Çankırı Acıçay-Tatlıçay Havzalarında arazi kullanım türlerinin Bayes Ağları yöntemiyle tahmin edilmesi
Öz
Son yıllarda küresel ısınma ve iklim değişikliğinin dereler üzerindeki rejim bozukluğunu ortaya çıkardığı uzmanlar tarafından tespit edilmiştir. Bu rejim bozuklukları dere, ırmak ve nehirlerin hidromorfolojilerinde de değişimlere sebep olarak zaman zaman sel ve taşkınların oluşmasına sebep olmaktadır. Özellikle yarı-kurak havzalarda bölge yapısının ve özelliklerinin bilinmesi muhtemel felaketleri engellemede önemli bir faktördür. Bu çalışmanın amacı, Çankırı ilinde bulunan Tatlıçay ve Acıçay havzalarında belirlenmiş 513 noktadaki ölçümler ile derelerdeki hidromorfolojik yapının belirlenmesi, arazi kullanma türünün (AKT) hangi parametrelere göre değiştiğinin incelenmesi ve arazi yapısının tahmin edilmesidir. Bu amaçla dört farklı Bayes Ağ senaryosu belirlenmiştir. Bu senaryolarda, farklı parametreler belirlendiğinde AKT’nin yüzde kaç olasılıkla tahmin edildiği saptanmıştır. Bu sonuçlara göre en yüksek olasılıkla belirlenen AKT tipi iğne yapraklı orman olup, bu oran %97 olarak bulunmuştur.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Aalders, I. 2008. Modeling land-use decision behavior with Bayesian belief networks. Ecology and Society, 13(1). Ames, D.P., Neilson, B.T., Stevens, D.K., Lall, U., 2005. Using Bayesian networks to model watershed management decisions: an East Canyon Creek case study. Journal of Hydroinformatics, 7(4): 267-282.
- Briassoulis, H. 2000. Analysis of land use change: theoretical and modeling approaches. Regional Research Institute, West Virginia University.
- Brown, L.E., Hannah, D.M., Milner, A.M. 2009. ARISE: a classification tool for Alpine River and Stream Ecosystem. Freshwater Biology, 54-6. London. DOI: 10.1111/j.1365-2427.2008.02161.x
- Dodkins, I., Rippey, B., Harrington, T.J., Bradley, C., Chathain, B.N., Kelly-Quinn, M., McGarrigle, M., Hodge, S., Trigg, D. 2005. Developing an optimal river typology for biological elements within the Water Framework Directive. Water Research, 39-15. DOI:10.1016/j.watres.2005.06.008
- Fogg, J., Wells, G. 1998. Stream corridor restoration: Principles, processes and practices. Federal Interagency Stream Restoration Working Group. Washington D.C.
- Friedman, N., Nachman, I., Peéer D., 1999. Learning Bayesian Network Structure fromMassive Datasets: The “Sparse Candidate” Algorithm. Proc. Fifteenth Conf. on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI).
- Frissell, C.A., Liss, W.J., Warren, C.E., Hurley, M.D., 1986. A hierarchical framework for stream habitat classification: Viewing streams in a watershed context. Environmental Management, 10(2):199-214. DOI:10.1007/BF01867358
- Gooseff, M.N., R.O. Hall, Jr., J.L., Tank. 2007. Relating transient storage to channel complexity in streams of varying land use in Jackson Hole, Wyoming. Water Resour. Res., 43, W01417, doi:10.1029/2005WR004626.
Ayrıntılar
Birincil Dil
İngilizce
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Semih Ediş
ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ, ORMAN FAKÜLTESİ, ORMAN MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Türkiye
Efehan Ulaş
ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ, FEN FAKÜLTESİ, İSTATİSTİK BÖLÜMÜ
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
30 Kasım 2017
Gönderilme Tarihi
23 Mayıs 2017
Kabul Tarihi
19 Temmuz 2017
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2017 Cilt: 18 Sayı: 3
Cited By
Assessment of Ecological Bridges at Wildlife Crossings in Türkiye: A Case Study of Wild Boar Crossings on the Izmir-Çeşme Motorway
Animals
https://doi.org/10.3390/ani14010030Türkiye’de sulak alanların kullanımı ve tahribatına bir örnek saha; Sarıkum Tabiat Alanı (Sinop)
Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi
https://doi.org/10.53516/ajfr.1629494