The Use of Geographic Information Systems and Multi-Criteria Decision-Making Methods in the Creation of Forest Fire Susceptibility Maps: A Literature Review

Year 2024, , 259 - 285, 29.10.2024

Ali Bahadır Küçükarslan , Mustafa Köksal , İsmail Ekmekçi

https://doi.org/10.53048/johass.1566294

Abstract

Forest fires are natural disasters that cause significant environmental, economic, and social damage worldwide. This study provides a literature review examining how Geographic Information Systems (GIS) and Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods are utilized in the prevention of forest fires and the identification of high-risk areas. GIS, as a system used for the collection and analysis of spatial data, enables the consideration of various factors influencing fire risk, such as climate change, topography, vegetation, and weather conditions. The spatial analysis capabilities offered by GIS play a critical role in identifying regions with high fire susceptibility when generating fire risk maps. Additionally, MCDM methods contribute significantly to the decision-making process by allowing the evaluation of multiple criteria in fire risk analysis. Logistic Regression and Frequency Ratio, which are frequently employed in the literature, are widely used in fire risk analysis and improve the accuracy of susceptibility maps. Furthermore, MCDM methods have been proven effective in estimating the likelihood of forest fire occurrences and identifying fire-prone areas. The integration of GIS and MCDM methods allows for more precise identification of risk zones and supports the development of fire prevention strategies. This literature review highlights the advantages of utilizing GIS and MCDM in the production of forest fire susceptibility maps and suggests that these methods may have broader applications in future research. The effective use of technology in combating forest fires enhances the accuracy of fire risk assessments, contributing significantly to environmental protection efforts.

Keywords

Forest fire, Geographic Information Systems, Multi-Criteria Decision-Making, susceptibility map, fire risk analysis

References

• Alkevli, T. (2015). Heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesinde örneklem stratejileri ve bazı karar verme ağaçları algoritmalarının kullanımı üzerine bir araştırma [Unpublished doctoral dissertation]. Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Altural, T. (2012). Coğrafi bilgi sistemiyle Akşehir (Konya) çevresinin heyelan duyarlılık incelenmesi [Unpublished master's thesis]. Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
• Arca, D. (2015). Zemin hareketlerinin coğrafi bilgi sistemi destekli analizi: Kozlu örneği [Unpublished doctoral dissertation]. Bülent Ecevit Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Zonguldak.
• Aydin, O., Alankuş, G., & Arıkan, A. (2019). ÇKKA ve CBS ile orman yangını duyarlılık haritası hazırlanması. Türk Coğrafya Dergisi, 15(2), 213-230.
• Baltacı, U. (2021). Türkiye'de orman yangını riskinin coğrafi bilgi sistemleri tabanlı olarak çok kriterli analizi ve haritalandırılması [Unpublished doctoral dissertation]. Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Bektaş, F. (2003). Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemi entegrasyonu: Gökçeada ve Bozcaada örneği [Unpublished master's thesis]. İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Bektaş, İ. (2003). Coğrafi bilgi sistemleri ile orman yangınlarının yönetimi. Orman Mühendisliği Dergisi, 14(3), 91-99.
• Bilgili, E. (2014). Orman yangını türleri ve yangın dinamikleri. Orman Ekosistemleri Dergisi, 8(2), 65-75.
• Castillo Soto, M., Garfias Salinas, R., & Plaza Valencia, Á. (2021). Effects of fire on forest communities and sclerophyllous scrubs in Central Chile as a basis for the formulation of restoration guidelines. Forest Ecology and Management, 482, 118826.
• Chatterjee, P., Athawale, V. M., & Chakraborty, S. (2010). Selection of industrial robots using compromise ranking and outranking methods. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 26, 483-489. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2010.02.007
• Coskuner, K. A., & Bilgili, E. (2020). Orman yangın yönetiminde etkili bir karar destek sisteminin kavramsal çerçevesi. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 6(2), 288-303.
• Çanakçıoğlu, H. (1993). Orman yangınları ve ekolojik etkileri. Orman Fakültesi Dergisi, 10(2), 34-52.
• Çolak, E., & Sunar, F. (2018). Yüzey sıcaklığı ve spektral yanma indekslerinin orman yangını analizinde kullanımı. VII. Uzaktan Algılama-CBS Sempozyumu (UZAL-CBS 2018), 18-21 Eylül 2018, Eskişehir.
• Dilekçi, S. (2019). Zonguldak ve Ereğli orman işletme müdürlükleri orman yangını risk alanlarının belirlenmesi [Unpublished master's thesis]. Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Zonguldak.
• Doussi, M. A., & Thanos, C. A. (1994). Postfire regeneration of hard-seeded plants: Ecophysiology of seed germination. Proceedings of the 2nd International Conference of Forest Fire Research, II(25), 1035-1044.
• Eastman, J. R., Jin, W., Kyem, P., & Toledano, J. (1995). Çok kriterli karar verme yöntemlerinin coğrafi bilgi sistemlerine entegrasyonu. Decision Support Systems, 6(2), 35-49.
• Erener, A., & Lacasse, S. (2007). Heyelan duyarlılık haritalamasında CBS kullanımı. In Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 30 Ekim - 02 Kasım, Trabzon: Karadeniz Teknik Üniversitesi.
• Flannigan, M. D., Stocks, B. J., & Wotton, B. M. (2005). Climate change and forest fires. Science of the Total Environment, 262(3), 221–229. https://doi.org/10.1016/S0048-9697(00)00524-6
• Gökbek, B. (2014). Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi ve bir uygulama [Unpublished master's thesis]. Gazi Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• Hacısalihoğlu, M. (2018). Çok kriterli karar analizi ile orman yangını risk haritalarının oluşturulması: Karabük örneği [Unpublished master's thesis]. Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Zonguldak.
• Hoti, S., & McAleer, M. (2005). Sistemik risk ve finansal yönetim. Ekonomik Modeller ve Yönetim Stratejileri Dergisi, 6(3), 45-61.
• Ishizaka, A., & Nemery, P. (2013). Multi-Criteria Decision Analysis Methods and Software. Wiley.
• Jankowski, P. (1995). Integrating geographical information systems and multiple criteria decision-making methods. International Journal of Geographical Information Systems, 9(3), 251-273. https://doi.org/10.1080/02693799508902036
• Karabulut, M., Karakoç, A., Gürbüz, M., & Kızılelma, Y. (2013). Coğrafi bilgi sistemleri kullanarak Başkonuş dağında (Kahramanmaraş) orman yangını risk alanlarının belirlenmesi. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(24), 171-179.
• Kaya, P., İpekçi Cetin, E., & Kuruüzüm, A. (2011). Çok kriterli karar verme ile avrupa birliği ve aday ülkelerin yaşam kalitesinin analizi. Istanbul University Econometrics and Statistics e-Journal, (13), 80-94.
• Lee, S., & Talib, J. A. (2005). Probabilistic landslide susceptibility and factor effect analysis. Environmental Geology, 47(7), 982-990.
• Longley, P., Goodchild, M., Maguire, D., & Rhind, D. (2001). Coğrafi Bilgi Sistemlerinde İleri Düzeyde Mekansal Analizler. Coğrafi Bilimler Dergisi.
• Majumder, M. (2015). Impact of urbanization on water shortage in face of climatic aberrations. Springer.
• Malczewski, J. (1999). GIS and multicriteria decision analysis. New York: John Wiley and Sons.
• Moreira, F., & Vallejo, R. (2009). What to do after fire? Post-fire restoration. In Y. Birot (Ed.), Living with Wildfires: What science can tell us, EFI Discussion Paper, 15, 53-58.
• Okka, O. (2010). Finansal yönetim: Teori ve çözümlü problemler. Nobel Basım Dağıtım.
• Özcan, O. (2008). Sakarya nehri alt havzasının taşkın riski analizinin uzaktan algılama ve CBS ile belirlenmesi [Unpublished doctoral dissertation]. İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, İstanbul.
• Özdemir, N., & Çelik, İ. (2020). Akıllı şehirlerde orman yangınları özelinde afet ve acil durum yönetimi. In International Marmara Sciences Congress (AUTUMN 2020) (p. 522).
• Peggion, M., Bernardini, A., & Masera, M. (2008). Geographic information systems and risk assessment. Scientific and Technical Research Series, EUR, Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities.
• Santiago, I. T., & Kheladze, N. (2011). GIS wildland fire hazard modeling in Georgia. MATRA, Caucasus Environmental NGO Network.
• Sayadi, M. K., Heydari, M., & Shahanaghi, K. (2009). Extension of VIKOR method for decision making problem with interval numbers. Applied Mathematical Modelling, 33, 2257-2262.
• Selçuk, L., Selçuk, A. S., & Kasapoğlu, D. (2016). Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) tabanlı çok kriterli karar analizi (ÇKKA) kullanılarak, Van ili merkez ilçelerinin kentsel taşkın analizi. Yer Bilimleri Dergisi, 6(2), 125-138.
• Şahin, E. K. (2012). CBS tabanlı çok kriterli karar analizi yöntemi kullanılarak heyelan duyarlılık haritasının üretilmesi: Trabzon ili örneği [Unpublished master's thesis]. Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü, Gebze.
• Şahin, M. (2006). CBS ve yangın yönetimi. Yangın Yönetimi Dergisi, 8(2), 99-118.
• Yavuz, M., & Sağlam, B. (2011). Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemlerinin orman yangınlarında kullanılması. In I. Ulusal Akdeniz Orman ve Çevre Sempozyumu (pp. 235-242). Kahramanmaraş.
• Yomralıoğlu, T. (2002). GIS activities in Turkey. In Proceedings of International Symposium on GIS (pp. 834-840).