MARMARA BÖLGESİ BİTKİ ÖRTÜSÜ VE YAĞIŞ İLİŞKİSİ

Öz

Özet

Atmosferde bulunan sera gazlarının giderek artması, çağımızın en önemli sorunu olan küresel ısınmaya neden

olmaktadır. Fosil yakıtlar, hızlı nüfus artışı, yeterince ağaçlandırma yapılmaması, ormanların tahrip edilmesi,

hızlı şehirleşme, yanlış arazi kullanım politikaları gibi nedenler küresel ısınmanın etkilerini artırmaktadır.

Türkiye’de de özellikle hızlı nufüs artışının görüldüğü Marmara Bölgesi’nde iklim değişiminin kısmi etkileri

görülmektedir. Bu çalışmada seçilen Marmara Bölgesi için bitki örtüsü değişiminin yağışla ilişkisi matematiksel

modellere dayalı olarak analiz edilmiştir. Bu makalede NASA’ya ait MODIS uydusunun TERRA bandından

alınan Marmara Bölgesi’ne ait 2011-2016 yılları arası YAİ (Yaprak Alan İndeksi) verilerinin yerel ve zamansal

değişiminde şehirleşme, göç vb. etkilerin rolü incelenmiştir. Marmara Bölgesi’nde yer alan 10 istasyondan

(Edirne, Tekirdağ, Çanakkale, Balıkesir, Bursa, İstanbul, Sakarya, Kocaeli, Bilecik, Kırklareli) alınan yağış verilerinin

değişimi bitki örtüsü verileri ile birlikte yorumlanmıştır. Bu illerden en düşük ve en yüksek ortalama YAİ

değerine sahip 2 il ayrıntılı olarak incelenmiştir. Sakarya ilinin en yüksek ortalama YAİ değerine sahip olmasında

nüfus yoğunluğu ve yapı sayısının az olması etkilidir denilebilir. Buna karşın orman varlığının azlığı ve

topraklarının büyük bölümünün tarım arazisi olarak kullanılması, Tekirdağ ilinin en düşük YAİ ortalamasına

sahip olmasının nedeni olarak gösterilebilir. Sonuç olarak YAİ ile yağış arasında negatif korelasyon olduğu

gözlemlenmiştir. YAİ ile yağış değişimi arasında illere göre farklılıklar gözlenmekle birlikte 5-6 aylık zaman

kayması dikkat çekmektedir. Topraktan bitki üyelerine suyun transferindeki gecikmenin bu zaman kaymasına

neden olduğu söylenebilir.

Anahtar Kelimeler

• YAİ,Marmara Bölgesi,Küresel Isınma,MODIS

STATISTICAL ANALYSIS OF VEGETATION INDEX DEPENDING ON PRECIPITATION

Öz

Abstract

The ever-increasing greenhouse gases in the atmosphere cause the most important problem of our era, the

global warming. Fossil fuels, population growth, insufficient afforestation, destruction of forests and urbanization

increase the impact of global warming. The effects of climate change have also been felt in Marmara

Region, where rapid population growth has been observed. In this study, some signals of climate change

have been noticed in Marmara Region by analyzing vegetation cover based on mathematical modelling. The

LAI (Leaf Area Index) data for 2011-2016 of the Marmara Region were taken from the TERRA Band of MODIS

satellite belonging to NASA to examine spatio-temporal variations of vegetation index in terms of urbanization,

migration etc. In addition, descriptive statistics of rainfall data from 10 stations (Edirne, Tekirdağ, Çanakkale,

Balıkesir, Bursa, İstanbul, Sakarya, Kocaeli, Bilecik, Kırklareli) in the Marmara Region have been analyzed.

Hereby, the change in rainfall amount due to global warming has been analyzed. Among these provinces, 2

of them with the lowest and highest mean LAI values were examined in detail. It can be said that the population

density and the small number of buildings are effective in having the highest average LAI value in

Sakarya province. On the contrary, the lack of forest assets and the use of a large part of the land for agriculture

can be cited as the reason why Tekirdağ province has the lowest LAI average. As a result, negative correlation

between LAI and precipitation has been observed. Accordingly, depending on the cities, 5-6 months

time lag between LAI and precipitation attracts attention. It has been attributed that the delay of vegetation

was caused by some delay of transferring water from soil to the plant members.

Anahtar Kelimeler

• LAI,Marmara Region,Global Warming,MODIS

Kaynakça

1. Akın, A., Sunar, F. & Berberoğlu, S. 2015. Urban change analysis and future growth of Istanbul. Environ Monit Assess (2015) 187:506 DOI 10.1007/s10661-015-4721-1.
2. Anderson, M.C., Zolin, C. A., Hain, C.R., Semmens, K., Yılmaz, M.T. & Gao, F. 2015. Comparison of satellite- derived LAI and precipitation anomalies over Brazil with a thermal infrared-based Evaporative Stress Index for 2003–2013. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.01.005 0022-1694/Published by Elsevier B.V.
3. Aslan, Z., Giden, F., Koyuncu, H. & Kalafat, A. G. 2016. İstanbul’un Asya ve Avrupa Bölgeleri’nde Hava Sıcaklığı ve Yağış Miktarı Değişimleri. Artvin Çoruh Üniversitesi Doğal Afetler Uygulama ve Araştırma Merkezi Doğal Afetler ve Çevre Dergisi Cilt:2 ∙ Sayı:1 ∙ Sayfa:11-29 ∙ Ocak 2016.
4. Davoodi, E., Ghasemieh, H., Batelaan, O. & Abdollahi, K. 2017. Spatial-Temporal Simulation of LAI on Basis of Rainfall and Growing Degree Days. 23 Kasım 2017. Remote Sens. 2017, 9, 1207; doi:10.3390/rs9121207 .
5. Ertürk, A.G., Söğüt, A. S., Okçu D., Aslan, Z. & Maktav, D. 2012. Yağış Miktarının Msg Sevırı Verileri İle Belirlenmesi. IV. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu (UZAL-CBS 2012), 16-19 Ekim 2012, Zonguldak.
6. IPCC. 2014. Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, R.K. Pachauri and L.A. Meyer (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland, 151 pp.
7. Kızılgeçi, F., Akıncı, C., Albayrak, Ö. & Yıldırım, M. 2017. Tritikale Hatlarında Bazı Fizyolojik Parametrelerin Verim ve Kalite Özellikleriyle İlişkilerinin Belirlenmesi. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. Cilt/Volume: 7, Sayı/Issue: 1, Sayfa/pp: 337-345, 2017 ISSN: 2146-0574, e-ISSN: 2536-4618 DOI: 10.21597/ jist.2017127446
8. Laffoley, D. & Baxter, J. M. 2016. Explaining ocean warming: Causes, scale, effects and consequences. Gland, Switzerland: IUCN. 456 pp. ISBN: 978-2-8317-1806-4 DOI: http://dx.doi.org/10.2305/IUCN.CH.2016.08.en

9. Liang, S., Zhang, X., Xiao, Z., Cheng, J., Liu, Q. & Zhao, X. 2014. Global Land Surface Satellite (GLASS) Products: Algorithms, Validation and Analysis (Berlin: Springer International Publishing). Chapter 2 Leaf Area Index. DOI: 10.1007/978-3-319-02588-9_2
10. Maden, G. 2018. Bitki Örtüsü İndeksinin Yapay Sinir Ağlari ve Dalgacik Dönüşümü ile Analizi. Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi. İstanbul Aydın Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
11. Stocker, T.F., Qin D. & Plattner, G. K. 2013. Technical Summary. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth AssessmentReport of the Intergovernmental Panelon Climate Change.
12. Tömros, T. & Menzel, L. 2014. Leaf Area Index as a Function of Precipitation within a Hydrological Model. IWA Publishing, Ağustos 2014, 45 (4-5) 660-672; DOI: 10.2166/nh.2013.143
13. Türkiye Bölge Haritaları, http://cografyaharita.com/turkiye-cografi_bolge-haritalari.html, erişim tarihi: 30 Temmuz 2018’te erişildi.
14. Xu, X., Medvigy, D. & Iturbe, I.R. 2015. Relation between Rainfall Intensity and Savanna Tree Abundance Explained by Water Use Strategies. Ekim 2015; 112 (42): 12992-12996, doi: 10.1073/pnas.1517382112