TÜRKİYE’NİN COĞRAFİ BÖLGELERİNE YENİ BİR METODOLOJİK YAKLAŞIM: ÇOK DEĞİŞKENLİ KÜMELEME

Year 2023, Volume: 6 Issue: 2, 90 - 102, 30.12.2023

Ahmet Köse , Çetin Şenkul

Abstract

Coğrafi bölgeler, benzer çevresel koşullara sahip alanların belirli amaçlara yönelik sınıflandırıldığı, benzer şekilde işleyen ekosistem birliklerini temsil eden ekolojik bölgelerdir. Türkiye’de coğrafi bölgeleme çalışmalarının geçmişi yaklaşık 100 yıllık bir sürece sahiptir. Bu süreçte 1941 yılındaki çalışmanın hakimiyeti görülmekteyken Türkiye için tematik olarak değerlendirilebilecek diğer bölgeleme çalışmaları da iklim ve topografya ağırlıklı olarak bulunmaktadır. Bölgeleme çalışmalarının genel itibariyle objektif metodolojilere dayanmadığı, uzman bilgi ve deneyimiyle üretildiği görülmektedir. Bu kapsamda çalışmamız Coğrafi Bilgi Sistemleri ve çok değişkenli istatistik analizlerin birleşimi ile mekânsal istatistik araçlarını kullanarak Türkiye’nin coğrafi bölgelerini tanımlayacak yöntemsel bir yaklaşım sunmayı amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda çok sayıda farklı veriyi bir arada değerlendirerek kümelemek, kümeleme sonucunda farklı bölge sınırlarının ortaya konulduğu sonuçlara ulaşmak hedeflenmektedir. Bu doğrultuda 5 ana çevresel koşul içerisinden 21 coğrafi değişken belirlenmiştir. Değişkenler ilk olarak format, yapı, kapsadıkları alanlar, projeksiyon sistemleri, konumlandırılmaları ve öznitelik değerleri açısından tek tipleştirilmek üzere analiz süreçlerinden geçirilmiş, ardından 131.270 mekânsal indeks birimi ile ilişkilendirilmiştir. İlişkilendirme sonucunda elde edilen ve yaklaşık 3 milyon değer içeren veri matrisi ArcGIS Pro yazılımı mekânsal istatistik araçları ile (çok değişkenli kümeleme ile mekânsal sınırlamalı çok değişkenli kümeleme) analiz edilmiştir. Buna göre çok değişkenli kümeleme aracı ile 1 harita, mekânsal sınırlamalı çok değişkenli kümeleme aracı ile 8 farklı harita üretilmiştir. Sonuç olarak çalışmada Türkiye’nin gelişmeye ihtiyaç duyan bölgeleme çalışmalarına yeni bir metodolojik yaklaşım sunulmuştur.

Keywords

Türkiye, Coğrafi değişken, Çok değişkenli kümeleme, Mekânsal sınırlamalı çok değişkenli kümeleme, Coğrafi bölge

Supporting Institution

Süleyman Demirel Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi

A NEW METHODOLOGICAL APPROACH TO GEOGRAPHICAL REGIONS OF TURKEY: MULTIVARIATE CLUSTERING

Abstract

Geographical regions are ecological zones representing similarly functioning ecosystem associations, where areas with similar environmental conditions are classified for specific purposes. Geographical zoning studies in Turkey have a history of about 100 years. While the dominance of the 1941 study can be seen in this process, other zoning studies that can be considered thematic for Turkey are mainly based on climate and topography. It is seen that zoning studies are generally not based on objective methodologies and are produced with expert knowledge and experience. In this context, our study aims to present a methodological approach to define Turkey's geographical regions by using spatial statistics tools with the combination of Geographic Information Systems and multivariate statistical analysis. For this purpose, it is aimed to cluster a large number of different data by evaluating them together and to reach results that reveal different regional boundaries as a result of clustering. In this direction, 21 geographical variables were identified from 5 main environmental conditions. The variables were first subjected to analysis processes in order to uniformize them in terms of format, structure, areas they cover, projection systems, positioning and attribute values, and then associated with 131,270 spatial index units. The data matrix obtained as a result of association and containing approximately 3 million values was analyzed with ArcGIS Pro software spatial statistics tools (multivariate clustering and spatially constrained multivariate clustering). Accordingly, 1 map was produced with the multivariate clustering tool and 8 different maps were produced with the spatially constrained multivariate clustering tool. As a result, the study presents a new methodological approach to Turkey's zoning studies in need of improvement.

Keywords

Turkey, Geographic variable, Multivariate clustering, Spatially constrained multivariate clustering, Geographic region

References

• [1] Hargrove WW, Hoffman FM. Using multivariate clustering to characterize ecoregion borders. Comput Sci Eng 1999; 1: 18–25.
• [2] Bailey RG. Delineation of ecosystem regions. Environ Manage 1983; 7: 365–373.
• [3] Bailey RG, Zoltai SC, Wiken EB. Ecological regionalization in Canada and the United States. Geoforum 1985; 16: 265–275.
• [4] Gilmour JSL. The development of taxonomic theory since 1851. Nature 1951; 168: 400–402.
• [5] Azizi Jalilian M, Shayesteh K, Danehkar A, vd. A new ecosystem-based land classification of Iran for conservation goals. Environ Monit Assess 2020; 192: 182.
• [6] Yiğit A. Türkiye’de Daha Kullanışlı Coğrafi Bölgeler Oluşturma Gerekçeleri ve Öneriler. Içinde: 9.Ulusal Bölge Bilim/Bölge Planlama Kongresi. Trabzon: Karadeniz Teknik Üniversitesi, 2000, ss. 514–528.
• [7] Duran FS. Yeni Türkiye Coğrafyası. İstanbul: Marifet Matbaası, 1928.
• [8] Bediz D. Izmir (Smyrna) und sein wirtschaftsgeographisches Einzugsgebiet. München, 1935.
• [9] Frey U. Türkei und Zypern. Içinde: Handbuch der Geographischen Wissenschaft Vorder und Südasien. Potsdam, 1937.
• [10] Birinci Coğrafya Kongresi. Türkiye’nin Coğrafi Bölgeleri. Içinde: Birinci Coğrafya Kongresi: Raporlar, Müzakereler, Kararlar. Ankara: T.C. Maarif Vekilliği, 1941, ss. 76–79.
• [11] Darkot MB. Türkiye’nin coğrafi bölgeleri hakkında. Türk Coğrafya Derg 1955; 0: 141–149.
• [12] Darkot MB. Türkiye’de Coğrafi Bölgelerin Teşkilinde Kriterlerin Araştırılması. Içinde: İTÜ Şehircilik Konferansları. İstanbul: İTÜ Yayınları, 1966, ss. 31–47.
• [13] Gürsoy CR. Türkiye’nin Coğrafî Taksimatında Yapılması İcabeden Bazı Tashihler. Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Derg 1957; 15: 219–239.
• [14] Erinç S. Bölge Sınırlandırmasının Esasları. Içinde: İkinci İskan ve Şehircilik Haftası Konferansları. Ankara: Ankara Üniversitesi Siyasal Bilimler Fakültesi Yayınları, 1958, ss. 69–94.
• [15] Tuncel M. Birinci Coğrafya Kongresi’nde Türkiye Coğrafi Bölgelerinin İsimlendirilmesi , Sınırlarının Tespiti ve Günümüze Etkileri. Türk Coğrafya Derg 2011; 0: 1–10.
• [16] Arınç K. Coğrafi metodoloji açısından bölgesel coğrafya, bölge bilimi ve coğrafi bölgeler. Türk Coğrafya Derg 2013; 13–24.
• [17] Balcı A. Türkiye’nin Coğrafi Bölgelere Ayrılmasına İlişkin Yaklaşımları Belirlemeye Yönelik Nitel Bir Araştırma. Marmara Coğrafya Derg / Marmara Geogr Rev 2018; 30–48.
• [18] Avcı S. Birinci Coğrafya Kongresi ve Türkiye’nin Coğrafî Bölgeleri Hakkındaki Tartışmalara Dair Bir Not. Türk Coğrafya Derg 2012; 95–99.
• [19] Ertek TA. Hasan Âli YÜCEL ve Birinci Coğrafya Kongresi (1941). Türk Coğrafya Derg 2012; 11–19.
• [20] Yiğit A. Geçmişten Günümüze Türkiye’yi Bölgelere Ayırma Çalışmaları ve Yapılması Gerekenler. Içinde: Türkiye Coğrafyası Araştırma ve Uygulama Merkezi, IV. Ulusal Coğrafya Sempozyumu. Ankara, 2006, ss. 33–44.
• [21] Erol O. Die naturräumliche Gliederung der Türkei, Beihefte zum Tübinger Atlas des Vorderen Orients, Reihe A (Naturwissenschaften) 13 Nr. Wiesbaden: Dr.Ludwig Reichert Verlag, 1983.
• [22] Louis H. Landeskunde der Türkei. Içinde: Geographische Zeitschrift Beihefte. Wiesbaden-Stuttgart: Steiner Verlag, 1985.
• [23] Abdulsalam A. Vorderer Orient Naturräumliche Gliederung Middle East Natural Regions. 1988; 1.
• [24] Erol O. Türkiye’nin Doğal Yöre ve Çevreleri. Ege Coğrafya Derg 1993; 7: 13–41.
• [25] Ünal Y, Kindap T, Karaca M. Redefining the climate zones of Turkey using cluster analysis. Int J Climatol 2003; 23: 1045–1055.
• [26] Evrendilek F, Berberoğlu S. Quantifying spatial patterns of bioclimatic zones and controls in Turkey. Theor Appl Climatol 2008; 91: 35–50.
• [27] İyigün C, Türkeş M, Batmaz I, vd. Clustering current climate regions of Turkey by using a multivariate statistical method. Theor Appl Climatol 2013; 114: 95–106.
• [28] Yılmaz E, Çiçek İ. Thornthwaite climate classification of Turkey Türkiye Thornthwaite iklim sınıflandırması. J Hum Sci 2016; 13: 3973.
• [29] Yılmaz E, Çiçek İ. Detailed Köppen-Geiger climate regions of Turkey Türkiye’nin detaylandırılmış Köppen-Geiger iklim bölgeleri. J Hum Sci 2018; 15: 225.
• [30] Ergüner Y, Kumar J, Hoffman FM, vd. Mapping ecoregions under climate change: a case study from the biological ‘crossroads’ of three continents, Turkey. Landsc Ecol 2019; 34: 35–50.
• [31] Tatlı H, Dalfes HN. Defining Holdridge’s life zones over Turkey. Int J Climatol 2016; 36: 3864–3872.
• [32] Sarış F, Hannah DM, Eastwood WJ. Variabilité spatiale des régimes de précipitation en Turquie. Hydrol Sci J 2010; 55: 234–249.
• [33] Öztürk MZ, Çetinkaya G, Aydın S. Köppen-Geiger İklim Sınıflandırmasına Göre Türkiye’nin İklim Tipleri. J Geog 2017; 35: 17–27.
• [34] Görüm T. Tectonic, topographic and rock-type influences on large landslides at the northern margin of the Anatolian Plateau. Landslides 2019; 16: 333–346.
• [35] Erol O. Türkiye jeomorfoloji haritası (geomorphological map of Turkey), https://www.mta.gov.tr/v3.0/hizmetler/jeomorfolojibas (accessed date 17.10.2020) (1991).
• [36] TMMOB Birliği ZMO. Türkiye’nin Zirai Bölgeleri. Ankara: San Matbaası, 1963.
• [37] Erinç S, Tunçdilek N. The Agricultural Regions of Turkey. Geogr Rev 1952; 42: 179–203.
• [38] Kurter A. Türkiye’nin Morfoklimatik Bölgeleri. İstanbul: İstanbul Üniversitesi Coğrafya Enstitüsü Yayınları, 1979.
• [39] Gönençgil B, Sarıgül O. Peltier’e Göre Türkiye’nin Morfojenetik Bölgelerinin Belirlenmesi. Içinde: TÜCAUM 30. Yıl Uluslararası Coğrafya Sempozyumu. Ankara, 2018, ss. 121–137.
• [40] Olson D, Dinerstein E, Wikramanayake ED, vd. Terrestrial Ecoregions of the World: A New Map of Life on Earth. Bioscience 2001; 51: 933.
• [41] Hargrove WW, Hoffman FM. Potential of Multivariate Quantitative Methods for Delineation and Visualization of Ecoregions. Environ Manage 2004; 34: S39–S60.
• [42] Leathwick JR, Overton JMC, McLeod M. An Environmental Domain Classification of New Zealand and Its Use as a Tool for Biodiversity Management. Conserv Biol 2003; 17: 1612–1623.
• [43] Metzger MJ, Bunce RGH, Jongman RHG, vd. A climatic stratification of the environment of Europe. Glob Ecol Biogeogr 2005; 14: 549–563.
• [44] Metzger MJ, Bunce RGH, Jongman RHG, vd. A high-resolution bioclimate map of the world: A unifying framework for global biodiversity research and monitoring. Glob Ecol Biogeogr 2013; 22: 630–638.
• [45] Bailey RG. Ecosystem Geography. 2. baskı. New York, NY: Springer New York. Epub ahead of print 2009. DOI: 10.1007/978-0-387-89516-1.
• [46] Zhou Y, Narumalani S, Waltman WJ, vd. A GIS-based spatial pattern analysis model for eco-region mapping and characterization. Int J Geogr Inf Sci 2003; 17: 445–462.
• [47] Niesterowicz J, Stepinski TF, Jasiewicz J. Unsupervised regionalization of the United States into landscape pattern types. Int J Geogr Inf Sci 2016; 30: 1450–1468.
• [48] Alevkayalı Ç, Tağıl Ş. Edremit Körfezi’nde Tarımsal Arazi Kullanımı Uygunluk Düzeylerinin Değerlendirilmesi. J Geog. Epub ahead of print 30 Haziran 2020. DOI: 10.26650/JGEOG2019-0028.
• [49] Aydin O, Janikas M V., Assunção RM, vd. A quantitative comparison of regionalization methods. Int J Geogr Inf Sci 2021; 35: 2287–2315.
• [50] Guo D. Regionalization with dynamically constrained agglomerative clustering and partitioning (REDCAP). Int J Geogr Inf Sci 2008; 22: 801–823.
• [51] Bailey RG, Pfister RD, Henderson JA. Nature of Land and Resource Classification. J For.
• [52] Cullum C, Rogers KH, Brierley G, vd. Ecological classification and mapping for landscape management and science: Foundations for the description of patterns and processes. Prog Phys Geogr 2016; 40: 38–65.
• [53] Elibüyük M, Yılmaz E. Türkiye’nin Coğrafi Bölge ve Bölümlerine Göre Yükselti Basamakları ve Eğim Grupları. Coğrafi Bilim Derg 2010; 8: 27–55.
• [54] Klijn F, de Waal RW, Oude Voshaar JH. Ecoregions and ecodistricts: Ecological regionalizations for the Netherlands’ environmental policy. Environ Manage 1995; 19: 797–813.
• [55] Bunce RGH, Barr CJ, Gillespie MK, vd. The ITE land classification: Providing an environmental stratification of Great Britain. Environ Monit Assess 1996; 39: 39–46.
• [56] Walas Ł, Taib A. Environmental regionalization and endemic plant distribution in the Maghreb. Environ Monit Assess 2022; 194: 1–16.
• [57] Huggett R, Cheesman J. Topography and the Environment. Pearson Education Limited, 2002.
• [58] Amatulli G, Domisch S, Tuanmu MN, vd. Data Descriptor: A suite of global, cross-scale topographic variables for environmental and biodiversity modeling. Sci Data 2018; 5: 1–15.
• [59] MTA. 1/500.000 Ölçekli Jeoloji Haritaları. 2003; 18 Pafta.
• [60] KHGM. 1/25000 Ölçekli Ulusal Toprak Veritabanı.
• [61] Fick SE, Hijmans RJ. WorldClim 2: new 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas. Int J Climatol 2017; 37: 4302–4315.
• [62] European Union CLMS. Water and Wetness status 2015 (raster 100 m), Europe, 3-yearly. Epub ahead of print 2015. DOI: https://doi.org/10.2909/a0aa1a1e-abe7-4628-ba00-a3ac5fcad575.
• [63] European Union CLMS. Forest Type 2015 (raster 100 m), Europe, 3-yearly. Epub ahead of print 2015. DOI: https://doi.org/10.2909/8111fc53-934b-4e6a-afc7-d11664c5ebc3.
• [64] European Union CLMS. Grassland 2015 (raster 100 m), Europe, 3-yearly. Epub ahead of print 2015. DOI: https://doi.org/10.2909/b77b7ce3-04f8-44ae-aaae-b5e5af0f9682.
• [65] WCS WCS-, Columbia University C for IESIN-C. Last of the Wild Project, Version 2, 2005 (LWP-2): Global Human Footprint Dataset (Geographic), https://doi.org/10.7927/H4M61H5F (2005).
• [66] European Union CLMS. CORINE Land Cover 2018 (raster 100 m), Europe, 6-yearly. Epub ahead of print 2018. DOI: https://doi.org/10.2909/960998c1-1870-4e82-8051-6485205ebbac.
• [67] European Union CLMS. Imperviousness Density 2015 (raster 100 m), Europe, 3-yearly. Epub ahead of print 2015. DOI: https://doi.org/10.2909/d6152a22-cc3f-4353-8989-14528c0a713d.
• [68] ESRI AP. Clip (Analysis)—ArcGIS Pro | Documentation, https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/analysis/clip.htm (2023, erişim 23 Ekim 2023).
• [69] ESRI AP. Extract by Mask (Spatial Analyst)—ArcGIS Pro | Documentation, https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-analyst/extract-by-mask.htm (2023, erişim 23 Ekim 2023).
• [70] ESRI AP. Polygon to Raster (Conversion)—ArcGIS Pro | Documentation, https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/conversion/polygon-to-raster.htm (2023, erişim 23 Ekim 2023).
• [71] ESRI AP. Create Fishnet (Data Management)—ArcGIS Pro | Documentation, https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/data-management/create-fishnet.htm (2023, erişim 23 Ekim 2023).
• [72] ESRI AP. Extract Multi Values to Points (Spatial Analyst)—ArcGIS Pro | Documentation, https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-analyst/extract-multi-values-to-points.htm (2023, erişim 23 Ekim 2023).
• [73] ESRI AP. Point to Raster (Conversion)—ArcGIS Pro | Documentation, https://pro.arcgis.com/en/pro-app/3.0/tool-reference/conversion/point-to-raster.htm (2023, erişim 23 Ekim 2023).
• [74] McKenzie H, Forrest M, Trufero JP, vd. Spatial Indexes 101, https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/spatial/spatial-indexes-overview?view=sql-server-2017 (2022).
• [75] ESRI AP. Zonal Statistics as Table (Spatial Analyst)—ArcGIS Pro | Documentation, https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-analyst/zonal-statistics-as-table.htm (2023, erişim 23 Ekim 2023).
• [76] ESRI AP. Multivariate Clustering (Spatial Statistics)—ArcGIS Pro | Documentation, https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/multivariate-clustering.htm (2023, erişim 23 Ekim 2023).
• [77] ESRI AP. Spatially Constrained Multivariate Clustering (Spatial Statistics)—ArcGIS Pro | Documentation, https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/spatially-constrained-multivariate-clustering.htm (2023, erişim 23 Ekim 2023).
• [78] Loveland TR, Merchant JM. Ecoregions and ecoregionalization: geographical and ecological perspectives. Environ Manage 2004; 34 Suppl 1: 1–13.
• [79] Blasi C, Capotorti G, Copiz R, vd. Classification and mapping of the ecoregions of Italy. Plant Biosyst 2014; 148: 1255–1345.
• [80] Fairbanks DHK, Benn GA. Identifying regional landscapes for conservation planning: A case study from Kwazulu-Natal, South Africa. Landsc Urban Plan 2000; 50: 237–257.
• [81] Jepson P, Whittaker RJ. Ecoregions in Context : A Critique with Special Reference to Indonesia. Soc Conserv Biol 2002; 16: 42–57.
• [82] Woolmer G, Trombulak SC, Ray JC, vd. Rescaling the Human Footprint: A tool for conservation planning at an ecoregional scale. Landsc Urban Plan 2008; 87: 42–53.
• [83] Omernik JM. Perspectives on the nature and definition of ecological regions. Environ Manage 2004; 34 Suppl 1: 27–38.
• [84] Olstad TA. Ecoregions. Int Encycl Geogr People, Earth, Environ Technol 2017; 1–5.
• [85] Rowe JS, Sheard JW. Ecological land classification: A survey approach. Environ Manage 1981; 5: 451–464.