Maxent yaklaşımı ile Türkiye'nin güneybatısında orman yangın potansiyelinin modellenmesi ve haritalanması
Modelling and mapping of the forest fire potential based on maxent approach in southwest of Turkey
Yazar: MERİH GÖLTAŞ
Danışman: DOÇ. DR. HAMİT AYBERK
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Orman Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering

Özet:
Orman yangınları sorunuyla karşı karşıya olan birçok ülkede yangına hazırlık ve yangın öncesi bilgi sağlamak amacıyla mevcut ve geçmiş yangın kayıtlarından yararlanılarak analiz,  değerlendirme ve tahminler yapılmaktadır.  Bu tez çalışması, yangın öncesi yangın yönetim planlamaları, yangınla mücadele ve yangın sonrası çalışmalarda yangın organizasyonlarına yardımcı olacak Yangın Risk ve Tehlike Potansiyelinin Modellenmesi ve Haritalanması, Yangın Gözetleme Kulelerinin Görünürlük Analizi çalışmaları olmak üzere 3 ana bölümden oluşmaktadır. Çalışma alanı olarak Türkiye'nin güneybatısında yangına birinci derece hassas Muğla Orman Bölge Müdürlüğü seçilmiştir.
Yangın Risk Potansiyeli (YRP), bir makine öğrenme algoritması olan Maksimum Entropi (MaxEnt) yaklaşımı ile modellenmiş ve haritalandırılmıştır. Modelleme için hızlı ve kolay elde edilebilen yanıcı madde özellikleri, topoğrafya, meteorolojik parametreler ve insan aktivitesi gibi sabit ve değişken çevre faktörleri bağımsız değişken ve geçmiş yangın kayıtlarını da (2008-2018) bağımlı değişken olarak alınmıştır. MaxEnt tabanlı yaklaşım ile YRP modelinin sonuçlarına göre model performans göstergesi olan AUC değerleri yangın sezonu boyunca aylara göre 0,71 ile 0,87 arasında değişmekte ve ortalama AUC değeri 0,79'dur.  Model performansları aylara göre değişmekle birlikte yüksek ve çok yüksek şeklinde olmuştur. Bu model performansı da modelin güvenirliği açısından oldukça tatmin edicidir. Yangın risk potansiyeli modelleri detaylı şekilde analiz edildiğinde tek başına kullanıldığında en yüksek kazanıma sahip çevresel değişkenler Maksimum Sıcaklık, Ağaç Tür Kopozisyonu, Solar Radyasyon ve Tarım Alanlarına yakınlık olduğu görülmektedir.  Atlandığında kazancı en çok azaltan çevresel değişkense Yola Yakınlık ve Yağış olmuştur. 
Yangın Tehlike Potansiyeli (YTP) modelleme ve haritalaması, çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan Analitik Hiyerarşi süreci (AHP) yöntemi kullanılarak yapılmıştır. YTP model sonuçlarına göre çalışma alanın potansiyel yangın tehlike sınıfının Haziran, Temmuz ve Ağustos aylarında Çok Yüksek (sırasıyla %49, %64 ve %60);  Mayıs ve Eylül aylarında Yüksek (sırasıyla %73 ve %68); Ekim ayında ise Orta (%82) tehlike sınıfına ait alanların çoğunlukta olduğu ve yangından daha fazla etkilendiği görülmüştür. 
Çalışma alanı sınırları içinde yer alan mevcut 46 adet yangın gözetleme kulesi için görünürlük analizi değerlendirmesi yapılmış ve değerlendirme sonucunda orman alanlarının %38,3'inin en az bir kule tarafından görebildiği, %61,7'lik kısmının ise görülemediği ortaya konmuştur. Gözetleme Kulesi ağına 10 yeni kule eklenip 1 kulenin de yerinin değiştirilmesi sonucunda orman alanlarının kuleler tarafından görünürlük oranı %38,3'den %47,5'e çıktığı ortaya konmuştur.
Bu çalışma, yangın öncesi yangın yönetim planlamaları, yangınla mücadele ve yangın sonrası çalışmalarda yangın organizasyonlarına katkı sağlayacaktır.

Abstract:
In many countries facing the problem of forest fires, analysis, evaluation and predictions are made by using current and past fire records in order to provide information about fire preparation and pre-fire. This thesis consists of 3 main sections to assist fire organizations in pre-fire management planning, firefighting and post-fire studies: Modeling and Mapping of Fire Risk and Danger Potential, and Visibility Analysis of Fire Watchtowers. Muğla Regional Directorate of Forestry was chosen as the study area because it is first degree sensitive to fire in the southwest of Turkey.
The Fire Risk Potential (FRP) is modeled and mapped with the Maximum Entropy (MaxEnt) approach which is a machine learning algorithm. For modeling, fixed and variable environmental factors such as fuel properties, topography, meteorological parameters and human activity, which can be obtained quickly and easily, were taken as independent variables and past fire records (2008-2018) as dependent variables. The results of the FRP model showed that the AUC values which are the model performance indicators vary between 0.71 and 0.87 according to the months during the fire season, and the average AUC value is 0.79. Model performances were high and very high, although they changed according to the months. This performances are quite satisfactory in terms of the reliability of the model. When FP models are analyzed in detail, it is seen that environmental variables with the highest gain when used alone are Maximum Temperature, Tree Species Composition, Solar Radiation and proximity to Agricultural Fields. Proximity to the Road and Precipitation were the environmental variables that reduced the gain the most when skipped.
Fire Danger Potential (FDP) modeling and mapping were made using the Analytical Hierarchy process (AHP) method, which is one of the multi-criteria decision making methods. FDP model results showed that the potential fire danger class of the study area was very in June, July and August high (49%, 64% and 60%, respectively); high in May and September (73% and 68%, respectively); it was seen that the areas belonging to the Medium (82%) danger class in October, Medium (82%) danger class is majority and were more affected by the fire. 
Visibility analysis evaluation was made for 46 existing fire watchtowers within the boundaries of the study area. The results of the evaluation showed that 38.3% of the forest areas can be visible by at least one tower, while 61.7% of them cannot be visible.  It has been revealed that as a result of adding 10 new towers to the fire watchtower network and relocating 1 tower, the visibility of forest areas by towers increased from 38.3% to 47.5%.
This study will contribute to fire organizations in pre-fire management planning, fire fighting and post-fire studies.