COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ ve AHP ile ARICILIK FAALİYET ALANLARI İÇİN ARAZİ UYGUNLUK DEĞERLENDİRMESİ: BİTLİS/TÜRKİYE ÖRNEĞİ

Yıl 2023, , 61 - 77, 19.05.2023

Çağrı Mercan

https://doi.org/10.31467/uluaricilik.1245078

Cited By: 2

Öz

Arıcılık, biyoçeşitliliğe katkı sunarak kırsal kalkınmaya sağladığı destekten ötürü önemli bir faaliyet türüdür. Arıcılıktan elde edilen verimin arttırılabilmesi ve sürdürülebilirlik için bu faaliyet türünün yapılabileceği uygun yerlerin belirlenmesi gerekmektedir. Yapılan bu çalışmada, Bitlis ilinde Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) ve Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri kullanılarak arıcılık için bir yer seçimi değerlendirme modeli önerilmektedir. Çalışmanın amacı yerel arıcılık faaliyetleri ile uğraşan kişilerin yanı sıra literatür verilerini de dikkate alan çok kriterli değerlendirmeye dayalı mekânsal bir karar destek sistemi oluşturmaktır. Çalışma ile Bitlis ili için arıcılığın yapılabileceği uygun alanlar belirlenmiştir. Çalışmada 11 kriter (84 alt kriter) seçilmiştir. Arıcılık faaliyetlerini olumsuz etkileyeceği için 5 alt kriter ise sınırlandırıcı olarak değerlendirilmiştir. Çalışmada arazi kullanımı/örtüsü, akarsulara mesafe, ortalama sıcaklık (mayıs-ağustos), NDVI, rüzgâr hızı (mayıs-ağustos), bakı, yükseklik, yağış (mayıs-ağustos), eğim, yola uzaklık ve elektrik hatlarına uzaklık kriterleri kullanılmıştır ve bu kriterlere ait tematik haritalar oluşturulmuştur. Değerlendirme kriterlerinin ağırlıklarının hesaplanmasında AHP yöntemi kullanılmıştır ve CBS ortamında ağırlıklı bindirme yöntemi ile arazi uygunluk haritası elde edilmiştir. Arazi uygunluk haritasında arıcılığın yapılabileceği çok uygun ve uygun alanların sırasıyla 1.620,02 km2 ve 2.003,81 km2, yüzey alanlarına sahip olduğu belirlenmiştir. Oluşturulan uygunluk haritasında en uygun yerlerin sırasıyla Mutki, Merkez, Hizan, Tatvan, Ahlat, Güroymak ve Adilcevaz ilçelerinde olduğu belirlenmiştir. Bu çalışma, arıcılık faaliyetleri ile uğraşan insanların haricinde sürdürülebilir tarım ve hayvancılık stratejilerinin oluşturulmasında, karar vericiler için de önemli bir kılavuz olacaktır.

Anahtar Kelimeler

Analitik Hiyerarşi Yöntemi (AHP), Arıcılık, Çok Kriterli Karar Verme, Uygunluk Analizi

Destekleyen Kurum

-

Proje Numarası

-

Teşekkür

Yazar çalışma sırasında kriterlerin belirlenmesinde ve ağırlıklandırılmasında katkı sunan yerel bal üreticilerine teşekkür eder.

Land Suitability Assessment for Apiculture (Beekeeping) Activity Areas Using Geographic Information System and AHP: A Case Study Bitlis/Türkiye

Öz

Apiculture (Beekeeping) is a type of activity that stands out because it supports rural development by contributing to biodiversity. In order to increase the efficiency and sustainability of beekeeping, it is necessary to determine the optimum areas where this type of activity can be carried out. This study proposes a site selection evaluation model for beekeeping using remote sensing, Geographic Information Systems (GIS), and Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods in Bitlis province. The study aims to create a spatial decision support system based on the multi-criteria evaluation that considers the literature data and experts dealing with local beekeeping activities. The study determined optimum areas where beekeeping can be done in the province of Bitlis. 11 criteria (74 sub-criteria) were determined in the study. Seven sub-criteria were considered as restricted as they would adversely affect beekeeping activities. In the study, land use/cover, distance to rivers, average temperature (May to August), NDVI, wind speed (May to August), aspect, elevation, precipitation (May to August), slope, distance to road, and distance to power lines were used. Thematic maps belonging to the criteria were created. AHP was used to calculate the weights of the evaluation criteria, and a land suitability map was obtained using the weighted overlay method in the GIS environment. In the land suitability map, it has been determined that very suitable and suitable areas where beekeeping can be done have surface areas of 91760.58 ha and 113624.91 ha, respectively. In the suitability map created, it is seen that the southern regions of the city (Hizan, Merkez, Mutki, Tatvan) are much more suitable for beekeeping activities than the northern areas (Adilcevaz, Ahlat). This study will be an essential guide for decision-makers in creating sustainable agriculture and livestock strategies, apart from people dealing with beekeeping activities.

Anahtar Kelimeler

Analytical Hierarchy Process (AHP), Beekeeping, Multi-Criteria Decision Making, Suitability Analysis

Proje Numarası

-

Kaynakça

• Abou-Shaara HF. Wintering map for honey bee colonies in El-Behera governorate, Egypt by using Geographical Information System (GIS). Journal of Applied Sciences and Environmental Management. 2013; 17(3): 403-408, http://dx.doi.org/10.4314/jasem.v17i3.9
• Abou-Shaara HF, Al-Ghamdi A, Mohamed A. suitability map for keeping honey bees under harsh environmental conditions using geographical information system. Arabia Saudita. World Appl. Sci. J, 2013, 22.8: 1099-1105, DOI: 10.5829/idosi.wasj.2013.22.08.7384
• Abou-Shaara, HF. Suitability of current and future conditions to apiculture in Egypt using Geographical Information System. Journal of Agricultural Informatics, 2015; 6 (2): 12-22, https://doi.org/10.17700/jai.2015.6.2.189
• Akıncı H, Özalp AY, Turgut B. Agricultural land use suitability analysis using GIS and AHP technique. Computers and electronics in agriculture. 2013; 97: 71-82, https://doi.org/10.1016/j.compag.2013.07.006
• Amiri F, Shariff ARBM. Application of geographic information systems in land-use suitability evaluation for beekeeping: A case study of Vahregan watershed (Iran). African Journal of Agricultural Research. 2012; 7(1): 89-97, DOI: 10.5897/AJAR10.1037
• Ay YE, Yiğit Y. Bal, beslenme ve sağlik. 3rd International Congress on Social Sciences, China to Adriatic, Antalya-Türkiye, Book of Proceedings, 27-30 Ekim 2016.
• Ceylan DA, Sarı F. Konya İli İçin Çok Ölçütlü Karar Analizleri ile En Uygun Arıcılık Yerlerinin Belirlenmesi. Uludağ Arıcılık Dergisi. 2017;17(2):59-71, https://doi.org/10.31467/uluaricilik.373637
• Çağlıyan A. Bitlis İlinde Arıcılık Faaliyetleri. Coğrafya Dergisi. 2015; 0(30): 1-25.
• Çakmak İ, Aydın L, Seven S, Korkut M. Güney Marmara Bölgesi’nde arıcılık anket sonuçları. Uludağ Arıcılık Dergisi. 2003; 3(1): 31-36.
• Çevrimli MB, Sakarya E. Arıcılık Ekonomisine Giriş ve Saha Verileri ile Bir Değerlendirme. Veteriner Farmakoloji ve Toksikoloji Derneği Bülteni. 2019;10(1), 40-48.
• Elmastaş N, Ölmez İ, Vural E. Suitability Analysis of Apiculture (Beekeeping) Activity Areas with Multi-Criteria Method: A Case Study of Adıyaman. Coğrafya Dergisi. 2022; (44): 19-30, DOI: 10.26650/JGEOG2022-894419
• Estoque RC, Murayama Y. Suitability analysis for beekeeping sites in La Union, Philippnes Using GIS and Multi-Crieria Evalution Techniques. Research Journal of Applied Sciences. 2010; 5(3): 242-253.
• Estoque RC, Murayama Y. Spatial Analysis and Modeling in Geographical Transformation Process. Ed. Murayama Y, Thapa, RB, “Suitability Analysis for Beekeeping Sites Integrating GIS & MCE Techniques” The GeoJournal Library, 2011, p.215-233, DOI: 10.1007/978-94-007-0671-2_13
• Everest T, Gür E. A GIS-based land evaluation model for peach cultivation by using AHP: a case study in NW Turkey. Environmental Monitoring and Assessment. 2022;194(4):1-15. https://doi.org/10.1007/s10661-022-09898-6 FAO (2023). Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütü, 2021 Yılı Dünya Bal üretim İstatistikleri, https://www.fao.org/faostat/en/#data/QCL (Erişim tarihi: 12/01/2023).
• Fernandez P, Roque N, & AnjosO. Spatial multicriteria decision analysis to potential beekeeping assessment. Case study: Montesinho Natural Park (Portugal). 19th AGILE International Conference on Geographic Information Science-Geospatial Data in a Changing World, Helsinki- Finlandiya, Book of Proceedings, 14-17 June 2016.
• Fick SE, Hijmans RJ. WorldClim 2: new 1‐km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International journal of climatology. 2017; 37(12): 4302-4315, https://doi.org/10.1002/joc.5086
• Jankowski P. Integrating geographical information systems and multiple criteria decision-making methods. International journal of geographical information systems. 1995; 9(3): 251-273, https://doi.org/10.1080/02693799508902036
• Kowalski S. Changes of antioxidant activity and formation of 5- hydroxymethylfurfural in honey during thermal and microwave Processing. Food Chemistry. 2013; (141): 1378–1382.
• Kutlu MA, Özdemir FA, Kılıç Ö. Hizan İlçesindeki (Bitlis) Arıcılık Faaliyetleri Üzerine Bir Araştırma. Mustafa Kemal Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi. 2016; 21(2); 197-206.
• Malczewski J. GIS and multicriteria decision analysis, John Wiley & Sons Press, 1999.
• Mercan Ç. Yer yüzey sıcaklığının termal uzaktan algılama görüntüleri ile araştırılması: Muş ili örneği. Türkiye Uzaktan Algılama Dergisi. 2020; 2(2), 42-49.
• Mercan Ç, Acıbuca V, Ayyıldız AŞ. Mardin İli Tarımında Ekonomik Sürdürülebilirliğe Yönelik Akademik Yaklaşımlar, Editör: Doğan Y, Acıbuca V, “Mardin İli Tarım Arazilerinin 1990-2018 Yılı Arasındaki Mekânsal Değişimi” Mardin Artuklu Üniversitesi Yayınları, Mardin, 2022, p. 73-89.
• Mercan Ç, Arpağ S. Coğrafi Bilgi Sistem Analizleri Kullanılarak Toprak ve Arazi Özelliklerinin Değerlendirilmesi: Türkiye, Mardin İli Arazisi. Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi. 2020; 7(1), 23-33. https://doi.org/10.19159/tutad.644210
• MGM 2023. Meteoroloji Genel Müdürlüğü, Resmi İstatistikler, https://mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx?k=undefined&m=BITLIS (Erişim tarihi: 10.01.2023).
• Orhan O. Land suitability determination for citrus cultivation using a GIS-based multi-criteria analysis in Mersin. Turkey. Computers and Electronics in Agriculture. 2021; 190, 106433, https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106433.
• Saaty TL. A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of mathematical psychology. 1977; 15(3): 234-281, https://doi.org/10.1016/0022-2496(77)90033-5.
• Saaty TL. The analytic hierarchy process: Planning, priority setting, resources allocation. McGraw Press, New York, 1980, p. 281.
• Saaty RW. The analytic hierarchy process—what it is and how it is used. Mathematical modelling. 1987; 9(3-5): 161-176, https://doi.org/10.1016/0270-0255(87)90473-8.
• Sarı F, Ceylan DA, Özcan MM. & Özcan, MM. A comparison of multicriteria decision analysis techniques for determining beekeeping suitability. Apidologie. 2020a; 51: 481-498. Sarı F, Kandemir İ, Ceylan DA, Gül A. Using AHP and PROMETHEE multi-criteria decision making methods to define suitable apiary locations. Journal of Apicultural Research. 2020b; 59(4): 546-557. DOI: 10.1080/00218839.2020b.1718341.
• Selçuk SF, Cebeci MS, Köker B, Yılmaz Z. Konya İli Arazi Kullanım/Örtüsü Değişim Analizi. Türkiye Peyzaj Araştırmaları Dergisi. 2021; 4(2): 100-114.
• Sıralı YD. Arıcılığın Türkiye İçin Önemi. Arıcılık Araştırma Dergisi. 2010; 4: 3-4. TÜİK 2023. Türkiye İstatistik Kurumu, Hayvancılık İstatistikleri, https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=101&locale=tr (Erişim tarihi: 11.03.2023).
• Tunçel H. Türkiye’de (1966-1986 yılları arasında) arıcılığa genel bir bakış. Türkiye Coğrafyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Dergisi. 1992; 1: 97-126.
• Widiatmaka., Ambarwulan W, Sjamsudin CE, Syaufina L. Geographic information system and analytical hierarchy process for land use planning of beekeeping in forest margin of Bogor Regency, Indonesia. Jurnal Silvikultur Tropika. 2016; 7(3): S50-S57, https://doi.org/10.29244/j-siltrop.7.3.S50-S57
• Yalçın H, Ağaçsapan B, Çabuk A. Coğrafi bilgi sistemleri ile uygun arıcılık yerlerinin belirlenmesi. GSI Journals Serie C: Advancements in Information Sciences and Technologies. 2019; 1(2): 1-15.
• Yılmaz E, Sesli FA, & Uzun ÖF. Arıcılık Faaliyetleri İçin Uygun Yerlerin Coğrafi Bilgi Sistemleri ile Belirlenmesi: Şavşat İlçesi Örneği. Black Sea Journal of Engineering and Science. 2021; 4(3): 111-116.
• Zoccali P, Malacrinò A, Campolo O, Laudani F. Algeri GM, Giunti G, Palmeri V. A novel GIS-based approach to assess beekeeping suitability of Mediterranean lands. Saudi journal of biological sciences. 2017; 24(5): 1045-1050, https://doi.org/10.1016/j.sjbs.2017.01.062