Tarım alanlarındaki değişimin iklim, nüfus ve uzaktan algılama verileri yardımıyla modellenmesi: Kuzey-Batı Anadolu örneği
[ X ]
Tarih
2020
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Susurluk (SH), Kuzey Ege (KEH) havzaları ile Marmara havzası Güney bölümünü kapsayan ve çalışma çerçevesinde Kuzey-Batı Anadolu (KBA) olarak anılan alanda, 1984-1999 ve 1999–2014 dönemlerinde gerçekleşmiş değişimlerden yararlanılarak tarım alanlarının gelecekteki (2029 ve 2044) durumunun modellenmesi amaçlanmıştır. Çalışma alanı olan KBA, altı ile bağlı olan 41 ilçeden oluşmaktadır. Tarımsal alanlar üzerinde en büyük baskı unsurunun, artan nüfusun bir sonucu olarak ortaya çıkan kentleşme süreci olduğu göz önünde bulundurulduğunda, geleceğe yönelik öngörüler oluşturulmasında öncelik, çalışma alanı içerisinde yer alan ilçelerin nüfus ve yerleşim alanı artışları arasındaki ilişkilerin belirlenmesidir. Bu bağlamda 1984 - 2014 yıllarında meydana gelen demografik değişimler incelenmiş ve kuşak bileşenler yöntemi kullanılarak geleceğe yönelik nüfus projeksiyonları oluşturulmuştur. Nüfus projeksiyonlarının oluşturulmasının ardından, arazi kullanım ve bitki örtüsü (AKBÖ)' nde meydana gelen değişimlerin belirlenmesi için Landsat (TM, ETM+ ve OLI) görüntüleri kullanılmış ve kontrollü sınıflama ile ilçe seviyesinde sınıflamalar yapılarak çalışma alanı orman (O), mera ve diğer vejetasyon (M-D), tarım (T), su yüzeyi (S), yerleşim ve çıplak alan (Y-ÇA) sınıflarına ayrılmıştır. AKBÖGEÇMİŞ haritaları, markov zinciri, geçmiş ve projeksiyon nüfusları ile FLUS modelinden yararlanılarak, AKBÖSİMÜLASYON haritaları oluşturulmuş ve bu sayede tarım alanların gelecekteki miktarlarının yanı sıra konumları da modellenmiştir. Simülasyonların oluşturulmasında geleceğe yönelik sınıf alan miktarları öncelikle AKBÖGEÇMİŞ haritaları kullanılarak ve markov zinciri ile tahmin edilmiştir. Ardından nüfusunda meydana gelen değişimin, ilçe Y-ÇA alanında meydana gelen değişimler uyumlu olduğu durumlarda aralarındaki ilişki doğrusal regresyon yardımıyla belirlenmiş ve eşitlik yardımıyla nüfus projeksiyonuna göre gelecekteki kentsel alan ihtiyacı tahmin edilerek söz konusu ilçeler için markov zinciri tahmin sonuçları revize edilmiştir ve simülasyonlar oluşturulmuştur. Meteoroloji istasyonlarından temin edilen noktasal iklim parametreleri arasından ortalama sıcaklık ve toplam yağışa ilişkin mevsimsel değişimler dikkate alınarak istasyon verilerine ilişkin kırılım noktaları ve trend olup olmadığı Pettitt ve Mann Kendal testleri sonucunda belirlendikten sonra yaz sezonu sıcaklık ortalaması ve yıllık toplam yağış verileri için Box-Jenkins yöntemiye istasyon bazında en iyi model belirlenerek gelecek tahminleri oluşturulmuştur. Bununla birlikte sayısal yükseklik modeli ve ters mesafe ağırlıklı enterpolasyon yöntemi kullanılarak 1984 - 2044 arasında ele alınan yılların tamamına yönelik sıcaklık ve yağış dağılım haritaları, CBS yardımıyla oluşturulmuştur. AKBÖGEÇMİŞ ve AKBÖSİMÜLASYON haritalarından elde edilen T sınıfına ilişkin, 1984 -2044 arasında geçen 60 yıllık dönemde meydana gelmesi öngörülen tarım alanı miktarı değişiminin (ha, %) yanı sıra: Kişi başına düşen tarım alanı (KBDTA) miktarı (ha), tarım alanlarının eğim, bakı ve yüksekliğe göre dağılımları, tarım alanlarındaki sıcaklık (°C) ve yağış (mm) dağılımı ve tarımsal arazi metrikleri parametrelerinde meydana gelen değişimler incelenerek, tüm bulgular KBA, SH, KEH ve GMH seviyelerinde yorumlanmıştır. KBA seviyesindeki genel sonuçlar, simülasyon yılları sonunda tarım alanı, KBDTA, yağış, arazi parçalığında azalma görüleceği, buna karşın eğimli ve yüksek arazilerde bulunan tarım alanı miktarı, sıcaklık, en geniş parça indeksi ve parça büyüklüğü varyasyon katsayısında artış görüleceği, bununla birlikte SH' nın gelecekte daha şiddetli değişimlerle karşı karşıya kalabileceği ve bu nedenle değişimlerin daha hassas bir şekilde izlenmesine yönelik yaklaşımlar göz önünde bulundurulmasının önemli olduğu sonuçlarına ulaşılmıştır.
In present study it was aimed to model future status of agricultural lands (2029 and 2044) by utilizing the changes occured between 1984 – 1999 and 1999 – 2014, within Susurluk Basin (SB), North-Aegean Basin (NAB), and South part of Marmara Basin, which was named as North-West Anatolia (NWA). The study site, NWA, is composed of 41 districts belonging to six provinces. Considering the fact that the major pressure factor on agricultural lands is urbanization process sourced from growing population, the priority in future forecasting was determination of relations between population and residential area increses for each districts. In this context, the demographic changes between 1984 and 2014 were investigated and population projections were generated using cohort-component methods. Subsequent to the generation of population projections, Landsat (TM, ETM+ ve OLI) imageries were used and supervised classification technique was adopted to identify district-level land use and land cover (LULC) changes, and the study area was seperated into forest (F), grazing and other vegetation (G-O), agriculture (A), water surface (W), residential area and bare soil (R-B) classes. LULCSIMULATION maps were derived using LULCPAST maps, markov chain, past and projected population data, and FLUS model, and amounts and locations of future agricultural lands could be modelled at the and of the conducted processes. As the base point, future class areas for all classes were determined by markov chain model using LULCPAST maps. Then, linear regression were used to determine the coherency level between population and R-B changes for the districts where the two parameters were changing in similar patern, and future urban area was predicted using the regression equation. Markov chain predictions were revised depending on the new values of R-B classes for such areas, and the simulations were composed. Afterwards, among the diverse meteorological data, the seasonal variations in daily mean temperature and daily total precipitation parameters were considered, Pettitt and Mann Kendall tests were conducted to determine whether there is changing point or trend in each stations, and future predictions were obtained using Box-Jenkins method via best fitting model. Furthermore, distribution maps of temperature and precipitation for the studied years between 1984-2044 were formed utilizing digital elevation model, inverse distance weighted kriging method and GIS. In addition to the change amounts (ha, %) and locations of A classes that predicted to be occured in 60 years between 1984 – 2044 via LULCPAST and LULCSIMULATION maps, the changes in: Arable lands per capita (ALPC) (ha), the distributions of agricultural lands based on slope, aspect and elevation, the distribution of temperature (°C) and precipitation (mm) among agricultural lands, and the agricultural landscape metrics were evaluated, whereas the findings were interpreted at NWA, SB, NAB and SMB levels. The general findings at NWA level demonstrated that at the end of simulation years, ALPC, precipitation, and agricultural land fragmentation may reduce whereas steep, elevation, temperature, number of patches, patch density, largest patch index, mean patch size, and patch size variation coefficients may increase with the exception of SB. On the account of results, SB is expected to face with more drastic changes, and thus, consideration of approaches for more precise monitoring of changes in the basin is concluded to be essential.
In present study it was aimed to model future status of agricultural lands (2029 and 2044) by utilizing the changes occured between 1984 – 1999 and 1999 – 2014, within Susurluk Basin (SB), North-Aegean Basin (NAB), and South part of Marmara Basin, which was named as North-West Anatolia (NWA). The study site, NWA, is composed of 41 districts belonging to six provinces. Considering the fact that the major pressure factor on agricultural lands is urbanization process sourced from growing population, the priority in future forecasting was determination of relations between population and residential area increses for each districts. In this context, the demographic changes between 1984 and 2014 were investigated and population projections were generated using cohort-component methods. Subsequent to the generation of population projections, Landsat (TM, ETM+ ve OLI) imageries were used and supervised classification technique was adopted to identify district-level land use and land cover (LULC) changes, and the study area was seperated into forest (F), grazing and other vegetation (G-O), agriculture (A), water surface (W), residential area and bare soil (R-B) classes. LULCSIMULATION maps were derived using LULCPAST maps, markov chain, past and projected population data, and FLUS model, and amounts and locations of future agricultural lands could be modelled at the and of the conducted processes. As the base point, future class areas for all classes were determined by markov chain model using LULCPAST maps. Then, linear regression were used to determine the coherency level between population and R-B changes for the districts where the two parameters were changing in similar patern, and future urban area was predicted using the regression equation. Markov chain predictions were revised depending on the new values of R-B classes for such areas, and the simulations were composed. Afterwards, among the diverse meteorological data, the seasonal variations in daily mean temperature and daily total precipitation parameters were considered, Pettitt and Mann Kendall tests were conducted to determine whether there is changing point or trend in each stations, and future predictions were obtained using Box-Jenkins method via best fitting model. Furthermore, distribution maps of temperature and precipitation for the studied years between 1984-2044 were formed utilizing digital elevation model, inverse distance weighted kriging method and GIS. In addition to the change amounts (ha, %) and locations of A classes that predicted to be occured in 60 years between 1984 – 2044 via LULCPAST and LULCSIMULATION maps, the changes in: Arable lands per capita (ALPC) (ha), the distributions of agricultural lands based on slope, aspect and elevation, the distribution of temperature (°C) and precipitation (mm) among agricultural lands, and the agricultural landscape metrics were evaluated, whereas the findings were interpreted at NWA, SB, NAB and SMB levels. The general findings at NWA level demonstrated that at the end of simulation years, ALPC, precipitation, and agricultural land fragmentation may reduce whereas steep, elevation, temperature, number of patches, patch density, largest patch index, mean patch size, and patch size variation coefficients may increase with the exception of SB. On the account of results, SB is expected to face with more drastic changes, and thus, consideration of approaches for more precise monitoring of changes in the basin is concluded to be essential.
Açıklama
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Ziraat, Agriculture
