Yrd. Doç. Dr. Ali İhsan KADIOĞULLARI ORMAN AMENAJMAN PLANLARININ HAZIRLANMASINDA KONUMSAL YAPININ KOMBİNE OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ İLE KONTROLÜ: KONUMSAL PLANLAMA Yrd. Doç. Dr. Ali İhsan KADIOĞULLARI

Konumsal Planlama Konumsal planlama, birden fazla ve birbirleriyle çelişen amaçlar ile birlikte orman ekosisteminin konumsal yapısının tanımlayan ve kontrol eden bir modelleme yaklaşımıdır. Ormanın konumsal yapısı, tanımlanan orman parçalarının (patch) orman ekosistemindeki alan, şekil ve coğrafi dağılım desenini ifade eder ve konumsal parametre ve parçalılık indeksleri ile karakterize edilir. Konumsal parametreler ve parçalılık indeksleri genellikle, gençleştirme alanlarının ve diğer orman alanlarının alan, şekil, coğrafi dağılımı, maksimum ve minimum üretim alanı kısıtları, komşuluk ilişkileri, açma alanı kısıtları, bağlantı, yakınlık gibi ölçütleri içermektedir. Farklı karar verme teknikleri kullanılmaktadır; simülasyon, karışık tamsayılı programlama ve kombine optimizasyon (Tavlama Benzetimi (TB), Tabu Arama (TA), genetik algoritma (GA) ve hücresel otomasyon (HO)).

Büyüme Modeli (GYOBEM) Meşcere Parametrelerinin Hesaplanmasında; Burada, Agy ve Ogy aktüel ve optimal göğüs yüzeylerini, Ap ve Op aktüel ve optimal yıllık hacim artımlarını, AS aktüel serveti, AH ayrılan hacim miktarını, Aob ve Oob aktüel ve optimal orta boyları, Ad ve Od aktüel ve optimal orta çapları, t meşcere yaşını, n ise periyot genişliğini, k ise optimal ile aktüel göğüs yüzeyi oranını ifade etmektedir.

Komşuluk Parametreleri Kesim Bloğu (Yakınlık Mesafesi) Minimum Kesim bloğu büyüklüğü Hedeflenen Kesim bloğu büyüklüğü Açma Alanı (Komşuluk Mesafesi) Erteleme Süresi Maksimum Açma Alanı büyüklüğü 1 2

Konumsal Analiz Parça (Patch); aynı özellikteki alan (meşcere, parsel) Sınıf (Class); Benzer alanlar (Kayın meşcereleri) Arazi (Landscape); Tüm alan (meşcereler)

Parçalılık (Fragmentation) İndeksleri CA : Sınıf Alanı (ha) PCLAND : Sınıf alan yüzdesi (%) LPI : En Büyük Parça İndeksi (%) NP : Parça Sayısı (#) MPS : Ortalama Parça Büyüklüğü (ha) LSI : Arazi Benzerlik İndeksi, PD : Parça Yoğunluğu (100 ha’da) PSSD : Parça büyüklüğü standart sapması PSCV : Parça büyüklüğü varyasyon katsayısı

Kavramsal Çerçeve

Planlama Teknikleri Simülasyon Tabanlı Konumsal Planlama Rastgele Başlangıç Çözüm Seti Kombine Optimizasyon Tekniği ile Konumsal Planlama Optimizasyon Sonucu Başlangıç Çözüm Seti Performans Göstergelerini Üret (Harita, Tablo, Grafik)

Simülasyon Tabanlı Konumsal Planlama Modeli

Simülasyon Tabanlı Konumsal Planlama Modeli

Hipotetik Alan Model Çözüm Sonuçları

Hipotetik Alan Model Çözüm Sonuçları

Kombine Optimizasyon Tabanlı Konumsal Planlama Modeli (Tavlama Benzetimi)

Neden Kombine Optimizasyon ? Konumsal parametrelerin veya parçalılık indekslerinin tanımlanmasında kullanılan karar değişkenleri arasında doğrusal ilişki olmayabilir, Optimizasyon teknikleri kesirli sonuçlar vermektedir. Konumsal özelliklerin eklenmesi ile karar değişkenleri ve kısıtların sayısı exponansiyel olarak artacağından modelin kurulumu ve çözümü zorlaşacaktır. Konumsal orman amenajman problemlerinin matematiksel programlama teknikleri kullanılarak çözülmesi esnasında, ormanın konumsal konfigürasyonunu ve kompozisyonu model içerisinde formüle edilmesi neredeyse mümkün değildir. Karışık Tamsayı Programlama tekniği, kesim blokları büyüklükleri ve komşu meşcerelerin kesime tabi olmasını geciktirebilmektedir. Simülasyon tekniği ile en iyi sonuç garantilememekte ve sert kısıtlar içermesi nedeniyle doğaya uygun bir planlama yapılamamaktadır.

Kombine Optimizasyon Tabanlı Konumsal Planlama Modeli

Ceza Fonksiyonları Odun Üretimi Fonksiyonu Periyodik Kısıtlar Kesim Bloğu Açma Alanı Parçalılık İndeksleri

Ceza Fonksiyonları -2

Hipotetik Alan Model Çözüm Sonuçları

Hipotetik Alan Model Çözüm Sonuçları

TEŞEKKÜRLER