Manisa’da Şehirsel Büyümenin Geleceği: CA-Markov Tabanlı Senaryo Analizi ve Mekansal Öngörüler

Abstract

Manisa, sanayileşme ve şehirsel büyümenin tarım sahalarıyla çatıştığı kritik bir inceleme alanı olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışmanın amacı, CA-Markov yöntemi kullanılarak Manisa şehrinin gelecekteki arazi kullanım senaryolarını üretmek ve şehirsel büyümenin mekânsal etkilerini değerlendirmektir. 1990, 2005 ve 2020 yıllarına ait arazi kullanım haritaları kullanılarak 2035 ve 2050 yıllarına yönelik kısa ve uzun vadeli senaryolar geliştirilmiştir. Elde edilen bulgular, son 30 yılda şehirsel alanların özellikle tarım arazileri üzerinde genişleyerek yaklaşık üç katına çıktığını ve benzer eğilimlerin gelecek 30 yılda da süreceğini göstermektedir. 1990-2020 döneminde 2.361 ha tarım alanı yerleşme sahalarına dönüşürken, 2020-2050 döneminde 1.950 ha tarım alanının şehirsel kullanım için kaybedileceği öngörülmektedir. Öneri senaryolar, şehirsel büyümenin kuzey, batı ve doğudaki daha az verimli alanlara yönlendirilmesi durumunda tarımsal kayıpların önemli ölçüde azalacağını ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, tarım arazilerinin korunmasına yönelik alternatif gelişim bölgelerinin belirlenmesini sağlayan bu çalışma, sürdürülebilir mekânsal planlama politikaların geliştirilmesinde karar vericilere bilimsel bir zemin sunmaktadır.

Keywords

• Şehirsel büyüme
• CA-Markov
• Arazi kullanımı
• Tarımsal arazi kaybı
• Manisa

The Future of Urban Growth in Manisa: CA-Markov Based Scenario Analysis and Spatial Inferences

Abstract

Manisa represents a critical case in which industrialisation and urban growth increasingly threaten agricultural land. This study aims to generate future land-use scenarios for Manisa using the CA-Markov method and to evaluate the spatial impacts of urban expansion. Scenarios for 2035 and 2050 were developed based on land use maps from 1990, 2005, and 2020. The Results indicate that urban areas have nearly tripled over the past three decades, primarily at the expense of farmland, and similar dynamics are projected to continue. Between 1990 and 2020, 2,361 ha of agricultural land were converted to urban use, with an additional 1,950 ha expected to be lost by 2050. The proposed scenarios indicate that directing growth towards less productive lands in the north, west, and east could significantly reduce agricultural losses. Overall, by identifying alternative development zones to protect agricultural land, this study provides decision-makers with a scientific basis for developing sustainable spatial planning policies.

Keywords

• Urban growth
• CA-Markov
• Land use
• Agricultural land loss
• Manisa

References

1. Ahmed, B., Ahmed, R., & Zhu, X. (2013). Evaluation of model validation techniques in land cover dynamics. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2(3), 577-597. https://doi.org/10.3390/ijgi2030577
2. Arsanjani, J. J., Helbich, M., Kainz, W., & Boloorani, A. D. (2013). Integration of logistic regression, Markov chain and cellular automata models to simulate urban expansion. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21, 265-275. https://doi.org/10.1016/j.jag.2011.12.014
3. Arslan, F. (2018). Türkiye’de sürdürülebilir üretimde organize sanayi bölgelerinin rolü: Manisa organize sanayi bölgesi (MOSB) örneği. Marmara Coğrafya Dergisi(37), 167-182. https://doi.org/10.14781/mcd.386213
4. Arslan, F. & Üzülmez, M. (2024). İstanbul–İzmir Otoyolu’nun tarım alanlarına etkisi: Manisa kesimi örneği. Doğu Coğrafya Dergisi, 29(52), 173-190. https://doi.org/10.17295/ataunidcd.1493685
5. Ateş, E., Altundal Öncü, M., Bayar, R. & Yılmaz, M. (2020). Eskişehir kentsel büyüme alanın hücresel otomat ve CA-Markov Zincirleri ile analizi (1984-2056). Coğrafi Bilimler Dergisi, 18(2), 276-295. https://doi.org/10.33688/aucbd.803432
6. Aydın, O. (2011). CBS temelli hücresel otomata yöntemiyle kentsel büyüme modeli: Ankara örneği. Coğrafi Bilimler Dergisi, 9(2), 135-158. https://doi.org/10.1501/Cogbil_0000000122
7. Aydın, T. K., & Durduran, S. S. (2024). Determining future scenarios of urban areas with cellular automata/Markov Chain Model method; example of Ereğli District Konya-Türkiye (2030–2040). Earth Science Informatics, 17(3), 2679-2697. https://doi.org/10.1007/s12145-024-01283-w
8. Ayhan, F. (2023). Otoyol projelerinin mekânsal değişim ve gelişim üzerine etkileri: Kuzey Marmara Otoyolu Sakarya kesimi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 21(1), 121-152. https://doi.org/10.33688/aucbd.1236477

9. Balaban, O. (2017). İnşaat sektörü neyin lokomotifi? T. Bora (Ed.), İnşaat Ya Resulullah içinde 3. Baskı, (s. 17-32). Birikim Yayınları.
10. Berberoğlu, S., Akın, A. & Clarke, K. C. (2016). Cellular automata modeling approaches to forecast urban growth for Adana, Turkey: A comparative approach. Landscape and urban planning, 15(3), 11-27. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2016.04.017
11. Bhatta, B. (2010). Analysis of urban growth and sprawl from remote sensing data. Springer Science & Business Media.
12. Çağlıyan, A., & Dağlı, D. (2022). Monitoring land use land cover changes and modelling of urban growth using a future land use simulation model (FLUS) in Diyarbakır, Turkey. Sustainability, 14(15), 91-80. https://doi.org/10.3390/su14159180
13. Çavuşoğlu, E. (2014). Türkiye kentleşmesinin toplumsal arkeolojisi (3. Baskı). Ayrıntı Yayınları.
14. Eastman, J. R. (2009). IDRISI Taiga guide to GIS and image processing. Clark Labs Clark University, Worcester, MA.
15. Eastman, J. R. (2016). TerrSet geospatial monitoring and modeling system. Clark Labs Clark University, Worcester, MA.
16. Efe, S., Özaslan, A. & Gül, H. (2020). Türkiye’de ekonomik kümelenme ve kentler-arası çok merkezli kentsel gelişme açısından düşündürdükleri. İdealkent, 11(Kentleşme ve Ekonomi Özel Sayısı), https://doi.org/1073-1100. 10.31198/idealkent.674866
17. Gasirabo, A., Xi, C., Hamad, B. R., & Edovia, U. D. (2023). A CA–Markov-based simulation and prediction of LULC changes over the Nyabarongo River Basin, Rwanda. Land, 12(9), 1788. https://doi.org/10.3390/land12091788
18. Ghosh, S., Chatterjee, N. D., & Dinda, S. (2021). Urban ecological security assessment and forecasting using integrated DEMATEL-ANP and CA-Markov models: A case study on Kolkata Metropolitan Area, India. Sustainable Cities and Society, 68, 102773. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.102773
19. Görentaş, B. (2021). Ekoloji: kriz ve tepki. M. A. Çelik, & B. Görentaş (Eds.), Ekolojik Kriz Nedenler, Tepkiler ve Adaptasyon içinde (s. 1-32). Kriter Yayınevi.
20. Gu, C. (2019). Urbanization: Processes and driving forces. Science China Earth Sciences, 62(9), 1351-1360. https://doi.org/10.1007/s11430-018-9359-y
21. Gül, A., Döker, M. F. & Aslan, F. (2024). Manisa’da şehirsel büyüme sürecinin izlenmesi (1990-2022). lnternational Journal of Geography and Geography Education(52), 96-121. https://doi.org/10.32003/igge.1449012
22. Gündüz, H. İ. (2025). Land-use land-cover dynamics and future projections using GEE, ML, and QGIS-MOLUSCE: A case study in Manisa. Sustainability, 17(4), 1363. https://doi.org/10.3390/su17041363
23. Isinkaralar, O., & Varol, C. (2023). A cellular automata-based approach for spatio-temporal modeling of the city center as a complex system: The case of Kastamonu, Türkiye. Cities, 132, 104073. https://doi.org/10.1016/j.cities.2022.104073
24. Işık, F. & Çağatay, U. (2014). Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemi teknolojilerinin kentsel büyümenin izlenmesi süreçlerinde kullanımı: Manisa örneği. Yerel Politikalar Dergisi(6), 49-64. Erişim adresi: https://izlik.org/JA46LJ67MR
25. Kaypak, Ş. (2013). Modernizmden postmodernizme değişen kentleşme. Global Journal of Economics and Business Studies, 2(4), 80-95. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/gumusgjebs/article/98717#article_cite
26. Keleş, R. (2017). Kentleşme politikası (16.Baskı). İmge Kitabevi.
27. Keshtkar, H., & Voigt, W. (2016). A spatiotemporal analysis of landscape change using an integrated Markov chain and cellular automata models. Modeling Earth Systems and Environment, 2(10). https://doi.org/10.1007/s40808-015-0068-4
28. Kurucu, Y., & Chiristina, N. K. (2008). Monitoring the impacts of urbanization and industrialization on the agricultural land and environment of the Torbali, Izmir region, Turkey. Environmental Monitoring and Assessment 136, 289-297. https://doi.org/10.1007/s10661-007-9684-4
29. Latue, P. C., & Rakuasa, H. (2023). Analysis of land cover change due to urban growth in Central Ternate District, Ternate City using Cellular Automata-Markov chain. Journal of Applied Geospatial Information, 7(1), 722-728. https://doi.org/10.30871/jagi.v7i1.4653
30. Leal, J. E. (2020). AHP-express: A simplified version of the analytical hierarchy process method. MethodsX, 7(100748). https://doi.org/10.1016/j.mex.2019.11.021
31. Ma, C., Zhang, G., Zhang, X., Zhao, Y., & Li, H. (2012). Application of Markov model in wetland change dynamics in Tianjin Coastal Area, China. Procedia Environmental Sciences, 13, 252-262. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2012.01.024
32. Mansour, S., Al-Belushi, M., & Al-Awadhi, T. (2020). Monitoring land use and land cover changes in the mountainous cities of Oman using GIS and CA-Markov modelling techniques. Land Use Policy 91, 104414. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2019.104414
33. Moghadam, H. S., & Helbich, M. (2013). Spatiotemporal urbanization processes in the megacity of Mumbai, India: A Markov chains-cellular automata urban growth model. Applied Geography, 40, 140-149. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2013.01.009
34. Musakwa, W., & Van Niekerk, A. (2015). Earth observation for sustainable urban planning in developing countries: needs, trends, and future directions. Journal of Planning Literature, 30(2), 149-160. https://doi.org/10.1177/0885412214557817
35. Ozturk, D. (2015). Urban growth simulation of Atakum (Samsun, Turkey) using cellular automata-Markov chain and multi-layer perceptron-Markov chain models. Remote Sensing, 7(5), 5918-5950. https://doi.org/10.3390/rs70505918
36. Özdemir, S., Şahin, M. R., & Yetişkul, E. (2024). Geleneksel Kent Modellerinden Karmaşık Sistem Modellerine Geçiş. Planlama, 34(2). https://doi.org/10.14744/planlama.2024.38243
37. Pontius Jr, R. G., & Millones, M. (2011). Death to Kappa: birth of quantity disagreement and allocation disagreement for accuracy assessment. International Journal of Remote Sensing, 32(15), 4407-4429.
38. Saaty, R. W. (1987). The analytic hierarchy process—what it is and how it is used. Mathematical Modelling, 9(3-5), 161-176. https://doi.org/10.1016/0270-0255(87)90473-8
39. Santé, I., García, A. M., Miranda, D., & Crecente, R. (2010). Cellular automata models for the simulation of real-world urban processes: A review and analysis. Landscape and Urban Planning 96(2), 108-122. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2010.03.001
40. Sat, N. A., Gürel Üçer, Z. A., Varol, Ç., & Yenigül, S. B. (2017). Sürdürülebilir kentler için çok merkezli gelişme: Ankara metropoliten kenti için bir değerlendirme. Ankara Araştırmaları Dergisi, 5(1), 98-107. https://doi.org/10.5505/jas.2017.05025
41. Siyavuş, A. E., & Belge, R. (2024). Trakya'da Şehirsel Saçaklanma: Çorlu Örneği. Planlama(1). https://doi.org/10.14744/planlama.2024.04557
42. Tahir, Z., Haseeb, M., Mahmood, S. A., Batool, S., Abdullah-Al-Wadud, M., Ullah, S., & Tariq, A. (2025). Predicting land use and land cover changes for sustainable land management using CA-Markov modelling and GIS techniques. Scientific Reports, 15(1), 3271. https://doi.org/10.1038/s41598-025-87796-w
43. Tang, J., Wang, L., & Yao, Z. (2007). Spatio‐temporal urban landscape change analysis using the Markov chain model and a modified genetic algorithm. International Journal of Remote Sensing, 28(15), 3255-3271. https://doi.org/10.1080/01431160600962749
44. TÜİK (2025, 12 Ağustos). Nüfus İstatistikleri (ADNKS). Erişim adresi: https://kutuphane.tuik.gov.tr/yordambt/yordam.php
45. Uğurlu, Ö. (2013). Neoliberal politikalar ekseninde Türkiye’de kentsel mekânin yeniden üretimi. TTB Mesleki Sağlık ve Güvenlik Dergisi, 13(47), 2-12. Erişim adresi: https://izlik.org/JA85MZ89PJ
46. USGS (2022, 14 Nisan). Earth Explorer. Erişim adresi: earthexplorer.usgs.gov
47. Yang, J., Su, J., Chen, F., Xie, P., & Ge, Q. (2016). A local land use competition cellular automata model and its application. ISPRS International Journal of Geo-Information, 5(7), 106. Erişim adresi: https://www.mdpi.com/2220-9964/5/7/106#
48. Yildiz Gorentas, S., & Sargin, S. (2024). Estimating urban growth on Mersin, Tarsus and Adana corridor in Türki̇ye by using Cellular Automata and Markov Chain. European Spatial Research and Policy, 31(2), 157-186. https://doi.org/10.18778/1231-1952.31.2.03
49. Yu, D., & Fang, C. (2023). Urban remote sensing with spatial big data: A review and renewed perspective of urban studies in recent decades. Remote Sensing, 15(5), 1307. https://doi.org/10.3390/rs15051307