Comparative Analysis of Frequency Ratio, Analytical Hierarchy Process, and Logistic Regression Methods in Selecting the Location of Rural Dwellings: the Case of Keban Stream Basin (Elazığ)

Öz

Rural areas in Turkey are undergoing significant transformations, but not as much as cities. Rural areas are evolving in many aspects, including land use, economic structure, and lifestyles. Rural housing is one of the most important indicators of change. The migration of rural dwellings from settlement centers causes the settlement pattern to loosen and disperse, similar to urban sprawl. Thus, existing agricultural/livestock lands and natural elements are changing and transforming. The change/transformation process that rural areas undergo as a whole is conceptualized as “new rurality” in the literature. The adoption of the “dual lifestyle” and the “urban lifestyle” in the countryside, which are indicators of the new rurality, has increased the demand for “country residence” and “second homes” in the countryside. Thus, more housing is being built in areas near major transportation axes, particularly near cities and in rural areas. Making suitability analyses and creating projections by employing geographical data in the selection of the locations of these newly built houses is important for the future of existing agricultural areas and rural planning. Performing site selection analyses with different methods demonstrates the advantages of one method over the others and provides more accurate analyses. In this study, logistic regression (LR), analytical hierarchy process (AHP), and frequency ratio (FO) methods were used for site selection suitability analysis. The study area, Keban Stream Basin, is located in the northwest of Elazig, within the borders of the Keban district. The basin has a surface area of approximately 187 km2 . According to the results on the maps, the basin has an average land area of 12.5 km2 , which is suitable for new rural housing construction. Although each model has its advantages, the LR and FO methods produced more suitable results than the AHP method.

Anahtar Kelimeler

• Site selection
• Rural Dwellings
• Frequency Ratio
• Analytical Hierarchy
• Logistic Regression

Kırsal Konutların Yer Seçiminde FO, AHS ve LR Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Analizi, Keban Çayı Havzası (Elazığ) Örneği

Öz

Türkiye’de kırsal alanlar, kentler kadar olmasa da önemli bir dönüşüm süreci içindedir. Bu süreçte kırsal alanlar arazi kullanımı, iktisadi yapı ve yaşam tarzları gibi birçok açıdan değişmektedir. Değişimin önemli göstergelerinden birisi de kırsal konutlardır. Kentsel saçaklanmaya benzer şekilde yerleşim özeklerinden uzaklaşan kırsal konutlar, yerleşme dokusunun giderek daha gevşek/dağınık hale gelmesine neden olmaktadır. Böylece mevcut tarım/hayvancılık arazileri ve tabii unsurlar da değişip dönüşmektedir. Kırsal alanların bir bütün olarak yaşadığı değişim/dönüşüm süreci literatürde ‘yeni kırsallık’ olarak kavramsallaştırılmaktadır. Yeni kırsallığın göstergelerinden mobilitenin/hareket serbestliğinin artmasıyla ortaya çıkan, yılın farklı dönemlerinde kırda ve kentte kalınan ‘ikili yaşam’ biçimi ile kırsalda ‘kentsel yaşam tarzının’ benimsenmesinin etkisiyle, sayfiye evlere ve kırsalda ikinci konuta yönelik talep artmıştır. Böylece kentlere yakın araziler başta olmak üzere ve genel olarak kırsal alanlarda ana ulaşım akslarına yakın kesimlerde daha fazla konut yapılmaktadır. Yeni yapılan bu konutların yerlerinin seçiminde coğrafi verilerin kullanılmasıyla, uygunluk analizleri yapmak ve projeksiyonlar oluşturmak mevcut tarım alanlarının geleceği ve kırsal planlanma açısından önemlidir. Farklı metotlar üzerinden yapılan yer seçimi analizleri, hem metotların birbirlerine göre avantajlarını göstermekte hem de daha doğru analizlerin yapılmasını sağlamaktadır. Bu çalışmada yer seçimi uygunluk analizleri için Lojistik Regresyon (LR), Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve Frekans Oran (FO) metotları kullanılmıştır. Çalışma sahası olan Keban Çayı Havzası, Elazığ ilinin kuzeybatısında, Keban ilçesi sınırları içinde bulunmaktadır. Havza yaklaşık 187 km2 ’lik bir yüzölçümüne sahiptir. Sonuç haritalarına göre havzada yeni kırsal konut yapımına çok uygun, ortalama 12,5 km2 arazi olduğu tespit edilmiştir. Her modelin kendine göre avantajları olsa da, LR ve FO metotlarının, AHS’ye göre daha uygun sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. 

Anahtar Kelimeler

• Yer seçimi
• Kırsal Konut
• Frekans Oran
• Analitik Hiyerarşi
• Lojistik Regresyon

Kaynakça

1. Aburas, M. M., Ho, Y. M., Ramli, M. F., & Ash’aari, Z. H. (2017). Improving the capability of an integrated CA-Markov model to simulate spatio-temporal urban growth trends using an Analytical Hierarchy Process and Frequency Ratio. International Journal of AppliedEarth Observation and Geoinformation, 59, 65-78. https:// doi.org/10.1016/j.jag.2017.03.006 google scholar
2. Akın, A., Berberoğlu, S., & Sunar, F. (2014). Lojistik Regresyon Yöntemi İle İstanbul’da Geleceğe Yönelik Kentsel Gelişim Analizi. 5. Uzaktan Algılama-CBS Sempozyumu (Uzal-Cbs 2014), 14-17 Ekim 2014, İstanbul. google scholar
3. Alsharif, A. A., & Pradhan, B. (2014). Urban Sprawl Analysis of Tripoli Metropolitan City (Libya) Using Remote Sensing Data and Multivariate Logistic Regression Model. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 1(42), 149-163. google scholar
4. Bektaş, S. & Hınıs, M. A. (2008). Şehiriçi trafik kazalarına etki eden faktörlerin lojistik regresyon modeli ile incelenmesi: Aksaray örneği. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 23(3), 25-34. google scholar
5. Canpolat, F.A. &, Hayli, S. (2018). Coğrafi göstergeler açısından Türkiye’de kırsal değişim (1980-2012 dönemi). Journal of Human Sciences, 15(4), 2229-2256. https://doi.org/10.14687/jhs.v15i4.5418 google scholar
6. Dağlı, D. & Çağlayan, A. (2016). Analitik hiyerarşi süreci ile optimal arazi kullanımının belirlenmesi: Melendiz Çayı havzası örneği. Türk Coğrafya Dergisi, (66), 83-92. https://doi.org/10.17211/tcd.2807 google scholar
7. Dai, F. C., Lee, C. F., Li, J. X. Z. W., & Xu, Z. W. (2001). Assessment of landslide susceptibility on the natural terrain of Lantau Island, Hong Kong. Environmental Geology, 40(3), 381-391. google scholar
8. Datta, A., Young, Ş. Y. (2007) Suburban development and networks of mobility: sites in İzmir, Turkey. Global Built Environment Review, 6(1). pp. 42-53. ISSN 1474-6832 google scholar

9. Emekli, G. (2014). İkinci Konut Kavramı Açısından Turizm Coğrafyasının Önemi ve Türkiye’de İkinci Konutların Gelişimi. Ege Coğrafya Dergisi, 23(1), 25-42. Retrieved from https:// dergipark.org.tr/tr/pub/ecd/issue/4865/66874 google scholar
10. Erden, T., & Coşkun, M. Z. (2011). Acil durum servislerinin yer seçimi: Analitik Hiyerarşi Yöntemi ve CBS Entegrasyonu. İTÜDERGİSİ/d, 9(6). google scholar
11. Gao, X., & Cai, J. (2017). Optimization analysis of urban function regional planning based on big data and GIS technology. Technical Bulletin, 55(11), 344-351. google scholar
12. GeoFabrik (2021, 1 Haziran). Geofabrik: openstreetmap data, Web Tabanlı Uygulama adresi https://download.geofabrik.de/europe/ turkey.html google scholar
13. Gorter, C., & Nijkamp, P. (2001). Location theory. In S. Hanson (Ed.), International encyclopedia for the social and behavioural sciences (pp. 9013-9019). Elsevier. google scholar
14. Gregory, D., Johnston, R., Pratt, G., Watts, M., & Whatmore, S. (Eds.). (2009). The dictionary of human geography. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1111/j.1745-7939.2010.01189_4.x google scholar
15. Hu, Z., & Lo, C. P. (2007). Modeling urban growth in Atlanta using logistic regression. Computers, Environment and Urban Systems, 31(6), 667-688. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2006.11. 001 google scholar
16. Kocatürk, F., & Bölen, F. (2010). Kayseri’de konut alanı yer seçimi ve hanehalkı hareketliliği. İTÜDERGİSİ/a, 4(2). google scholar
17. Kaiser, E. J., Godschalk, D. R., & Chapin, F. S. (2006). Urban land use planning. Urbana: University of Illinois press. google scholar
18. Lee, S., & Dan, N. T. (2005). Probabilistic landslide susceptibility mapping in the Lai Chau province of Vietnam: focus on the relationship between tectonic fractures and landslides. Environmental Geology, 48(6), 778-787. https://doi.org/10.1007/ s00254-005-0019-x google scholar
19. Lee, S., & Pradhan, B. (2007). Landslide hazard mapping at Selangor, Malaysia using frequency ratio and logistic regression models. Landslides, 4(1), 33-41. google scholar
20. Millet, I., & Wedley, W. C. (2002). Modelling risk and uncertainty with the analytic hierarchy process. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 11(2), 97-107. https://doi.org/10.1002/mcda.319 google scholar
21. Min, H., (1994). Location analysis of international consolidation terminals using the analytic hierarchy process, Journal of Business Logistics, 15(2), 25-44. google scholar
22. Murray, A., T. (2009). Location theory. In: Kitchin R, Thrift N (eds) International Encyclopedia of Human Geography. Elsevier, Oxford. https://doi.org/10.1016/B978-008044910-4.00202-9 google scholar
23. Nong, Y., & Du, Q. (2011). Urban growth pattern modeling using logistic regression. Geo-spatial Information Science, 14(1), 62-67. https://doi.org/10.1007/s11806-011-0427-x google scholar
24. Nowak, D. J., & Walton, J. T. (2005). Projected urban growth (20002050) and its estimated impact on the US forest resource. Journal of Forestry, 103(8), 383-389. https://doi.org/10.1093/jof/103.8.383 google scholar
25. O’Kelly, M., & Bryan, D. (1996). Agricultural location theory: von Thunen’s contribution to economic geography. Progress in Human geography, 20(4), 457-475. https://doi.org/10.1177/030913259602000402 google scholar
26. Ortiz-Guerrero, C. E. (2013). The New Regionalism. Policy Implications for Rural Regions. Cuadernos de Desarrollo Rural, 10(70), 47-67. ISSN 0122-1450. google scholar
27. Özdemir, M. A., Sunkar, M. (2003). Keban Çayı Havzasında (Elazığ) Doğal Ortam ve İnsan İlişkileri. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(2), 129-146. google scholar
28. Pallant, J. (2020). SPSS kullanma kılavuzu: SPSS ile adım adım veri analizi (S. Balcı ve B. Ahi, Çev.). Anı Yayıncılık, Ankara. google scholar
29. Park, S., Jeon, S., Kim, S., & Choi, C. (2011). Prediction and comparison of urban growth by land suitability index mapping using GIS and RS in South Korea. Landscape and urban planning, 99(2), 104114. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2010.09.001 google scholar
30. Park, S., Jeon, S. & Choi, C. (2012). Mapping urban growth probability in South Korea: comparison of frequency ratio, analytic hierarchy process, and logistic regression models and use of the environmental conservation value assessment. Landscape Ecol Eng, 8, 17-31. https://doi.org/10.1007/s11355-010-0137-9 google scholar
31. Patriche, C. V., Vasiliniuc, I., & Biali, G. (2015). Quantitative evaluation of landslide susceptibility in the Bârlad basin. Environmental Engineering and Management Journal, 14(9), 2229-2236. google scholar
32. Ran, L. H., & Bo, Z. (2013). Application of GIS in rural planning. International Journal of Modeling and Optimization, 3(2), 202. google scholar
33. Riley, S. J., DeGloria, S. D., & Elliot, R. (1999). Index that quantifies topographic heterogeneity. Intermountain Journal of Sciences, 5(1-4), 23-27. google scholar
34. Saaty, T.L. The Analytic Hierarchy Process; McGraw-Hill: New York, NY, USA, 1980. google scholar
35. Tabachnick, B. G., Fidell, L. S., & Ullman, J. B. (2014). Using multivariate statistics (Vol. 6, pp. 483-554). Boston, MA: Pearson. google scholar
36. TÜİK (2021). Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi Sonuçları - 20072020. Erişim: 01.06.2021, https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=95&locale=tr google scholar
37. Uyan, M. (2013). GIS-based solar farms site selection using analytic hierarchy process (AHP) in Karapinar region, Konya/Turkey. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 28, 11-17. google scholar
38. Vasiljevic, T. Z., Srdjevic, Z., Bajcetic, R., & Miloradov, M. V. (2012). GIS and the analytic hierarchy process for regional landfill site selection in transitional countries: a case study from Serbia. Environmental Management, 49(2), 445-458. https://doi.org/10.1007/s00267-011-9792-3 google scholar
39. Vojtek, M., & Vojtekova, J. (2019). Flood susceptibility mapping on a national scale in Slovakia using the analytical hierarchy process. Water, 11(2), 364. https://doi.org/10.3390/w11020364 google scholar
40. Yalçın, A. (2008). GIS-based landslide susceptibility mapping using analytical hierarchy process and bivariate statistics in Ardesen (Turkey): comparisons of results and confirmations. Catena, 72(1), 1-12. https://doi.org/10.1016/j.catena.2007.01.003 google scholar
41. Youssef, A. M., Pradhan, B., & Tarabees, E. (2011). Integrated evaluation of urban development suitability based on remote sensing and GIS techniques: contribution from the analytic hierarchy process. Arabian Journal of Geosciences, 4(3-4), 463473. https://doi.org/10.1007/s12517-009-0118-1 google scholar