CBS tabanlı bulanık mantık yöntemi kullanılarak fırtına zararı risk haritasının geliştirilmesi
Developing the risk map of winter storm hazard using GIS based fuzzy logic method
Yazar: İNANÇ TAŞ
Danışman: PROF. DR. ABDULLAH EMİN AKAY
Bursa Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Ormancılık ve Orman Mühendisliği = Forestry and Forest Engineering
Dizin: Abiyotik zararlılar = Abiotic harmfull ; GIS =   ; Sayısal haritalar = Digital maps

Özet:
Orman ağaçları üzerinde zarara neden olan abiyotik ve biyotik faktörler orman kaynaklarımızın sürdürülebilirliğini de önemli ölçüde tehdit etmektedir. Orman yangınları, fırtına, kar, çığ ve kuraklık gibi abiyotik faktörler arasında en etkili faktörlerden biri fırtına zararıdır. Ülkemizde fırtına zararları konusunda gerçekleştirilen bilimsel çalışmalar çok sınırlı sayıdadır. Oysa fırtına zararları çok farklı ağaç türleri üzerinde etkili olmakta ve birçok bölgede önemli zararlara neden olmaktadır. Fırtına zararının engellenmesi veya minimize edilmesi için fırtına zararı riski üzerinde daha fazla etkili olan faktörlerin belirlenmesi ve fırtına zararı riski taşıyan ormanlık alanların risk haritalarının geliştirilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışması kapsamında, CBS tabanlı matematiksel model (Bulanık Mantık) kullanılarak fırtına zararı risk haritası üretilmiştir. Modelde, fırtınaların orman ağaçları üzerinde yaptığı zararların şiddetini etkileyen faktörler olarak ağaç türü, ağaç yaşı, kapalılık, bonitet sınıfı, topografik özellikler (yükseklik, eğim, bakı), iklim parametreleri (rüzgâr, yağış) ve toprak derinliği dikkate alınmıştır. Uygulama sahası olarak, 2015 yılı kış aylarında fırtına zararının yoğun olarak görüldüğü Tavşanlı Orman İşletme Müdürlüğü sınırlarında yer alan Alabarda Orman İşletme Şefliği değerlendirilmiştir. Modelin doğrulanması için fırtına zararı risk haritası ile İşletme Müdürlüğü tarafından fırtına zararı tespit edilen alanların dağılımı karşılaştırılmıştır. Bulanık Mantık yaklaşımı ile geliştirilen model çalışma alanının yarısından biraz fazlasının (%52,49) çok az derecede fırtına zararı riski altında olduğunu göstermiştir. Diğer taraftan çalışma alanının %28,12'si az risk altında, %19,19'u ise risk altında bölgeler olarak derecelendirilmiştir. Sahada çok küçük bir alan (39,47 ha) fırtına zararına karşı çok riskli olarak belirlenmiştir. Tavşanlı Orman İşletme Müdürlüğü kayıtlarındaki olağanüstü hasıla miktarları kullanılarak geliştirilen fırtına zararı haritasına göre, alanın %45,77'si çok düşük, %30,20'si ise düşük derecede fırtına zararı görmüştür. Çalışma alanının %23,72'si ise yüksek fırtına zararı gören bölgeler olarak belirlenmiştir. Sahada 60,13 ha'lık bir alanın çok yüksek oranda fırtına zararına maruz kaldığı tespit edilmiştir. Risk faktörlerinin ağırlıklandırılması yapılarak toplam fırtına zararı riski üzerindeki relatif etkileri incelendiğinde, en etkili faktörün rüzgâr yönü ve şiddeti olduğu, bunu eğim ve bonitet sınıfının takip ettiği belirlenmiştir. Çalışmada ayrıca fırtına zararlarının en aza indirilebilmesi için bazı silvikültür, amenajman ve teknik önlemler sunulmuştur. Sonuçlar, fırtına zararı risk haritası üretiminde CBS tabanlı matematiksel modellerin etkin ve yüksek doğrulukla kullanılabileceğini göstermiştir.

Abstract:
Abiotic and biotic factors causing damages on forest tress also threat sustainability of forest resources. The wind damage is one of the most effective factors among the abiotic factors such as forest fires, wind, snow, avalanche, and drought. In Turkey, there is very limited number of studies conducted on wind damage. However, wind causes serious impacts on various tree species and damages in many regions. In order to prevent or minimize wind damage, it is crucial to determine the factors that affect wind damage and to develop risk maps for the forested areas with wind risk. In this thesis, risk map of wind damage was developed by using GIS based mathematical model (Fuzzy Logic). Tree species, tree age, crown density, site quality, topographical features (elevation, slope, aspect), climatic parameters (wind, precipitation), and soil depth were considered as the factors that influence the magnitude of wind damage on forest tress in the model. Alabarda Forest Enterprise Chief within the borders of Tavşanlı Forest Enterprise Directorate was selected as the study area due to high occurrence of storm damages in the region during winter 2015. For model verification, risk map of wind damage was compared to areal distribution of wind damage determined by the Enterprise Directorate. Model developed based on Fuzzy Logic approach indicated that slightly more than half of the study area (52.49%) was under wind damage risk at very low degree. On the other hand, 28.12% of the study area was under low wind damage risk while 19.19% was classified as risky zone. Very small land in the study area (39.47 ha) was classified as very risky zone. According to the wind damage map generated based on the amount of irregular production recorded by Tavşanlı Forest Enterprise Directorate, there was very low wind damage in 45.77% of the area while 30.20% encountered very low wind damage. It was specified that 23.72% of the area was subject to high wind damage. There was very high wind damage in the area of 60.13 ha. When weighting the risk factors to analyze their relative effects on overall wind damage risk, it was revealed that the most effective factors were wind direction and speed, followed by slope and site quality factors. In the study, some silvicultural, management, and technical suggestion measures were provided in order to minimize wind damage. The results indicated that GIS based mathematical models can be effectively and accurately used to generate risk map of wind damages.