Türkiye’deki Biyokütle Enerji Santrallerinin Mekânsal İstatistiksel Yöntemlerle Analizi

Year 2024, Volume: 22 Issue: 2, 588 - 613, 31.10.2024

Özlem Türkşen

https://doi.org/10.33688/aucbd.1524087

Abstract

Biyokütle enerjisi, günümüz koşullarında artan enerji tüketimini sağlayabilmek amacıyla alternatif olarak kullanılan yenilenebilir enerji kaynaklarından biridir. Enerji verimliliği konusunda kritik öneme sahip olduğu düşünülen biyokütle enerji santrali (BES) kurulum yerlerinin uygun biçimde belirlenmiş olması yenilenebilir enerjiden maksimum düzeyde fayda sağlamak için gereklidir. Bu çalışmada, Türkiye’de kurulu olan BES’lerin konumu ve konumdaki öznitelik değerlerini dikkate alarak mekânsal istatistiksel analizler yapılması amaçlanmıştır. BES’lere ilişkin mekânsal nokta verilere keşfedici mekânsal veri analizi ve mekânsal desen analizi uygulanarak temel düzeyde bilgiler edinilmiştir. BES mekânsal nokta verilerinin kurulu güç değerleri öznitelik verisi olarak dikkate alınıp mekânsal otokorelasyon analizleri ve mekânsal enterpolasyon yapılmıştır. CBS yazılım programı olarak kullanılan ArcGIS Pro ile elde edilen mekânsal istatistiksel analizlerde BES’lerin konum ve kurulu güç değerlerine göre mekânsal dağılımının rastgele olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Mekânsal enterpolasyon amacıyla uygulanan Kriging analizi sonucunda öngörü haritası oluşturularak yeni kurulacak BES’lerin konumuna göre güç değeri öngörüleri yapılabileceği gösterilmiştir.

Keywords

Mekansal veri, Mekânsal istatistikler, Mekansal desen analizi, Mekansal otokorelasyon, Biyokütle enerjisi

References

• Abdulhafedh, A. (2017). A novel hybrid method for measuring the spatial autocorrelation of vehicular crashes: Combining Moran’s Index and Getis-Ord G* Statistic, Open Journal of Civil Engineering, 7(2), 208-221, doi:10.4236/ojce.2017.72013.
• Altunkaynak, B. (2022). Veri Madenciliği Yöntemleri ve R Uygulamaları. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer, Dordrecht.
• Aydın Kandemir, F., Sarptaş, H. (2022). Toprak üstü biyokütle potansiyelinin CBS ve uzaktan algılama ile belirlenmesi – Yeni bir yaklaşım, Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 24(70), 165-178, doi:10.21205/deufmd.2022247016
• Bingöl, F., Altıner, F., Kelkit, A. (2023). Analyzing the most eligible site selection for biomass energy facilities through weighted overlay analysis: Case of Balikesir (Turkey) province, Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 60(1), 19-35, doi:10.20289/zfdergi.1136651
• Cressie, N.A.C. (1990). Statistics for Spatial Data. New-York: John Wiley and Sons.
• Çubukçu, K. M. (2015). Planlamada ve Coğrafyada Temel İstatistik ve Mekansal İstatistik. Ankara: Nobel Yayınevi.
• Demirbas, A. (2008). Importance of biomass energy sources for Turkey, Energy Policy, 36 (2), 834-842, doi:10.1016/j.enpol.2007.11.005
• Dinarcan, S. (2024). Koşullu otoregresif mekansal-zamansal modeller ile yabancı dil sınavı puanlarının istatistiksel analizi. Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı, Doktora Tezi, Ankara. Enerji (2022). Biyokütle. 28.08.2024 tarihinde https://enerji.gov.tr/eigm-yenilenebilir-enerji-kaynaklar-biyokutle/ adresinden edinilmiştir.
• Elektrik Piyasası Resmi İstatistikleri Listesi (2024). 28.08.2024 tarihinde https://www.epdk.gov.tr/detay/icerik/3-0-167/resmi-istatistikler/ adresinden edinilmiştir.
• Esri Türkiye (2024). ArcGIS Pro ile Mekansal Analiz Uygulamaları.
• Fischer, M.M., Wang, J. (2011). Spatial Data Analysis, Models, Methods and Techniques. Springer.
• Haining, R. (2003). Spatial Data Analysis-Theory and Practice. Cambridge University Press.
• Hüsrevoğlu, M. (2018). Jeoistatistik analiz ile yağış haritalarının görselleştirilmesi. Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Harita Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Konya, 41-42.
• Gizlenci, Ş., Acar, M., Şahin, M. (2012). Türkiye’de yenilenebilir enerji kaynaklarının (Biyodizel, Biyoetanol ve Biyokütle) projeksiyonu, Tarım Makinaları Bilimi Dergisi, 8(3), 337-344.
• Griffith, D.A. (2003). Spatial Autocorrelation and Spatial Filtering. Berlin: Springer-Verlag.
• Kapluhan, E. (2014). Enerji coğrafyası açısından bir inceleme: Biyokütle enerjisinin dünyadaki ve türkiye’deki kullanım durumu, Marmara Coğrafya Dergisi, 97-125. doi:10.14781/mcd.98631
• Karabacak, K., Bayar, R., Türkşen, Ö. (2019). Antalya ilinde orman yangınlarının mekansal istatistik ile analizi, 1.Uluslararası Coğrafya Kongresi 20-22 Haziran 2019 Bildiriler Kitabı, İstanbul, 615-630.
• Karayılmazlar, S., Saraçoğlu, N., Çabuk, Y., Kurt, R. (2011). Biyokütlenin Türkiye’de enerji üretiminde değerlendirilmesi, Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 13(19), 63-75.
• Moller, L. (2003). Spatial Statistics and Computational Methods. (Lecture Notes in Statistics). New York: Springer Verlag.
• Moraga, P. (2024). Spatial Statistics for Data Science – Theory and Practice with R. CRC Press.
• Oliver, M.A., Webster, R. (2015). Basic Steps in Geostatistics: The Variogram and Kriging. Springer.
• Oyana, T.J., Margai, F.M. (2016). Spatial Analysis, Statistics, Visualization, and Computational Methods. CRC Press.
• Öztürk, M. Z. (2021). Coğrafi Bilgi Sistemlerine Giriş. İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Eğitim Fakültesi.
• Şahin, B., Şahin, S. (2019). Coğrafyada alternatif bir tematik haritalama tekniği: Alan kartogramları, Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 23(2), 477-497.
• Şenocak, A. A. (2022). Biyokütle tedarik zinciri için bir karar destek sistemi tasarımı. Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Doktora Tezi, Denizli.
• Şenocak, A. A., Gören, H. G. (2022). Forecasting the biomass-based energy potential using artificial intelligence and geographic information systems: A case study, Engineering Science and Technology, an International Journal, 26, 100992, doi:10.1016/j.jestch.2021.04.011
• TMMOB, (2020). Türkiye’nin Enerji Görünümü 2020, Makine Mühendisleri Odası Oda Raporu, Ankara, 317-346.
• Toklu, E. (2017). Biomass energy potential and utilization in Turkey, Renewable Energy, 107, 235-244, doi:10.1016/j.renene.2017.02.008
• Türkşen, Ö. (2019). An application of spatial statistics: Spatial analysis of simulated fault plane geodetic points. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 21(1), 81-93. doi:10.25092/baunfbed.522967
• Webster, R., Oliver, M. A. (2007). Geostatistics for Environmental Scientists. Second Edition, England, John Wiley & Sons. Wong, W. S. W., Lee, J. (2005). Statistical Analysis of Geographic Information with ArcView GIS and ARCGIS. John Wiley and Sons, 1-464.
• Yaprak, S., Arslan, E. (2008). Kriging yöntemi ve geoit yüksekliklerinin enterpolasyonu, Jeodezi, Jeoinformasyon ve Arazi Yönetimi Dergisi, 98, 36-41.
• Yıldırım, M. (2021). Türkiye’deki yağışların enterpolasyon yöntemlerle alansal incelenmesi. Kırıkkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Kırıkkale.