Coğrafi bilgİ sistemlerini kullanarak sulama şebekElerinde perfomans analizi Mehmet Şener1, H. Cömert kurç2

TMMOB COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ KONGRESİ 2011

31 Ekim - 04 Kasım 2011, Antalya

coğrafi bilgİ sistemlerini kullanarak sulama şebekElerinde perfomans analizi
Mehmet Şener¹, H.Cömert KURÇ<sup>2

1</sup>Namık Kemal Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Biyosistem Mühendisliği Bölümü, Tekirdağ, Tel: [phone], e-mail: [e-mail]
²Namık Kemal Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Biyosistem Mühendisliği Bölümü, Tekirdağ, Tel: [phone], e-mail: [e-mail]
ÖZET
Bu çalışmada, materyal olarak DSİ XI. Bölgedeki toplam 34 adet sulama şebekesi alınmıştır. Sulama şebekelerin performans analizleri, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS)’nden yararlanılarak incelenmiştir. Çalışma sırasında, Tahsilat Oranı (TO) ve Mali Yeterlilik Oranı (MYO) olmak üzere iki ekonomik performans göstergelerinden yararlanılmıştır. Performans göstergelerinin hesaplanması sırasında Devlet Su İşleri (DSİ) Genel Müdürlüğü 2008 yılı verileri kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, % 8-415 arasında değişen MYO’nın, 34 sulamanın sadece 9 tanesinde % 100 ve üzerinde olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, TO değerlerinin % 15-100 arasında değiştiği saptanmıştır. TO’nın % 100’den yüksek olduğu toplam 9 sulama saptanmıştır. CBS, coğrafi verinin analizi ve yorumlama sürecinde sağladığı kolaylık, güvenirlilik, hızlı ve ekonomiklik özellikleri açısından sulama performans değerlendirmelerin kullanılabilecek faydalı bir araçtır.
Anahtar kelimeler: CBS, Sulama Şebekesi, Performans Analizi, Tahsilat Oranı, Mali Yeterlilik Oranı
ABSTRACT
PERFORMANCE ASSESSMENT OF IRRIGATION SCHEMES BY USING GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM
In this study, 34 irrigation schemes are placed in DSI XI^th region has been taken as material. Performance assessment of irrigation schemes was investigated by using Geographic Information Systems (GIS). Fee collection and financial self-sufficiency used as economic performance indices. The data of 2008 DSI was used during performance assessment.

As a result, financial self-sufficiency has been calculated between 8-415% and 9 of 34 irrigation schemes have been found as 100% and above. On the other hand, fee collection has been calculated between 15-100%. 9 of the irrigation schemes were found that fee collection is 100%.. GIS is used to assess irrigation schemes due to being easy, fast, reliable and economical during analysis of Geographical data.

Keywords: GIS, irrigation scheme, performance assessment, fee collection, financial self-sufficiency
GİRİŞ
Çok büyük yatırımlarla gerçekleştirilen sulama şebekeleri işletmeye açıldıktan sonra genelde farklı nedenlerle planlanan performansı değerlerine ulaşamamaktadırlar. Bu nedenle, sulama şebekelerinin su kullanıcılarına devri ve izleme-değerlendirme çalışmalarına ağırlık verilmiştir. Devlet Su İşleri (DSİ), sulama şebekelerini özellikle 1980 sonları ve 1990ların başından itibaren farklı su kullanıcılarına devir etmeye başlamış ve günümüze kadar bu şebekelerin çok büyük bir kısmını devir etmiştir (DSİ, 2009). Sulama şebekelerinin su kullanıcıların transfer edilmeleri ile birlikte performanslarında da artış olması beklenmektedir (Small and Carruthers, 1991).
Araştırmacılar izleme-değerlendirme çalışmalarında, farklı tipte performans ölçüm teknikleri ve göstergeler kullanmaktadırlar. Bunlardan bazıları şebeke içi değerlendirme sağlarken bazıları ise farklı tipte ve bölgede sulamaların karşılaştırılmasında da kullanılabilmektedir. Bu çalışmada, araştırma materyali olarak kullanılan sulama şebekelerinin ekonomik performansları araştırılmıştır. Araştırmada iki adet ekonomik gösterge kullanılmıştır. Bunlardan birincisi tahsilât oranı, ikincisi ise masrafların karşılanma oranıdır (Vermillion, 2000). Sulama şebekelerinde Tahsilat oranı ve masrafların karşılanma oranının % 100’e yakın ya da daha yüksek olması istenmektedir.
CBS teknolojisinin, sulama şebekelerinin izleme-değerlendirmesinde kullanımının yararları konusunda çok sayıda kaynak olmasına karşın bu konuda yeterli sayıda araştırma yapılmadığı görülmektedir (Diker ve ark, 1999; Cemek ve ark, 2006). Bu araştırmada, farklı tip ve bölgede yer alan değişik sulama şebekelerin ekonomik performanslarının mekânsal analizlerini CBS ortamında irdelenmesi amaçlanmıştır.


MATERYAL VE METOD
Materyal
Bu araştırmada, çalışma alanı olarak, Devlet Su İşleri (DSİ) Genel Müdürlüğü XI. bölgede yer alan 34 adet sulama tesisi seçilmiştir. DSI XI. bölge Trakya bölgesinde, Edirne, Kırklareli ve Tekirdağ illerini içine alan 40,5^o-42,1^o Kuzey enlem ve 26,0^o-28,3^o Doğu boylamları arasında yer almaktadır (Şekil 1). Çalışma alanının kıyı bölgelerinde Akdeniz iklim hâkim olurken, iç kısımlarda ise karasal iklim hüküm sürmektedir. Ortalama sıcaklık 13,6 ^oC ve ortalama yağış değeri ise 101,6 mm’dir.



Şekil 1: Çalışma Alanının Genel Görünümü
Metod
Bu çalışmada, Trakya bölgesinde yer alan 34 sulamanın, tahsilat 2008 yılına ait, oranı (TO) ve Mali Yeterlilik oranı (MYO) göstergelerinin Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılarak mekânsal analizleri yapılmıştır (DSI, 2008). TO, tahsilat miktarının tahakkuk miktarına oranlanması ile bulunmuştur. MYO ise tahakkuk miktarın toplam masrafa bölünmesi ile belirlenmiştir (Abernethy 1989, Bos et al. 1993). Daha kullanışlı ve anlamlı sonuçlar elde etmek amacıyla, TO ve MYO’na ait veriler, Arcgis Desktop programı kullanılarak mekânsal analizleri yapılmıştır. DSİ XI. Bölge sınırlarını gösteren poligon şeklinde ve sulama şebekelerinin yerlerini göstermek için nokta şeklinde datum ve projeksiyonu tanımlanarak iki adet future class dosya Arcgis Desktop programı yardımı ile oluşturulmuştur. Sulama sahalarının bulundukları noktaları arazi çalışması gerçekleştirilerek, el tipi küresel konumlama sistemi (GPS) yardımı ile belirlenmiştir. Sulama şebekelerinin koordinatları CBS ortamına aktarılmıştır. Microsoft Office Excel programı yardımı ile her bir sulamaya ait, 2008 yılı tahsilât, tahakkuk ve işletme-bakım-yönetim masrafları girilmiş ve bunlara bağlı olarak tahsilât oranları ve mali yeterlilik oranları hesaplanmıştır. Daha sonra oluşturulan future class dosyasına sulama şebekelerine ait bilgiler import edilmiştir (ESRI, 2001). CBS ortamında sulama şebekelerine ait TO ve MYO haritalarının oluşturulmasında, Çetin ve ark. (2007)’de ayrıntılı anlatılan, Ters Uzaklık Tekniği (IDW) kullanılmıştır. Bu teknikte her bir değişkenin grid hücrelerindeki Zj değerleri kestirilmişti
SONUÇLAR
Araştırma alanına ait mali yeterlilik oranın dağılımı Şekil 2’de verilmiştir. Şekil 2’den de görüldüğü gibi MYO %50’den düşük olan 15 adet sulama bulunmaktadır. Bunlardan 2 tanesi Tekirdağ, 3 tanesi Kırklareli ve 10 tanesi Edirne ilinde yer almaktadır. MYO’nun % 100’den yüksek olduğu 9 tane sulamanın 1 tanesi Tekirdağ, 8 tanesi ise Edirne’de olduğu saptanmıştır. MYO’nun % 200’den büyük birer tane Edirne ve Tekirdağ’da olmak üzere iki adet sulama belirlenmiştir. MYO’nın en yüksek olduğu sulama % 415 ile Edirne ilindeki Kirişhane sulaması bulunmuştur. En düşük MYO ise % 8 ile Edirne ilindeki Bülbüldere sulamasıdır. Molden et al.(1998)’de mali yeterlilik oranının Devlet sulamalarında % 65’de iken su kullanıcılarına devri ile % 100’e yaklaştığını belirtmiştir.


Şekil 2: Mali yeterlilik oranının mekânsal dağılımı
TO’na ait sonuçlar Şekil 3’te verilmiştir. Şekil 3’de görüldüğü gibi TO’nın % 80’den yüksek olduğu 14 adet sulama bulunmuştur. Bu sulamalarının 12 tanesi Edirne 2 tanesi ise Kırklareli’nde yer almaktadır. En yüksek TO % 100 olan 9 sulamanın 8 tanesi Edirne 1 tanesi ise Kırklarelinde yer almaktadır. Bu sulamalar, Beykonak, Dolhan, Karasatı, Kavaklı, Küpdere, Osmanlı, Korucu, Meriç, Küçükdoğanca, Sarıcali’dir. En düşük TO % 15 ile Türkmenli, Süleoğlu, Bülbüldere sulamalarıdır. DSI (2001)’de TO’nın devir işlemlerinden önce % 36-41 iken su kullanıcılarına devredildikten sonra % 90’a ulaştığını bildirmiştir. Cakmak ve ark. (2010), DSI V. bölgede tahsilat oranını % 78-95 olarak saptamışlardır.


Şekil 3: Tahsilat oranının mekânsal dağılımı

TARTIŞMA VE ÖNERİLER
Mali yeterlilik oranı su kullanıcılarından toplanan su ücretinin yıllık işletme bakım masraflarını karşılama durumunu göstermektedir. Sonuçlar göstermiştir ki, araştırma yapılan sulamaların büyük bir kısmında su kullanıcılarından toplanan su ücreti işletme bakım masraflarını karşılamamaktadır (Şekil 2). Sulama işletmecilerinin şebekeye yapılmakta oldukları masrafları azaltmaları ve kaynaklarını daha etkili kullanmaları gerekmektedir. Tahsilat oranı, su kullanıcılarının harcamış oldukları suya karşılık vermeleri gereken toplam ücretin ne kadarının toplandığını gösteren bir göstergedir. TO değeri 20 sulamada kabul edilebilir değerlerin çok altında bulunmuştur. Su kullanıcılarına su ücretlerinin ödenmesi konusu daha ciddi yaptırımların uygulanması gerekmektedir. CBS, coğrafi verilerin analizinde son derece önemli gelişmiş bir araçtır. Farklı bir takım hesaplama araçları ile yaygın olarak gerçekleştirilen performans analizi, bölgeler arasındaki farklılığı ortaya koyma adına CBS teknolojisi yardımı ile mekânsal ve zamansal olarak karşılaştırma olanağı doğmaktadır. Sonuçta, CBS teknolojisi kullanılarak daha değerli bilgilere ulaşılabilmektedir.
KAYNAKLAR
Abernethy, C.L., 1989. Performance Criteria for Irrigation Systems, Proceedings of the Conference on the Irrigation Theory and Practice, 12-15 Semptember, SouthamptonUniv., England.
DSİ, 2001. DSİ’ce İşletilen ve Devredilen Sulama Tesisleri Değerlendirme Raporu, DSİ İşletme ve Bakım Dairesi Yayınları, Ankara.
Bos, M.G., Murray-Rust, D.H., Johnson, H.G., Snellen, W.B., 1993. Methodologies for Assessing Performance of Irrigation and Drainage Management, Proceedings of the 15th International Congress of the ICID on Workshop of the Working Group on Irrigation and Drainage Performance, 30 August–11 September, Netherlands.
Çakmak, B., Kibaroglu, A., Kendirli, B.. Gökalp, Z., 2010. Assessment of The Irrigation Performance of The Transferred Schemes in Turkey: A Case Study Analyses. Irrigation and Drainage, The Journal of the International Commission on Irrigation and Drainage, 59 (2), p.138-149.
Cemek, B., Güler, M., Arslan, H., 2006. Bafra Ovası Sağ Sahil Sulama Alanındaki Tuzluluk Dağılımının Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS)Kullanılarak Belirlenmesi, Atatürk Üniv. Ziraat Fak. Derg., 37 (1), 63-72.
Çetin, M., Kırda, C., Efe, H., Topçu, S., 2007. Aşağı Seyhan Ovası’nda Taban Suyu Derinliği Sulama İlişkilerinin Coğrafi Bilgi Sistemi İle İrdelenmesi, V. Ulusal Hidroloji Kongresi Bildiriler Kitabı, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, 5–7 Eylül 2007, Ankara, S: 419-428.
Diker K, Çetin M, Özcan H., 1999. Determining The Effects Of Takeover Activity Of Irrigation Systems To Water-User Associations On Groundwater Depth and Salinity By Using Geographic Information Systems (GIS), Proceedings of the 7^th Irrigation Conference, November 11-14, Cappadocia,Turkey.
DSİ, 2008. DSI’ce İşletilen ve Devredilen Sulama Tesisleri Değerlendirme Raporu, T.C. Enerji ve Tabii Kaynakları Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü, İşletme ve Bakı m Dairesi Başkanlığı, Ankara. 435s.
DSİ, 2009. DSİ’ce İnşa Edilen ve İşletilen Sulama ve Kurutma Tesisleri T.C. Enerji ve Tabii Kaynakları Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü, İşletme ve Bakı m Dairesi Başkanlığı, Ankara. s192.
Esri, 2001. Using Arcgis Spatial Analyst. An Esri White Paper, New York, USA.
Molden D.J., Sakthivadivel R., Perry C.J., Fraiture C.D., 1998. Indicators for comparing the performance of irrigated agriculture, Performance Program. International Irrigation Management Institute, IIMI, Sri Lanka.
Small L, Carruthers I., 1991. Farmer-financed irrigation: The economics of reform. Cambridge, UK. Cambridge University Press, pp: 233.
Vermillion D.L., 2000. Guide to Monitoring and evaluation of irrigation management transfer. JIID/INPIM, USA.