Determination of Forest Fire Risk Areas in Burdur Province Using Geographical Information Systems

Abstract

Orman yangınları Akdeniz ülkelerinde başlıca doğal risklerden biridir. Orman yangınları, insan aktivitelerinin ya da doğal kuvvetlerin neden olup olmadığına bakılmaksızın gerçek bir yıkım olarak karşımıza çıkar. Yangın hasarlarının azaltılmasındaki esas orman yangınlarının erken teşhisidir. Orman yangın risk alanlarını haritalamak yangın sıklığını en aza indirir ve zararları önler. Akdeniz bölgesindeki orman yangınları bölgenin coğrafyası, iklim ve bitki örtüsü ile yakından ilişkilidir. Bölgedeki yoğun nüfus hareketliliği ve yerleşim alanlarının orman içine ve yakınına kurulmuş olması da bölgedeki orman yangılarının başlıca sebepleridir. Bu çalışmanın amacı Burdur İli’nin başta insan faktörüne odaklanarak yangın risk alanlarının haritalanmasıdır. Değerlendirilen parametreler yola ve yerleşime olan mesafe, bakı, eğim ve vejetasyon türüdür. CBS bu parametrelerle ilgili olarak gerekli olan analiz ve hesaplamalar için kullanılmıştır. Orman yangın risk bölgeleri yangın duyarlılık ya da yangına sebep olma kapasitelerine göre tüm katmanların sınıflarına subjektif ağırlıklar atanarak tarif edilmiştir. Sonuç olarak Burdur İli’nin CBS tabanlı orman yangını risk modeli ortaya konulmuş ve sonuçlar tartışılmıştır.Forest fires are one of the major natural risks in the Mediterranean countries. A forest fire can be a real ecological disaster, regardless of whether it is caused by natural forces or human activity. Early detection of forest fires is essential in reduction of fire damage. Mapping forest fire risk zones minimize the frequency of fire and avert damage. Forest fires in the Mediterranean region are closely related to the geography, climate and vegetation of the region. The intensive population movement in the region and the fact that settlements are built into and near the forests are the main causes of forest fires in the region. The purpose of this study is to map the risk areas of Burdur Province, focusing primarily on the human factor. The considered parameters were distance from the road and residential areas, aspect, slope, and type of vegetation. GIS was used for the analysis and calculations required in regard with these parameters. Forest fire risk zones were delineated by assigning subjective weights to the classes of all the layers according to their sensitivity to fire or their fire-inducing capacity. As a result, Burdur Province's GIS-based forest fire risk model is presented and the results are discussed.