Bulut tabanlı coğrafi bilgi sistemleri ile deprem yıkıntı atıklarının depolanması için bir yer seçimi modelinin geliştirilmesi
Developing a site selection model for landfilling earthquake demolition waste using cloud based geographic information systems
Yazar: MUHAMMED YAHYA BIYIK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED OĞUZHAN METE
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Afet yönetimi = Disaster management ; Bulut bilişim = Cloud computing ; Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Deprem = Earthquake ; Çok kriterli karar verme = Multi criteria decision making

Özet:
Teknoloji ve bilim tarihte hiç olmadığı bir hızla gelişemeye devam ederken Dünyayı ve içinde bulunduğumuz evreni anlama çabalarımızda devam etmektedir. Halen tam olarak modelleyemediğimiz veya kestiremediğimiz, doğal afetler her yıl binlerce can kaybına yol açmaktadır. Deprem bölgesinde yer alan ülkemiz için depremler, en yıkıcı ve en çok can kaybına neden olan doğal afetlerdir. 6 Şubat 2023'te Kahramanmaraş-Pazarcık ve Kahramanmaraş-Elbistan merkezli depremler, özellikle etkilediği alan ve yaklaşık altmış bin kişinin hayatını kaybetmesiyle "yüzyılın felaketi" olarak bilinmektedir ve birçok ili etkileyerek büyük miktarda yıkım atığı oluşturmuştur. 
Bu çalışma, açık kaynak Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yazılımı, En İyi-En Kötü Yöntemi (BWM) ve açık veri kaynaklarını kullanarak en uygun deprem sonrası atık depolama sahaları için bir yer seçimi modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Öncelikle, literatürdeki benzer ve ilgili çalışmalara dayanarak kriterler belirlenmiştir. Buna göre, on kriter başlığı belirlenmiş ve bu kriterlerin alt kırınımları göz önünde bulundurularak toplamda on dört kriter tanımlanmıştır. Daha sonra, her bir kritere ikili karşılaştırma yöntemiyle BWM uygulanmış ve kriter ağırlıkları belirlenmiştir. 
Çalışmada belirtilen coğrafi veriler açık veri kaynaklarından elde edilmiştir. Bu veriler kullanılarak afet bölgesi için yakınlık, sınıflandırma, örtüşme ve eğim analizleri gerçekleştirilmiştir. BWM ile hesaplanan her bir kriterin çıktı veri katmanları ve ağırlıkları, Ağırlıklı Doğrusal Kombinasyon (WLC) yöntemine göre birleştirilmiştir. Bu nedenle, her bir pikselin skoru hesaplanmış ve bir uygunluk haritası üretilmiştir. Üretilen uygunluk haritası, çalışma alanının tamamını kapsayacak ve uygunluk durumunu gösterecek şekilde kategorilere ayrılmıştır. 
Çalışma kapsamında, yıkıcı bir deprem sonrası afet yönetiminde hızlı hareket etmek ve iyileştirme süreçlerini başlatmak amacıyla bulut tabanlı bir CBS karar destek platformu geliştirilmiştir. Uygunluk haritasının ve potansiyel alanların afet bölgesindeki sorumlu ekiplerle paylaşılması, olası alanların haritada görüntülenmesini ve uygun rotalar aracılığıyla yönlendirilmesini amaçlamaktadır. Çalışmanın bulguları, açık veri ve bulut CBS çerçevesinin afet yönetimi sürecinde hızlı, güvenilir ve maliyet etkin eylemleri mümkün kıldığını ortaya koymuştur. Afet ve acil durum yönetimi, coğrafi verilerin bir bilgi sistemi içinde depolanması, işlenmesi, analiz edilmesi ve paylaşılması ile kolaylaştırılmaktadır. Öte yandan, karar destek sistemleri, teknolojik altyapının hasar görmesi nedeniyle bir afet sonrası çalışamaz hale gelebilir ve bölgenin coğrafi ve coğrafi olmayan verileri kaybedilebilir. Bu sorunu önlemek için merkezi olmayan bir bulut bilişim altyapısına ihtiyaç vardır. Bir veri merkezindeki bir sorun durumunda, diğer bölgelerden erişim sağlanarak hizmetler devam ettirilebilir. Bu çalışmanın ana amacı, açık lisanslı coğrafi verileri bulut CBS çerçevesinde analiz ederek deprem molozlarının taşınabileceği en uygun alanları belirlemektir. 
Bu çalışma, Kahramanmaraş, Türkiye'deki deprem dizisi için depolama sahalarının seçilmesine yönelik ilk çalışmadır. Çalışma, bulut CBS tabanlı bir afet yönetim portalı geliştirerek ve sunucusuz bulut mimarisi ile yüksek performanslı, düşük maliyetli bir altyapı oluşturarak mevcut afet yönetim yaklaşımlarına yeni bir perspektif getirmektedir. Açık kaynak veriler ve yazılım kullanarak, bir felaketin hemen ardından hızlı eylemleri mümkün kılan bir metodoloji sunulmaktadır. Çalışma ayrıca, bu ağırlıklara dayalı uygunluk haritaları oluşturmak ve potansiyel alanları belirlemek için BWM kullanılarak ağırlıkların belirlenmesini kapsamaktadır. Mevcut çalışmalardan farklı olarak, bu çalışma hız, maliyet ve güvenlik açısından önemli iyileştirmeler sunmaktadır. Açık veri platformlarını bulmak ve verilerin güncellenmesi ve doğrulanmasını sağlamak önemlidir. Son olarak, elde edilen uygunluk haritaları alan bazında karşılaştırılmış ve uygunluk sınıflarındaki değişiklikler gözlemlenmiştir. Bu şekilde, literatür araştırması ve sosyal, ekonomik ve çevresel yaklaşım dikkate alınarak uygulanan BWM yöntemiyle sağlanan ağırlıklar sonucunda elde edilen uygunluk haritalarının tutarlılığı kontrol edilmiştir.

Abstract:
While technology and science are developing at a rate never before in history, human beings still need to understand the planet they live on entirely. While our efforts to understand the world we live in and the universe we live in continue, natural disasters cause thousands of casualties every year. For our country, which is located in the earthquake zone, earthquakes are the most destructive disasters that cause loss of life. The earthquakes centred in Kahramanmaraş- Pazarcık and Kahramanmaraş- Elbistan on 6 February 2023, which is known as the disaster of the century, especially with its impact area and the loss of approximately sixty thousand people, affected many provinces in the region and created a large amount of destruction waste. This study aims to develop a site selection model for the most suitable post-earthquake landfills using open-source Geographic Information Systems (GIS) software with Best-Worst Method (BWM) and open-source data resources. Firstly, the study specifies the criteria based on similar and related studies in the literature. Accordingly, ten criteria headings were first determined, and fourteen criteria were determined in total by considering the sub-diffractions of these criteria. Then, BWM was applied to each criterion based on pairwise comparison, and criterion weights were determined. The geographical data specified in the study were obtained from open data sources. Through these data, proximity, classification, overlay and slope analyses were performed for the disaster area. The output data layers and weights of each criterion, calculated via BWM, were combined according to Weighted Linear Combination (WLC). Therefore, each pixel's score was calculated, and a suitability map was produced. Then, the produced suitability map was categorised to cover the entire study area and show the suitability status. These statuses are defined as 1- Not Suitable, 2- Less Suitable, 3- Moderately Suitable, 4- Suitable, and 5- Highly Suitable. All five suitability maps have different min and max values because of the various criteria weights.  Therefore, suitability scores and suitability status are divided into five groups, and scores are matched with status. In this study, a cloud GIS-based decision support platform has been developed to act quickly and initiate improvement processes within the scope of disaster management of a devastating earthquake. Sharing the suitability map and potential areas with the responsible teams in the disaster area aims to display the possible areas on the map and direct the suitable areas through suitable routes. The study's findings revealed that using open data and cloud GIS framework in the disaster management process enables fast, reliable and cost-effective actions immediately after disasters. Disaster and emergency management is facilitated by storing, processing, analysing and sharing spatial data within an information system. On the other hand, decision support systems may be inoperable after a disaster due to damage to the technological infrastructure, and spatial and non-spatial data of the region may be lost. To avoid this problem, a decentralised cloud computing infrastructure is needed. In case of a problem in one data centre, services can be continued by providing access from other regions. The primary purpose of this study is to determine the most suitable areas where earthquake debris can be transported by analysing openly licensed spatial data on a cloud GIS framework. This is the first study on selecting landfill sites for the earthquake sequence in Kahramanmaraş, Turkey. The study brings a new perspective to the current disaster management approaches by developing a cloud GIS-based disaster management portal and creating a high-performance, low-cost infrastructure with serverless cloud architecture. Using open-source data and software, a methodology enables rapid action in the immediate aftermath of a disaster. The study also covers the determination of weights using BWM to create suitability maps based on these weights and identify potential sites. Unlike existing studies, this study offers significant improvements to disaster management processes regarding speed, cost and security with a cloud GIS-based data management approach. It is crucial to find open data platforms and ensure the update and validation of the data has been seen. Finally, the suitability maps obtained were compared on an area basis, and changes in the suitability classes were observed. In this way, the consistency of the suitability maps obtained due to the weights provided by the BWM method applied by considering the literature research and the social, economic and environmental approach was checked. Sensitivity analysis demonstrates how responsive the suitability index is under different priorities set by decision-makers. The area of suitability classes within the study region varies across various scenarios. Under the environmental priority scenario, 32.84% of the study area is deemed suitable, with 2.98% classified as highly suitable. In the scenario dominated by economic impacts, 26.68% of the region is suitable, and 3.43% is highly suitable. When social criteria are prioritised, the suitable class covers 31.07% of the study area, while the highly suitable class comprises 3.01%, as summarised in Figure 4.1. Upon analysing these changes, it becomes evident that the scenario with the most suitable area is the economic scenario, while the environmental scenario results in the highest amount of unsuitable regions. Manually identifying adequate waste disposal sites is complex and time-consuming due to the many factors involved. However, the site selection study has been conducted rapidly and consistently through a holistic disaster management approach and the use of GIS.