Sürdürülebilir kentsel gelişim için kentsel büyümenin CBS ortamında modellenmesi

Abstract

Hızlı nüfus artışı ve kentleşme, arazi kullanımını önemli ölçüde etkilemektedir. Kentleşme, kentsel alanların genişlemesine, ekili ve ekolojik alanların azalmasına neden olur. Bu durum doğal kaynakların tahribatına yol açmakta ve kaynakların plansız kullanımına neden olmaktadır. Bu nedenle, uygun planlama ve politika kararları almak için mevcut arazi kullanımını izlemek ve gelecekteki strateji ve koşullara göre modellemek önem arz etmektedir. Arazi kullanım değişikliklerinin anlaşılması ve yönetilmesi için modelleme ve simülasyonlar kullanılmaktadır. Bu simülasyonlar, gelecekteki arazi kullanımını projelendirmek ve çevresel değişikliklerin etkilerini anlamak için önemlidir. Politika yapıcıların ve araştırmacıların mevcut arazi kullanımını izlemesi ve sürdürülebilir kalkınmayı sağlamak için uzaktan algılama yoluyla gelecekteki arazi kullanım koşullarını hızla modellemesi gerekmektedir. Arazi kullanımı değişim simülasyonları hem doğal çevresel hem de insan kaynaklı etkilerin araştırılması, iklim değişikliğine uyum ve sürdürülebilir bir peyzaj için önemlidir. Bu çalışmada, İstanbul'un Pendik ve Tuzla ilçeleri ile Kocaeli'nin Darıca, Çayırova ve Gebze ilçelerini kapsayan çalışma alanı seçilmiştir. Arazi kullanımını etkileyecek faktörler belirlenip Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ortamında model için uygun formata getirilmiştir. Bu faktörler, hücresel otomata tabanlı simülasyon modeli için yapay sinir ağları tabanlı oluşma olasılığı haritaları üretilmesinde kullanılmıştır. Çalışma alanında bulunan doğal sit alanları, tabiat parkları, su kaynakları ve askeri bölgeler kısıtlı alan olarak belirlenmiştir. Arazi kullanım verisi olarak 2012 ve 2018 yıllarına ait Urban Atlas verileri kullanılmıştır. Temel gelişim, tarım alanlarını koruma ve ekolojik alanları koruma senaryoları geliştirilmiş ve bu senaryolarla 2024, 2030 ve 2036 yıllarına ait arazi kullanım simülasyon haritaları oluşturulmuştur. Bu senaryolar sonucu oluşan haritalar, ilçe bazında yorumlanarak kentlerin gelişimine dair çıkarımlar yapılmıştır. Bu çalışma, kentsel planlama ve çevre koruma politikalarının gelecekteki kent gelişimine yönlendirilmesine katkı sağlayacak bulgular sunmaktadır.Rapid population growth and urbanization significantly impact land use. Urbanization leads to the expansion of urban areas and the reduction of agricultural and ecological lands. This situation results in the destruction of natural resources and the unplanned use of resources. Therefore, monitoring current land use and modeling according to future strategies and conditions is crucial for making appropriate planning and policy decisions. Modeling and simulations are employed to understand and manage land use changes. These simulations are essential for projecting future land use and understanding the effects of environmental changes. Policymakers and researchers must monitor current land use and rapidly model future land use conditions through remote sensing to ensure sustainable development. Land use change simulations are important for investigating both natural and human-induced impacts, adapting to climate change, and achieving a sustainable landscape. This study selected a study area covering the districts of Pendik and Tuzla in Istanbul and the districts of Darıca, Çayırova, and Gebze in Kocaeli. Factors affecting land use were identified and formatted appropriately for the model within a Geographic Information System (GIS) environment. These factors were used to produce artificial neural network-based occurrence probability maps for a cellular automata-based simulation model. In the study area, natural protected areas, nature parks, water resources, and military zones were designated as restricted areas. The land use data from Urban Atlas for the years 2012 and 2018 were used. Basic development, agricultural land protection, and ecological land protection scenarios were developed, and land use simulation maps for the years 2024, 2030, and 2036 were created under these scenarios. The maps resulting from these scenarios were analyzed by district, allowing inferences about urban development. This study presents findings that will contribute to guiding future urban development through urban planning and environmental protection policies.