Kayseri'nin arazi kullanım değişimi ve ısı adası etkisinin modellenmesi

Abstract

Değişen şehir iklimi konusunda yapılan çalışma sayısı günden güne artmaktadır. Bu çalışmalarda, ilin çevresi ile olan sıcaklık değeri önemli bir yer tutmaktadır.1980'lerden sonra hız kazanan kentleşme, iklim değişimini de beraberinde getirmektedir. Küresel ve bölgesel ısınma, insan kaynaklı iklim değişiminin önemli bir göstergesidir. Kentleşme ile yerleşim alanlarındaki sıcaklık, kırsal alanlardan daha yüksek olabilmektedir.Bu çalışmada 1994-2020 yıllarında Kayseri'nin arazi yüzey sıcaklığı hesaplanmış olup ilin arazi kullanımı, sayısal yükseklik modeli, bitki örtüsü indeksi, yerleşim alanı indeksi, eğim ve bakı haritalarının arazi yüzey sıcaklığına etkisi araştırılmıştır. Çalışmada Landsat 5 uydusundan Ağustos 1994 tarihli görüntü ile Landsat 8 uydusundan Ağustos 2020 tarihli görüntü alınmıştır. Arazi kullanım haritasını oluşturmak için kontrollü sınıflandırma yöntemlerinden biri olan maksimum olabilirlik yöntemi tercih edilmiştir.Çalışma sonucunda arazi yüzey sıcaklığına; normalize edilmiş fark bitki indeksi (NDVI) normalleştirilmiş fark yerleşim alanı indeksi (NDBI), sayısal yükseklik modeli (SYM) eğim, bakı ve arazi kullanımının etkisini belirleyebilmek amacı ile çoklu regresyon analizi yapılmıştır. Yapılan analiz sonucunda istatistiksel verilerin %5 düzeyinde anlamlı olduğu, bağımsız değişkenlerin her birinin arazi yüzey sıcaklığına aynı miktarda etkisi olmadığı, AYS'nin bazı değişkenlere daha çok bağımlı olduğu belirlenmiştir.

The number of studies on the changing urban climate is increasing day by day. In these studies, the temperature value has an important place along with the surrounding of the province. The accelerating urbanization after the 1980s brings climate change with it. Global and regional warming is an important indicator of human induced climate change. With urbanization, the temperature in residential areas may be higher than in rural areas.In this study, the land surface temperature of Kayseri was calculated between 1994-2020 and the effects of land use, numerical elevaiton model, amount of vegetation, slope and aspect maps on the land surface temperature of the province were investigated. In the study, the image dated August 1994 from the Landsat 5 satellite and the image dated August 2020 from the Landsat 8 satellite were taken. In order to create land use map, the maximum likelihood method, which is one of the controlled classification methods,was preferred.As a result of the study, multiple regression analysis was performed in order to determine the effect of normalized difference vegetation index (NDVI), the normalized difference built- up index (NDBI), digital elevaiton model (SYM), aspect, slope and land use on the land surface temperature. As a result of the analysis, it was determined that the statistical data were significant at the %5 level, each of the independent variables did not have the same effect on the land surface temperature, and AYS was more dependent on some variables.