Yarı Humid Ekolojik Koşullara Sahip Yukarı Engiz Havzası Doğal Çam Orman Arazilerinin Çölleşme Riskinin Değerlendirmesi

Abstract

Bu çalışmanın amacı, Samsun İli Engiz ilçesinde bulunan çam ormanlarıyla kaplı alanların çölleşme risk değerlendirmesinde DIS4ME yaklaşımında ele alınan indikatörlerin dikkate alınması ile doğal çam ormanı arazilerinin çölleşme risk değerlendirmesini yapmaktır. Çölleşme risk değerlendirmesinde 8 indikatör (yağış, kuraklık, toprak bünyesi, taşlılık, bitki örtüsü – kapalılık, eğimi, derinliği ve bakı) ele alınmıştır. Fakat, DIS4ME yaklaşımından ayrı olarak bu tezde ele alınmış olan indikatör değerleri modelden alınmamış olup, Bulanık-AHP yaklaşımı ile daha hassas hale getirilmiştir. Bu amaçla, toprakların temel fiziko-kimyasal özelliklerini belirlemek amacıyla alandan 73 adet yüzey toprak örneği alınmıştır. Engiz doğal çam ormanları arazisinde çölleşme riski açısından alanın çölleşme riski en düşük 1,088 ve en yüksek 1,327 olarak elde edilmiştir. Elde edilen model sonucuna ait verilerin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesinin ardından elde edilen sonuçlar ise en düşük 1,095 ve en yüksek 1,326 olarak elde edilmiştir. Alanın genel olarak çölleşme açısından risk altında olduğu ve yapay sinir ağlarından elde edilen sonuçların ise bu sonuçlara parallelik gösterdiği belirlenmiştir.

The aim of this study is to make a desertification risk assessment of natural pine forest lands by taking into account the indicators considered in the DIS4ME approach in the desertification risk assessment of areas covered with pine forests in Engiz district of Samsun province. In the desertification risk assessment, 8 indicators (rainfall, drought, soil texture, stoniness, vegetation cover, slope, depth and aspect) were considered. However, apart from the DIS4ME approach, the indicator values considered in this thesis were not taken from the model and were made more sensitive with the Fuzzy-AHP approach. For this purpose, 73 surface soil samples were taken from the area to determine the basic physico-chemical properties of the soils. In terms of desertification risk in Engiz natural pine forests, the lowest desertification risk of the area was 1.088 and the highest desertification risk was 1.327. The results obtained after estimating the data of the model result with artificial neural network were obtained as the lowest 1,095 and the highest 1,326. It was determined that the area is generally under risk in terms of desertification and the results obtained from artificial neural networks are parallel to these results.