Muğla yöresinde meydana gelen orman yangınlarının konumsal istatistik analizi ve risk haritalarının oluşturulması
Spatial statistical analysis forest fire in Muğla region and creating risk maps
Yazar: BERKAY GAYIR
Danışman: DOÇ. DR. OZAN ARSLAN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeodezi ve Jeoinformasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering
Dizin: Doğrusal regresyon = Linear regression ; Mekansal kümelenme = Spatial cluster

Özet:
Bu çalışmanın amacı, 2011-2015 yılları arasında Muğla orman bölgesinde gerçekleşen orman yangınlarının konumsal istatistik analizi ve risk haritalarının oluşturulmaya çalışılmasıdır.
Ülkemiz, orman bakımından orta zenginlikte ülkeler arasında yer alan bir orta kuşak ülkesidir. İklim olarak Akdeniz İklim kuşağında yer almaktadır. Yüz ölçümünün üçte birini ormanlar oluşturmaktadır. Orman yangınları, ormanda veya orman dışında başlayarak özellikle ormana zarar veren, zararı ağaçlarla sınırlı olmayıp, ekosisteme, insanlara ve hayvanlara zarar veren doğal afetlerdendir. Ülkemizde orman yangınları konusunda en çok zararı gören ve konumu dolayısıyla tehlike altında olan ülkelerdendir. Orman yangıları konusunda hükümet önleyici ve engelleyici tedbirler almakta ve bu konuda çalışmalar yapmaktadır. Orman yangınlarını engelleyici çalışmalar arasında, çıkmış olan yangınların konum ve nitelik bakımından incelenip varılan sonuçlara göre önlem alınması sayılabilir. Bu çalışmada orman yangınlarının çıkış konumları dikkate alınarak, öncelikle yangınlar arasında kümelenme çalışması/örüntü araştırması yapılmıştır. Kümelenme çalışması öncelikle kuadrat analizi, Ripley'in K Fonksiyon testi, Ortalama En yakın Komşuluk Analizleri kullanılarak konumlarına göre, daha sonra öznitelik verileri de araştırmaya dahil edilerek global ve yerel mekânsal otokorelasyon teknikleri - Getis Ord G*, Moran I, Anselin Yerel Moran I- kullanılarak örüntü analizleri yapılmıştır. Regresyon çalışmaları ile risk parametrelirine ulaşılmaya çalışılmıştır. Bu kapsamda yangınları etkileyebilecek kat sayılar belirlenmiş ve en küçük kareler regresyonu (Ordinary Least Square (OLS) Regression) ve coğrafik olarak ağırlıklandırılmış regresyon (Geographically Weighted Regression (GWR)) modelleri kullanılmıştır. Uygulanan modellerin doğrulukları irdelenerek, modellerin doğruluğu test edilmiştir. Elde edilen modeller anlamlılık oranlarına göre yapılacak çalışmalarda altlık teşkil edebilecektir. Ayrıca önleyici tedbirlerin alınması konusunda devlete katkıda bulunarak, yapılacak proje ve planlamaların bütçesinin azalmasını sağlayabilecektir.

Abstract:
The aim of this study is to investigate the spatial statistical analysis of forest fires in Muğla forest region and to create risk maps between the years 2011-2015.
Our country is a middle generation country which is one of the countries with forest richness, located in the Mediterranean climate zone. Forests constitute one third of the face measurement. Forest fires are one of the natural disasters that start outside the forest or forest and damage the forest and damage the ecosystem, people and animals. In our country, forest fires are one of the countries that have the most damage and are in danger due to its location.
Each year, countries allocate large budgets to combat forest fires. In developed and developing countries, the forestry administrations of the countries conduct studies, while in the underdeveloped countries, international funds are being worked. The government takes preventive and preventive measures on forest fires and works on this issue.
Among the studies that prevent forest fires, the results of the fires that have been examined are examined in terms of location and quality and taking measures according to the results. In this study, clustering study / pattern research was conducted among the fires by considering the exit locations of forest fires. The clustering study was carried out by using the quadrature analysis, Ripley's K Function test, Average Nearest Neighborhood Analysis, and then by taking the attribute data into the research. Global and local spatial autocorrelation techniques - Getis Ord G*, Moran I, Anselin's pattern analyzes were performed. Risk parameters were tried to be reached by regression studies. In this context, coefficient that could affect fires was determined and the ordinary least squares regression(OLS) and Geographically Weighted Regression (GWR) models were used. The accuracy of the models was examined and the accuracy of the models was tested. The models obtained will be the basis for the studies to be performed according to the significance ratios. In addition, by contributing to the state to take preventive measures, the budget of the projects and plans will be reduced.