Cumhuriyet'ten Dijital Geleceğe: Zootekni Perspektifinden Türkiye Hayvancılığının Dönüşümü
Özet
Türkiye hayvancılığı, Cumhuriyet’in kuruluşundan günümüze kadar gelen süreçte geleneksel yetiştiricilik uygulamalarından bilimsel, teknolojik ve veri temelli üretim sistemlerine doğru önemli bir dönüşüm geçirmiştir. Bu derleme çalışmasında, Türkiye hayvancılığında 1950–2050 döneminde gerçekleşen ve öngörülen yapısal değişimler zootekni perspektifinden ele alınmıştır. Çalışmada ilk olarak 1950–1990 döneminde Köy Enstitüleri, Devlet Üretme Çiftlikleri, haralar ve erken dönem ıslah çalışmaları aracılığıyla bilimsel hayvancılığın kurumsal temellerinin oluşumu değerlendirilmiştir. 1990–2025 döneminde ise genetik ıslah, kültür ırklarının yaygınlaşması, modern besleme uygulamaları, genomik seleksiyon, üreme biyoteknolojileri ve Hassas Hayvancılık (PLF) teknolojilerinin üretim sistemlerine etkisi incelenmiştir. Bu süreçte sensörler, Nesnelerin İnterneti (IoT), yapay zekâ, görüntü işleme ve robotik sistemlerin hayvan sağlığı, refahı, verimlilik ve işletme yönetiminde giderek daha fazla kullanılmaya başlandığı görülmektedir. Bununla birlikte, yüksek verimli kültür ırklarının yaygınlaşması yerli gen kaynaklarının korunması açısından genetik erozyon riskini de beraberinde getirmiştir. 2025–2050 dönemine yönelik değerlendirmelerde ise iklim değişikliğine uyum, karbon ayak izinin azaltılması, hassas besleme, bireysel hayvan yönetimi, yapay zekâ, dijital ikizler ve otonom sistemlerin sürdürülebilir hayvancılığın temel bileşenleri hâline gelmesi beklenmektedir. Çalışma sonucunda, Türkiye hayvancılığının geleceğinde yalnızca hayvan başına verim artışının değil; yerli genetik kaynakların korunması, hayvan refahı, kaynak kullanım etkinliği, çevresel sürdürülebilirlik ve dijital teknolojilerin bütünleşik biçimde ele alınmasının kritik olduğu ortaya konulmuştur. Bu doğrultuda, akademik kurumlar, kamu ve üretici örgütleri arasındaki iş birliğinin güçlendirilmesi ve veri temelli üretim altyapısının geliştirilmesi, Türkiye’nin sürdürülebilir ve rekabetçi bir hayvancılık sistemine geçişinde önemli görülmektedir.
Anahtar Kelimeler: Türkiye hayvancılığı, zootekni, genetik ıslah, Hassas Hayvancılık, yapay zekâ, sürdürülebilir hayvancılık, dijitalleşme, hayvan refahı, genomik seleksiyon, hayvansal üretim.
Konu Alanı: Tarım Bilimleri -> Tarım (diğer) -> Hayvansal Üretim Bilimi
Kaynakça
Alem, D. (2025). Innovations in livestock nutrition: Precision feeding, microbiome modulation, and sustainable resources for future productivity: A review. International Journal of Engineering Management, 9(1), 24–29. https://doi.org/10.11648/j.ijem.20250901.13
Aydin, K. B., Bi, Y., Brito, L. F., Ulutaş, Z., & Morota, G. (2024). Review of sheep breeding and genetic research in Türkiye. Frontiers in Genetics, 15, 1308113. https://doi.org/10.3389/fgene.2024.1308113
Aydın, Ş., & Özdemir, S. (2026). Integrating biomarkers and artificial intelligence for precision diagnostics in cattle health and herd management: A review. Veterinary Research Communications, 50(4), 322. https://doi.org/10.1007/s11259-026-11268-3
Başağaç Gül, R. T., Yerlikaya, N., & Ünsal Adaca, A. (2020). PUKÖ döngüsü ekseninde Köy Enstitüleri ve Veteriner Fakülteleri üzerine bir değerlendirme. Veteriner Hekimler Derneği Dergisi, 91(2), 120–131. https://doi.org/10.33188/vetheder.701587
Bayram, R. (2026). Hayvan beslemede defne yaprağının bağırsak sağlığı ve bariyer bütünlüğü üzerine etkileri. İçinde S. Kaçamer & S. Çiftçi (Ed.), Ziraat, orman ve su ürünleri bilimlerinde inovatif çalışmalar (ss. 1–24). Özgür Yayınları. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub1369.c5551
Bayram, R., & Yamaç, A. (2025). Sürdürülebilir hayvancılıkta yapay zekâ kullanımı: Çevresel etkilerin azaltılmasına yönelik çözümler ve gelecek perspektifleri. International Asian Congress on Contemporary Sciences - XI, 6–8 Kasım 2025, Konya-Karapınar (ss. 746–747).
Bayram, R., Yamaç, A., Aras, A., Yücel, M. E., & Yusufoğlu, H. (2026). Kırsal kalkınmada yapay zekâ kullanımı ve dijitalleşme: Güncel yaklaşımlar ve uygulama alanları. Cumhuriyet 17th International Congress on Applied Sciences, 23 Nisan 2026, Ankara (ss. 58–69).
Ben Souf, I., Saidani, M., Mhamdi, L., Darej, C., Ben Larbi, M., & M'Hamdi, N. (2026). Nutrigenomics in precision livestock and poultry farming: Enhancing productivity, welfare, and sustainability through gene-tailored diets. Veterinary and Animal Science, 33, 100680. https://doi.org/10.1016/j.vas.2026.100680
Bordignon, F., Provolo, G., Riva, E., Caria, M., Todde, G., Sara, G., Cesarini, F., Grossi, G., Vitali, A., Lacetera, N., & Pezzuolo, A. (2025). Smart technologies to improve the management and resilience to climate change of livestock housing: A systematic and critical review. Italian Journal of Animal Science, 24(1), 376–392. https://doi.org/10.1080/1828051X.2025.2455500
Campos, L. M., Daley, V. L., Teixeira, I. A. M., Morozyuk, M., & Hanigan, M. D. (2026). Graduate student literature review: Refining nutrient use efficiency in dairy farming through precision feeding practices. Journal of Dairy Science. Advance online publication. https://doi.org/10.3168/jds.2025-27871
Ceppatelli, A., Cremilleux, M., Michaud, A., & Sturaro, E. (2025). Indicators for animal health on agroecological dairy farms in mountain areas. Italian Journal of Animal Science, 24(1), 2013–2028. https://doi.org/10.1080/1828051X.2025.2554933
Çağlayan, E. (2014). Köy Enstitüleri'nin açılması ve Dicle Köy Enstitüsü. Turkish Studies: International Periodical for the Languages, Literature and History of Turkish or Turkic, 9(1), 119–132.
Dağdelen, Ü. (2026). The role of genomic selection in animal breeding: A comparative review of applications in Türkiye and around the world. Journal of Agricultural Production, 7(1), 78–88. https://doi.org/10.56430/japro.1825204
Dayoub, M., Shnaigat, S., Tarawneh, R. A., Al-Yacoub, A. N., Al-Barakeh, F., & Al-Najjar, K. (2024). Enhancing animal production through smart agriculture: Possibilities, hurdles, resolutions, and advantages. Ruminants, 4(1), 3. https://doi.org/10.3390/ruminants4010003
Demir, E., Karslı, T., & Balcıoğlu, M. S. (2021). A comprehensive review on genetic diversity and phylogenetic relationships among native Turkish cattle breeds based on microsatellite markers. Turkish Journal of Veterinary and Animal Sciences, 45(5), 833–845. https://doi.org/10.3906/vet-2006-107
Devi, P., Nath, S. K., Barua, B., & Saha, T. (2026). Big data and artificial intelligence in animal nutrition: A new era of precision feeding. Tropical Animal Health and Production, 58, Article 230. https://doi.org/10.1007/s11250-026-05077-8
Dilaver, H., & Dilaver, K. F. (2024). Robotics systems and artificial intelligence applications in livestock farming (Hayvancılıkta robotik sistemler ve yapay zekâ uygulamaları). https://doi.org/10.5281/zenodo.12518170
Dimuccio, M. M., Conforti, V., Celentano, F. E., Circella, E., Salvaggiulo, A., Bozzo, G., & Corrente, M. (2026). Regulation of antibiotic use in livestock: European and international strategies to prevent and control antimicrobial resistance and ensure animal welfare. Antibiotics, 15(1), 67. https://doi.org/10.3390/antibiotics15010067
Distante, D., Albanello, C., Zaffar, H., Faralli, S., & Amalfitano, D. (2025). Artificial intelligence applied to precision livestock farming: A tertiary study. Animal Technology, 1, 100889. https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100889
Eray, O., & Filik, G. (2025). Artificial insemination and spermatologic parameters in poultry: A review. Manas Journal of Agriculture Veterinary and Life Sciences, 15(2), 291–303. https://doi.org/10.53518/mjavl.1671433
Erensoy, K., & Sarıca, M. (2022). Fast growing broiler production from genetically different pure lines in Turkey. 1. Parental traits: Growth, feed intake, reproduction, and hatching traits. Tropical Animal Health and Production, 54(5), 322. https://doi.org/10.1007/s11250-022-03319-z
Ferguson, H. J., Bowen, J. M., McNicol, L. C., Bell, J., Duthie, C.-A., & Dewhurst, R. J. (2024). Impacts of precision livestock farming equipment on greenhouse gas emissions from an average Scottish dairy farm. Frontiers in Sustainable Food Systems, 8, Article 1385672. https://doi.org/10.3389/fsufs.2024.1385672
Food and Agriculture Organization of the United Nations. (2025). FAOSTAT. https://www.fao.org/faostat/en/
Hossain, M. E., Kabir, M. A., Zheng, L., Swain, D. L., McGrath, S., & Medway, J. (2022). Systematic review of machine learning techniques for cattle identification: Datasets, methods and future directions. Artificial Intelligence in Agriculture, 7, 268–293. https://doi.org/10.1016/j.aiia.2022.09.002
İnal, O. (2026). Erken Cumhuriyet Dönemi’nde zootekni ve ideoloji. Toplumsal Tarih Akademi, 8, 59–87. https://izlik.org/JA94FD75LZ
Kaur, U., Malacco, V., Bai, H., Price, T. P., & Roche, J. R. (2023). Invited review: Integration of technologies and systems for precision animal agriculture—A case study on precision dairy farming. Journal of Animal Science, 101, skad206. https://doi.org/10.1093/jas/skad206
Kinkpe, L., Dembele, M., Ifeanyi, A., Goswami, N., Ikele, C. M.-C., Kadurumba, O. E., Lombebo, W. A., Rasheed, H., Zorobouragui, L., Aborisade, M. A., & Libanio, D. (2026). A systematic review of gene editing approaches supporting sustainable animal agriculture through molecular understanding and responsible practice. Discover Animals, 3, 49. https://doi.org/10.1007/s44338-026-00205-y
Kleen, J. L., & Guatteo, R. (2023). Precision livestock farming: What does it contain and what are the perspectives? Animals, 13(5), 779. https://doi.org/10.3390/ani13050779
Köseman, A., & Şeker, İ. (2015). Current status of cattle, sheep and goat breeding in Turkey. Van Veterinary Journal, 26(2), 111–117. https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/198252/current-status-of-cattle-sheep-and-goat-breeding-in-turkey
Lee, M., Tedeschi, L. O., & Seo, S. (2026). Biosensors in precision livestock farming in dairy production: Decoding animals’ needs. Animal Bioscience, 39(4), 260154. https://doi.org/10.5713/ab.260154
Linstädt, J., Thöne-Reineke, C., & Merle, R. (2024). Animal-based welfare indicators for dairy cows and their validity and practicality: A systematic review of the existing literature. Frontiers in Veterinary Science, 11, 1429097. https://doi.org/10.3389/fvets.2024.1429097
Lu, Z., Zhang, L., Mu, Q., Liu, J., Chen, Y., Wang, H., Zhang, Y., Su, R., Wang, R., Wang, Z., Lv, Q., Liu, Z., Liu, J., Li, Y., & Zhao, Y. (2024). Progress in research and prospects for application of precision gene-editing technology based on CRISPR–Cas9 in the genetic improvement of sheep and goats. Agriculture, 14(3), 487. https://doi.org/10.3390/agriculture14030487
Menezes, G., Mazon, G., Ferreira, R., & Cabrera, V. E. (2024). Artificial intelligence in animal breeding: A narrative review of computer vision systems and large language model applications. Animal Frontiers, 14(6). https://doi.org/10.1093/af/vfae048
Mixtajova, E., Nery, J., Kasarda, R., Denli, M., Schiavone, A., Çağlı, A., Pérez, J. F., İpek, H. H., Repetto, J. L., Drotárová, S., & Cajarville, C. (2026). Reduction of methane emissions in dairy cattle: Integrated strategies and the emerging role of precision livestock farming. Czech Journal of Animal Science, 71(2), 41–58. https://doi.org/10.17221/116/2025-CJAS
Papakonstantinou, G. I., Voulgarakis, N., Terzidou, G., Fotos, L., Giamouri, E., & Papatsiros, V. G. (2024). Precision livestock farming technology: Applications and challenges of animal welfare and climate change. Agriculture, 14(4), 620. https://doi.org/10.3390/agriculture14040620
Rodriguez-Villamil, P., Beaton, B. P., & Krisher, R. L. (2024). Gene editing in livestock: Innovations and applications. Animal Reproduction, 21(3), e20240054. https://doi.org/10.1590/1984-3143-AR2024-0054
Ruchay, A., Kolpakov, V., Guo, H., & Pezzuolo, A. (2026). Open datasets and AI/GenAI-driven computer vision for precision livestock farming: A bidirectional review. Computers and Electronics in Agriculture, 250, 111917. https://doi.org/10.1016/j.compag.2026.111917
Saygılı, A., Cihan, P., Ermutlu, C. Ş., Aydın, U., & Aksoy, Ö. (2024). CattNIS: Novel identification system of cattle with retinal images based on feature matching method. Computers and Electronics in Agriculture, 221, 108963. https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.108963
Simões Filho, L. M., Lopes, M. A., Brito, S. C., Rossi, G., Conti, L., & Barbari, M. (2020). Robotic milking of dairy cows: A review. Semina: Ciências Agrárias, 41(6), 2833–2850. https://doi.org/10.5433/1679-0359.2020v41n6p2833
Şekeroğlu, A., & Pekin, A. (2009). Dünyada ve Türkiye'de yumurtacı hibritlerin performansındaki gelişmeler. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 26(1), 39–46.
Tarım ve Orman Bakanlığı. (2023). Çiğ süt desteği ve süt piyasasının düzenlenmesi uygulama tebliği (Tebliğ No: 2023/8). T.C. Resmî Gazete (Sayı: 32118). resmigazete.gov.tr
Tekin, K., Yurdakök-Dikmen, B., Kanca, H., & Guatteo, R. (2021). Precision livestock farming technologies: Novel direction of information flow. Ankara Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 68(4), 465–471. https://doi.org/10.33988/auvfd.837485
Tian, M., Guo, H., Long, C., Zhu, J., Zhao, W., Li, H., Ruchay, A., Pezzuolo, A., & Li, B. (2026). How large-scale foundation models benefit precision livestock farming: A survey. Artificial Intelligence in Agriculture, 12, 112–131. https://doi.org/10.1016/j.aiia.2026.04.013
Türkiye İstatistik Kurumu. (2026). Hayvansal üretim istatistikleri, 2025 (Haber Bülteni No. 58015). https://veriportali.tuik.gov.tr/Bulten/Index?dil=2&p=Animal-Production-Statistics-2025-58015
Trapanese, L., Bifulco, G., Calanni Macchio, A., Aragona, F., Purrone, S., Campanile, G., & Salzano, A. (2025). Precision livestock farming applied to the dairy sector: 50 years of history with a text mining and topic analysis approach. Animal Technology, 1, 100827. https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100827
Wang, J., Zhang, L., Pan, C., Lan, X., Xing, B., & Li, M. (2025). Application of gene editing technology in livestock: Progress, challenges, and future perspectives. Agriculture, 15(20), 2155. https://doi.org/10.3390/agriculture15202155
Yargun, F. E., & Yücebaş, F. (2026). Osmanlı'dan günümüze yumurta üretimi ve tüketiminin tarihsel temelleri. Akademik Tarih ve Düşünce Dergisi, 12(6/Ek), 1030–1049. https://doi.org/10.5281/zenodo.18176541
Yavuz, S. (2026). Technology in Dairy Cattle Farming: Automated Milking Systems, Internet of Things, and Artificial Intelligence. 8th International Anatolian Agriculture, Food, Environment and Biology Congress, Sinop/Türkiye. from https://targid.net/index.php/TURSTEP/article/view/853
Yiğit, A., Sanal, Ş., & Menteş Gürler, A. (2023). An evaluation of Türkiye livestock congresses (1968–2000). Ankara Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 70(3), 253–265. https://doi.org/10.33988/auvfd.1009718
Yılmaz, E. O., Cemal, İ., Karaca, O., Elmacı, C., & Ata, N. (2023). Design of a SNP panel for highly accurate paternity identification in Eşme sheep. Turkish Journal of Zoology, 47(5), 395–404. https://doi.org/10.55730/1300-0128.4392
Yurtoğlu, N. (2018). Türkiye'de kırsal kesimin kalkınmasında önemli bir model: Devlet üretme çiftlikleri (1949–1960). Journal of History School, 34, 587–632. https://doi.org/10.14225/Joh1284
h1284
BAYRAM, R. (2026). Cumhuriyet'ten Dijital Geleceğe: Zootekni Perspektifinden Türkiye Hayvancılığının Dönüşümü. In KARADAĞ, A. A. & DEMİROĞLU, D. (Eds.), TÜRKİYE TARIMININ 21. YÜZYIL YOLCULUĞU Cilt 1: Sürdürülebilir Üretim, Biyoteknoloji ve Bitki Sağlığı Türkiye’s Agricultural Journey in the 21st Century Volume 1: Sustainable Production, Biotechnology, and Plant Health (pp. -). Vizetek Yayıncılık. https://doi.org/10.54637/vizetek.9786253824334
| Kitap: |
| Yayınevi:
Vizetek Yayıncılık |