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
- Tez No: 316020
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SAFFET ERDOĞAN, PROF. DR. FATMAGÜL KILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
- 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
- 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
2024
Deprem MühendisliğiSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NACİ ÇAĞLAR
- 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
2019
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AZİME TEZER
- Afet yönetiminde lojistik depo seçimi ve bir uygulama
Logistic warehouse location selection in disaster management and an application
HİLAL TEMİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERK AYVAZ
- Hidro-CBS ile sel afeti etki analizi
Flood disaster impact analysis with hydro-GIS
EMİRAY KAHYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER GÜNEY
- 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
2020
Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiAfet Eğitimi ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET EVREN ERGİNAL