SavedAdd your journal

Journals / Coğrafi Bilimler Dergisi / 2024 / Cilt: 22 Sayı: 2

Türkiye’deki Biyokütle Enerji Santrallerinin Mekânsal İstatistiksel Yöntemlerle Analizi

Özlem Türkşen(ANKARA UNIVERSITY)0000-0002-5592-1830
Pages
588–613
Publication Date
2024-10-31
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Mekânsal enterpolasyon amacıyla uygulanan Kriging analizi sonucunda öngörü haritası oluşturularak yeni kurulacak BES’lerin konumuna göre güç değeri öngörüleri yapılabileceği gösterilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Biyokütle enerjisi, günümüz koşullarında artan enerji tüketimini sağlayabilmek amacıyla alternatif olarak kullanılan yenilenebilir enerji kaynaklarından biridir.
📊
Key Findings & Data:Enerji verimliliği konusunda kritik öneme sahip olduğu düşünülen biyokütle enerji santrali (BES) kurulum yerlerinin uygun biçimde belirlenmiş olması yenilenebilir enerjiden maksimum düzeyde fayda sağlamak için gereklidir.
💡
Conclusion & Impact:Mekânsal enterpolasyon amacıyla uygulanan Kriging analizi sonucunda öngörü haritası oluşturularak yeni kurulacak BES’lerin konumuna göre güç değeri öngörüleri yapılabileceği gösterilmiştir.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Mekansal veri · Mekânsal istatistikler · Mekansal desen analizi

Özet

Biyokütle enerjisi, günümüz koşullarında artan enerji tüketimini sağlayabilmek amacıyla alternatif olarak kullanılan yenilenebilir enerji kaynaklarından biridir. Enerji verimliliği konusunda kritik öneme sahip olduğu düşünülen biyokütle enerji santrali (BES) kurulum yerlerinin uygun biçimde belirlenmiş olması yenilenebilir enerjiden maksimum düzeyde fayda sağlamak için gereklidir. Bu çalışmada, Türkiye’de kurulu olan BES’lerin konumu ve konumdaki öznitelik değerlerini dikkate alarak mekânsal istatistiksel analizler yapılması amaçlanmıştır. BES’lere ilişkin mekânsal nokta verilere keşfedici mekânsal veri analizi ve mekânsal desen analizi uygulanarak temel düzeyde bilgiler edinilmiştir. BES mekânsal nokta verilerinin kurulu güç değerleri öznitelik verisi olarak dikkate alınıp mekânsal otokorelasyon analizleri ve mekânsal enterpolasyon yapılmıştır. CBS yazılım programı olarak kullanılan ArcGIS Pro ile elde edilen mekânsal istatistiksel analizlerde BES’lerin konum ve kurulu güç değerlerine göre mekânsal dağılımının rastgele olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Mekânsal enterpolasyon amacıyla uygulanan Kriging analizi sonucunda öngörü haritası oluşturularak yeni kurulacak BES’lerin konumuna göre güç değeri öngörüleri yapılabileceği gösterilmiştir.

🔖

Cite This Article

Türkşen, Ö. (2024). Türkiye’deki Biyokütle Enerji Santrallerinin Mekânsal İstatistiksel Yöntemlerle Analizi. Coğrafi Bilimler Dergisi, Cilt: 22 Sayı: 2, 588–613. https://doi.org/10.33688/aucbd.1524087

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (33)

  1. Abdulhafedh, A. (2017). A novel hybrid method for measuring the spatial autocorrelation of vehicular crashes: Combining Moran’s Index and Getis-Ord G* Statistic, Open Journal of Civil Engineering, 7(2), 208-221, doi:10.4236/ojce.2017.72013.
  2. Altunkaynak, B. (2022). Veri Madenciliği Yöntemleri ve R Uygulamaları. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
  3. Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer, Dordrecht.
  4. Aydın Kandemir, F., Sarptaş, H. (2022). Toprak üstü biyokütle potansiyelinin CBS ve uzaktan algılama ile belirlenmesi – Yeni bir yaklaşım, Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 24(70), 165-178, doi:10.21205/deufmd.2022247016
  5. Bingöl, F., Altıner, F., Kelkit, A. (2023). Analyzing the most eligible site selection for biomass energy facilities through weighted overlay analysis: Case of Balikesir (Turkey) province, Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 60(1), 19-35, doi:10.20289/zfdergi.1136651
  6. Cressie, N.A.C. (1990). Statistics for Spatial Data. New-York: John Wiley and Sons.
  7. Çubukçu, K. M. (2015). Planlamada ve Coğrafyada Temel İstatistik ve Mekansal İstatistik. Ankara: Nobel Yayınevi.
  8. Demirbas, A. (2008). Importance of biomass energy sources for Turkey, Energy Policy, 36 (2), 834-842, doi:10.1016/j.enpol.2007.11.005
  9. Dinarcan, S. (2024). Koşullu otoregresif mekansal-zamansal modeller ile yabancı dil sınavı puanlarının istatistiksel analizi. Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı, Doktora Tezi, Ankara. Enerji (2022). Biyokütle. 28.08.2024 tarihinde https://enerji.gov.tr/eigm-yenilenebilir-enerji-kaynaklar-biyokutle/ adresinden edinilmiştir.
  10. Elektrik Piyasası Resmi İstatistikleri Listesi (2024). 28.08.2024 tarihinde https://www.epdk.gov.tr/detay/icerik/3-0-167/resmi-istatistikler/ adresinden edinilmiştir.
  11. Esri Türkiye (2024). ArcGIS Pro ile Mekansal Analiz Uygulamaları.
  12. Fischer, M.M., Wang, J. (2011). Spatial Data Analysis, Models, Methods and Techniques. Springer.
  13. Haining, R. (2003). Spatial Data Analysis-Theory and Practice. Cambridge University Press.
  14. Hüsrevoğlu, M. (2018). Jeoistatistik analiz ile yağış haritalarının görselleştirilmesi. Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Harita Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Konya, 41-42.
  15. Gizlenci, Ş., Acar, M., Şahin, M. (2012). Türkiye’de yenilenebilir enerji kaynaklarının (Biyodizel, Biyoetanol ve Biyokütle) projeksiyonu, Tarım Makinaları Bilimi Dergisi, 8(3), 337-344.
  16. Griffith, D.A. (2003). Spatial Autocorrelation and Spatial Filtering. Berlin: Springer-Verlag.
  17. Kapluhan, E. (2014). Enerji coğrafyası açısından bir inceleme: Biyokütle enerjisinin dünyadaki ve türkiye’deki kullanım durumu, Marmara Coğrafya Dergisi, 97-125. doi:10.14781/mcd.98631
  18. Karabacak, K., Bayar, R., Türkşen, Ö. (2019). Antalya ilinde orman yangınlarının mekansal istatistik ile analizi, 1.Uluslararası Coğrafya Kongresi 20-22 Haziran 2019 Bildiriler Kitabı, İstanbul, 615-630.
  19. Karayılmazlar, S., Saraçoğlu, N., Çabuk, Y., Kurt, R. (2011). Biyokütlenin Türkiye’de enerji üretiminde değerlendirilmesi, Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 13(19), 63-75.
  20. Moller, L. (2003). Spatial Statistics and Computational Methods. (Lecture Notes in Statistics). New York: Springer Verlag.
  21. Moraga, P. (2024). Spatial Statistics for Data Science – Theory and Practice with R. CRC Press.
  22. Oliver, M.A., Webster, R. (2015). Basic Steps in Geostatistics: The Variogram and Kriging. Springer.
  23. Oyana, T.J., Margai, F.M. (2016). Spatial Analysis, Statistics, Visualization, and Computational Methods. CRC Press.
  24. Öztürk, M. Z. (2021). Coğrafi Bilgi Sistemlerine Giriş. İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim Fakültesi.
  25. Şahin, B., Şahin, S. (2019). Coğrafyada alternatif bir tematik haritalama tekniği: Alan kartogramları, Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 23(2), 477-497.
  26. Şenocak, A. A. (2022). Biyokütle tedarik zinciri için bir karar destek sistemi tasarımı. Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Doktora Tezi, Denizli.
  27. Şenocak, A. A., Gören, H. G. (2022). Forecasting the biomass-based energy potential using artificial intelligence and geographic information systems: A case study, Engineering Science and Technology, an International Journal, 26, 100992, doi:10.1016/j.jestch.2021.04.011
  28. TMMOB, (2020). Türkiye’nin Enerji Görünümü 2020, Makine Mühendisleri Odası Oda Raporu, Ankara, 317-346.
  29. Toklu, E. (2017). Biomass energy potential and utilization in Turkey, Renewable Energy, 107, 235-244, doi:10.1016/j.renene.2017.02.008
  30. Türkşen, Ö. (2019). An application of spatial statistics: Spatial analysis of simulated fault plane geodetic points. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 21(1), 81-93. doi:10.25092/baunfbed.522967
  31. Webster, R., Oliver, M. A. (2007). Geostatistics for Environmental Scientists. Second Edition, England, John Wiley & Sons. Wong, W. S. W., Lee, J. (2005). Statistical Analysis of Geographic Information with ArcView GIS and ARCGIS. John Wiley and Sons, 1-464.
  32. Yaprak, S., Arslan, E. (2008). Kriging yöntemi ve geoit yüksekliklerinin enterpolasyonu, Jeodezi, Jeoinformasyon ve Arazi Yönetimi Dergisi, 98, 36-41.
  33. Yıldırım, M. (2021). Türkiye’deki yağışların enterpolasyon yöntemlerle alansal incelenmesi. Kırıkkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Kırıkkale.