Determination of Solar Energy Potential in Gazi̇antep Province by Analytical Hierarchy Process Method (AHP)

Yıl 2019, , 61 - 72, 30.12.2019

Gülşen Kum , Mehmet Emin Sönmez , Mustafa Karabaş

https://doi.org/10.26650/JGEOG2019-0031

Öz

Anahtar Kelimeler

Solar energy, Analytical Hierarchy Process, renewable energy

Gaziantep İlinde Güneş Enerjisi Potansiyelinin Analitik Hiyerarşi Süreci Yöntemi (AHP) İle Belirlenmesi

Öz

Enerji talebinin sürekli arttığı günümüzde çevreci ve uzun ömürlü bir alternatif olarak yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı hızla artmaktadır. Bu kaynakların en ucuz ve çevresel olanlarının başında ise güneş enerjisi gelmektedir. Türkiye de güneş enerjisi potansiyelin yüksek olduğu ve son zamanlarda enerji üretimi içinde güneş enerjisinin payının arttığı ülkelerden biridir. Türkiye’de güneş enerjisi potansiyelin en yüksek olduğu bölge ise Güneydoğu Anadolu Bölgesi’dir. Bölge genelinde ise hem enerji ihtiyacı hem de güneş enerjisi açısından potansiyeli yüksek olan illerin başında Gaziantep gelmektedir. Saha gerek yıllık toplam güneşlenme süresi, gerekse de yıllık toplam güneş radyasyonu miktarı bakımından Türkiye ortalamasının üzerinde bir potansiyele sahiptir.Türkiye’nin 6. büyük kenti olan Gaziantep aynı zamanda hem bölge hem de Ortadoğu sanayisinin lokomotifi durumunda olup, enerji ihtiyacı da diğer çevre illere göre de oldukça fazladır. Bu nedenle çalışma alanı olarak Gaziantep ili seçilmiş ve arazi kullanımı, trafolara uzaklık, ortalama sıcaklık, global güneşlenme durumu, ortalama güneşlenme süresi, eğim, bakı ve ana ulaşım güzergahlarına uzaklık parametreleri kullanılarak Gaziantep ilinin güneş enerjisi verimlilik haritası çizilmiştir. Bu haritanın oluşturulması için çok kriterli karar verme yöntemlerinden Analitik Hiyerarşi Yöntemi (AHY) kullanılmıştır. Çalışmanın sonucuna göre Gaziantep ili arazisinin yaklaşık % 8’i güneş enerjisi verimliliği açısından çok uygun iken, % 44’ü ise uygun durumdadır.

Anahtar Kelimeler

Güneş Enerjisi, Analitik Hiyerarşi Yöntemi, Yenilenebilir Enerji

Kaynakça

• Alami Merrouni, A., Elwali Elalaoui, F., Mezrhab, A., Mezrhab, A. and Ghennioui, A. (2018). Large scale PV sites selection by combining GIS and analytical hierarchy process. case study: Eastern Morocco. Renewable Energy(119), 863-873.
• Akova, İ. (2003). “Dünya Enerji Sorunu ve Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Kullanımı”, İstanbul Üniversitesi Coğrafya Dergisi, Sayı:11, Sayfa: 47-73, İstanbul.
• Aydın, N. (2009). GIS-based site selection approach for wind and solar energy systems: a case study from western turkey. Ankara.: ODTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi.
• Boysen, L. R., Brovkin, V., Arora, V. K., Cadule, P., Noblet-Ducoudre, Kato, E., . . . Gayler, V. (2014). Global and regional effects of landuse change on climate in 21st century simulations with interactive carbon cycle. Earth System Dynamics(5), 309-319.
• Cebeci, S. (2017). Türkiye’de güneş enerjisinden elektrik üretim potansiyelinin değerlendirilmesi. Uzmanlık Tezi. TC.Kalkınma Bakanlığı, İktisadi Sektörler ve Koordinasyon Genel Müdürlüğü. Erişim adresi: HYPERLINK “http://www.sbb.gov.tr/wp-content/ uploads/2018/11/Seda-Cebeci.pdf” http://www.sbb.gov.tr/wpcontent/uploads/2018/11/Seda-Cebeci.pdf
• Cronin, J., Anandarajah, G. and Dessens, O. (2018). Climate change impacts on the energy system:a review of trends and gaps. Climatic Change (151), 79-93.
• Çarkıt,T.,(2016). PV Panellerin Yapısı ve Panellerden Elektrik Üretimine Sıcaklığın Etkisi, Elektrik Müdendisliği Dergisi,TMMOB, Temmuz S: 457
• Dale, V. H., Efroymson, R. A. and Kline, K. L. (2011). The land use– climate change–energy nexus. Landscape Ecology (26), 755-773.
• Doorga, J. R., Rughooputh, S. D. and Boojhawon, R. (2019). Multicriteria GIS-based modelling technique for identifying potential solar farm sites: A case study in Mauritius. Renewable Energy (133), 1201-1219.
• Energy Information Administration (2019). EIA,Washington, USA., Monthly Energy Review. Retrieved from https://www.eia.gov/ totalenergy/data/monthly/
• Enerji İşleri Genel Müdürlüğü (2018). Erişim adresi http://www.yegm. gov.tr/MyCalculator/Default.aspx
• Enerji İşleri Genel Müdürlüğü (2019). Enerji-İklim Raporu. Sayı 313, 10 Ocak 2019.Erişim Adresi: https://www.eigm.gov.tr/File/?path=R OOT%2f4%2fDocuments%2fRapor%2fei-s313-web.pdf
• Ekinci, D. ve Sönmez, M. E. (2006). İstanbul konürbasyonunun yeni habitat adacığında CBS tabanlı jeoekoloji planlama analizi. Türk Coğrafya Dergisi(46), 147-167.
• Enerji ve Tabi Kaynaklar Bakanlığı (2018). Erişim Adresi: HYPERLINK “https://www.enerji.gov.tr/File/?path=ROOT%2f1%2fDocuments %2fEnerji%20ve%20Tabii%20Kaynaklar%20G%c3%b6r% c3%bcn%c3%bcm%c3%bc%2fSayi_15.pdf” https://www.enerji. gov.tr/File/?path=ROOT%2f1%2fDocuments%2fEnerji%20 ve%20Tabii%20Kaynaklar%20G%c3%b6r%c3%bcn%c3 %bcm%c3%bc%2fSayi_15.pdf
• Enerji ve Tabi Kaynaklar Bakanlığı(2018). Erişim Adresi: https://www. enerji.gov.tr/tr-TR/Sayfalar/Gunes
• Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı (2019) Türkiye Elektrik Enerjisi Talep Projeksiyonu Raporu, Erişim Adresi: HYPERLINK “https:// www.enerji.gov.tr/File/?path=ROOT/1/Documents/E%C4% B0GM%20Ana%20Rapor/T%C3%BCrkiye%20Elektrik%20 Enerjisi%20Talep%20Projeksiyonu%20Raporu.pdf” https://www. enerji.gov.tr/File/?path=ROOT/1/Documents/E%C4%B0GM% 20Ana%20Rapor/T%C3%BCrkiye%20Elektrik%20Enerjisi%20 Talep%20Projeksiyonu%20Raporu.pdf
• Erinç, S. (1959). Bölge Planı Nasıl Yapılır? İstanbul Üniversitesi Coğrafya Enstitüsü Dergisi (10), 36-51.
• Fu, Y., Tai, A. P. and Liao, H. (2016). Impacts of historical climate and land cover changes on fine particulate matter (PM2.5) air quality in East Asia between 1980 and 2010. Atmospheric Chemistry and Physics (16), 10369-10383.
• Gašparovic, I.and Gašparovic, M. (2019). Determining optimal solar power plant locations based on remote sensing and gıs methods: A case study from Croatia. Remote Sensing (11), 1-18.
• Güney, Y. ve Turoğlu, H. (2018). Çok ölçütlü karar analizi ile erozyon duyarlılık çalışmalarında erozyon yüzeyleri envanter verisinin kullanımı: Selendi Çayı Havzası Örneği. Coğrafi Bilimler Dergisi, 16 (1), 105-119.
• Kaiser, P., Unde, R. B., Kern, C.and Jess, A. (2013). Production of liquid hydrocarbons with co2as carbon source based on reverse water-gasshift and fischer-tropsch synthesis. Chemie Ingenieur Technik, 85 (4), 489–499.
• Kazakis, N., Kougias, I., and Patsialis, T. (2015). Assessment of flood hazard areas at a regional scale using an index-based approach and analytical hierarchy process: Application in Rhodope–Evros region, Greece. Science of the Total Environment,538, 555-563.
• Keçel, S, Yavuzcan,H. (2008). Türkiye’de Bölgesel Sıcaklık Değişimlerinin Güneş Panellerinin Verimliliğine Etkisi, Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı: 22, 12-20.
• Kottek, M. (2006). World Map of the Köppen-Geiger climate classification updated. Meteorologische Zeitschrift, Vol. 15, No. 3, 259-263.
• Kumbur, H., Özer, Z., Özsoy, H.ve Avcı, E. (2015). Türkiye’de geleneksel ve yenilenebilir enerji kaynaklarının potansiyeli ve çevresel etkilerinin karşılaştırılması. III. Yenilenebilir Enerji Sempozyumu. Mersin, Türkiye. Erişim adresi: HYPERLINK “http:// www.emo.org.tr/ekler/3f445b0ff5a783e_ek.pdf” http://www.emo. org.tr/ekler/3f445b0ff5a783e_ek.pdf
• Mcleish, E. (2013). Dünya Sorunları, Enerji Krizi, Bugünün Dünyasına Bakış. Ankara: Tubitak Popüler Bilim Kitapları.
• Mpandeli, S., Naidoo, D., Mabhaudhi, T., Nhemachena, C., Nhamo, L., Liphadzi, S., . . . Modi, A. T. (2018). Climate Change Adaptation through the Water-Energy-Food Nexus in Southern Africa. International Journal of Environmental Research and Public Health, 15 (10), 1-19.
• Özdemir, M. S. and Saaty, T. L. (2006). The unknown in decision making what to do about it. European Journal of Operational Reserarch (174), 349-359.
• Özgür, E. (2018). Güneş Enerjisi. O. Türkyılmaz ve O. Aytaç içinde, Türkiye’nin Enerji Görünümü (s. 349-382). Ankara: MMO yayınları.
• Renewable Energy Policy (2018). REN21 Renewables 2018 global status report. Retrieved from: https://www.ren21.net/gsr-2019/ chapters/chapter_01/chapter_01/
• Saaty, T. L. (1990). How to Make a Decision: The analytic hierarchy process. European Journal of Operation Research (48), 9-26.
• Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. Int. J. Services Sciences, 1(1), 83-98.
• Sánchez-Lozano, J. M., Teruel-Solano, J., Soto-Elvira, P. L., and García-Cascales, M. S. (2013). Geographical ınformation systems (gıs) and multi-criteria decision making (mcdm) methods for the evaluation of solar farms locations:case study in south-eastern Spain. Renewable and Sustainable Energy Reviews (24), 544-556.
• The International Renewable Energy Agency (IRENA). (2018). Retrieved from https://www.irena.org/solar
• Tol, R. S. (2018). The economic ımpacts of climate change. Review of Environmental Economics and Policy, 12 (1), 4-25.
• Tsoutsos, T., Frnatzeskaka,N. and Gekas, V. (2005) Environmental impacts from the solar energy technologies. Energy Policy, 33 (3), pp. 289-296
• Uyan, M. (2013). GIS-based solar farms site selection using analytic hierarchy process (AHP) in Karapinar region, Konya/Turkey. Renewable and Sustainable Energy Reviews(28), 11-17.
• Uyan, M. (2017). Güneş enerjisi santrali kurulabilecek alanların AHP yöntemi kullanılarak CBS destekli haritalanması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23(4), 343-351.
• Ünal, Ö. F. (2012). Performans değerlemede analitik hiyerarşi prosesi (AHP) uygulamaları. Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi(I), 3755.
• Wind, Y., & Saaty, T. L. (1980). Marketing application of the analytic hierarchy process. Management Science, 26 (7), 641-658. Yılmaz, M. (2012). “Türkiye’nin Enerji Potansiyeli ve Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Elektrik Enerjisi Üretimi Açısından Önemi,” Ankara Üniversitesi Çevre Bilimleri Dergisi, sayı 4 (2), s. 33-54.