Akademik Veri Yönetim Sistemi
Türkiye Kentsel Morfoloji Ağı, V. Kentsel Morfoloji Sempozyumu, Trabzon, Türkiye, 12 - 14 Mayıs 2025, ss.1
Küresel ısınmanın yanı sıra, kentsel nüfus artışıyla birlikte ortaya çıkan kentsel yayılma ve kent merkezlerindeki yoğunlaşmaya bağlı değişen arazi örtüsü ve mekânsal morfolojik yapı (Bhowmick et al., 2023; Cilek & Uslu, 2021), kentlerde artan yüzey sıcaklıklarıyla birlikte kentsel ısı adası (urban heat island-UHI) etkisinin yoğunlaşmasına ve kentlerde aşırı ısınma eğilimi oluşmasına neden olmaktadır (J. Quan, 2019; Zheng et al., 2018). Yerel ölçekli iklim değişikliği olarak değerlendirilen (IPCC, 2023), kentsel aşırı ısınma üzerinde, kentin mekânsal morfolojik yapısına ilişkin özelliklerin önemli düzeyde belirleyici olduğu ortaya koyulmuştur (Erdem Okumus & Terzi, 2021; Guo et al., 2016; Sun et al., 2019; Yang et al., 2021; Zhou et al., 2011). Bu bağlamda, yerel iklim bölgeleri (local climate zones - LCZ), kent içindeki mikroklimatik farklılıkların ve mekânsal morfoloji ile etkileşiminin analizinde etkili bir yaklaşım olarak öne çıkmakta (Yang et al., 2021); arazi örtüsü/ kullanımı, yapılaşma yoğunluğu ve kentsel vejetasyon yoğunluğu gibi özelliklere dayalı olarak, kentsel alanların ve mikro iklimsel etkilerin analizinde fayda sağlamaktadır (Oke et al., 2017; S. J. Quan & Bansal, 2021; Stewart & Oke, 2012). Araştırmada, İstanbul gibi yoğun kentleşme süreçlerine maruz kalmış bir metropolde, mekânsal morfolojinin arazi yüzey sıcaklıkları (land surface temperature-LST) ile temsil edilen yüzey kentsel ısı adası (surface urban heat island-SUHI) yoğunluğu üzerindeki etkisinin, yerel iklim bölgeleri kapsamında değerlendirilmesi amaçlanmaktadır. İstanbul’da LCZ sınıflandırması yapılarak, yerel iklim bölgelerindeki SUHI yoğunluğunun değişkenliği ile morfolojik yapı özellikleri arasındaki ilişkinin istatistiksel analizi hedeflenmektedir. Bu doğrultuda, araştırma 4 temel aşamada gerçekleştirilmektedir: (1) LST haritalaması, (2) LCZ sınıflarının tespit edilmesi, (3) LCZ sınıflarında ortaya çıkan sıcaklık değerlerinin hesaplanması ve (4) LCZ sınıfları ve LST değerleri arasındaki kantitafif ilişkinin ANOVA testi ile ortaya koyulması. Araştırma kapsamında, SUHI yoğunluğunu temsilen, coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak, 23 Temmuz 2022 tarihli Landsat-8 OLI/TIRS uydu görüntüsünden dijital görüntü işleme tekniği ile üretilen LST değerleri kullanılmıştır. LCZ sınıflarındaki SUHI yoğunlukları arasındaki farklılaşmanın anlamlılık düzeyi, yapılaşma yoğunluğu, bina yükseklikleri, vejetasyon yoğunluğu ve geçirimsiz yüzey gibi özellikler üzerinden değerlendirilmiştir. Sonuçlar, LCZ sınıfları arasında belirgin bir şekilde farklılaşan SUHI yoğunluğunun mekânsal morfolojik özelliklerle güçlü bir şekilde ilişkili olduğunu göstermiştir. Özellikle, kompakt orta katlı (LCZ-2) (37°C), kompakt alçak katlı (LCZ-3) (36,3°C) ve endüstriyel alanlar (LCZ-10) (35,6°C), en yüksek sıcaklık değerlerine sahip dokular olarak öne çıkmıştır. Geçirimsiz yüzeylerin yaygınlığı, sınırlı vejetasyon miktarı ve yüksek albedoya sahip geniş çatı yüzeylerinin bulunması nedeniyle sıcaklıkları bu dokularda yükselme eğiliminde olduğu tespit edilmiştir. Zemindeki yapı yoğunluğunun artması, hava akışını sınırlayarak sıcaklıkların daha da yükselmesine katkıda bulunmuştur. Kentteki sıcaklıkları dengeleyerek, soğumaya katkıda bulunan, kentsel mavi-yeşil ekosistem bileşenleri, su yüzeyleri (LCZ-G) ve ağaçlık alanlar (LCZ-A, LCZ-B), güneş radyasyonunu absorbe etme, gölgeleme etkisi ve yüksek evapotranspirasyon sebebiyle, en düşük LST değerlerinin gözlendiği alanlar olmuştur. Çalışma, İstanbul’da yerel iklim bölgelerinin ortaya koyulması ve morfolojik özelliklerin, SUHI yoğunluğunun mekânsal değişkenliği üzerindeki kantitatif etkisinin anlaşılması adına önemli bir çerçeve sunmaktadır. Bulgular, kentsel planlama ve tasarım süreçlerinde, kentsel aşırı ısınmanın azaltılması yönünde, yerel iklim bölgeleri bazında, etkin soğutma stratejileri geliştirilmesine olanak tanımaktadır. LCZ temelli analizlerin, farklı coğrafyalarda ve iklim koşullarında uygulanabilir olması, ortaya koyulan metodolojik yaklaşımı iklime duyarlı kentleşme stratejileri için evrensel bir araç haline getirmektedir. Yerel İklim Bölgelerindeki Yüzey Sıcaklıklarının Değişkenliğinde Mekânsal Morfolojik Özelliklerin Etkisi: İstanbul Örneği
Anahtar Kelimeler: Arazi yüzey sıcaklığı, İstanbul, Kentsel morfoloji, Yerel iklim bölgeleri, Yüzey kentsel ısı adası
Kaynakça
Bhowmick, D., Mukherjee, K., Dash, P., & Mondal, R. (2023). Use of “Local Climate Zones” for detecting urban heat island: A case study of Kolkata Metropolitan Area, India. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1164(1), 12007. IOP Publishing. Cilek, M. U., & Uslu, C. (2021). The thermal comfort of local climate zone: In the case of hot-humid Adana city. Int. J. Eng. Res. Appl, 11, 37–44. Erdem Okumus, D., & Terzi, F. (2021). Evaluating The Role of Urban Fabric on Surface Urban Heat Island: The Case of Istanbul. Sustainable Cities and Society, 103128. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103128 Guo, G., Zhou, X., Wu, Z., Xiao, R., & Chen, Y. (2016). Characterizing the impact of urban morphology heterogeneity on land surface temperature in Guangzhou, China. Environmental Modelling & Software, 84, 427–439. IPCC. (2023). Climate Change 2022-Impacts, Adaptation and Vulnerability: Working Group II Contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press. Oke, T. R., Mills, G., Christen, A., & Voogt, J. A. (2017). Urban climates. Cambridge University Press. Quan, J. (2019). Enhanced geographic information system-based mapping of local climate zones in Beijing, China. Science China Technological Sciences, 62(12), 2243–2260. Quan, S. J., & Bansal, P. (2021). A systematic review of GIS-based local climate zone mapping studies. Building and Environment, 196, 107791. Stewart, I. D., & Oke, T. R. (2012). Local climate zones for urban temperature studies. Bulletin of the American Meteorological Society, 93(12), 1879–1900. Sun, Y., Gao, C., Li, J., Wang, R., & Liu, J. (2019). Quantifying the effects of urban form on land surface temperature in subtropical high-density urban areas using machine learning. Remote Sensing, 11(8), 959. Yang, J., Ren, J., Sun, D., Xiao, X., Xia, J. C., Jin, C., & Li, X. (2021). Understanding land surface temperature impact factors based on local climate zones. Sustainable Cities and Society, 69, 102818. Zheng, Y., Ren, C., Xu, Y., Wang, R., Ho, J., Lau, K., & Ng, E. (2018). GIS-based mapping of Local Climate Zone in the high-density city of Hong Kong. Urban Climate, 24, 419–448. Zhou, W., Huang, G., & Cadenasso, M. L. (2011). Does spatial configuration matter? Understanding the effects of land cover pattern on land surface temperature in urban landscapes. Landscape and Urban Planning, 102(1), 54–63.