Multiple-criteria decision making in climate-smart agriculture
İklim akıllı tarımda çok kriterli karar verme yöntemleri
- Tez No: 667913
- Danışmanlar: PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Son zamanlarda, iklim değişikliğine bağlı olarak yaşanan sıcaklık artışları, birçok kişinin konuştuğu bir durum haline gelmiştir. Bu önemli konu hakkında uygun çözümlerin bulunabilmesi için bu konuya daha fazla dikkat çekmek gerekmektedir. Geçen yıllarla birlikte insanların faaliyetlerindeki artış, bazı istenmeyen etkilere neden olmuştur. İklim değişkiliği de bunlardan biridir. İklim değişikliğinin olumsuz etkileri birçok alanda görülmektedir, bu çalışma ise yalnızca tarıma odaklanmaktadır. İklim değişikliğinin olumsuz etkileri konusunda gerekli bir yaklaşım olan İklim Akıllı Tarım yaklaşımının 3 temel amacı vardır. Bunlar: • Tarımsal verimliliği sürdürülebilir şekillerde arttırmak • İklim değişikliğinin etkilerine karşı destek sağlamak • Sera gazı salınımlarını azaltmak İklim Akıllı Tarım (İAT; Climate Smart Agriculture - CSA), üreticilere yukarıda bahsedilen amaçları gerçekleştirebilmeleri için birçok seçenekler sunmaktadır. Buna rağmen bu yaklaşımlar analiz edilmeden önce bazı faktörlerin göz önünde bulundurulması gerekmektedir. Örneğin, iklim değişikliğinin etkileri mekansal olarak çeşitlilik göstermektedir. Bununla birlikte, belli başlı olumsuz etkiler bölgesel veya ülkesel olarak araştırılmalıdır. Destek sistemine konu olan tarımsal ürünün de detaylı bir şekilde incelenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, İspanya'nın kuzeyinde yer alan Navarra bölgesi incelenmiştir. Navarra, İspanya'nın kuzeyinde, Pirene dağlarına yakın ve Fransa sınırına komşu otonom bir bölgedir. Navarra'nın başkenti Pamplona–Iruña'nın nüfusu 640.356 ve yüzölçümü 10.391 kilometrekaredir. Çalışmaya konu olan tarımsal ürün, tahıl olarak belirlenmiştir. Üreticilerin, İAT uygulamalarını seçmelerinde, Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS; Analytic Hierarchy Process - AHP) ve TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution; İdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sırası Tekniği) isimli Çok Kriterli Karar Verme yöntemleri kullanılacaktır. Analiz için gereken verilerin toplanması amacıyla çalışmaya özel bir anket tasarlanmıştır. Anketin ilk bölümünde üreticilerden kriterleri önemlerine göre ikili olarak karşılaştırmaları istenirken, ikinci bölümde ise ilgili kriterlere bağlı olarak seçeneklerin puanlanması istenmiştir. Anket, Grupo AN isimli kooperatif birliğine bağlı olan üreticilere dağıtılmıştır. Grupo AN, bünyesinde 161 kooperatifi barındıran bir kooperatif birliğidir ve kooperatifler tarımsal gıda sektöründe üretim yapmaktadır. Birliğin merkez ofisi Navarra'da bulunmaktadır ve üretilen ürünler 36'dan fazla ülkeye ihraç edilmektedir. Grupo AN'da 41.912 üretici, 1.712 iş pozisyonu vardır; özsermaye ve dağıtılmış sermayesi 125 milyon Euro, ticaret hacmi ise 1.457 milyon Euro'dur. Dantza, Diquesí, Caceco, Granja Belabarce, Coc&Coc, ve AN Energéticos sahip olduğu firmalardır. Üreticilere önerilen seçenek ve değerlendirilen kriterler literatür taramasından ve alan ile ilgili çalışma yapan uzmanlarla yapılan görüşmelerden elde edilmiştir. Bu çalışmada kullanılan seçenekler aşağıdakiler gibidir: • Yağmur suyu hasadı • Kuraklık ve sellere dayanıklı türler • Toprağın nemliliğini ve su tutma kapasitesini geliştirmek • Ürün çeşitlendirme • Toprak İşlemesiz Tarım • Malçlama ve örtü bitkilerinin kullanımı • Sulama etkinliğini geliştirmek • Suyun geri dönüşümü • Pestisit kullanımı için görüntüleme, tahmin ve modelleme • Tamamlayıcı sulama Daha detaylı bir değerlendirme süreci için seçeneklerin değerlendirilmesine yardımcı olan kriterler alt kriterlere bölünmüştür. Bunlar: 1. Doğal kaynaklara uyumluluk • Araziye uyum • Toprağa uyum • Suya uyum 2. Üreticinin koşullarına uyarlama • Kültür ve gelenek • Yeterlilik • Üreticinin bilgi ve becerileri 3. Yapılabilirlik • Uygulamaya koyma maliyeti • Zamanlama • Sağlamlık • Dayanıklılık 4. Toplumsal etki • Toplumdaki güncel etki • Toplumdaki gelecek etkisi 5. Etkiler • Kısa dönem etkiler • Orta dönem etkiler • Uzun dönem etkiler • Sıklık ve yan etkilerin derecesi Çalışmaya 9 üretici katılmıştır. Birinci kısımda AHS modeli için kullanılan veriler anketi cevaplayan üreticilerin cevaplarının geometrik ortalaması alınarak elde edilmiştir. İkili karşılaştırmalar sonucu elde edilen matrislerin özvektörleri ile her alt kriterin ağırlığı hesaplanmıştır. Sonuç olarak en önemli alt kriterler“dayanıklılık”,“uygulamaya koyma maliyeti”ve“zamanlama”olarak bulunmuştur. Söz konusu alt kriterlerin ağırlıkları sırasıyla %20,95, %20,53 ve %18,96'dır. Hesaplamalarda Super Decisions yazılımı kullanılmıştır. Daha sonra tüm bu ağırlıklar ve anketin ikinci bölümünde ilgili kriterlere bağlı olarak elde edilen seçenek puanları TOPSIS yöntemi ile yapılacak analiz için kullanılmıştır. TOPSIS yöntemi, pozitif ideal çözüme en yakın ve negatif ideal çözüme en uzak çözümü bulmayı amaçlayan bir yöntemdir. Bu hesaplamalar için Microsoft Excel yazılımı kullanılmıştır. Yöntemin adımlarının izlenmesinden sonra en yüksek benzerlik değerine sahip olan seçenek belirlenmiş ve bu seçenek 0,9311 değeri ile“Malçlama ve örtü bitkilerinin kullanımı”olarak bulunmuştur. Bu alanda yapılan çalışma sayısı çok fazla değildir, ancak farklı bölgelerde yaşanan sorunların ciddiyeti bu konu hakkında hızlıca önlemler alınması gerektiğini göstermektedir. Bu şartlar altında, yapılacak faaliyetlerin üreticileri merkeze alan çalışmalar olması gerekmektedir. Bununla birlikte kritik nokta, üreticilerin İAT uygulamaları ile ilgili çok fazla bilgisinin bulunmamasıdır. Bu da iklim değişikliğinin yol açacağı ciddi zararlar karşısında doğru kararlar alamayacaklarını ve deneyimledikleri sorunların neden olduğu zararların etkilerini ortadan kaldıramayacaklarını göstermektedir. Bu durum tarımsal üretim açısından felaket getiren sonuçlara neden olabilir, bu nedenle uygun ve doğru bilginin üreticilere sağlanması gerekmektedir. İklim Akıllı Tarım yöntemlerini kavramak için verilecek eğitimler, uygulamaya koyma konusunda öneriler ile birleştirilerek bu konu hakkında iyi bir başlangıç yapılabilir.
Özet (Çeviri)
Recently, everyone is talking about the rise in global temperatures due to climate change. This has become an important topic, but more attention is required in order to find the appropriate solutions for it. While human activity has sharply increased over the years, there are many adverse effects encountered in the process. Climate change is one of them. Its side effects have been reported in various fields, however this study focuses on agriculture solely. An essential approach to these problems is Climate-Smart Agriculture (CSA). There are three fundamental objectives of CSA: • Growing agricultural productivity in sustainable forms, • Providing support against the influence of climate change, • Lessening the greenhouse gas emissions. CSA suggests many alternatives to farmers, so as to achieve the above mentioned goals. Nevertheless, there are some factors to be considered before analyzing these approaches. For example, the effects of climate change vary from place to place. Therefore, the specific negative effects of the region/country should be investigated. Also, the agricultural product/s for which the support system is been designed must be examined. In this study, the inspected region is Navarra, located in northern Spain. Navarra is an autonomous community positioned in the North of Spain, close to the Pyrenees and France's border. With Pamplona-Iruña as a capital, its population accounts for 640,356 habitants in a geographical space of 10,391 square kilometers. Pointedly, the production of cereals will be considered as the agricultural product. Multi-Criteria Decision Making Techniques will be used to provide support to the farmers of this region in the selection process of the CSA practices. Analytic Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) are the chosen methods to carry out this research. To attain the necessary data for the completion of the analysis, a survey has been designed based on these characteristics. In the first part of the survey, farmers are asked to make pairwise comparisons of the indicators, whilst in the second section of it, ratings of the alternatives depending on the criteria are required. The survey has been distributed to the farmers of Grupo AN. Grupo AN is an association of 161 cooperatives operating in the Agri-Food sector. Its headquarters are based in Navarra and its products are exported in more than 36 worldwide countries. It accounts for 41,912 farmers and ranchers; 1,712 direct job positions; 125 million € owned and assimilated funds; and 1,457 million € billings. The brands of Grupo AN are Dantza, Diquesí, Caceco, Granja Belabarce, Coc&Coc, and AN Energéticos. Alternatives that can be recommended to farmers and criteria to evaluate them have been determined upon the literature review and judgments of the experts in this field. The set of alternatives that included in this study are: • Rainwater harvesting, • Developing Flood and Drought Tolerant Crops, • Enhancing soil water retention capacity, • Changing cropping pattern and diversification, • No-till farming, • Mulch and cover cropping, • Improving irrigation efficiency, • Water recycling, • Monitoring, modelling and forecasting systems for pesticides usage, • Supplemental irrigation. For a more detailed evaluation process, the criteria that will be used to assess the suitability of each alternative are divided into subcriteria: 1. Compatibility to natural resources • Compatibility to the available land, • Compatibility to the available soil, • Compatibility to the available water. 2. Adaptability to farm´s conditions • Culture and tradition, • Competence, • Knowledge and skills of farmers. 3. Feasibility • Cost of implementation, • Timeliness, • Robustness, • Resilience. 4. Impacts on society • Impact on current society, • Impact on future generations. 5. Effects • Short-term effects, • Medium-term effects, • Long-term effects, • Frequency and criticality of side effects. Nine farmers have participated in this survey. For the first part, considering the number of answers, the entries for the AHP model were the geometric means of the farmers' responses. From the pairwise comparison, the weights of each subcriterion are revealed. After the evaluation of AHP, the most important subcriteria are found to be resilience, cost of implementation, and timeliness, with weights of 20.95%, 20.53%, and 18.96% respectively. The computations in this section are done through the Super Decisions software. Consequently, these values are utilized for the TOPSIS module, that has as a target the discovery of the result that is closer to the positive ideal solution and farther to the negative one. For these calculations, the excel software is used. After the execution of the steps of this method, the alternative with the highest similarity values is identified, namely mulch and cover cropping with a similarity value of 0.9311. At the moment, the number of studies conducted in this field is relatively low. The severity of the issues faced in distinct locations is an indicator of the need for immediate reaction. In these circumstances, the line of action should be centered around the farmers. The crucial point is that farmers are lacking information about CSA practices. This implies that in the case of serious damages from climate change events, they will not be able to take the right decisions so as to compensate for the experienced problems. This may have a disastrous impact on the agriculture yields. Hence, relevant and correct information should be supplied to farmers. Training on the understanding of CSA methods combined with the suggestions about the implementation process can be a good start for this matter.
Benzer Tezler
- Akıllı şehir olgusunu değerlendirme yaklaşımında yerel boyut
Local dimension in approach to the evaluation of smart city phenomenon
MÜCELLA ATEŞ
- Sezgisel bulanık sayılar ile reel opsiyon değerlemesi ve güneş enerjisi yatırımı uygulaması
Real option valuation with intuitionistic fuzzy numbers and its application to solar energy investment
HÜSEYİN YİĞİT ERSEN
Doktora
Türkçe
2019
Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY TAŞ
- Çok kriterli karar verme analizi kullanılarak CBS tabanlı güneş tarlası yer seçimi: Antalya ili örneği
GIS-based solar farms site selection using multi criteria decision analysis: The case of Antalya / Turkey
ŞURA KIRCALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
CoğrafyaAkdeniz ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR SELİM
- AHP-TOPSIS hibrit yöntemi ile Türkiye'de güneş enerjisi santrali için yer seçimi
Optimal site selection for a solar power plant in Turkey using a hybrid AHP-TOPSIS method
MERVE AKÇAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EnerjiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ATAK
- Doğa temelli çözüm (DTÇ) önerileri bağlamında Küçükçekmece ilçesi'nde inşa edilecek sulak alanlar (İESA) için örnek alan çalışması
A case study examplefor the constructed wetland as a nature-based solution in the Kucukcekmece district
SEYİTHAN ALAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Aydın Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN VOLKAN ORAL