Makine öğrenmesinde istatistiksel veriler kullanılarak maruziyetin belirlenmesi: Sakarya ölçeğinde bir çalışma
Determination of exposure using statistical data in machine learning: A case study in Sakarya
Yazar: MUHAMMED ALİ HAŞILOĞLU
Danışman: PROF. DR. NACİ ÇAĞLAR
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapı Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Deprem Mühendisliği = Earthquake Engineering
Dizin: Deprem mühendisliği = Earthquake engineering

Özet:
Afet yönetimi döngüsünde, afet öncesi acil müdahale ve yardım hazırlıklarının
tamamlanması ve finansal yönden yatırım yapılması insani ve maddi kayıp
yaşanmasını minimize etmek için oldukça önemlidir. Bu nedenle afet döngüsünün ilk
fazı olan hazırlık fazının etkin bir şekilde tamamlanması için afet öncesi dönemde olası
kayıp analizlerinin yapılmasına ve bu doğrultuda önlemler alınmasına ihtiyaç
duyulmaktadır. Kayıp analizleri için yapılan çalışmalar üç temel bileşen üzerine
kurulur bunlar; tehlike, maruziyet ve kırılganlık bileşenleridir. Kayıp bileşenleri
arasında en fazla zamana ve insan gücüne ihtiyaç duyulan aşama, tehlikeye maruz
kalacak değerlerin karakterizasyonun yapılıp mekânsal dağılımlarının belirlenmesi
olarak tanımlan maruziyetin belirlenmesi aşamasıdır. Mevcut maruziyet modellerinin
barındırdığı en büyük belirsizliklerden biri veri eksikliği nedeniyle mekânsal dağılım
için kullanılan çözünürlüğün kaba olmasıdır. Bir diğer bilgi yetersizliğinden
kaynaklanan belirsizlik ise veri setlerindeki bina fiziksel özelliklerin eksikliğidir.
Ulusal düzeyde oluşturulacak maruziyet modelleri için ilk başvurulan veri kaynağı
ülkenin merkezi istatistik bürosu tarafından toplanan yapı izin istatistikleri ve nüfus
sayımları içinde toplanan ek bilgilerdir. Ancak veriler her ulus için yeterli sayıda veya
detayda bilgi içermeyebilir. Bunun için modellerin çözünürlüklerinde ve bilgi
seviyelerinde belirsizlikler oluşmakta ve ek bilgilere ihtiyaç duyulmaktadır.
Bu tez kapsamında ise çeşitli veri setleri, istatistiksel özetler, uzman görüşleri,
istatistiksel dağılımlar ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak tüm Türkiye
için genelleştirilmiş bir bina maruziyet modeli oluşturulmuştur. Geliştirilen bina
maruziyet modeli üç ana veri setine dayanmaktadır. İlk veri seti Sakarya Büyük Şehir
Belediyesi (SBB) ve Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD) tarafından
yürütülen, kentsel dönüşüm çalışmalarında kullanılması için Sakarya il sınırları
içerisinde bulunan bina başına fiziksel özellikler, kullanım amacı, doluluk durumları
ile ilgili bilgiler içermektedir. Bu veri setinde binaların sismik tehlikelere karşı
kırılganlıklarında önemli bir faktör olan planda düzensizlik, yumuşak kat düzensizliği
ve yapı nizamı gibi makine öğrenmesinde etiket olarak kullanılabilecek özellikler de
bulunmaktadır. Bu özellikler dışında kat sayısı, bağımsız bölüm sayısı, taşıyıcı sistem
türleri, yığma binalar için dolgu duvar türleri ve ruhsat tarihi gibi önemli özellikler de
bulunmaktadır. İkinci ana veri olarak ise Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından
toplanmış Türkiye sınırları içerisinde bulunan ilçelere ait 1992-2023 arasında inşa
edilen binaların izin istatistikleri bulunmaktadır. Bu veri setinde Avrupa Birliği
tarafından ortak standartlıların oluşturulması için önerilen bina sınıflandırması
kullanılmış ve özellikler bu sınıflarda toplanılmıştır. İzin istatistiklerinde SBB'ye
benzer bir şekilde binaların kullanım amaçları, yapısal sınıfları, kat adeti, daire sayısı
gibi fiziksel özellikler bulunmaktadır. SBB verisinden farklı olarak daha özet
niteliğinde bina fiziksel özelliklerini tüm Türkiye genelinde sunmaktadır. Son olarak
kullanılan ana veri ise Avrupa Çevre Ajansı ile yürütülen Türkiye'nin de içinde üye
xviii
ülke olarak bulunduğu, uydu görüntüleri ile arazi örtülerinin belirlendiği CORİNE
2018 yapay alan örtüsüdür. Bu veri setinde ilçe düzeyinde yerleşim alanlarının
poligonları bulunmaktadır. Tez kapsamında ilk iki veri seti bina karakterizasyonu için,
üçüncü veri seti ise binaların uzaysal dağılımı için kullanılmıştır. SBB veri seti her ne
kadar detaylı özellik uzayına sahip olsa da hem veri seti içerisinde boş hücrelerinin
bulunması hem de sadece belli bir bölgeye ait stok bilgisini içerdiği için kullanılmadan
önce belirli istatistiksel işlemler ve dönüşümler gerçekleştirilmiştir. TÜİK veri seti ise
SBB verisinin detay seviyesinden yoksun olmasına rağmen SBB verisine nazaran
temsil ettiği zaman aralığında tüm ilçelerdeki bina özelliklerini içermektedir. TÜİK
veri setindeki en büyük eksiklik binalardaki doluluk oranları ile 1992 öncesi inşa
edilmiş bina bilgisinden tamamen yoksun olmasıdır.
Tez kapsamında bu iki veri seti birbirinin eksikliklerini kapatacak şekilde ortak bir
bina karakterizasyon taksonomisi kullanılarak birleştirilmiş ve eksik bilgiler bu tam
veri içerisinde istatistiksel yöntem ve dağılımlar ile tamamlanmıştır. Eksik veriler için
K-en yakın komşu algoritması (KNN) ve inşa yıl dağılımları için ise beta dağılımları
kullanıldı. İller için tam bina sayılıları Doğal Afet Sigortaları Kurumu (DASK)
tarafından yayımlanan interaktif deprem haritası üzerindeki veriler kullanıldı. Yapı
izin verisindeki inşa yılı 1992 öncesi eksik binalar, SBB verisindeki 1992 öncesi bina
özellik dağılımları ve yapı izin verisi içerisindeki 1992-1999 inşa yıllarına sahip
binalar ile tamamlandı. TÜİK verisi içerisinde bir binada yaşayan sayısını bulmak için
yine TÜİK'te paylaşılan ilçe düzeyinde Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi (ADNKS)
sonuçları kullanıldı. İlçe nüfusları, daire oranlarına göre ve TÜİK tarafından
yayımlanan Bina Nitelik ve Konut Araştırması (BKNA) özet istatistiklerindeki inşa
yılına göre hane halkı oranları kullanılarak elde edildi. Son olarak her bina için yeniden
inşa maliyetleri Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı tarafından Resmî
Gazete üzerinde yayınlanmış mimarlık ve mühendislik hizmet bedelleri hesabında
kullanılacak yapı yaklaşık birim maliyetleri kullanılarak her binanın kullanım türü ve
yüzölçümleri ile hesaplandı. Türkiye için oluşturulan bu tam veri setinde 11,409,354
bina hesaplandı ve bu binaların yeniden inşası için 2.5 Trilyon $ yeniden inşa maliyeti
elde edilmiştir.
Maruziyet modellerindeki bina kırılganlıklarının daha hassas elde edilebilmesi için
mevcut verilerdeki kırılganlığa etki edebilecek özelliklerin kullanılması
gerekmektedir. Tez kapsamında ise SBB verisinde bulunan fakat TÜİK verisi
içerisinde bulunmayan üç adet bina düzensizliklerinin tahminini gerçekleştiren makine
öğrenmesi modelleri eğitilmiştir. Algoritma olarak Random Forest Classification
kullanılmış, tahmin etiketleri için SBB verisi içerisindeki "Planda Düzensizlik",
"Yumuşak Kat" ve "Yapı Nizamı" özellikleri kullanılmıştır. SBB verisi içinde
doğrulaması gerçekleştirilen modellerin doğruluk oranları Planda Düzensizlik etiketi
için %80.36, Yumuşak Kat Etiketi için %85.73 ve Yapı Nizamı için ise %71.93 olarak
elde edilmiştir. Daha sonra bu modeller ile tüm veri üzerinde tahmin sonuçları elde
edilip maruziyet modeli içine eklenmiştir.
Son olarak oluşturulan veri setinin bölgesel dağılımları için binanın bulunduğu ilçe
koordinatları elde edilmiştir. Literatürde maruziyet modellerinin mekânsal
dağılımların model belirsizliği üzerindeki büyük bir etkisi olduğu kanıtlanmıştır. Bu
nedenle ilçelerde bulunan tüm binaları tek bir nokta üzerinde temsil edilmesi modelin
belirsizliğini artıracağı için uygun yöntemlerle binaların bölgesel dağılımları
yapılmıştır. Bu tez kapsamında binaların mekânsal dağılımları için CORINE veri seti
üzerinde tanımlanmış yapay alan örtüleri kullanılmıştır. İlçe koordinatlarına en yakın
xix
yapay örtüler hesaplanıp bu örtü üzerine binalar homojen olarak dağıtılmıştır. Son
olarak tüm veri Türkiye haritası üzerine dağılımlarıyla birlikte eklenmiştir.

Abstract:
In the disaster management cycle, completing pre disaster emergency response and aid
preparations and making financial investments are especially important to minimize
human and monetary losses. For this reason, to effectively complete the preparation
phase, which is the first phase of the disaster cycle, it is necessary to analyse losses in
the pre-disaster period and take precautions accordingly. Studies conducted for loss
analysis are based on three basic components: hazard, exposure, and vulnerability
components. Among the loss components, the phase that requires the most time and
workforce is the creation of the exposure model, which is defined as the
characterization of the values that will be exposed to hazards and the determination of
their spatial distribution. One of the biggest uncertainties in current exposure model is
that the smallest resolution used for spatial distribution is at the provincial level due to
lack of data. Another deficiency is the insufficient of building stock information in the
data sets used. The first source of data used for exposure models to be created at the
national level is building permit statistics collected by the country's central statistics
office and additional information collected population censuses. However, the data
may not contain sufficient quantity or detail information for every nation. For this
reason, uncertainties occur in the resolutions and information level of the models and
additional information is needed. Within the scope of this thesis, a generalized building
exposure model for all of Türkiye was created using various data sets, statistical
summaries, expert opinions, statistical distributions and machine learning algorithms.
The developed building exposure model is based on three main data sets. The first data
set contains information about the physical characteristics, purpose of use, and
occupancy status of each building within the borders of Sakarya province for use in
urban renewal studies conducted by Sakarya Metropolitan Municipality (SBB) and
Disaster and Emergency management Presidency (AFAD). This data set also includes
features that can be used as labels in machine learning, such as plan irregularity, soft
floor irregularity and building order, which are key factors in the vulnerability of
building to seismic hazards. Apart from this feature, there are also important features
such as the number of floors independent sections, load-bearing system types, infill
wall types for masonry buildings and license date. As the second main data, there are
permit statistics of buildings constructed between 1992 and 2023 in the districts within
the borders of Türkiye, collected by the Turkish Statistical Institute (TUIK). In this
data set, the building classification recommended by European Union the create
common standards was used and the features are presented collected in these classes.
Similar to SBB, permit statistics include physical characteristics such as the intended
use of buildings, structural classes, number of floors, and number of flats. Unlike SBB
data, it contains more summary building physical characteristics throughout Türkiye.
Finally, the third main data used is the CORINE 2018 artificial land cover, which is
carried out with the European Environment Agency and determines the land covers of
xxii
the member countries, including Türkiye, using satellite images. This data set contains
polygons of residential areas at the district level. Within the scope of the thesis, the
first two data sets were used for building characterization and the third data set was
used for the spatial distribution of buildings. Although the SBB data set has a detailed
feature space, certain statistical operations and transformations were carried out before
use, as there are empty cells in the data set, and it only contains stock information for
a certain region. The TUIK data set on the other hand, lacks the detail level of SBB
data, but compared to SBB data, it includes building features in all districts within the
period it represents. The biggest deficiency in the TUIK data set is that it completely
lacks information on occupancy rates and buildings built before 1992.
Within the scope of the thesis, these two date sets were combined using a common
building characterization taxonomy to compensate for each other's deficiencies, and
the missing information was completed with statistical methods and distribution within
this complete data. K-Nearest Neighbour algorithm (KNN) has been used for missing
data and beta distributions have been used for year distributions. The data on the
interactive earthquake map published by the Natural Disaster Insurance Institution
(DASK) for the exact building numbers for the provinces were used. The missing
building before 1992 in the building permit data were completed with building
property distributions before 1992 in the SBB data and buildings with construction
years of 1992-1999 in the building permit data. Then in order to find the number of
people living in a building class based on TUIK data, the results of the Address Based
Population Registration System (ADNKS) at the district level, also share in TUIK,
were obtained. District populations were obtained according to the flat rates in the
districts and by using the household distribution according to the year of construction
in the summary statistics of the Building Quality and Housing Survey (BKNA)
published by TUIK. Finally, the reconstruction costs for each building were added by
using the approximate unit costs of the building to be used in the calculation of
architectural and engineering service fees published in the Official Gazette by the
Ministry of Environment, Urbanization and Climate Change, and the usage type and
surface area of each building. In this full data set created for Türkiye, 11,409,354
buildings were calculated and a reconstruction cost of $ 2.5 Trillion was calculated for
the reconstruction of these buildings.
In order to obtain more precise building fragility in exposure models, it is necessary to
use features that may affect fragility in existing data. Within the scope of the thesis,
machine learning models were trained to predict three building irregularities that are
found in SBB data but not in TÜİK data. Random Forest Classification was used as
the algorithm and "Irregularity in Plan", "Soft Floor" and "Building Order" in the SBB
data were used as prediction labels. The accuracy rates of the models verified within
the SBB data were obtained as 80.36% for the Irregularity in Plan label, 85.73% for
the Soft Label and 71.93% for the Building Order. Then, prediction results were
obtained on all data with these models and added to the exposure model.
Finally, for the spatial distribution of the created data set, the district locations where
the building is located were obtained. Studies have proven that the spatial distribution
of exposure models has an impact on the uncertainty of the model. For this reason,
representing all the buildings in the districts on a single point will increase the
uncertainty of the model, so the spatial distribution of the buildings must be distributed
using appropriate methods. In this thesis, artificial land covers defined on the CORINE
data set were used for the spatial distribution of buildings. The artificial cover closest
to the district locations was calculated and the buildings were distributed
xxiii
homogeneously on this cover. Finally, all data was added to the map of Türkiye along
with their distribution.