Arazi örtüsü/arazi kullanımı ve arazi yüzey sıcaklıkları ilişkisinin zamansal-mekansal analizi ve gelecek için modellenmesi
Spatio-temporal analysis of the relationship of land use/land cover and land surface temperatures and its modeling for the future
Yazar: NAGİHAN ASLAN
Danışman: PROF. DR. DİLEK KOÇ SAN
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzay Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı / Uzay Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Astronomi ve Uzay Bilimleri = Astronomy and Space Sciences ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Bu çalışmada, Arazi Kullanımı/Arazi Örtüsü (LU/LC) değişiminin Arazi Yüzey Sıcaklığı (LST) değerleri ile bölge iklimi üzerindeki etkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, çalışmanın genel aşamaları (i) 1984-2022 yılları arasında LU/LC alanlarının tespiti, bu alanların zamansal değişimlerinin incelenmesi ve LST değerlerinin analiz edilmesi ile mevcut durumun ortaya koyulması (ii) 2030, 2040 ve 2050 yılları için LU/LC alanlarının modellenerek, 2023-2050 yılları arasındaki LST değerlerinin simüle edilmesi ve (iii) çalışma dönemi boyunca çalışma alanı olarak seçilen alanda Kentsel Isı Adası (UHI) etkisi değişiminin analiz edilmesi olarak belirlenmiştir. Akdeniz bölgesi, iklim değişikliğine en duyarlı bölgeler arasında kabul edilmekte ve yıllık sıcaklıkların 2100 yılına kadar 1-5°C arasında artacağı öngörülmekteyken, UHI etkisinin neden olduğu ilave ısı yükü ile Akdeniz şehirleri diğer bölgelere göre daha büyük ısı stresine ve olumsuz sağlık etkilerine maruz kalabileceğinden, bu bölgede yapılan UHI, LST ve iklim çalışmaları büyük önem taşımaktadır. Bu nedenle Antalya Havzası çalışma alanı olarak belirlenmiştir.
Bu kapsamda, GEE (Google Earth Engine) platformu ve Landsat termal verilere erişimin başladığı 1984 yılından 2022 yılına kadar olan süreçteki %5 bulutluluk oranının altında kalan tüm yaz ayları görüntüleri (940 görüntü) kullanılarak öncelikle yıllık multispektral bantlar, arazi örtüsü indeksleri ve LST verileri oluşturulmuştur. Multispektral bantlar, arazi örtüsü indeksleri ASTER Küresel Dijital Yükseklik Modeli (GDEM) ve gece ışıkları verileri kullanılarak 5 farklı veri seti oluşturulmuştur. Veri setleri ile 1985, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015 ve 2020 yılları için Rastgele Orman (RF) makine öğrenme algoritması kullanılarak sınıflandırma işlemi uygulanmış ve en yüksek doğruluğa sahip veri setinden LU/LC tematik haritaları oluşturulmuştur. Oluşturulan LU/LC tematik haritaları ve üretilen LST değerleri birlikte analiz edilerek, 1984-2022 yılları arasında bölgede arazi sınıfları ile LST değerleri ilişkisi ortaya konulmuş ve UHI yoğunluk sınıfları belirlenmiştir. Çalışmanın sonraki aşamasında tespit edilen bu arazi sınıfları Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) verileri ve Hücresel Otomat-Yapay Sinir Ağları (CA-ANN) algoritmaları ile 2030, 2040 ve 2050 yılları için modellenmiştir. Farklı yöntemlerle 2023-2050 arasındaki dönem için LST değerleri tahmin edilmiştir. Bu işlem için öncelikle basit Doğrusal Regresyon yöntemiyle tahminler yapılmış, daha sonra, modellenen LU/LC sınıfları ve yine modellenen arazi örtüsü indeksleri ve RF regresyon yöntemi kullanılarak 2030, 2040 ve 2050 yılları için LST tahminleri yapılmıştır. Son olarak CA-ANN algoritması ile UHI yoğunluk sınıfları 2030, 2040 ve 2050 yılları için simüle edilmiştir.
Sonuçlara göre sınıflandırma işlemi %85 ve üzeri genel doğruluk değeri ile başarılı bir şekilde elde edilmiştir ve kullanılan yardımcı veriler sınıflandırma doğruluğunu arttırmaktadır. LU/LC tematik haritaları kent, sanayi, tarım ve sera alanlarının çalışılan dönemde arttığını buna karşın yeşil alanların ve diğer alanların azaldığını göstermektedir. Hesaplanan LST değerleri ile MODIS LST değerleri ve meteoroloji istasyon ölçümleri karşılaştırılmış ve MODIS LST ile Landsat LST değerleri arasında 0,96 ve üzerinde çok yüksek korelasyon olduğu görülmüştür. Ayrıca, Landsat LST değerleri ile meteoroloji istasyonlarının ölçtüğü sıcaklıklar arasında da anlamlı korelasyon değerleri olduğu belirlenmiştir. Tüm LU/LC sınıflarında 1984-2022 döneminde LST değerleri yükselme eğilimindedir. Ancak, kent, sanayi ve kuru tarım alanlarında hem en yüksek LST değerleri izlenmiştir, hem de yükselme eğilimleri diğer alanlara göre daha yüksektir. Ayrıca, 2010 ve 2020 yılları için yapılan LU/LC simülasyonları ile CA-ANN algoritmasıyla yaklaşık %90 doğrulukla simülasyon işleminin uygulanabileceği görülmüştür. Simülasyon sonuçlarına göre 2030, 2040 ve 2050 yıllarında da kentin büyüyeceği, sanayi ve kuru tarım alanlarının artacağı ve yeşil alanların azalacağı öngörülmektedir. Gelecek LST değerleri RF regresyon yöntemiyle 2°C civarında Torba Dışı (OOB) hatası ve 0,80'in üzerinde r2 değeriyle belirlenmiştir ve yapılan her 3 yöntemle simüle edilen LST değerlerine göre 2023-2050 döneminde sıcaklıklar yükselecek ve buna ek olarak UHI yoğunluğu (intensity) artacaktır.

Abstract:
In this study, it is aimed to examine the effects of Land Use/Land Cover (LU/LC) changes on Land Surface Temperature (LST) values and regional climate. For this purpose, the main stages of the study are (i) determining the LU/LC areas between 1984-2022, examining the temporal changes of these areas and analyzing the LST values to reveal the current situation (ii) modelling the LU/LC areas for the years 2030, 2040 and 2050, simulating the LST values for the years between 2023-2050 and (iii) analyze the change of the Urban Heat Island (UHI ) effect in the region selected as the study area during the study period. While the Mediterranean Region is considered among the most sensitive regions to climate change and annual temperatures are predicted to increase by 1-5°C by the year 2100, with the additional heat load caused by the UHI effect, Mediterranean cities may be exposed to greater heat stress and negative health effects than other regions. Therefore, UHI, LST and climate studies carried out in this region are of great importance. For this reason, Antalya Basin was determined as the study area.
In this context, firstly using the Google Earth Engine (GEE) platform annual multispectral bands, land cover indices and LST data were created using all summer months images (940 images) that have cloudiness lower than 5% in the period from 1984 to 2022, when access to Landsat thermal data began. Using multispectral bands, land cover indices, ASTER Digital Elevation Model and nighttime lights data 5 different data sets were created. Classification was applied to the data sets using the Random Forest (RF) machine learning algorithm for the years 1985, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015 and 2020, and LU/LC thematic maps were created from the data set with the highest accuracy. By analyzing the created LU/LC thematic maps and the produced LST values together, the relationship between land classes and LST values in the region between 1984-2022 was revealed and UHI density classes were determined. In the next stage of the study, the identified land classes were modelled for the years 2030, 2040 and 2050 with Geographic Information Systems (GIS) data and Cellular Automata-Artificial Neural Networks (CA-ANN) algorithms. LST values were estimated for the period between 2023 and 2050 using different methods. For this process, firstly, predictions were made with the simple Linear Regression method, then, LST predictions were made for the years 2030, 2040 and 2050 using the modelled LU/LC classes and the modelled land cover indices and the RF regression method. Finally, UHI density classes were simulated for the years 2030, 2040 and 2050 with the CA-ANN algorithm.
According to the results, the classification process has been successfully implemented with an overall accuracy value of 85% and above, and the auxiliary data used increased the classification accuracy. LU/LC thematic maps show that urban, industrial, agricultural and greenhouse areas increased in the studied period, while green areas and other areas decreased. The calculated LST values were compared with MODIS LST values and meteorological station measurements, and it was seen that there was a very high correlation of 0.96 and above between MODIS LST and Landsat LST values. Additionally, it was determined that there was a significant correlation between Landsat LST values and temperatures measured by meteorological stations. LST values monitored in the period 1984-2022 in all LU/LC classes tend to be increase. However, the highest LST values were observed in urban, industrial, and dry agriculture areas, and their upward trends were higher than other areas. In addition, with the LU/LC simulations made for 2010 and 2020, it was seen that the simulation process could be applied with approximately 90% accuracy with the CA-ANN algorithm. According to the simulation results, it is predicted that the city will grow, industrial and dry agricultural areas will increase, and green areas will decrease in 2030, 2040 and 2050. Future LST values have been determined by the RF regression method with an Out of Bag (OOB) error around 2°C and an r2 value over 0.80, and according to the LST values simulated by all 3 methods, temperatures will rise in the 2023-2050 period and in addition UHI intensity will increase.