Orman Yangınına Sebep Olan Kriterlerin Bulanık Ortamda Değerlendirilmesi

Yıl 2024, , 545 - 558, 27.03.2024

Burcu Tezcan , Tamer Eren

https://doi.org/10.2339/politeknik.1138806

Cited By: 3

Öz

Orman yangınları, çeşitli sebeplerle meydana gelebilir ve hızlı bir şekilde yayılabilir. Bu yüzden büyük çevre problemidir. Türkiye’de özellikle Ege ve Akdeniz bölgeleri olmak üzere 12 milyon hektarlık alan orman yangını konusunda risk taşımaktadır. Orman yangınında riskli bölgeler, yangının kolayca başlayıp, diğer bölgelere hızlı bir şekilde yayılabileceği yerlerdir. Doğayı kontrol altına almak zordur. Bu bağlamda bu çalışmada orman yangınına sebep olan kriterlerin değerlendirilmesi ele alınmıştır. Bu kriterler 4 ana kriter olan topografya, bitki örtüsü, iklim ve sosyoekonomiktir. Bu kriterlerin alt kriterleri ise yükseklik, eğim, cephe, rakım, kuru bitki örtüsü, biyokütle yoğunluğu, sıcaklık, nem, rüzgâr hızı, yerleşim yerine uzaklık, arazi kullanımı, nüfus yoğunluğu ve elektrik hatlarına uzaklıktır. Bu yüzden orman yangını yüksek olması sebebiyle, çok kriterli karar verme (ÇKKV) modelinin önerilmesi, ikna edici sonuçlar elde etmek için çok değerlidir. Dolayısıyla karar vericiye geniş değerlendirme ölçeği sunan Pisagor Bulanık (PB) kümeleri, literatürdeki çalışmalarda birçok uygulamada kullanılmış PBAHP, Analitik Ağ Prosesi (AAP) ve Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemleri uygulanmıştır. Orman yangını üzerinde etkisi olan kriterler bu üç yöntem kullanılarak önceliklendirme yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar ile karşılaştırmalı analiz yapılmış ve sonucun ne kadar önemli olduğu gösterilmiştir. Daha sonra senaryo bazlı duyarlılık analizi yapılarak farklı koşullardaki durumlar gözlemlenmiştir. Böylece yapılan çalışma ile ormanlık alanların yangın riski oluşturma durumları belirlenmiştir. Dolayısıyla eldeki kaynakların etkin bir şekilde tahsis edilmesine katkı sağlayacaktır.

Anahtar Kelimeler

Orman yangını, PBAHP, AAP, AHP, duyarlılık analizi, Forest fires, PFAHP, ANP, sensitivity analysis

Evaluation Of Criteria That Cause Forest Fires In Fuzzy Environment

Öz

Forest fires can occur for a variety of reasons and can spread quickly. So it is a big environmental problem. 12 million hectares of land in Turkey, especially in the Aegean and Mediterranean regions, carries a risk of forest fire. Risky areas in forest fire are places where the fire can start easily and spread quickly to other areas. It is difficult to control nature. In this context, the evaluation of the criteria that cause forest fire is discussed in this study. These criteria are topography, vegetation, climate and socioeconomic, which are 4 main criteria. The sub-criteria of these criteria are height, slope, front, dry vegetation, biomass density, temperature, humidity, wind speed, precipitation, distance to settlement, land use, population density and distance to power lines. Therefore, proposing a multi-criteria decision-making (MCDM) model is invaluable to obtain convincing results, due to the high rate of forest fire. Therefore, Pythagorean Fuzzy (PF) clusters, which offer a wide evaluation scale to the decision maker, PBAHP, Analytical Network Process (AAP) and Analytical Hierarchy Process (AHP) methods, which are used in many applications in the studies in the literature, were applied. The criteria that have an impact on forest fire were prioritized using these two methods. Comparative analysis was made with the results obtained and it was shown how important the result was. Then, scenario-based sensitivity analysis was performed and situations in different conditions were observed. Thus, the fire risk status of forested areas was determined by the study. Therefore, it will contribute to the efficient allocation of available resources.

Anahtar Kelimeler

Forest fires, PFAHP, ANP, AHP, sensitivity analysis

Kaynakça

• [1] https://www.wri.org/, “WRI, Dünya Kaynakları Enstitüsü”, (2022).
• [2] Alkayış, M. H., Karslıoğlu, A., ve Onur, M. İ. “Muğla ili Menteşe yöresi orman yangını risk potansiyeli haritasının coğrafi bilgi sistemleri ile belirlenmesi.”, Geomatik, 7(1): 10-16, (2022).
• [3] https://www.ogm.gov.tr/tr/e-kutuphane/resmi-istatistikler, “Tarım ve Orman Bakanlığı, Orman Genel Müdürlüğü”, (2020).
• [4] Zadeh, L. A. “Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility.”, Fuzzy sets and systems, 100, 9-34, (1999).
• [5] Yager, R. R. “Pythagorean membership grades in multicriteria decision making.”, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 22(4): 958-965, (2013).
• [6] Şahin K., “Orman Yangınlarının İnternet Ortamında İnteraktif Olarak Sunumu.”, Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Anabilim Dalı, İstanbul, 74, (2006).
• [7] Yıldızlı E., S., “Orman Yangınlarında Organizasyon ve Karar Destek Sistemleri.”, Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Orman Mühendisliği Anabilim Dalı, Isparta, 103, (2013).
• [8] Hacısalihoğlu M., “Çok Kriterli Karar Analizi ile Orman Yangını Risk Haritalarının Oluşturulması: Karabük örneği.” Yüksek lisans tezi, Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi, Zonguldak, Türkiye, (2018).
• [9] Tezcan, B., Alakaş, H. M., Özcan, E. ve Eren, T., “Afet Sonrası Geçici Depo Yeri Seçimi Ve Çok Araçlı Araç Rotalama Uygulaması: Kırıkkale İlinde Bir Uygulama.”, Politeknik Dergisi, 1-1, (2021), basımda.
• [10] Nursena, O., Yapıcı, S., Yumuşak, R., Eren, T., “Pandemi Sürecinde Sürdürülebilir Tedarik Zinciri Yönetimi için İlaç Deposu ve Aşı Dağıtım Merkezi Yeri Seçimi.”, Politeknik Dergisi, 1-1, (2021), basımda.
• [11] Akıncı, B. N., Danışan, T., Eren, T., “Obezite Hastaları İçin Giyilebilir Teknolojilerin Çkkv Yöntemleri ile Seçimi”, Politeknik Dergisi, 1-1, (2021), basımda.
• [12] Hashjin, S. S., Milaghardan, A. H., Esmaeily, A., Mojaradi, B. and Naseri, F. “Forest fire hazard modeling using hybrid AHP and fuzzy AHP methods using MODIS sensor.”, In 2012 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 931-934. IEEE, (2012).
• [13] Eskandari, S., Ghadikolaei, J. O., Jalilvand, H. and Saradjian, M. R. “Detection of fire high-risk areas in northern forests of Iran using Dong model.”, World Applied Sciences Journal, 27(6): 770-773, (2013).
• [14] Thakur, A. K. and Singh, D. “Forest Fire Risk Zonation Using Geospatial Techniques and Analytic Hierarchy Process in Dehradun District, Uttarakhand, India.”, Universal Journal of Environmental Research & Technology, 4(2): 82-89, (2014).
• [15] Feizizadeh, B., Omrani, K. and Aghdam, F. B. “Fuzzy analytical hierarchical process and spatially explicit uncertainty analysis approach for multiple forest fire risk mapping.”, Giforum, 1: 72-80, (2015).
• [16] Semeraro, T., Mastroleo, G., Aretano, R., Facchinetti, G., Zurlini, G. and Petrosillo, I. “GIS Fuzzy Expert System for the assessment of ecosystems vulnerability to fire in managing Mediterranean natural protected areas.”, Journal of Environmental Management, 168: 94- 103, (2016).
• [17] Pourghasemi, H. R., Beheshtirad, M. and Pradhan, B. “A comparative assessment of prediction capabilities of modified analytical hierarchy process (M-AHP) and Mamdani fuzzy logic models using Netcad-GIS for forest fire susceptibility mapping.”, Geomatics, Natural Hazards and Risk, 7(2): 861-885, (2016).
• [18] Leal, B. E., Hirakawa, A. R. and Pereira, T. D. “Onboard fuzzy logic approach to active fire detection in Brazilian amazon forest.”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 52(2): 883-890, (2016).
• [19] Eskandari, S. “A new approach for forest fire risk modeling using fuzzy AHP and GIS in Hyrcanian forests of Iran.”, Arabian Journal of Geosciences, 10(8): 1-13, (2017).
• [20] Van, T. T., Tien, T. V., Toi, N. D. L. and Bao, H. D. X. “Risk of Climate Change Impacts on Drought and Forest Fire Based on Spatial Analysis and Satellite Data.”, In Multidisciplinary Digital Publishing Institute Proceedings, 2(5): 189, (2018).
• [21] Ljubomir, G., Pamučar, D., Drobnjak, S. and Pourghasemi, H. R. “Modeling the spatial variability of forest fire susceptibility using geographical information systems and the analytical hierarchy process.”, In Spatial modeling in GIS and R for earth and environmental sciences, 337-369, (2019).
• [22] Naderpour, M., Rizeei, H. M., Khakzad, N. and Pradhan, B. “Forest fire induced Natech risk assessment: A survey of geospatial technologies.”, Reliability Engineering & System Safety, 191: 106558, (2019).
• [23] Sengar, A., Sharma, V., Agrawal, R., Dwivedi, A., Dwivedi, P., Joshi, K. and Barthwal, M. “Prioritization of barriers to energy generation using pine needles to mitigate climate change: Evidence from India.”, Journal of Cleaner Production, 275: 123840, (2020).
• [24] Asori, M., Emmanuel, D. and Dumedah, G. “Wildfire hazard and Risk modelling in the Northern regions of Ghana using GIS-based Multi-Criteria Decision Making Analysis.”, Burns, 10(11): 5-11, (2020).
• [25] Coban, H. and Erdin, C. “Forest fire risk assessment using GIS and AHP integration in Bucak forest enterprise, Turkey.”, Applied Ecology and Environmental Research, 18(1): 1567-1583, (2020).
• [26] Abedi Gheshlaghi, H., Feizizadeh, B. and Blaschke, T. “GIS-based forest fire risk mapping using the analytical network process and fuzzy logic.”, Journal of Environmental Planning and Management, 63(3): 481-499, (2020).
• [27] Van Hoang, T., Chou, T. Y., Fang, Y. M., Nguyen, N. T., Nguyen, Q. H., Xuan Canh, P. and Meadows, M. E. “Mapping forest fire risk and development of early warning system for NW Vietnam using AHP and MCA/GIS methods.”, Applied Sciences, 10(12): 4348, (2020).
• [28] Dang, A. T., Kumar, L., Reid, M. and Mutanga, O. “Fire danger assessment using geospatial modelling in Mekong delta, Vietnam: Effects on wetland resources.”, Remote Sensing Applications: Society and Environment, 21: 100456, (2021).
• [29] Erdin, C. and Çağlar, M. “Rural Fire Risk Assessment in GIS Environment Using Fuzzy Logic and the AHP Approaches.”, Polish Journal of Environmental Studies, 30(6): 1-14, (2021).
• [30] Sari, F. “Forest fire susceptibility mapping via multi-criteria decision analysis techniques for Mugla, Turkey: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS.”, Forest Ecology and Management, 480: 118644, (2021).
• [31] Tomar, J. S., Kranjčić, N., Đurin, B., Kanga, S. and Singh, S. K. “Forest fire hazards vulnerability and risk assessment in Sirmaur district forest of Himachal Pradesh (India): A geospatial approach.”, ISPRS International Journal of Geo-Information, 10(7): 447, (2021).
• [32] Sivrikaya, F. and Küçük, Ö. “Modeling forest fire risk based on GIS-based analytical hierarchy process and statistical analysis in Mediterranean region.”, Ecological Informatics, 68: 101537, (2022).
• [33] Atanassov, K., “Review and new results on intuitionistic fuzzy sets.”, preprint Im-MFAIS-1-88, Sofia, 5(1): 7-16, (1988).
• [34] Rani, P., Mishra, A. R., Pardasani, K. R., Mardani, A., Liao, H. and Streimikiene, D. “A novel VIKOR approach based on entropy and divergence measures of Pythagorean fuzzy sets to evaluate renewable energy technologies in India.”, Journal of Cleaner Production, 238: 117936, (2019).
• [35] Yager, R. R. and Abbasov, A. M. “Pythagorean membership grades, complex numbers, and decision making.”, International Journal of Intelligent Systems, 28(5): 436-452, (2013).
• [36] Zhang, X. and Xu, Z. “Extension of TOPSIS to multiple criteria decision making with Pythagorean fuzzy sets.”, International Journal of Intelligent Systems, 29(12): 1061-1078, (2014).
• [37] Yaşar, S., Poyraz, Z., Yumuşak, R., Eren, T., ANP ve PROMETHEE Yöntemleri ile Akıllı Şehir Analizi: Ankara’da Bir Uygulama. Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8(1): 15-28, (2022).
• [38] İlbahar, E., Karaşan, A., Cebi, S., & Kahraman, C. “A novel approach to risk assessment for occupational health and safety using Pythagorean fuzzy AHP & fuzzy inference system.”, Safety science, 103: 124-136, (2018).
• [39] Taşkın, E., Gezik, N., Yumuşak, R., Eren, T., “Depo Yönetiminde Endüstri 4.0 Uygulaması: Bir İşletme için RFID Teknoloji Seçimi”, Endüstri Mühendisliği, 33(1): 194-211, (2022).
• [40] Saçan, B., Eren, T., “Dijital Pazarlama Strateji Seçimi: SWOT Analizi ve Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri”, Politeknik Dergisi, 1-1, (2021).
• [41] Budak S. N., “PROMETHEE ve ANP Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: Anakara Sağlık Bakanlığı Hastanelerinde Uygulama”, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği, Yüksek Lisans Tezi, Ankara, 2014.
• [42] Oral, N., Yumuşak, R., Eren, T., “AHP ve ANP Yöntemleri Kullanılarak Tehlikeli Madde Depo Yeri Seçimi: Kırıkkale İlinde Bir Uygulama”, Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 10(1): 115-124, (2021).
• [43] Yapıcı, S., Oral, N., Yumuşak, R., Eren, T., “Blokzincir Teknolojisi ile Merkezi ve Dağıtık Veri Tabanının Karşılaştırılması”, Endüstri Mühendisliği, 32(3): 457-472, (2021).
• [44] Deringöz, A., Danışan, T., Eren, T., “Covid-19 Takibinde Giyilebilir Sağlık Teknolojilerinin Çkkv Yöntemleri ile Değerlendirilmesi”, Politeknik Dergisi, 1-1, (2021).
• [45] Kara, M., Ercan, Y., Yumuşak, R., Cürebal, A., Eren, T., “Yenilenebilir Hibrit Enerji Santrali Uygulamasında Tesis Yer Seçimi”, International Journal of Engineering Research and Development, 14(1): 208-227, (2022).
• [46] Ljubomir, G., Pamučar, D., Drobnjak, S., Pourghasemi, H. R. “Modeling The Spatial Variability of Forest Fire Susceptibility using Geographical Information Systems and The Analytical Hierarchy Process”, In Spatial Modeling in GIS and R for Earth and Environmental Sciences, 337-369, Elsevier, (2019).
• [47] Hashjin, S. S., Milaghardan, A. H., Esmaeily, A., Mojaradi, B., Naseri, F. “Forest fire hazard modeling using hybrid AHP and fuzzy AHP methods using MODIS sensor.”, In 2012 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 931-934, IEEE, (2012).
• [48] Hwang, C. L. and Yoon, “Methods for multiple attribute decision making.”, In Multiple attribute decision making, 58-191, Springer, Berlin, Heidelberg, (1981).
• [49] Rothermel, R. C. “How to predict the spread and intensity of forest and range fires”, 143, US Department of Agriculture, Forest Service, Intermountain Forest and Range Experiment Station, (1983).
• [50] Tezcan, B., Eren, T., Özcan, E., Gür, Ş. “Bir tekstil işletmesinde çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile personellerin değerlendirilmesi”, Trakya Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(2): 1-20, (2019).
• [51] Tezcan, B., Özcan, N. A., Özcan, E., Eren, T. “Deprem Sonrası Mobil Hizmet Tesisi Seçim Problemi için Çok Kriterli Bir Karar Modeli Önerisi”. International Journal of Engineering Research and Development, 12(2): 753-763, (2020).
• [52] Shete, P. C., Ansari, Z. N. and Kant, R. “A Pythagorean fuzzy AHP approach and its application to evaluate the enablers of sustainable supply chain innovation.”, Sustainable Production and Consumption, 23: 77-93, (2020).