Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) kullanılarak Pınarbaşı ilçesi (Kayseri) arazilerinin tarımsal uygunluk derecelerinin belirlenmesi
Çalışma sahası olarak Yukarı Kızılırmak bölümünde yer alan Pınarbaşı ilçesi idari sınırları seçilmiştir. Geniş arazi varlığı ve bol su kaynağına sahip ilçede nüfusun büyük çoğunluğunun tarımla uğraşıyor olmasına karşın kırsal fakirliğin yaşanması, halkın tarımsal verimden ve geçimden memnun olmaması toprakların potansiyeline uygun kullanılıp kullanılmadığı sorusunu akla getirmiştir. Bu nedenle Pınarbaşı ilçe topraklarının tarımsal uygunluk derecelerinin belirlenmesinin hedeflendiği bu çalışmada Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) tekniklerinden Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ile Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) birlikte kullanılmıştır. Tarımsal uygunluk derecelerinin belirlenebilmesi için literatürel bilgiler ve sahanın coğrafi koşulları dikkate alınarak ana kriterler ile bunlara ait alt kriter aralıkları belirlenmiştir. Her bir ana kriter ikili karşılaştırmalarla kıyaslanmış, öncelik değerleri ve tutarlılık oranları elde edilmiştir. Ulaşılan ağırlık değerleri ve alt kriter puanları kullanılarak katmanlar arası çakıştırma yapılmıştır. Elde edilen tarımsal uygunluk haritası Gıda ve Tarım Örgütü (FAO) kriterlerine göre tekrar sınıflandırılarak sonuç haritası üretilmiştir. Buna göre ilçe arazisinin %2,15’i tarımsal açıdan “son derece uygun”; %35,26’sı “orta derecede uygun”; %16,74’ü “marjinal olarak uygun” iken; %45,85’i ise tarımsal faaliyete “uygun değildir”. Tarımsal uygunluk haritası ile mevcut arazi kullanımı karşılaştırıldığında, saha için tarımsal anlamda yanlış arazi kullanımının olmadığı, tarımsal faaliyetlerin “son derece” ve “orta derece” tarıma uygun sahalar üzerinde yapıldığı sonucuna varılmıştır. Var olan problem durumunun sebebi ise sahanın olumsuz iklim ve toprak koşulları ile kullanıcı kaynaklı hatalardır. Bu durumu aşmak için toprak bünyesi dâhilinde yorulmadan kullanılmalı, uygun sulama yöntemleri tercih edilmeli ve ekonomik değeri yüksek alternatif tarım ürünleri seçilmelidir.
Determination of agricultural suitability levels of Pinarbasi district (Kayseri) lands by using Analytical Hierarchy Process (AHP)
The study area is located in the Upper Kizilirmak section Pinarbasi district administrative boundaries were selected. Despite the fact that the majority of the population is engaged in agriculture in Pinarbasi district lands, which have a large land presence and abundant water resources, the rural poverty in the district and the dissatisfaction with the agricultural productivity and livelihood of the people have raised the question of whether the land is used in accordance with its potential. For this reason, Multi Criteria Decision Making (MCDM) techniques Analytical Hierarchy Process (AHP) and Geographic Information Systems (GIS) were used together to determine the agricultural suitability levels of Pinarbasi district lands. In order to determine the agricultural suitability degrees, the main criteria and their sub-criteria ranges have been determined by taking into consideration the literature information and the geographical conditions of the site. Each main criterion was compared with binary comparisons; priority values and consistency ratio were obtained. Weighted overlay was performed using the weight values and sub criterion points reached. Obtained agricultural suitability map was reclassified according to Food and Agriculture Organization (FAO) criteria and a result map was produced. Accordingly, 2.15% of the district land is “extremely suitable” in terms of agriculture; 35.26% are “moderately suitable”; 16.74% are “marginally suitable”, 45.85% are “not suitable” for agricultural activity. When the agricultural suitability map is compared with the current land use, it has been concluded that there is no agricultural misuse for the field, and that agricultural activities are carried out on “extremely” and “moderate” agricultural lands. The reason for the existing problem is the unfavorable climatic and soil conditions of the site and user-induced errors. In order to overcome this situation, it should be used within the soil structure, appropriate irrigation methods should be preferred and alternative agricultural products with high economic value should be selected.
___
- Akıncı, H., Özalp, A. Y. & Kılıçer, S. T. (2015). Coğrafi bilgi sistemleri ve
AHP yöntemi kullanılarak planlı alanlarda heyelan duyarlılığının
değerlendirilmesi: Artvin örneği. Artvin Çoruh Üniversitesi Doğal
Afetler Uygulama ve Araştırma Merkezi Çevre Dergisi, 1(1-2),
40-53.
- Akıncı, H., Özalp, A. Y. & Özalp, M. (2017). Investigating impacts of
large dams on agricultural lands and determining alternative
arable areas using GIS and AHP in Artvin, Turkey. Selçuk Üniversitesi
Mühendislik Dergisi, 5(1), 83-95.
- Amiri, F. & Shariff, A. R. (2012). Application of geographic information
systems in landuse suitability evaluation for beekeeping: A
case study of Vahregan watershed (Iran). African Journal of Agricultural
Research, 7(1), 89-97.
- Anonim. (2008). Toprak ve Arazi Sınıflaması Standartları. Ankara: Tarım
ve Köyişleri Bakanlığı Tarımsal Üretim ve Geliştirme Genel
Müdürlüğü Yayını.
- Bathrellos, G. D., Gaki-Papanastassiou, K., Skilodimou, H., Skianis, G.
ve Chousianitis, K. G. (2013). Assessment of Rural Community
and Agricultural Development. Stoch Environ Res Risk Assess,
27(2), 573-588.
- Bedirhanoğlu, Ş.B. & Lezki, Ş. (2018). KOBİ’lerin banka tercihini etkileyen
kriterlerin AHP yöntemi ile belirlenmesi. Anadolu Üniversitesi
Sosyal Bilimler Dergisi, 18(1), 191-208.
- Bozdağ, A., Yavuz, F. & Günay, A. S. (2016). AHP and GIS based land
suitability analysis for Cihanbeyli (Turkey) county. Environment
Earth Science, 75(9), 1-15.
- Cengiz, T., & Akbulak, C. (2009). Application of analytical hierarchy
process and geographic ınformation systems in land-use. International
Journal of Sustainable Development & World Ecology,
16(4), 286-294.
- Çelikyay, S., Cengiz, S. & Görmüş, S. (2015). Coğrafi bilgi sistemleri ile
Bartın ili’nin arazi kullanım uygunluk analizi. Bartın Orman Fakültesi
Dergisi, 17(25-26), 73-81.
- Dedeoğlu, M., & Dengiz, O. (2018). Coğrafi bilgi sistemleri ile entegre
edilen çok kriterli karar destek analiz yaklaşımı kullanılarak arazi
uygunluk sınıflarının belirlenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi
Ziraat Fakültesi Dergisi, 13(2) 60-72.
- Demir, M., Demircioğlu Yıldız, N., Bulut, Y., Yılmaz, S. & Özer, S.
(2011). Alan kullanım planlamasında potansiyel tarım alanlarının
ölçütlerinin coğrafi bilgi sistemleri (CBS) yöntemi ile belirlenmesi
(İspir örneği). Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Dergisi, 1(3), 77-86.
- Dengiz, O., & Sarıoğlu, F. E. (2013). Arazi değerlendirme çalışmalarında
parametrik bir yaklaşım olan doğrusal kombinasyon tekniği.
Tarım Bilimleri Dergisi, 19 (2) 101-112.
- Eastman, R.J., Jin, W., Kyem, P. & Toledano, J. (1995). Raster prosedures
for multi-criteria/multi-objective decisions. Photogrammetric
Engineering & Remote Sensing, 61(5), 539-547.
- Elaalem, M., Comber, A. & Fisher, P. (2011). A comparison of fuzzy
AHP and ideal. Transactions in GIS, 15(3), 329-346.
- Ersoy, M. (2019). Mermer blokların ahp destekli topsıs ve GİA yöntemleri
ile sınıflandırılması. Politeknik Dergisi, 22(2), 303-317.
- Food and Agriculture Organization (FAO) (1976). A Framework for
Land Evaluation. FAO Soils bulletin 32, ISBN 92-5-100111-1.
- Groot, R., Alkemade, R., Braat, L., Hein, L. & Willemen, L. (2010).
Challenges in integrating the concept of ecosystem services and
values in landscape planning, management and decision making.
Ecological Complexity, 7(3), 260-272.
- Huang, I. B., Keisler, J. ve Linkov, I., (2011). Multi-criteria decision
analysis in environmental sciences: Ten years of applications and
trends. Science of the Total Environment. 409(19), 3578–3594.
- Jankowski, P. (1995). Integrating geographical information systems
and multiple criteria decision-making methods. International
Journal of Geographical Information Systems, 9(3), 251-273.
- Joerin, F., Theriault, M. & Musy, A. (2001). Using GIS and outranking
multicriteria analysis for land-use suitability assessment. International
Journal of Geographical Information Science, 15(2),
153-174.
- Kuruüzüm, A. & Atsan, N. (2001). Analitik hiyerarşi yöntemi ve işletmecilik
alanındaki uygulamaları. Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, 1(1),
83-105.
- Mazahreh, S., Soul, B. & Hamoor, D. A. (2019). GIS approach for assessment
of land suitability for different land use alternatives
in semi arid environment in jordan: Case study (Al Gadeer Alabyad-
Mafraq). Informatıon Processıng in Agrıculture, 6(1), 91-
108.
- Mezughi, T., Akhir, J., Rafek, A. G. & Abdullah, I. (2012). Analytical
hierarchy process method for mapping landslide susceptibility
to an area along the E-W highway (Gerik-Jeli), Malaysia. Asian
Journal of Earth Sciences, 5(1), 13-24.
- Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM) (2019). İklim Verisi. Kahramanmaraş.
Mishra, A. K., Deep, S. ve Choudhary, A. (2015). Identification of suitable
sites for organic farming using AHP & GIS. The Egyptian
Journal of Remote Sensing and Space, 18(2), 1-14.
- Mohit, M. A. & Ali, M. M. (2006). Integrating GIS and AHP for land
suitablity analysis for urban development in a secondary city of
Bangladesh. Jurnal Alem Bina, 8(1) 1-20.
- Nortcliff, S. (2002). Standardization of soil quality attributes. Agriculture
Ecosystems & Environment, 88(2), 161-168.
- Pereira, J., & Duckstein, L. (1993). A multiple criteria decision-making
approach to GIS-based land suitability evaluation. International
Journal of Geographical Information Systems, 7(5), 407-424.
- Pramanik, M. K. (2016). Site suitability analysis for agricultural land
use of darjeeling district using AHP and GIS techniques. Modelling
Earth Systems and Environment, 7(3), 1-22.
- Quaddus, M. A. & Siddique, M. (2001). Modelling sustainable development
planning:A multicriteria decision conferencing approach.
Environment International, 27(2-3), 89-95.
- Radulescu, C., Rahoveanu, A. & Radulescu, M. (2010 Eylül). A hybrid
multi-criteria method for performance evaluation of romanian
south muntenia region in context of sustainable agriculture.
Proceedings of the International Conference on Applied Computer
Science, 303-308. Malta.
- Ramanathan, R. (2001). A note on the use of the analytic hierarchyprocess
for environmental ımpact assessment. Journal of Environmental
Management, 63(1), 27-35.
- Saaty, R. W. (1987). The Analytic Hierarchy Process-What It Is And
How It Is Used. Mathl Modellin, 9 (3-5), 161-176.
- Saaty, T. L. (1994). How to Make a Decision—The Analytic Hierarchy
Process. INFORMS Journal on Applied Analytics, 24(6), 19-43.
Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority
Setting, Resource Allocation. McGraw-Hill International Book
Company.
Samut, P. K. (2014). İki aşamalı çok kriterli karar verme ile performans
değerlendirmesi: AHP ve Topsis yöntemlerinin entegrasyonu.
Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(4), 57-67.
- Saya, Ö. & Güney, E. (2014). Türkiye Bitki Coğrafyası. Nobel Akademik
Yayıncılık.
- Soba, M., Şimşek, A., Erdin, E. & Can, A. (2016). AHP temelli vikor
yöntemi ile doktora öğrenci seçimi. Sosyal Bilimler Dergisi, 50,
109-132.
- Şahin, M. & Toroğlu, E. (2018 Mayıs). Pınarbaşı (Kayseri) ilçesinin
kuraklık analizi. I. Pınarbaşı (Aziziye) Sempozyumu Genişletilmiş
Bildiri Özetleri: 729-742, Kayseri.
- Thapa, R. B. & Murayama, Y. (2007). Land evaluation for peri-urban
agriculture using analytical hierarchical process and geographic
information system techniques: A case study of Hanoi. Land Use
Policy, 25(2), 1-15.
- Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) (2019). 08.05.2019 tarihinde
- Vlachopoulou, M., Silleos, G. & Manthou, V. (2001). Geographic information
systems in warehouse site selection decisions. International
Journal of Production Economics, 71(1-3) 205-212.
- Yalew, S. G., Griensven, A., Mul, M. &Zaag, P. V. (2016). Land suitability
analysis for agriculture in the Abbay Basin using remote
sensing, GIS and AHP techniques. Modelling Earth Systems and
Environment, 2(2), 1-14.
- Yılmaz, E. (2003 Nisan). Multi-criteria and multi-objective analysis
for land allocation decisions: A case study of Tarsus, Turkey. Decision
Support for Multiple Purpose Forestry, 1-9, Austria.