The Impact of Large-Scale Solar Power Projects on the Local Microclimate

Öz

While investments in renewable energy are essential for a low-carbon transition, the relationship between large-scale photovoltaic power plants, especially those established in rural and semi-arid regions, and local surface heat and microclimate indicators is often overlooked in the planning and design literature. This study examines changes in vegetation density, artificial or bare-surface patterns, and land surface temperature (LST) around the Kalyon Karapınar Solar Power Plant in the Karapınar district of Konya province. Using selected summer Landsat images to represent the periods before (2010–2020) and after (2021–2024) the installation of the solar power plant, we generated NDVI, NDBI, and LST analyses within a GIS-based workflow. The results were interpreted in conjunction with precipitation data. Findings reveal a spatial pattern characterized by a decrease in vegetation density, an increase in artificial or bare-surface areas, and a rise in summer surface temperatures both within and around the solar power plant's footprint. The average summer LST increased from 36.2°C to 38.7°C, with local hotspots exceeding 44°C. These findings indicate surface thermal changes in the study area and its immediate surroundings following the installation of the solar power plant. However, they should not be interpreted as direct evidence of a causal relationship. The study highlights the need to incorporate microclimate-sensitive site selection, vegetation buffers, permeable-surface strategies, and long-term environmental monitoring into planning decisions for large-scale solar power plant investments.

Anahtar Kelimeler

• Geographic information systems
• photovoltaic power plant
• surface heat island
• rural-urban interaction
• land surface temperature.

Büyük Ölçekli GES Projelerinin Yerel Mikroklimaya Etkisi

Öz

Yenilenebilir enerji yatırımları düşük karbon dönüşümü açısından kritik bir rol üstlenmekle birlikte, kırsal ve yarı kurak bölgelerde kurulan büyük ölçekli fotovoltaik enerji santrallerinin yerel yüzey ısısı ve mikroklima göstergeleriyle ilişkisi, planlama ve tasarım literatüründe yeterince tartışılmamaktadır. Bu çalışma, Konya ilinin Karapınar ilçesindeki Kalyon Karapınar Güneş Enerjisi Santrali çevresindeki bitki örtüsü yoğunluğu, yapay veya çıplak yüzey desenleri ve yer yüzey sıcaklığındaki (LST) değişiklikleri incelemektedir. Güneş enerjisi santralinin kurulumundan önceki (2010–2020) ve sonraki (2021–2024) dönemleri temsil etmek üzere seçilen yaz Landsat görüntüleri kullanılarak, CBS tabanlı bir iş akışı içinde NDVI, NDBI ve LST analizleri üretilmiştir. Sonuçlar, yağış verileriyle birlikte yorumlanmıştır. Bulgular, güneş enerjisi santralinin içinde ve çevresinde bitki örtüsü yoğunluğunda azalma, yapay veya çıplak yüzey alanlarında artış ve yaz yüzey sıcaklıklarında yükselme ile karakterize edilen bir mekânsal deseni ortaya koymaktadır. Ortalama yaz yer yüzey sıcaklığı (LST) 36,2°C'den 38,7°C'ye yükselmiş, bazı bölgelerde ise 44°C'nin üzerinde sıcaklıklar gözlemlenmiştir. Bu bulgular, güneş enerjisi santralinin kurulumunun ardından çalışma alanında ve çevresinde yüzey termal değişikliklerinin meydana geldiğini göstermektedir. Bununla birlikte, bu bulgular nedensel bir ilişkinin doğrudan kanıtı olarak yorumlanmamalıdır. Çalışma, büyük ölçekli güneş enerjisi santrali yatırımları için planlama kararlarına mikro iklime duyarlı alan seçimi, bitki örtüsü tampon bölgeleri, geçirgen yüzey stratejileri ve uzun vadeli çevresel izlemenin dâhil edilmesinin gerekliliğini vurgulamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Coğrafi bilgi sistemleri
• fotovoltaik santral
• yüzey ısı adası
• kır-kent etkileşimi
• kara yüzey sıcaklığı.

Kaynakça

1. Armstrong, A., Ostle, N. J., & Whitaker, J. (2016). Solar Park microclimate and vegetation management effects on grassland carbon cycling. Environmental Research Letters,11(7), 074016.
2. As-Syakur, A. R., Adnyana, I. W. S., Arthana, I. W., & Nuarsa, I. W. (2012). Enhanced built-up and bareness index (EBBI) for mapping built-up and bare land in an urban area. Remote Sensing, 4(10), 2957–2970. https://doi.org/10.3390/rs4102957
3. Atak, B. K., & Tonyaloğlu, E. E. (2020). Alan kullanım/arazi örtüsü ve bitki örtüsündeki değişimin arazi yüzey sıcaklığına etkisinin değerlendirilmesi: Aydın ili örneği. Turkish Journal of Forestry, 21(4), 489–497.
4. Avdan, U., & Jovanovska, G. (2016). Algorithm for automated mapping of land surface temperature using LANDSAT 8 satellite data. Journal of Sensors, 2016(1), 1480307.
5. Barron-Gafford, G. A., Minor, R. L., Allen, N. A., Cronin, A. D., Brooks, A. E., & Pavao-Zuckerman, M. A. (2016). The Photovoltaic Heat Island Effect: Larger solar power plants increase local temperatures. Scientific reports, 6(1), 35070. https://doi.org/10.1038/srep35070
6. Barry, R. G., & Chorley, R. J. (2009). Atmosphere, weather and climate. Routledge.
7. Bozyiğit, R., & Tapur, T. (2009). Konya ovası ve çevresinde yeraltı sularının obruk oluşumlarına etkisi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (21), 137–155.
8. Chen, X. L., Zhao, H. M., Li, P. X., & Yin, Z. Y. (2006). Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes. Remote sensing of environment, 104(2), 133–146. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.11.016

9. Çetin, M., Özenen Kavlak, M., Senyel Kurkcuoglu, M. A., Bilge Özturk, G., Çabuk, S. N., & Çabuk, A. (2024). Determination of land surface temperature and urban heat island effects with remote sensing capabilities: the case of Kayseri, Türkiye. Natural Hazards, 120(6), 5509–5536.
10. Degerli, B., & Çetin, M. (2022). Evaluation from rural to urban scale for the effect of NDVI-NDBI indices on land surface temperature, in Samsun, Türkiye. Turkish Journal of Agriculture-Food Science and Technology, 10(12), 2446–2452.
11. Doğru, B., & Güngöroğlu, C. (2022). Farklı meteorolojik istasyonlara ait yağış değerlerinin haritalanmasında etkenliğin arttırılmasına dair bir uygulama. Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi, 4(1), 15–22. https://doi.org/10.56130/tucbis.943613
12. Forman, R. T. (1995). Land mosaics: the ecology of landscapes and regions. Cambridge University Press.
13. Geçen, R., & Aytemur, D. (2024). Termal Uzaktan Algılama Görüntüsü İle Hatay İli Yer Yüzey Sıcaklığının Belirlenmesi, Yer Şekilleri ve Arazi Örtüsüyle İlişkilendirilmesi. Çukurova Araştırmaları Dergisi, 8(17), 514–534.
14. Guangmeng, G., & Mei, Z. (2004). Using MODIS land surface temperature to evaluate forest fire risk of northeast China. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 1(2), 98–100.
15. Gürbüz, İ. B., Özkan, G., & Korkmaz, Ş. (2023). Kırsal kesimde yaşayanların yenilebilir enerji kaynakları ve çevre bilinci üzerine bir araştırma. Turkish Journal of Agricultural and Natural Sciences, 10(1), 187–195. doi:https://doi.org/10.30910/turkjans.957062
16. Hassanpour Adeh, E., Selker, J. S., & Higgins, C. W. (2018). Remarkable agrivoltaic influence on soil moisture, micrometeorology and water-use efficiency. PloS one, 13(11), e0203256. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0203256
17. He, C., Shi, P., Xie, D., & Zhao, Y. (2010). Improving the normalized difference built-up index to map urban built-up areas using a semiautomatic segmentation approach. Remote Sensing Letters, 1(4), 213–221. https://doi.org/10.1080/01431161.2010.481681
18. Hernandez, R. R., Hoffacker, M. K., & Field, C. B. (2014a). Land-use efficiency of big solar. Environmental Science & Technology, 48(2), 1315–1323.
19. Hernandez, R., Easter, S. B., Murphy-Mariscal, M. L., Maestre, F. T., Tavassoli, M., Allen, E. B., C.W. Barrows, J. Belnap, R. Ochoa-Hueso, S. Ravi & Allen, M. F. (2014b). Environmental impacts of utility-scale solar energy. Renewable and sustainable energy reviews, 29, 766–779. https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.08.041
20. Hernandez, R. R., Hoffacker, M. K., Murphy-Mariscal, M. L., Wu, G. C., & Allen, M. F. (2015). Solar energy development impacts land cover change and protected areas. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(44), 13579–13584. https://doi.org/10.1073/pnas.1517656112
21. Huang, S., Tang, L., Hupy, J. P., Wang, Y., & Shao, G. (2021). A commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote sensing. Journal of Forestry Research, 32(1), 1–6.
22. Ibrahim, M., & Abu-Mallouh, H. (2018). Estimate land surface temperature in relation to land use types and geological formations using spectral remote sensing data in Northeast Jordan. Open Journal of Geology, 8(2), 174–185.
23. IEA. (2022). Renewables 2022 Analysis and forecast to 2027. International Energy Agency. https://euagenda.eu/publications/renewables-2022-analysis-and-forecast-to-2027 adresinden alındı
24. Irvem, A., & Ozbuldu, M. (2023). Downscaling of the land surface temperature data obtained at four different dates in a year using the GWR model: a case study in Antakya, Turkey. Journal of the Indian Society of Remote Sensing,51(6), 1241–1252.
25. Jiménez‐Muñoz, J. C., & Sobrino, J. A. (2003). A generalized single‐channel method for retrieving land surface temperature from remote sensing data. Journal of geophysical research: atmospheres, 108(D22). https://doi.org/10.1029/2003JD003480
26. Kalyon Enerji. (2023). Konya Karapınar YEKA 1 GES Projesi Tanıtım Broşürü. https://www.kalyonenerji.com/documents/Kalyon_Karapınar_GES_Tanitim_Brosuru.pdf adresinden alındı
27. Li, Z. L., Tang, B. H., Wu, H., Ren, H., Yan, G., Wan, Z., ... & Sobrino, J. A. (2013). Satellite-derived land surface temperature: Current status and perspectives. Remote Sensing of Environment, 131, 14–37. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.12.008
28. Liu, Y., Xiao, J., Ju, W., Zhu, G., Wu, X., Fan, W., ... & Zhou, Y. (2018). Satellite-derived LAI products exhibit large discrepancies and can lead to substantial uncertainty in simulated carbon and water fluxes. Remote Sensing of Environment, 206, 174–188. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.12.024
29. Mulvaney, D. (2019). Solar power: Innovation, sustainability, and environmental justice. University of California Press.
30. Orhan, O., & Yakar, M. (2016). Investigating land surface temperature changes using Landsat data in Konya, Turkey. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences,41, 285–289.
31. Orhan, O., Dadaser-Celik, F., & Ekercin, S. (2019). Investigating land surface temperature changes using Landsat-5 data and real-time infrared thermometer measurements at Konya closed basin in Turkey. International Journal of Engineering and Geosciences, 4(1), 16–27.
32. Ozdemir, A. (2015). Investigation of sinkholes spatial distribution using the weights of evidence method and GIS in the vicinity of Karapinar (Konya, Turkey). Geomorphology, 245, 40–50. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2015.04.034
33. Peel, M. C., Finlayson, B. L., & McMahon, T. A. (2007). Updated world map of the Köppen-Geiger climate classification. Hydrology and Earth System Sciences,11(5), 1633–1644.
34. Peng, X., Wu, W., Zheng, Y., Sun, J., Hu, T., & Wang, P. (2020). Correlation analysis of land surface temperature and topographic elements in Hangzhou, China. Scientific Reports, 10(1), 10451.
35. Pettorelli, N. (2013). The normalized difference vegetation index. Oxford University Press.
36. REN21. (2024). Renewables 2024 Global Status Report. Paris: REN21 Secretariat. Temmuz 22, 2025 tarihinde https://www.ren21.net/reports/ren21-reports adresinden alındı
37. Shakiba, F., Rousta, I., Mazidi, A., & Olafsson, H. (2024). Spatial and temporal variation of day and night time land surface temperature and its drivers over Iran’s watersheds using remote sensing. Earth Science Informatics, 17(4), 3567–3587.
38. Sobrino, J. A., Jiménez-Muñoz, J. C., & Paolini, L. (2004). Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5. Remote Sensing of environment, 90(4), 434–440. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.02.003
39. Şekertekin, A., & Marangoz, A. M. (2019). Zonguldak Metropolitan Alanındaki Arazi Kullanımı Arazi Örtüsünün Yer Yüzey Sıcaklığına Etkisi. Geomatik,4(2), 101–111.
40. Şimşek, Ç. K., & Doğan, O. (2019). Investigation of Surface Temperature Differentiation of Fagus and Quercus Stands by Using Landsat Images. Cumhuriyet Science Journal, 40(1), 265–274.
41. T.C. Çevre, Şehircilik ve İklim Değ. Bak. (2015). Temmuz 26, 2025 tarihinde Çölleşme ve Erozyonla Mücadele: https://cem.csb.gov.tr/turkiye-collesme-modeli-ve-hassasiyet-haritasi-i-103686 adresinden alındı
42. T.C. Çevre, Şehircilik ve İklim Değ. Bak. (2024). Temmuz 26, 2025 tarihinde Meteoroloji Genel Müdürlüğü Arşiv: https://www.mgm.gov.tr adresinden alındı
43. T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. (2023). Türkiye Ulusal Enerji Planı.T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. Temmuz 25, 2025 tarihinde https://enerjiverimliligi.enerji.gov.tr/template/dist/pdf/Türkiye_Ulusal_Enerji_Planı.pdf adresinden alındı
44. T.C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. (2024). YEKA Modeli ve Uygulamaları: https://enerji.gov.tr/eigm-yenilenebilir-enerji-uretim-faaliyetleri-yeka-modeli#:~:text=YEKA%20GES-1,milyar%20kWh%20elektrik%20enerjisi%20üretilmektedir. adresinden alındı
45. T.C. Konya Valiliği (2026, 04 12). T.C. Konya Valiliği: https://www.konya.gov.tr/karapinar adresinden alındı
46. T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı (2023a). Konya Havzası Kuraklık Yönetim Planı. Ankara.
47. T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı (2023b). Konya Havzası Kuraklık Yönetim Planının Güncellenmesi Projesi: Yönetici özeti. Ankara.
48. Topuz, M., & Geçen, R. (2024). Silifke ve Erdemli İlçe Merkezlerinin Yer Yüzey Sicakliğina Etkisi. Çukurova Araştırmaları Dergisi,7(14), 439–453.
49. Tucker, C. J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8(2), 127–150.
50. Turney, D., & Fthenakis, V. (2011). Environmental impacts from the installation and operation of large-scale solar power plants. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 15(6), 3261–3270. doi:https://doi.org/10.1016/j.rser.2011.04.023
51. USGS. (2025). 04 28, 2025 tarihinde science for a changing world: https://earthexplorer.usgs.gov adresinden alındı
52. Voogt, J. A., & Oke, T. R. (2003). Thermal remote sensing of urban climates. Remote Sensing of Environment, 86(3), 370–384. https://doi.org/10.1016/S0034–4257(03)00079–8
53. Wang, L., Sousa, W. P., & Gong, P. (2004). Integration of object-based and pixel-based classification for mapping mangroves with IKONOS imagery. International journal of Remote Sensing, 25(24), 5655–5668. https://doi.org/10.1080/014311602331291215
54. Weng, Q., Liu, H., Liang, B., & Lu, D. (2008). The spatial variations of urban land surface temperatures: pertinent factors, zoning effect, and seasonal variability. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 1(2), 154–166.
55. Weng, Q. (2009). Thermal infrared remote sensing for urban climate and environmental studies: Methods, applications, and trends. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64(4), 335–344. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2009.03.007
56. 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. https://doi.org/10.1080/01431160600589179
57. Xu, H. (2008). A new index for delineating built‐up land features in satellite imagery. International Journal of Remote Sensing, 29(14), 4269–4276. https://doi.org/10.1080/01431160802039957
58. Xu, Z., Li, Y., Qin, Y., & Bach, E. (2024). A global assessment of the effects of solar farms on albedo, vegetation, and land surface temperature using remote sensing. Solar Energy, 268, 112198. https://doi.org/10.1016/j.solener.2023.112198
59. Zha, Y., Gao, J., & Ni, S. (2003). Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing, 24(3), 583–594.
60. Zhang, X., & Xu, M. (2020). Assessing the effects of photovoltaic powerplants on surface temperature using remote sensing techniques. Remote Sensing, 12(11), 1825.