Meyvecilikte rekolteyi etkileyen faktörlerin belirlenerek coğrafi bilgi sistemleri yardımıyla ekolojik risk analizinin yapılması; Ankara ve Manisa örneği
Determination of factors affecting yield in fruit growing and making ecological risk analysis with the help of geographical information systems; Ankara and Manisa example
Yazar: EMRE YENİAY
Danışman: PROF. DR. AYDIN ŞIK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Akıllı tarım = Smart agriculture ; Bitki coğrafyası = Plant geography ; Bulanık analitik hiyerarşi süreci = Fuzzy analytical hierachy process ; Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Ekolojik risk = Ecological risk ; Tesis yer seçimi = Site selection ; Toprak haritası = Soil map ; Yer seçimi = Location selection

Özet:
Bilgi teknolojilerinin hızla gelişmesi ile tarımsal analizler yapmak çok daha zahmetsiz hale gelmiştir. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), tarımla ilgili iklim, toprak, topoğrafya, sulama değerleri hakkında daha detaylı veriler sağlayarak konum analizleri yapılabilmektedir. Bu analizler, tarımsal yatırım haritaları, tarımsal geliştirme alanları, bitki deseni tespitini vb. kapsamaktadır. Bu çalışmanın amacı Ürün Bazlı Tarımsal Risk Analizi Haritaları oluşturmaktır. Tarım ürünlerinin ideal verim değerleri ile yetiştirilmesinde önemli olan iklim, toprak, topoğrafya ve sulama verileri toplanır, bitki yetiştirilme koşullarındaki her bir risk faktörü için tüm şiddet ve ihtimaller belirlenerek alt risk değerleri hesaplaması yapılmaktadır. Çok kriterli karar verme yöntemlerinden Analitik Hiyerarşi Süreci uygulanarak, risk faktörleri önceliklendirilerek toplam risk değeri hesaplanmaktadır. CBS üzerinde geliştirilen bu tarımsal risk analizi modeli çeşitli olasılıklar göz önünde bulundurularak senaryo bazlı risk değerlerinin hesaplanması için de kullanılabilen etkin bir metodolojidir. Bu çalışmada Ankara ilinde kayısı, vişne ve badem, Manisa ilinde şeftali ve incir yetiştiriciliği incelenerek bir model oluşturulmuştur. CBS modelinin geliştirilmesi sonucunda toplam risk değerleri mekânsal olarak aldıkları puanlara göre "yüksek riskli", "orta riskli", "düşük riskli" ve "kesinlikle önerilmeyen" olarak 4 farklı semboloji ile haritalanmıştır. Model sonuna göre Ankara ilinde kayısı ürünü orta ve yüksek riskli geniş alanlarda, düşük riskli kısmı alanlarda, badem ürünü yüksek riskli marjinal ve geniş alanlarda, vişne ürünü de geniş alanlarda yüksek riskli olarak yetiştirilebilecektir. Manisa ilinde ise; şeftali ürünü incire göre daha dar alanlarda ve risk faktörlerinden yüksek oranda etkilenebilirken incir ürünü ise daha geniş alanlarda düşük risk ile yetiştirilebilmektedir. Manisa ilinde şeftali ürünün yetiştiriciliğindeki başlıca risk faktörünü ilkbahar geç donları olduğu değerlendirilmektedir. İklimsel ve topoğrafya seçimi yönünden yapılacak iyileştirmeler ile toplam şeftali risk faktörleri iyileştirilebileceği sonucuna varılmıştır. Haritalar üzerinde noktasal bazda inceleme yapılarak parsel detayında daha spesifik yorumlar yapılabilmektedir.

Abstract:
With the rapid development of information technologies, it has become much more effortless to carry out agricultural analyses. Geographic Information Systems (GIS) provides more detailed data on agriculture-related climate, soil, topography, irrigation values and location analyses can be performed. These analyses include agricultural investment maps, agricultural development areas, plant pattern detection. The aim of this study is to create Product Based Agricultural Risk Analysis Maps. Climate, soil, topography and irrigation data are collected, which is important in the cultivation of agricultural products with ideal yield values, and all severity and probabilities are determined for each risk factor in plant growing conditions and lower risk values are calculated. The total risk value is calculated by applying the Analytical Hierarchy Process from multi-criteria decision-making methods and prioritizing risk factors. This agricultural risk analysis model developed on GIS is an effective methodology that can also be used to calculate scenario-based risk values with various possibilities in mind. In this study, apricot, cherry and almond cultivation was examined in Ankara province, peach and fig cultivation in Manisa province, and a risk analysis model was created. as a result of the model, total risk values are mapped with 4 different symbologies as "high risk", "medium risk", "low risk" and "strictly not recommended" according to the scores they receive spatially. According model results of Ankara, apricot product can be grown in medium and high risk large areas, low risk partial areas, almond product can be grown in high risk marginal and large areas, and sour cherry product can be grown in large areas in high risk. In the province of Manisa; while the peach crop can be affected by risk factors in narrower areas and at a higher rate than figs, the fig crop can be grown in larger areas with low risk. It is considered that the main risk factor in the cultivation of peach crops in Manisa is late spring frosts. It has been concluded that total peach risk factors can be improved with the improvements to be made in terms of climatic and topography selection. More specific interpretations can be made in the parcel detail by examining the maps on a point basis.