2010
Çevre ve Orman Bakanlığı Yayın No: 423 ISSN :1302-3624 Müdürlük Yayın No : 053
ANTALYA ORMAN BÖLGE MÜDÜRLÜĞÜNDE ORMAN YANGINLARINA NEDEN OLAN
SOSYO-EKONOMİK FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ
(ODC: 431.3)
Determination of Socio-Economic Factors Affecting on Forest Fires in Antalya Forest Regional Directorate
Dr. Ufuk COŞGUN Dr. H. İbrahim YOLCU Yrd. Doç. Dr. Ahmet TOLUNAY
K. Hale ORHAN TEKNİK BÜLTEN NO: 40
T.C.
ÇEVRE ve ORMAN BAKANLIĞI
BATI AKDENİZ ORMANCILIK ARAŞTIRMA MÜDÜRLÜĞÜ
SOUTH-WEST ANATOLIA FOREST RESEARCH INSTITUTE (SAFRI)
ANTALYA/TURKİYE
YAYIN KURULU Editorial Board
Başkan Head
Dr. Mehmet Ali BAŞARAN
Üyeler Members Melahat ŞAHİN Dr. Ufuk COŞGUN
Şenay ÇETİNAY Kader Hale GÜLER
YAYINLAYAN Batı Akdeniz
Ormancılık Araştırma Enstitüsü P.K.: 264
07002 ANTALYA PUBLISHED BY South-West Anatolia Forest Research Institute
P.O. Box: 264 07002 ANTALYA
TURKEY
Tel.: +90 (242) 345 04 38 Fax: +90 (242) 345 04 50 E-posta: baoram@ogm.gov.tr Web: http//www. baoram.gov.tr
ACAR OFSET Tel : +90 (242) 242 65 01 Faks: +90 (242) 243 88 82
İÇİNDEKİLER
Sayfa No
İÇİNDEKİLER ... i
ÇİZELGELER DİZİNİ ... ii
ŞEKİLLER DİZİNİ ... iv
ÖNSÖZ ... v
ÖZET ... vi
ABSTRACT ... vii
1. GİRİŞ ... 1
2. MATERYAL VE YÖNTEM ... 3
2.1. Materyal Toplama Yöntemi ... 3
2.2.Materyal Değerlendirme Yöntemi ... 13
3. BULGULAR VE TARTIŞMA ... 16
3.1. Orman Yangınlarına Yönelik Bulgular ... 16
3.2. Sosyo-Ekonomik Değişkenlere Yönelik Bulgular ... 26
3.2.1 Sosyo-Ekonomik Değişkenler ile Faktör Analizi ... 26
3.2.2 Sosyo-Ekonomik Değişkenler ile Ayırma Analizi... 31
3.2.3 Sosyo-Ekonomik Değişkenler ile Kümeleme Analizi ... 35
3.2.4 Sosyo-Ekonomik Değişkenler ile Regresyon Analizi ... 40
3.3. Orman Yangınlarına Neden Etmenler ve Çözüm Yolları ... 46
3.3.1. Köy Muhtarlarının Görüşleri ... 46
3.3.2. Orman mühendisi Teknik Elemanların Görüşleri .... 49
4. TARTIŞMA, SONUÇ ve ÖNERİLER ... 54
ÖZET ... 60
SUMMARY ... 61
KAYNAKÇA ... 62
ÇİZELGELER DİZİNİ Sayfa No
Çizelge 2.1. Örneklenen İlçeler ve Köy Sayıları ... 4
Çizelge 2.2. Sosyo-Ekonomik Değişkenlerin Genel Dağılımı ... 4
Çizelge 2.3. Sosyo-Ekonomik Değişkenler Listesi ... 6
Çizelge 2.4. Değişken Analizinde Kullanılan Çoğul Sayısal Analizler ... 13
Çizelge 3.1. Orman Yangınlarının Yangın Sayılarına Göre Dağılımı (1998–2008) ... 16
Çizelge 3.2. Orman Yangınlarının Yanan Alanlara Göre Dağılımı (1998–2008) ... 18
Çizelge 3.3 Orman Yangınlarının Yangın Sayısı/Yanan Alan Oranlarına Göre Dağılımı (1998–2008) ... 17
Çizelge 3.4. Orman Yangınlarının Yangın Sayılarına Göre ve Orman İşletme Müdürlüklerine Göre Dağılımı (1998–2008) ... 19
Çizelge 3.5. Orman Yangınlarının Yangın Sayılarına ve Orman İşletme Müdürlüklerine Göre Dağılımı (1998–2008) ... 20
Çizelge 3.6. Orman Yangınlarının Yangın Sayı/Yanan Alan Oranına ve Orman İşletme Müdürlüklerine Göre Dağılımı (1998–2008) .. 20
Çizelge 3.7. Finike Orman İşletme Müdürlüğü Alanındaki Yerleşim Birimlerinde Meydana Gelen Orman Yangınlarının Dağılımı (1998–2008) ... 22
Çizelge 3.8. Kumluca Orman İşletme Müdürlüğü Alanındaki Yerleşim Birimlerinde Meydana Gelen Orman Yangınlarının Dağılımı (1998–2008) ... 22
Çizelge 3.9. Manavgat Orman İşletme Müdürlüğü Alanındaki Yerleşim Birimlerinde Meydana Gelen Orman Yangınlarının Dağılımı (1998–2008) ... 23
Çizelge 3.10. Serik Orman İşletme Müdürlüğü Alanındaki Yerleşim Birimlerinde Meydana Gelen Orman Yangınlarının Dağılımı (1998–2008) ... 24
Çizelge 3.11. Taşağıl Orman İşletme Müdürlüğü Alanındaki Yerleşim Birimlerinde Meydana Gelen Orman Yangınlarının Dağılımı (1998–2008) ... 25
Çizelge 3.12. Finike İlçesi İçin Faktör Analizinde İlk Sırada Yer Alan Sosyo-Ekonomik Değişkenler ... 26
Çizelge 3.13. Kumluca İlçesi İçin Faktör Analizinde İlk Sırada Yer Alan Sosyo-Ekonomik Değişkenler ... 27
Çizelge 3.14. Manavgat İlçesi İçin Faktör Analizinde İlk Sırada Yer Alan Sosyo-Ekonomik Değişkenler ... 28
Çizelge 3.15. Serik İlçesi İçin Faktör Analizinde İlk Sırada Yer Alan Sosyo-Ekonomik Değişkenler ... 29
ÇİZELGELER DİZİNİ
Sayfa No Çizelge 3.16. Batı (Finike-Kumluca) İlçesi İçin Faktör Analizinde
İlk Sırada Yer Alan Sosyo-Ekonomik Değişkenler ... 30
Çizelge 3.17. Doğu (Manavgat-Serik) İlçesi İçin Faktör Analizinde İlk Sırada Yer Alan Sosyo-Ekonomik Değişkenler ... 30
Çizelge 3.18. Tüm İlçeler İçin Faktör Analizinde İlk Sırada Yer Alan Sosyo-Ekonomik Değişkenler ... 31
Çizelge 3.19. Box’s M Testi (Doğu-Batı) ... 31
Çizelge 3.20. Özdeğer İstatistiği (Doğu-Batı) ... 32
Çizelge 3.21. Kanonikal Diskiriminat Katsayıları (Doğu-Batı) ... 32
Çizelge 3.22. Sınıflandırma Sonuçları (Doğu-Batı)... 33
Çizelge 3.23. Box’s M Testi (Tüm İlçeler) ... 33
Çizelge 3.24. Tüm İlçeler için Kanonikal İlişki ... 33
Çizelge 3.25. Kanonikal Diskiriminat Katsayıları (Tüm İlçeler) ... 34
Çizelge 3.26. Sınıflandırma Sonuçları (Tüm İlçeler) ... 35
Çizelge 3.26/B: Tüm İlçeler İçin Faktör Gruplarındaki Değişkenlerin Korelasyon Analizi ... 43
Çizelge 3.27. Finike İlçesi İçin Toplam Yangın Sayısı Sosyo-Ekonomik Değişkenler Arasındaki Regresyon Analizi ... 44
Çizelge 3.28. Finike İlçesi İçin Toplam Yangın Sayısı Sosyo-Ekonomik Değişkenler Arasındaki Regresyon Analizi İçin Varyans Analizi ... 44
Çizelge 3.29. Kumluca İlçesi İçin Toplam Yangın Sayısı Sosyo-Ekonomik Değişkenler Arasındaki Regresyon Analizi ... 44
Çizelge 3.30. Kumluca İlçesi İçin Toplam Yangın Sayısı Sosyo-Ekonomik Değişkenler Arasındaki Regresyon Analizi İçin Varyans Analizi ... 44
Çizelge 3.31. Manavgat İlçesi İçin Toplam Yangın Sayısı Sosyo-Ekonomik Değişkenler Arasındaki Regresyon Analizi ... 45
Çizelge 3.32. Manavgat İlçesi İçin Toplam Yangın Sayısı Sosyo-Ekonomik Değişkenler Arasındaki Regresyon Analizi İçin Varyans Analizi ... 45
Çizelge 3.33. Serik İlçesi İçin Toplam Yangın Sayısı Sosyo-Ekonomik Değişkenler Arasındaki Regresyon Analizi ... 45
Çizelge 3.34. Serik İlçesi İçin Toplam Yangın Sayısı Sosyo-Ekonomik Değişkenler Arasındaki Regresyon Analizi İçin Varyans Analizi ... 47
Çizelge 3.35. Köy Muhtarlarının Orman Yangın Nedenlerine İlişkin Görüşleri ... 48
ÇİZELGELER DİZİNİ
Sayfa No Çizelge 3.36. Köy Muhtarlarının Orman Yangınlarına Neden Olan
Etmenlerin Çözümüne İlişkin Görüşleri ... 48 Çizelge 3.37. Orman Mühendisi Teknik Elemanların Orman
Yangın Nedenlerine İlişkin Görüşleri ... 49 Çizelge 3.38. Orman Mühendisi Teknik Elemanların Orman
Yangınlarına Neden Olan Etmenlerin Çözümüne
İlişkin Görüşleri... 50
ŞEKİLLER DİZİNİ
Sayfa No Şekil 3.1. Finike İlçesi Köylerinin Kümeleme Analizi İle Dağılımı ... 36 Şekil 3.2. Kumluca İlçesi Köylerinin Kümeleme Analizi İle Dağılımı ... 37 Şekil 3.3. Serik İlçesi Köylerinin Kümeleme Analizi İle Dağılımı ... 38 Şekil 3.4. Finike-Kumluca İlçeleri Köylerinin Kümeleme Analizi İle
Dağılımı ... 39
ÖNSÖZ
“Antalya Orman Bölge Müdürlüğünde Orman Yangınlarına Neden Olan Sosyo-Ekonomik Faktörlerin Belirlenmesi” konulu çalışma; Batı Akdeniz Ormancılık Araştırma Müdürlüğü, Antalya Orman Bölge Müdürlüğü ve örneklenen Orman İşletme Müdürlükleri, Finike, Kumluca, Manavgat ve Serik Kaymakamlıkları ile bu ilçelerdeki Tarım İlçe Müdürlüklerinin işbirliğiyle yürütülmüştür.
Araştırmanın değişik süreçlerinde uygulanacak kriter dizilerinin oluşturulmasında TUİK’nun Antalya Bölge Müdürlüğü ile TUIK Genel Merkezinin önemli katkıları olmuştur.
Antalya Orman Bölge Müdürlüğü Planlama Şube Müdürlüğü önemli katkılar sağlamıştır. Köyler düzeyinde değişkenlere yönelik katkıları nedeniyle bu birimde görev yapan meslektaşım Orm. Yük. Müh. Hilal YALÇIN’ın önemli katkıları olmuştur. Katkıları için çok teşekkür ediyorum.
Orman yangınlarına yönelik çalışmaları bağlamında, deneyimlerini paylaşarak katkılarda bulunan Müdürlüğümüz teknik elemanlarından Orm.
Yük. Müh Halil SARIBAŞAK’a ve Dr. Mehmet Ali BAŞARAN’a değerli katkılarından dolayı çok teşekkür ediyorum. Çalışmanın tüm aşamalarında desteklerinden dolayı kızım Öykü COŞGUN’a ve eşim Orm. Yük. Müh.
Selma COŞGUN’a teşekkür ediyorum.
Bu çalışmayla, ormancılık kesiminde önemli olan orman yangınlarına neden olan sosyo-ekonomik nedenler üzerinde çözümlemeler yapılmaya çalışılmıştır. Ülkemizdeki orman yangınlarının % 95–97 oranında insan kaynaklı olduğu dikkate alındığında çalışmanın önemi daha da ortaya çıkmaktadır. Bu araştırma bundan sonra konu üzerinde yapılacak daha detaylı ve mikro ölçekli çalışmalara ışık tutacaktır.
Çalışmanın Orman Genel Müdürlüğü karar verici konumundaki yöneticilerine, araştırmacılara ve meslektaşlarımıza yararlı olması diliyorum.
Ormancılık mesleğine hizmet verirken orman yangınlarında şehit olmuş tüm meslektaşlarımızı ve çalışanlarımızı rahmetle anıyor aziz hatıraları önünde bir kez daha saygıyla eğiliyoruz.
Antalya, Ekim 2009 Dr. Ufuk COŞGUN
ÖZ
Çalışma kapsamında; Kumluca, Finike, Serik, Taşağıl ve Manavgat Orman İşletme Müdürlükleri ile bu İşletme Müdürlükleri alanlarındaki toplam 177 yerleşim birimi (köy ve belde) yer almıştır.
Araştırmaya ilişkin kayıtsal veriler, alansal, bölgesel ve ulusal düzeydeki kayıtsal verilerin taranması ve derlenmesiyle oluşturulmuştur.
Özgün alan verileri, Finike, Kumluca, Serik ve Manavgat ilçelerindeki köy muhtarlarının ve orman işletme müdürlüklerindeki orman mühendislerinin
“orman yangınlarına neden olan etmenler ve çözüm olanakları” hakkındaki görüşleri yarı yapılandırılmış soru formu ve odak grup toplantılarından elde edilmiştir. Çalışmada 177 yerleşim birimine (köy ve belde) ilişkin 82 çeşit sosyo-ekonomik değişken oluşturulmuştur. Bu değişkenler analizinde faktör analizi (factor analysis), ayırma analizi (discriminant analysis), kümeleme analizi (cluster analysis) ve çoğul regresyon analizi kullanılmıştır.
Çalışmada örneklenen ilçeler için oluşturulan sosyo ekonomik değişkenlerden ilk sırada yer alan önemli değişkenlerin ilçelere göre dağılımında, Kumluca ilçesinde sekiz değişken, Finike ilçesinde altı değişken, Manavgat ilçesinde on dört, Serik ilçesinde on altı ve genel değerlendirmede de on üç değişken öne çıkmıştır. Tüm değişkenler içerisinde altı değişken dört ilçenin üçünde %75 bulunma oranı, dokuz değişken ise dört ilçenin ikisinde %50 bulunma oranı olan değişkenlerdir.
Yine bu altı değişken tüm ilçeler için yapılan genel değerlendirmede ilk sırda yer alan on üç değişkenin içerisinde yer almaktadır.
Diğer yandan, 1998–2008 yıllarında çıkan orman yangınlarındaki yangın sayısı ve yanan alan değerlendirmeleri ile orman yangınlarına neden olan sosyo-ekonomik etmenler arasındaki fonksiyonlar da ilk defa bu çalışmayla ortaya konulmuştur. Örneklenen ilçelerde yer alan beş orman işletmesindeki orman mühendisleri ile Antalya Orman Bölge Müdürlüğü mühendislerinin, örneklenen ilçelere bağlı köy muhtarlarının “orman yangınlarına neden etmenler ve çözüm olanakları” konusundaki görüşleri derlenmiş ve değerlendirilerek sunulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Orman Yangınları, sosyo-ekonomik faktörler, faktör analizi, ayırma analizi, kümeleme analizi ve çoğul regresyon analizi
ABSTRACT
This study was carried out to determine the socioeconomic factors causing forest fires in Antalya Forest Regional Directory. Kumluca, Finike, Serik, Taşağıl, and Manavgat Forest Enterprises with the total 117 different locations were observed as study material.
Enrolment data for the study was constituted by scanning the local, regional and national registrations in different databases. Opinions of village headmans in Finike, Kumluca, Serik, Manavgat and forest engineers in forest enterprises about socioeconomic factors causing forest fires and opportunities for solutions were obtained with the semiconstructed question forms and focus group meetings. 82 socioecomic components belonging to 177 locations were used in the work. These components were analyzed with multinumeric analyze techniques (factor analyzes, discriminant analysis, cluster analysis and multi regresional analysis).
As the most important socioeconomic factors from 82 different components causing forest fires in the study area were calculated, it was seen that 8 components in Kumluca, 6 components in Finike, 14 components in Manavgat, and 16 components in Serik and 13 components in general elaboration were preceding. 6 of the 82 factors were appeared with 75%
proportion in 4 towns, 9 factors were with 50% proportion in two towns.
These 6 factors also took place inside the first 13 factors in general elaborations. On the other hand the relationships between forest fires in ten years (1998-2008) and socioeconomic factors were firstly defined with this study.
The relationships between 82 different socioeconomic components and the fires appeared in ten years between 1998 – 2008 were analyzed with multi regression analysis. In this context, firstly the fires were classified according to the largeness of burnt areas and then the relation functions between fires and socioeconomic factors were constituted. The opinions of village headman and forest engineers related with the socioeconomic factors causing forest fires and opportunities for solutions were compiled and submitted by assessing.
Key Words: forest fire, socio-economic factors, factor analysis, discriminant analysis, cluster analysis and multiple regression analysis
1. GĠRĠġ
Yeryüzündeki ortak sorunlardan birisini de orman yangınları oluĢturmaktadır. Son yıllardaki moda değimle “küresel ısınma” sorunun temelinde de orman kaynaklarının hızla yok olması yer almaktadır. Geri kalmıĢ, geliĢmekte olan (sözde) ve geliĢmiĢ ülkelerin orman yangınları nedenleri farklılıklar göstermektedir. Geri kalmıĢ ülkelerde daha yoğunlukla doğal kaynaklardan yararlanmaya dayanan kasıt ilk sırada yer alırken, geliĢmiĢ ülkelerde doğal nedenler ilk sıralarda yer almaktadır.
Yeryüzünde ormanların devamlılığını tehlikeye sokan etkenlerin baĢında gelen orman yangınları özellikle insan-orman iliĢkilerinin etkisiyle her zaman ortaya çıkacaktır. Bu durum karĢısında ilgililer ormanda yangın çıkma olasılığını minimuma indirecek önlemleri almak, çıkan yangınlarla etkin olarak savaĢmak ve yangın etkisini ortadan kaldıracak faaliyetleri en etkin Ģekilde planlamak ve uygulamak zorundadır (Çanakçıoğlu, 1985).
Ülkemiz ormanları için de önemli bir sorun kaynağı olarak orman yangınları karĢımıza çıkmaktadır. Ülkemizde orman yangın nedenleri büyük çoğunlukla insan kaynaklıdır. Ormancılık teĢkilatı bu felaketin atlatılması için birçok meslektaĢ ve çalıĢanını da Ģehit vermiĢtir. Yani, insan kaynaklı orman yangınları kimi zamanlar cinayetlere dönüĢmüĢtür. Orman yangınlarının söndürülebilmesi için oldukça büyük kaynaklar ayrılmaktadır.
Orman yangınları ile ilgili yasal düzenlemeler 1961 Anayasasına diğer ülkelerde rastlanmayan bir biçimde koruyucu hükümler konuluĢ, 1982 Anayasa da aynı hükümlere yer vermiĢtir. Bir baĢka deyiĢle popülist tasarruflara karĢı korunmaya çalıĢılmıĢtır (Ayanoğlu ve GüneĢ, 2003).
Orman yangınları en önemli orman tahriplerinden biri olduğu için 6831 sayılı orman kanununun beĢinci faslının ikinci bölümü orman yangınlarına karĢı alınacak önlemler ile yangında yapılacak iĢlere ve mükellefiyetlere ayrılmıĢtır (Ayanoğlu ve GüneĢ, 2003).
Orman yangınları ile ilgili çalıĢmalardaki harcamaların büyük bir bölümü “Yangın Sonrası Önleme” yani; yangın söndürme çalıĢmaları niteliğindedir. Antalya Orman Bölge Müdürlüğü‟nün 2006 yılı koruma ve yangınla mücadele toplam gideri 2172000 milyon TL olarak verilmektedir.
Son yıllarda ülkemizde yapılan bazı çalıĢmalar ise; yanıcı madde ve yangın simülasyonu, yangın tehlike ve risk haritalarının oluĢturulması üzerine yoğunlaĢmıĢtır (BaĢaran ve ark., 2004; Küçük ve ark., 2005, Durmaz, 2004).
Orman Genel Müdürlüğü‟nün (OGM) aynı yıl için orman yangınlarına yönelik bütçesinin yaklaĢık olarak 143 milyon TL olduğu dikkate alınırsa ne denli büyük bir kaynağın bu mücadeleye ayrıldığı ortaya çıkacaktır. Dolayısıyla, orman yangınlarına neden olan sosyo-ekonomik
faktörlerin saptanması, yangınla mücadele için ayrılan bunca kaynağın daha rasyonel kullanılmasını da sağlayabilecektir. Antalya Orman Bölge Müdürlüğü Orman ĠĢletme Müdürleri ve ġube Müdürleri ile 2006 yılında yapılan odak grup çalıĢmasında, ortaya çıkan araĢtırılması istenilen 32 konunun % 66‟sı orman-halk iliĢkileri konusunda olmuĢtur. Bunlar içerisinde;
1. Koruma-ormancılık politikası; ormanda yangınla mücadele sisteminin irdelenmesi,
2. Orman-halk iliĢkileri; orman alanlarının korunması ve yangınlara karĢı hassasiyetin sağlanmasına yönelik eğitim programlarının uygulanması,
3. Orman-halk iliĢkileri ve politika-koruma; orman yangınlarının çıkıĢ nedenleri, konuları yer almıĢtır. ÇalıĢmanın Amacı:
Orman Yangınlarına neden olan sosyo-ekonomik faktörlerin; Antalya Orman Bölge Müdürlüğü Finike, Kumluca, Manavgat ve Serik Orman ĠĢletme Müdürlükleri ile orman köyleri bazında saptanmasıdır.
ÇalıĢmada, Antalya Orman Bölge Müdürlüğü‟nün beĢ orman iĢletme Müdürlüğü (Finike, Kumluca, Manavgat, Serik ve TaĢağıl) dört ilçe bazında örneklenmiĢtir. Bu alanlardaki orman köyleri ile beldelere yönelik oluĢturulan 82 çeĢit değiĢken, çoğul sayısal analizlerle irdelenmiĢtir. Diğer yandan, örneklemde yer alan köy muhtarları, orman iĢletme müdürlükleri teknik elemanları ve Antalya Orman Bölge Müdürlüğü teknik elemanlarının
“orman yangınlarına neden olan etmenler ve çözüm yolları” konusundaki görüĢleri odak grup toplantıları ve yarı yapılandırılmıĢ görüĢme formları kullanılarak ortaya konulmuĢtur. Antalya Orman Bölge Müdürlüğü‟ne ait 1998–2008 yıllarına yönelik yangın istatistikleri de yapılan çalıĢmada değerlendirilmiĢtir.
Yapılan çoğul sayısal analizlerde; orman yangınlarına neden olarak oluĢturulabilen ve köyler ve beldeler düzeyinde elde edilebilen veriler değerlendirilmiĢtir. Bu değerlendirmede en önemli değiĢkenler faktör analizleriyle saptanmıĢtır. Köylerin bu değiĢkenler göre gruplanmaları kümele analizleriyle belirlenmiĢtir. Ayırma analizi ile Doğu ve Batı olarak gruplandırılan ilçelerde bu ayırmayı ortaya çıkaran sosyo-ekonomik değiĢkenler saptanmıĢtır. Orman yangınları ile elde edilen sosyo-ekonomik değiĢkenler arasındaki bağıntı ise ilçeler düzeyinde çoğul regresyon analizi yoluyla elde edilmiĢtir. Elde edilen bu verilerle orman köyü muhtarları ile orman mühendisi teknik elemanların yangın nedeni olarak belirttikleri görüĢlerin paralellik gösterdiği ortaya çıkmıĢtır. Analizlerden elde edilen bulgular doğrultusunda orman yangınlarının önlenmesine yönelik bazı ormancılık politikaları geliĢtirilmiĢtir.
2. MATERYAL ve YÖNTEM
ÇalıĢma alanı dört ilçe ve beĢ Orman ĠĢletme Müdürlüğü ile bunlara bağlı orman köyleriyle beldelerden oluĢmaktadır. Ġlçeler Antalya ilinin doğu ve batı bölümlerinden ikiĢer ilçe olacak Ģekilde seçilmiĢtir. Finike ve Kumluca ilçeleri Batı, Manavgat ve Serik ilçeleri Doğu bölgelerini temsil etmektedir. Ġlçelerde yer alan Finike, Kumluca, Manavgat, TaĢağıl ve Serik Orman ĠĢletme Müdürlükleri de örneklem içerisinde yer almıĢtır. ÇalıĢmada iki tür materyal bulunmaktadır. Kayıtsal veriler ve alandan toplanan özgün alan bilgileridir. Birinci grupta yer alan kayıtsal verilerden sosyo-ekonomik değiĢkenlerin elde edilmesinde yararlanılmıĢtır.. Ġkinci grubu ise 1998–2008 yılları arasında Antalya Orman Bölge Müdürlüğü sınırları içerisinde çıkan orman yangınlarına iliĢkin kayıtsal veriler oluĢturmuĢtur.. Özgün alan verileri; köy muhtarları ile orman iĢletmelerinde görev yapan teknik elemanlarla Antalya Orman Bölge Müdürlüğü merkezinde görev yapan teknik elemanların “orman yangınlarına neden olan etmenler ve çözüm olanakları” hakkındaki görüĢlerinden oluĢturulmuĢtur..
2.1. Materyal
Kayıtsal veriler; çalıĢma alanını oluĢturan ilçelerde ve il genelinde bölgedeki kayıtsal verilerden ve ülke genelinde TUĠK verilerinden kaynak tarama yöntemiyle sağlanmıĢtır. Bu kapsamda; Finike, Kumluca, Manavgat ve Serik ilçe Kaymakamlıkları tarafından oluĢturulan mahalli idarelere yönelik kayıtsal verilere ulaĢılmıĢtır. Ayrıca, bu ilçelerdeki Tarım Ġlçe Müdürlükleri verilerinde de değerlendirmelerde yararlanılmıĢtır.. Alandan sağlanan özgün veriler ise örneklenen ilçelerdeki köylerin muhtarları ile yapılan görüĢmelerde “Yarı YapısallaĢmıĢ GörüĢme Formları” ve “Odak Grup Toplantıları” ile elde edilmiĢtir. Köy muhtarları ile yapılan görüĢmeler Ġlçe Kaymakamlıklarının düzenlediği toplantılara katılım sağlanarak gerçekleĢtirilmiĢtir. ÇalıĢma alanında; Orman ĠĢletme Müdürlüklerinde görev yapan teknik elemanların görüĢleri de yine “Yarı YapısallaĢmıĢ GörüĢme Formları” ve “Odak Grup Toplantıları” ile elde edilmiĢtir. Bu toplantıların tümünde görüĢmelerde “Orman Yangınlarına Neden Olan Etmenler” ve “Orman Yangınlarına Neden Olan Etmenlerin Çözüm Yolları”
konularında katılımcıların görüĢleri alınmıĢtır. ÇalıĢma örneklemini oluĢturan dört ilçede toplam 177 köy ve belde örnekleme katılmıĢtır (Çizelge 2.1). Örneklem‟de yer alan köylerin tümü orman köyleridir. Diğer yandan örnekleme, yangın görülmesi nedeniyle örneklenen ilçelerdeki beldelerde dahil edilmiĢtir. OluĢturulacak sosyo-ekonomik değiĢkenlerin belde ve köylerdeki oransal dağılımları dikkate alınacağı için bu alanların katılımı anlamlı bulunmuĢtur.
Çizelge 2.1. Örneklenen Ġlçeler ve Köy Sayıları Table 2.1. Counts of sampled towns and villages
ĠLÇELER/ORMAN ĠġLETMELERĠ Towns/ Forest Enterprises
KÖY SAYISI Villages Counts
MANAVAGAT 83
SERĠK 52
KUMLUCA 24
FĠNĠKE 18
TOLAM 177
Bölgede çıkan orman yangınlarına neden olan sosyo-ekonomik değiĢkenlerin seçiminde konu çeĢitli yönleriyle değerlendirilmeye çalıĢılmıĢtır. Sosyo-ekonomik değiĢken olarak 82 farklı değiĢken dikkate alınmıĢtır (Çizelge 2.2). Bu değiĢkenlerin pek çoğunda yerleĢim birimi baĢına düĢen miktarlar oranlar halinde verilmiĢtir.
Çizelge 2.2. Sosyo-Ekonomik DeğiĢkenlerin Genel Dağılımı Table 2.2. General Distribution of Socio-Economic Variables
DeğiĢken Türleri Variable types Sayısı Counts
Orman Alanları Dağılımı 25
Eğitim Düzeyi Ve Nüfus 11
Tarım-Hayvancılık 12
Ġstihdam Durumu 9
ÇalıĢan Nüfusun Is Kollarına Dağılımı 21
Yangın Sayısı (1998-2008) 1
Yanan Alan/Yangın Sayısı Oranı 1
Yangın Ġndeksi 2
Toplam 82
Bu oranların içerisinde ayrıca özellikle cinsiyet unsuru da dikkate alınmaya çalıĢılmıĢtır. Bu nedenle de incelenen bölgedeki erkek ve kadın nüfus oranları elde edilen verilerde kullanılmıĢtır. Özellikle tarım, hayvancılık ve diğer iĢ kollarında istihdam edilen nüfus içerisinde kadın ve erkek nüfus oranlarının dağılımı yerleĢim birimlerindeki yangınlar üzerinde etkili olacağı düĢünülmüĢtür. Ġstihdam edilemeyen erkek ve kadının davranıĢ Ģekli ve tepkilerinin farklı Ģekillerde ortaya çıktığı ve/veya çıkacağı da ön görülmüĢtür. Bunun göstergeleri toplumumuzda yaĢanan olaylarda da gözlemlenebilmektedir.
Almeida and Moura, (1992); Portekiz‟de sosyo-ekonomik parametreler ve agroforestry ile orman yangınlarının iliĢkileri konulu yaptıkları çalıĢmada; Portekiz‟de orman yangınlarının her geçen gün artığını
tespit etmiĢlerdir.. Bu çalıĢmada; Orman yangınlarının nedenlerini anlayabilmek için 274 yerleĢim biriminden orman yangın verileri ile iliĢkili görünen agroforestry ve sosyo-ekonomik parametler ,Temel bileĢenler analizi (Principle compponents analiysis) ve sınıflandırma (classification) kullanılarak yapılan değiĢkenlerin analizi sonucunda 8 yerleĢim bölgesi grubu oluĢturulmuĢtur. Her bir grupta etkili olan temel parametreler ve yangın önlemeyle iliĢkili baĢlangıç noktası olabilecek bilgiler saptanmıĢtır.
Materyal ve yöntem; orman yangınlarıyla bazı iliĢkileri olabileceği düĢünülen 3 büyük grup (insan, büyükbaĢ hayvancılık, toprak kullanımı ile ilgili uğraĢılar) içinde 27 değiĢken seçilmiĢ olup. seçilen değiĢkenler yörenin çok heterojen yapısı olduğu için tutarlı homojen zonlama yapılan yerleĢim birimleri için düzenlenme yapılmıĢtır. 274 birimle ve 27 değiĢkenle veri matrisi oluĢturulmuĢtur (Almeida and et.al, 1986).
Kallidromitou et.al, 1999, “Yangın Önleme Sistemi Ve Orman Yangın Yönetimi” konulu çalıĢmada; Sosyo-ekonomik faktörler ve orman yangınlarının sayıları tipleri tanımlanmıĢtır. Akdeniz bölgesinin çoğu bölgelerinde orman yangınları nedensellik sınıflandırmasında temel bileĢen olan sosyo-ekonomik faktörlerden kaynaklanan durumlar yaĢanmaktadır.
Birim alanda beklenen/tahmin edilen orman yangını sayısı ile karakterize edilen orman yangınları ve neden olan faktörlerin iliĢkisine göre Sosyo- Ekonomik Risk Modeli (SER)‟, uygulaması ve düzenini gerektirmektedir.
Risk faktörleri göz önünde bulundurularak uygun analitik sınıflar oluĢturulmuĢtur. Ġki farklı yöntem kullanılmıĢtır. Dört orman bölgesine ait verilerin analizi ile niteliksel kalitatif ölçümlerin analizi yapılarak sosyo ekonomik model için 5 özel faktör ortaya çıkarılmıĢtır. Sosyo-Ekonomik Risk Modelin (SER)‟de değiĢkenler ve göstergeler kullanılmıĢtır. Yangın riskinin artıĢını etkileyebileceği düĢünülen 156 değiĢken seçilmiĢtir. 10 temel grup (Ormancılık, Hayvancılık, Tarım, Alan Kullanımı, Nüfus yapısı vs.) ve 48 alt grup altında çalıĢma alanı sınıflandırılmıĢtır. Bu yaklaĢımlar çalıĢmamızda oluĢturulmaya çalıĢılan yaklaĢımlarla önemli derecede paralellikler göstermektedir. YaklaĢımların benzerliği değiĢkenlerin ana gruplara ve alt gruplara ayrılması yaklaĢımımızla da örtüĢmektedir.
Orman yangınlarına neden olan olası sosyo-ekonomik değiĢkenler;
YerleĢim birimleri baĢına düĢen orman alanları ve bu alanların bazı nitelik değerlerine göre dağılımı,
Eğitim ve bazı özellikleri, Nüfus ve bazı özellikleri,
Temel geçim kaynağı olan tarım ve hayvancılık,
ĠĢ ve istihdam durumu,
ÇalıĢan nüfusun iĢ kollarına göre dağılımı,
YerleĢim birimlerinin sahip olduğu orman alanları ve bu alanların nitelik durumu,
1998–2008 yılları arasında örneklenen bölgede yaĢanan orman yangın sayılarının yerleĢim birimlerindeki dağılımı,
Orman yangınlarında yanan alanların yangın sayısına oranının yerleĢim birimlerine göre dağılımı
Yükselti-sıcaklık indeksi ve yükselti-bağıl nem indeksi (bölgede değiĢik yükseltilerde bulunan 28 meteoroloji istasyonun 37 yıllık Mayıs- Ekim ayları sıcaklık ve bağıl nem ortalamaları ile istasyonların yükseltileri arasında geliĢtirilen fonksiyon aracılığı ile elde edilen)
Ģeklinde oluĢturulmuĢtur. Bu değiĢkenler analizlerde kısaltılarak kullanılmıĢtır. DeğiĢkenlerin açıklanması Çizelge 2.3‟te verilmektedir.
Çizelge 2.3. Sosyo-Ekonomik DeğiĢkenler Listesi Table 2.3. List of socie-economic variables DeğiĢkenler
Variables
DeğiĢkenler Rumuzu Variables nickname
DeğiĢkenlerin Açıklaması Description of Variables
ORMAN Forest
KPL1
Köy baĢına düĢen orman alanı içerisindeki 1 kapalı orman alanı oranı,
KPL2 Köy baĢına düĢen orman alanı içerisindeki 2 kapalı orman alanı oranı,
KPL3 Köy baĢına düĢen orman alanı içerisindeki 3 kapalı orman alanı oranı,
BLG0 Köy baĢına düĢen orman alanı içerisindeki kapalılığı bilinmeyen-olmayan orman alanı oranı,
BNT1 Köy baĢına düĢen orman alanı içerisindeki 1. sınıf bonitet orman alanı oranı,
BNT2 Köy baĢına düĢen orman alanı içerisindeki 2. sınıf bonitet orman alanı oranı,
BNT3 Köy baĢına düĢen orman alanı içerisindeki3. sınıf bonitet orman alanı oranı,
BNT4 Köy baĢına düĢen orman alanı içerisindeki 4. sınıf bonitet orman alanı oranı,
BNT5 Köy baĢına düĢen orman alanı içerisindeki 5. sınıf bonitet orman alanı oranı,
GLSMCGA Köy baĢına düĢen orman alanı içerisindeki meĢçere geliĢim çağı itibariyle A çağındaki orman alanı oranı,
DeğiĢkenler Variables
DeğiĢkenler Rumuzu Variables nickname
DeğiĢkenlerin Açıklaması Description of Variables
ORMAN Forest
GLSMCGB Köy baĢına düĢen orman alanı içerisindeki meĢçere geliĢim çağı itibariyle B çağındaki orman alanı oranı,
GLSMCGC Köy baĢına düĢen orman alanı içerisindeki meĢçere geliĢim çağı itibariyle C çağındaki orman alanı oranı,
GLSMCGD Köy baĢına düĢen orman alanı içerisindeki meĢçere geliĢim çağı itibariyle D çağındaki orman alanı oranı,
M1 Köy baĢına düĢen orman alanı içerisinde meĢçere tiplerine göre yangına I. derece hassas orman alanı oranı,
M2 Köy baĢına düĢen orman alanı içerisinde meĢçere tiplerine göre yangına II. derece hassas orman alanı oranı,
M3 Köy baĢına düĢen orman alanı içerisinde meĢçere tiplerine göre yangına III. derece hassas orman alanı oranı, M4 Köy baĢına düĢen orman alanı içerisinde meĢçere tiplerine
göre yangına IV. derece hassas orman alanı oranı, M5 Köy baĢına düĢen orman alanı içerisinde meĢçere tiplerine
göre yangına V. derece hassas orman alanı oranı, KORU Köy baĢına düĢen orman alanı içerisinde koru orman alanı
oranı,
BLT Köy baĢına düĢen orman alanı içerisinde baltalık orman alanı oranı,
BKM Köy baĢına düĢen orman alanı içerisinde bakım alanlarının oranı,
BZK Köy baĢına düĢen orman alanı içerisinde bozuk orman alanı oranı,
IBRKAR Köy baĢına düĢen orman alanı içerisinde karıĢık ibreli orman alanı oranı,
IBRYAP Köy baĢına düĢen orman alanı içerisinde ibreli yapraklı karıĢık orman alanı oranı,
YAPKAR Köy baĢına düĢen orman alanı içerisinde yapraklı karıĢık orman alanı oranı,
Eğitim Düzeyi Ve Nüfus Education level and Population
OKBLMYN
Okuma bilmeyen nüfusun köy nüfusuna oranı,
OKBLMYNE
Okuma bilmeyen erkek nüfusun köy nüfusuna oranı, OKBLMYN
Okuma bilmeyen kadın nüfusun köy nüfusuna oranı, ILKMZN Ġlkokul mezunu nüfusun köy nüfusuna oranı ILKMZNE Ġlkokul mezunu erkek nüfusun köy nüfusuna oranı, ILKMZNK Ġlkokul mezunu kadın nüfusun köy nüfusuna oranı,
ORTMZN Ortaokul mezunu nüfusun köy nüfusuna oranı, OTRMZNE Ortaokul mezunu erkek nüfusun köy nüfusuna oranı, ORTMZNK Ortaokul mezunu kadın nüfusun köy nüfusuna oranı,
NBGMLK Nüfus bağımlılık oranı, NUFARTHIZ Nüfus artıĢ hızı oranı,
DeğiĢkenler Variables
DeğiĢkenler Rumuzu Variables nickname
DeğiĢkenlerin Açıklaması Description of Variables
TARIM-HAYVANCILIK Agriculture and livestock
HBACNP Hane baĢına aktif çalıĢabilir nüfus potansiyeli oranı, ACNPORMALN Aktif çalıĢabilir nüfus potansiyeli baĢına düĢen orman
alanı,
ACNPTARALN Aktif çalıĢabilir nüfus potansiyeli baĢına düĢen tarım alanı,
HBNUF Hane baĢına düĢen nüfus oranı
HBKBHS Hane baĢına düĢen küçükbaĢ hayvan sayısı oranı, HBBBHS Hane baĢına düĢen büyük baĢ hayvan sayısı oranı,
HBARI Hane baĢına düĢen arı kovanı aranı, HBORMALN Hane baĢına düĢen orman alanı oranı, HBTARALN Hane baĢına düĢen tarım alanı oranı,
TRAKTAR Traktör baĢına düĢen tarım alanı oranı, KBTARALN KiĢi baĢına düĢen tarım alanı oaranı, KBORMALN KiĢi baĢına düĢen orman alanı,
ISTIHDAM DURUMU Employment situation
ISTHDM Köy nüfusu içerisindeki istihdam edilen nüfus oranı, ISTHDME Köy nüfusu içerisindeki istihdam edilen erkek nüfus
oranı,
ISTHDMK Köy nüfusu içerisindeki istihdam edilen kadın nüfus oranı,
ISSIZ Köy nüfusu içerisindeki iĢsiz bulunan nüfus oranı, ISSIZE Köy nüfusu içerisindeki iĢsiz bulunan erkek nüfus
oranı,
ISSIZK Köy nüfusu içerisindeki iĢsiz bulunan kadın nüfus oranı,
ISGUCOLMYN Köy nüfusu içerisindeki iĢgücünde olmayan nüfus oranı,
ISGUCOLMYNE Köy nüfusu içerisindeki iĢgücünde olmayan erkek nüfus oranı,
ISGUCOLMYNK Köy nüfusu içerisindeki iĢgücünde olmayan kadın nüfus oranı,
Calısan Nüfusun Is Kollarına Dagılımı Sectoral distribution ıf employed population TARORMISTHDM Köy nüfusu içerisinde tarım-orman sektöründe çalıĢan nüfus oranı,
TARORM ISTHDME Köy nüfusu içerisinde tarım-orman sektöründe çalıĢan erkek nüfus oranı,
TARORM ISTHDMK Köy nüfusu içerisinde tarım-orman sektöründe çalıĢan kadın nüfus oranı,
MADNTASOCGISTHDM Köy nüfusu içerisinde maden taĢocağı sektöründe çalıĢan nüfus oranı,
MADNTASOCGISTHDME Köy nüfusu içerisinde maden taĢocağı sektöründe çalıĢan erkek nüfus oranı,
MADNTASOCGISTHDMK Köy nüfusu içerisinde maden taĢocağı sektöründe çalıĢan kadın nüfus oranı,
IMLTSNY Köy nüfusu içerisinde imalat sanayi sektöründe çalıĢan nüfus oranı,
IMLTSNYE Köy nüfusu içerisinde imalat sanayi sektöründe çalıĢan erkek nüfus oranı,
IMLTSNYK Köy nüfusu içerisinde imalat sanayi sektöründe çalıĢan kadın nüfus oranı,
DeğiĢkenler Variables
DeğiĢkenler Rumuzu Variables nickname
DeğiĢkenlerin Açıklaması Description of Variables
Calısan Nüfusun Is Kollarına Dagılımı Sectoral distribution ıf employed population
INSTSNY Köy nüfusu içerisinde inĢaat sanayi sektöründe çalıĢan nüfus oranı,
INSTSNYE Köy nüfusu içerisinde inĢaat sanayi sektöründe çalıĢan erkek nüfus oranı,
INSTSNYK Köy nüfusu içerisinde inĢaat sanayi sektöründe çalıĢan kadın nüfus oranı,
TICLKNTOTEL Köy nüfusu içerisinde ticaret-lokanta-otel turizm sektöründe çalıĢan nüfus oranı,
TICLKNTOTELE Köy nüfusu içerisinde ticaret-lokanta-otel turizm sektöründe çalıĢan erkek nüfus oranı,
TICLKNTOTELK Köy nüfusu içerisinde ticaret-lokanta-otel turizm sektöründe çalıĢan kadın nüfus oranı,
MALI
Köy nüfusu içerisinde mali kurumlar, sigorta, taĢınmaz mallara ait iĢler ve kurumları, yardımcı iĢ hizmetlerinde çalıĢan nüfus oranı,
MALIE
Köy nüfusu içerisinde mali kurumlar, sigorta, taĢınmaz mallara ait iĢler ve kurumları, yardımcı iĢ hizmetlerinde çalıĢan erkek nüfus oranı,
MALIK
Köy nüfusu içerisinde mali kurumlar, sigorta, taĢınmaz mallara ait iĢler ve kurumları, yardımcı iĢ hizmetlerinde çalıĢan kadın nüfus oranı,
SOSYALHIZM Köy nüfusu içerisinde toplum hizmetleri, sosyal ve kiĢisel hizmetlerinde çalıĢan nüfus oranı,
SOSYALHIZME Köy nüfusu içerisinde toplum hizmetleri, sosyal ve kiĢisel hizmetlerinde çalıĢan erkek nüfus oranı, SOSYALHIZMK Köy nüfusu içerisinde toplum hizmetleri, sosyal ve
kiĢisel hizmetlerinde çalıĢan kadın nüfus oranı,
YANGIN Fire Yangın Indeksı YSTPLM Köy baĢına düĢen 1998–2008 yıları arasında ortaya çıkan toplam yangın sayısı,
YA/YS ORNT Köy baĢına düĢen 1998–2008 yıları arasında yana orman alanının yangın sayısına oranı,
SIINDKS
Köy baĢına yükselti-sıcaklık indeksi BNMINDKS
Köy baĢına yükselti-bağıl nem indeksi
YerleĢim birimleri baĢına düĢen orman alanları ve bu alanların bazı nitelik değerlerine göre dağılımı; ÇalıĢma alanındaki yerleĢim birimlerinde orman alanlarının bulunması bu alanlarda yangın oluĢumuna neden olmaktadır. Yani; orman alanı olmayan yerde yangında yoktur. Fakat orman alanlarının kimi nitelikleri bu alanlarda daha çok yangın çıkmasına ve/veya çıkmamasına neden olabilmektedir. Örneğin ibreli yapraklı karıĢık orman, bozuk nitelik orman alanı varlığı, kapalılığın bozulduğu ve bonitetin iyi olmadığı alanlarda orman yangını çıkmasını etkileyebilecektir. Eğer yangınlara neden olan etmenlerden birisini “kasıtlı”
olarak yangın çıkarılıyor ve kasıt nedeni olarak bu alanlardan yapılacak üretimlerden yararlanarak iĢ olanağı kazanmak olarak ön görebiliyorsak, bu
durumda yukarıda belirtilen yargılar yangınların oluĢumuna neden olabilecek etmen içerisindedir. Bu bağlamda; orman alanlarının kapalılığı, boniteti, meĢçerelerin geliĢim çağı, meĢçere tiplerinin oluĢturduğu yangına hassaslık durumu (M1, M2, M5) gibi (BaĢaran ve ark., 2004), koru, baltalık ve bakım çağına gelmiĢ orman alanlarının dağılımının yerleĢim birimi baĢına oranları orman yangınlarına neden olarak dikkate alınması gereken unsurlardan birisi Ģeklinde değerlendirilmiĢtir. Dolayısıyla yangınlara neden olan sosyo-ekonomik değiĢkenler içerisinde yanıcı unsur olan ormanların öncelikle dikkate alınması zorunlu görülmüĢtür.
Eğitim ve bazı özellikleri; Sosyo-ekonomik değiĢken olarak eğitimin orman yangınları üzerinde etkili olduğu ve/veya olacağı düĢünülmektedir. Ormanların kasten yakılmasında veya kasıt düzeyinde tedbirsizlikler sonucu ormanların yanmasına neden olan insanların eğitimli olup olmamasının önemli olduğu ortak kabuldür. Bu nedenle, yerleĢim birimlerindeki eğitim durumu için üç temel yaklaĢım ortaya konmuĢtur.
Okuma bilmeyen kitlenin dağılımının belirlenebilmesi için; bu kitlenin toplam olarak ve erkek ve kadın nüfus olarak toplam yerleĢim birimi nüfusuna oranı incelenmiĢtir. Ġlkokul düzeyinde okuma bilen kitlenin dağılımının belirlenebilmesi için; bu kitlenin toplam olarak ve erkek ve kadın nüfus olarak toplam yerleĢim birimi nüfusuna oranı incelenmiĢtir.
Ortaokul ve diğer yüksek öğrenim durumundaki kitlenin toplam olarak ve erkek ve kadın nüfus olarak toplam yerleĢim birimi nüfusuna oranı incelenmiĢtir. Bu irdelemelerde eğitim düzeyi ve eğitim düzeyinin cinsiyet açısından durumunun orman yangınları üzerinde etkili olup olamadığı üzerinde durulmuĢtur.
Nüfus ve bazı özellikleri, nüfusun bazı özelliklerinin orman yangınları üzerinde etkili olacağı ön görülmektedir. Bunların baĢında nüfus artıĢ hızı gelmektedir. Kırsal yerleĢim birimlerindeki nüfus artıĢ hızı buradaki kısıtlı kaynakların paylaĢımında sorunları ortaya çıkaracaktır. Bu karakterler kırsal kalkınma üzerinde etkili olan değiĢkenler olarak karĢımıza çıkmaktadır (CoĢgun, 2009). Bu durum doğal kaynaklardan yararlanma olgusunu ortaya çıkaracak ve/veya var olan yararlanmanın artmasına neden olacaktır. Nüfus bağımlılık oranı ve aktif çalıĢabilir nüfus potansiyeli de ayrıca, önemli nüfus karakteristikleridir. Bu değiĢkenlerin benzerlerini Almeida and Moura, 1992 tarafından Portekiz de yapılan “Portekiz‟de sosyo-ekonomik parametreler ve agroforestry ile orman yangınlarının iliĢkileri konulu çalıĢmada; görülmektedir. Örneğin; population(0-14 years) + (>65 years) / population (15-64 years) bu oran, çalıĢmamızda nüfus bağımlılık oranı olarak kullanılan değiĢkendir. Ġlgili çalıĢmada, orman
alanları, tarım alanları ve bunların oranlarına de yer verildiği görülmüĢtür.
Ayrıca söz konusu çalıĢmada yer alan 27 değiĢkenlerin önemli bir bölümü benzer nitelikte bu çalıĢmada da kullanılmıĢtır.
Temel geçim kaynağı olan tarım ve hayvancılık; orman köylerine yönelik yapılan çalıĢmalar bu köyler halkının temel geçim kaynağının genellikle tarım ve hayvancılık olduğunu göstermektedir (Çağlar, 1987; CoĢgun, 2005). YerleĢim birimlerindeki tarım ve hayvan varlığı ve bunların kiĢi baĢına ve hane baĢına dağılımı ekonomik nitelikli değiĢkenlerdendir.
ĠĢ ve istihdam durumu; yerleĢim birimlerindeki kitlenin istihdam durumu, çalıĢmada kullanılan ekonomik nitelikli değiĢkenlerdendir.
Bu amaçla istihdam edilen nüfusun yerleĢim birimi toplam nüfusu içerisindeki oranı tespit edilerek değiĢken olarak kullanılmıĢtır. Diğer yandan, istihdam edilen nüfus içerisindeki kadın ve erkek nüfusun istihdamının da dağılımı hem ekonomik hem de sosyal nitelikli bir değiĢken olarak kullanılmıĢtır. Doğaldır ki, istihdam edilen nüfusun etrafına ve doğaya olan baskıları daha azalacaktır. Kısıtlı olanaklarla da olsa geçinebilen nüfusun çevresine yönelik zarar verme eğilimi düĢecektir. ĠĢsiz nüfus yaĢadığı doğal ortamdan daha fazla yaralanabilmek amacıyla bu ortamlara yönelik baskılar oluĢturacaktır. ĠĢsizliğin verdiği sosyal baskı insanların olumsuz yönde değiĢik davranıĢ bozuklukları göstermesini beraberinde getirecektir. Bu durumun bir yansımasının da orman yangınları olabileceği düĢünülmektedir.
ÇalıĢan nüfusun iĢ kollarına göre dağılımı; çalıĢan nüfusun çalıĢtığı iĢ kolların dağılım da hem ekonomik hem de sosyal boyutu olan bir nitelik taĢımaktadır. ĠĢ kolları olarak; tarım-orman sektöründe, maden taĢocağı sektöründe, imalat sanayi sektöründe, inĢaat sanayi sektöründe, ticaret-lokanta-otel turizm sektöründe, mali kurumlar, sigorta, taĢınmaz mallara ait iĢler ve kurumları, yardımcı iĢ hizmetlerinde, toplum hizmetleri, sosyal ve kiĢisel hizmetlerde çalıĢan nüfusun toplam yerleĢim birimi nüfusu içerisindeki oranı ile kadın ve erkek nüfusun bu iĢ kolları içerisindeki oranları dikkate alınmıĢtır. Bu iĢ kollarının bir bölümünün sezonluk olması, bir bölümünün turizm gibi bölge ve yöre koĢullarına özgü olması hem değiĢkenleri ekonomik nitelikli hem de sosyal nitelikli değiĢkenler olarak görmemizi sağlamaktadır.
1998–2008 yılları arasında örneklenen bölgede yaĢanan orman yangın sayılarının yerleĢim birimlerindeki dağılımı; bu değiĢken Antalya Orman Bölge Müdürlüğü‟nün orman yangınlarına yönelik
verilerinden elde edilmiĢtir. Orman ĠĢletme Müdürlüklerine bağlı Orman ĠĢletme ġeflikleri kapsamında yer alan yerleĢim birimleri bazında orman yangınlarına yönelik istatistikî bilgilerdir. Bu bilgiler 1998–2008 yıllarını kapsayacak nitelikte derlenmiĢtir.
Orman yangınlarında yanan alanların yangın sayısına oranının yerleĢim birimlerine göre dağılımı; bu değiĢken Antalya Orman Bölge Müdürlüğü‟nün orman yangınlarına yönelik verilerinden elde edilmiĢtir. ĠĢletme Müdürlüklerine bağlı Orman ĠĢletme ġeflikleri kapsamında yer alan yerleĢim birimleri bazında, orman yangınlarına yönelik istatistikî bilgilerdir. Bu bilgiler 1998–2008 yıllarını kapsayacak nitelikte derlenmiĢtir. Veriler, orman yangın sayısı/yanan orman alan oranı olarak değerlendirmede yer almıĢtır. Örneklenen dört ilçe ve beĢ Orman ĠĢletme Müdürlükleri düzeyindeki yangın istatistiklerinin 1998–2008 yılları arasındaki bulguları irdelenmiĢtir. Yangın istatistik verileri çıkan yangın sayısı ve yanan orman alanına göre sınıflandırılmıĢtır. BaĢaran ve ark.
2004‟e göre bu sınıflandırma gerçekleĢtirilmiĢtir. Ortaya çıkan yangınların yangın sayısı ve yanan alan bakımından dağılımı;
0–1 ha için 1,
1–5 ha için 5,
5–20 ha için 20,
20–50 ha için 50,
50–200 ha için 200,
200–500 ha için 500, 500‟den fazla için 500+
Ģeklinde sınıflandırılarak gruplandırılmıĢtır.
Yükselti-sıcaklık indeksi ve yükselti-bağıl nem indeksi;
Yangın üzerinde etkili olan etmenlerden birisi de meteorolojik değerlerdir.
Sıcaklık, bağıl nem ve rüzgar hız ve yönü orman yangınlarının oluĢumunda olduğu kadar yayılmasında da büyük etken olarak karĢımıza çıkmaktadır. Bu tür farklı değiĢkenlerin de çalıĢmada kullanılması amaçlanmıĢtır. Bunlardan sıcaklık ve bağıl nem indeksi geliĢtirilmiĢtir. Rüzgâr Ģiddeti ve/veya yönü ile anlamlı istatistik iliĢkiler kurulamadığı için bu iki unsur kullanılmıĢtır.
Bölgede değiĢik yükseltilerde bulunan 28 meteoroloji istasyonun 37 yıllık Mayıs-Ekim ayları sıcaklık ve bağıl nem ortalamaları ile istasyonların yükseltileri arasında fonksiyon geliĢtirilmiĢtir. BaĢaran ve ark. 2008‟e göre meteoroloji istasyonlarının yükseltileri ile 37 yıllık sıcaklık ortalama değerlerinin haziran-ekim arasındaki sıcaklık ortalamaları arasında geliĢtirilen fonksiyon yardımıyla yükselti ile sıcaklık değerleri arasında
bağıntı oluĢturulmuĢtur. Benzer yaklaĢımla Mayıs-Ekim dönemlerini içeren altı aylık süreye yönelik sıcaklık ve bağıl nem için geliĢtirilen bağıntı yardımıyla örneklenen alanların yükseltisinden hareketle bu alanlar için sıcaklık ve bağıl nem indeksi geliĢtirilmiĢtir.
YerleĢim birimleri baĢına düĢen orman alanları ve orman alanlarının nitelikleriyle ilgili geliĢtirilen değiĢkenler ve yangın indeksleri ile ilgili çalıĢmalar Antalya Orman Bölge Müdürlüğü‟nün Planlama ġube Müdürlüğü sayısal haritalama altlıklarının kullanılmasının olanaklı kılınmasıyla elde edilebilmiĢtir.
2.2. Veri Değerlendirme Yöntemi
ÇalıĢmadan sağlanan veriler basit istatistik değerlendirmeler olan ortalama ve yüzde ifadeler yanında çoğul sayısal analizleri de kapsamaktadır. Orman yangınlarına neden olan sosyo-ekonomik değiĢkenler temel gruplar ve alt gruplar halinde oluĢturulmuĢtur. Bu değiĢkenler yardımıyla yapılan çoğul sayısal analizler Çizelge 2,4‟te verilmektedir.
Çizelge 2.4. DeğiĢken Analizinde Kullanılan Çoğul Sayısal Analizler Table 2.4. Multi-numerical analysis Used in the factor analysis
Ġlçeler/ĠĢletmeler Towns/Enterprises
Faktör Analizi Factor analysis
Kümeleme Analizi Discriminant
analysis
Ayırma Analizi
Manavgat + +
Serik + + -
Kumluca + +
Finike + + -
Doğu Manavgat
+ +
Serik +
Batı Kumluca
+ +
Finike Tümü
Manavgat
+ + +
Serik Kumluca
Finike
Yapılan çalıĢmada elde edilen değiĢkenler, Faktör Analizi, Kümeleme analizi, Ayırma Analizi yöntemleriyle analiz edilmiĢtir. Yapılan çoğul Regresyon Analizi yoluyla da; orman yangınlarına neden olarak seçilen 82 çeĢit sosyo-ekonomik değiĢkenlerle yangın sayısı arasındaki bağıntılar ortaya konulmuĢtur. Örneklenen dört ilçe için yapılan analizler yanında ilçeler doğu ve batı olarak gruplandırılarakta analizler gerçekleĢtirilmiĢtir.
Bu uygulamada, Antalya ilinin doğu ve batısından örneklenen ilçeler arasında, oluĢturulan sosyo-ekonomik değiĢkenler açısından farklılıkların olup olmadığının da gözlemlenebilmesi amaçlanmıĢtır. Faktör analizi birbirleriyle iliĢkili çok sayıdaki değiĢkeni az sayıda, anlamlı ve birbirinden bağımsız faktörler haline getiren ve yaygın olarak kullanılan çok değiĢkenli istatistik tekniklerden biridir. Bu yöntemde, değiĢkenler arasındaki varyansı açıklayan birinci faktör hesaplanır (Kalaycı, 2008). Sırasıyla diğer faktörler benzer Ģekilde hesaplanmaktadır. Faktör analizi yöntemi tüm ilçeler düzeyinde ve ilçe grupları ile bütün ilçelerin bir arada olduğu temel grup için de yapılmıĢtır. Bu analiz yoluyla, orman yangınlarına yönelik olarak oluĢturulan 82 çeĢit sosyo-ekonomik değiĢken içerisinden birinci derece önemli olan yani, faktör analizinde ilk sırada yer alan değiĢkenler dikkate alınmıĢtır. Bu değiĢkenler orman yangınlarının oluĢmasına neden olan sosyo-ekonomik değiĢkenler olarak değerlendirilmiĢtir. Faktör analizinde birinci grupta, çok çeĢitli ve çok sayıda değiĢkenlerin aynı faktör grubu içerisinde yer aldığı görülmüĢtür. Bir yandan en etkili değiĢkenleri elde ederken, diğer yandan, faktörü oluĢturan değiĢkenler yardımıyla faktörün daha sağlıklı açıklanabilmesinin sağlanabilmesi amacıyla, birinci sırada yer alan değiĢkenler içerisinden faktör yükü 0,75 ve üzeri faktör yükü değerine sahip olan değiĢkenler dikkate alınmıĢtır. Faktör analiziyle; oluĢturulan 82 çeĢit sosyo-ekonomik değiĢkenlere göre; orman yangınlarına neden olan sosyo-ekonomik faktörler saptanmıĢtır.
Faktör analizinde oluĢan faktörlerin toplam varyansı açıklama oranları dikkate alınarak bir baĢka sınıflandırma daha yapılmıĢtır. Bu sınıflandırmada toplam varyansı %70 oranında açıklayan faktörler ve bu faktörleri oluĢturan değiĢkenler dikkate alınarak tekrar değerlendirmeler yapılmıĢtır. Bu değerlendirme kapsamında, faktör analizleri tekrar yapılarak uygun faktörler ve bunlara ait değiĢkenler elde edilmiĢtir. Bu faktör bileĢenleri regresyon analizinde değiĢkenlerin regresyon analizine ek olarak faktör gruplarının regresyon analizi değerlendirmeleri ilgili bölümlerde regresyon denklemleri Ģeklinde sunulmuĢtur. Faktör analizinde ilk faktör grubunda yer alan değiĢkenlere yönelik olarak yapılan ve değiĢkenlerin regresyon analizine yer verilen benzer tablolara bu aĢamada yer verilmemiĢ sadece regresyon denklemleri verilmiĢtir.
Kümeleme analiziyle örneklenen ilçelerdeki yerleĢim birimlerinin nasıl bir kümelenme gösterdiği belirlenmeye çalıĢılmıĢtır. kümeleme analizinde, en küçük varyans bağlantı kümeleme yöntemi (WARD Method) kullanılmıĢtır. Seçilen sosyo-ekonomik değiĢkenler bakımından yerleĢim birimlerinin nasıl bir birliktelik gösterdiğini/gruplaĢtığını ortaya
koymaktadır. Kümeleme analizi ile ilçeler düzeyinde ve bölgesel düzeyde köylerin gruplanması izlenmiĢtir. Ġlçeler ve bölgesel düzeyde köylerin birbirleriyle olan gruplaĢması seçilmiĢ 82 çeĢit sosyo-ekonomik değiĢkenler altında ortaya konmuĢtur.
Ayırma analizinin en önemli varsayımları EĢit Kovaryans, Çoklu Bağlantı ve Normal Dağılım Varsayımlarıdır. EĢit Kovaryans Varsayımını test etmek için “Box‟s M Testi” kullanılmaktadır (Kalaycı, 2008). Kanonik korelasyon (Canonical Correlation), Ayırma (Discriminant) skorları ve gruplar arasındaki iliĢkiyi ölçer ve açıklanan toplam varyansı gösterir.
Standardize Olmayan Diskiriminant Katsayılarını gösterir.
Özdeğer istatistiğindeki değerler çoklu regresyonda standardize olmayan betalar karĢılık gelir. Yani, gözlemleri sınıflandırmada kullanılabilecek gerçek tahmin modelini oluĢturmada kullanılır. Katsayıların iĢaretlerinin artı veya eksi olması önemli değildir. Sadece bağımsız değiĢkenlerin bağımlı değiĢkenle olan iliĢkilerinin pozitif veya negatif olduğunu gösterir. Ayırma analizinde, analizin baĢarısı doğru sınıflandırma yüzdesidir. Yani doğru sınıflandırma yüzdesi ne kadar yüksekse analiz o kadar baĢarılıdır (Kalaycı, 2008). Ayırma analizi ile ilçeler birbirleri arsında doğu ve batı olarak ayrımlanması yapılırken, bu ayrıma temel olan değiĢkenler de saptanmıĢtır. Böylece ilin iki bölümünden örneklenen doğu ve batı ilçelerini birbirinden ayıran sosyo-ekonomik değiĢkenler tespit edilmiĢtir. Benzer uygulama dört ilçe için de gerçekleĢtirilmiĢtir. Bu çalıĢmada ayırma analizinden grupları ayırmada etkili olan ve olmayan değiĢkenleri belirlemek için kullanılmıĢtır (Kalaycı, 2008).
Ġlçeler için oluĢturulan 82 çeĢit sosyo-ekonomik değiĢkenler ile ilçelerin 1998–2008 yılları sürecinde yaĢadığı orman yangınları arasındaki bağıntı için çoğul regresyon analizi yöntemi kullanılmıĢtır. Bu kapsamda da 1998–2008 yılları arasındaki orman yangınlarında ortaya çıkan orman yangın sayıları açısından sınıflandırılarak, seçilen sosyo-ekonomik değiĢkenlerle orman yangınlarının iliĢki fonksiyonları oluĢturulmuĢtur.
3. BULGULAR
ÇalıĢmada elde edilen bulgular; orman yangınlarına yönelik yangın istatistiklerinden sağlanan veriler, yangınlara neden olabileceği düĢünülen ve alandan köyler bazında elde edilebilen sosyo-ekonomik değiĢkenlerin çoğul sayısal analizleri ve orman yangınlarına neden olan etmenler ile bunların çözüm olanakları konusunda ilgi gruplarının görüĢleri, olmak üzere baĢlıca üç ana baĢlık altında irdelenmiĢtir.
3.1. Orman Yangınlarına Yönelik Bulgular
Antalya Orman Bölge Müdürlüğünde 1998–2008 yılları arasındaki orman yangınlarının dağılımı irdelenmektedir. Ġncelenen zaman sürecinde Bölge Müdürlüğünde toplam 2430 adet yangın çıkmıĢtır. Bu yangınların % 44‟ü (1059 adet) inceleme alanındaki orman iĢletme müdürlükleri sınırları içinde gerçekleĢmiĢtir (Çizelge 3.1). Bölgede 11 yıllık süreçte yaĢanan orman yangınlarının % 75,45‟i 0–1 ha alan büyüklüğündeki yangınlardan oluĢmaktadır. Bunu % 17,75 oranıyla 1–5 ha büyüklüğündeki yangınlar takip etmektedir. Yanan alanlara yönelik olarak oluĢturulan sınıflamada 0–5 ha büyüklüğündeki yangınların toplam yangın sayısı içerisindeki oranı ise,
%93,20‟dir. Bölgede çıkan yangınların çok büyük bir bölümünün 0–5 ha gibi küçük alanlarda tutularak söndürüldüğü görülmektedir. Bölgede çıkan orman yangınlarının sayısal değiĢimine iliĢkin olarak ortalama yıllık yangın sayısı ise 96,3 adet olmaktadır.
Çizelge 3.1.Orman Yangınlarının Yangın Sayılarına Göre Dağılımı (1998–2008) Table 3.1 Distribution of forest fires according to the number of forest fires (1998-2008)
YILI year
1 (ha/adet
)
5 (ha/adet
)
20 (ha/adet
)
50 (ha/adet
)
200 (ha/adet
)
500 (ha/adet
)
500+
(ha./ade t
Toplam Total (adet.)
1998 67 18 6 2 2 1 1 97
1999 95 20 115
2000 75 41 12 2 3 2 1 136
2001 49 12 1 1 63
2002 50 14 5 1 70
2003 58 10 3 1 1 1 74
2004 87 24 1 1 113
2005 83 21 2 1 1 108
2006 90 9 2 101
2007 77 12 6 1 1 1 1 99
2008 68 7 1 3 2 2 83
Toplam 799 188 39 11 9 8 5 1059
Orman yangınlarının 1998-2008 yılları arasındaki dağılımında en yüksek oran % 12,84 ile 2008 yılıdır. Bu süreçte % 5,95 oranıyla en düĢük yıl ise 2001 yılıdır.
Bölgede yaĢanan orman yangınları yanan alanlar bakımından da sınıflandırılmıĢtır. Bu açıdan yangınlar değerlendirildiğinde tablo biraz daha değiĢmektedir. Bölgede 11 yıllık süreçte yaĢanan orman yangınlarında 23843 ha alanın yandığı görülmektedir (Çizelge 3.2). Yıllık yanan orman alanları miktarı ise 2167,56 ha‟dır. Bu süreç içerisinde meydana gelen can kayıpları bir yana bırakıldığında ortaya çıkan yangınların ekonomik boyutu tam olarak bilinememektedir. Halbuki, yangınların sonucunda ortaya ekolojik, sosyal ve ekonomik bir boyut çıkmaktadır. Yangın sonrası ekolojik boyut ile ilgili önemli çalıĢmalar yurt içinde ve yurt dıĢında yapılmıĢtır.
Ekonomik boyut ile ilgili çok sınırlı çalıĢma olmakla birlikte orman yangınlarının dayandığı ekonomik boyutlarda ortaya konmuĢtur. ġenyaz 2000‟e göre; “… Yangın kaçınılmaz bir doğal afettir düĢüncesiyle kaynakların israf edilmesi engellenmeli, yangınlarla savaĢım planlaması yapılırken kullanılacak kaynak bileĢim alternatifleri fayda-maliyet analizlerine dayandırılmalı, analizler yapılan maliyetlerle birlikte doğal kaynaklar üzerinde meydana gelen net değer değiĢimlerin de dikkate almalı, yangın yönetim planlarının ormancılık arazi yönetim programlarıyla uyum sağlamalıdır.” yaklaĢımı ekonomik göstergelerin de yangın mücadelesinde dikkate alınmasını ortaya koymaktadır.
Yanan orman alanların yapılan sınıflandırmada; 0–1 ha arasında yaĢanan yangınlarda yanan alanların toplam yanan alanlara oranının %0,64 olduğu görülmektedir. 1–5 ha arasında ise yanan alanların toplam yanan alanlara oranı ise, %1,43 dür. 0–5 ha alan için bu oranın %2,06 olduğu görülmektedir (Çizelge 3.2). 50–200 ha için bu oran %6,07‟dir.
Yanan alan bakımından 2008 yılı en yüksek orana sahiptir, bunu 2000 yılı izlemektedir. En düĢük yanan alan oranı ise 2006 yılına aittir.
Yangın sayısı bakımından sıralamada yedinci sırada olan 2008 yılı yanan alan bakımından ilk sırada yer almıĢtır.
