Uluabat Gölü (Bursa) alansal değişim analizi (1987-2023)

Yıl 2024, Cilt: 10 Sayı: 2, 87 - 93

İmren Kuşcu

https://doi.org/10.53516/ajfr.1559998

Öz

Giriş ve Hedefler Uluabat Gölü, Türkiye’nin önemli tatlı su kaynaklarından biri olarak hem doğal güzellikleri hem de ekosistem hizmetleri açısından büyük bir değere sahiptir. Ancak, göl, küresel iklim değişikliği ve insan kaynaklı faaliyetler nedeniyle olumsuz etkilenmektedir. Bu çalışmanın amacı, Bursa ili sınırları içerisinde yer alan Uluabat Gölü’nde, 1987-2023 yılları arasındaki 36 yıllık dönem boyunca meydana gelen alansal değişimi NDWI, MNDWI, NDPI, WRI ve AWEInsh indekslerini kullanarak ortaya koymaktır. Bu amaç doğrultusunda 1987 ile 2023 yıllarındaki alansal değişim, Coğrafi Bilgi Sistemleri kullanılarak incelenmiş ve çalışma sonucunda gölün 1987 ve 2023 yılları arasında 12,60 km² (%6) alan kaybettiği tespit edilmiştir.
Yöntemler Çalışmada NDWI, MNDWI, NDPI, WRI ve AWEInsh su çıkarım indeksleri kullanılarak Uluabat Gölü’nün alansal değişim ve doğrulama analizleri yapılmıştır.
Bulgular NDWI, MNDWI, NDPI ve WRI indekslerinde 1987 ve 2023 yılları arasındaki alansal değişim farkının orijinal Landsat uydu görüntüleriyle aynı yüzdelik (%6) dilime sahip olduğu tespit edilirken AWEInsh indeksinde diğer indekslerden farklı olarak %4 olduğu tespit edilmiştir.
Sonuçlar Bu çalışma, farklı indeksler kullanılarak göl alanının belirlenmesi ve bu indekslerden hangilerinin çalışma alanı için daha uygun sonuçlar sağladığını belirlemek açısından büyük önem taşımaktadır. Böylelikle ekosistemlerin korunması ve yönetimi için yerel halkın da katılımıyla sürdürülebilir koruma stratejileri geliştirilmesinde iklim değişikliği ve insan kaynaklı tehditlere karşı temel bir dayanak oluşturacaktır. Bu bağlamda, su kaynaklarının bilinçli kullanımı ve etkili denetim sistemlerinin oluşturulması, gölün sağlığının korunması için kritik öneme sahiptir.

Anahtar Kelimeler

AWEInsh, CBS, NDWI, MNDWI, NDPI, Uluabat Gölü, WRI

Uluabat Lake (Bursa) Spatial Change Analysis (1987-2023)

Öz

Background and aims Uluabat Lake, as one of Türkiye significant freshwater resources, great value both for its natural beauty and its ecosystem services. However, the lake is negatively impacted by global climate change and human activities. The aim of this study is to reveal the area changes that have occurred in Uluabat Lake, located within the borders of Bursa Province, over a 36-year period from 1987 to 2023, using the NDWI, MNDWI, NDPI, WRI, and AWEInsh indices. For this purpose, the areal change between 1987 and 2023 was analyzed using Geographical Information Systems and as a result of the study, it was determined that the lake lost 12.60 km² (6%) between 1987 and 2023.
Methods In the study, areal change and validation analyses of Lake Uluabat were conducted using NDWI, MNDWI, NDPI, WRI and AWEInsh water extraction indices.
Results The study found that the difference in areal change between 1987 and 2023 in NDWI, MNDWI, NDPI and WRI indices had the same percentile (6%) as the original Landsat satellite imagery, while the AWEInsh index was found to be 4% different from the other indices.
Conclusions This study is of great significance in determining the lake area using different indices and identifying which of these indices provides more suitable results for the research area. Thus, it is evident that it will serve as a fundamental basis for developing sustainable conservation strategies against climate change and human-induced threats, with the participation of local communities in the protection and management of ecosystems. In this context, the conscious use of water resources and the establishment of effective monitoring systems are critical for maintaining the health of the lake.

Anahtar Kelimeler

AWEInsh, CBS, NDWI, MNDWI, NDPI, Uluabat Lake, WRI

Kaynakça

• Acarer, A., 2024. Will cinereous vulture (Aegypius monachus L.) become extinct in the forests of Türkiye in the future? Šumarski List, 148(7-8), 375-387.
• Acarer, A., Mert A., 2024. 21st century climate change threatens on the Brown bear. Cerne, 30: e-103305. Arı, Y., 2003. Manyas Gölü’nün kültürel ekolojisi: tarihi süreçte adaptasyon ve değişim. Türk Coğrafya Dergisi, 40(1), 75-97.
• Artüz, İ., Korkmaz, K., 1981. Su kirlenmesi açısından Apolyont Gölü’nde yapılan araştırmalara ilişkin ön rapor. Hidrobiyoloji Araştırma Enstitüsü Su Kirlenmesi Araştırmaları Kısmı, 50.
• Aydın, T. K., Durduran, S. S., 2021. Ereğli-Bor alt havzasında arazi kullanımı/örtüsü’nün uzaktan algılama yöntemleriyle zamansal değişimi. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 8(3), 629-641.
• Bayrak, M., 2018. Marmara gölü (Manisa) alansal değişiminin UA ve CBS ile analizi. VII. Uzaktan Algılama-CBS Sempozyumu (UZAL-CBS 2018), 18-21 Eylül 2018, Eskişehir.
• Birch, S., McCaskie, J., 1999. Shallow urban lakes: a challenge for lake management. Hydrobiologia, 395(0), 365-378.
• Cao, B., Kang, L., Yang, S., Tan, D., Wen, X., 2015. Monitoring the dynamic changes in urban lakes based on multi-source remote sensing images. In Geo-Informatics in Resource Management and Sustainable Ecosystem: Second International Conference, GRMSE 2014, Ypsilanti, MI, USA, October 3-5, 2014. Proceedings 2 (pp. 68-78). Springer Berlin Heidelberg.
• Cohen J., 1960. A coefficient of agreement for nominal scales. educational and psychological measurement, 20(1), 37-46.
• Coşkun, M., Minaz, D., 2024. Suğla Gölü (Konya) alansal değişiminin (1984/2022) uzaktan algılama ve CBS teknikleriyle analizleri. lnternational Journal of Geography and Geography Education, (52), 141-158.
• Çağlayan, E. B., Erel, F., Samur, E. B., Deniz, M., Mobariz, M. A., Kaplan, G., 2020. Uzaktan algılama teknikler ile Akşehir Gölü’ndeki alansal değişiminin izlenmesi. Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi, 2(2), 70-76.
• Çevre Etik Değerlendirme Raporu, 2015. Çevresel Etki Değerlendirmesi, İzin ve Denetim Genel Müdürlüğü, Ankara.
• Dalkıran, N., Karacaoğlu, D., Dere, Ş., Şentürk, E., Torunoğlu, T., 2006. Factors affecting the current status of a eutrophic shallow lake (Lake Uluabat, Turkey): Relationships between water physical and chemical wariables. Chemistry and Ecology, 22(4), 279-298.
• Elbir, M., Alp Topbaş, Ö., Bayad, S., Kocabaş, T., Topak, O. Z., Çetin, Ş., Özdel, O., Ateşçi, F., Aydemir, Ö. 2019. DSM-5 bozuklukları için yapılandırılmış klinik görüşmenin klinisyen versiyonunun Türkçeye uyarlanması ve güvenilirlik çalışması. Türk Psikiyatri Derg, 30(1), 51-56.
• Feyisa, G., Meilby, H., Fensholt, R., Proud, S., 2014. Automated water extraction index: a new technique for surface water mapping using landsat imagery. Remote Sensing of Environment, 140, 23-35.
• Hacisalihoğlu, S., Karaer, F., 2020. GIS-based assessment for trace metal pollution: case study on Lake Uluabat. International Journal of Agriculture Environment and Food Sciences, 4(2), 142-148.
• Hoşgören, M.Y., 2018. Hidrografya’nın Ana Çizgileri II. Göller. 5. Baskı. Çantay Kitabevi. İstanbul.
• İnan, M., Bektaş, R., Ergün, B., 1999. Environmental Status Report Uluabat Lake. Bursa Valiliği İl Çevre Müdürlüğü, Bursa.
• Ji, L., Zhang, L., Wylie, B., 2009. Analysis of dynamic thresholds for the normalized difference water index. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 75(11), 1307-1317.
• Kale, M. M., Erişmiş, M., 2024. Eğirdir Gölü alansal değişiminin uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri yardımıyla analizi. lnternational Journal of Geography and Geography Education, 52, 122-140.
• Karacaoğlu, D., 2000. Uluabat Gölü’nün (Bursa) fitoplanktonunun mevsimsel değişimi. Yüksek Lisans Tezi, Uludağ Üniversitesi, Bursa.
• Katip, A., 2010. Uluabat Gölü su kalitesinin izlenmesi (Doktora Tezi, Bursa Uludağ Üniversitesi (Türkiye)). Kaya, Ö. A., Kaplan, G., 2021. Uzaktan algılama yöntemleri ile Burdur Gölü’ndeki alansal değişiminin belirlenmesi. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 7(1), 1-12.
• Kopar, İ., Sevindi, C. (2013). Tortum Gölü’nün (Uzundere-Erzurum) güneybatısında aktüel sedimantasyon ve siltasyona bağlı alan-kıyı çizgisi değişimleri. Türk Coğrafya Dergisi, (60), 49-66.
• Lacaux, J. P., Tourre, Y. M., Vignolles, C., Ndione, J. A., Lafaye, M., 2007. Classification of ponds from high-spatial resolution remote sensing: Application to Rift Valley Fever epidemics in Senegal. Remote sensing of environment, 106(1), 66-74.
• Laonamsai, J., Julphunthong, P., Saprathet, T., Kimmany, B., Ganchanasuragit, T., Chomcheawchan, P., Tomun, N., 2023. Utilizing NDWI, MNDWI, SAVI, WRI, and AWEI for estimating erosion and deposition in Ping River in Thailand. Hydrology, 10(3), 70.
• Martínez-Arroyo, A., Jáuregui, E., 2000. On the environmental role of urban lakes in Mexico City. Urban ecosystems, 4, 145-166.
• McFeeters, S. K., 1996. The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International journal of remote sensing, 17(7), 1425-1432.
• Mert, A., Acarer, A. 2018. Wildlife diversity in reed beds around beyşehir lake. Bilge International Journal of Science and Technology Research, 2(1), 110-119.
• Mert, A., Acarer, A. 2021. Usage Rates of Reed Beds in Beysehir Lake of Some Wild Mammals. Fresenius Environmental Bulletin, 30(2), 845–852.
• Mert, A., Tavuç, İ., Özdemir, S., Ulusan, M. D., 2024. Future Responses of the Burdur Lake to Climate Change and Uncontrolled Exploitation. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 1-12.
• Naselli-Flores, L., 2008. Urban lakes: ecosystems at risk, worthy of the best care. In Proceedings of Taal 2007: the 12th world lake conference, Ministry of Environment, Government of India, 1333-1337.
• Özdemir, S., Özkan, K., Mert, A., 2020. Ekolojik bakış açısı ile iklim değişimi senaryoları. Biological Diversity and Conservation, 13(3), 361-371.
• Sakaoğlu, E., 2021. Türkiye’nin Ramsar sahalarından olan tektonik göllerin yüzey alanlarındaki zamansal değişimin analizi. Yüksek Lisans Tezi, Karabük Üniversitesi, Karabük.
• Shen, L., Li, C., 2010. Water body extraction from Landsat ETM+ imagery using adaboost algorithm. 18th International Conference on Geoinformatics, 1-4.
• Snehal, P., Unnati, P., 2012. Challenges faced and solutions towards conservation of ecology of urban lakes. International Journal of Scientific & Engineering Research, 3(10), 170-183.
• URL 1. Spring Water. https://www.springwater.com.tr/blog/icerik/ramsar-sozlesmesi-ve-turkiye-de-bulunan-ramsar-alanlari (11.09.2024)
• Worden, J., de Beurs, K. M., 2020. Surface water detection in the Caucasus. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 91, 102159.
• Wu, J., Xie, H., 2011. Research on characteristics of changes of lakes in Wuhan’s main urban area. Procedia Engineering, 21, 395-404.
• Xu, H., 2006. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing, 27(14), 3025-3033.
• Yang, X., Qin, Q., Grussenmeyer, P., Koehl, M., 2018. Urban surface water body detection with suppressed built-up noise based on water indices from Sentinel-2 MSI imagery. Remote Sensing of Environment, 219, 259-270.
• Zhai, K., Wu, X., Qin, Y., Du, P., 2015. Comparison of surface water extraction performances of different classic water indices using OLI and TM imageries in different situations. Geo-Spatial Information Science, 18(1), 32-42.