Orman Yangınlarının CBS Tabanlı Konumsal İstatistik Analizi: 2011-2015 Yılları Arasında Muğla Orman Bölge Sınırları İçerisinde Çıkan Yangınlar

Öz

1977-2016 yılları arasında kayıtlı olarak toplam 10742 adet, yıl başına ortalama 269 adet yangının rapor edildiği, Muğla Orman Bölge Müdürlüğü, ülkemizdeki orman bölge müdürlükleri arasında “1. Derece Yangın Hassasiyetli” bölgedir. Çalışma bölgesinin yangın hassasiyetinin yanı sıra bölgenin turizm, sosyolojik ve ekonomik özellikleri çalışmanın önemini artırmaktadır. Çalışma bölgesinde 2011-2015 yılları arasında nedeni, konumu, zararı, zamanı, ağaç türü, yangın tipi gibi özellikleri kayıt altına alınan toplam 1618 adet orman yangınının kümelenme araştırması yapılmıştır. Yangınların sadece konumlarının kullanıldığı nokta örüntü analizleri –kuadrat analizi, Ripley’in K Fonksiyon testi, Ortalama En yakın Komşuluk Analizi- ile kümelenme araştırması yapılmıştır. Yangınların kayıt altına alınan diğer öznitelik bilgilerinin kümelenme araştırmasına dahil edildiği global ve yerel mekânsal otokorelasyon teknikleri- Getis Ord G*, Moran I, Anselin Yerel Moran I- ile yangınların niteliklerine göre kümelenme araştırması yapılmıştır. Yapılan araştırmada yangınların nedenlerine göre kümelenme eğiliminde olduğu sonucuna varılmıştır. Yola ve yerleşim yerlerine yakınlıkları, sıcaklık, rüzgar ve nem gibi ortak özelliklerine göre bölgenin çeşitli yerlerinde kümelenmeler görülmüştür. Çalışma sonucu elde edilen örüntü ve mekânsal dağılım verileri yangınlara müdahale çalışmaları, engelleme ve engelleyici politikalara altlık teşkil edebilecek ve hazırlanması öngörülen risk haritalarına da yardımcı olabilecektir. 

Anahtar Kelimeler

• Konumsal İstatistik,Moran I,Getis Ord,Orman,Orman Yangını,, Kümelenme,Ripley

Kaynakça

1. AKYÜREK, Ö., ARSLAN, O., 2018. Kocaeli İli ve Çevresinde (1900-2016) Yılları Arasında Gerçekleşen Tarihsel Depremlerin Konumsal İstatistik Analizi. Geomatik 3, 48–62. https://doi.org/10.29128/geomatik.333104
2. Anselin, L., 1995. Local Indicators of Spatial Association—LISA. Geogr. Anal. 27, 93–115. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x
3. Burt, J.E., Barber, G.M., Rigby, D.L., 2009. Elementary Statistics for Geographers, Third. ed.
4. Chou, Y.-H., Minnich, R.A., Salazar, L.A., Power, J.D., Dezzani, R.J., 1990. Spatial Autocorrelation of Wildfire Distribution in the Idyllwild Quadrangle, San Jacinto Mountain, California. Photogrametric Eng. Remote Sens. 56, 1507–1513.
5. Clark, P.J., Evans, F.C., 1954. Distance to Nearest Neighbor as a Measure of Spatial Relationships in Populations. Ecology 35, 445–453. https://doi.org/10.2307/1931034
6. Cliff, A.D., 1973. Spatial Autocorrelation, Journal of Housing Economics. https://doi.org/10.1006/jhec.1998.0236
7. Çubukçu, K.M., 2015. Planlamada ve Coğrafyada Temel İstatistik ve Mekansal İstatistik. Ankara.
8. DURAN, D.C., 2014. Mersin ilindeki orman yangınlarının başlangıç noktalarına göre mekânsal analizi (2001-2013). Orman. Araştırma Derg. 1, 38. https://doi.org/10.17568/oad.87328

9. Fischer, M.M., Getis, A., Lesage, J.P., Pace, R.K., Fischer, M.M., Getis, A., 2010. Handbook of Applied Spatial Analysis. Methods 3, 255–278. https://doi.org/10.1007/978-3-642-03647-7
10. Fuentes-Santos, I., Marey-Pérez, M.F., González-Manteiga, W., 2013. Forest fire spatial pattern analysis in Galicia (NW Spain). J. Environ. Manage. 128, 30–42. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2013.04.020
11. Gayır, B., Sipahi, M., Öğüt, E., Balaban, M., 2015. CBS Tabanlı Hava Kirliliği Analizi: Kocaeli İli Örneği, Lisans Tezi, Kocaeli Universty.
12. Getis, A., Ord, J.K., 1992. The Analysis of Spatial Association by Use of Distance Statistics. Geogr. Anal. 24, 189–206. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x
13. Griffith, A., D., Amrhein, C.G., Desloges, J.R., 1990. Statistical Analysis for Geographers, 1 Edition. ed.
14. Guo, F., Su, Z., Wang, G., Sun, L., Lin, F., Liu, A., 2016. Wildfire ignition in the forests of southeast China: Identifying drivers and spatial distribution to predict wildfire likelihood. Appl. Geogr. 66, 12–21. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2015.11.014
15. Hugget, R., Thomas, R., 1980. Modelling in Geography: A Mathematical Approach. Harper and Row.
16. Kapluhan, E., 2014. COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ’NİN (CBS) COĞRAFYA ÖĞRETİMİNDE KULLANIMININ ÖNEMİ VE GEREKLİLİĞİ. MARMARA COĞRAFYA DERGİSİ 34–59. https://doi.org/10.14781/MCD.2014298120
17. Moran, P.A.P., 1950. Notes on Continuous Stochastic Phenomena. Biometrika 37, 17. https://doi.org/10.2307/2332142
18. Muğla Orman Bölge Müdürlğü, 2018. 2017 Yılı Orman Yangınları Değerlendirme Raporu. Muğla.
19. Orman Genel Müdürlüğü, 2016. Türkiye Orman Varlığı 2015. Orman Genel Müdürlüğü, Ankara.
20. Orman Genel Müdürlüğü, 2013. ORMAN ATLASI, OGM.
21. Orman Genel Müdürlüğü, 2008. 285 Sayılı Orman Yangınlarının Önlenmesi ve Söndürülmesinde Uygulama Esasları.
22. Ripley, B.D., 1976. The Second-Order Analysis of Stationary Point Processes. J. Appl. Probab. 13, 255. https://doi.org/10.2307/3212829
23. Serra, L., Juan, P., Varga, D., Mateu, J., Saez, M., 2013. Spatial pattern modelling of wildfires in Catalonia, Spain 2004-2008. Environ. Model. Softw. 40, 235–244. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2012.09.014
24. Wong, D.W.S., Lee, J., 2005. Statistical Analysis of Geographic Information with ArcView GIS and ArcGIS. John Wiley Sons 464. https://doi.org/10.1002/esp.249