Embed Size (px)
Citation preview
GÜNEYDOĞU ANADOLU PROJESİ VE
SÜRDÜRÜLEBİLİR KALKINMA: DİNAMİK
SİSTEM MODELLEMESİ YAKLAŞIMI
Ali K. Saysel, Bergen Üniversitesi, N-5020 Norveç [email protected]
Yaman Barlas, Boğaziçi Üniversitesi, 80815 İstanbul, Türkiye [email protected]
Eylül 2001
1
İÇİNDEKİLER:
Özet I. Giriş II. Dinamik Sistem Modellemesi
II.1 Temel İlkeler II.2. Dinamik Karmaşıklık II.3. Benzetim Modelleri II.4. Tahmin İçin Modelleme / Öğrenmek İçin Modelleme II.5. Model ve Gerçeklik: Modellerin Sınanması
III. GAPSIM III.1. Problem konteksti III.2. Problem III.3. Model
III.3.1. İşlenen Araziler III.3.2. Su Kaynakları III.3.3. Sulama ve Tuzlanma III.3.4. Pestisitler III.3.5. Kentler III.3.6. Nüfus
III.4. Modelin Sınanması ve Bazı Model Analizleri IV. İlerideki Çalışmalar
IV.1. GAPSIM’in Karar Verici Kurumların Bünyesinde Değerlendirilmesi IV.2. GAP ve Çevre – Kalkınma Sorunlarına Dair Potansiyel Modelleme Çalışmaları
V. Sonsöz Referanslar Anahtar Sözcükler: GAP, su kaynakları, arazi kullanımı, arazi vasıfsızlaşması, tarımsal kirlilik, tarımsal üretim, nüfus, sistem düşüncesi, dinamik sistem modellemesi, bölgesel kalkınma.
2
ÖZET
Güneydoğu Anadolu Projesi’nin uzun erimli ve kapsamlı çevresel analizi için bir dinamik
benzetim modeli geliştirdik. Araştırmanın temeli Boğaziçi Üniversitesi Çevre Bilimleri
Enstitüsü’ne verilen bir doktora tezine dayanıyor (Saysel 1999). Modelin çeşitli kuruluş
aşamaları, felsefesi, içerdiği belirli matematiksel yapılar ve ilk analiz sonuçları çeşitli ulusal ve
uluslararası konferanslarda tartışıldı, uluslararası akademik dergilerde yayınlandı (Bknz. Saysel
ve Barlas 1998; Saysel, Barlas ve Yenigün 1998; Saysel ve Barlas 2001; Saysel, Barlas ve
Yenigün 2001). Bu yazıda araştırmanın dayandığı metodolojik ilkeleri, model yapısını ve bazı
analiz sonuçlarını genel hatlatıyla ele alacağız. Ancak, hepsinden önemlisi, bu araştırmanın
GAP’la ilgili karar verici gerçek kurum ve kuruluşlar için taşıdığı olanakları tartışacağız.
Geliştirdiğimiz benzetim modeli (GAPSIM), GAP’ın su kaynakları, toprak kullanımı, toprak
vasıfsızlaşması, tarımsal kirlilik, tarımsal üretim, nüfus ve kentleşme dinamiklerinin bütüncül bir
analizini yapmaktadır. Bazı model sonuçları GAP bölgesinde pamuk ekiminin istenmeyen
ölçülerde artabileceğini ve bunun sulama suyu kıtlığına yol açabileceğini göstermektedir. Yine ilk
model sonuçlarına göre, tarım topraklarında tuz seviyesi ve kimyasal tarım ilaçları kullanımı
istenmeyen ölçülerde artmaktadır. Sulama suyunun dağıtımı stratejisi, çiftçilerin sulu tarıma
geçiş hususundaki kararlılıkları ve ürün rotasyon uygulamaları hem ekonomik hem de çevresel
açıdan son derece etkili faktörler olarak ortaya çıkmaktadır. Araştırma “dinamik sistem
modellemesi” felsefesi ve yöntemine dayanıyor. Buna göre, benzetim modelleri yalnızca
geleceğe dair tahminlerde bulunmak için değil aynı zamanda karmaşık sistemlerin yapı ve
davranışına dair kavrayışımızı artırmak için bir öğrenme aracı olarak kullanılmaktadır.
Dolayısıyla model, belirli kararların gelecekte neden olacağı değişimleri tahmin etmemize
yarayan bir araç olarak önemini korurken, “modelleme” bir öğrenme süreci olarak önem
kazanmaktadır (Morecroft ve Sterman 1994). Bu çerçevede GAPSIM, tamamlanmış bir model
olarak, karar vericiler için kullanışlı bir laboratuvar sunmaktadır. Ancak, daha önemlisi, yeni
problemlerin analizi, problemlere dair varsayımlarımızın sınanması ve çözüm önerilerinin
değerlendirilmesi amacıyla karar verici kurumların bünyesinde sürdürülebilecek toplu
“modelleme” ve öğrenme faaliyeti için de temel teşkil etmektedir.
3
I. GİRİŞ
Büyük ölçekli sulama ve tarımsal kalkınma projelerinin doğal ve toplumsal çevre üzerinde
önemli etkileri vardır. Baraj ve sulama yapılarının inşaasıyla birlikte ekosistemin doğal
fonksiyonları büyük değişimlere uğrar. Arazi yapısı, hidroloji, iklim ve biyolojik doku ile ilgili
değişimlerin önemli bölümü geri döndürülemez bir nitelik taşır. Örneğin, baraj göl aynası altında
kalan yerleşim yerleri ve verimli tarım toprakları, rezervuarlarda biriken sediment, yükselen
yeraltı su seviyeleri, artan yağışlılık ve benzerleri geri döndürülemez süreçleri temsil eder
(Goldsmith ve Hilyard, 1984). Dolayısıyla, bu tür sorunların henüz proje aşamasında ele
alınmaları, gerektiği takdirde projelerin yenilenmeleri gerekir.
Diğer taraftan, geleneksel tarım sistemlerinin sulu tarıma geçişle birlikte geçireceği dönüşüm,
diğer sosyo-ekonomik ve çevresel sorunlarla ilişkisi ve kapsadığı zaman boyutu itibariyle farklı
bir nitelik taşır. İnsanların tarımsal üretim sürecinde doğal çevre ile girdikleri etkileşim, bu
etkileşim içerisinde aktörlerin gün be gün aldıkları kararlar ve uyguladıkları eylemler doğal çevre
üzerinde uzun erimli etkiler yaratır. Örneğin, tarım topraklarında erozyon, tuzlanma ve
kimyasalların neden olduğu kirlilik üretim faaliyetinin neden olduğu uzun erimli çevresel
sorunlardır (Mannion 1995). Öte yandan, ekonomik faktörler üretim faaliyetinin doğal çevre
üzerinde oluşturduğu baskı üzerinde önemli rol oynar. Örneğin tarım topraklarında kimyasal zirai
mücadele ilaçlarının kullanım miktarı üretici aktörlerin kendi üretim faaliyetlerinin ekonomik
getirisine dair algılamaları ve buna bağlı olarak aldıkları kararlar tarafından belirlenir. Ya da
tarım topraklarında sulama suyu kullanım miktarları çiftçilerin ürün seçimine bağlıdır. Ürün
seçiminde ise pazar ve maliyet dışında, alışkanlıklar ve gelenek gibi çok sayıda davranışsal
değişken rol oynar (TOBB 1994).
Toplumsal ekonomi ve ekolojik değişkenler arasındaki bu karşılıklı ve dolaylı ilişki çevresel etki
değerlendirmelerinde ekonominin, ekonomik analizlerde ise ekolojinin “endojenleştirilmesi” için
bir gereklilik yaratmaktadır. Yani, örneğin bir tarımsal ekonominin analizini yaparken çeşitli ürün
seçimleri ve üretim biçimlerinin çevre üzerindeki etkilerini ifade etmek tek başına yeterli
olmayacaktır. Aynı şekilde doğal çevrenin yaşadığı değişimin üretim ve ekonomi üzerindeki
etkilerinin de içerilmesi gerekecektir. İnsan toplumsal yaşantısının bir bütün olarak
sürdürülebilirliğine dair olan bu bakış açısı, çevre yönetimi ve ilgili alanlarda yeni analiz
yöntemleri (örneğin bknz. Perez-Trejo, Clark ve Allen 1993) ve yeni paradigma arayışlarının
4
gündeme gelmesine neden olmuştur. Örneğin Holling 1978 (Adaptif Çevre Değerlendirmesi ve
Yönetimi), insanların ekosistemler ile nasıl bir etkileşim içerisinde bulunduklarını ve “yönetim”
çabalarının neden başarısız olduğunu araştırmaktadır. Holling, çevre yönetimi ile ilgili
kuruluşlara, bilimin kendileri için neyin iyi olduğuna karar vermesini beklemek yerine, deney ve
öğrenme sürecinin bir parçası olmaları çağrısında bulunmaktadır. Geleneksel ekonomi disiplinleri
ve ilgili analiz yöntemleri çevre faktörünü dışsallaştırdıkları için, yani, analizlerinde ekonomik
aktivitenin çevre üzerindeki etkilerini kapsam dışı bıraktıkları için, doğal çevrenin ve doğal
kaynak rezervlerinin tahribatı karşısında sessiz kalmışlardır. Örneğin, kimyasal tarım ilaçlarının
ekonomik getirisini hesaplarken bu ilaçların biyolojik çeşitlilik üzerindeki etkilerini
kapsayamayan bir analiz, doğal çevrenin tahribatına katkı sunmaktadır. Ekosistemi tehdit eden bu
ve benzeri olumsuz süreçler karşısında bilimin rolünü sorgulayan araştırmacılar ekonomi ve
ekoloji disiplinleri arasında güçlü bir izdivacın gerçekleşmesi gerektiği düşüncesine varmışlardır.
1980’lerin sonlarında temelleri atılan Ekolojik Ekonomi ekonomi ve ekoloji disiplinlerini
epistemolojik-metodolojik düzeyde birbirine yakınlaştırmaya çalışmakta, bu yeni gelişen disiplin
altında başarılı entegre-bütünselci çevre yönetimi uygulamalarının örnekleri verilmektedir
(Costanza ve diğerleri 1997).
Toplumsal ve çevresel sürdürülebilirlik meseleriyle ilişkili yukarıda kısaca değinilen yaklaşım ve
yöntemleri bir araya getiren en temel prensip bizce, “sistem yaklaşımı”, “sistem düşüncesi” ya da
“sistem kuramı”dır. Sistem kuramına göre bazı sorunları anlamanın ve çözmenin yolu sorunu
parçalara ayırıp tek tek parçaları incelemek yerine onu bir ilişkiler yumağı, bir bütün olarak ele
almaktır. Böylece, klasik bilim dalları atomist ya da indirgemeci bir yöntem uygulayıp sürekli alt
uzmanlık dalları yaratırken, sistem kuramı “bütünün” ya da ilişkilerin de bilim olması gerektiğini
ileri sürmektedir (Bertalanffy 1968). Bu kurama göre, yukarıda örneklerini verdiğimiz sorunların
nedenleri sistemin elemanları arasındaki ilişkilerin yapısından kaynaklanmaktadır. Dolayısıyla,
bu ilişkiler yumağının bilimsel bir analizi yapılmadan bu tarz sorunların çözülmesi
olanaksızlaşmaktadır.
Bu makalede öncelikle, “sistem düşüncesi” ya da “sistem kuramı”nın bilimsel ve analitik bir
uygulama aracı olarak “dinamik sistem modellemesi” (sistem dinamiği) yöntemini ele alacağız.
Bu yöntemin esaslarını tanıttıktan sonra, Güneydoğu Anadolu Projesi’nin içerdiği belirli sistemik
sorunlara dair bir uygulama olarak GAPSIM’i ve GAPSIM’in bugüne kadar yaptığımız
5
deneylerde ortaya koyduğu önemli sonuçları tartışacağız. Ardından, “dinamik sistem
modellemesi” ve özelde GAPSIM’in GAP ile ilgili karar verici kurum ve kuruluşlar açısından
barındırdığı olanaklara değineceğiz. Nihayetinde, GAP’la ilgili olarak son onbeş senedir
tartışılmakta olan ancak GAPSIM tarafından içerilmeyen bazı önemli problemlerin dinamik
sistem modellemesi literatüründe nasıl ele alındığını ve bu bilimsel çalışmaların GAP ve ilgili
kuruluşlar açısından taşıdığı önemi tartışarak bitireceğiz.
II. DİNAMİK SİSTEM MODELLEMESİ
Dinamik sistem modellemesi (sistem dinamiği) ve benzetimi karmaşık sosyo ekonomik
sistemlere dair çeşitli karar ve stratejilerin o sistemin davranışı üzerindeki etkilerine ilişkin
kavrayışımızı güçlendirmeyi amaçlamaktadır. Araştırmanın konusu olan problemler, ticari bir
işletme, bir kent, kırsal bir toplum, ulus, okul, aile vb. çeşitli sosyo-ekonomik sistemlere dair
olabilir. Metodoloji “informasyon geribildirim” teorisine dayanmaktadır. 1950’lerde Jay W.
Forrester tarafından MIT’de, orijinal olarak endüstriyel sistemlerin analizine yönelik olarak
geliştirilen ilke, sembol ve yöntemler (Forrester 1961) bugün birbirinden farklı çeşitli alanlarda
yönetim problemlerinin analizi için uygulanmaktadır. Küresel çevre sorunları, kalkınma
politikaları, doğal kaynakların yönetimi, çevre modellemesi gibi alanlarda bu metodolojiyi temel
alan çok sayıda araştırma yapılmış, başarılı uygulamalar gerçekleştirilmiştir (Örneğin başlıcaları
için bknz: Meadows ve diğerleri 1994; Saeed 1994 ve 1998; Ford 1999). Ayrıca, son yıllarda
giderek yaygınlaşan öğretim ve uygulama taleplerine yanıt verebilecek, dinamik sistem
modellemesinin nasıl ve hangi ilke ve yöntemler doğrultusunda yapılacağını kapsamlı bir şekilde
ele alan standart öğretim kitapları yayınlanmıştır (Sterman 2000; Ford 1999).
II. 1. Temel İlkeler
Bu bölümde, dinamik sistem modellemesinin temel ilkelerini, ve benzetim modellerine temel
teşkil eden sembolik dilini özet olarak tanıtacağız. Dinamik sosyo-ekonomik yönetim
problemlerinin analizi için sistem yaklaşımı aşağıdaki ilke ve varsayımlara dayanmaktadır.
Nedensellik: Değişkenler arasındaki dolaysız neden sonuç ilişkilerini anlamak ve modellemek
esastır. Modele temel teşkil edecek nedensellikler istatistiksel korelasyonla karıştırılmamalıdır.
Değişkenler arasındaki istatistiksel ilişki ne derece güçlü olursa olsun, bu hiçbir zaman nedensel
6
bir bağın varlığını kanıtlamaz. Nedensellik varsayımı istatistiğin ötesinde (istatistikle birlikte),
teoriden ya da empirik olguların yorumundan kaynaklanmalıdır. Örneğin, kırsal bir bölgede
yoksulluk ve toprak erozyonu üzerinde yapılan istatistiksel araştırmalar, nüfus yoksullaştıkça
toprak erozyon hızının da artmakta olduğuna işaret edebilir. Ancak, bu korelasyondan hareketle
iki değişken arasında dolaysız bir nedenselliğin varlığından söz edemeyiz. Buna karşılık, o
bölgedeki bitki örtüsü ile toprak erozyon hızı arasında dolaysız bir nedenselleğin varlığı hem
teorik hem de empirik açıdan son derece açıktır. Aynı şekilde, eğim, toprak özelliği, erozyonla
mücadele (örneğin teraslama) gibi faktörlerin de erozyon hızı ile dolaysız bir nedensellik
içerisinde oldukları açıktır. Bu ilişkileri Şekil 1’deki sembollerle ifade ederiz. Şekil’deki “+” ve
“-” işaretleri değişimin yönünü göstermektedir. Yani bitki örtüsü arttıkça erozyon azalmakta,
eğim arttıkça erozyon artmaktadır.
Şekil 1. Dolaysız neden sonuç ilişkileri.
Neden Sonuç Döngüleri (Geribildirim): Tek yönlü nedensellik dinamik ilişkilerin
modellenmesinde, dinamik süreçlerin açıklanmasında yetersizdir. Şekil 2’de endüstriyel yapıların
büyümelerine dair bir model gösterilmektedir. Birinci (soldaki) şema tümüyle doğrudan (ya da bir
ucu açık) nedenselliklere dayanan, ikinci şema ise (sağdaki) döngüsel (geribildirim) nedenselliğe
dayanan bir modeli temsil etmektedir. Birinci modele göre bir endüstri kolunun büyümesi
kullanılabilir arazi, hammadde, işgücü miktarı ve sermaye birikimi ile açıklanmaktadır. Bu
model, endüstri kolunun belirli bir andaki büyüklüğünü tahmin etmek için kullanılabilir. Ancak o
endüstri kolunun büyüklüğünün zaman içerisindeki değişimini açıklamakta yetersiz kalacaktır.
Çünkü değişkenlerin karşılıklı etkileşimlerini dikkate almamakta, bu arada önemli değişkenleri
gözden kaçırmaktadır. Döngüsel modele göre ise, endüstri kolu zaman içerisinde değişen arazi,
hammadde ve işgücü ihtiyaçları yaratmaktadır. Değişen ihtiyaçlar ise kullanılabilir arazi,
hammadde ve işgücü miktarlarını etkilemekte ve nihayetinde endüsti kolunun büyüklüğü
7
üzerinde etkide bulunmaktadır. Ayrıca, endüstri kolu büyüdükçe sermaye birikimi de artmaktadır.
Bu model, endüstri kolunun büyüklüğünün zaman içerisindeki değişimini ifade etmek hususunda
daha güçlüdür.
Şekil 2. Neden sonuç döngüleri (geribildirim).
Şekil 2’de, döngülerin ortasında parantezler içerisinde gösterilen “-” ve “+” işaretleri o
döngülerin niteliğini göstermektedir. Buna göre iki tür döngüden söz edilebilir. Birincisi “pozitif”
ya da “pekiştirici” olarak adlandırılan döngülerdir. Şekilde “+” işaretiyle gösterilmiştir. Endüstri
kolundaki büyüme sermaye birikimini artırmakta, artan sermaye birikimi de endüstri kolunun
büyümesini pekiştirmektedir. İkincisi ise “negatif” ya da “dengeleyici” olarak adlandırılan
döngülerdir. Şekilde “-” işareti ile gösterilmişlerdir. Örneğin, endüstri kolu büyüdüğünde işgücü
ihtiyacı artmakta bunun sonucunda kullanılabilir işgücü miktarı azalmaktadır. Azalan
kullanılabilir işgücü miktarı ise endüstri kolunun büyümesine ket vurmakta (örneğin, ücretlerdeki
artiş nedeniyle), bu büyümeyi “dengelemektedir”.
Dinamik sosyo-ekonomik problemlerin analizinde döngüsel nedenselliğin (ya da geribildirimin)
önemine sistemlerin karmaşıklığını ele alırken tekrar değineceğiz.
Sistemlerin (iç) Yapısı: Bir sistemi oluşturan elemanların, değişkenlerin arasındaki ilişkilerin
tümüne, o sistemin yapısı diyoruz. Sistem kuramına göre, bir sistemin dinamik davranışını
belirleyen esas faktör o sistemin yapısıdır. (Forrester 1961; Sterman 2000). Örneğin, kalkınma
politikalarının başarısızlık nedenleri dış yardımların yetersizliğinde, teknoloji transferindeki
başarısızlıklarda, eksik yatırımlarda ya da hatalı nüfus kontrol önlemlerinde aranmamalıdır.
Kalkınma süreçlerindeki başarısızlıkların nedenleri toplumsal sistemlerin iç yapısında, toplumsal
8
aktörlerin yönelim ve davranışlarında aranmalıdır. Yani, o sistemin iç güçlerinin arzu edilen
sonuçlara ulaşmak üzere nasıl harekete geçirilebileceği araştırılmalı, değişimin mekanizmaları
kavranmalıdır (Saeed 1994). Aynı bakış açısıyla, Türkiye’nin mali krizini nedenleri uluslarüstü
kuruluşların hatalı (kasıtlı) politikalarında ya da dış devletlerin Türkiye’ye yönelik
politikalarında değil, kendi mali ve politik sisteminin iç yapısında aranmalıdır. Genel olarak, bir
canlı türü çevre koşulları çok sert olduğu için yok olmaz; iç yapısını (vucudunu) sert çevre
koşullarına uyduramadığı için yok olur. Bu ilke, sistem analistini, çevreyi suçlama yerine,
sistemin iç yapısını gerekli şekilde iyileştirmeye yönlerdirir. Dolayısıyla, iyi bir sistem modeli,
bir soruna neden olan ana etkenlerin çoğunu yapısının içinde barındıracak kadar kapsamlı
olmalıdır.
Sistemlerin Davranışı: Dinamik sistem yaklaşımının odak noktası olayların hangi anda ortaya
çıktığını ya da değişkenlerin ansal değerlerini tahmin etmek değildir. Amaç, değişkenlerin temel
davranış biçimlerini anlayıp bu davranışın nedenlerini araştırmak ve sistemin uzun dönemli
davranışını iyileştirmektir. Tipik dinamik davranış biçimleri; üstel büyüme, dengeye ulaşan
davranış, büyüme ve düşüş, salınım (dalgalanma) ve bunların çeşitli kombinasyonlarıdır.
Özet olarak, tipik bir sistem çalışması, sorunlu bir dinamik davranışın nedenlerini araştırmak
için yürütülür . Bu amaçla, sorunu etkileyebileceği düşünülen tüm faktörler göz önüne alınır ve
bunlar arasındaki dolaysız (“mikro”) ilişkiler modellenir. Tüm bu ilişkilerin bir araya
konulmasından, neden-sonuç döngülerinden oluşan modelin yapısı ortaya çıkar. Modelin iç
yapısı, modelin dinamik davranışını yaratır.
II.2. Dinamik Karmaşıklık
Sistemlerin dinamiği basit sezgisel tahmin yöntemleriyle anlaşılamayacak kadar karmaşıktır. Bu
karmaşıklığın temel nedeni, doğal sezgilerimizin ve sağduyunun sistemin yapısında yer alan ve
sistem davranışında etkili olan geribildirim döngülerini kavramakta yetersiz kalışıdır.
Sezgilerimiz bize neden sonuç ilişkilerinin zaman ve mekanda birbirlerine yakın olduğu
önyargısını verir. Örneğin, bir çocuğun sıcak sobaya dokunup hemen elini çekmeyi öğrenmesi; ya
da bir bardağı doldururken suyun seviyesini bardak ağız hizasına göre ayarlayabilmemiz bu sezgi
sayesinde başarılır. Ancak sosyo-ekonomik sistemler çok daha karmaşıktır. Çok sayıda
geribildirim döngüsü içeren bu sistemlerde etkilerin neden olduğu sonuçlar hem gecikmelerle
9
(ileriki zamanlarda), hem de sistemin çok uzak noktalarında ortaya çıkabilir. Sonuç olarak, sistem
davranışını iyileştirmek üzere sezgilerimiz doğrultusunda aldığımız kararlar, istenmeyen,
sezgilerimize aykırı sonuçlara neden olabilirler. Örneğin J. W. Forrester’ın Kent Dinamiği
Modeli (Forrester 1969) ABD’nin o yıllarda yaşlanan ve ekonomik olarak durgunlaşan
kentlerinde, konut inşaa programlarında israr etmenin, beklenenin aksine, durgunluğu daha da
şiddetlendirdiğini göstermiştir. Forrester’ın deneyleri, eskiyen konutlardan bir bölümünün
yıkılması sonucu elde edilecek arazinin yeni işkollarının faaliyete geçmesi için olanak
yaratacağını ve zaman içerisinde ekonomiyi canlandıracağını ortaya koymaktadır.
Ayrıca, sosyo-ekonomik modellerde sistemlerdeki mekanik ilişkilerin yanısıra karar süreçlerinin
de içerilmesi gerekir. İnsan faktörünün ve karar süreçlerinin modellenmesi hem sistemin iç
karmaşıklığını (birbirleriyle bağımlı geribildirim döngülerinin sayısını) artırmakta diğer taraftan
da kavramsal bazı güçlükler yaratmaktadır. Dinamik sistem modellemesi çok sayıda döngüsel
nedenselliğin içiçe olduğu karmaşık sistemlerin analizi ve yönetimi için çeşitli araçlar ve
metodlar sunmaktadır.
II.3. Benzetim Modelleri
Dinamik benzetim modelleri bir dizi değişken ve bu değişkenler arasındaki matematiksel
ilişkilerle kurulur. Bu modellerin benzetimi için geliştirilmiş çeşitli yazılımlar mevcuttur. Bu
yazılımlar arasında bugün en modern ve popüler olanları Stella ve Ithink (HPS 1996 ve HPS
1999); Powersim (Powersim Corp. 1996); ve Vensim’dir (Ventana 1996).
Değişkenler: Benzetim modelleri üç farklı değişken türü içerir. Bunlar stok değişkenleri, akış
değişkenleri ve ara değişkenlerdir (Bkn. Şekil 3). Stok değişkenleri (dörtgen kutular) sistemdeki
birikimleri temsil ederler. Akış değişkenleri (vanalı borular) stok değişkenlerinin değişim hızını
temsil eder. Ara değişkenler ise (yuvarlaklar) bu iki kategori dışındaki tüm değişkenlerdir. Çeşitli
hesaplamalar için kullanılırlar. Şekil 3’te beş adet stok-akış ve ara değişken bileşimi (stok-akış
şemaları) gösterilmektedir. Stok akış şemalarındaki oklar, değişkenler arasındaki bağımlılık
ilişkilerinin yönünü gösterir.
10
Şekil 3. Stok-akış şemaları.
Denklemler: Stok-akış şemaları bir diferansiyel matematiksel modelin ifadeleridir. Buna göre,
örneğin Şekil 4’te gösterilen stok-akış şemasının (basit nüfus modeli) numerik ifadesi şu
şekildedir:
Nüfus(t=0)=İlk değer;
Nüfus=Nüfus(t)+Doğumlar(t) x dt; (dt:hesaplama aralığı)
Doğumlar(t)=Nüfus(t) x Doğum Oranı;
Doğum Oranı=Sabit değer.
11
Şekil 4. Basit nüfus modeli.
Model Davranışı: Stok-akış şeması ve denklemler tarafından temsil edilen model (sistem) yapısı,
benzetim sonucunda o modelin dinamik davranışını yaratır. Model davranışı, değişkenlerin
zaman içerisinde değişen değerlerini göstermektedir. Şekil 5’te basit bir model yapısı (denklemler
gösterilmemiştir) ve bu yapı tarafından yaratılan model davranışı gösterilmiştir. Model Ithink
(HPS 1999) yazilimi üzerinde hazirlanmış ve çalıştırılmıştır.
Şekil 5. Model yapı ve davranışı.
12
II.4. Tahmin için Modelleme / Öğrenmek için modelleme
“Sistemlerin dinamiği”, büyüme, düşüş, salınım ve bunların bileşenleri gibi temel değişim ve
davranışları ifade eder. “Dinamik sistem modelleri” bu davranış biçimlerinin neden ve nasıl
ortaya çıktığını anlamamıza yardımcı olur. Önceden belirtildiği şekilde, temel amaç belirli bir
değişkenin gelecek bir andaki değerini tahmin etmek değil, değişimin mekanizmalarını
kavramaktır. Tahmin amaçlı modeller ise farklıdır. Örneğin ekonometrik bir model belirli bir
ürünün altı ay sonraki fiyatını, işsizliğin ücretler üzerindeki etkisini ya da ücretlerin hanehalkı
tüketim seviyeleri üzerindeki etkilerini tahmin etmek için kullanılabilir. Bu tür modellerin amacı
ve kapsamı son derece dar bir şekilde tanımlanır ve başarıları, tahminlerin gerçek değerlere olan
istatistiksel yakınlığına göre (sonucun istatistiksel önemine göre) değerlendirilir. Bu modeller
kendi dar kapsamları içerisinde belirli değişkenlerin değerlerini kestirebilmek açısından faydalı
olsalar da karmaşık sistemlerin yapı ve davranışlarına dair kavrayışımızı geliştiremezler. Dinamik
sistem modellerinin başarısı ise tahmin gücüne değil, belirli bir dinamik davranışın nedenlerini
kavrama ve bu davranışı istenen ölçütlere göre iyileştirecek stratejiler üretebilme gücüne göre
değerlendirilir. Bu nedenle, bu modellerin geçerlilikleri de tek başına istatistiksel kriterlere göre
değerlendirilemez. (Modellerin sınanması ve geçerlililiğine bir sonraki bölümde değineceğiz).
Dinamik sistem modellerinin bu temel özelliği, özellikle 1980’lerin ortalarından itibaren
“öğrenme” amaçlı modelleme uygulamalarının önünü açmıştır. “Öğrenen organizasyonlar için
modelleme” model ve modelcinin rollerinin büyük ölçüde farklılaştığı modern bir modelleme
perspektifi sunmaktadır (Morecroft ve Sterman 1994). Bu perspektife göre modeller, sistem
düşüncesini ve senaryo planlamayı desteklemeli, ekip olarak düşünmeyi ve öğrenmeyi
güçlendirmelidir. Modelin sahibi teknik uzmanlar değil karar vericiler olmalıdır. Model bir grup
çalışması içerisinde yaratılmalıdır. Sonuçlar ve önerilen stratejiler seminerler aracılığıyla
aktarılmakla kalmamalı, organizasyon içi atelye çalışmaları ile olgunlaştırılmalıdır. Bu atelye
çalışmaları organizasyonun öğrenme sürecine katkıda bulunmalı, modelci (modelleme uzmanı)
grup olarak düşünme ve tartışma sürecini düzenleyen bir kolaylaştırıcı rolünde olmalıdır.
Grup öğrenme sürecinde “mikrodünyalar” olarak adlandırılan katılımlı benzetim oyunlarının çok
önemli bir rolü vardır. Katılımlı benzetim oyunlarında bazı karar süreçleri bir model
kullanıcısının insiyatifine bırakılır. Yani model ve kullanıcı bir bütün oluşturur. Kullanıcı
benzetim esnasında tıpkı bir yönetici gibi kararlar alır, aldığı kararın sonuçlarını gözlemler ve
13
buna göre yeni kararlar alır. Katılımlı benzetim oyunlarının uygulama alanları çok çeşitlidir.
Çevre yönetimi ve doğal kaynak ekonomisi (Meadows ve diğerleri 1993; Moxnes 1998), bir
şirketin büyüme stratejileri (Sterman 1988), üretim dağıtım sorunları (Sterman 1989), yazılım
projelerinin yönetimi (Barlas 1992) ve daha pek çok problem katılımlı benzetim oyunlarının
konusu olabilir. Bu oyunlar katılımcılara gerçek sistemi temsil eden bir deney ortamında (model)
kararlarının zayıf–güçlü noktalarını sınama ve sistem davranışı hakkında öğrenme imkanı
sunmaktadır.
II. 5. Model ve Gerçeklik: Modellerin Sınanması
Tüm modeller gerçekliğe dair seçilmiş öge ve ilişkilerin bir temsilidir. Bu anlamda hiç bir model
“mükemmel” değildir. Ancak, bir modelin gerçekliği ne ölçüde temsil edebildiğini, dolayısıyla,
gerçek sistemin işleyişini kavrayabilmek hususunda ne ölçüde yararlı olabileceğini sınamak için
yol gösterici bir dizi kriter ve yöntem mevcuttur. Sterman 1991, modellerin geçerliliğini ve
faydalılığını değerlendirmek açısından önemli bir dizi kriter sunmaktadır. Buna göre, modelin ele
aldığı problemin açık, anlaşılır ve uygunluğu; model sınırlarının (kapsamının) sözkonusu
problemi ele almak için yeterliliği; modelin (benzetimin) zaman boyutunun ele alınan problem
açısından uygunluğu; model davranışının uç değerler ve varsayımlar sözkonusu olduğunda
gerçekçi olması; ve model sonuçlarının model varsayımları karşısında makul duyarlılıklar
gösterebilmesi en temel kriterler arasındanır. Ayrıca, Barlas 1996, dinamik sistem modellerinin
geçerliliğinin sınanması için formel bir protokol önermektedir. Böylelikle, dinamik sistem
modellerinin gövenilirliği belirli yöntem ve dizgeler dahilinde sınanabilmektedir.
III. GAPSIM
Bu bölümde GAP’ın uzun erimli çevresel etkilerinin kapsamlı bir analizi için geliştirilmiş olan
GAPSIM’i ele alacağız. GAPSIM, belirli bir problem konteksti ve belirli bir problemler
örgüsünden hareketle GAP’ın su kaynakları, arazi kullanımı, arazi vasıfsızlaşması, toprak
kirliliği, tarımsal üretim, nüfus ve kentleşme ile ilgili süreçlerinin dinamik stratejik analizini
yapmaktadır (Saysel 1999). GAPSIM, ilgili süreçlerin 1990-2030 yılları arasındaki gelişimini
temsil eden bir benzetim modelidir.
14
III.1. Problem Konteksti
Güneydoğu Anadolu Projesi Fırat ve Dicle nehirleri üzerinde tasarlanan 13 ayrı su kaynakları
geliştirme projesinden oluşan, 22 baraj ve 19 tane hidroelektrik istasyonunu içeren bir entegre
kalkınma projesidir. Projenin tamamlanmasıyla birlikte 1.7 milyon hektar arazinin suyla
buluşturulması ve 7400 MW kurulu gücünde hidroelektrik üretim kapasitesine ulaşılması
planlanmaktadır. Bu değer Türkiye’nin ulusal hidroelektrik üretim potansiyelinin %22’sini teşkil
etmektedir. GAP’ın toplam güvenli enerji üretim miktarı sulamalar ihmal edildiğinde 27000
GWs/yıl olarak tasarlanmakta, sulamaların tamamının devreye sokulmasının ardından ise 22000
GWs/yıl olarak tahmin edilmektedir (GAP-BKİB 1997). Ayrıca, temelini tarımsal üretim artışının
teşkil edeceği endüstri hamlesiyle birlikte kentlerde 1.25 milyon kişi için iş istihdamı yaratılması
planlanmaktadır (GAP-BKİB 1990). Toplam GAP yatırımlarının değeri 32 milyar ABD doları
olarak tahmin edilmektedir ve 1998 sonu itibariyle projenin parasal değer olarak %48’i
tamalanmış durumdadır (GAP-BKİB 1998).
GAP Master Plan tarafından GAP bölgesi olarak adlandırılan topraklar (Adıyaman, Batman,
Diyarbakır, Gaziantep, Kilis, Mardin, Siirt, Urfa ve Şırnak) Türkiye topraklarının %10’unu ve
son sayım sonuçlarına göre Türkiye nüfusunun yine yaklaşık %10’unu teşkil etmektedir.
Kadınların doğurganlık değeri (evli bir kadının yaşamı süresince doğurduğu toplam çocuk sayısı)
yaklaşık olarak 5’tir. Dış göç yüksek olmasına karşın bölge nüfusu 1997 senesine kadar artışını
sürdürmüştür (DİE 1997). Ayrıca, kırsal bölgelerden kentlere doğru da önemli bir göç hareketi
vardır. Halihazırda kentsel işsizlik oranları çok yüksektir, %50’lere yakın olduğu tahmin
edilmektedir.
GAP bölgesi senelik yağış ortalamasının 350 ila 830 mm arasında değiştiği yarı kurak bir
bölgedir. Yaz aylarında önemli bir su açığı yaşanmaktadır. Egemen tarım sistemleri az girdi
düşük ve orta seviyede teknoloji kullanımına dayalıdır. Kışlık tahıllar ve baklagiller temel tarım
ürünleridir. Hayvancılık gelişmemiştir, geçimlik üretim yüksek olduğu için yem bitkileri üretimi
son derece düşüktür ve hayvanlar açık meralarda, nadas alanlarında ya da ürün artıkları ile
beslenmektedir. Ayrıca tarım ürünleri çeşitliliği de geleneksel olarak azdır.
GAP, bu bölgenin büyük su ve verimli toprak potansiyelini harekete geçirmeyi hedeflemektedir.
Fırat ve Dicle’nin senelik ortalama yüzey akışlarının Suriye sınırındaki toplamı ortalama 35
15
milyar metreküp/yıl olarak belirtilmektedir (GAP-BKİB 1997). Bölgenin toplam işlenebilir arazi
potansiyeli 2.2 milyon hektardır. GAP’ın hedefleri, Master Plan’da yer alan özet ifadelerle şu
şekilde belirlenmiştir: 1. Tarımsal üretimin artırılması; 2. Tarımsal gelir seviyelerinin sermaye
birikimine izin verecek şekilde yükselmesi; 3. Kentlerin nüfus emme kapasitelerinin artırılması;
ve 4. Toplumsal istikrar ve sürdürülebilir bir ekonomik gelişme safhasının yakalanması.
Ancak, tarımsal modernizasyon ve bölgesel kalkınma süreci belirtileri uzun vadede ortaya
çıkabilecek, birbiriyle ilişkili pek çok sosyal ve çevresel sorunu içinde barındırmaktadır. Artan
toprak erozyonu, tarım topraklarında tuzlanma, kimyasal gübre ve pestisit kullanımının yol
açacağı kirlenme, tüm bu süreçlerin tarımsal üretimle bağı ve tarımsal üretimin arazi kullanımı,
nüfus ve kentleşme dinamikleri ile zorunlu ilişkisi bir problemler örgüsü oluşturmaktadır. İlerde
ortaya çıkması muhtemel sorunların nedenlerinin yeterince kavranabilmesi, istenmeyen bazı
sonuçların önlenebilmesi için bu problemler yumağının bilimsel bir analizi gerekmektedir.
GAPSIM belirli bir problem çerçevesinden hareketle bu amaca hizmet etmektedir.
III.2. Problem
Tarımsal kalkınma sürecinde değişen arazi kullanım biçimleri, değişen ürün seçimleri ve bu
ürünlerin farklı rotasyon uygulamaları sulama suyu ve tarımsal girdiler için değişken
gereksinimler yaratır. Tarımsal girdi kullanım seviyeleri ise zaman içerisinde tarımsal kirlilik ve
toprak vasıfsızlaşması, yani ürün verimliliği üzerinde etkide bulunur. Dolayısıyla, tarım
ekonomileri bir yandan girdi kullanım miktarları (maliyetler) diğer yandan da verimlilik (kazanç)
tarafından etkilenir. Tarım ekonomileri üzerindeki bu baskı tekrardan, tarımsal üretim biçimlerini,
ürün seçimlerini ve rotasyonlarını etkiler.
Tarım sistemlerinin yarattığı sulama suyu ihtiyacı ve buna karşılık olarak sulama suyu arzı
arasındaki denge kalkınma sürecinde çok önemli bir rol oynar. Sulama suyu arzında yaşanacak
sıkıntıların, yeni tarım alanlarının sulamaya açılma hızını yavaşlatması ve hatta tamamen
durdurması sözkonusu olabilir. Ayrıca sulama suyu arzının yetesizliği ürün verimliliğini de
düşürecektir. Bir yandan yeni arazilerin beklenen hızda sulamaya açılmamasının diğer yandan
sulanan arazilerde su yetersizliğinin neden olduğu ürün kayıpları toplam tarımsal üretimin
beklenenin altında gerçekleşmesine ve kırsal kalkınmanın sekteye uğramasına neden olabilir.
16
Geçimlik ekonomilerin baskın olduğu bir tarımsal sistemde, arazi dağılımındaki eşitsizlikler de
göz önünde bulundurulduğunda, yağlı ve lifli tohumlar gibi ihrac ürünleri üretimiyle bunun
karşısında tahıl-bakliyat gibi temel gıda maddeleri üretimi arasındaki dengeler nüfus
dinamiklerini etkiler. Bir taraftan kırsal bölgelerde temel gıda üretimi ve kırsal nüfusun beslenme
seviyesi, öte taraftan kentsel bölgelerde iş iştihdam olanakları bölge içi ve bölge dışı göç üzerinde
etkili olacaktır.
GAPSIM en genel hatlarıyla ifade ettiğimiz bu karmaşık ilişkiler örgüsünden hareketle GAP’ın
karar vericileri ilgilendiren bazı stratejik problemlerine çözüm aramaktadır. Sulama suyu arz
talep dengesi, arazi vasıfsızlaşması, pazar ve gelenekler dikkate alındığında ürün seçimleri ve
arazi kullanım biçimleri gelecekte nasıl şekillenecektir? Farklı enerji üretim seviyeleri ve
değişken sulama suyu talebi dikkate alındığında GAP’ın su potansiyeli yeterli midir? Tüm bu
faktörlerden etkilenen tarımsal üretim ve kentsel büyüme bölgesel nüfus dinamiklerini nasıl
etkileyecektir?
III.3. Model
Model GAP’ın çeşitli çevresel ve sosyo-ekonomik alt bileşenlerini temsil eden 14 alt model
(sektör) ve yaklaşık 2000 değişken içermektedir. Benzetim modeli “STELLA Research” (HPS
1996) yazılımında geliştirilmiştir. GAPSIM’in genel yapısı Şekil 6’da gösterilmektedir. Şekildeki
her bir kutu bir alt modeli temsil etmektedir. Mümkün olan arazi akışları (arazilerin kullanım
biçimlerindeki değişimler) koyu oklarla, modelin alt bileşenleri arasındaki bilgi alışverişi ise ince
oklarla temsil edilmiştir. Buna göre meralardan ve ormanlardan kuru tarım arazilerine kuru tarım
arazilerinden kentsel arazilere, kuru tarlalardan sulu tarlalara doğru (sulamaların ilerleme hızına
bağlı olarak) ve tarlalarla bağ ve bahçeler arasında arazi akışı mümkündür. Kuru tarlalar, sulu
tarlalar ve bağ-bahçeler işlenen arazi grubunu oluşturmaktadır. Bunlar sunuş kolaylığı açısından
Şekil 6’da tek bir kutu ile temsil edilmişlerdir. Bu bölümde GAPSIM’in tamamı değil ancak bazı
alt modelleri ve bunların model geneli ile olan ilişkileri tanıtılacaktır. Modelin ayrıntılı
dökümantasyonu Saysel 1999’da mevcuttur.
17
Şekil 6. GAPSIM Genel Yapısı.
III.3.1. İşlenen Araziler
İşlenen araziler modelde merkezi bir role sahiptir. Kuru tarlaları, sulu tarlaları ve bağ-bahçeleri
temsil eden üç alt modelden oluşmaktadır. Pazar sektörüne tarım ürünlerini arz eder ve pazardan
bu ürünlerin fiyat bilgisini alır. Gübre, pestisit, tuzlanma ve erozyon sektörlerine girdi kullanım
miktarları ve ürün seçimleri hakkında bilgi verirken bu sektörlerden toprak verimliliğiyle ilgili
bilgiler alır. Ayrıca, işlenen araziler tarım topraklarının halihazırdaki ürün seçimlerine göre yem
bitkileri potansiyeli ve tarım ürünleri karlılığı hakkında meralar ve hayvancılık sektörünü
bilgilendirir; bu sektörden çiftliklerde beslenen hayvan miktarı hakkında bilgi alır. Nüfus
sektöründen kırsal nüfus hakkında bilgi alır ve bu sektöre geçimlik temel besin maddelerini arz
eder. Nihayet, su kaynakları sektöründen sulamaların ilerleme hızı hakkında bilgi alır.
Şekil 7’de kuru tarlalar sektörünün basitleştirilmiş bir stok-akış diagramı ve tahıl üretiminin
bölgesel pazarla etkileşimi gösterilmiştir. Şekle ilişik olan tabloda ise değişkenlerin model temel
18
analizine göre benzetimin başlangıcı olan 1990 ve sonu olan 2030 yıllarındaki değerleri
birimleriyle birlikte gösterilmiştir. Araziler GAP bölgesinde mümkün olan en temel ürün
seçimlerine göre sınıflandırılmıştır. Örneğin kuru tarım arazileri tahıl monokültür arazileri
(nadaslı) ve tahıl-baklagil rotasyon arazileri (nadaslı) olmak üzere iki stok değişkeni tarafından
temsil edilmiştir. Negatif (dengeleyici) gerbildirim döngüsü tahıl üretimi ve pazar etkileşimini
göstermektedir. Tahıl monokültür arazileri arttıkça tahıl üretimi artar. Pazara arz edilen tahıl
artınca tahıl fıyatlarının düşmesine neden olur. Tahıl monokültürün karlılığı azalır ve nihayetinde
tahıl monokültür arazilerinin tahıl-baklagil rotasyon arazileri lehine azalmasını destekleyen
dengeleyici bir döngü oluşur. Belirttiğimiz gibi bu şema kuru tarım arazilerinin basitleştirilmiş bir
temsili olup arazi akışlarında etkili olan tüm faktörleri göstermemektedir.
Şekil 7. Kuru Tarlalar.
İşlenen arazilerde yedi temel ürün grubu yetiştirilmektedir. Bunlar tahıllar, baklagiller, pamuk,
yağlı tohumlar, yazlık tahıllar, sebzeler ve meyvelerdir. Bu ürün gruplarının her biri bölge için
19
önerilen çeşitli tarım ürünlerini şemsiyesi altında toplamaktadır. Her çiftlik sistemi kendi
üretimini, gelirini, girdi ihtiyaçlarını ve maliyetlerini yaratmaktadır. Çiftlik sistemlerinin
karlılıkları, gelir ve maliyet temel alınarak hesap edilmektedir. Hesaplamada kullanılan girdiler
gübre, pestisit, tohum, yakıt, su ve işgücüdür. Alternatif araziler arasındaki akışlar şu üç kritere
göre belirlenmektedir: karlılık; ürün güvenlik faktörü (pazarlama kolaylığı olan ürünlere avantaj
sağlayan bir faktör- temel olarak tahıl ve baklagile); beceri faktörü (daha az beceri ve tarımsal
bilgi gerektiren üretim biçimlerine avantaj sağlayan bir faktör – temel olarak tahıl ve pamuk
monokültürüne).
III.3.2. Su Kaynakları
Su kaynakları sektörü tarım arazilerinin değişen sulama suyu gereksinimlerine bağlı olarak
gerçekleştirilen toplam sulama suyu temini ve buna karşılık gelen toplam hidroelektrik üretimini
temsil etmektedir. İşlenebilir arazi sektörünü yeni sulu tarım alanlarına geçiş hızı hakkında
bilgilendirir. Bu sektörden sulama suyu talebiyle ilgili bilgi alır. Tuzlanma sektörünü tarlalara
uygulanan sulama suyu miktarı hakkında bilgilendirir. Ayrıca yazlık ürünlerin arz talep
dengesiyle ilgili olarak pazar sektöründen bilgi alır. Nihayet, GAP sulama projelerinin
gerçekleşme hızındaki gecikmeler hakkında hükümet sektöründen bilgi alır.
Şekil 8’de sulu tarım alanlarının genişleme hızı üzerinde etkili olan temel geribildirim döngüsü
gösterilmektedir. Sulama suyu talebi iki şekilde artabilir. Birincisi, toplam sulanan arazilerin
genişlemesi suretiyle. İkinci olarak da su gereksinimi yüksek olan tarım ürünlerinin daha çok
tercih edilmesi ve daha fazla ekilmesiyle. Şekil 8’deki döngüye göre, toplam sulanan arazi
büyüdükçe sulama suyu talebi artacaktır. Talep artışı sulama suyu arz talep dengesini olumsuz
etkileyeceğinden ötürü su kıtlığına neden olacak bu da çiftçilerin sulu tarıma geçiş kararlarını
olumsuz etkileyecektir. Sonuçta sulu tarıma geçiş yavaşlayarak toplam sulanan arazi miktarı
üzerinde dengeleyici bir faktör oluşturacaktır. Burada dikkate alınması gereken husus, sulu tarıma
geçişin sulama kapasitesi inşaatından farklı oluşudur. Sulu tarıma geçiş çiftçilerin kararını temsil
eden davranışsal bir değişken tarafından etkilenmektedir.
20
Şekil 8. Sulu Tarım Alanlarının Genişlemesi.
III.3.3. Sulama ve Tuzlanma
GAPSIM tuzlanma sektörü işlenebilir topraklardan çiftlik sulama ihtiyacına dair bilgi alır ve bu
sektörü topraktaki tuz seviyesinin verimlilik üzerindeki etkileri hakkında bigilendirir.
Tuzlanmaya dair dört süreci entegre eden sistemik bir modeldir. Bu süreçler sulama, drenaj,
yeraltı suyu deşarjı ve yeraltı suyunun yüzeye yükselmesidir. Model sürekli sulanan topraklarda
ve yarı kurak bölgelerde yaşanan uzun erimli tuzlanma sorununun kapsamlı bir temsilidir (Saysel
ve Barlas 2001). Model analizi tarımdan dönen drenaj suyunun sulama suyundaki karışım
oranının yüksek olduğu durumlarda, toprak tuz seviyesinin beklenenden çok daha hızlı
yükseleceğini göstermektedir. Bu koşullar altında drenaj önlemlerinin artırılması, beklenenin
aksine, toprak tuz seviyesinde üstel bir artışa neden olmaktadır.
III.3.4. Pestisitler
Pestisit sektörü işlenen araziler sektöründen ürün seçimleri ve monokültür süreleri hakkında bilgi
alır. Bu sektöre kullanılan pestisit miktarı hakkında bilgi verir. Pestisit modeli yıllık pestisit
kullanım miktarlarını ekim yapılan alanlarda gözlenen pest miktarına göre ayarlar. Pest miktarları
ise monokültür sürelerini ve pestlerin direnç geliştirme süreçlerini dikkate alarak temsil
edilmiştir. Pest miktarlarının zaman içerisinde monkültür tarım için, rotasyon uygulanan alanlara
21
oranla artış göstereceği, ve pestlerin artan pestisit kullanımına bağlı olarak daha güçlü direnç
geliştirecekleri varsayılmıştır (Pimentel 1991 ve Mannion 1995). Bu varsayımlar, Türkiye tarım
sistemleri üzerindeki araştırmalar tarafından da doğrulanmaktadır. Ayrıca çiftçilerin artan pest
direnci karşısında pestisit tüketim miktarlarını artırma eğilimine girdikleri gözlenmiştir (Delen ve
diğerleri 1995). Modelde kullanılan ilk pest tüketim değerleri GAP-BKİB 1988’den alınmıştır.
Pestisit modelinin yukarıda açıklanan süreçleri temel alan geribildirim yapısı Şekil 9’da
gösterilmiştir. Buna göre, tarım alanlarında pest miktarı (pest yoğunluğu) arttıkça çiftçiler pestisit
kullanım miktarlarını artırma eğilimine girerler. Ancak, artan pestisit kullanımı bir yandan, kısa
vadede pest yogunlugunu azaltıp gelecekteki pestisit kullanım ihtiyacının artma eğilimini
dengelerken (negatif / dengeleyici geribildirim döngüsü) diğer taraftan da uzun vadede pest
direnç gelişimini canlandırdığı için gelecekteki pestisit kullanım ihtiyacını artırmaktadır ( pozitif /
pekiştirici geribildirim döngüsü). Bu nedensellik şeması modern tarım sistemlerinin nasıl giderek
pestisit kullanımına bağımlı hale geldiğini açıklamaktadır.
Şekil 9. Pestisit Tüketimi.
III.3.5. Kentler
GAPSIM kent sektörü GAP bölgesindeki tüm kentleri, endüstri yapılarının, konut ve kentsel
nüfusun etkileşim içerisinde bulunduğu bir sistem olarak ele almaktadır (Alfeld ve Graham
1976). İşlenen arazi ve hayvancılık sektörlerinden tarım ürünleri girdisi (hammadde) alır ve bu
sektörlere tarımsal üretim girdilerini sağlar. Endüstri kolları tüketici, imalat ve hizmet sektörleri
22
altında bir araya getirilmişlerdir. Bu işkolları girdi çıktı alışverişi içinde bulunurlar. Her endüstri
kolu hammadde, işgücü, su ve enerji gibi kendi girdi ihtiyaçlarını yaratır. Ya diğer endüstri
kolları veya doğrudan tüketiciler tarafından tüketilecek ürünler üretir. Kent sektörü nüfus
sektörünü iş istihdam olanakları hakkında bilgilendir.
III.3.6 Nüfus
Nüfus kentsel ve kırsal olarak iki ana grupta ele alınmıştır. Kentsel nüfus kent ve kasabalarda
yaşayan nüfusu, kırsal nüfus ise köy ve alt yerleşim yerlerinde yaşayan nüfusu temsil eder. Nüfus
değerleri doğumlar, ölümler, iç ve dış göç vasıtasıyla değişir. Kentsel iş olanakları ve kırsal
beslenme seviyeleri iç ve dış göç dinamiklerini etkileyen faktörlerdir.
III.4. Modelin Sınanması ve Bazı Model Analizleri
GAPSIM’in geçerliliği, Barlas 1996 tarafından önerilen protokol temel alınarak sınanmıştır. Buna
göre, dinamik sistem modellerinin sınanmasında, model (iç) “yapısının” geçerliliği esas
alınmalıdır. Çünkü bu modellerin kuruluşunda değişkenler arasında istatistiksel korelasyon değil
nedensel ilişkiler temel alınmakta, inşa edilen model yapısı gerçek sistemin işleyişini temsil etme
iddiası taşımaktadır. Model “davranışı”nın sınanması (model sonuçlarının gerçek veri ile
karşılaştırılması / kalibrasyonu) model “yapısının” sınanmasının ardından gelmelidir. Zira,
başarılı bir dinamik sistem modeli “doğru davranışı” “doğru nedenlerle” üretmelidir. Çeşitli
sınama sonuçları Saysel 1999’da mevcuttur.
Yaptığımız tüm model analizleri, GAP hidroelektrik ve sulama yapılarının inşaat hızına dair
belirli bir varsayıma (senaryoya) dayanmaktadır. Buna göre, GAP hidroelektrik yapılarının
inşaatı 1990-2015, sulama yapılarının inşaatı ise 1995-2015 yılları arasında tamamlanmaktadır.
Model analizine temel teşkil eden bu dışsal değişkenlerin benzetim esnasında edindiği değerler
Şekil 10’da gösterilmiştir. Şekil’deki birinci değişken (maksimum güvenli enerji üretimi –
GWs/yıl) hiç sulama yapılmaması durumunda elde edilecek senelik güvenli enerji üretim
miktarını temsil etmektedir. İkinci değişken ise (potansiyel sulanan arazi - ha) sulama yapılarının
kapsayacağı sulanacak arazi miktarını göstermektedir.
23
Şekil 10. GAP İnşaat hızına dair model varsayımı (senaryo).
Model sonuçlarını tartışırken tek bir benzetim sonucu ile hareket etmek, model davranışı ile ilgili
yargılar üretmek için yeterli değildir. “Model referans davranışı” (temel benzetim) çeşitli senaryo
ve stratejilerin model davranışı üzerindeki etkilerini kavrayabilmemiz için bir temel teşkil eder.
Çeşitli senaryo ve stratejiler “model referans davranışı” ile karşılaştırmak suretiyle analiz edilir.
GAPSIM referans davranışına göre GAP bölgesinde pamuk ekiminin istenmeyen ölçülerde
artabileceği ve bunun sulama suyu kıtlığına yol açabileceği görülmektedir. Ayrıca, tarım
topraklarında tuz seviyesi ve kimyasal tarım ilaçları kullanımı istenmeyen ölçülerde artmaktadır.
Model analizi, sulama suyunun dağıtımı stratejisi, çiftçilerin sulu tarıma geçiş hususundaki
kararlılıkları ve ürün rotasyon uygulamalarının hem ekonomik hem de çevresel açıdan son
derece etkili faktörler olduğunu göstermektedir. Gerek model temel davranışı gerekse yukarıda
değinilen üç stratejinin bileşimiyle elde edilen “iyileştirilmiş” davranış, Saysel, Barlas ve
Yenigün 2001’de gösterilmekte ve tartışılmaktadır. Buna göre, GAP gelişme sürecinde sulama
suyu arzı hidroelektrik üretiminde karşılaşılan kayıpları önleyecek şekilde azaltılırsa, ancak
bununla beraber çiftçiler sulu tarıma geçiş hususunda hızlı ve kararlı davranırlarsa ve rotasyon
uygulamaları özendirilirse sistem davranışında bütünsel bir iyileşme gözlenmektedir. Özetle,
elektrik üretim ve sulanan arazi miktarları artmakta, toprak tuz seviyesi ve pestisit kullanım
miktarları görece azalmakta, bölgesel tarımsal üretim artmaktadır. Kentleşme ve nüfus
dinamiklerinin ise sözkonusu tarımsal stratejilere karşı fazla duyarlı olmadığı gözlenmektedir
(Bakn. Saysel, Barlas ve Yenigun 2001).
24
Bu bölümde öncelikle model referans davranışını tanıtacağız. Ardından çiftçilerin sulu tarıma
geçiş hususundaki kararlılığının çeşitli sinerjistik etkileri neden ve nasıl (model yapısının içerdiği
hangi ilişkilere bağlı olarak) yarattığını benzetim sonuçlarına dayanarak tartışacağız.
Şekil 11. su kaynakları gelişimine dair model referans davranışını göstermektedir. Buna göre,
GAP sulamaları devreye sokuldukça zaman içerisinde önemli ölçülerde su yetersizliği karşımıza
çıkar. Benzetimin sonuna doğru, 2020 senesi itibariyle model davranışı dengeye oturur. Güvenli
enerji üretim miktarı 19000 GWs/yıl seviyesinde, sulanan arazi miktarı ise 1.14 milyon hektar
seviyesinde duraklar (bu değerler 22000 GWs/yıl ve 1.7 milyon hektar hedef değerlerinin oldukça
altındadır). Fırat ve Dicle’nin senelik toplam ortalama debilerinin (35 milyar metreküp) %50’si
sulama amacıyla kullanılmaktadır. Su azlığı sonucu ortaya çıkan ortalama ürün kaybı %10
civarındadır.
19000 GWh/yıl
%10
%50
1.14 mılyon hektar
Şekil 11. Model refereans davranışı – su kaynakları.
Sulanan alanların ve enerji üretiminin hedeflenen değerlere ulaşamaması su gereksinimi yüksek
olan pamuk bitkisinin yaygın ekiminden kaynaklanmaktadır. Şekil 12. model referans davranışına
göre tarımsal arazi kullanımını göstermektedir. Benzetim sonunda pamuk monokültür alanları
600.000 hektar seviyesine ulaşmaktadır. İkili rotasyon arazileri 500.000 hektar, bağ ve bahçeler
ise yaklaşık 100.000 hektar seviyesine gelmektedir. Çoklu rotaston uygulayan tarım arazileri ise
önemsiz boyutlarda kalmaktadır. Ortaya çıkan arazi kullanımı, ürün çeşitliliğini olumsuz
etkilemektedir.
25
100000 ha
500000 ha
600000 ha
Şekil 12. Model referans davranışı – sulu tarımsal araziler.
Pamuk monokültürünün bu derece yaygınlaşması olumsuz çevresel etkiler doğurmaktadır.
Ortalama pestisit tüketim miktarları istenmeyen ölçülerde artmakta, artan sulama suyu miktarları
toprak tuz seviyesini olumsuz olarak etkilemektedir. Şekil 13. tarımsal kirlilik ve tuzlanma
değişkenlerinin model referans davranışına göre edindiği değerleri göstermektedir. Benzetim
başlangıcındaki tüketim değerlerine göre birim arazi üzerindeki ortalama pestisit tüketim miktarı
benzetimin ilk safhasında 3.8 misline kadar artmakta, daha sonra yaklaşık 3 misli seviyesinde
dengeye gelmektedir. Ortalama kimyasal gübre kullanım miktarı benzetim sonunda başlangıç
değeriyle karşılaştırıldığında 1.23 misline çıkmaktadır. Toprak tuz konsantrasyonu 3450 mg/l
değerinde dengeye gelmektedir.
3450 mg/l
1.23 (boyutsuz)
3 (boyutsuz)
Şekil 13. Model referans davranışı – tarımsal kirlilik.
26
Tarımsal üretim seviyeleri (pazara arz edilen miktarlar) kışlık tahıllar, baklagiller, pamuk, yağlı
tohumlar ve meyveler temel alınarak Şekil 14’de gösterilmiştir. Sulamalar ilerledikçe, kışlık tahıl
ve baklagil üretimi azalmakta, buna karşılık pamuk, yağlı yohum ve meyve üretimi artmaktadır.
Yağlı tohum arzının izlediği dinamik tüm diğer yazlık bitkileri (yazlık tahıllar ve sebzeler) temsil
etmektedir. Benzetim sonunda kışlık tahıl arzı 1.8 milyon ton/yıl, baklagil arzı ise 0.27 milyon
ton/yıl, pamuk arzı 2.22 milyon ton/yıl, yağlı tohum arzı 0.095 milyon ton/yıl, meyve toplam arzı
ise 0.5 milyon ton/yıl seviyesinde gerçekleşmektedir. Tarımsal üretim dinamiği, temel gıda
üretiminin azaldığını, endüstriyel bitki üretiminin ise arttığını göstermektedir. Ayrıca, endüstriyel
bitki üretiminde pamuk büyük ağırlık taşımakta, diğer yazlık ürünlerin üretimi düşük seviyelerde
kalmaktadır.
1.8 milyon ton/yıl
0.5 milyon ton/yıl
0.095 milyon ton/yıl
2.22 milyon ton/yıl
0.27 milyon ton/yıl
Şekil 14. Model referans davranışı – tarımsal üretim.
Şekil 15. nüfus ve kentleşme dinamiklerini ifade etmektedir. Kırsal ve kentsel net doğum oranları
dışsal değişkenler olarak modellenmişlerdir ve bu oranların 2030 senesine kadar aşamalı olarak
azalacağı varsayılmıştır. Buna göre, gelecek otuz yıl boyunca kırsal nüfus azalmaya, kentsel
nüfus da artmaya devam edecektir. Benzetim sonucuna göre 2030 senesinde kırsal nüfus 1.55
milyon, kentsel nüfus ise 7.33 milyon olmaktadır. Bu dinamik temel olarak artan kentsel iş
olanaklarına ve azalan kırsal temel gıda üretimine bağlı olarak gelişmektedir. Kent ve kasabalarda
endüstriyel iş olanakları arttıkça ve temel gıda üretimine dayalı geçimlik tarım ekonomileri
azaldıkça daha fazla insan kentsel bölgelere göç etme eğilimine girmektedir. Ancak kırsal
nüfusun beslenmesi için mevcut olan temel besin maddesi çokluğunun (temel gıda çokluğu –
27
boyutsuz) ve kentsel iş olanaklarının (kentsel iş imkanı – iş/işgücü) davranışını incelediğimizde
ciddi bir iyileşme görülmemektedir. Temel gıda çokluğu 3.4 seviyesinden 4.15 seviyesine
yükselmektedir. Bu değer model tarafından toplam temel gıda üretimi kırsal nüfusun minimum
tüketim ihtiyacına bölünmek suretiyle hesaplanmaktadır. Kentsel iş olanakları ise işgücü başına
0.55’ten 0.65’e yükselmektedir.
0.65 iş/işgücü
4.15 (boyutsuz)
7.33 milyon kişi
1.55 milyon kişi
Şekil 15. Model referans davranışı – nüfus.
GAPSIM’in su kaynaklarını, arazi kullanımını, tarımsal kirlilik, üretim ve nüfus dinamiklerini bir
araya getiren, geribildirime dayalı entegre yapısı çeşitli stratejilerin model bütünü üzerindeki
sinerjistik etkilerini analiz etme imkanı tanımaktadır. Örneğin, toprak tuz seviyesinin bölge
bazında etkili bir şekilde yönetilmesi (drenaj vb. yöntemlerle) yalnızca toprak verimliliğini
etkilemekle kalmaz, arazi kullanımı, sulama suyu gereksinimleri, tarımsal kirlilik ve üretim
üzerinde de etkiler yaratır. Toprak tuz seviyesi model referans davranışına göre daha aşağı
seviyelere çekildiğinde çiftçiler pamuk gibi tuza dayanıklı bitkilerden yağlı tohumlar, baklagiller
ve sebzeler gibi tuza az dayanıklı bitkilere yönelmeye başlarlar. Bu, çiftliklerin sulama suyu
gereksinimini azaltır, zira pamuk, su gereksinimi en yüksek olan üründür. Toplam sulama suyu
gereksinimi azalınca, tarla başına düşen kullanılabilir su miktarı artar, su azlığından kaynaklanan
ürün kayıpları azalır, yağlı tohumların, yazlık tahıl ve sebzelerin bölgesel üretimi önemli
ölçülerde artar. Aynı zamanda, azalan pamuk üretimi ve azalan pamuk monokültürüne bağlı
olarak, pest miktarları ve pestisit tüketim miktarları düşer. Bu tarımsal kirlilik üzerinde olumlu bir
etki yaratır.
28
Çiftçilerin sulu tarıma geçiş karar hızının sistem davranışı üzerinde yarattığı etki aşağıda
tartışılacaktır. Şekil 8’de ifade edildiği üzere sulu tarıma geçiş hızı sulama kapasitesi inşaatı
(dışsal değişken) ve çiftçilerin sulu tarıma geçiş kararına bağlı olarak modellenmiştir (endojen –
davranışsal değişken). Çiftçilerin sulu tarıma geçiş kararları ise sulama suyu arz - talep oranına,
yani kullanılabilir sulama suyu çokluğuna bağlı olarak modellenmiştir. Bu model varsayımı, GAP
sulamalarında, su dağıtım teknolojisi (sulama suyunun tüketim miktarına bağlı olarak
faturalandırılamaması) nedeniyle kaynağa yakın çiftliklerin mevcut sudan daha fazla istifade
edebileceği gerçeğini temel almaktadır (TOBB 1994). Teknoloji seçimi ya da sosyal – kültürel
nedenlerden ötürü bazı çiftçilerin sudan eşitçe yararlanamayacağı varsayılmaktadır. Şekil 16-20
çiftçilerin sulamaya geçmek hususunda daha kararlı (hızlı) davranmaları durumunda ortaya çıkan
model davranışını göstermektedir.
Sulamalar için verilen toplam su miktarında bir değişikliğe gidilmediği için güvenli enerji
üretimi nihai değerinde bir değişiklik olmamaktadır (19000 GWs/yıl). Ancak sulanan arazi
miktarı çok önemli ölçülerde artmakta, 1.53 milyon hektar değerine ulaşmaktadır. Bu benzetim
sonucunda gerek enerji üretimi gerekse sulanan arazi miktarı hedef değerlere oldukça yakındır
(22000 GWs/yıl ve 1.7 milyon hektar). Yine Fırat ve Dicle’nin yıllık ortalama debilerinin
%50’sinden sulama maksadıyla yararlanılmaktadır. Ancak su yetersizliğinin neden olduğu
ortalama ürün kaybı artarak %20 seviyesine ulaşmıştır (Şekil 16). Çiftlik bazında ortaya çıkan bu
sorun verimli sulama çizelgeleri vb. mikro önlemlerle aşılabilecek bir sorundur.
%20
%50
1.53 milyon hektar
19000 GWh/yıl
Şekil 16. Sulamaya hızlı geçiş – su kaynakları.
29
Birim sulanan arazi başına düşen sulama suyu miktarı azaldıkça, çiftçiler daha iyi ürün alabilmek
maksadıyla su gereksinimi daha az olan ürün ve arazi kullanım biçimlerine yönelirler (Bakn.
Şekil 17). Zaman içinde pamuk ekimi diğer yazlık ürünler ve rotasyon uygulamaları lehine
görece azalma gösterir. Ürün çeşitliliği artar. Bu benzetim sonucunda pamuk monokültür arazileri
700.000 hektar, ikili rotasyon uygulanan araziler 760.000 hektar, bağ ve bahçeler de 130.000
hektar seviyesine ulaşır. Bu senaryo altında çoklu rotasyon uygulamalarında bir artış
gözlenmemektedir.
700000 ha
760000 ha
130000 ha
Şekil 17. Sulamaya hızlı geçiş – sulu tarımsal araziler.
Yaygın pamuk monokültürünün ve arazi başına ortalama sulama suyu kullanımının azalması
pestisit tüketim ve tuzlanma değerleri üzerinde olumlu etki yaratır (Şekil 18). Benzetim
başlangıcındaki tüketim değerlerine göre birim arazi üzerindeki ortalama pestisit tüketim miktarı
2.15 misli seviyesinde dengeye gelmektedir. Toprak tuz konsantrasyonu ise göreli bir iyileşmeyle
3300 mg/l nihai değerine ulaşmaktadır.
Şekil 19’da tarımsal ürün arzı değerleri görülmektedir. Buna göre, model referans davranışı ile
karşılaştırıldığında kışlık tahıl ve baklagil üretim nihai değerleri azalırken, pamuk, yağlı tohum ve
meyve üretim nihai değerleri artmaktadır. Bu değişim daha fazla ekilebilir alanın sulamaya
açılmış olmasına bağlıdır. İkili rotasyon uygulamalarındaki artışa bağlı olarak, yağlı tohumlarda
(ve yazlık tahıl ve sebzelerde) en büyük oransal artış gözlenmektedir. Nihai tarımsal ürün arzı
değerleri sırasıyla 1.58; 0.2; 2.4; 0.13; ve 0.53 milyon ton/yıl’dır.
30
3300 mg/l
1.23 (boyutsuz)
2.15 (boyutsuz)
Şekil 18. Sulamaya hızlı geçiş – tarımsal kirlilik.
0.53 milyon ton/yıl
0.13 milyon ton/yıl
2.4 milyon ton/yıl
0.2 milyon ton/yıl
1.58 milyon ton/yıl
Şekil 19. Sulamaya hızlı geçiş – tarımsal üretim.
Son şekil (Şekil 20), incelediğimiz senaryo altında nüfus dinamiklerini göstermektedir. Nüfus ve
kentleşme dinamiklerinin bu senaryo karşısında oldukça duyarsız olduğu görülmektedir. Daha
fazla toprak aktif olarak sulamaya açıldığı için geleneksel temel gıda üretimi (tahıl – baklagil) bir
parça azalmakta, endüstriyel bitki üretimi ise artmaktadır. Buna bağlı olarak kırsal nüfus nihai
değerinde küçük bir azalma, kentsel nüfus nihai değerinde ise küçük bir artış görülmektedir.
Temel gıda çokluğu biraz azalırken kentsel iş imkanı ise bir parça artmıştır. Ancak bu
değişimlerin hiçbirisi genel nüfus ve kentleşme dinamiğinde niteliksel bir farklılığa işaret
etmemektedir.
31
0.66 iş/işgücü
4.10 (boyutsuz)
7.39 milyon kişi
1.47 milyon kişi
Şekil 20. Sulamaya hızlı geçiş – nüfus.
Tablo 1’de, incelediğimiz model değişkenlerinin model referans davranışına ve sulamaya hızlı
geçiş senaryosuna ait nihai değerleri (2030 senesi değerleri) karşılaştırılmıştır.
Model referans davranışı (2030)
Senaryo (2030)
Güvenli enerji üretimi (GWs/yıl) 19000 19000 Sulanan araziler (milyon hektar) 1.14 1.53 Sulamaya verilen su oranı (%) 50 50 Su kıtlığının neden olduğu ortalama ürün kaybı (%) 10 20 Pamuk monokültürü (hektar) 600.000 700.000 İkili rotasyon (hektar) 500.000 760.000 Çoklu rotasyon (hektar) - - Bağ-bahçe (hektar) 100.000 130.000 Ortalama pestisit tüketimi artışı (boyutsuz) 3 2.15 Ortalama gübre tüketimi artışı (boyutsuz) 1.23 1.23 Ortalama toprak tuz konsantrasyonu (mg/l) 3450 3300 Kışlık tahıl toplam arzı (milyon ton/yıl) 1.8 1.58 Baklagil toplam arzı (milyon ton/yıl) 0.27 0.2 Pamuk toplam arzı (milyon ton/yıl) 2.22 2.4 Yağlı tohum toplam arzı (milyon ton/yıl) 0.095 0.13 Meyve toplam arzı (milyon ton/yıl) 0.5 0.53 Kırsal nüfus (kişi) 1.55 1.47 Kentsel nüfus (kişi) 7.33 7.39 Temel gıda çokluğu (boyutsuz) 4.15 4.1 Kentsel iş imkanı (iş/işgücü) 0.65 0.66
Tablo 21. Model referans davranışı ve senaryonun karşılaştırılması.
32
İncelediğimiz senaryo tek başına, sistem davranışında bütünsel bir iyileşme sağlamamaktadır.
Bunun için çeşitli senaryo ve stratejilerin bir arada ele alınması gerekmektedir. Ancak, incelemiş
olduğumuz senaryo, karmaşık (geribildirime dayalı) model yapısının sistemin birbirinden uzak
noktalarında neden ve nasıl farklı davranışlar üretebileceğini göstermektedir. Modelin arzu edilen
ve uygulanabilir stratejilerin geliştirilmesinde yol gösterici olabilmesi için laboratuvar ortamında
çok sayıda analizin yapılması gereklidir. Ayrıca, beliren ihtiyaçlar doğrultusunda model iç yapısı
yenilenebilir ve model davranışı yeni veriler ışığında daha başarılı bir şekilde kalibre edilebilir.
İleride ele alınması planlanan bu ve benzer çalışmaların tümüne aşağıda değineceğiz.
IV. İLERİDEKİ ÇALIŞMALAR
Bu bölümde GAPSIM model yapısının ve bir disiplin olarak “dinamik sistem modellemesi”nin
işaret ettiği bazı problemlerden hareketle ileride yürütülebilecek çeşitli çalışmalara değineceğiz.
Öncelikle, GAPSIM’in GAP Bölge Kalkınma İdaresi Başkanlığı ya da DPT gibi kamu
kuruluşlarında ne şekilde ele alınabileceğine dair bir çerçeve sunacağız. Ardından, GAP bölgesini
yakından ilgilendiren ancak şu aşamada GAPSIM tarafından kapsanmayan bazı sorunlara
değinecek, bunlarla ilgili orta vadeli bir çalışma-araştırma gündemi sunacağız.
IV.1. GAPSIM’in Karar verici Kurumların Bünyesinde Değerlendirilmesi
Bu makalede ele aldığımız süregiden akademik çalışmanın, kamu politikaları adına yararlı bir
araca dönüştürülebilmesi için karar verici kurumların bünyesinde yeniden ele alınması
gerekmektedir. Bu çalışmalar belirli aşamalar ve ilkeler dahilinde, çeşitli kurumların (kamu ve
üniversiteler) işbirliği içerisinde yürütülmelidir. Bunun için önerdiğimiz çerçeveyi şu şekilde
özetleyebiliriz:
Öncelikle, kurum bünyesinde üniversitelerden gelen uzman modelcilerle birlikte çalışabilecek bir
ekip oluşturulmalıdır. Bu ekip tercihen su kaynakları, ziraat ve kalkınma ekonomisi gibi farklı
disiplinlerde uzmanlaşmış personeli içermelidir. Ekip, kendi dışındaki uzmanlarla bilgi alışverişi
içerisine girebilecek esnek bir yapıda olmalıdır. Bu ekip öncelikle GAPSIM model yapısını, yani
yukarıda izah edilen dinamik davranışa neden olan varsayımları uzman modelcilerle birlikte
gözden geçirmelidir. Bu aşamada temel görev, model iç ilişkilerinin son derece şeffaf bir şekilde
tartışılarak gereken yeniden düzenlemelerin yapılması ve gelecek model çalışmalarına ışık
33
tutacak yapısal sorunların saptanmasıdır. Bu ekibin yapması gereken ikinci görev model
sonuçlarının gövenilirliği açısından acil görünen veri noksanlıklarının giderilmesidir. Ekip modeli
yeni veriler ışığında tekrar çalıştırıp çeşitli kalibrasyon problemlerinin üstesinden gelebilir. Bu
çalışmalara ekip içi öğretimin eşlik etmesi zorunludur. Ekipte yer alan insanlar, saptanacak
program dahilinde hem kurum içerisinde hem de Boğaziçi ve/veya Bergen Üniversitesi’nde
öğretim programlarına katılmalıdır. Bu programın temel amacı, kurum uzmanlarına dinamik
sistem modellemesi temel ilke ve yöntemlerinin öğretilmesi olmalıdır.
Yukarıda tarif edilen birinci aşamada verimli bir çalışmanın yakalanabilmesi durumunda
“öğrenmek için modelleme” ilkelerini temel alan, kurum personelinin (ekibin) aktif olarak
katıldığı yeni modelleme çalışmaları başlayabilir. Bu çalışmalarda üzerine gidilecek problemler
bir önceki aşamada ortaya konan sorunlardan esinlenecektir. Ancak şimdiden, GAPSIM model
analizinin işaret ettiği bazı problemlere değinmekte fayda var: 1. Model analizi, model
davranışının çiftçilerin girdi kullanımı, ürün seçimi ve arazi işleme biçimleri hakkındaki
kararlarına oldukça duyarlı olduğunu göstermiştir. Çiftçilerin ilgili karar süreçlerini yeniden ele
alan bir model çalışması, arazi ve çevre dinamiklerini kavramamızda daha güçlü yol gösterici
olacaktır. Bunun için tarım ekonomilerinin, ürün ve girdi seçiminde rol oynayan davranışsal
değişkenlerin ve modele temel teşkil eden ürün ve arazi işleme biçimlerinin gözden geçirilmesi
yararlı olacaktır. 2. Model analizi, su dağıtım stratejisi ve sulu tarıma geçiş hızının bölgesel
dinamikleri son derece etkilediğini göstermektedir. Sulama suyu dağıtım stratejilerini ve
çiftçilerin sulu tarıma geçiş kararlarını inceleyen bir model bölgesel dinamikleri daha iyi
kavramamıza yardımcı olacaktır. Bunun için su kaynaklarının ve sulama suyu arzının belirli bir
havza temel alınarak yeniden modellenmesi ve karar süreçlerinin bu model üzerinde analiz
edilmesi yararlı olacaktır.
IV.2. GAP ve Çevre-Kalkınma Sorunlarına Dair Potansiyel Modelleme Çalışmaları
Dinamik sistem modellemesi literatürü GAPSIM’in değindiği sorunlarla doğrudan ve dolaylı
olarak ilişkili çok sayıda “çevre ve kalkınma” problemini ele almaktadır. Bu çalışmalar hem
GAPSIM temelinde yapılacak araştırmalar hem de GAP’la ilgili diğer potansiyel araştırmalar için
teorik temel teşkil etmektedir. Orta vadede, kurumlardan gelecek talepler doğrultusunda
yürütülecek yeni çalışmalar için fikir sağlaması açısından, sözkonusu problem ve ilgili modellerin
bizce önemli olan bir bölümüne değineceğiz.
34
Kırsal yoksulluk, kırsal kredi politikaları
Kırsal yoksulluk ve gelir işitsizliği GAP bölgesini ilgilendiren en önemli sorunlardan biridir.
GAP bölgesinde tarımsal ekonomi ikili (dualist) bir yapı arzetmektedir. Ücretli işçi çalıştıran
ve/veya toprak kiralayan kapitalist sektörle kendi kendisini istihdam eden geçimlik sektör bir
arada yer almaktadır. Kapitalist sektör için ücretli olarak çalışan, kiraladıkları topraklarda
yarıcılık ve ortakçılık yapan veya kendi topraklarında kendi kendilerini istihdam eden kesim
ekonomideki tek işgücü kaynağıdır. Bu kesim tüketimini maksimize etmeye çalışır. Kapitalist
sektör ise ekonomideki tek ücretli işverendir ve karını maksimize etmeye çalışır. Bu ikili
ekonomik yapı dinamik sistem modellemesinin araçlarıyla açağıdaki şekilde ifade edilebilir
(Şekil 21).
Şekil 21. Arazi ve işgücünün sektörler arasında paylaşımı.
Saeed 1982 ve Ambali ve Saeed 1986 yukarıdaki stok-akış formülasyonundan hareket eden bir
model aracılığıyla Pakistan ve Tayland’da kırsal kalkınma ve gelir dağılımı problemini analiz
etmektedir. Kurdukları karmaşık sistem modeli, sistemin eşitsiz gelir dağılımı yaratan iç
35
mekanizmalarını, iç eğillimlerini ortaya koymaktadır. Ardından kalkınma politikaları ve
yoksullukla mücadele için tarımsal teknoloji modernizasyonu, toprak reformu, göç politikaları ve
mali politikaların bir arada ne şekilde ele alınması gerektiği tartışılmaktadır.
Teknoloji gelişimi ve yönetimi:
Teknolojik gelişim tüm kalkınma araştırmacıları tarafından ekonomik kalkınmanın önemli bir
aracı olarak kabul edilmektedir. Ancak teknolojik gelişimi destekleyecek uygun ve işlevsel
stratejilerin iyi araştırılması gerekmektedir. Sistem içerisindeki ekonomik aktörlerin rekabet
karşısındaki davranışsal tepkilerinin ne olacağı ve yeniliğe yatkınlıkları ve tüm bunların
teknolojik gelişim üzerindeki etkileri yeterince araştırılmamıştır. Saeed ve Prankprakma 1997
ikili (dualist) ekonomik yapıyı temsil eden sistem modelini temel alarak gelişmekte olan
ekonomilerde teknoloji problemini analiz etmektedir. Model analizi teknolojik gelişimi
destekleyen politikaların geleneksel doğrudan müdahale yöntemlerine göre çok daha umut verici
olduğunu göstermektedir. Ancak, teknolojik gelişimi hedefleyen girişimlerin başarıya
ulaşabilmesi için monopolistik işletmeler arasında rekabeti güçlendirmesi ve kendisini istihdam
eden rekabetçi işletmeler için destek sağlanması gerekmektedir.
Bölgesel Kalkınma ve Girişimcilik
Bölgesel kalkınmada altyapı yatırımlarının yanısıra çeşitli gelir, cinsiyet ve yaş gruplarının
ekonomik aktiviteye katılımları önemlidir. Ekonomik kalkınmayı destekleyecek uygun
girişimcilik politikalarının katılımcılık temelinde tesis edilmesi gerekmektedir. Ekonomik
aktiviteye katılımın ve küçük-aile girişimciliğinin gelişiminde moral, örgütsel ve altyapı ile ilgili
faktörler önem kazanmaktadır. GAP yatırımlarının bölgesel bir refah yaratabilmesi de
girişimciliğin gelişmesine bağlıdır. BKİB’nin bu yönde çeşitli projeler üzerinde çalıştığı
bilinmektedir. Ancak çok çeşitli girişimcilik deneyimleri ve bunların göreli başarıları bilinse de
bu deneyimler arasında bağ kuran ve başarılı stratejik müdahalelere olanak tanıyan genel bir
çerçeveden hareket edilmesinde yarar vardır. Sistem bakış açısı ve modellemesi girişimcilik ve
ekonomik katılımcılığın gelişiminde etkili olan moral, kurumsal ve altyapısal faktörlerin bütünsel
analizinde önemli rol oynayabilir.
36
Saeed 1990 tüm yaş ve cinsiyet gruplarının katılımına açık küçük aile işletmelerini gelişmekte
olan ülkeler / bölgeler için uygun bir girişimcilik modeli olarak önermektedir. Bu modele göre,
öncelikle gelir dağılımının düzenlenmesi ve müdahaleci olmayan istikrarlı bir siyasi ortamın tesis
edilebilmesi önem kazanmaktadır. Nihayetinde, aile işletmesinin başarısı temel altyapı, hizmet,
teknik kurum ve iletişim kanallarının tesis edilmesi suretiyle desteklenmelidir. Saeed, dinamik
sistem modeli aracılığıyla çeşitli mülkiyet biçimlerinin gelir dağılımı ve ücretler üzerindeki
etkilerinin dinamik analizini yapmaktadır. Yerinde mülkiyeti güçlendiren ve ticari ve kendi
kendisini istihdam eden sektörler arasında teknoloji uçurumunu azaltan önlemlerin nasıl daha
eşitlikçi bir gelir dağılımına yol açtığını göstermektedir. Demokratik ve müdahaleci olmayan bir
politik geleneğin potansiyel girişimciler için tahmin edilebilir ve yönetilebilir bir risk ortamı
yarattığını ortaya koymaktadır. Modele göre, bu koşulların tesis edilememesi durumunda büyük
altyapı yatırımları yetersiz ve verimsiz değerlendirilme tehlikesiyle karşı karşıya kalmaktadır.
Yukarıda kısaca değindiğimiz çalışmalar, GAP ile ilgili kalkınma sorunlarının analizi için yol
göstericidir. Sistem düşüncesi ve dinamik sistem modellemesinin GAP ile ilgili karar verici ve
strateji üretici kurumların bünyesinde değerlendirilmesi çok büyük maliyetlerle yürütülen sulama
ve enerji yatırımlarının bölgesel kalkınma hedefine ulaşmasına yardımcı olabilir. Doğal çevre ve
ekonomik yapıda ortaya çıkacak istenmeyen sonuçların önlenmesi için yol gösterebilir.
V. SONSÖZ
Bu yazıda Güney Doğu Anadolu Projesi’nin uzun erimli ve kapsamlı çevresel analizi için
geliştirdiğimiz bir dinamik sistem modelinden hareket ederek dinamik sistem modellemesinin
temel ilke ve araçlarını tanıttık. Geliştirdiğimiz modelin (GAPSIM) su kaynakları, arazi
kullanımı, toprak vasıfsızlaşması, tarımsal kirlilik, tarımsal üretim ve nüfus dinamiklerine dair
bazı sonuçlarını ele aldık. Sistem düşüncesi ve dinamik sistem modellemesinin GAP ile ilgili
karar verici ve strateji üretici kurumların bünyesinde nasıl ve ne şekilde değerlendirilebileceğini
tartıştık. Son olarak, GAP’la yakından ilgili çeşitli dinamik ve stratejik kalkınma problemlerinin
nasıl analiz edildiğine dair bazı ipuçları verdik. GAPSIM dinamik simülasyon modelinin ilgili
kurumların bünyesinde bu yazıda ifade edilen çerçeve içerisinde ele alınması, GAP’la ilgili
kalkınma problemlerinin analizinde yararlı olacaktır. Bu yaklaşımın ilgili kurumların bünyesinde
yerleşmesi GAP’ın bölgesel kalkınma hedefine ulaşmasını destekleyecektir.
37
REFERANSLAR
Alfeld, L. E. and A. K. Graham. 1976. Introduction to Urban Dynamics. Wright-Allen Press,
Cambridge, MA, USA, 337 pp.
Ambali, J., K. Saeed. “The role of credit in a rural economy: the case of Thailand”, System
Dynamics Review, 2(2), pp. 126-137.
Barlas, Y. 1996. “Formal Aspects of Model Validity and Validation in System Dynamics”,
System Dynamics Review, Vol. 12, No. 3, pp. 183-210.
Barlas, Y., I. Bayraktutar. 1992. “An interactive simulation game for software project
management”, Proceedings of the International System Dynamics Conference, Utrecht, The
Netherlands.
Bertalanffy, L. V. 1968. General systems Theory. New York. George Brazillier.
Costanza R. et al. 1997. An Introduction to Ecological Economics. St. Lucie Press. Boca Raton,
Florida.
Delen, N., et. al. 1995. “Tarım İlaçları Kullanımı ve Üretimi”, TMMOB Tarım Haftası Kongresi
Bildiri Kitabı, pp. 1015-1029. Ankara, Turkey, 1343 pp.
Ford, A. 1999. Modeling the Environment. Island Press: Washington , D. C., Covelo, California.
Forrester, J. W. 1961. Industrial Dynamics. MIT Press, Cambridge MA, USA.
Forrester, J. W. 1969. Urban Dynamics. Walthan, MA. Pegasus Communications.
GAP Regional Development Administration. 1988. GAP Master Plan Study, Working Paper
Series No. 09, Crop Budget Analysis for the GAP Irrigation Project, Ankara, Turkey.
GAP Regional Development Administration. 1990. GAP Master Plan Study, Ankara, Turkey.
GAP Regional Development Administration. 1997. GAP Water Resources, Ankara, Turkey, 181
pp.
38
GAP Regional Development Administration. 1998. Current Stage in GAP, Ankara, Turkey, 52
pp.
Goldsmith, E. and N. Hilyard. 1984. The Social and Environmental Effects of Large Dams.
Wadebridge Ecological Center, Cornwall, PL329TT, U.K., 346 pp.
Holling, C. S. (ed). 1978. Adaptive Environmental Assessment and Management. Chichester:
Wiley
HPS. 1996. STELLA Research Technical Documentation. High Performance Systems, Inc., NH,
USA. www.hps-inc.com
Mannion, A. M. 1995. Agricultural and Environmental Change: Temporal and Spatial
Dimensions, pp. 247-254. Wiley, NY, USA, 405 pp.
Meadows, D. H., D. L. Meadows, J. Randers. 1994. Beyond the Limits. Chelsea Green
Publishing, Vermont, USA.
Meadows, D. L., T. Fiddaman, D. Shannon. 1993. Fish Banks Ltd. A Micro-computer Assisted
Group Simulation that Teaches Principles of Sustainable Management of Renewable Natural
Resources. 3rd edn. Laboratory for Interactive Learning, Hood House, University of New
Hampshire, Durhan, NH.
Morecroft, J. D. W., J. D. Sterman. (Eds.). 1994. Modeling for Learning Organizations.
Productivity Press, Portland, Oregon.
Moxnes, E. 1998. Not only the tragedy of commons, misperceptions of bioeconomics.
Management Science 44(9): 1234-1248.
Perez-Trejo, F., N. Clark, P. Allen. 1993. An Exploration of Dynamical Systems Modelling as a
Decision Tool for Environmental Policy. Journal of Environmental Management. V. 39, pp. 305-
319.
Pimentel, D. 1991. Pesticides and world food supply. Chemistry in Britain 27, 646.
39
Powersim Corporation. 1996. Powersim 2.5 reference manual. Powersim Corporation Inc. PO
Box 3961 Dreggen N-5835 Bergen, Norway. www.powersım.no
Saeed, K. 1982. “Public policy and rural poverty: a system dynamics analysis of a social change
effort in Pakistan”, Technological Forecasting and Social Change, 21(4), pp. 325-349.
Saeed, K. 1990. “Entrepreneurship and innovation: a search for an appropriate model for
developing countries” in Towards Sustainable Development, 2nd Edition: Essays on system
analysis of national policy. Ashgate Publishing Company. Vermont, USA.
Saeed, K. 1994. Development Planning and Policy Design: System Dynamics Approach.
Aldershot, England.
Saeed, K. 1998. Towards Sustainable Development, 2nd Edition: Essays on system analysis of
national policy. Ashgate Publishing Company. Vermont, USA.
Saeed, K., P. Prankprakma. 1997. Technological development in a dual economy: alternative
policy levers for economic development. World Development, 25(5), pp. 695-712.
Saysel, A. K. 1999. A dynamic simulation model for long term environmental analysis of GAP.
Ph. D. Thesis. Institute of Environmental Sciences. Bogazici University. Istanbul, Turkey. Pp.
258.
Saysel, A. K., Y. Barlas, O. Yenigun. 2001. “Long term sustainability in an agricultural
development project: a system dynamics approach”, Journal of Environmental Management .
Baskıda
Saysel, A. K., Y. Barlas. 2001. A dynamic model of salinization on irrigated lands, Ecological
Modeling, V. 139. No: 2-3, Sayfa 177-199.
Saysel, A.K., Y. Barlas, O. Yenigun. 1998. GAP'in Uzun Erimli Kapsamli Cevresel Analizi için
Bir Dinamik Simulasyon Modeli. GAP II. Mühendislik Kongresi. 21-23 Mayis 1998, Urfa,
Türkiye.
40
41
Saysel, A.K., Y. Barlas. 1998. A Dynamic Simulation Model for Long Term Comprehensive
Environmental Analysis of GAP. 1988. Proceedings of the Sixteenth International Conference of
the System Dynamics Society . 20-23 Temmuz 1998, Quebec City, Kanada.
State Institute of Statistics, Prime Ministry-Republic of Turkey. 1997. SEAP Provincial Statistics
1950-1996, Ankara, Turkey, 1013 pp.
Sterman, J. 1988. People Express Management Flight Simulator. Sloan School of Management,
MIT, Cambridge, 1988.
Sterman, J. 1989. Modeling Managerial Behavior: Misperceptions of Feedback in a Dynamic
Decision Making experiment. Management Science. 35(3):321-119.
Sterman, J. 1991. A Skeptic’s Guide to Computer models. In Barney, G. O. Et al. (eds.),
Managing a Nation: The Microcomputer Software Catalog. Boulder, CO: Westview Press, 209-
229.
Sterman, J. D. 2000. Business Dynamics. McGraw-Hill.
TOBB. 1994. GAP Özel İhtisas Komisyonu Raporu, Ankara, Turkey, 255 pp.
Ventana Systems. 1995. Vensim User’s Guide. Ventana Systems Inc. 149 Waverley street,
Belmont, MA, 02178 www.vensim.com
