Journals / İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi / 2016 / Cilt: 66 - Sayı: 2

Modelling of spatial prediction of fire ignition risk in the Antalya- Manavgat district

Antalya-Manavgat yöresi ormanlarında tutuşma riskinin coğrafi dağılım modellemesi

Pages
459–470
Publication Date
2022-10-18
DOI
—
🏛️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)

According to the results some suggestions were made.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The aim of this study was to present the fire ignition risk for Manavgat-Antalya District to enable the planning of firefighting sources in a more qualified way.
📊
Key Findings & Data:For all variables we performed Wilcoxon rank-sum test, interspecific correlation analysis and logistic regression analysis and obtained 4 different models.
💡
Conclusion & Impact:According to the results some suggestions were made.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The aim of this study was to present the fire ignition risk for Manavgat-Antalya District to enable the planning of firefighting sources in a more qualified way. From sites within the study area, where forest fires broke out or not during the past five years, we obtained geographical coordinates, climate data, topographical data and variables like bedrock, stand types, settlement areas, roads and power lines and prepared them with geographical information systems. For all variables we performed Wilcoxon rank-sum test, interspecific correlation analysis and logistic regression analysis and obtained 4 different models. When ROC analysis was applied to these models, model 4 was determined as the most significant model and therefore used to prepare the fire ignition risk map for the ManavgatAntalya District. According to this map, ignition risk within the study area was highest in and around settlement areas where roads and power lines concentrate and Turkish red pine is distributed, but it was lowest afar of settlement areas without roads and where species apart from Turkish red pine are distributed. According to the results some suggestions were made.

Özet

Bu çalışmanın amacı Antalya-Manavgat yöresinde yangın çıkma riskini ortaya koyarak yangın söndürme kaynaklarının daha nitelikli olarak planlanmasına katkı sağlamaktır. Çalışma alanında son 5 yılda orman yangını çıkan ve çıkmayan mevkilere ait koordinatlar, iklim verileri, topoğrafik veriler, anakaya, meşcere tipleri, yerleşim alanları, yollar ve enerji nakil hatları değişkenleri ile ilgili veriler coğrafi bilgi sistemleri ortamında hazırlanmıştır. Değişkenlere sırasıyla temel bileşenler analizi, Wilcoxon sıra istatistiği, nitelikler arası ilişki analizi, lojistik regresyon analizi uygulanmış ve 4 adet model elde edilmiştir. Daha sonra ROC analizi uygulanarak en anlamlı modelin model 4 olduğu belirlenmiştir ve Antalya-Manavgat yöresi için tutuşma riski haritası ortaya çıkarılmıştır. Bu haritaya göre çalışma sahasında yerleşim ve çevresi, yolların ve enerji nakil hatlarının yoğunlaştığı ve kızılçamın yayılış alanındaki kısımlarda tutuşma riskinin en yüksek olduğu, ancak yolu olmayan, yerleşim yerlerinden uzak ve kızılçam dışındaki türlerin yayılış gösterdiği yerlerde tutuşma riskinin en düşük olduğu görülmektedir. Ortaya çıkan sonuçlara göre de bazı önerilerde bulunulmuştur.

🔖

Cite This Article

ÖZKAN, K., ŞENTÜRK, Ö., GÜNEY, C. O. (2022). Modelling of spatial prediction of fire ignition risk in the Antalya- Manavgat district. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, Cilt: 66 - Sayı: 2, 459–470. https://ajindex.com/articles/554314

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (1)

  1. Badia, A., Serra, P., Modugno, S., 2011. Identifying dynamics of fire ignition probabilities in two representative Mediterranean wildland--urban interface areas. Applied Geography 31(3): 930--940. Bajocco, S., Ricotta, C., 2008. Evidence of selective burning in Sardinia (Italy): which land--cover classes do wildfires prefer? Landscape Ecology 23(2): 241--248. Başaran, M., SARIBAŞAK, H., Cengiz, Y., 2004. Yangın Söndürme Planı Temel Esaslarının Belirlenmesi (Manavgat örneği). Batı Akd. Orm. Arş. Müdürlüğü Teknik Bülten N0:18. Catry, F., Rego, F., Silva, J., Moreira, F., Camia, A., Ricotta, C., Conedera, M., 2010a. Fire starts and human activities. Towards Integrated Fire Management--Outcomes of the European Project fire Paradox, Joensuu: European Forest Institute. Catry, F. X., Rego, F. C., Baçâo, F. L., Moreira, F., 2010b. Modeling and mapping wildfire ignition risk in Portugal. International Journal of Wildland Fire 18(8): 921--931. Chas--Amil, M., Touza, J., Garcia--Martinez, E., 2013. Forest fires in the wildland--urban interface: spatial analysis of forest fragmentation and human impacts. Applied Geography 43: 127--137. Chuvieco, E., Congalton, R. G., 1989. Application of remote sensing and geographic information systems to forest fire hazard mapping. Remote sensing of Environment 29(2): 147--159. Cleve, C., Kelly, M., Kearns, F. R., Moritz, M., 2008. Classification of the wildland--urban interface: comparison of pixel--and object--based classifications using high--resolution aerial photography. Computers, Environment and Urban Systems 32(4): 317--326. Cole, L. C., 1949. The measurement of Interspecific associaton. Ecology 411--424. Çokluk, Ö., 2010. Lojistik regresyon analizi: Kavram ve uygulama. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri 10(3): 1357--1407. Erten, E., Kurgun, V., Musaoğlu, N., 2005. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanarak Orman Yangını Bilgi Sisteminin Kurulması. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 10. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 28 Mart Nisan 2005, Ankara FAO, 1986. Wildland Fire Management Terminology, 70. Finney, M. A., 2005. The challenge of quantitative risk analysis for Wildland fire. Forest Ecology and Management 211(1): 97--108. Flannigan, M., Cantin, A. S., de Groot, W. J., Wotton, M., Newbery, A., Gowman, L. M., 2013. Global Wildland fire season severity in the 21st century. Forest Ecology and Management 294: 54--61. Fox, D., Martin, N., Carrega, P., Andrieu, J., Adnes, C., Emsellem, K., G