Yayınlar
- Doktora TeziYalnız künye2026Afet sonrası konteyner kent yer seçiminde nötrosofik çok kriterli karar verme ve CBS tabanlı entegre model önerisi: Hatay örneği
Yasemin Deniz Öztürk
Afetler sonrasında en kritik gereksinimlerden biri, afetzedelerin güvenli ve yeterli geçici barınma alanlarına yerleştirilmesidir. 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş depremlerinden en fazla etkilenen Hatay’da, kriz döneminde hızla kurulan geçici barınma alanları zamanla önemli fiziksel kırılganlıklar göstermiş, acil durumlar ve ikincil afetlerin odağı hâline gelmiştir. Bu çalışma, afet sonrası geçici barınma alanlarının yer seçimi ve uygunluğunu değerlendirmek amacıyla çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri ile Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanlı bütünleşik bir model önermektedir. Depremden sonraki iki yıl içinde geçici barınma alanlarında 155 yangın, 147 su baskını ve 4 fırtına olmak üzere toplam 306 olay meydana gelmiş; bu olaylar 16 kişinin yaşamını yitirmesine, 67 kişinin yaralanmasına ve 5.075 konteyner ile 420 çadırın zarar görmesine neden olmuştur. Yer seçimi kriterleri, PRISMA analiziyle belirlenen literatür verilerinin 15 uzmanın katıldığı Delphi yöntemiyle değerlendirilmesi sonucunda 25 kritere indirgenmiştir. Nötrosofik DEMATEL yöntemiyle kriterler ağırlıklandırılmış ve en önemli kriterlerin hazır yerleşim planları ile tahliye kolaylığı olduğu belirlenmiştir. AHS ve CBS entegrasyonu ile Hatay merkezinin uygunluk haritası oluşturulmuş, mevcut konteyner kentlerin yalnızca %36’sının uygun alanlarda bulunduğu, bazılarının ise taşkın ovasında yer aldığı saptanmıştır. Jenks Doğal Kırılma yöntemiyle belirlenen küçük, orta ve büyük ölçekli alanlar için 65 alternatif barınma alanı tasarlanmış; bu alanlar Nötrosofik TOPSIS ve VIKOR yöntemleriyle sıralanmıştır. Spearman korelasyonu ve Monte Carlo simülasyonu sonuçları, önerilen modelin farklı ölçeklerde güvenilir, tutarlı ve belirsizliklere karşı dayanıklı bir karar destek sistemi sunduğunu ortaya koymuştur. Bu sonuçlar, geliştirilen entegre modelin, büyük ve küçük ölçekli alanlar için yöntem bağımsız, güvenilir ve güçlü bir karar destek sistemi sunduğunu göstermektedir.
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2022Karadeniz Bölgesi'ndeki kuraklık koşullarının SPI ve yapay zeka tabanlı incelenmesi
Yasemin Deniz Öztürk
Türkiye'de 1940'lı yıllardan beri birçok kuraklık analiz çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmalarda Türkiye'de en az incelenen bölgelerden bir tanesi Karadeniz Bölgesi'dir. Karadeniz Bölgesi Türkiye'nin en fazla yağış alan bölgesi olmakla birlikte yağış değerlerinde hem yıllara göre salınımlar yaşanmakta hem de kıyı alanlar ile iç kesimde yer alan alanlar arasında ciddi yağış farklılıkları oluşmaktadır. Bu çalışmada Karadeniz bölgesinde yer alan 26 meteoroloji istasyonu verilerine göre 1960-2020 arasında gerçekleşen kurak dönemler SPI ve yapay zeka yöntemleri kullanılarak incelenmiştir. SPI değerlerinin değişimi dikkate alındığında, bölge genelinde daha nemli koşullara doğru bir geçiş yaşanmaktadır. Bu durum hem istasyon bazlı hesaplanan SPI ısı haritalarında hem de tüm bölge için hesaplanan ortalama SPI değerlerinde görülmektedir. Bölge genelinde nemliliğe doğru bir eğilim olmakla birlikte tüm bölge için oluşturulan yıllık SPI değerlerine göre son 60 yıl içerisinde 1972-1987 döneminin en kurak dönem, 1996, 1969, 1974, 1984, 1986, 1993 ve 2020 yıllarının orta ve şiddetli kurak şeklinde geçtiği görülmektedir. Türkiye'de oldukça kurak geçen 2020 yılında özellikle Karadeniz'in iç kesimlerinde kuraklık daha belirgin yaşanmıştır. 6 farklı değişken kullanarak yapılan 14 farklı yapay zeka tahminlerine göre Karadeniz bölgesinde en iyi kuraklık tahminlerini Random Forest, IBK ve Kstar modelleri vermiştir. En düşük doğruluk oranı ise Naive Bayes yöntemine aittir.
