Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı yarı dinamik sel ve taşkın tahmin modelinin geliştirilmesi
Development of a semi-dynamic flood prediction model based on geographic information systems
Yazar: RIDVAN ERTUĞRUL YILDIRIM
Danışman: PROF. DR. AZİZ ŞİŞMAN
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Afetler çağlar boyunca insanlık üzerinde en büyük yıkıcı etkiye sahip başlıca olaylardandır. Dünya genelinde artan nüfus insanları kentleşmeye itmekte, artan nüfus afetlerden etkilenen kişi sayısını doğrudan etkilemektedir. Dünya genelinde ek sık yaşanan afetler meteorolojik kökenli olanlardır. Raporlara göre 2002-2021 yılları arasında 370 doğal afet meydana gelmişken 2022 yılında 387 doğal afetle karşılaşılmış ve bu afetlerde binlerce can kaybı yaşanmış, milyonlarca kişi etkilenmiş ve milyarlarca liralık maddi kayıplar gerçekleşmiştir. Son 20 yıl incelendiğinde sel-taşkın olayları hem gerçekleşme sayısı hem de etkilenen kişi sayısı olarak ilk sırada yer almaktadır. Hızla artan kentleşme sel-taşkın olaylarından en çok kentsel bölgelerin etkilenmesine neden olmaktadır. Etkin bir kent ve afet yönetimi, afetlerin etkilerini en aza indirmek için kaçınılmazdır. Teknolojik gelişmeler, bilgi sistemleri ve bunların ürünü olan akıllı kent uygulamaları afetlerin etkin yönetilmesinde en önemli araç olarak öne çıkmaktadır. Bu tez kapsamında akıllı kentler ve teknolojik gelişmelerle elde edilebilen veriler kullanılarak sel-taşkın riskini yarı dinamik olarak tahmin eden bir model geliştirilmiştir. Sel-taşkın olaylarında etkili olan pek çok faktör vardır, bu faktörler, literatür araştırmaları ve uzman görüşleri ile belirlenmiş ve iki farklı Çok Kriterli Karar Verme yöntemi olan Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Kararız Bulanık Dilsel Terim Setleri yöntemleri ile ağırlıkları hesaplanmıştır. Sürekli güncellenen meteorolojik tahmin verileri ve belirlenen bir takım statik kriterlere bağlı olarak çeşitli Coğrafi Bilgi Sistemleri analizleri ile "yarı dinamik" sel-taşkın riskine dair veriler üretilmiştir. Statik kriterlere bağlı olarak üretilen veriler ile tahmin edilen saatlik yağış ve nem değişkenlerine bağlı olarak hangi bölgelerde risk oluşabileceğine dair tespitler yapılmıştır. Statik ve dinamik verilerin birlikte değerlendirilmesi ile 100m çözünürlüklü sel-taşkın tahmin haritalarına göre; çalışma alanında dinamik verilere göre değişiklik göstermek üzere, ilk ve en yüksek risk altında kalan bölgeleri Atakum ve Canik ilçelerinin sahile yakın kısımları olarak belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar daha önce yaşanan sel-taşkın olayları ile doğrulanmıştır. Etkilenmesi beklenen bölgeye ait 3B kent modeli ile önlem alınması gereken alanlar tespit edilerek karar vericilere destek olması amaçlanmaktadır.

Abstract:
Disasters are among the major events that have had the greatest destructive impact on humanity throughout the ages. Increasing population throughout the world pushes people to urbanization, and increasing population directly affects the number of people affected by disasters. The most frequent disasters worldwide are those of meteorological origin. According to reports, while 370 natural disasters occurred between 2002 and 2021, 387 natural disasters were encountered in 2022, resulting in thousands of casualties, millions of people affected and billions of liras of material losses. When the last 20 years are analyzed, floods are in the first place in terms of both the number of occurrences and the number of people affected. Rapidly increasing urbanization causes urban areas to be most affected by floods. An effective urban and disaster management is inevitable to minimize the effects of disasters. Technological developments, information systems and smart city applications, which are the products of these developments, stand out as the most important tool in the effective management of disasters. Within the scope of this thesis, a model that predicts flood risk semi-dynamically using the data available through smart cities and technological developments has been developed. There are many factors that are effective in flood events, these factors were identified through literature research and expert opinions and their weights were calculated with two different Multi-Criteria Decision Making methods, Analytic Hierarchy Process and Hesitant Fuzzy Linguistic Term Sets methods. Depending on continuously updated meteorological forecast data and a set of static criteria, "semi-dynamic" flood-flood risk data were produced with various Geographic Information Systems analyzes. Depending on the data produced based on static criteria and the estimated hourly precipitation and humidity variables, determinations have been made as to which regions may be at risk. According to the flood prediction maps with 100m resolution by evaluating static and dynamic data together; the first and highest risk areas in the study area were determined as the parts of Atakum and Canik districts close to the coast. The results obtained were confirmed by previous flood events. It is aimed to support decision makers by identifying the areas where precautions should be taken with the 3D city model of the region expected to be affected.