Geri Dön

Yangın risk ve tehlike haritalarının oluşturulmasında kullanılacak karar destek sistemlerinin geliştirilmesi

The development of decision support systems for fire risk and danger maps

  1. Tez No: 596187
  2. Yazar: MEHMET BOYATAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT SAĞLAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Forestry and Forest Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Artvin Çoruh Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Orman Entomolojisi ve Koruma Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Yangın yönetimi; yangın öncesi planlama, yangınların tespiti ve gözetimi, yangın söndürme ve yangın sonrası değerlendirme gibi bölümlerden oluşmaktadır. Yangın öncesi planlamalarda en önemli hususlardan birisi yangın risk ve tehlikesinin önceden belirlenerek hassas alanlara yönelik gerekli tedbirlerin alınmasıdır. Bu bakımdan yangın risk ve tehlike haritalarının oluşturulması, yangın afetini ve yangının sebep olacağı hasarları önlemede önemli bir altlık durumundadır. Bu çalışmada yangın risk ve tehlike haritalarının oluşturulmasında kullanılacak karar destek sisteminin geliştirilmesinde kavramsal tasarım, sistem tasarımı, sistem yazılımı (ara yüz ve kodlama) ve test aşamaları takip edilmiştir. Geliştirilen karar destek sistemi ile meşcere, eşyükselti, yol, dere ve yerleşim alanı gibi haritalar değerlendirilerek planlama birimi, işletme müdürlüğü veya bölge müdürlüğü bazında yangın risk ve tehlike haritalarının oluşturulması sağlanmıştır. Bunun için yangın risk ve tehlike haritalarının oluşturulmasında karar destek mekanizmasını hızlandırmak amacıyla CBS ortamında (ArcGIS) dinamik bir modül (Add-in) oluşturulmuştur. Bu amaç için oluşturulan sistemin örnek uygulaması, Kahramanmaraş Orman Bölge Müdürlüğü Dörtyol Orman İşletme Müdürlüğü (OİM) alanlarında yapılmıştır. Yapılan hesaplamalar sonucunda, Dörtyol OİM toplam ormanlık alanının %5,1'i (1.098,6 ha) çok düşük, %10,1'i (2.117,5 ha) düşük, %22,5'i (4.735,7 ha) orta, %12,5'i (2.648,6 ha) yüksek ve %49,8'i (10.539,9 ha) ise çok yüksek riskli olduğu belirlenmiştir. Yangın tehlikesi açısından ise toplam ormanlık alanın %74,8'i (15.007,1 ha) çok düşük, %5,3'ü (1.070,9 ha) düşük, %10,4'ü (2.087,8 ha) orta, %8,5'i (1.720,9 ha) yüksek ve %1,0'i (154,9 ha) ise çok yüksek tehlikeli olduğu belirlenmiştir. Bu çalışma orman yangınlarıyla mücadele çalışmaları kapsamında başta uygulayıcılara olmak üzere bilim camiasına da önemli katkı yapacaktır.

Özet (Çeviri)

Fire management includes parts such as pre-fire planning, detection and monitoring, fire suppression, and post-fire evaluation. One of the most important issues in pre-fire planning is to determine fire risk and danger in advance and to take the necessary precautions for sensitive areas. In this respect, preparation of fire risk and danger maps is an important step in preventing fire disasters and damages. In this study, conceptual design, system design, system software (interface and coding) and test stages have been followed in the development of the decision support system to be used in the preparation of fire risk and danger maps. With the created decision support system, maps such as stand, contour, road, stream and settlement area were evaluated and fire risk and danger maps were created on the basis of planning unit, state forest enterprise or regional directorate. For this purpose, a dynamic module (Add-in) has been created in GIS environment (ArcGIS) in order to accelerate the decision support mechanism in creating fire risk and danger maps. The sample application of this system was carried out in the areas of Kahramanmaraş Forest Regional Directorate, Dörtyol State Forest Enterprise (SFE). According to the results of the study, 5.1% (1,098.6 ha) of the total forest area of Dörtyol SFE was very low, 10.1% (2,117.5 ha) low, 22.5% (4,735.7 ha) medium, 12.5% (2.648.6 ha) high and 49.8% (10.539.9 ha) very high in terms of forest fire risk. In terms of fire danger, 74.8% (15.007.1 ha) of the total forest area was very low, 5.3% (1.070.9 ha) low, 10.4% (2.087.8 ha) medium, 8.5% (1.720.9 ha) high and 1.0% (154.9 ha) in very high fire danger class. The results of this study will make an important contribution to the scientific knowledge and especially to the practitioners within the scope of forest fire fighting activities.

Benzer Tezler

  1. Comprehensive risk mapping and fire station optimization for forest fire management: An application in Antalya

    Orman yangını yönetimi için kapsamlı risk haritalama ve yangın istasyonu optimizasyonu: Antalya uygulaması

    ZÜHAL ÖZCAN YAVUZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR KABAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ÇAĞLAYAN

  2. Bütünleşik afet risk maruziyetine yönelik coğrafi veri modelinin belirlenmesi

    Determining a geographic data model for the integrated disaster risk exposure

    BEKİR TAŞTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU

  3. Epistemic uncertainties in probabilistic earthquake hazard models and their effects on the results: The case of Marmara Region

    Olasılıksal deprem tehlike modellerinde epistemik belirsizlikler ve sonuçlara etkileri: Marmara Bölgesi örneği

    HÜLYA YÜKSEL PERDIBUKA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Deprem MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KARİN ŞEŞETYAN

  4. Development of a dynamic navigational risk assessment model

    Dinamik bir seyir risk analizi modelinin geliştirilmesi

    YUNUS EMRE ŞENOL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZCAN ARSLAN

  5. Özellik seçimi algoritmaları kullanılarak heyelanda etkili faktörlerin belirlenmesi ve heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesi

    Determination of effective factors using feature selection algorithms and production of landslide susceptibility maps

    EMREHAN KUTLUĞ ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZHAN İPBÜKER

    PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU