Ankara Orman Bölge Müdürlüğü ormanlarında bitkisel kütle karbon stoklarının haritalandırılması
Mapping of biomass carbon stocks in the Ankara Regional Directorate of Forestry
- Tez No: 1003661
- Danışmanlar: PROF. DR. DOĞANAY TOLUNAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yüzyılın sonunda Sanayi Devrimine göre sıcaklık artışlarının 2 °C'nin altında tutulabilmesi için küresel ölçekte 2050 yılında“net sıfır karbon salım”hedefine ulaşılması gerekmektedir. Net sıfır karbon salım hedefi için en önemli karbon yutaklarından olan orman ekosistemlerinde depolanan karbon miktarının belirlenmesi, izlenmesi ve arttırılması gerekmektedir. Çalışma ile Ankara Orman Bölge Müdürlüğü ormanlarında canlı ağaçların topraküstü bitkisel kütlesinde depolanmış karbon stoklarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bunun için Landsat-8 uydu görüntüleri, CHELSA biyoiklim verileri ve topografik veriler kullanılarak oluşturulan hibrit modelde 221 adet bağımsız değişken kullanılarak farklı yaklaşımlarla eleme sürecinden geçirilmiştir. Bu süreç sonucunda karbon stoğunu en iyi temsil eden dokuz adet (bnirv, ndii, bio_3, scd vb.), sadece uydu görüntülerine dayalı spektral model için beş adet (exg, slavi vb.) elit değişken belirlenmiştir. Modelleme aşamasında H2O AutoML platformu kullanılarak Yığınlanmış Topluluk (Stacked Ensemble) modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen hibrit model bağımsız test veri setinde R2= 0,85; RMSE= 6,21 ve MAPE = %18,80 performans değerlerine ulaşarak oldukça yüksek bir doğruluk sergilemiştir. Yalnız spektral görüntülerin olduğu modelin test veri setinde R2= 0,69; RMSE= 8,97 ve MAPE = %27,05 bulunmuştur. Ankara OBM genelindeki 796.593 hektarlık orman alanında ortalama karbon yoğunluğu hibrit modelde 28,54 ton/ha, yalnızca spektral değişkenlerin kullanıldığı model de 21,89 ton/ha olarak hesaplanmıştır. Geleneksel hesaplamalara göre ise karbon yoğunluğu 33,41 ton/ha olarak belirlenmiştir. Mekansal analizler, karbon stoğunun özellikle Kızılcahamam, Ilgaz gibi yüksek rakımlı, yağışın ve meşcere kapalılığının yüksek olduğu bölgelerde yoğunlaştığını (>50 ton/ha); genç ağaçlandırma sahalarında ise daha düşük seviyelerde (0-20 ton/ha) kaldığını ortaya koymuştur. Çalışma sonuçları ile çevresel değişkenlerin uzaktan algılama verileriyle beraber bitkisel kütle ve karbon stoklarının dağılımını anlamada ve mekânsal olarak tahmininde önemli olduğunu, uzaktan algılama ve yersel ölçümlerin birleştirilmesi ile karbon stoklarının hesaplanmasında doğruluğun arttırılabileceği anlaşılmıştır. Hibrit özellik seçimi ve topluluk öğrenmesi (ensemble learning) yaklaşımlarının, geniş ölçekli orman karbon envanteri çalışmalarında maliyet etkin, hızlı ve yüksek doğruluklu bir yöntem sunduğu kanıtlanmıştır. Elde edilen sonuçlar, Türkiye'nin karbon stoklarının tahminine ve raporlama sistemlerinin güçlendirilmesine katkı sunarken, aynı zamanda orman yönetimi ve iklim değişikliği politikalarına da bilimsel zemin sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
To keep global temperature increases below 2°C relative to the Industrial Revolution by the end of the century, a“net-zero carbon emissions”target must be achieved globally by 2050. Achieving this target necessitates the determination, monitoring, and enhancement of carbon amounts stored in forest ecosystems, which serve as critical carbon sinks. This study aimed to determine the carbon stocks stored in the aboveground biomass (AGB) of living trees within the forests of the Ankara Regional Directorate of Forestry. To this end, a hybrid model was developed using Landsat-8 satellite imagery, CHELSA bioclimatic data, and topographic variables. An initial pool of 221 independent variables was subjected to a rigorous feature selection process. Consequently, nine“elite”variables (including bnirv, ndii, bio_3, scd, etc.) were identified to best represent carbon stocks for the hybrid model, while five variables (such as exg, slavi, etc.) were selected for the spectral-only model. During the modeling phase, a Stacked Ensemble model was developed using the H2O AutoML platform. The performance of the developed hybrid model on an independent test dataset demonstrated high accuracy, with values of R2= 0,85; RMSE= 6,21 and MAPE = %18,80. In contrast, the model utilizing only spectral variables yielded an R2= 0,69; RMSE= 8,97 ve MAPE = %27,05. Across the 796,593 hectares of forest area in Ankara OBM, the average carbon density was calculated as 28.54 tons/ha with the hybrid model and 21,89 tons/ha with the spectral-only model. Traditional calculations, however, determined the carbon density to be 33,41 tons/ha.Spatial analyses revealed that carbon stocks are primarily concentrated (>50 tons/ha) in high-altitude regions with high precipitation and canopy closure, such as Kızılcahamam and Ilgaz, whereas they remain at lower levels (0-20 tons/ha) in young afforestation areas. The results indicate that incorporating environmental variables alongside remote sensing data is crucial for understanding and spatially predicting the distribution of biomass and carbon stocks. Furthermore, it was proven that integrating remote sensing with in-situ measurements enhances the accuracy of carbon stock calculations. In conclusion, hybrid feature selection and ensemble learning approaches provide a cost-effective, rapid, and highly accurate method for large-scale forest carbon inventory studies. These findings contribute to the estimation of Turkey's carbon stocks and the strengthening of national reporting systems, while providing a robust scientific foundation for forest management and climate change policies.
Benzer Tezler
- Fethiye yöresi ormanlarında yangınların gözetlenmesi ve yangın söndürme ekiplerinin planlanması
Observation des incendies, dans la forets de la region de Fethiye et l'organisation des equipes responsable de l'incendie
MEHMET YÜCEL
- Coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama teknikleri kullanılarak orman depo yeri ihtiyacının karşılanması için lokasyon uygunluk analizi
Suitability analysis of location to meet forest depot needs with the use of geographic information systems and remote sensing techniques
BİLGE KAĞAN ŞEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER BUĞDAY
- Sarıçam ağaçları (Pinus sylvestris L.) için tek ve çift girişli ağaç hacim denklemlerinin geliştirilmesi (Bozalan ve Çubuk yöresi örneği)
Developing single and double tree volume equations for scots pine trees: A case study in Bozalan and Çubuk Forests
KADİR ÖLMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Ormancılık ve Orman MühendisliğiÇankırı Karatekin ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUAMMER ŞENYURT
- Ankara Orman Bölge Müdürlüğü fidanlıklarındaki biyotik ve abiyotik zararlılar
Biotic and abiotic damaging factors on the nurseries in Ankara forest conservancy
NURİ USLU
- Ankara Orman Bölge Müdürlüğü'ndeki genç doğal karaçam (pinus nigra) meşcerelerinde bitkisel kütle miktarlarının belirlenmesi
Determination biomass of yaung natural black pine (pinus nigra)stands in Regional Forest Directorate of Ankara
SEDA SARANAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Ormancılık ve Orman Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET YEŞİL
PROF. DR. DOĞANAY TOLUNAY