Artvin, Erzurum ve Bayburt illerindeki bazı mikro havzalarda orman, mera ve tarım alanlarında toprak altı ve toprak üstü karbon miktarlarının belirlenmesi, uydu görüntüleri ile ilişkilendirilmesi ve modellenmesi

Abstract

Bu çalışmada Çoruh Nehri Havzasının 11 alt mikro havzalarında verimli orman, boşluklu kapalı orman, tarım ve mera alanlarında toprak altı ve toprak üstü karbon miktarlarının belirlenerek uydu görüntüleri ile ilişkilendirilmesi ve modellenmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında mera alanlarında toprak üstü biyokütleyi belirlemek için 49, toprak karbonunu belirlemek için 666 ve toprak altı biyokütleyi belirlemek için 299 farklı noktadan toplam 1196 adet kök örneklemesi yapılmıştır. Diğer arazi kullanımlarındaki biyokütle ve karbon miktarlarının hesaplanmasında literatürde var olan katsayılardan yararlanılmıştır. Verimli ve boşluklu kapalı orman alanlarındaki yıllık net biyokütle miktarlarının tahmin edilmesi için uydu görüntülerine atılan rastgele noktaların yansıma değerleri ile regresyon denklemleri geliştirilmiştir.Çalışma sonucunda, mera alanlarındaki toprak üstü biyokütle miktarının belirlenmesi için geliştirilen modelin belirtme katsayısı 0,72'dır. Toprak üstü karbon miktarları 0,48 ton/ha ile 0,94 ton/ha arasında, toprak altı karbon miktarları ise 1,70 ton/ha ile 2,76 ton/ha arasında bulunmuştur. Arazide ölçülmüş olan toprak üstü biyokütle değerleri uydu görüntüsü yansıma değerleri ile ilişkilendirilerek R2=0,67 ile R2= 0,8 arasında değişen regresyon denklemleri geliştirilmiştir. Verimli ve boşluklu kapalı orman alanlarındaki yıllık net biyokütle üretim miktarları ise geliştirilen denklemler ile R2= 0,62 ile R2= 0,8 oranları arasında olduğu tespit edilmiştir. Tarım alanlarındaki toplam karbon miktarı 467.997 ton olarak hesaplanmıştır. Toplam biyokütle miktarı ise 6.803.967 ton, toplam karbon miktarı (toprak karbonu dahil) 14.589.276 ton olduğu ve hektardaki karbon miktarının 31,3 ton/ha ile 121,6 ton/ha arasında değiştiği görülmüştür. Toplam yıllık net karbon üretim miktarı ise 139.852 ton olup hektarda 0,26 ton/ha ile 0,67 ton/ha arasında değiştiği bulunmuştur. Bulgulara göre, karbon etkinlik değeri hesaplanarak sıralamanın en iyiden kötüye doğru verimli orman, boşluklu kapalı orman, tarım ve mera şeklinde olduğu görülmüştür. Toprak üstü biyokütle miktarlarının uydu görüntüsü verileri yardımıyla etkili bir şekilde tahmin edilebileceği görülmüştür.

In the present study, it was aimed to determine above and below ground carbon contents in some land uses of 11 sub-basins in the Coruh River Basin using satellite images. For this, 49 samples were taken for above ground biomass (AGB), 1196 root samples from 299 different points for below ground biomass (BGB) and 666 samples for soil carbon in the grassland areas. Biomass and carbon contents in other land uses were calculated using related coefficients in the literature. The reflectance values of satellite images were used to develop regression models and thus to estimate the annual net biomass amounts in productive and degraded forest.The coefficient of determination (R2) of regression model for the AGB was found to be 0,72 based on ecological factors in grassland areas. Similarly, R2 values of the developed models for the AGB based on satellite images were between 0,67 to 0,80. On the other hand, above ground carbon (AGC) and below ground carbon (BGC) contents ranged from 0,48 ton/ha to 0,94 ton/ha and 1,70 ton/ha to 2,76 ton/ha, respectively. Moreover, annual net biomass productions in the productive and degraded forest were modeled using satellite images with R2 values between 0,62 and 0,80. The total amount of carbon in agricultural areas was calculated as 467.997 tons. The total biomass, total amount of carbon (including soil carbon) and the annual net carbon production were 6.803.967, 14.589.276 and 139.852 tons, respectively. The carbon contents for the unit area changed from 31,3 tons/ha to 121,6 tons/ha. Total annual net carbon production was calculated as 139.852 tons and the unit values were between 0.26 ton/ha and 0.67 ton/ha. Finally, the carbon efficiency values were calculated for the all land uses. It was seen that the performance ranking for the land use classes in terms of carbon efficiency were productive forest, degraded forest, agriculture and grassland. In conclusion, this study suggests that AGB contents can be effectively estimated using remote sensing data.