Göstergelerin Belirlenmesinde İzlenen Yöntem

döngü üzerinde etkin olan kentleşmenin ana sebebi; ormanların ve diğer doğal alanların bulunduğu bitki örtüsünün, yol ve binalar gibi geçirimsiz yüzeylerle yer değiştirmesidir.

Bu nedenle, 2050 yılındaki olası kentleşmenin diğer alan kullanım sınıflarını nasıl etkileyeceği konusu ortaya çıkmaktadır.

Tarım alanları, “üzerinde ürün yetiştirilen tarlalar gibi ekili; ya da meyve bahçeleri, zeytinlikler ve bağlar gibi dikili bitkilerden oluşan arazi örtüsü tipleridir” (Berberoğlu vd., 2019). CORINE Arazi Örtüsü/Alan Kullanım Sınıflandırma Sistemi’ne göre tarım alanları içerisine, sulanmayan ekilebilir alanlar, sürekli sulanan alanlar ve pirinç tarlalarından oluşan ekilebilir alanlar; üzüm bağları, meyve bahçeleri ve zeytinlikleri içeren sürekli ürünler; meralar; sürekli ürünlerle birlikte bulunan senelik ürünler, karışık tarım alanları, doğal bitki örtüsü ile birlikte bulunan tarım alanları ve ormanla karışık tarım alanlarını içeren karışık tarımsal alanlar girmektedir (URL-29, 2019). Verimli tarım topraklarını içeren bu arazi tipi aynı zamanda tarımsal ürün çeşitliliğini ve buna paralel olarak yerel ekonomiyi de etkilediği için (Matuschke ve Kohler, 2014; Barthel vd., 2019) 2050 yılında öngörülen olası kentleşmeden kaynaklı gelişecek yerleşim alanlarının ne kadarının tarım alanlarını etkileyeceği önemlidir.

Orman alanları ve diğer doğal alanlar ise “ormanların yanı sıra, çalılık ve çayırlıklardan oluşan bitki ile kaplanmış alanlardır” (Berberoğlu vd., 2019). Aynı sınıflandırma sistemine göre bu alanlar; orman alanları ile birlikte doğal çayırlıklar, fundalıklar, sklerofil bitki örtüsüne ve bitki değişim alanlarına sahip olan maki ve otsu bitkilerin oluşturduğu alanlardan ve bitki örtüsü az olan ya da hiç olmayan açık alanlardan oluşmaktadır (URL- 29, 2019). Bitki örtüsü bulunmayan açık alanlar ise kent ekolojisine yönelik dinamikler üzerinde daha az etkiye sahiptirler. Bu kapsamda, 2050 yılında öngörülen olası kentleşmeden kaynaklı gelişecek yerleşim alanlarının, orman alanları ile diğer doğal alanları nasıl etkileyeceği önemlidir.

Tarım alanları, orman alanları ve diğer doğal alanlar geçirimli yüzeylere sahip olan ve kent ekolojisine katkı sunan arazi örtüsü tipleridir. Sahip oldukları bitki örtüsü dolayısıyla gerçekleştirdikleri madde alışverişi ile iklimsel değişkenler (sıcaklık, yağış vb.) ve dolayısıyla kent ekolojisi üzerinde olumlu etkiler yaratmaktadırlar (Berberoğlu vd., 2019).

Bitkilerin havadaki karbonu bünyesine alıp fotosentez ile işlemesinden dolayı ekolojik açıdan tarım alanları, orman alanları ve diğer doğal alanların önemli bir işlevi

bulunmaktadır (Marcotullio vd., 2014; Churkina, 2016; Berberoğlu vd., 2019). Bu nedenle, karbon tutma kapasitesi yüksek olan bitki örtüsüne sahip olan bu alanların 2050 yılında öngörülen olası kentleşmeden kaynaklı gelişecek yerleşim alanlarının ne kadarının tarım alanlarını, orman alanlarını ve diğer doğal alanları etkileyeceği konusu önemli olduğundan çalışmada gösterge olarak ele alınmıştır.

Bu kapsamda, insan faaliyetleri ile kentsel ekosistemler arasındaki etkileşimin ve bu etkileşimden doğan kentsel alan kullanımlarındaki değişimin değerlendirilmesinde kullanılması amaçlanan göstergeler kavramsal olarak başlıklandırılmıştır. Buna ilişkin göstergeler, alt göstergeler ve göstergelerin etki alanı belirlenmiştir. Göstergeler, mevcut alan kullanım yılı olan 2017 yılı ile SLEUTH Modeli’nden 2050 yılı için üretilen senaryo simülasyonları arasındaki alan kullanım değişimini karşılaştırarak değerlendirilmesini sağlamak amacıyla belirlenmiştir. Bu kapsamda, 2050 yılı için oluşturulan senaryolarda yeni kentleşen alanların, 2017 yılı alan kullanımlarındaki orman alanları, tarım alanları ve diğer doğal alanların ne kadarının dönüşümü ile oluştuğunu ve bu durumdan araştırma alanının ekolojik olarak nasıl etkileneceği ortaya koyulmuştur.

Bu kapsamda, araştırma alanı için belirlenen göstergeler, göstergelerin etki alanları ve kaynağı Tablo 3.4’te özetlenerek verilmiştir.

Tablo 3.4: Araştırma alanı için belirlenen göstergeler, göstergelerin etki alanları ve kaynağı.

Gösterge Alt Gösterge Göstergelerin etki alanı Kaynağı

Kentleşmenin tarım alanları üzerindeki etkisi

Değişime bağlı alansal ve oransal değer

Araştırma alanı içerisinde nüfus etkisinin/baskısının neden olduğu kentleşme göstergesi Tarımsal ürün çeşitliliği Verimli toprakların korunması Biyokütlenin korunması Vejetasyonun karbon depolama etkisi

Ekolojik koruma Yağış yönetimi/run-off

Kentsel ısı adası etkisini azaltma

Jones et.al. 1997;

Aksu, 2012;

Korgavuş, 2012;

Uzun vd., 2012;

Ada, 2014;

Çetinkaya ve Uzun, 2014; Şahin vd., 2014; Chan vd., 2014; SITES, 2017;

Zuo vd, 2017;

Berberoğlu vd., 2019

Kentleşmenin orman alanları üzerindeki etkisi

Değişime bağlı alansal ve oransal değer

Araştırma alanı içerisinde nüfus etkisinin/baskısının neden olduğu kentleşme göstergesi Biyokütlenin korunması Ekolojik koruma İklim düzenlemesi

Vejetasyonun karbon depolama ve soğutma etkisi / hava kalitesi Kentsel ısı adası etkisini azaltma Sürdürülebilir kaynak kullanımı Yağış yönetimi/run-off

Jones et.al. 1997;

Aksu, 2012;

Korgavuş, 2012;

Uzun vd., 2012;

Ada, 2014;

Çetinkaya ve Uzun, 2014; Şahin vd., 2014; Chan vd., 2014; SITES, 2017;

Zuo vd, 2017;

Berberoğlu vd., 2019

Kentleşmenin diğer doğal alanlar üzerindeki etkisi

Değişime bağlı alansal ve oransal değer

Araştırma alanı içerisinde nüfus etkisinin/baskısının neden olduğu kentleşme göstergesi Biyokütlenin korunması İklim düzenlemesi

Vejetasyonun karbon depolama etkisi

Ekolojik koruma Yağış yönetimi/run-off

Kentsel ısı adası etkisini azaltma

Jones et.al. 1997;

Aksu, 2012;

Korgavuş, 2012;

Uzun vd., 2012;

Ada, 2014;

Çetinkaya ve Uzun, 2014; Şahin vd., 2014; Chan vd., 2014; SITES, 2017;

Zuo vd, 2017;

Berberoğlu vd., 2019

3.2.4 2050 Yılı İklim Senaryolarının Güncel (1995-2018) İklim Verileri ile Karşılaştırılmasında İzlenen Yöntem

İklime ilişkin yapılan değerlendirmeler kapsamında 2050 yılı iklim senaryolarının güncel (1995-2018) iklim verileri ile karşılaştırılması yapılmıştır. İklim projeksiyonu olarak CMIP5 (Çiftlenmiş Model Karşılaştırmalı Projesi 5/Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) İstanbul bölgesi için 2050 yılını (2041-2060 yıllarının ortalaması) kapsayacak şekilde kullanılmıştır. İstanbul’u içine alan bölgede, IPCC (Hükûmetlerarası İklim Değişikliği Paneli-Intergovernmental Panel on Climate Change) 5. Değerlendirme

Raporu’nda yer alan CMIP5 projesinde de kullanılan HadGEM2-ES GCM’ye (Küresel İklim Modeli/Global Climate Model) ait RCP 4.5 ve RCP 8.5 (Temsili Konsantrasyon Rotaları-Representative Concentration Pathways) senaryoları kullanılmıştır. Riva için aylık ve yıllık ortalama sıcaklık projeksiyonları ile aylık ve yıllık yağış projeksiyonları elde edilmiştir (URL-25, 2021).

Elde edilen veriler GeoTIFF formatında ve veri hücreleri 1 km çözünürlüğündedir. Ancak araştırma alanı kent ya da bölge ölçeğine göre oldukça küçük kaldığı için alan sınırlarında veri kaybı yaşanmıştır. Çözüm olarak veriler ArcGIS 10.4.1 programında "Resample"

yapılarak 10 m çözünürlüğe düşürülmüş, araştırma alanı sınırı biraz geniş tutularak veriler kesilmiş, sonrasında da tekrar "Resample" yapılarak çözünürlük orjinaline getirilmiştir.

Sonuçta, araştırma alanı içerisine giren tüm hücrelerin değerlerinin ortalaması alınarak sonuç verileri tüm değişkenler için ayrı ayrı elde edilmiştir.

Bu kapsamda araştırma alanı için MGM’den 2019 yılında temin edilen 1995-2018 yıllarına ait iklim verileri ile 2050 yılı iklim simülasyonları değerlendirilmiştir. RCP 4.5 (orta iyimser) ve RCP 8.5 (en kötümser) iklim senaryoları için aylık ortalama minimum sıcaklık (tn - monthly average minimum temperature) (°C), aylık ortalama maksimum sıcaklık (tx - monthly average maximum temperature) (°C) ve aylık toplam yağış (pr - monthly total precipitation) (mm) değişkenleri ele alınmış, meteorolojik gözlem verileri ile karşılaştırılmış ve alan için iklimsel değerlendirmeler yapılmıştır.

3.2.5 2050 Yılı İçin Kentsel Büyüme ve Alan Kullanım Değişimini Tahmin Etmede Kullanılan SLEUTH Modeli

Kentin geleceği için strateji oluşturmada, kentsel büyüme senaryolarının geliştirilmesi konusunda uygulanan modellerden ülkemizde son zamanlarda yaygın olarak kullanılan SLEUTH Modeli tercih edilmiştir. Son yıllarda kentsel büyüme senaryolarının geliştirilmesi konusunda ülkemizde yapılan akademik çalışmalar (Şevik, 2006; Oğuz vd., 2010; Döker, 2012; Kesgin Atak, 2013; Oğuz ve Bozali, 2014; Abdi, 2015; Akın ve Berberoğlu, 2016; Akyol Alay, 2016; Uysal vd., 2016; Çapan, 2019) ve TÜBİTAK projeleri (Doygun vd., 2007; Eşbah Tunçay vd., 2013; Nurlu vd., 2013; Alphan vd., 2014) incelendiğinde SLEUTH Modeli’nin kullanıldığı görülmüştür. Model, farklı büyüme planlarının etkilerini veya alan kullanım değişim senaryolarının etkilerinin belirlenmesinde

ve farklı tahminlerin geliştirilmesi amacıyla kullanılmaktadır. Kentleşmenin istenmediği alanları gösteren harici bölge katmanı ile senaryolar uygulanmaktadır. Çalışma sonunda değişimi gösteren senaryo simülasyonları elde edilmiştir. Riva Mahallesi için üç farklı senaryo geliştirilerek gelecekteki alan kullanım yapısının olası biçimleri ortaya koyulmuştur. Modelin sonucunda ortaya çıkan senaryo simülasyonları öncelikle birbirleri arasında alansal ve oransal olarak, daha sonra da belirlenen göstergeler kapsamında karşılaştırılarak değerlendirilmiştir.

Microsoft Windows 10 işletim sistemi üzerine Cygwin kurulduktan sonra SLEUTH modeli bu sistem üzerinden çalıştırılıp modelin uygulaması yapılmıştır.