Bütünleşik afet risk maruziyetine yönelik coğrafi veri modelinin belirlenmesi
Determining a geographic data model for the integrated disaster risk exposure
Yazar: BEKİR TAŞTAN
Danışman: PROF. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı / Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Coğrafya = Geography

Özet:
Her yıl dünyanın değişik bölgelerinde ve Türkiye'de gerek fiziksel, gerekse beşeri etkenlere bağlı olarak farklı afet türleri ortaya çıkmaktadır. Oluşum mekanizması oldukça karışık ve anlaşılması güç olan afetlerin küresel iklim değişikliğinin getirdiği sonuçlarla ve beşeri etkenlerle karmaşa düzeyi artarak birçok olumsuz olaylara neden olmaktadır. Böylesine karışık sistemlerle ortaya çıkan ve sonuçları kestirilemeyen afetlerin oluşmasında, tehlikenin yanı sıra toplumun veya risk elemanlarının maruziyet durumları da etkili olmaktadır. İnsanların veya risk elemanlarının maruziyet durumları afetler karşısında farklılaşmaktadır. Bu durum risk elemanlarının değişik özelliklerine bağlı olarak gelişir. Maruziyeti değiştiren ve karmaşıklaştıran unsurlardan birisi de bazı durumlarda birden fazla afetin aynı zaman ve mekânda tesadüfi olarak birleşmesi veya bir afetin başka bir afetin oluşumunu tetiklemesi gibi durumlardır. Bu şekilde ortaya çıkan ve gelişen birden çok afet türü bileşik, bütünleşik veya ardalanmalı afetleri ortaya çıkarmaktadır. Oluşum mekanizması oldukça karışık olan afetler bu şekilde daha da karmaşıklaşmakta ve afetlerin ortaya çıkardığı zararın boyutu büyümektedir. 
Afet zararlarından dolayı ortaya çıkan maruziyetlerin azaltılması çalışmalarında kurum ve kuruluşların işbirliği ve koordinasyonunun etkisi çok büyüktür. Afetlerle ilgili çalışmalar yapan kurumların etkili bir şekilde olaylara müdahale edebilmesi ancak yeterli bilgi ve veriye dayalı olarak gerçekleştirilebilir. Eş güdüm, bütün kurumların koordineli olarak hareket edebilmesidir. Bu şekilde afetlerin ortaya çıkardığı olumsuz etkiler en aza indirilebilir.  Türkiye'de afet yönetimi çalışmalarında birçok kurum ve kuruluş faaliyet göstermektedir. Zarar azaltma ve acil durum anında hangi tür verinin hangi formatta üretileceği, veri içeriklerinin ne olacağı ve üretilen verinin nasıl paylaşılabileceğine yönelik bu kurumların yapmış olduğu çalışmalar henüz istenen düzeyde gerçekleştirilememektedir. Bu çalışmaların başarıya ulaşması için afet öncesinde risk ve çoklu risk maruziyet çalışmalarında kurumların koordinasyonunu ve işbirliğini güçlendirecek yeni teknik ve metotlara ihtiyaç bulunmaktadır. 
Bu çalışmanın amacı; afet yönetimi zarar azaltma aşamasında, duyarlılık, maruziyet ve risk maruziyeti analiz aktivitelerinde, duyarlılık analiz sonuçlarının bütünleştirilmesi ve maruziyetle beraber irdelenmesi sonucu "Bütünleşik afet risk maruziyetine yönelik birlikte çalışabilir coğrafi veri modelinin belirlenmesidir." Bu amacı gerçekleştirmeye yönelik olarak; çalışmada, afet risk yönetimi çalışmalarında kullanılmak üzere farklı kaynaklardan toplanan verilerin kullanıldığı model yaklaşımı belirlenmiştir. Geliştirilen veri modeli; Türkiye'de en fazla görülen sel,  heyelan, yangın, orman yangını, deprem ve ulaşım kazası gibi afetlerin duyarlılık, tehlike, zarar görebilirlik ve risk maruziyeti değerlendirmeleri için gereken veri içeriklerini belirtmekte ve bu afetlerin yönetimine uygun birlikte çalışılabilir niteliktedir.  Model, Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri (TUCBS) ve ulusal coğrafi veri modelleri ile uyumludur. Veri modeli, birleşik modelleme dili (UML) ile nesneye yönelik ilişkisel biçimde; detayları, öznitelikleri, değerleri, sınıfları, diyagramları belirtir şekilde oluşturulmuştur. Model, ISO TC/211 Coğrafi Bilgi/Geomatik ve Açık Coğrafi Konsorsiyumu (OGC) ile de uyumlu ve Coğrafi işaret diline (GML) göre kodlanmıştır. Coğrafi veri modelinin geliştirilmesi için farklı afet duyarlılık, tehlike, zarar görebilirlik ve risk maruziyeti analizlerinde ihtiyaç duyulan veriler ve veri içerikleri belirlenmiştir.  Mevcut veri yapısı ve afet risk maruziyeti veri gereklilikleri, TUCBS veri standartlarına ve aynı kavramsal rehberlere uygun olarak alınıp geliştirilmiştir. Coğrafi veri setleri bu standartlarla oluşturulduğunda, farklı kaynaklardan gelen veri setlerinin etkin kullanımı ve birlikte çalışabilirliği sağlanarak; etkin risk maruziyet haritalarının üretilmesi, afet öncesi ve sonrasındaki çalışmalarda kurumlar arası koordinasyonun yapılması kolaylaşacaktır. 
Veri modelinin geliştirilmesinden sonra çalışmanın uygulama aşamasına geçilmiştir. Taşımış olduğu iklimsel özellikler, topografik nitelikler, sel ve heyelan afetlerinin yaygın olarak görülmesinden dolayı çalışma alanı Rize İli Fındıklı İlçesi olarak belirlenmiştir. Bütünleşik afet risk maruziyetini belirlemek amacıyla sel ve heyelan afet tipleri seçilmiş, coğrafi veri modelinde kullanılan diğer dört afet türü (Deprem, yangın, orman yangını, ulaşım kazası) uygulamaya dâhil edilmemiştir. Sel ve heyelan afet türlerinin tesadüfi olarak bir arada görülebilme durumu seçilerek bütünleşik afet risk maruziyeti tespiti gerçekleştirilmiştir. Coğrafi Bilgi Sistemleri, Bulanık Mantık, Analitik Hiyerarşi ve Ağırlıklı Doğrusal Birleştirme gibi teknikler kullanılarak bütünleşik afet risk maruziyet analizi üç farklı aşamada gerçekleştirilmiştir. Bu aşamalar şu şekildedir:
1.Bütünleşik duyarlılık değerlendirmesi: Bu aşamada öncelikle heyelan ve sel duyarlılık analizleri ayrı ayrı yapılmıştır. Heyelan duyarlılığının belirlenebilmesi için eğim, yükselti, akarsuya uzaklık, yola uzaklık, jeoloji, bakı ve arazi kullanımı gibi faktörler ele alınmıştır. Bu faktör sınıflarının alt gruplarının birbirine göre ağırlık derecelerinin belirlenebilmesi için frekans oranı metodu kullanılmıştır. Bulanık mantık ve CBS teknikleri kullanılarak duyarlılık faktörlerinin üyelikleri CBS yazılım ortamında atanmıştır. Faktörlerin birbirine göre önem dereceleri ve faktör ağırlıkları Analitik Hiyerarşi yöntemi ile tespit edilmiş ve Ağırlıklı Doğrusal Birleştirme Yöntemi'nde bu değerler kullanılarak bu faktörler birleştirilmiştir. Sonuçta heyelan duyarlılık değeri 0-1 aralığında elde edilmiştir. Heyelan duyarlılık faktörlerinin ağırlıklarının güvenirliği ve tutarlılığı, tutarlılık analizi ile tespit belirlenmiş ve sonuçta belirlenen ağırlıklarının doğru bir şekilde seçildiği tespit edilmiştir. Sel duyarlılık analizi; eğim, yükselti, arazi kullanımı, drenaj yoğunluğu, toprak grupları gibi faktörler kullanılarak yapılmıştır. Her bir faktörün bulanık üyelikleri belirlenmiş, Analitik Hiyerarşi yöntemi yardımıyla da faktör ağırlık değerleri tespit edilmiştir. Duyarlılık faktörleri Ağırlıklı Doğrusal Birleştirme yöntemi ile birleştirilerek sel duyarlılık değerleri oluşturulmuştur. Sel duyarlılık faktörlerinin ağırlıklarının doğru seçilip seçilmediği duyarlılık analizi ile tespit edilmiştir. Ağırlık değişimi ile beraber geniş aralıklarda da temel duyarlılık haritası ile benzer sonuçlar çıktığı için faktör ağırlıklarının doğru ve güvenilir biçimde belirlendiği tespit edilmiştir. Heyelan ve sel duyarlılık analiz sonuç haritaları "AND" tipi durulaştırma operatörü ile üst üste bindirilmiştir. Böylece bütünleşik duyarlılık analizi gerçekleştirilerek 0 ve 1 aralığında bütünleşik duyarlılık değerleri elde edilmiştir.
2.Bütünleşik maruziyet analizi: Bu aşamada fiziksel ve sosyal maruziyet durumları değerlendirilmiştir. Yapı kullanım tipi, kat adedi, bina yüksekliği, bina tipi ve nüfus yoğunluğu gibi göstergeler maruziyet analizinde kullanılmıştır. Her bir faktörün bulanık üyeliği literatür araştırması yoluyla belirlenerek atanmıştır. Fiziksel maruziyet analizi için bindirme analizi çalışmasında "GAMMA" tipi durulaştırma operatörü kullanılırken, bütünleşik maruziyet çalışmasında "AND" tipi durulaştırma operatörü kullanılmıştır. Sonuçta 0 ve 1 arasında heyelan ve sel bütünleşik maruziyet değeri elde edilmiştir.  
3.Bütünleşik afet risk maruziyet analizi: İki farklı yöntemle bütünleşik afet risk maruziyet analizi yapılmıştır. Birinci aşamada heyelan ve sel duyarlılık haritaları ayrı ayrı bütünleşik maruziyet değerleri haritası ile çakıştırılmıştır. Böylece heyelan ve sel risk maruziyet değer haritaları bağımsız olarak elde edilip sonrasında bindirme analizi ile bu haritalar birleştirilmiştir. İkinci aşamada ise heyelan ve sel duyarlılık haritaları çakıştırılarak bütünleşik maruziyet değerleri ile birleştirilmiştir. Sonuçta iki farklı bütünleşik afet risk maruziyet değer haritası elde edilmiştir. Bütünleşik risk maruziyet belirleme aşamasından sonra çalışma alanındaki risk elemanlarından olan yapıların bütünleşik afet risk maruziyet durumları konumsal sorgulamalarla belirlenip görselleştirme işlemleri yapılmıştır. 
Heyelan duyarlılık analizinin doğruluğunun test edilmesi için duyarlılık değeri beş farklı sınıfa (Çok düşük, düşük, orta, yüksek ve çok yüksek) doğal sınıflama yöntemi ile ayrılmış ve bu sınıflar heyelan envanteri ile çakıştırılmıştır. Sonuçta yüksek ve çok yüksek heyelan duyarlılık değerlerine ait alanda tespit edilen heyelanlı piksel yüzdesinin % 98 olduğu belirlenmiştir. Lojistik regresyon modeli ile de heyelan duyarlılık analizi yapılmıştır. Model sonucuna göre; eğim, yükselti, akarsuya uzaklık, arazi kullanımı, bakı değişkenleri heyelan olup olmaması sonucu ile ilişkili çıkmıştır. Heyelan olup olmaması eğim ve yükselti ile ters orantılı iken, akarsuya uzaklık ve bakı ile doğru orantılı gözükmektedir. Lojistik regresyon modeli ile elde edilen duyarlılık değerleri heyelan envanteri ile çakıştırılmıştır. İşlem sonucunda yüksek ve çok yüksek heyelan duyarlılılığı bulunan alanlardaki heyelanlı piksel yüzdesi % 57 olarak tespit edilmiştir. Sonuçta bulanık mantık modelinin duyarlılık doğruluk değeri belirlemesinde lojistik regresyon modelinden daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir. 
Bütünleşik afet risk maruziyet değerlendirmesi farklı kaynaklardan gelen birçok verinin analizine dayalı olarak yapılmaktadır. Bütünleşik risk maruziyeti analizlerinde veri yapılarının doğasından, yöntem eksikliklerinden, veri toplamanın zorluğundan dolayı problemler yaşanmaktadır. Bu tür problemler birlikte çalışabilirliği zorlaştırmaktadır. Geliştirilen coğrafi veri modeli açık veri değişimini desteklediğinden dolayı çoklu kaynaktan gelen afetlerin risk maruziyet analizlerinde eşgüdüm ve birlikte çalışabilirlik sağlanacaktır. Bütünleşik risk maruziyet analizi modeli ile çoklu kaynaktan gelen afetlerin analizlerinde, sel ve heyelan örneğinde işlem adımları aşama aşama gösterilip bütüncül halde bu işlemlerin nasıl yapılabileceğine dair model geliştirilmiştir. ArcGIS model builder ortamında da işlemler otomatize edilip kullanıcıların kolaylıkla yazılım ortamında bu işlemleri yapabilmelerine destek sağlanmak istenmiştir.  Böylelikle çoklu afet duyarlılıkları ve risk maruziyet analizleri daha kolay yapılabilecektir. Bunun sonucunda afetlerin ortaya çıkarabileceği zararlar azaltılabilecektir.

Abstract:
Every year, due to either physical or human factors, different types of disasters occur throughout the different regions of the world and Turkey as well. Disasters, the mechanism of which are quite complex and difficult to understand, cause many negative events with an increasing level of complexity caused by the consequences of global climate change and human factors. In the occurrence of disasters that arise with such complex systems and whose consequences are unpredictable, in addition to the hazard, the exposure of the society or the risk elements is also effective. The exposure situations of people or risk elements greatly differ in the face of disasters. One of the factors that change and complicate the exposure in some cases is the combination of more than one disaster at the same time and place accidentally or when one disaster triggers the formation of another. Many types of disasters occurring and developing in this way reveal compound, integrated or alternating disasters. Disasters with quite complex formation mechanisms become more complex in this way, and thus making it difficult to examine disasters scientifically. Therefore, the impact area of disasters that cannot be examined in detail eventually expands and the dimensions of the damages they may cause also grow. 
The effect of the cooperation and coordination of institutions and organizations in reducing the exposures arising from disaster hazards is enormous. Institutions working on disasters can only effectively respond to incidents on the basis of sufficient information and data. Coordination is the ability of all institutions to act altogether. In this way, the negative effects caused by disasters can be minimized. There are many institutions and organizations working on disaster management in Turkey. In case of harm reduction and emergency, what type of data will be produced in which format, what the data content will be and how the produced data could be shared cannot be carried out by these institutions at the desired level yet. In order for these studies to be successful, new techniques and methods are needed to strengthen the coordination and cooperation of institutions in risk and multiple risk exposure studies prior to the disaster. 
The purpose of this study was, in the disaster management phase of mitigation, susceptibility, exposure and risk exposure analysis activities, as a result of integrating the susceptibility analysis results and examining them together with the exposure, "Determining an interoperable geographic data model for the integrated disaster risk exposure." In order to realize this aim, in the study, a model approach was developed for using data collected from different sources to be used in disaster risk management studies. The developed data model represents the contents of the data needed for susceptibility, hazard, vulnerability and risk exposure assessments of most frequently seen such disasters as floods, landslides, fires, forest fires, earthquakes and transportation accidents in Turkey; and it is interoperable in accordance with the management of these disasters. This model is compatible with Turkish National Geographic Information Systems (TUCBS) and national geographic data models. With unified modeling language (UML) in an object-oriented relational form, data model was created in a way that specifies details, attributes, values, classes, diagrams. The model is also compatible with ISO TC / 211 Geographical Information / Geomatics and Open Geographical Consortium (OGC) and was coded according to the Geography markup language (GML). In order to develop the geographical data model, the data and data content were determined for different disaster susceptibility, hazard, vulnerability and risk exposure analyzes. The existing data structure and disaster risk exposure data requirements have been acquired and developed in accordance with the TUCBS data standards and the same conceptual guidelines. When geographic data sets are created with these standards, the effective use and interoperability of data sets from different sources will be ensured, and thus producing effective risk exposure maps and coordination between institutions before and after the disaster would be easier. 
After the development of the data model, the implementation phase of the study started. Due to the climatic and topographic characteristics, as well as flood and landslide disasters, the study area has been determined as Fındıklı District of Rize Province. In order to determine the integrated disaster risk exposure, flood and landslide disaster types were selected, and the other four disaster types (Earthquake, fire, forest fire, transportation accident) used in the geographic data model were not included in the application. Integrated disaster risk exposure determination was carried out by selecting the situation that the flood and landslide disaster types could randomly be seen together. Integrated disaster risk exposure analysis was carried out in three different stages by using techniques such as Geographic Information Systems, Fuzzy Logic, Analytical Hierarchy and Weighted Linear Combination. These stages are as follows: 
1.Integrated susceptibility assessment: At this stage, firstly, landslide and flood susceptibility analyzes were made separately. In order to determine the landslide susceptibility, factors such as slope, elevation, distance to the river, distance to the road, geology, aspect and land use were considered. The frequency ratio method was used to determine the weight degrees of the subgroups of these factor classes relative to each other. Using fuzzy logic and GIS techniques, the memberships of susceptibility factors are assigned in the GIS software environment. The importance degrees and factor weights of the factors relative to each other were determined by the Analytical Hierarchy Method and these factors were combined by using these values in the Weighted Linear Combination Method. As a result, the landslide susceptibility value was obtained in the range of 0-1. The reliability and consistency of the weights of the landslide susceptibility factors were determined by the consistency analysis and it was identified as a result that the determined weights were correctly selected. Flood susceptibility analysis was performed using factors such as slope, elevation, land use, drainage density, and soil groups. Fuzzy memberships of each factor were determined, and factor weight values were defined with the help of Analytical Hierarchy Method. Flood susceptibility values were formed by combining the susceptibility factors with the Weighted Linear Combination Method. Whether the weights of the flood susceptibility factors were chosen correctly or not was determined by susceptibility analysis. It was determined that factor weights were defined accurately and reliably, as results similar to the basic susceptibility map were obtained in wide ranges with the weight change. The landslide and flood susceptibility analysis result maps are superimposed with the "AND" type defuzzification operator. Integrated susceptibility values were thus obtained between 0 and 1 by performing an integrated susceptibility analysis. 
2.Integrated exposure analysis: At this stage, physical and social exposure situations were evaluated. Indicators such as building usage type, number of floors, building height, building type and population density were used in exposure analysis. The fuzzy membership of each factor has been determined and assigned through the literature search. For the physical exposure analysis, the "GAMMA" type defuzzification operator was used in the overlay analysis study, while the "AND" type defuzzification operator was used in the integrated exposure study. An integrated exposure value of landslides and floods was obtained between 0 and 1 as a result. 
3.Integrated disaster risk exposure analysis: Integrated disaster risk exposure analysis was performed by using two different methods. In the first stage, the landslide and flood susceptibility maps were separately overlapped with the integrated exposure values map. Thus, landslide and flood risk exposure value maps were obtained independently and then these maps were combined through overlay analysis. In the second stage, landslide and flood susceptibility maps were overlapped and combined with integrated exposure values. Two different integrated disaster risk exposure value maps were obtained at the end. The integrated disaster risk exposure conditions of the structures, which are among the risk elements in the study area, were identified by spatial inquiries and visualized after the integrated risk exposure determination phase. 
In order to test the accuracy of the landslide susceptibility analysis, the susceptibility value obtained was divided into five different classes (Very low, low, medium, high and very high) by natural classification method and these classes were overlaid with the landslide inventory. As a result, the percentage of pixels with landslides was detected as 98% in the area belonging to high and very high landslide susceptibility values. Landslide susceptibility analysis was also performed with the logistic regression model. While the landslide areas represent the dependent variable, the factors causing the landslide represent the independent variables. According to the model result, the variables of slope, elevation, distance to the stream, land use, and aspect have been found to be related to whether there are landslides or not. While the incidence of a landslide is inversely proportional to the slope and elevation, it appears to be directly proportional to the distance and aspect to the stream. Susceptibility values obtained by the logistic regression model were overlapped with the landslide inventory. As a result of the process, the percentage of pixels with landslides in areas with high and very high landslide susceptibility was found to be 57%. In the end, it was determined that the fuzzy logic model gave better results than the logistic regression model in determining the sensitivity accuracy value. 
Integrated disaster risk exposure assessment is based on the analysis of many data from different sources. Problems are encountered in integrated risk exposure analyzes due to the nature of data structures, method deficiencies, and difficulty in collecting data. These types of problems make interoperability difficult. Since the developed geographic data model supports open data exchange, coordination and interoperability will be ensured in risk exposure analyzes of disasters originating from multiple sources. With the integrated risk exposure analysis model, in the analysis of disasters originating from multiple sources, the process steps in the flood and landslide sample are shown step by step and a model has been developed on how these processes can be carried out in a holistic manner. It was intended to provide support for users to easily perform the operations in the software environment by making operations automated in the ArcGIS model builder environment. Thus, multiple disaster susceptibilities and risk exposure analyzes will be made easier. As a result, the damages caused by disasters could be reduced.