Surface Temperature Distribution and Trends in İzmir and Manisa Urban Area and Their Surrounds Using MODIS Data

Yıl 2023, , 51 - 68, 30.06.2023

Yasin Furkan Şenlik , Erkan Yılmaz

https://doi.org/10.51800/ecd.1223028

Öz

In our cities, which are changing more and more every day, land cover and land use are also changing at the same pace. One of the most important parameters affected by this change is the surface temperature (ST). In this study, the monthly average ST and its trends around İzmir and Manisa between 2002-2022 were determined and the relationship between land cover and these parameters were revealed using MODIS satellite data. According to the findings, it was understood that the most important factors affecting ST are maritime-terrestrial, land cover and altitude. In the study area, mountainous areas, water surfaces and forest areas have low ST, while agricultural lands, industrial zones and urban areas have high ST. The lowest ST was detected in January nights in places with high elevation such as Manisa Mountain and Bozdağlar and in the Gediz Depression due to the inversion effect. The highest ST were determined in July and August, again in the Gediz Depression and on the slopes of Çal Mountain. In particular, Izmir and Manisa city centers were determined to show surface heat island characteristics both during the day and at night for most of the year. According to Mann-Kendall trend analysis; were observed statistically significant decreases in ST during the days of January, June, July and August, and statistically significant increases in ST during the nights of February, July, August and September. Summer months presented a more variable than other months, with a significant decrease during the day and a significant increase at night.

Anahtar Kelimeler

surface temperature, land cover, surface heat island, Mann-Kendall, MODIS

MODIS Verilerine göre İzmir ve Manisa Şehirleri ve Çevresinde Yüzey Sıcaklık Dağılışı ve Eğilimleri

Öz

Her geçen gün daha da hızla değişen ve gelişen şehirlerimizde, arazi örtüsü ve arazi kullanımı da aynı hızla değişmektedir. Bu değişimden etkilenen en önemli parametrelerden biri de yüzey sıcaklığıdır (YS). Bu çalışmada MODIS uydusunun verileri kullanılarak İzmir ve Manisa çevresinin 2002-2022 yılları arasındaki aylık ortalama YS ve eğilimleri belirlenmiş ve arazi örtüsü ile bu parametreler arasındaki ilişki ortaya konulmuştur. Elde edilen bulgulara göre YS’yi etkileyen en önemli faktörlerin denizellik-karasallık, arazi örtüsü ve yükselti olduğu anlaşılmıştır. Çalışma sahasındaki dağlık alanlar, su yüzeyleri ve orman sahaları düşük YS’ye sahipken, tarım arazileri, sanayi bölgeleri ve şehirsel alanlarda YS’nin yüksek olduğu görülmüştür. YS’nın en düşük olduğu yerler Manisa Dağı ve Bozdağlar gibi yükseltinin fazla olduğu yerlerde ve terselme etkisiyle Gediz Depresyonunda, ocak ayı gecelerinde tespit edilmiştir. En yüksek YS’ler ise temmuz ve ağustos aylarında, yine Gediz Depresyonunda ve Çal Dağı yamaçlarında belirlenmiştir. Özellikle İzmir ve Manisa şehir merkezlerinin yılın büyük bölümünde hem gündüzleri hem de geceleri yüzey ısı adası özelliği gösterdiği tespit edilmiştir. Mann-Kendall eğilim analizine göre; ocak, haziran, temmuz ve ağustos aylarının gündüzlerinde istatistiksel olarak anlamlı YS azalışları; şubat, temmuz, ağustos ve eylül aylarının gecelerinde ise istatistiksel olarak anlamlı YS artışları olduğu görülmüştür. Yaz ayları, gündüzleri anlamlı azalış, geceleri ise anlamlı artışlar göstermesiyle diğer aylara göre daha değişken bir özellik sunmuştur.

Anahtar Kelimeler

yüzey sıcaklığı, arazi örtüsü, yüzey ısı adası, Mann-Kendall, MODIS

Kaynakça

• Akyürek, Ö. (2020). Termal uzaktan algılama görüntüleri ile yüzey sıcaklıklarının belirlenmesi: Kocaeli örneği. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 6(2), 377–390.
• Ciğerci, H. (2021). Yer Yüzey Sıcaklığının Uzaktan Algılama Verileri ve Mekansal İstatistik Yöntemleri ile Analizi: İstanbul Örneği. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.
• Cihan, A., Cerit, K., & Erener, A. (2022). Yangın Alanında Uydu Görüntüleri ile Yer Yüzey Sıcaklık Değişimi Gözlemi ve Mekânsal Alan Tespiti. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 8(1), 142–155.
• Corumluoglu, O., & Asri, I. (2015). The effect of urban heat island on Izmir’s city ecosystem and climate. Environmental Science and Pollution Research, 22(5), 3202–3211.
• Çiçek, İ., Yılmaz, E., Türkoğlu, N., & Çalışkan, O. (2013). Ankara şehrinde yüzey sıcaklıklarının arazi örtüsüne göre mevsimsel değişimi. International Journal of Human Sciences, 10(1), 621–640.
• Çolak, E., & Sunar, F. (2018). Yüzey sıcaklığı ve spektral yanma indeksleri̇ni̇n orman yangın anali̇zi̇nde kullanımı. ESTÜ. UZAL-CBS (Dü.), VII. Uzaktan Algılama-CBS Sempozyumu Bildiriler Kitabı içinde, (s. 311-320). 18-21 Eylül, Eskişehir.
• Demirci, A., & Karakuyu, M. (2002). Küresel iklim değişimi ve Türkiye’nin fiziki ve beşeri coğrafyası üzerindeki olası etkileri. Ege Ü. (Dü.), Klimatoloji Çalıştayı Bildiriler Kitabı içinde, (s. 235–245). 11-13 Nisan, İzmir. Erol, O. (2014). Genel klimatoloji (10. b.). Çantay Kitapevi.
• Feizizadeh, B., Blaschke, T., Nazmfar, H., Akbari, E., & Kohbanani, H. R. (2013). Monitoring land surface temperature relationship to land use/land cover from satellite imagery in Maraqeh County, Iran. Journal of Environmental Planning and Management, 56(9), 1290–1315.
• Gökdemir, N. (2020). Yapay Su Yapılarının Yer Yüzey Sıcaklığı Değişimine Olan Etkilerinin Meteorolojik Veriler ve Uydu Görüntüleri ile Araştırılması: Afyonkarahisar Örneği. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Zonguldak.
• Guo, D., Wang, C., Zang, S., Hua, J., Lv, Z., & Lin, Y. (2021). Gap-filling of 8-day terra MODIS daytime land surface temperature in high-latitude cold region with generalized additive models (GAM). Remote Sensing, 13(18), 3667–3685.
• Gülersoy, A. E. (2013). Farklı uzaktan algılama teknikleri kullanılarak arazi örtüsü/kullanımında meydana gelen değişimlerin incelenmesi: Manisa merkez ilçesi örneği (1986- 2010). Journal of Turkish Studies, 8(8), 1915–1934. Himayah, S., Ridwana, R., & Ismail, A. (2020). Land surface temperature analysis based on land cover variations using satellite imagery. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 500(1), 1–9.
• Hua, A. K., & Ping, O. W. (2018). The influence of land-use/land-cover changes on land surface temperature: a case study of Kuala Lumpur metropolitan city. European Journal of Remote Sensing, 51(1), 1049–1069.
• Işık, Ş. (2009). 1995-2000 Döneminde İzmir’e Yönelik Göçler. Türk Coğrafya Dergisi, 52, 9–16.
• Işık, Ş. (2017). 21. Yüzyılın Başında İzmi̇r’in İller Arası Göçlerdeki̇ Konumunda Ne Deği̇şti̇? Ege Coğrafya Dergisi, 26(1), 1–19.
• Kadıoğlu, M. (2009). Küresel iklim değişimi ve Türkiye. Mühendis ve Makina, 50(593), 15–25.
• Karakuyu, M. (2002). Şehirleşmenin küresel iklim sapmaları ve taşkınlar üzerindeki etkisi. Marmara Coğrafya Dergisi, 6, 97–108.
• Karl, T. R., & Trenberth, K. E. (2003). Modern global climate change. Science, 302(5651), 1719–1723.
• Kendall, M. G. (1970). Rank Correlation Methods (2. Edition). London, Probability and Statistical Inference.
• Kesgin Atak, B. (2020). Analysing the relationships between land use / land cover and urban land surface temperature using regression tree in İzmir. International Journal of Geography and Geography Education (IGGE), 41, 280–291.
• Khorrami, B., & Gündüz, O. (2019). Uzaktan Algılama ve CBS’nin Yüzey Sıcaklığı ve Kentsel Isı Adası Tespit ve Analizinde Uygulanması. AFAD. UZALMET (Dü.), Meteorolojik Uzaktan Algılama Sempozyumu Bildiriler Kitabı içinde, 11-15 Kasım, Antalya.
• Lata, R., & Ghosh, S. (2022). Assessing the impact of spatio-temporal land cover changes on land surface temperature using satellite data in Beas Valley, Himachal Pradesh, India. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 986(1), 1–15.
• Li, F., Jackson, T. J., Kustas, W. P., Schmugge, T. J., French, A. N., Cosh, M. H., & Bindlish, R. (2004). Deriving land surface temperature from Landsat 5 and 7 during SMEX02/SMACEX. Remote Sensing of Environment, 92(4), 521–534.
• Li, S., Wang, J., Li, D., Ran, Z., & Yang, B. (2021). Evaluation of landsat 8-like land surface temperature by fusing Landsat 8 and Modis land surface temperature product. Processes, 9(12), 2262–2279.
• Li, Z. L., Tang, B. H., Wu, H., Ren, H., Yan, G., Wan, Z., Trigo, I. F., & Sobrino, J. A. (2013). Satellite-derived land surface temperature: Current status and perspectives. Remote Sensing of Environment, 131, 14–37.
• Malamiri, H. R. G., Rousta, I., Olafsson, H., Zare, H., & Zhang, H. (2018). Gap-filling of MODIS time series land surface temperature (LST) products using singular spectrum analysis (SSA). Atmosphere, 9(9), 334–351.
• Mann, H. B. (1945). ‘Nonparametric Tests Against Trend’, Econometrica, 13 (3), 245–259.
• Mcmichael, A. J., Campbell-lendrum, D., Kovats, S., Edwards, S., Wilkinson, P., Wilson, T., Nicholls, R., Hales, S., Tanser, F., Sueur, D. Le, Schlesinger, M., & Andronova, N. (2004). Global climate change. In Ezzati, M., Lopez, A. D., Rodgers, A., & Murray C. J. L. (Eds), Comparative quantification of health risks (s. 1543–1649). World Health Organization.
• Mercan, Ç. (2020). Yer Yüzey Sıcaklığının Termal Uzaktan Algılama Görüntüleri ile Araştırılması: Muş İli Örneği. Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi, 2(2), 42–49.
• Noi, P. T., Kappas, M., & Degener, J. (2016). Estimating daily maximum and minimum land air surface temperature using MODIS land surface temperature data and ground truth data in Northern Vietnam. Remote Sensing, 8(12), 1002–1025.
• Oguz, H., Doygun, N., Kisakurek, S., & Ozcalik, M. (2019). Calculating surface temperature of İzmir, Turkey. Journal of Architecture, Engineering & Fine Arts, 1(2), 36–46.
• Ovalle, A. G. C., Tristan, A. C., Amador-Nieto, J. A., Putri, R. F., & Zahra, R. A. (2021). Analysing the land use/land cover influence on land surface temperature in San Luis Potosí Basin, México using remote sensing techniques. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 686(1), 1–10.
• Öztürk, M. Z., Çetinkaya, G., & Aydın, S. (2017). Köppen-Geiger iklim sınıflandırmasına göre Türkiye’nin iklim tipleri. Journal of Geography, 35, 17–27.
• Pal, S., & Ziaul, S. (2017). Detection of land use and land cover change and land surface temperature in English Bazar urban centre. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 20(1), 125–145.
• Prata, A. J., V. Casellescoll, C., Sobrino, J. A., & Ottle, C. (1995). Thermal remote sensing of land surface temperature from satellites: current status and future prospects. Remote Sensing Reviews, 12(3–4), 175–224.
• Rinner, C., & Hussain, M. (2011). Toronto’s urban heat island-exploring the relationship between land use and surface temperature. Remote Sensing, 3(6), 1251–1265.
• Sertel, E., & Örmeci, C. (2009). Uzaktan algılama verilerinin iklim biliminde kullanım olanakları. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı. 11-15 Mayıs, Ankara.
• Şahin, M., Şenkal, O., & Sarıkoç, A. (2009). Yer yüzey sıcaklığının Price–1984 algoritmasına bağlı hesaplanması. Selçuk Üniversitesi Ahmet Keleşoğlu Eğitim Fakültesi Dergisi, 27, 241–253.
• Şahin, M., Yıldız, B. Y., Şenkal, O., & Peştemalci, V. (2011). Uydu verileri kullanılarak İzmir şehir merkezinin yer yüzey sıcaklığının tahmini. Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(1), 36–45.
• Şentürk, Y., & Çubukçu, K. M. (2022). Kentsel Soğuk Alan Soğutma Kapasitesinin Araştırılması, İzmir Örneği. Çevre Şehir ve İklim Dergisi, 1(1), 106–126.
• Tanrıkulu, M. (2006). İzmir’de Şehirleşmenin Sıcaklık ve Yağış Üzerine Etkisi. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• Tan, W., Wei, C., Lu, Y., & Xue, D. (2021). Reconstruction of all-weather daytime and nighttime MODIS aqua-terra land surface temperature products using an XGboost approach. Remote Sensing, 13(22), 4723–4749.
• Taşlıgil, N. (1992). Manisa ilinin nüfus gelişimi ve özellikleri. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 7(1), 232–245.
• T.C. Başbakanlık Devlet İstatistik Enstitüsü. (1991). Genel nüfus sayımı 1990: İdari bölünüş (özet tablolar) (Yayın No. 1458). Erişim adresi: https://bnk.institutkurde.org/images/pdf/8TDN1CX7FY.pdf
• T.C. Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü. (2022). İklim sınıflandırması İzmir. Haziran 13, 2022 tarihinde MGM: https://mgm.gov.tr/iklim/iklim-siniflandirmalari.aspx?m=IZMIR adresinden alındı.
• T.C. Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü. (2022). İklim sınıflandırması Manisa. Haziran 13, 2022 tarihinde MGM: https://mgm.gov.tr/iklim/iklim-siniflandirmalari.aspx?m=MANISA adresinden alındı.
• TÜİK Biruni (2023). Merkezi Dağıtım Sistemi. Mart 7, 2023 tarihinde TÜİK: https://biruni.tuik.gov.tr/medas/ adresinden alındı.
• TÜİK Biruni (2023). Genel Nüfus Sayımları. Mart 7, 2023 tarihinde TÜİK: https://biruni.tuik.gov.tr/nufusmenuapp/menu.zul adresinden alındı.
• TÜİK. (2021). Nüfus ve Demografi. Mayıs 25, 2022 tarihinde TÜİK: https://data.tuik.gov.tr/Kategori/GetKategori?p=Nufus-ve-Demografi-109 adresinden alındı.
• Urban, M., Eberle, J., Hüttich, C., Schmullius, C., & Herold, M. (2013). Comparison of satellite-derived land surface temperature and air temperature from meteorological stations on the pan-arctic scale. Remote Sensing, 5(5), 2348–2367.
• Wang, L. J., Zuo, H. C., Ren, P. C., & Qiang, B. (2014). Land surface temperature retrieval from MODIS and VIRR data in northwest China. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 17(1), 1–7.
• Xiong, Y., Huang, S., Chen, F., Ye, H., Wang, C., & Zhu, C. (2012). The impacts of rapid urbanization on the thermal environment: a remote sensing study of Guangzhou, South China. Remote Sensing, 4(7), 2033–2056.
• Yavaşlı, D. D. (2017). Spatio-Temporal Trends of Urban Heat Island and Surface Temperature in Izmir, Turkey. American Journal of Remote Sensing, 5(3), 24–29.
• Yavaşlı, D. D., Ölgen, K., & Zoğal, V. (2018). Are summer resorts cooler in summer? A case study of İzmir province. Aegean Geographical Journal, 27(2), 127–134.
• Yılmaz, E. (2015). Landsat görüntüleri ile Adana yüzey ısı adası. Coğrafi Bilimler Dergisi, 13 (2), 115-138.
• Yılmaz, E. (2017). Türkiye’nin bazı şehirlerindeki ısı adası özellikleri. F. Arslan (Ed) içinde, Türkiye coğrafyası araştırmaları-Prof. Dr. Mesut Elibüyük’e armağan (s. 177-204). PEGEM Akademi.
• Yılmaz, E., & Çiçek, İ. (2018). Detailed Köppen-Geiger climate regions of Turkey / Türkiye’nin detaylandırılmış Köppen-Geiger iklim bölgeleri. Journal of Human Sciences, 15(1), 225–242.
• Zhao, B., Mao, K., Cai, Y., Shi, J., Li, Z., Qin, Z., Meng, X., Shen, X., & Guo, Z. (2020). A combined Terra and Aqua MODIS land surface temperature and meteorological station data product for China from 2003 to 2017. Earth System Science Data, 12(4), 2555–2577.