Nurcan Şimşek

Afetler sonrasında kamusal açık alanlar, tahliye, geçici barınma, lojistik destek ve sağlık hizmetlerinin yürütüldüğü kritik kentsel mekânlar olarak öne çıkmaktadır. 27 Aralık 1939 Büyük Erzincan Depremi, ağır kış koşulları altında yaşanan tahliye, geçici barınma ve yardım faaliyetleriyle; 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş merkezli depremler ise geniş bir coğrafyada ortaya çıkan barınma, koordinasyon, lojistik ve sağlık hizmeti gereksinimleriyle bu alanların afet yönetimindeki stratejik önemini açık biçimde ortaya koymuştur. Bu araştırmanın amacı, kamusal açık alanların deprem dirençliliğini çok kriterli karar verme yöntemleriyle değerlendirmek ve afet yönetimine yönelik Kardeş Afet Parkları Modeli’ni geliştirmektir. Araştırmanın uygulama alanı olarak, Kuzey Anadolu Fay Zonu üzerinde yer alan ve gelecekte büyük bir deprem üretme potansiyeline sahip Yedisu Segmenti’nin etki alanındaki Erzincan ili seçilmiştir. Çalışmada Delphi Tekniği, Nötrosofik DEMATEL, Nötrosofik TOPSIS, Nötrosofik VIKOR, Monte Carlo Simülasyonu ve Nominal Grup Tekniği kullanılmıştır. Üç turlu Delphi süreci sonucunda kamusal açık alanların deprem dirençliliğini belirleyen 7 ana kriter ve 51 alt kriter belirlenmiştir. Nötrosofik DEMATEL analizi, altyapı ile kapasite ve mekânsal özellikler kriterlerinin en yüksek önem düzeyine sahip olduğunu, doğal yapı, erişebilirlik ve güvenlik kriterlerinin ise temel belirleyiciler olduğunu ortaya koymuştur. Nötrosofik TOPSIS yöntemiyle değerlendirilen 22 kamusal açık alan arasında Ekşisu Mesire Alanı ve Esentepe Mesire Alanı en yüksek dirençlilik düzeyine sahip alternatifler olarak belirlenmiştir. Nötrosofik VIKOR sonuçları TOPSIS sıralamasını doğrulamış, Monte Carlo simülasyonu ise sonuçların sağlamlığını desteklemiştir. Çalışmanın en özgün çıktısı olarak geliştirilen Kardeş Afet Parkları Modeli, Koordinatör Afet Parkı, Büyük Kardeş Afet Parkı, Ortanca Kardeş Afet Parkı ve Küçük Kardeş Afet Parkı olmak üzere dört kademeli bir yapı önermektedir. Model, afet parklarını bütünleşik bir kentsel dirençlilik modeli olarak kurgulamaktadır.

RDL DOI10.71008/gumushane.thesis.2026.218indekslendi

Nurcan Şimşek

Doğa kaynaklı afetlerden biri olan depremlerden sonra hasarlı yolların belirlenmesi ve hasar görmemiş uygun yolların bulunması, kurtarma işlemlerinin yürütülmesinde, insanların etkilenen bölgeden en kısa sürede tahliyesinde ya da insani yardım malzemelerinin bölgeye sevk edilmesinde hayati önem taşımaktadır. Günümüzde kullanılan geleneksel insan gözlemi ve uydu görüntüleri ile yapılan yol hasarı değerlendirmeleri zaman alıcı ve maliyetli olmalarının yanı sıra sadece yollarda bulunan hasarları inceleyerek afet bölgelerine ulaşabilmek için trafik geçişi hakkında herhangi bir bilgi içermemektedirler. Bu çalışmada; depremlerden sonra meydana gelen yol hasarlarının otomatik belirlenip afet bölgelerine yakın başka bir güzergâhın belirlenmesi için evrişimli sinir ağı ve klasik en kısa yol algoritmasının birbirine entegrasyonu ile hızlı ve verimli bir hibrit taşıma sistemi oluşturulmuştur. CNN algoritması hasarlı ve hasarsız olmak üzere toplamda 552 yol görüntülerinden oluşan veri setinde eğitilerek VGG-16 mimarisi ile gerçekleştirilen test sonrasında %97 oranında doğruluk elde etmeyi başarmıştır. CNN algoritmasının açık yol ve kapalı yol olarak yapmış olduğu tahminler ile klasik en kısa yol algoritması üzerinden hasar gören yollar, kullanılan ceza terimi ile çıkartılıp tüm kullanılabilir güzergâhlar arasından en kısa mesafeli olan güzergâh belirlenmiştir. Bu iki algoritmanın birbirine entegrasyonu ile hızlı ve verimli bir hibrit taşıma sistemi oluşturularak başarılı sonuçlar elde edilmiştir.