Bursa Orman Bölge Müdürlüğü`nde yangın tehlikesinin modellenmesi ve haritalanması

Abstract

Orman ekosistemlerini etkileyen yangınların önceden tahmin edilmesine yönelik çalışmalar giderek önem kazanmaktadır. Yangın tehlikesinin tahmin edilmesinde farklı metodlar kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Bursa Orman Bölge Müdürlüğünde 2013-2017 yılları arsında çıkan yangın verileri kullanılarak Maxent programında yangın tehlikesinin modellenmesi ve haritalanması yapılmıştır. Bunun için çıkan yangınlara ait yanıcı madde verileri topoğrafik veriler ve meteorolojik veriler kullanılmıştır. Yangın çıkma olasılığı haritası oluşturulurken toplam 366 adet orman yangın verisi kullanılmıştır. Jackknife testinin sonuçlarına göre yangın çıkma olasılığı tahmin modelini etkileyen önemli değişkenler bio1, bio15, bio5, bio2, bio10 olarak tespit edilmiştir. Yangın çıkma olasılığını tahmin etmek için geliştirilen uygunluk modeli oluşturulurken katkısı bulunan her bir değişken için en yüksek katkıyı sağladığı tespit edilen aralıkları içeren marjinal cevaplandırıcı eğriler grafikler halinde verilmiştir. Çalışma sonucunda; yangın çıkma olasılığı haritasının oluşturulmasında modeldeki en etkili parametrelerin iklim parametreleri içerisinde sıcaklık, yağış ve nisbi nem parametreleri olmuştur. Yangın çıkma olasılığını tahmin etmek için geliştirilen uygunluk modelinin ROC değeri=0,629 olarak tespit edilmiştir. Orman yangını oluşumu verilerine ve bazı etkili değişkenlere dayanarak, MaxEnt'in Türkiye'nin batı ormanlık alanlarındaki orman yangını duyarlılığını modelleme konusunda yüksek doğrulukta performansa sahip olduğu görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Orman yangını, Maxent, Yangın tehlikesi modellemesi, Bursa

Studies on the prediction of fires affecting forest ecosystems are becoming increasingly important. Different methods are used to estimate the forest fire hazard. In this study, modeling and mapping of fire hazard in Maxent program was performed by using fire data obtained from Bursa Regional Directorate of Forestry between 2013-2017. For this purpose, fuel, topographic and meteorological data were used. A total of 366 forest fire data were used to create a fire probability map. According to the results of Jackknife test, the most important variables affecting the fire probability estimation model were determined as bio1, bio15, bio5, bio2, bio10. In constructing the conformity model developed to estimate the probability of fire, marginal responder curves containing the intervals determined to provide the highest contribution for each variable contributing are given in graphs. As a result; air temperature, precipitation and relative humidity parameters were the most effective parameters in the model for the creation of fire probability map. The ROC value of the suitability model developed to estimate the probability of a fire = 0.629. Forest fire occurrence data and based on some effective variables, MaxEnt the sensitivity of Turkey's western forest fires in forest areas were found to have high accuracy in modeling performance.Key Words: Forest fire, Maxent, Fire hazard modeling, Bursa