Doğrusal Regresyonlar

Araştırmanın temel hipotezi, “bitki örtüsü yoğunluğu, rakım, eğim, doku, TAKS, KAKS, vadi alanları, kanyon geometrisi, albedo ve kıyıdan uzaklık kent iklimi üzerinde etkilidir”. Bu bağlamda tezin alt hipotezleri Çizelge 3.10‟da verilmiş olan başlıklar halinde tanımlanmıştır.

r 0-0.25 0.26-0.49 0.50-0.69 0.70-0.89 0.90-1

130

Çizelge 3.10 Tezin alt hipotezleri

H1: “TAKS sıcaklığı arttırmaktadır” H10=arttırmaktadır H11=azaltmaktadır

H2: “KAKS sıcaklığı arttırmaktadır” H20=arttırmaktadır H21=azaltmaktadır

H3: ”Yapı yoğun dokularda sıcaklık

artmaktadır”

H30=arttırmaktadır H31=azaltmaktadır

H4: “Kanyon geometrisi oranı

arttıkça sıcaklık artmaktadır”

H40=arttırmaktadır H41=azaltmaktadır

H5: ”Vadilerde yapılaşma arttıkça

sıcaklık artmaktadır.”

H50=arttırmaktadır H51=azaltmaktadır

H6: ”Albedosu düşük olan

bölgelerde sıcaklık artmaktadır.”

H60=arttırmaktadır H61=azaltmaktadır

H7: “Bitki örtüsü yoğunluğu

sıcaklığı azaltmaktır”

H70=azaltmaktadır H71=arttırmaktadır

H8 : “Kıyıdan uzaklaştıkça sıcaklık

artmaktadır”

H80=arttırmaktadır H81=azaltmaktadır

H9: “Rakım arttıkça sıcaklık

azalmaktadır

H90=azaltmaktadır H91=arttırmaktadır

H10: “Eğim arttıkça sıcaklık

azalmaktadır”

131

Bağımlı değişken sıcaklık, bağımsız değişken bitki örtüsü yoğunluğu, TAKS, KAKS, doku, kanyon geometrisi, albedo, vadi, kıyıdan uzaklık, rakım, eğim, olmak üzere, basit doğrusal regresyon analizi ile hipotezler test edilmiştir. Çalışma alanında bulunan her bir piksel verisi üzerinden basit doğrusal regresyon analizi yapılmıştır. Yukarıda da belirtilmiş olduğu gibi Doku, TAKS, KAKS ve kanyon geometrisi arasında yüksek korelasyon bulunduğu için regresyon analizlerinde teker teker değerlendirmeye alınmıştır.

Doku için regresyon analizi: Bağımlı değişken: “yüzey sıcaklığı”

Bağımsız değişken: “Doku, bitki örtüsü yoğunluğu, albedo, vadi, rakım, eğim, kıyıdan uzaklık” alınmıştır.

EK B-3'de verilmiş olan regresyon analizi sonucuna göre R2 _{değeri % 22 olarak}

bulunmuştur. Buna göre, bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni açıklama oranının % 22 olduğu sonucu çıkmaktadır.

Ek B-3'de görüldüğü gibi tüm parametreler için Sig değeri “0” olup hipotezler kabul edilmiştir. Ancak her bir parametrenin ısı adasını etkileme gücü farklıdır. “Coefficients” tablosuna göre; bitki örtüsünün sıcaklık üzerinde -9,172‟lük, eğimin de -0.183‟lük düşürücü etkisi bulunmaktadır. Diğer taraftan etki derecelerine göre sırayla; vadi 0.418, albedo 0.161, doku 0.123, yükseklik 0.005, kıyıdan uzaklık 5,788E-5 kadar etki göstermektedir.

Daha önce de bahsedildiği gibi, kentsel iklimin çok fazla parametreye bağlı olması nedeniyle, kalan % 78‟lik kısım modele dâhil edilmemiş olan diğer değişkenler tarafından açıklanmaktadır. Sonuçlar diğer faktörler de düşünülerek değerlendirildiğinde, bitki örtüsünün tek başına önemli bir etkisinin bulunduğunu işaret etmektedir. Sıcaklığın, kullanılan parametrelerle

132

açıklanmaya çalışıldığı model (EK B-3‟de verilmiştir), % 95 güvenirlikte anlamlıdır (sig.=0.00).

Son olarak model katsayıları incelenildiğinde (EK B-3 Coefficients), bitki örtüsü ve eğim artışı sıcaklığı düşürücü etki yaratırken; vadi, albedo, doku parametrelerinin pozitif etkili olduğu görülmektedir. Yükseklik ve kıyıdan uzaklık parametreleri ise hiçbir etki göstermemiştir.

Özetle model tahmin sonucu

y= 41.698 + 0,123doku + 0,418vadi + 0,161albedo - 9.331ndvi – 0,183eğim olarak çıkmaktadır.

TAKS için regresyon analizi: Bağımlı değişken: “yüzey sıcaklığı”

Bağımsız değişken: “TAKS, bitki örtüsü yoğunluğu, albedo, vadi, rakım, eğim, kıyıdan uzaklık” alınmıştır.

EK B-4'de verilmiş olan regresyon analizi sonucuna göre R2 _{değeri % 22 olarak}

bulunmuştur. Buna göre, bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni açıklama oranının % 22 olduğu sonucu çıkmaktadır.

Ek B-4'de görüldüğü gibi tüm parametreler için Sig değeri “0” olup hipotezler kabul edilmiştir. Ancak her bir parametrenin ısı adasını etkileme gücü farklıdır. “Coefficients” tablosuna göre; bitki örtüsünün sıcaklık üzerinde -9,331‟lik, eğimin de -0.185‟lİk düşürücü etkisi bulunmaktadır. Diğer taraftan etki derecelerine göre sırayla; TAKS 1.084, vadi 0.422, albedo 0.160, yükseklik 0.005, kıyıdan uzaklık 5,485E-5 kadar etki göstermektedir.

Daha önce de bahsedildiği gibi, kentsel iklimin çok fazla parametreye bağlı olması nedeniyle, kalan % 78‟lik kısım modele dâhil edilmemiş olan diğer değişkenler tarafından açıklanmaktadır. Sonuçlar diğer faktörler de düşünülerek değerlendirildiğinde, bitki örtüsünün tek başına önemli bir etkisinin

133

bulunduğunu işaret etmektedir. Sıcaklığın, kullanılan parametrelerle açıklanmaya çalışıldığı model (EK B-4‟de verilmiştir), % 95 güvenirlikte anlamlıdır (sig.=0.00).

Model katsayıları incelenildiğinde (EK B-4 Coefficients), bitki örtüsü ve eğim artışı sıcaklığı düşürücü etki yaratırken; TAKS, vadi, albedo, parametrelerinin pozitif etkili olduğu görülmektedir. Yükseklik ve kıyıdan uzaklık parametreleri ise hiçbir etki göstermemiştir.

Özetle model tahmin sonucu

y= 41.784 + 1,084TAKS + 0,422vadi + 0,160albedo - 9.331ndvi – 0,185eğim olarak çıkmaktadır.

KAKS için regresyon analizi: Bağımlı değişken: “yüzey sıcaklığı”

Bağımsız değişken: “KAKS, bitki örtüsü yoğunluğu, albedo, vadi, rakım, eğim, kıyıdan uzaklık” alınmıştır.

EK B-5'de verilmiş olan regresyon analizi sonucuna göre R2 _{değeri % 22 olarak}

bulunmuştur. Buna göre, bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni açıklama oranının % 22 olduğu sonucu çıkmaktadır.

Ek B-5'de görüldüğü gibi tüm parametreler için Sig değeri “0” olup hipotezler kabul edilmiştir. Ancak her bir parametrenin ısı adasını etkileme gücü farklıdır. “Coefficients” tablosuna göre; bitki örtüsünün sıcaklık üzerinde -9,457‟lik, eğimin de -0.182‟lik düşürücü etkisi bulunmaktadır. Diğer taraftan etki derecelerine göre sırayla; vadi 0.430, KAKS 0.157, albedo 0.149, yükseklik 0.005, kıyıdan uzaklık 5,354E-5 kadar etki göstermektedir.

Daha önce de bahsedildiği gibi, kentsel iklimin çok fazla parametreye bağlı olması nedeniyle, kalan % 78‟lik kısım modele dâhil edilmemiş olan diğer değişkenler tarafından açıklanmaktadır. Sonuçlar diğer faktörler de düşünülerek

134

değerlendirildiğinde, bitki örtüsünün tek başına önemli bir etkisinin bulunduğunu işaret etmektedir. Sıcaklığın, kullanılan parametrelerle açıklanmaya çalışıldığı model (EK B-5‟de verilmiştir), % 95 güvenirlikte anlamlıdır (sig.=0.00).

Model katsayıları incelenildiğinde (EK B-5 Coefficients), bitki örtüsü ve eğim artışı sıcaklığı düşürücü etki yaratırken; vadi, KAKS, , albedo, parametrelerinin pozitif etkili olduğu görülmektedir. Yükseklik ve kıyıdan uzaklık parametreleri ise hiçbir etki göstermemiştir.

Özetle model tahmin sonucu

y= 41.924 + 0,157KAKS + 0,430vadi + 0,149albedo - 9.457ndvi – 0,182eğim olarak çıkmaktadır.

Kanyon Geometrisi için regresyon analizi: Bağımlı değişken: “yüzey sıcaklığı”

Bağımsız değişken: “Kanyon Geometrisi, bitki örtüsü yoğunluğu, albedo, vadi, rakım, eğim, kıyıdan uzaklık” alınmıştır.

EK B-6'da verilmiş olan regresyon analizi sonucuna göre R2 _{değeri % 22 olarak}

bulunmuştur. Buna göre, bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni açıklama oranının % 22 olduğu sonucu çıkmaktadır.

Ek B-6'da görüldüğü gibi tüm parametreler için Sig değeri “0” olup hipotezler kabul edilmiştir. Ancak her bir parametrenin ısı adasını etkileme gücü farklıdır. “Coefficients” tablosuna göre; bitki örtüsünün sıcaklık üzerinde -9,240‟lik, eğimin de -0.182‟lİk düşürücü etkisi bulunmaktadır. Diğer taraftan etki derecelerine göre sırayla; vadi 0.424, albedo 0.176, kanyon geometrisi 0.116, yükseklik 0.005, kıyıdan uzaklık 5,707E-5 kadar etki göstermektedir.

Daha önce de bahsedildiği gibi, kentsel iklimin çok fazla parametreye bağlı olması nedeniyle, kalan % 78‟lik kısım modele dâhil edilmemiş olan diğer

135

değişkenler tarafından açıklanmaktadır. Sonuçlar diğer faktörler de düşünülerek değerlendirildiğinde, bitki örtüsünün tek başına önemli bir etkisinin bulunduğunu işaret etmektedir. Sıcaklığın, kullanılan parametrelerle açıklanmaya çalışıldığı model (EK B-6‟da verilmiştir), % 95 güvenirlikte anlamlıdır (sig.=0.00).

Model katsayıları incelenildiğinde (EK B-6 Coefficients), bitki örtüsü ve eğim artışı sıcaklığı düşürücü etki yaratırken; vadi, albedo, kanyon geometrisi, parametrelerinin pozitif etkili olduğu görülmektedir. Yükseklik ve kıyıdan uzaklık parametreleri ise hiçbir etki göstermemiştir.

Özetle model tahmin sonucu

y= 41.781 + 0,116kanyon + 0,424vadi + 0,176albedo - 9.240ndvi – 0,182eğim olarak çıkmaktadır.