1. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi 2007

I. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi – TİKDEK 2007, 11 - 13 Nisan 2007, İTÜ, İstanbul
BİLDİRİ KİTABI
Editörler
Ahmet ÖZTOPAL
Zekâi ŞEN
1
I. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi – TİKDEK 2007, 11 - 13 Nisan 2007, İTÜ, İstanbul
Climate - Environment
Research & Development
Centre
I. TÜRKİYE İKLİM DEĞİŞİKLİĞİ KONGRESİ
TİKDEK 2007
11 - 13 Nisan, 2007
İTÜ Maslak Kampüsü Kültür ve Sanat Birliği Salonu
İSTANBUL
BİLDİRİ KİTABI
EDİTÖRLER
AHMET ÖZTOPAL ve ZEKAİ ŞEN
DESTEKLEYEN KURULUŞLAR
2
I. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi – TİKDEK 2007, 11 - 13 Nisan 2007, İTÜ, İstanbul
KONGRE YÜRÜTME KURULU
Zekai Şen
Dursun A. Çodur
Hasan Z. Sarıkaya
Ahmet Öztopal
Ahmet Duran Şahin
Selami Oğuz
KONGRE SOSYAL ETKİNLİKLER KURULU
Mehmet Akkaya
Ömer Faruk Birpınar
Muhiddin Yenigün
Nigar Şen
Serhat Bulut
KONGRE BİLİM KURULU
AHMET D. ŞAHİN
AHMET DEMİR
AHMET METE SAATÇİ
ALİ UYUMAZ
ALİ ÜMRAN KÖMÜŞÇÜ
DOĞAN KANTARCI
ENGİN TÜRE
ERCAN KAHYA
EROL KESKİN
ERTUĞRUL ACUN
FİLİZ KARAOSMANOĞLU
FUAT Z. TOPRAK
GÜNAY APAK
HASAN Z. SARIKAYA
İBRAHİM DİNÇER
İBRAHİM GÜRER
KASIM YENİGÜN
LEVENT KAVVAS
LEVENT ŞAYLAN
MEHMET E. BİRPINAR
MERT SAVRUN
MİKDAT KADIOĞLU
MURAT TÜRKEŞ
MUSTAFA ÖZTÜRK
NECATİ AĞIRALİOĞLU
NEJAT VEZİROĞLU
ORHAN ŞEN
ÖMER LÜTFİ ŞEN
SELAHATTİN İNCECİK
SEVİNÇ SIRDAŞ
ÜMİT DOĞAY ARINÇ
ÜNAL ŞORMAN
VEYSEL EROĞLU
YURDANUR S. ÜNAL
ZEKAİ ŞEN
3
I. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi – TİKDEK 2007, 11 - 13 Nisan, 2007, İTÜ, İstanbul
Seyhan Havzası Orman Verimliliğinin Envisat MERIS Veri Seti
Kullanarak Modellenmesi
Süha BERBEROĞLU1, Cenk DÖNMEZ1 ve Coşkun ÖZKAN2
1
Ç.Ü. Peyzaj Mimarlığı Bölümü Balcalı/ADANA 01130
Erciyes Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Bölümü/ KAYSERİ
[email protected]
[email protected]
2
ÖZET
Bu çalışmanın amacı, iklim değişikliğinin etkisi altında Seyhan Havzasının orman
verimliliğinin, Envisat MERIS (300 m) verileri kullanarak modellenmesidir. Verimliliğin
belirlenebilmesi için NASA-CASA (Carnegie-Ames-Research-Center) modeli yaklaşımı
kullanılmıştır. CASA modeli ile, karasal net birincil üretimdeki (NBÜ) yıllık döngüler ve
değişimler havza bazında ortaya konmuştur. Yıllık karasal NBÜ hesaplanması, ışık kullanım
etkinliği, sıcaklık, yağış ve solar radyasyon değerlerine dayandırılmış. Bununla birlikte, ağaç
kapalılık yüzdesi, bölgenin arazi örtüsü ve toprak tekstür haritaları ve normalleştirilmiş
vejetasyon fark indeksi (NDVI) girdileri modelin oluşturulması için kullanılmıştır. Sonuç
verileri olarak mevcut durum ve 2070 yılı için tahmin edilen aylık NBÜ haritaları elde
edilmiştir. Bu haritalarda, bölgesel orman verimliliğinin yakın gelecekte özellikle yaz
aylarında azalacağı görülmektedir.
Anahtar Kelimeler: Envisat MERIS; CASA Modeli; Net Birincil Üretim; İklim Değişikliği.
ABSTRACT
The aim of this study is modelling forest productivity in Seyhan Watershed, which is in under
effects of climate change using Envisat MERIS (300m) data set. The CASA model approach
was used to define productivity. This model was utilised to predict annual regional fluxes in
terrestrial net primary production at variable degrees of C, depending on the monthly
conditions, with terrestrial net production. Calculation of annual terrestrial NPP is based on
the concept of light-use efficiency, modified by temperature, rainfall values and solar
radiation scalars. In addition, percentage of tree cover, land cover map of the region, soil
texture and NDVI (normalized difference vegetation index) were used to constitute this
model. The outputs from the model were monthly NPP maps for present and future. It has
been shown that the regional forest productivity will be decrease especially in the summer
months in near future.
Key Words: Envisat MERIS; CASA Model; Net Primary Production; Climate Change.
288
I. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi – TİKDEK 2007, 11 - 13 Nisan, 2007, İTÜ, İstanbul
1.GİRİŞ
Vejetasyon, arazi yüzeyi ve atmosfer arasındaki enerji ve kütle değişimlerinde önemli
bir rol oynar. Fotosentez süreci vasıtasıyla, bitkiler atmosferdeki karbonu özümserler ve
solunum yaparak karbonun bir kısmını dışarı verirken bir kısmını da bünyelerinde tutarlar.
Bitkiler, güneş enerjisini kullanarak elde ettikleri fotosentez ürünlerinin bir kısmını
solunumda, geri kalanını bünyelerinde yeni dokular üretmek için kullanırlar. Bitkilerin bu
reaksiyonuna brüt birincil üretim; solunumla kullanılan ürün ile brüt birincil üretimin farkına
ise net birincil üretim (NBÜ) denir. NBÜ, küresel ölçekte karbon bütçesi bakımından büyük
önem taşır, aynı zamanda karbon döngüsü için önemli bir bileşen ve ekosistem performansı
için önemli bir belirleyicidir [1]. Karbon kaynakları için geliştirilmiş metodolojiler ile tarım
ve ormancılıktaki döngülerin hesaplanması, geleceğe yönelik karar verme sürecinde önemli
katkılar sağlayacaktır.
Orman ekosistemleri, küresel karbon döngüsü içinde en büyük ve önemli karbon
rezervlerini oluşturmaktadır [2]. Bu rezervler özellikle bölge bazında çeşitliliğin korunması ve
havzaların hidrolojik bütünlüğü bakımından önem taşır. Bununla birlikte, ekosistem
değişimleri ve fonksiyonun belirlenebilmesi için, ekosistem içindeki bileşenlerin miktarlarının
bilinmesi son derece önemlidir. Özellikle ülkemiz için, tür çeşitliliği bakımından zengin olan
Seyhan Havzasında net birincil üretimin belirlenebilmesi, iklim değişikliği ile ekosistemlerde
meydana gelen değişimlerin ölçülmesi bakımından önemlidir.
Bu çalışmada, orta çözünürlüklü Envisat MERIS (Medium Resolution Imaging
Spektrometer) verileri kullanarak günümüzdeki mevcut durum ve 2070 yılı için Seyhan
Havzası’ndaki net birincil üretimin ortaya konulması ve olası değişimlerin incelenmesi
amaçlanmıştır. Envisat MERIS, bölgesel ve küresel ölçekte karasal çevrelerin izlenmesi ve
haritalanması için kullanılan yüksek potansiyele sahip bir algılayıcıdır [3]. MERIS uydusu
Avrupa Uzay Ajansının (ESA) Envisat serisinin bir uydusudur, radiometrik açıdan
kullanımdaki en iyi görüntüleyici spektrometredir [3]. Algılayıcının yersel çözünürlüğü 300
m dir ve programlanabilir 15 bandı (2.5-20 nm geniş) bulunmaktadır. Bu çalışmada iklim
değişikliğinin etkisi altında Seyhan Havzasının orman verimliliğinin, Envisat MERIS (300 m)
verileri kullanarak NASA-CASA (Carnegie-Ames-Research-Center) modeli yaklaşımı ile
modellenmesi hedeflenmiştir.
289
I. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi – TİKDEK 2007, 11 - 13 Nisan, 2007, İTÜ, İstanbul
2. ÇALIŞMA ALANI VE MATERYAL
Çalışma alanı, Doğu Akdeniz Bölgesi’nde, Toros Dağlarına doğru uzanmakta ve
yaklaşık 21.45 km2’lik bir alanı kapsamaktadır. Alanda saf ve karışık ibreli ormanlar
bulunmakta ve baskın türler olarak, Pinus nigra, Cedrus libani, Abies cilicica, Pinus brutia,
Juniperus excelsa göze çarpmaktadır [4].
Şekil 1. Çalışma alanını gösteren Envisat MERIS verisi (Siyah gösterilen alanlar
IKONOS verilerinin seçildiği alanları göstermektedir).
Çalışmada kullanılmak üzere Mart 2003 ile Eylül 2005 tarihleri arasında 47 adet
Envisat MERIS verisi seçilmiştir. Bununla birlikte alandaki orman tiplerini en iyi temsil eden
alanlardan seçilen üç alana ait Mayıs 2002’de kaydedilmiş IKONOS (4m çözünürlüklü)
görüntüleri ağaç kapalılık yüzdesinin bulunmasında eğitim ve test verileri olarak
kullanılmıştır. Arazi sınıflaması için 30 m çözünürlükteki Landsat ETM görüntüsünden
yararlanılmıştır.
3. YÖNTEM
Çalışmada, Seyhan Havzası ormanlarının, mevcut durum ve 2070 yılı için, net birincil
üretimi NASA-CASA modeli yaklaşımı ile modellenmiş ve haritalanmıştır.
Aylık NBÜ döngüsü, vejetasyon tarafından emilen net karbonun belirlenmesi ile
CASA modeli içerisinde ışık kullanım etkinliği baz alınarak hesaplanmıştır. Model içindeki
girdilerin temel ilişkisi ve formülasyonu aşağıdaki şekilde verilebilir;
NPP=f(NDVI) x PAR x ε x g(T) x h(W)
PAR; fotosentetik yönden aktif radyasyon (her ay için her metrekareye düşen
megajoule cinsinden miktarı), ε; ölçülebilir en yüksek ışık kullanım etkinliği, g(T); sıcaklığın
290
I. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi – TİKDEK 2007, 11 - 13 Nisan, 2007, İTÜ, İstanbul
etkisi, h(W); suyun etkisi ve NDVI; normalleştirilmiş fark vejetasyon indeksi olarak
açıklanabilir [5]. Bu model kullanılarak bölgesel ve küresel ölçekte, karasal net birincil
üretimdeki değişimler, farklı iklim değerleri ile geleceğe dönük olarak tahmin edilebilir.
Modelin oluşturulabilmesi için, ışık kullanım etkinliği, sıcaklık, yağış, solar radyasyon, ağaç
kapalılık yüzdesi, bölgenin arazi örtüsü ve toprak tekstür haritaları ve NDVI değerleri, girdi
verileri olarak kullanılmıştır. Bu girdiler, model algoritması içinde kullanılarak sonuç
haritaları elde edilmiştir.
3.1 İklim Verileri
Model içinde kullanılan iklim verileri, Seyhan Havzası ve yakın çevresinde bulunan
50 iklim istasyonundan 1994-2003 yılları arasında ölçülmüş aylık sıcaklık, yağış ve solar
radyasyon değerlerini içermektedir. Bununla birlikte aynı verilerin 2070 yılına ait değerleri,
2007 yılında tamamlanmış olan TÜBİTAK-Japon RIHN (Research Institute for Humanity and
Nature) işbirliğiyle ICCAP (Impact of Climate Changes on Agricultural Production System in
Arid Areas) kapsamında “Olası İklim Değişikliklerinin Seyhan Havzası Bitki Örtüsüne
Etkileri” adlı çalışmadan elde edilmiştir [6]. Bu tahminler orman verimliliğinin öngörülen
iklim değişikliğinden etkilenme düzeyini belirlemek için kullanılmıştır. Model içinde
kullanılmak üzere 50 istasyona ait güncel ve geleceğe ait iklim değerleri, co-kriging yöntemi
kullanılarak aylık olarak haritalanmıştır. Güncel ve 2070 yılına ait aylık iklim haritaları 300 m
çözünürlükte üretilmiş ve sonuçların doğruluğu mutlak fark analizi yöntemi ile orijinal
istasyon verileri ile karşılaştırılarak test edilmiştir.
3.2 Ağaç Kapalılık Yüzdesinin Tahmini
Modelin oluşturulmasında kullanılan en önemli metrik, Seyhan Havzası’ndaki ağaç
kapalılığı yüzdesidir. Özellikle geçmişte yapılan çalışmalarda kapalılık yüzdesinin tahmini
için çoklu doğrusal regresyon [7], doğrusal karışım modeli [8] ve regresyon ağacı (RA) [9-10]
yöntemleri kullanılmıştır. Bu yöntemler arasında, regresyon ağacı modeli, kapalılık
yüzdesinin tahmini için en iyi sonuçları veren model olarak belirlenmiştir [9]. RA, dört ana
aşamadan oluşmaktadır. Bunlar; I) Referans ağaç kapalılık yüzde verisinin oluşturulması, II)
MERIS verisinden metriklerin (dönüşümler) elde edilmesi, III) Tahmin edici verilerin
seçilmesi, IV) Eğitim seti kullanarak doğruluk analizi yapılması ve Ağaç Kapalılık Yüzdesi
Haritasının Oluşturulması.
İlk aşamada IKONOS verileri, alanda ağaç bulunan ve bulunmayan alanları içerecek
biçimde sınıflanmış ve 300 m çözünürlüğe dönüştürülmüştür, bu yöntem ile eğitim verileri
291
I. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi – TİKDEK 2007, 11 - 13 Nisan, 2007, İTÜ, İstanbul
oluşturulmuştur. İkinci aşamada her bir görüntü için, MERIS standart band düzeni (15 band)
ile birleştirilmek üzere 4 adet metrik oluşturulmuştur (NDVI, fPAR; Fotosentetik Aktif
Radyasyon, LAI; Yaprak Alan İndeksi, fCOVER). Bu metrikler ağaç kapalılık yüzdelerinin
tahmini için MERIS bandlarina eklenmiş ve tahminlerin doğruluğunu artırmada yardımcı
olmuştur.
Üçüncü aşamada RA yöntemi içinde kullanılabilecek en iyi tahmin edici bandların
seçimi, geri-adım doğrusal regresyon (SLR) yöntemi ile belirlenmiştir. Temel amaç, tüm veri
seti içinden model için en yararlı olan değişkenlerin seçilmesidir. Metriklerin eldesinden
sonra 8(ay) x 20 (band)=160 adet band, SLR yöntemi ile 69 banda indirilmiş ve RA modeli
için 69 adet band tahmin edici değişken olarak kullanılmıştır.
Dördüncü ve son aşamada, Regresyon Ağacı Modeli ile oluşturulan, havzaya ait 300
m çözünürlüklü ağaç kapalılık yüzde haritası, IKONOS verisinden elde edilen eğitim
verileriyle test edilmiş, verinin doğruluk oranı % 71 olarak belirlenmiştir.
3.3 Arazi Örtüsü Haritası
Modeli oluşturmak için kullanılan diğer bir girdi verisi ise arazi örtüsü haritasıdır.
Devlet Su İşleri arazi örtüsü kayıtları, arazi yüzeyinden toplanmış yersel veriler, Ağustos
2003 tarihli Landsat ETM görüntüsünün eğitimli sınıflamasında kullanılmıştır.
Landsat ETM görüntüsünün geometrik düzeltmesi, 1:25000 ölçekli topoğrafik
haritalar kullanılarak yapılmış ve UTM (Universe Transverse Mercator) koordinat sistemine
kaydedilmiştir. Görüntü sınıflaması, maksimum olabilirlik (maximum likelihood) algoritması
kullanılarak yapılmıştır (Şekil 5). Sonuç haritası 27 arazi sınıfı içermektedir fakat bu sınıflar
CASA model için belirlenen ölçüte göre 7 ana sınıfa indirilmiştir ve 300 m çözünürlüklü
sonuç arazi haritası oluşturulmuştur.
3.4 Toprak Tekstür Haritası
Toprak Tekstür Haritası, FAO’nun 7 toprak tekstür sınıflamasını baz alarak
üretilmiştir. Bunun için 1:25000 ölçekli bölgesel toprak haritaları kullanılmış olup, arazideki
toprak sınıfları FAO’nun ölçütlerine göre tahmini kil miktarları baz alınarak belirlenmiştir
[11].
3.4 Normalleştirilmiş Fark Vejetasyon İndeksi (NDVI)
Aylık NDVI verileri Mart 2003 ile Eylül 2005 yılları arasında kaydedilmiş 47 adet
Envisat MERIS verisinden elde edilmiştir. NDVI değerleri CASA model içinde kullanılmak
292
I. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi – TİKDEK 2007, 11 - 13 Nisan, 2007, İTÜ, İstanbul
üzere 0 ile 1 arasında, 10 ve 6’ıncı bandlar kullanılarak hesaplanmış ve aylık kompozitler
Regression.tree
halinde üretilmiştir.
80
60
40
20
0
0
20
40
60
80
Reference
a)
b)
Şekil 2. a) Landsat ETM verisinden elde edilmiş Arazi Örtüsü Haritası.
b) Regresyon Ağacı Modeli ile üretilen Ağaç Kapalılık Yüzdesi
Haritası ve 209 örnek piksel için tahmini ağaç örtüsünün noktasal
dağılım şeması.
4. TARTIŞMA ve SONUÇ
Modelin sonuç verisi olarak mevcut durum ve 2070 yılına ait net birincil üretim
haritaları üretilmiştir. Günümüz için NBÜ değerleri, yıl içindeki tüm aylar içerisinde 0.65 ile
125 gC m-2 yr-1 arasında değişmektedir. Modele göre, günümüzde ve 2070 yılında olması
beklenen NBÜ değerleri Şekil 3’te gösterilmektedir.
Şekil 3. NASA-CASA aylık NPP değerleri
Seyhan Havzasında günümüzdeki karbon miktarı yaklaşık 9 milyon ton iken, bu
sayının 2070’te yaklaşık 5 milyon tona düşeceği tahmin edilmiştir.
Güncel durum ve 2070 yılında meydana gelebilecek değişimin dağılımı ve miktarı
Şekil 4’te gösterilmektedir.
293
I. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi – TİKDEK 2007, 11 - 13 Nisan, 2007, İTÜ, İstanbul
a)
b)
Şekil 4. Seyhan Havzası tahmini yıllık toplam NBÜ Haritası;
(a) Güncel ( b) Fark
Havzadaki arazi sınıfları baz alındığında yıllık tahmini NBÜ ortalaması yaklaşık
388.79 gC m-2 olarak bulunmuştur. Her bir sınıf için yıllık NBÜ değerleri Tablo 1’de
gösterilmiştir.
Tablo1. Seyhan Havzası arazi örtüsü sınıflarının CASA modelden elde edilmiş
ortalama yıllık NBÜ değerleri
Sınıflar
Maskelenmiş Alanlar (Su ve Yerleşim)
Geniş yapraklı yaprak döken ormanlar
Karışık genişyaprak ve iğne yapraklı orman
İğne yapraklı herdemyeşil orman
Yeşilalan
Açıkalan
Tarım
Ortalama Toplam
NBÜ
588.71
469.11
514.22
233.09
185.17
342.44
CASA modeline göre düzenlenmiş arazi sınıfları içinde üretim miktarı en fazla olan
sınıfların, yaprak döken ağaç türleri ve iğne yapraklı herdemyeşil ağaçlar olduğu
görülmektedir (Tablo 1). Bununla birlikte bu modelin başarısı göz önüne alındığında, bölgesel
ölçekte net birincil üretimin tahmini için oluşturulabilecek modellerde, tarama genişliği,
yansıma ve yersel çözünürlük başta olmak üzere, Envisat MERIS verilerinin uygun
özelliklere sahip olduğu ortaya konulmuştur.
CASA modeli kullanarak elde edilmiş sonuçlara göre, Seyhan Havzası ormanlarında,
2070 yılına kadar olan zaman dilimi içerisinde, özellikle öngörülen iklim değişikliğine bağlı
olarak verimliliğin azalacağı görülmektedir. Bununla birlikte, yıl içindeki dinamikler
incelendiğinde 2070 için, azalmanın en çok Haziran ve Eylül ayları arasında olacağı
saptanmıştır. Özellikle net birincil üretimin yaz aylarındaki bu azalması artan ısınmanın ve
azalan yağışın ekosistem verimliliğini olumsuz yönde etkileyeceğini ortaya koymaktadır.
294
I. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi – TİKDEK 2007, 11 - 13 Nisan, 2007, İTÜ, İstanbul
5. KAYNAKLAR
1. Lobell, D.B., J.A. Hicke, G. P. Asner, C.B. Field, C. J. Tucker, S.O. Los., “Satellite
estimates of productivity and light use efficiency in United States agriculture 1982–1998”,
Glob. Chem. Biol. 8: 722–735, 2002.
2. Dixon, R.K., Brown, S, Houghton, R.A, Solomon, A.M. Trexler, M.C., Wisniewski, J.
“Carbon pools and flux of global forest ecosystems”, Science, 263: 185–190, 1994.
3. Dash, J., ve Curran P.J., “The MERIS terrestrial chlorophyll index”, International Journal
of Remote Sensing, 25: 5403–5413, 2004.
4. Davis, P.H.,”Flora of Turkey and the East Aegean Islands”, 1(9), Edinburgh University
Press, Edinburgh, UK, 1965.
5. Knyazikhin, Y., Martonchik, J.V., Myneni, R.B., Diner, D.J., Running, S.W., “Synergistic
algorithm for estimating vegetation canopy leaf area index and fraction of absorbed
photosynthetically active radiation from MODIS and MISR data”, Journal of Geophysical
Research 103: 32257– 32276, 1998.
6. Altan, T., Aktoklu, E., Atmaca, M., Kaplan, K., Atik, M., Artar, M., Güzelmansur, A.,
Çinçinoğlu, A., Büyükaşık, Y., 2007. Seyhan Havzası Bitki Örtüsünün Florıstık ve
Vejetasyon Açısından Araştırılması. TÜBİTAK TOVAG-JPN-07 Sonuç Raporu.
7. Zhu, Z., ve Evans D.L., “U.S. forest typesand predicted percent forest cover from
AVHRR data”, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 60: 525–531, 1994.
8. Iverson, L.R., Cook, E.A. ve Graham R.L., “A technique for extrapolating and validating
forest cover across large regions: calibrating AVHRR data with TM data, International
Journal of Remote Sensing, 10: 1805-1812, 1989.
9. Hansen, M.C., Defries, R.S., Townshend, J.R.G., Carroll, M., Dimiceli, C., ve Sohlberg
R.A., ”Global percent tree cover at a spatial resolution of 500 metres: First results of the
MODIS vegetation continuous fields algorithm”, Earth Interactions, 7, paper no. 10.
http://earthinteraction.org, 2003.
10. Hansen, M.C., Townshend, J.R.G., Defries, R.S. ve Carroll M., “Estimation of tree cover
using MODIS data at global, continental and regional/local scales”, International Journal
of Remote Sensing, 26: 4359–4380, 2005.
11. Potter C:S., Davidson, A., Klooster, S., Nepstad, D., Gustavo, H., Denegreiros, H., Brooks
V., “Regional Application of an Ecosystem Production Model for Studies of
Biogeochemistry in Brazilian Amazonia”, Global Change Biology pp. 315-333, 1998.
295