Biyoklimatik konfor alanlarının yapay zekâ ile modellenmesi
Modelling of bioclimatic comfort area using artificial intelligence
Yazar: EFDAL KAYA
Danışman: PROF. DR. ARZU ERENER
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeodezi ve Jeoinformasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Harita mühendisliği = Map engineering

Özet:
Hızlı kentleşme doğanın dengesinin bozulmasına neden olmaktadır. Modern kentsel planlamanın en önemli aşamalarından biri, insanların kendilerini rahat hissettikleri alanları belirlemektir. İklimsel şartlarının uygun değer aralıklarında olduğu koşulları içeren alanlara "Biyoklimatik konfor" alanları denilmektedir. Bu çalışma kapsamında Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) ve Uzaktan Algılama (UA) tekniklerine dayalı olarak, bir sanayi kenti olan Kocaeli için, biyoklimatik konfor alanlarının belirlenmesinde Fizyolojik Eşdeğer Sıcaklık (FES (PET)) indeksi ve Yapay Sinir Ağları (YSA) ile 18 yıllık süreç için modelle yapılmıştır. Biyoklimatik konfor alanlarındaki değişimler mekansal ve zamansal olarak kent ölçeğinde değerlendirilmiştir. 2000 ve 2018 yılları için oluşturulan yıllık ortalama ve mevsimsel konfor haritaları Coordination of Information on the Environment (CORINE) arazi kullanım verileri ile karşılaştırılarak zamansal ve mekânsal değişimin nedenleri arazi kullanımındaki farklılıklar ile birlikte kantitatif olarak irdelenmeye çalışılmıştır.
Bu çalışmada konfor şartlarını etkileyebilecek faktör olarak meteorolojik verilere ek olarak çevresel koşulları da değerlendirmek için mekânsal veriler dikkate alınmıştır. Bu bağlamda çalışmada meteorolojik parametrelerden rüzgâr hızı, nem, solar radyasyon, sıcaklık ve yağış dikkate alınırken, mekansal parametrelerden ana yola uzaklık, bakı, binalara uzaklık, bina yoğunluk, eğim, kırsal yola uzaklık, sanayi uzaklık, sanayi yoğunluk faktörleri dikkate alınmıştır. Konfor çalışmalarının temelini oluşturan sıcaklık verileri için ise kısıtlı veriye sahip noktasal ölçüm istasyonları yerine sürekli veri altlığı sunan MODIS uydu verileri tercih edilmiştir. Çalışmada öncelikle meteorolojik parametreler kullanılarak RayMan hesaplama aracı ile FES indeksine göre konfor alanları tespit edilmiş, daha sonra mekânsal parametrelerin etkisini incelemek amacı ile R dili ortamında YSA ile modelleme yapılmıştır. YSA ile üretilen modelin doğruluğu test verisi ile kontrol edilmiştir. Model, test verisi içerisindeki konfor sınıfını 2018 yılı için %99,1 oranında, 2000 yılı için %98 oranında doğru tahmin etmiştir.
Çalışmanın diğer bir amacı da İnsansız Hava Araçları (İHA) teknolojisinin konfor haritalarındaki performansını değerlendirmektir. Bu bağlamda Kocaeli Üniversitesi kampüs bölgesinde, termal sensör donanımlı İHA ile anlık yüzey sıcaklığı haritası oluşturulmuş, elde edilen sıcaklık haritasından farklı arazi kullanımları için yüzey sıcaklığı farklılıkları incelenerek, lokal ölçekte konfor haritası elde edilmiştir. Termal sıcaklık haritasının doğruluğu yersel sıcaklık ölçümleri ile karşılaştırılmıştır.
Küresel iklim değişikliği sonuçlarının tartışıldığı günümüzde, bu çalışma geçmişte ve günümüzde konfor alanlarının izlenmesi, zamansal ve mevsimsel değişimleri ve geleceğe yönelik yapılması gereken önlemler bakımından önemli altlıklar sunmaktadır.

Abstract:
Rapid urbanization causes nature to lose balance. One of the most important stages in modern urban planning is to identify areas where people feel comfortable. Areas containing conditions in which climate conditions are within the appropriate range of values are called "Bioclimatic comfort" fields. Based on Geographic Information System (GIS) and Remote Sensing (RS) techniques, this work was modeled for Kocaeli, an industrial city, for 18 years with the Physiological Equivalent Temperature (PET) index and Artificial Neural Networks (ANN) in determining bioclimatic comfort zones. The changes in bioclimatic comfort zones have been evaluated on a spatial and temporal scale on the urban scale. The annual average and seasonal comfort maps for 2000 and 2018 were compared with Coordination of Information on the Environment (CORINE) land use data to quantitatively address the causes of temporal and spatial change with differences in land use.
In this study, spatial data were taken into account in order to evaluate environmental conditions in addition to meteorological data as a factor that may affect comfort conditions. In this context, the study considered wind speed, humidity, solar radiation, heat and rainfall from meteorological parameters, while considering main road distance, aspect, building distance, building density, slope, rural road distance, industrial distance, industrial density factors for spatial parameters. For the temperature data that underlie the comfort effort, MODIS satellite data is preferred, offering a continuous data footprint instead of point measurement stations with limited data. The study first identified comfort areas by the RayMan computation tool using meteorological parameters and PET index, and then modeled with ANN in the R-language environment to study the effect of spatial parameters. The accuracy of the model produced by the ANN has been checked with the test data. The model estimated the comfort class in the test data correctly at the rate of 99.1% for 2018 and 98% for the year 2000.
Another objective of the study is to evaluate the performance of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) technology in comfort maps. In this context, a surface temperature map was created in the campus area of Kocaeli University, with a thermal sensor-equipped UAV, to examine surface temperature differences for different terrain uses than the resulting temperature map, and to obtain a local-scale comfort map. The accuracy of the thermal temperature map was compared with ground temperature measurements.
Today, when the results of global climate change are discussed, this study provides important bases for monitoring comfort zones in the past and present, temporal and seasonal changes and precautions to be taken for the future.