Dergiler / lnternational Journal of Geography and Geography Education / 2023 / Sayı: 50

Coğrafi bilgi teknolojileri kullanılarak Göksu Deltası’nın kıyı değişiminin izlenmesi ve yakın geleceğe dair öngörüler

Monitoring the shoreline changes of the Göksu Delta (Türkiye) using geographical information technologıes and predictions for the near future

Sayfa
329–352
Yayın Tarihi
2023-10-08
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Birikmenin ise İncekum burnunun doğu ve batı kıyılarında yoğunlaştığı tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Kıyılar, farklı ekosistemlere, habitatlara ve türlere ev sahipliği yapan zengin kompleks bir yapıya sahiptir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmanın amacı Göksu Deltası kıyılarında 1985-2020 yılları arasında yaşanan değişimleri belirlemektir.
💡
Sonuç & Katkı:Birikmenin ise İncekum burnunun doğu ve batı kıyılarında yoğunlaştığı tespit edilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2020 Verileri
⚙️Değişkenler:Göksu Deltası · Kıyı Çizgisi · Uzaktan Algılama

Özet

Kıyılar, farklı ekosistemlere, habitatlara ve türlere ev sahipliği yapan zengin kompleks bir yapıya sahiptir. Bu özelliği nedeniyle kıyı şeridi, zaman zaman değişimlere maruz kalmaktadır. Uzaktan algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), uzun dönemlerde kıyılar üzerinde artan baskının incelenip yönetilmesinde ve ileriye dönük modellerin oluşturulmasında önemli rol oynamaktadır. Çalışmanın amacı Göksu Deltası kıyılarında 1985-2020 yılları arasında yaşanan değişimleri belirlemektir. Yapılan analizler neticesinde 35 yıllık zaman zarfında Göksu Deltası’nda aşınmanın en fazla olduğu alanların, Altınkum, Göksu Nehri’nin ağızkesimi ve İncekum’un uç kısımları olduğu görülmektedir. Birikmenin ise İncekum burnunun doğu ve batı kıyılarında yoğunlaştığı tespit edilmiştir. DSAS kullanılarak yapılan istatiksel hesaplamalar sonucunda 2030 ve 2040 yıllarında kıyı çizgisinin muhtemel pozisyonu belirlenmiştir.

Abstract

Coasts have a rich complex structure that hosts different ecosystems, habitats and species. Because of this properties, the coastline is exposed to changes from time to time. Remote sensing and Geographic Information Systems (GIS) play an important role in examining and managing the increasing pressure on the coasts in long periods of time and in creating future models. The aim of the study is to determine the coastal changes experienced on the shores of the Göksu Delta between 1985 and 2020. As a result of the analyses, it was seen that the areas with the highest erosion in the Göksu Delta over a 35-year period are Altınkum, the mouth of the Göksu River and the end parts of İncekum. It has been determined that the accumulation is concentrated on the east and west coasts of Incekum (İnceburun) cape. As a result of statistical calculations using DSAS, the possible position of the coastline in 2030 and 2040 has been determined.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KAZI, H., KARABULUT, M. (2023). Coğrafi bilgi teknolojileri kullanılarak Göksu Deltası’nın kıyı değişiminin izlenmesi ve yakın geleceğe dair öngörüler. lnternational Journal of Geography and Geography Education, Sayı: 50, 329–352. https://ajindex.com/articles/967217

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Berlanga-Robles, C. A., & Ruiz-Luna, A. (2002). Land use mapping and change detection in the coastal zone of northwest Mexico using remote sensing techniques. Journal of Coastal Research, 514-522.
  2. Bheeroo, R. A., Chandrasekar, N., Kaliraj, S., & Magesh, N. S. (2016). Shoreline change rate and erosion risk assessment along the trou aux biches–mont choisy beach on the northwest coast of mauritius using gıs- dsas technique. Environmental Earth Sciences, 75(5), 1-12. http://dx.doi.org/10.1007/s12665-016-5311-4
  3. Darwish, K., Smith, S.E., Torab, M., Monsef, H., and Hussein, O. (2017). Geomorphological Changes along the Nile Delta Coastline between 1945 and 2015 Detected Using Satellite Remote Sensing and GIS. J. Coast. Res, 33(4): 786–794. http://dx.doi.org/10.2112/JCOASTRES-D-16-00056.1
  4. Deepika, B., Avinash, K., & Jayappa, K. S. (2014). Shoreline change rate estimation and its forecast: remote sensing, geographical information system and statistics-based approach. International Journal of Environmental Science and Technology, 11(2), 395-416. http://dx.doi.org/10.1007/s13762-013-0196-1
  5. Fossi Fotsi, Y., Pouvreau, N., Brenon, I., Onguene, R., & Etame, J. (2019). Temporal (1948–2012) and dynamic evolution of the Wouri estuary coastline within the gulf of Guinea. Journal of Marine Science and Engineering, 7(10), 343. http://dx.doi.org/10.3390/jmse7100343
  6. Ghorai, D., Mahapatra, M., & Paul, A. K. (2016). Application of remote sensing and GIS techniques for decadal change detection of mangroves along Tamil Nadu Coast, India. Journal of Remote Sensing & GIS, 7(1), 42-53.
  7. Gürbüz, O., (1994). Göksu Deltası'nın doğu kıyısında kıyı çizgisinin gerilemesi ve sonuçları, Türk Coğrafya Dergisi, 29, s: 409-417.
  8. Himmelstoss, E. A., Henderson, R. E., Kratzmann, M. G., & Farris, A. S. (2018). Digital Shoreline Analysis System (DSAS) Version 5.0 User Guide (No. 2018-1179).
  9. US Geological Survey. Isha, I. B., & Adib, M. R. M. (2020). Application of geospatial ınformation system (gıs) using digital shoreline analysis system (dsas) in determining shoreline changes. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 616, No. 1, p. 012029). IOP Publishing. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/616/1/012029
  10. Jayanthi, M., Thirumurthy, S., Samynathan, M., Duraisamy, M., Muralidhar, M., Ashokkumar, J., & Vijayan, K. K. (2018). Shoreline change and potential sea level rise impacts in a climate hazardous location in southeast coast of India. Environmental monitoring and assessment, 190