Deniz trafiği risk değerlendirmesi için büyük veri analizine dayalı bir model önerisi
A model proposal for marine traffic risk assessment based on big data analysis
Yazar: BURAK KUNDAKÇI
Danışman: PROF. DR. SELÇUK NAS
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Denizcilikte Emniyet, Güvenlik ve Çevre Yönetim Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Denizcilik = Marine ; Gemi Mühendisliği = Marine Engineering

Özet:
Deniz taşımacılığı; küresel teknolojik gelişmeler, pazar eğilimleri ve jeopolitik gelişmeler gibi birçok farklı faktörden dolayı sürekli değişen bir sektördür. Sektördeki gelişmelerle birlikte artan kapasite ve liman sayısına paralel olarak gemi sayısı da artmaktadır. Bunun sonucunda hem kıyı bölgelerinde hem de açık deniz koşullarında deniz trafiği artmaktadır. Deniz trafiğinin yoğun olduğu bölgelerde gemi çatışma riski oldukça artmakta, bu da trafiğin gözetiminin ve yönetiminin daha karmaşık hale gelmesine neden olmaktadır.
Gemilerin çatışma riski değerlendirilirken yalnızca iki geminin fiziksel olarak birbirine çarpması değil aynı zamanda birbirine yakın mesafede yaklaşması da dikkate alınmaktadır. Bu mesafe/alan, birçok çalışmada Gemi Emniyet Alanı/Gemi Alanı (GEA) olarak adlandırılmaktadır. Değerleri, araştırmacılara, bölgelere ve farklı parametrelere göre değişen bu alanın her durum için standart olamayacağı düşünülerek bu çalışma gerçekleştirilmiştir.
Çalışmada, her bölgenin kendine has deniz trafik özelliklerine sahip olduğu dikkate alınarak, Trafik Ayrım Düzeni bulunmayan bölgede önceden toplanmış Otomatik Tanımlama Sistemi (OTS) verileri kullanılarak farklı tip ve büyüklükteki gemiler için GEA hesaplanmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında gemilerden anlık alınan OTS verileri ile GEA kullanılarak gelecekteki çatışma riskleri hesaplanmıştır. Bu hesaplamalar sonucunda çatışma riski yüksek olan gemiler ve bu çatışmaların gerçekleşme ihtimalinin yüksek olduğu bölgeler ortaya çıkarılarak bölgesel risk değerlendirmesi gerçekleştirilmiştir.
Bu çalışmada geliştirilen modelin farklı bölgelerde kullanılabilirliği ve bölgesel risk değerlendirmeleri için bölgeye özgü GEA ortaya çıkarabilme yeteneği dikkate alındığında literatüre katkı sağlaması beklenmektedir.

Abstract:
Maritime transportation is an ever changing industry,  due to many different factors such as; global technological advancements, market trends and geopolitical developments. Alongside of the developments in the industry, the number of ships is increasing parallel to the expanding capacity and number of ports. As a result, marine traffic is increasing both in coastal areas and in open sea conditions. In areas, where the marine traffic is heavily dense, the risk of ship collisions increases considerably, causing the surveillance and the management of the traffic become more complicated.
When assessing the collision risk of the ships, not only two ships physically colliding into each other, but also approaching at a close distance also is taken into account. This distance/area is called Ship Safety Domain/Ship Domain (SSD) in many studies on this area. This study was carried out considering that this domain, of which the values vary according to the researchers, regions and different parameters, could not be standard for all cases.
In the study, considering that each region has its own marine traffic characteristics, SSD was calculated for ships of different types and sizes, using previously collected Automatic Identification System (AIS) data in the region, which do not have a Traffic Separation Scheme. In the second stage of the study, future collision risks were calculated using the SSD with live AIS data taken instantly from the ships. As a result of these calculations, a regional risk assessment was carried out, revealing the ships with high risk of collision and the regions where the possibility of these collisions to occur was higher.
The developed model in this study is expected to contribute to the literature, considering its usability in different regions and capability to reveal the region-specific SSD for regional risk assessments.