

The aim of this study was to determine the rate of botanical composition, canopy covering of plants and the degree of pasture.of the Palovit plateau of Çamlıhemşin district of Rize province, In 2019, 112 plant samples were collected from the lines taken by the Loup method as a result of the field studies carried out in July, when the plateau reached the climax stage of the pasture vegetation. A total of 25 taxa belonging to 22 genus and 15 families were identified as 10 monocotyl and 15 dicotyl. In the research area, from the families are important in terms of botanical composition in determining the status of pastures according to the quality of pasture is represented by Poaceae family 6 taxa and 54.98 % and Fabacaeae family a very low with 1 taxa and 2.88 %. In the research, total botanical composition ratio of 13 families including 18 other taxa was found to be 42.14 %. As a result of the research, 70.75 % of the total canopy cover rate of plants; pasture were found to be weak according to the calculated 2.383 pasture degree.

Botanical and floristic composition studies are carried out in order to have information about the vegetation of the pastures. In this study, canopy covering and botanical composition ratios and pasture condition class were examined. Botanical composition measurements were made in Trovit plateau of Çamlıhemşin district of Rize province. Botanical composition study was determined by using Lup method which is used in vegetation measurements. In the lup measurements, 5 main lines and 10 lines on the each main line were determined. As a result of the study; 4 Poaceae, 2 Fabaceae and 32 taxon from other families were identified. The rate canopy covering of the research area was 79.15%, the rate of Poaceae in the botanical composition was 21.24%, the rate of the Fabaceae 13.66% and rate of the other families 65.10%. The pasture condition was found to be weak with 2.365 pasture degree. It was concluded that especially controlled grazing and top-seeding, were applied together other methods of breeding.

In this study on common vetch growing in Bingol, Turkey, based on the results of correlation analysis obtained: plant length (0.585) dry herbage yield (0.895), number of seeds per plant (0.100), seed weight (0.120), cut weight (0.212) and the weight of 1000 seeds (0.408) are affected green herbage yield positively, while the harvest index (-0.047) is affected negatively. Similarly, plant length (0.541), green herbage yield (0.895), number of seeds per plant (0.029), seed weight (0.027), cut weight (0.124) and weight of 1000 seeds (0.394) are affected dry herbage yield positively, while the harvest index (-0.169) is affected negatively. According to path analysis results; yield elements that affected respectively, green herbage yield at the highest rate, positively and directly, plant length (0.569), 1000 seeds weight (0.396) and number of seeds per plant (0.316). While green herbage yield (0.895) is affected dry herbage yield positively. For this reason, growing studies to increase the green herbage yield efficiency of common vetch; come to a conclusion that the plant height, the weight of 1000 seeds and the number of seeds in the plant could be used as important criteria.

2018 yılında yapılan bu çalışmada, Lup metodu kullanılarak Rize ili Güneysu ilçesine bağlı Handüzü yaylasının bazı vejetasyon özellikleri belirlenmiştir. Araştırmada toprağı kaplama ve botanik kompozisyon oranları ve mera durum sınıfı incelenmiştir. Araştırma sonucunda 4 buğdaygil, 4 baklagil ve 33 diğer familyadan bitkiler tespit edilmiştir. Araştırma alanının toprağı kaplama oranı %82,40, buğdaygillerin botanik kompozisyondaki oranı %33,37, baklagillerin oranı %5,75 ve diğer familyaların oranı da %60,88 olarak tespit edilmiştir. Mera da en yaygın bulunan ilk üç tür sırasıyla; Nardus stricta L. (%27,00), Carex atrata L. subsp. aterrima (Hoppe) Hartm. (%11,10) ve Polygala alpestris Rchb. (%8,50) olmuştur. Mera kalite derecesi %2,456 değeri ile meranın durumu zayıf olarak belirlenmiştir. Başta kontrollü otlatma ve üstten tohumlama olmak üzere diğer ıslah yöntemlerinin birlikte uygulanması sonucuna varılmıştır.

Bu çalışma, Rize ili İkizdere ilçesi Legiş yaylası merasında 2019 yılı içerisinde gerçekleştirilmiştir. Çalışmada meranın toprağı kaplama oranı, botanik kompozisyonu, mera kalite derecesi ve mera durumu karakterleri incelenmiştir. Arazi çalışması, Temmuz ayı içinde, vejetasyonun klimaks evreye ulaştığı safhada yapılmıştır. Araştırma alanında örnek parseller “Lup” yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. Araştırmada 20 familyaya ait toplam 39 takson teşhis edilmiştir. Familyaların takson sayıları; Poaceae (4), Fabaceae (4), Asteraceae (3), Apiaceae (3), Brassicaceae (1), Campanulaceae (1), Caprifoliaceae (1), Caryophyllaceae (2), Crassulaceae (1), Cyperaceae (1), Gentianaceae (1), Geraniaceae (2), Lamiaceae (3), Orobanchaceae (2), Plantaginaceae (1), Polygonaceae (2), Primulaceae (1), Ranunculaceae (2), Rosaceae (3) ve Rubiaceae (1) şeklindedir. Mera alanının toprağı kaplama oranı % 78.92 olarak belirlenmiştir. Çalışma alanının botanik kompozisyonunda Poaceae % 12.90, Fabaceae % 28.24 ve diğer familyalar % 58.86 olarak tespit edilmiştir. 2.63 mera kalite derecesi ile meranın durumu “Zayıf” olarak belirlenmiştir.