Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tez Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Akdeniz Üniversitesi, Fen Fakültesi, Uzay Bilimleri ve Teknolojileri, Türkiye
Tez Danışmanı: Dilek Koç San
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Desteklendiği Program: Öğretim Üyesi Yetiştirme Programı (ÖYP)
Özet:
Bu çalışmada, Arazi Kullanımı/Arazi Örtüsü (LU/LC) değişiminin Arazi Yüzey Sıcaklığı (LST) değerleri ile bölge iklimi üzerindeki etkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, çalışmanın genel aşamaları (i) 1984-2022 yılları arasında LU/LC alanlarının tespiti, bu alanların zamansal değişimlerinin incelenmesi ve LST değerlerinin analiz edilmesi ile mevcut durumun ortaya koyulması (ii) 2030, 2040 ve 2050 yılları için LU/LC alanlarının modellenerek, 2023-2050 yılları arasındaki LST değerlerinin simüle edilmesi ve (iii) çalışma dönemi boyunca çalışma alanı olarak seçilen alanda Kentsel Isı Adası (UHI) etkisi değişiminin analiz edilmesi olarak belirlenmiştir. Akdeniz bölgesi, iklim değişikliğine en duyarlı bölgeler arasında kabul edilmekte ve yıllık sıcaklıkların 2100 yılına kadar 1-5°C arasında artacağı öngörülmekteyken, UHI etkisinin neden olduğu ilave ısı yükü ile Akdeniz şehirleri diğer bölgelere göre daha büyük ısı stresine ve olumsuz sağlık etkilerine maruz kalabileceğinden, bu bölgede yapılan UHI, LST ve iklim çalışmaları büyük önem taşımaktadır. Bu nedenle Antalya Havzası çalışma alanı olarak belirlenmiştir. Bu kapsamda, GEE (Google Earth Engine) platformu ve Landsat termal verilere erişimin başladığı 1984 yılından 2022 yılına kadar olan süreçteki %5 bulutluluk oranının altında kalan tüm yaz ayları görüntüleri (940 görüntü) kullanılarak öncelikle yıllık multispektral bantlar, arazi örtüsü indeksleri ve LST verileri oluşturulmuştur. Multispektral bantlar, arazi örtüsü indeksleri ASTER Küresel Dijital Yükseklik Modeli (GDEM) ve gece ışıkları verileri kullanılarak 5 farklı veri seti oluşturulmuştur. Veri setleri ile 1985, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015 ve 2020 yılları için Rastgele Orman (RF) makine öğrenme algoritması kullanılarak sınıflandırma işlemi uygulanmış ve en yüksek doğruluğa sahip veri setinden LU/LC tematik haritaları oluşturulmuştur. Oluşturulan LU/LC tematik haritaları ve üretilen LST değerleri birlikte analiz edilerek, 1984-2022 yılları arasında bölgede arazi sınıfları ile LST değerleri ilişkisi ortaya konulmuş ve UHI yoğunluk sınıfları belirlenmiştir. Çalışmanın sonraki aşamasında tespit edilen bu arazi sınıfları Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) verileri ve Hücresel Otomat-Yapay Sinir Ağları (CA-ANN) algoritmaları ile 2030, 2040 ve 2050 yılları için modellenmiştir. Farklı yöntemlerle 2023-2050 arasındaki dönem için LST değerleri tahmin edilmiştir. Bu işlem için öncelikle basit Doğrusal Regresyon yöntemiyle tahminler yapılmış, daha sonra, modellenen LU/LC sınıfları ve yine modellenen arazi örtüsü indeksleri ve RF regresyon yöntemi kullanılarak 2030, 2040 ve 2050 yılları için LST tahminleri yapılmıştır. Son olarak CA-ANN algoritması ile UHI yoğunluk sınıfları 2030, 2040 ve 2050 yılları için simüle edilmiştir. Sonuçlara göre sınıflandırma işlemi %85 ve üzeri genel doğruluk değeri ile başarılı bir şekilde elde edilmiştir ve kullanılan yardımcı veriler sınıflandırma doğruluğunu arttırmaktadır. LU/LC tematik haritaları kent, sanayi, tarım ve sera alanlarının çalışılan dönemde arttığını buna karşın yeşil alanların ve diğer alanların azaldığını göstermektedir. Hesaplanan LST değerleri ile MODIS LST değerleri ve meteoroloji istasyon ölçümleri karşılaştırılmış ve MODIS LST ile Landsat LST değerleri arasında 0,96 ve üzerinde çok yüksek korelasyon olduğu görülmüştür. Ayrıca, Landsat LST değerleri ile meteoroloji istasyonlarının ölçtüğü sıcaklıklar arasında da anlamlı korelasyon değerleri olduğu belirlenmiştir. Tüm LU/LC sınıflarında 1984-2022 döneminde LST değerleri yükselme eğilimindedir. Ancak, kent, sanayi ve kuru tarım alanlarında hem en yüksek LST değerleri izlenmiştir, hem de yükselme eğilimleri diğer alanlara göre daha yüksektir. Ayrıca, 2010 ve 2020 yılları için yapılan LU/LC simülasyonları ile CA-ANN algoritmasıyla yaklaşık %90 doğrulukla simülasyon işleminin uygulanabileceği görülmüştür. Simülasyon sonuçlarına göre 2030, 2040 ve 2050 yıllarında da kentin büyüyeceği, sanayi ve kuru tarım alanlarının artacağı ve yeşil alanların azalacağı öngörülmektedir. Gelecek LST değerleri RF regresyon yöntemiyle 2°C civarında Torba Dışı (OOB) hatası ve 0,80'in üzerinde r2 değeriyle belirlenmiştir ve yapılan her 3 yöntemle simüle edilen LST değerlerine göre 2023-2050 döneminde sıcaklıklar yükselecek ve buna ek olarak UHI yoğunluğu (intensity) artacaktır.