Geri Dön

Afet yönetimi-hazırlık bileşeni için konumsal veri altyapısı tasarlanması, sel ve taşkına duyarlı alanlar: İstanbul Avrupa yakası örneği

Designing to the spatial data infrastructure for disaster management-preparation phase, susceptible areas for flooding and overflow: example of Istanbul European site

  1. Tez No: 316020
  2. Yazar: MUSTAFA YALÇIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SAFFET ERDOĞAN, PROF. DR. FATMAGÜL KILIÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Ulusal Konumsal Veri Altyapısı (UKVA), bir ülkedeki yer altı yapısından, binalar vb birçok yer yüzeyi objesinden gökyüzüne, birçok projede kullanılması gereken temel taşları kapsamaktadır. Afetler ile her zaman karşı karşıya olduğumuz dünyamızda, afet yönetimi için gereksinilen veriler, günümüz teknolojisiyle, internet ortamında çok kolay ve efektif olarak paylaşılabilir. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) analiz araçları ve UKVA bütünleştirildiğinde afet yönetiminin hemen hemen her aşaması için çözümler meydana getirilebilir.Bu çalışmada, afet yönetimi hazırlık aşamasına; UKVA-CBS bakış açısı ve sel ve taşkın duyarlılığının belirlenmesi örneği ile yaklaşılmıştır. İstanbul Avrupa yakasında sel ve taşkına duyarlı alanlar; CBS-Çok Ölçütlü Karar Analizi (ÇÖKA) yöntemi ile belirlenmiştir. Sel ve taşkına etki eden ölçütler; yağış, yükseklik, eğim, bakı, alt havzaların büyüklüğü ve drenaj yoğunluğu olarak belirlenmiştir. Ölçüt katmanlarının hazırlanabilmesi için sayısal yükseklik verileri, drenaj detaylarına ait veriler, yağış verileri, hidrolojik toprak gruplarına ait veriler, arazi örtüsü verileri, sınır verileri (il sınırları, kara sınırları, göl sınırları), güncel ortofotolar ve rasyonel yönteme göre üretilmiş taşkın sınırları kullanılmıştır.Akış katmanın oluşturulabilmesi için, yağış-akış modellerinden biri olan SDA (ABD Ziraat Departmanı) tarafından geliştirilen SCS-CN(SCS Eğrisi Yöntemi) ampirik modeli kullanılmıştır. Hazırlanan ölçüt katmanları Doğrusal Ölçek Dönüşümü ? En Büyük Değer Yöntemine göre normalleştirilmiştir. ÇÖKA'nın karar analizi aşamasında, AHY(Analitik Hiyerarşi Yöntemi) kullanılmıştır. AHY kapsamında ölçütlerin birbirine göre bağıl ağırlıklarının belirlenebilmesi için ikili karşılaştırma yöntemi uygulanmıştır. Karşılaştırmaların tutarlı olup olmadığının belirlenmesi için tutarlılık oranı hesaplanmış ve karşılaştırmaların tutarlı olduğu anlaşılmıştır. Ağırlıklar, normalleştirilmiş ölçüt katmanlarıylarıyla sentezlenerek duyarlılık katmanı oluşturulmuştur. Duyarlılık katmanı doğal aralıklı sınıflandırma yöntemine göre sınıflandırılıp, ÇÖKA içerisinde sel ve taşkına duyarlı alanlar belirlenmiştir.ÇÖKA ile elde edilen duyarlılık alanları rasyonel yöntemle üretilmiş sel ve taşkın alanları ile karşılaştırılmıştır. Duyarlı alanlar %97 oran ile benzerlik göstermiştir. Kullanılan veriler ve çözümleme değerlendirilerek UKVA için veri modeli tasarımı yapılmıştır

Özet (Çeviri)

National Spatial Data Infrastructure (NSDI), from underground structure, such as buildings in the surface of the object to the sky, covers the basic points that should be used in many projects. Every time we are confronted with disasters on our planet, data which is required for disaster management, can be shared very easily and effectively in the internet environment using up-to-date technology. When Geographic Information Systems (GIS) analysis tools and NSDI are integrated, the solutions can be produced for almost every phase of disaster management.In this study, the preparation phase of disaster management has been approached with a NSDI-GIS vision and an example of determination of the susceptibility of the flood and overflow. Flood and overflow susceptible areas of the European side of Istanbul; were determined by the the GIS - Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) method. Criteria that affect the flood and overflow were defined as; rainfall, elevation, slope, aspect, drainage density and size of sub-basins. Digital elevation data, data of the details for drainage, rainfall data, data for hydrologic soil groups, land cover data, boundary data (provincial boundary, land boundary, lake boundary), current orthophotos, flood and overflow data that is produced in accordance with rational method have been used for preparing the criteria layers.SCS-CN (US Soil Conservation Service Curve Number) empirical model developed by SDA (United States Department of Agriculture) - which is one of the precipitation-flow models - was used in order to create flow layer. Criteria layers prepared were normalized according to the Linear Scale Transformation - The Maximum Value method.AHP (Analytic Hierarchy Process) is used in stage of decision analysis of MCDA.Pair wise comparison method was applied in order to determine relative weights of the each criteria in the scope of the AHP. Consistency ratio was calculated to determine whether the comparisons, consistent or inconsistent and it was understood that they were consistent. Susceptibility layer was created via synthesizing the weights with normalized criteria layers. Susceptibility areas for flood and overflow were defined in MCDA after susceptibility layer was classified using natural break method.Susceptibility areas obtained with MCDA were compared with flood and overflow areas defined by rational method. Susceptibility areas are showed similarity with a ratio of %97. Data model design was conducted for NSDI by evaluating data used and analysis.

Benzer Tezler

  1. 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

    MUHAMMED ALİ HAŞILOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Deprem MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NACİ ÇAĞLAR

  2. A methodology to develop smart spatial management for natural hazard resilience: the case of duzce province

    Doğal tehlikelere dayanıklılık için akıllı mekansal yönetimi geliştiren bir yöntem: düzce ili örneği

    EBRU SATILMIŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AZİME TEZER

  3. Afet yönetiminde lojistik depo seçimi ve bir uygulama

    Logistic warehouse location selection in disaster management and an application

    HİLAL TEMİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BERK AYVAZ

  4. Hidro-CBS ile sel afeti etki analizi

    Flood disaster impact analysis with hydro-GIS

    EMİRAY KAHYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANER GÜNEY

  5. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Acil Yardım ve Afet Yönetimi Bölümü öğrencilerinin KBRN olaylarına karşı hazırlık algıları ve bilgi düzeylerinin belirlenmesi

    Determination of preparatory perceptions and knowledge levels of Çanakkale Onsekiz Mart University Department of Emergency and Disaster Management Students against CBRN events

    MURAT KIZILKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Afet Eğitimi ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET EVREN ERGİNAL