Afet yönetimi-hazırlık bileşeni için konumsal veri altyapısı tasarlanması, sel ve taşkına duyarlı alanlar: İstanbul Avrupa yakası örneği
Designing to the spatial data infrastructure for disaster management-preparation phase, susceptible areas for flooding and overflow: example of Istanbul European site
Yazar: MUSTAFA YALÇIN
Danışman: DOÇ. DR. SAFFET ERDOĞAN ; PROF. DR. FATMAGÜL KILIÇ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Afet yönetimi = Disaster management ; Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Sel = Flood ; Taşkınlar = Floods

Özet:
Ulusal Konumsal Veri Altyapısı (UKVA), bir ülkedeki yer altı yapısından, binalar vb birçok yer yüzeyi objesinden gökyüzüne, birçok projede kullanılması gereken temel taşları kapsamaktadır. Afetler ile her zaman karşı karşıya olduğumuz dünyamızda, afet yönetimi için gereksinilen veriler, günümüz teknolojisiyle, internet ortamında çok kolay ve efektif olarak paylaşılabilir. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) analiz araçları ve UKVA bütünleştirildiğinde afet yönetiminin hemen hemen her aşaması için çözümler meydana getirilebilir.Bu çalışmada, afet yönetimi hazırlık aşamasına; UKVA-CBS bakış açısı ve sel ve taşkın duyarlılığının belirlenmesi örneği ile yaklaşılmıştır. İstanbul Avrupa yakasında sel ve taşkına duyarlı alanlar; CBS-Çok Ölçütlü Karar Analizi (ÇÖKA) yöntemi ile belirlenmiştir. Sel ve taşkına etki eden ölçütler; yağış, yükseklik, eğim, bakı, alt havzaların büyüklüğü ve drenaj yoğunluğu olarak belirlenmiştir. Ölçüt katmanlarının hazırlanabilmesi için sayısal yükseklik verileri, drenaj detaylarına ait veriler, yağış verileri, hidrolojik toprak gruplarına ait veriler, arazi örtüsü verileri, sınır verileri (il sınırları, kara sınırları, göl sınırları), güncel ortofotolar ve rasyonel yönteme göre üretilmiş taşkın sınırları kullanılmıştır.Akış katmanın oluşturulabilmesi için, yağış-akış modellerinden biri olan SDA (ABD Ziraat Departmanı) tarafından geliştirilen SCS-CN(SCS Eğrisi Yöntemi) ampirik modeli kullanılmıştır. Hazırlanan ölçüt katmanları Doğrusal Ölçek Dönüşümü ? En Büyük Değer Yöntemine göre normalleştirilmiştir. ÇÖKA'nın karar analizi aşamasında, AHY(Analitik Hiyerarşi Yöntemi) kullanılmıştır. AHY kapsamında ölçütlerin birbirine göre bağıl ağırlıklarının belirlenebilmesi için ikili karşılaştırma yöntemi uygulanmıştır. Karşılaştırmaların tutarlı olup olmadığının belirlenmesi için tutarlılık oranı hesaplanmış ve karşılaştırmaların tutarlı olduğu anlaşılmıştır. Ağırlıklar, normalleştirilmiş ölçüt katmanlarıylarıyla sentezlenerek duyarlılık katmanı oluşturulmuştur. Duyarlılık katmanı doğal aralıklı sınıflandırma yöntemine göre sınıflandırılıp, ÇÖKA içerisinde sel ve taşkına duyarlı alanlar belirlenmiştir.ÇÖKA ile elde edilen duyarlılık alanları rasyonel yöntemle üretilmiş sel ve taşkın alanları ile karşılaştırılmıştır. Duyarlı alanlar %97 oran ile benzerlik göstermiştir. Kullanılan veriler ve çözümleme değerlendirilerek UKVA için veri modeli tasarımı yapılmıştır

Abstract:
National Spatial Data Infrastructure (NSDI), from underground structure, such as buildings in the surface of the object to the sky, covers the basic points that should be used in many projects. Every time we are confronted with disasters on our planet, data which is required for disaster management, can be shared very easily and effectively in the internet environment using up-to-date technology. When Geographic Information Systems (GIS) analysis tools and NSDI are integrated, the solutions can be produced for almost every phase of disaster management.In this study, the preparation phase of disaster management has been approached with a NSDI-GIS vision and an example of determination of the susceptibility of the flood and overflow. Flood and overflow susceptible areas of the European side of Istanbul; were determined by the the GIS - Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) method. Criteria that affect the flood and overflow were defined as; rainfall, elevation, slope, aspect, drainage density and size of sub-basins. Digital elevation data, data of the details for drainage, rainfall data, data for hydrologic soil groups, land cover data, boundary data (provincial boundary, land boundary, lake boundary), current orthophotos, flood and overflow data that is produced in accordance with rational method have been used for preparing the criteria layers.SCS-CN (US Soil Conservation Service Curve Number) empirical model developed by SDA (United States Department of Agriculture) - which is one of the precipitation-flow models - was used in order to create flow layer. Criteria layers prepared were normalized according to the Linear Scale Transformation - The Maximum Value method.AHP (Analytic Hierarchy Process) is used in stage of decision analysis of MCDA.Pair wise comparison method was applied in order to determine relative weights of the each criteria in the scope of the AHP. Consistency ratio was calculated to determine whether the comparisons, consistent or inconsistent and it was understood that they were consistent. Susceptibility layer was created via synthesizing the weights with normalized criteria layers. Susceptibility areas for flood and overflow were defined in MCDA after susceptibility layer was classified using natural break method.Susceptibility areas obtained with MCDA were compared with flood and overflow areas defined by rational method. Susceptibility areas are showed similarity with a ratio of %97. Data model design was conducted for NSDI by evaluating data used and analysis.