Geri Dön

Prediction of tsunami inundation zone using gis spatial modelling for coastal region (Gaza strip - case study)

Kıyı bölgesi için CBS mekânsal modellemeyle tsunami bölgesi tahmini (Gazze şeridi - vaka çalışması)

  1. Tez No: 719510
  2. Yazar: ANASS AHMAD ALQATANANI
  3. Danışmanlar: DR. TUTOR MEMBERS OF AYŞE YETER GÜNAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Hidrolik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 177

Özet

Gazze Şeridi, büyüklüğüne kıyasla çok kalabalık ve nüfusun çoğunluğu kıyıya yakın bir yerde bulunuyor ve bu da onları tsunami riskine karşı çok savunmasız hale getiriyor. CBS tabanlı çok kriterli karar analizi ve mekansal modelleme, tsunamiye maruz kalma alanı bilgisine işlenecek hem mekansal hem de mekansal olmayan farklı veri türlerini birleştirmek ve tsunami felaketine karşı en savunmasız yerleri belirlemek için kullanılır. Su baskını modellemesi Berryman (2006) tarafından geliştirilen matematiksel hesaplamalarla gerçekleştirilmiştir. Tsunamiyi 20 metrelik dalga yüksekliğinin en kötü senaryosu ile modelleyerek. Çalışmada topografik yükseklik ve eğim, tsunami yönüne topografik bağlantı, kıyı şeridi yakınlığı ve kıyı formu gibi çoklu coğrafi faktörler kullanılmıştır. Coğrafi değişkenler için bir ağırlıklandırma sistemi geliştirmek için Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) kullanılarak uzman bilgisi de dahildir. Tsunami risk değerlendirmesi, Fiziksel Kırılganlık İndeksi (PVI), Sosyal Kırılganlık İndeksi (SVI) ve Ekonomik Kırılganlık İndeksi'nin (EVI) bir kombinasyonu olan Toplam Kırılganlık İndeksi (TVI) şeklinde bir Bileşik İndeksi geliştirilerek gerçekleştirilir. Sonuçlar, Sentinel 2A görüntülerine dayalı olarak yeni toplanma noktalarının belirlenmesi ve ağ analisti kullanılarak en etkili tahliye yolunun belirlenmesi için kullanılır. Tsunami varış ve tahliye süresi hesaplanmış ve son olarak rüzgarın oluşturduğu tsunami dalgaları Delft 3D kullanılarak 3 senaryo için incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Gaza Strip is very crowded compared with its size with a majority of the population located near the shore which make them very vulnerable to tsunami risk. GIS-based multi-criteria decision analysis and spatial modelling are utilized to combine different types of data, both spatial and non-spatial data to be processed into tsunami exposure area information and to identify the most vulnerable locations to tsunami disaster. Modelling of the inundation was carried out with mathematical calculations developed by Berryman (2006). By modeling the tsunami with a worst-case scenario of wave height of 20 meters. Multiple geographical factors such as topographic height and slope, topographic connection to tsunami direction, coastline proximity, and coastal form are used in the study. Expert knowledge is also included using the Analytic Hierarchy Process (AHP) to develop a weighting system for the geographical variables. Tsunami risk assessment is carried out by developing a Composite Index in the form of a Total Vulnerability Index (TVI) which is a combination of the Physical Vulnerability Index (PVI), Social Vulnerability Index (SVI) and Economic Vulnerability Index (EVI). The results are used to determine new assembly points based on the Sentinel 2A imagery and to determine the most effective evacuation route by using network analyst. Tsunami arrival and evacuation time was calculated and finally, tsunami waves generated by wind was investigated for 3 scenarios using Delft 3D.

Benzer Tezler

  1. Neural network prediction of tsunami parameters in the Aegean and Marmara seas

    Ege ve Marmara denizlerinde yapay sinir ağları ile tsunami parametrelerinin tahmini

    MUAMMER SERCAN ERDURMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞEN ERGİN

    DOÇ. DR. CAN ELMAR BALAS

  2. Advanced two- and three-dimensional tsunami models: Benchmarking and validation

    Gelişmiş iki ve üç boyutlu tsunami modelleri: Kıyaslama ve doğrulama

    DENİZ VELİOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Deniz BilimleriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET CEVDET YALÇINER

  3. Uzun dalgaların tırmanma yüksekliğinin deneysel incelenmesi

    Experimental investigation on runup height of long waves

    NURAY GEDİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    İnşaat MühendisliğiBalıkesir Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. EMEL İRTEM

  4. Prediction of landslide tsunami run-up through ann-based models

    Heyelan kaynaklı tsunami tırmanmasının ann tabanlı modellerle tahmini

    SAVAŞ YAĞUZLUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mühendislik BilimleriAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi

    Nanoteknoloji ve Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARAN AYDIN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA AÇIKKAR

  5. The analytical solutions and deep learning assessment of long waves over linear and nonlinear breadth and depth profiles: 30 October 2020 İzmir tsunami case

    Doğrusal olan ve olmayan genişlik ve derinlik profilleri üzerinde uzun dalgaların çözümleri ve derin öğrenme ile değerlendirilmesi: 30 Ekim 2020 İzmir tsunamisi örneği

    ALİ RIZA ALAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kıyı Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN BAYINDIR