Karbon depolama kapasitesine dayalı arazi tahsis optimizasyonu
Land allocation optimization based on carbon storage capacity
Yazar: ESİN KARAMANLI
Danışman: PROF. DR. HAKAN ALPHAN
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Peyzaj Mimarlığı = Landscape Architecture

Özet:
Arazi kullanım tahsisinin optimizasyonu, çatışan hedefler için çoklu paydaşların bir arada karar almasını gerekli kılan güçlü bir optimizasyon problemidir. Ayrıca optimizasyonun çözüm uzayı, çalışma alanının büyüklüğü arttıkça oldukça daha karmaşık bir hale gelmektedir. Bu çalışma için geliştirilen ACO algoritması ile çoklu arazi kullanım türlerinin karmaşık tahsis problemlerine çözüm olabilecek bir program test edilmiştir. Programın konumsal değişim mekanizması arazi kullanım tahsisinin farklı türleri arasındaki rekabet ile mücadele edebilecek çeşitli stratejilerle donatılmıştır. Geliştirilen çözüm uzayı ile Adana ilinin 2050 yılı arazi kullanım gereksinimlerini karşılayabilecek, bu gereksinimleri karşılarken aynı zamanda arazi kullanımının uygunluğunu maksimum seviyede, arazi kullanım kompaktlık düzeyini optimum seviyeye ve karasal düzeyde arazinin karbon yutak hacmini maksimum seviyede koruyabilecek bir optimizasyon programı elde edilmiştir. Program 15.663.097 hücreden (30x30m) oluşan örneklem alanı için test edilmiştir. 2020 yılı referans arazi kullanım altlığı 2050 yılı hedef arazi kullanım tahsis altlığı ile karşılaştırıldığında çalışma alanının arazi kullanım uygunluk skorunun 1177993.08'den 1625142.58'e, kompaktlık skorunun 292576.05'den 1384057.12'ye artış ve karbon yutak kapasite skorunun ise 243879.13'den 165288.71'e düşüş gösterdiği görülmüştür. Deney, önerilen programın optimal arazi kullanım tahsis paterni elde etmek için etkili bir optimizasyon tekniği olduğunu kanıtlamıştır.

Abstract:
Optimization of land use allocation is a challenging optimization problem that requires joint decision-making by multiple stakeholders for conflicting objectives. In addition, the solution space of the optimization becomes more complex as the size of the study area increases. With the ACO algorithm developed for this study, a problem solution that can solve complex allocation problems of multiple land use types was tested. The spatial change mechanism of the program was equipped with various strategies that can deal with competition between different varieties of land use allocation. With the developed solution space, an optimization program was obtained that can meet the land use requirements of Adana province in 2050, while at the same time preserving the suitability of land use at the maximum level, the compactness of land use at the optimum level, and the carbon storage capacity of the land at the terrestrial level at the maximum level. This program was tested for this sample area consisting of 15,663,097 cells (30x30m). When the 2020 reference land use layer was compared with the 2050 target land use allocation layer, it was observed that the land use suitability score of the study area increased from 1177993.08 to 1625142.58, the compactness score increased from 292576.05 to 1384057.12, and the carbon storage capacity score decreased from 243879.13 to 165288.71. This experiment proved that the developed program is an effective optimization technique to obtain the optimal land use allocation pattern.