URLA YARIMADASI GÜNEYDOĞUSUNDA (SEFERİHİSAR-MENDERES) ORMAN YANGINI RİSK MODELLEMESİ VE YANGIN SİMÜLASYONU - KARADENİZ, ENES (Fırat Üniveristesi, 2020)
Doğal veya insan kaynaklı afetler olarak tanımlanan orman yangınları ekosisteme büyük zararlar veren, can ve mal kayıplarına neden olan, fauna ve flora üzerinde önemli zararlara yol açan olaylardır. Yangın sırasında müdahale planlı bir şekilde yapılmadığı takdirde ortaya çıkan kayıplar çok daha büyük boyutlara ulaşabilmektedir. Afet risk çalışmalarında orman yangınlarının erken tespiti ve riskli alanların belirlenmesi, oluşacak yangının hareketinin modellenmesi hayati bir öneme sahiptir. Yangın simülasyon araştırmalarında, yangın alanlarından elde edilen gerçek verilerle oluşturulan modeller Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yardımı ile görüntülenebilmekte ve afet risk karar destek sistemleri içerisinde değerlendirilebilmektedir. Bu çalışmada, 2019 yılında İzmir Urla bölgesinde meydana gelen orman yangını araziden elde edilen bitki yakıt özellikleri, topografik özellikler, peyzaj özellikleri, meteorolojik özellikler çerçevesinde değerlendirilerek, yangın risk modelleri oluşturulmuş ve elde edilen bulgular ışığında yangın simülasyonu yapılmıştır. Çalışma alanında var olan kızılçam ormanları ve kuru çalıların geniş yer kaplaması riski artırmaktadır. İklim ve hava şartlarının yaz aylarında kurak bir hal alması yangın riskinin artmasına sebep olmaktadır. Çalışma alanında var olan topografik özellikler ve yangın anında ulaşım yollarının engebeli arazide yer alması riski arttıran bir diğer etkendir. Urla yarımadası turizme uygun bir lokasyonda yer almasından dolayı, insan faktörü ve buna bağlı risk kendini göstermektedir. Tüm parametreler değerlendirildiğinde, oluşturulan yangın risk haritası verilerine göre, en riskli alanların %70'lik bir bölgeyi kapladığı, orta derece risk değerine sahip alanların %28 ve riski düşük alanların %2'lik bir alanı kapladığı tespit edilmiştir. Üretilen bu model sayesinde 2008, 2009 ve 2019 yıllarında çalışma alanında meydana gelen yangınların riskin yüksek olduğu alanlarda meydana geldiği önemli bir bulgu olarak elde edilmiştir. Buna göre çalışma modeli ile gerçek yangın lokasyonları uyumluluk göstermektedir. Çalışmada ayrıca risk modelinin yanında alanda meydana gelecek bir yangına ait davranış ve yayılım özellik analizlerinin belirlenmesine yönelik simülasyon çalışmaları yapılmıştır. 2019 yılında meydana gelen yangının modelde tekrar simüle edilmesiyle, yangında hasar gören arazi verileri ile model verileri arasında %90 uyumluluk sağlandığı gözlemlenmiştir. Ayrıca simülasyonlarda farklı literatür modelleri kullanılarak, sistematik testler yapılmıştır. Bu sayede risk modeli çeşitli koşullar altında incelenmiştir. Araştırmada yangın risk tespitinde kullanılan parametrelerin belirlenmesinde en önemli unsurun farklı açılardaki ve değişkenlerin farklı koşullar altındaki testleri ile gerçekleşebileceği tespit edilmiştir. Çalışmadan elde edilen bir başka önemli bulgu ise, yangın model analizlerinin yapılması ile karar destek mekanizması içerisinde var olan afet riskinin önceden belirlenmesi veya afet zararlarını azaltma çalışmalarında önemli katkı sunacağı öngörülmesidir. Anahtar Kelimeler: 2019 Urla Yangını, Yangın Risk Modelleme, Flammap, Yangın Simülasyonu, Coğrafi Bilgi Sistemleri

Forest fires, defined as natural or man-made disasters, cause great damage to the ecosystem, cause loss of life and property, and cause significant damage to fauna and flora. If the intervention is not carried out in a planned manner during the fire, the losses can reach much larger levels. In disaster risk studies, early detection of forest fires and determination of risky areas and modelling the movement of the fire will be vital. In fire simulation research, models implemented with real data obtained from fire areas can be viewed with the help of Geographic Information Systems (GIS) and evaluated within disaster risk decision support systems. In this study, the forest fire that occurred in the Urla region of Izmir in 2019 was evaluated within the framework of plant fuel properties, topographic features, landscape features, meteorological features. Accordingly, fire risk models were created, and fire simulations were constructed in the light of the findings obtained within the scope of the study. The large area of the red pine forests and dry bushes existing in the study area increases the risk. The dryness of the climate and weather conditions in summer leads to an increased risk of fire. Topographic features existing in the study area and the location of transportation roads in case of fire are another factor that increases the risk. Since the Urla peninsula is located in a suitable location for tourism, the human factor and associated risk manifests itself. According to the fire risk map data obtained following the evaluation of all parameters, it has been determined that the high risk areas cover an area of 70%, 28% of areas with medium risk value and 2% of areas with low risk. In agreement with produced model, it was obtained as a significant finding that fires occurred in the study area in 2008, 2009 and 2019 were located in high risk areas. Accordingly, the actual fire locations are compatible with the study model. In the study, besides the risk model, simulation studies were also carried out to determine the behaviour and spread property analyses of a fire that will occur in the area. By simulating the 2019 fire in the model, it was observed that there was a 90% compatibility between the real fire damage and the model damage. In addition, systematic tests were conducted using different literature models in simulations. In this way, the risk model was examined under various conditions. In the research, it has been determined that the most important factor in determining the parameters used in fire risk determination can be realized by testing different perfectives and variables under different conditions. Another important finding obtained from the study is that it is predicted that it will make a significant contribution to the determination of disaster risk or disaster mitigation studies evaluating in the decision support mechanism. Keywords: 2019 Urla Fire, Fire Risk Modelling, Flammap, Fire Simulation, Geographical Information Systems
Forest fire risk modeling and fire simulation in the southeast of Urla peninsula (Seferihisar-Menderes)
Keywords: Coğrafya