Determining the Future Population of Kahramanmaras via Multiple Projection Methods

Year 2022, , 1155 - 1164, 30.12.2022

Zehra Nur Ceyhan Muhammet Ömer Diş

https://doi.org/10.21605/cukurovaumfd.1230968

Cited By: 1

Abstract

Population growth rate; varies in parallel with cultural, scientific and technological developments. Rapid population growth and migration can lead to uncontrolled urbanization and climatological changes. With the increase in the urbanization rate since 1960, more than 50 floods have occurred in Kahramanmaras, and residential areas and agricultural lands have been damaged. Therefore, accurate population estimation is important for the implementation and efficiency of the planning while making future development plans. Population is estimated by population projections based on various parameters. In this study, the population of the region was predicted using mathematical methods at 10-year interval until 2070. The estimation performance of the methods was determined with the help of various indices and it was observed that the mathematical methods were generally successful. It has been observed that there is an increasing trend for the future populations in the city center and counties close to the city center and the predictions converge to the censuses, but this rate decreases as you move away from the city center.

Keywords

Kahramanmaras, Mathematical methods, Population projection

Çoklu Projeksiyon Yöntemleri ile Kahramanmaraş’ın Gelecek Nüfusunun Belirlenmesi

Abstract

Nüfus artış hızı; kültürel, bilimsel ve teknolojik gelişmelere eş güdümlü olarak değişmektedir. Hızlı nüfus artışı ve göç, kontrolsüz kentleşmeye ve klimatolojik değişikliklere neden olabilmektedir. 1960’tan günümüze kentleşme hızının artmasıyla birlikte Kahramanmaraş’da 50’den fazla taşkın meydana gelmiş, yerleşim yerleri ve tarım arazileri zarar görmüştür. Bu nedenle, geleceğe yönelik kalkınma planları yapılırken nüfusun doğru tahmin edilmesi, planlamanın uygulanabilmesi ve verimliliği açısından önemlidir. Nüfus, çeşitli parametrelere dayanan nüfus projeksiyonlarıyla hesaplanmaktadır. Bu çalışmada, bölgenin 2070 yılına kadarki nüfusu 10 yıllık aralıklarla matematiksel yöntemler kullanılarak tahmin edilmiştir. Yöntemlerin tahmin performansı çeşitli indisler yardımıyla belirlenmiş olup matematiksel metotların genel olarak başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Merkez ve merkeze yakın ilçelerde gelecek nüfusların artacağı yönde bir trendin olduğu ve tahminlerin sayımlara yakınsadığı ancak merkezden uzaklaştıkça bu oranın düştüğü belirlenmiştir.

Keywords

Kahramanmaraş, Matematiksel yöntemler, Nüfus projeksiyonu

References

• ⦁ Selçuk, P., 2009. Investigation of Effects of Land Use Changes in Tahtali River Basin on Water Quality. MSc, İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü, İzmir, Turkey, 106.
• ⦁ Usta, A., 2016. Türkiye’nin Su Potansiyelinin Belirlenmesi Üzerine Bir Araştırma. Küresel Mühendislik Çalışmaları Dergisi, 3(2), 107-115.
• ⦁ DSİ, Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü. Toprak ve Su Kaynakları. Erişim adresi: http://www.dsi.gov.tr/toprak-ve-su-kaynaklari, Erişim Tarihi: 07.03.2021.
• ⦁ TÜİK, Türkiye İstatistik Kurumu, Nüfus Projeksiyonları 2018-2080. Erişim Adresi: https://web.archive.org/web/20190306044606/ http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?i d=30567, Erişim Tarihi: 16.01.2021.
• ⦁ TOB, T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı. Ulusal Su Planı (2019-2023), Türkiye, 100.
• ⦁ İstanbulluoğlu, A., Konukcu, F., Kocaman, İ., Göçmen, E., 2007. Trakya Bölgesi İçme ve Kullanma Suyu İhtiyacının Belirlenmesi. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 4(2), 187-194.
• ⦁ Sunkar, M., Denizdurduran, M., 2015. Kahramanmaraş’ta Yaşanan Sel ve Taşkın Olaylarının Sebep ve Sonuçları. IV. Ulusal Jeomorfoloji Sempozyumu, Samsun, Türkiye 652-661.
• ⦁ Malhtus T., 1798. An Essay on the Principle of Population. J. Johnson in St. Paul’s Church- Yard, London, 134.
• ⦁ Kocaman, T., 2002. T.C. Başbakanlık Devlet Planlama Teşkilatı, Sosyal Sektörler ve Koordinasyon Genel Müdürlüğü. Plan Nüfus Projeksiyon Yöntemleri, DPT, Ankara, Türkiye, 80.
• ⦁ Cleland, J., 2013. World Population Growth; Past, Present and Future. Environmental and Resource Economics, 55(4), 543-554. https://doi.org/10.1007/s10640-013-9675-6.
• ⦁ Çamurcu, H., 2005. Dünya Nüfus Artışı ve Getirdiği Sorunlar. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(13), 87-105.
• ⦁ Yücel, P., İşliyen, K., Tekin, E., Akgün, İ., Ünsal, M., 2013. Kahramanmaraş’taki Barajlar ve Kullanım Amaçları. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 2(1), 109-118.
• ⦁ OSİB, T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı Su Yönetimi Genel Müdürlüğü. Ceyhan Havzası Taşkın Yönetim Planı, 2018. Ankara, Türkiye, 318.
• ⦁ Sarıgül, O., Turoğlu, H., 2020. Kahramanmaraş Şehri Sel ve Taşkınlarının Coğrafi Analizi ve Öngörüler. Coğrafya Dergisi, 40, 275-293. https://doi.org/10.26650/JGEOG2020-0018.
• ⦁ TVSM, T.C. Çevre ve Şehircilik Bakanlığı Tabiat Varlıkları Şube Müdürlüğü, T.C. Kahramanmaraş Valiliği, Çevre ve Şehircilik İl Müdürlüğü. Kahramanmaraş İli 2016 Çevre Raporu, 2017, 134.
• ⦁ Kaski, Kahramanmaraş Büyükşehir Belediyesi Kahramanmaraş Su ve Kanalizasyon İdaresi Genel Müdürlüğü. 2015-2019 Stratejik Planı 2014, Kahramanmaraş, Türkiye, 133.
• ⦁ Bağdatlı, M.C., Öztürk, B., 2014. Havza Morfolojik Özelliklerinin Belirlenmesinde Coğrafi Bilgi Sistemlerinin (CBS) Etkin Rolü. Sakarya University Journal of Science, 18(1), 11-19. https://doi.org/10.16984/saufbed.11000
• ⦁ USGS, U.S. Geological Survey, Digital Elevation Model Veri Seti. Erişim Adresi: https://earthexplorer.usgs.gov/, Erişim Tarihi: 05.01.2020.
• ⦁ CORINE, Coordination of Information on the Environment, CORINE Land Cover Data. Erişim Adresi: https://land.copernicus.eu/, Erişim Tarihi:10.10.2020.
• ⦁ TÜİK, Türkiye İstatistik Kurumu, nüfus veri seti. Erişim Adresi: https://biruni.tuik.gov.tr/ nufusmenuapp/menu.zul, Erişim Tarihi: 09.12.2020.
• ⦁ Muslu, Y., 2008. Çözümlü Problemler Su Temini ve Çevre Sağlığı. Su Vakfı, 4.Baskı. İstanbul, Türkiye, 496.
• ⦁ Nash, J.E, Sutcliffe, J.V., 1970. River Flow Forecasting Thropugh Conceptual Models: Part
• ⦁ A Discussion of Principles. Journal of Hydrology,; 10 (3), 282-290. https://doi.org/ 10.1016/0022-1694(70)90255-6.
• ⦁ Moriasi, D., Arnold, J., Van Liew M., Bingner, R., Harmel, R., Veith, T., 2007. Model Evaluation Guidelines for Systematic Quantification of Accuracy in Watershed Simulations. Transactions of the ASABE, 50(3), 885-900. https://doi.org/10.13031/2013. 23153.
• ⦁ Dis, M.O., Anagnostou, E., Mei, Y., 2018. Using High-Resolution Satellite Precipitation for Flood Frequency Analysis: Case Study Over the Connecticut River Basin. Journal of Flood Risk Management, 11(S1), 514-526. https://doi.org/10.1111/jfr3.12250.
• ⦁ Keskin, M.Z., 2019. Yeraltı Suyu Akımının Modflow Kullanılarak Sayısal Modellemesi: Bursa İli Karacabey ve Mustafakemalpaşa Ovası Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bursa Uludağ Üniversitesi, Bursa, Türkiye, 77.
• ⦁ Elağca, A., 2020. HEC-HMS Modelini Kullanarak Yağış-Akış Süreci Simülasyonu. Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi, Kahraman Maraş, Türkiye, 105.
• ⦁ Sunkar, M., Tonbul, S., 2010. Batman’da 31 Ekim-1 Kasım 2006 Tarihinde Yaşanan Taşkının Nedenleri. II. Ulusal Taşkın Sempozyumu 22-24 Mart 2010, Tebliğler Kitabı, 349-361, Afyonkarahisar, Türkiye.