Integration of spatial procedures to combat the desertification in Nineveh governorate, Iraq

Abstract

Çölleşme insanlık tarihinde oldukça önemli bir rol oynamış, Kartaca, Yunanistan ve Roma İmparatorluğu gibi birçok büyük imparatorluğun çöküşüne sebep olmuş ve yerel nüfusun yerinden edilmesine neden olmuştur. Tarihsel kanıtlar, birkaç yüzyıl önce kurak bölgelerde meydana gelen ciddi ve yaygın arazi bozulmalarının üç merkez üssünün bulunduğunu göstermektedir. Bunlar; Akdeniz, Mezopotamya Vadisi ve nüfusun yoğun olduğu Çin'deki plato bölgesidir. Çölleşmenin herkes tarafından birlikte yaşadığımız en karmaşık sorun ve çevresel bir tehdit olarak algılanması gerekmektedir. Zaman içerisinde, iklim değişikliği, insan aktiviteleri, devam eden savaşlar ve uygun çözümlerin eksikliği Kuzeybatı Irak'taki Nineveh Valiliğinde yaşanan çölleşme sorununu daha da artırmıştır. Kuraklığın yayılması ve kum ve toz fırtınalarının artması bölgede büyük çaplı sosyal, ekonomik ve çevresel etkilere sebep olmuştur. Bu çalışmada çok çeşitli veri kullanılmış olmasına karşın genel anlamda bunlar iki gruba bölünebilirler. Bunlarda ilki "gözlemlenebilir veri" olarak tanımlanmaktadır ve bütün meteorolojik verileri ve uzaktan algılama görüntüleri kapsamaktadır. İkincisi "tamamlayıcı veriler" olarak isimlendirilmektedir ve akış değerlerinin ve çölleşme seviyesini tahmin etmekte kullanılan yöntemleri içerir. Bu çalışmada çölleşmenin belirlenmesi amacıyla uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri gibi birçok farklı teknik kullanılmıştır. Bu teknikler ayrıca, yağmur suyunun biriktirilmesine yönelik olarak teorik rezervuarların yerlerinin belirlenmesinde de kullanılmıştır. Yapay zeka, çölleşme tehlikesinin azaltılmasına yönelik olarak iklimsel değişimlerin izlenmesi, değerlendirilmesi ve tahmini için kullanılmıştır. Çalışma bölgesindeki kuraklık etkilerini ve kuraklık dağılımını izleyebilmek için farklı türdeki uzaktan algılama verilerine bağlı olarak uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri tekniklerinin birlikte uygulanabilirliği de araştırılmıştır. Araştırma aşamasında, görüntü zanginleştirme, denetimli sınıflandırma NDVI analizi, dilimleme yöntemi ve mekânsal geoistatistik analizler kulanılmışlardır. Çalışmanın sonuçları, çalışma alanındaki bitki örtüsü seviyesinde artan kuraklık seviyelerini gösteren büyük değişiklikler olduğunu göstermektedir. Gerçek ve öngörülen değişkenler arasındaki ilişkiyi bulmak için zamansal varyasyon analizi ve Spearman'ın rank korelasyonu ile temsil edilen istatistiksel analizler uygulanmıştır. Buna ek olarak, toz ve kum fırtınası olayları sınıflandırılmış ve izleri analiz edilerek etkin toz ve kum tanelrinin kaynakları izlenmiştir. Araştırmanın bu aşamasında değişik haritalar ve şekiller oluşturulmuştur. Bunlar arasındaki toz ve kum fırtınası ile etkili besleme bölgeleri haritası, dört besleme kaynağı alanı tespit edildiğini göstermiştir. Sınıflandırılmış tüm toz ve kum fırtınası dizilim sıklığını irdelenerek yerel, yabancı veya karışık toz ve kum taneciği gibi potansiyel kaynakları olan alanlar belirlenmiştir. Çalışma alanında, bütün olası rüzgar olaylarının güneybatıdan kuzeydoğuya doğru olduğu durumlarda ortaya çıktığının da belirlendiği harita ve şekiller oluşturulmuştur. Bölgede 24 Mart 2017'de gerçekleşen son toz ve kum fırtınası da çalışmada ele alınmıştır. Çalışmada yapay sinir ağı yaklaşımları ve bulanık mantık ile temsil edilen yapay zeka araştırma yönteminin kullanımı da yer verilmiştir. Nineveh Valiliği'ndeki hava durumu değişkenlerini tahmin edebilmek için, Radyal Bazlı Fonksiyonları (RPF), bulanık c-ortalamaları (FCM) ve doğrusal olmayan otoregresif ağlarla eksojen girdilerden (NARX) oluşan Yapay Sinir Ağları (YSA) temelli bir yazılım oluşturulmuştur. Har biri beş model olmak üzere onbeş model geliştirilmiştir. Tüm alt modeller eğitim ve test aşamalarında ayrı olarak, tahmin ve sunum aşamalarında ise birlikte çalıştırılmıştır. Belirleme katsayısı (R2), En düşük kareler yöntemi (RMSE), Nash-Sutcliffe katsayısı (CE) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) gibi istatistiksel hata kriterleri YSA'ların performansını karşılaştırmak için hesaplanmıştır. Yazılım performans doğruluğu, tasarlanan ANN alt modellerinin performans kriterlerinin %67,9 ile %84,2 arasında değişen performans doğruluk aralığına sahip olduğunu göstermektedir. Karşılaştırıldığında, NARX alt modellerinin ortalama doğruluğunun, diğer tasarlanmış alt modellerin ortalama doğruluğundan daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Yazılım performansı kesinliği geliştirilen modellerin elli yıllık tahmin süreci içerisinde küçük istatistiksel hatalarla en yakın tahmin edilen sonuçları verdiğini göstermektedir ve bu noktadan sonra program sonuçları bozulmaya ve sonuçları irrasyonal olmaya başlamaktadır. Herhangi bir zorluk veya karışıklık ile karşılaşmadan bu yazılım ile çalışabilmek için bir arayüz tasarlanmıştır. Tasarlanan arayüz kullanıcının tahmin edilen değişken tipini seçmesine izin vermekte ve tasarlanan öngörü fonksiyonunu seçmesine olanak sağlamaktadır. Tahmin edilen değerler istatistiksel olarak karşılaştırılabilmekte ve çizelgeler ve tablolar yardımıyla sonuçları dışarı aktarabilmektedir. Gelecekte, bu yazılım Irak'taki tüm meteoroloji istasyonlarının hava değişkenlerini tahmin etmek için kapsamlı bir yazılım haline getirerek geliştirebilir. Diğer taraftan, seçilen dört iklim değişkeni (yağmur, sıcaklık, rüzgar hızı ve buharlaşma) için tahmin edilen standart yağış indeksi arasındaki korelasyona dayalı kuraklık tahmini için uyarlanabilir bir adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemi ANFIS tarafından temsil edilen bulanık mantık temelli bir model geliştirilmiştir. Sonuçlar yüksek esneklik ve farklı senaryoları temsil edebilme kapasitesinin SPI'yi (standart yağış indeksini) tahmin etmek için tasarlanan geniş çaplı simüle üyelik fonksiyonlarından dolayı önemli olduğunu göstermektedir. Geliştirilen ANFIS'in verim performansını belirlemek için, Belirleme Katsayısı R2 = 0.905, Ortalama karesel ortalama hatası RMSE = 0.935, Nash-Sutcliffe katsayısı CE = 0.83 ve Ortalama Mutlak Yüzde MAPE = %17.39, performans doğruluğunun %82.61 olduğu, Bu çalışmada sistemi SPI tahmini için güvenilir ve verimli kıldığı değerlendirilmiştir. Zamansal varyasyon analizi ve spearman'ın rank korelasyon teknikleri kullanılarak farklı bir istatistiksel analiz de gerçekleştirilmiştir. 1992'den 2017'ye kadar veri serisinin analiz edildiği bu istatistiksel analizler sonucuna, 2016 yılı verileri hariç su akışının azaldığını göstermektedir ve bu sonuç bölgedeki kuraklığın doygunluğunun orta ila aşırı kuraklık arasında değiştiğini göstermiştir. Yine çalışma bölgesinde toz ve kum fıtınası oluşumundki sıklığın anormal biçimde artması da bu değişimlerin bir göstergesi olaral değerlendirilmiştir. Bölgede, yağmur, sıcaklık ve kum fırtınası olaylarının aynı dikkate değer davranışı izlenmiştir. Burada 1992 ile 2017 arasındaki aynı döneme ait analizler, yağış miktarının azalmasına karşın ortalama sıcaklığın 28.3o yaklaşmaktır. Kum fırtınası frekansı ile yağış, sıcaklık, yüzey akışı ve SPI arasındaki kuvveti (negatif ya da pozitif) özetlemek için Spearman sıra korelasyon tekniği uygulanmıştır. Sıra korelasyonu sonuçları, SPI ve sıcaklık arasında pozitif bir korelasyonun (+ 0.33) olduğunu göstermiştir. Ayrıca SPI ile yağış arasında negatif bir (- 0.65) korelasyonunu göstermektedir. Kum fırtınası frekansı ile sıcaklık ve SPI analiz sonuçları kum fırtınası frekansı ile sıcaklık ve SPI sonuçları arasında pozitif bir ilişki olduğunu ortaya koymuştur. Hesaplanan sonuçlara göre Kun fırtınasının sıcaklık ile korelasyonu + 0.45 ve SPI ile +0.16 olarak hesaplanmıştır. Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar irdelendiğinde, çalışma alanındaki çölleşme derecesine bağlı olarak, bu olayın etkileriyle mücadele etmek veya etkilerini tersine çevirebilmek için birçok öneri dikkate alınmalıdır. Bu önerilerden en önemlisinin, iklim değişikliği ile çölleşme arasındaki karmaşık durumu dikkatle incelemek için uzun vadeli stratejik planların oluşturulmasıdır. Bölgede, hızlı büyüyen ağaç türlerinin baskın yüzey rüzgârlarına karşılık gelen alanlarına dikilmesi bir başka öneri olarak değerlendirilmelidir. Bölgede bu konuda yapılan ilk kapsamlı çalışma olarak ta ele alınması öngörülen bu doktora çalışmasının, çevresel değişiklikleri göz önünde bulundurarak, çevresel ve tarımsal planların standardını artırmak için en uygun planların geliştirilmesini isteyen karar verivilere, sadece çalışma alanı için değil Irak'ın tamamı için yardımda bulunacak yararlı araçlar sağladığı düşünülmektedir.

Desertification has played a significant role in human history, contributing to the collapse of several large empires, such as Carthage, Greece, and the Roman Empire, as well as causing displacement of local populations. Historical evidence shows that the serious and extensive land deterioration occurring several centuries ago in arid regions had three epicentres: the Mediterranean, the Mesopotamian Valley, and the loessial plateau of China, where the population was dense. Climate change, human activities, successive wars and lack of optimal solutions have aggravated desertification in Nineveh governorate northwestern Iraq. Drought expansion and increasing of dust and sandstorm events have had major social, economic and environmental impacts in this area. Many types of data used in this study divided into two groups. First, described as "observed data", taken from official sources that include all meteorological data (Atmospheric oscillations data not considered or used in this study) and remotely sensed images. Second, named "supplementary data", includes all estimated data where the Curve Number (SCS-CV) method used to estimate the runoff values, and the Standardized Precipitation Index (SPI) method used to find drought levels. This study evaluates many techniques where remote sensing, geographic information systems are used to assess the drought and finding a suitable location for constructing theoretical reservoir seasonal lakes as a solution based on rainwater harvesting techniques. Farther more, Artificial Intelligent used to monitor, assess and predict weather variables and SPI to find solutions to reduce the risk of desertification. The applications of remote sensing and geographic information system techniques explored depending on different types of remote sensing data to monitor drought impacts and drought expansion in the study area. Image enhancement supervised classification and NDVI analysis used at the research stage. The results show massive changes in vegetation cover indicating increased drought levels in the study area. In addition, dust and sandstorm events are classified and their paths analyzed and effective dust and sand grain sources tracked. Different maps and figures types created at this stage of the research. Dust and sandstorms effective feeding-regions map show four feeding-sources areas were detected. The movement paths of the last dust and sand storm occurred on 24 March 2017. Artificial Intelligent represented by neural network approaches and fuzzy logic was adopted in the research methodology. The software was designed to forecast the weather variables in the Nineveh Governorate based on Artificial Neural Networks (ANNs) consisting of Radial Basis Function (RPF), Fuzzy c-means (FCM) and a Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous Inputs (NARX). Statistical error criteria such as Coefficient of Determination (R2), Root Mean Square Error (RMSE), Nash-Sutcliffe coefficient (CE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) calculated to compare the ANN's performance. The software performance accuracy, shows the designed ANN sub-models have performance accuracy range fluctuated as 67.9% to 84.2% represented by performance Criteria. Comparatively. On the other hand, a fuzzy-based model represented by an adaptive neuro-fuzzy inference system ANFIS model developed for drought forecasting depending on the correlation between the estimated standardized precipitation index with four selected climate variables (rainfall, temperature, wind speed, and evaporation). The results indicate that high flexibility and the capability to represent different scenarios are vital because of the wide range of simulated membership functions designed to predict SPI. A kind of statistical analysis done using temporal variations analysis and spearman's rank correlation techniques. The results of these statistical analysis techniques show that from 1992 to 2017 remarkable behaviour of the data series is evident. A reduction in runoff noticed in this period (only a small amount of runoff in 2016) and drought satiation fluctuated between moderate to extreme drought where all these events accompanied by an abnormal increase in the sandstorms frequency happened in the study area. The same remarkable behaviour of rain, temperature, and sandstorm events has been monitored where the analysis for the same period from 1992 to 2017 shows increasing in sandstorm events with almost equal temperatures while the rain decreasing. Spearman's rank correlation technique has applied to summarize the strength (negative or positive) between the sandstorms frequency and rainfall, temperature, runoff and SPI. This PhD research provides useful solutions that can help the decision-makers to develop optimal plans to address environmental changes and to raise the standards of environmental and agricultural plans, not only for the study area but also for Iraq as a whole.