Decision support system for earthquake disaster management
Decision support system (DSS) for earthquake disaster management
- Tez No: 887520
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBAY BURÇİN GÜMÜŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Gedik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Depremlerin küresel görülme sıklığı, insan hayatları, mülkler ve hatta bir ulusun ekonomisi üzerindeki olası etkileri nedeniyle önemli bir endişe kaynağı olmaya devam etmektedir. Deprem, insanın Dünya'da var olduğu süre boyunca deneyimlediği en yıkıcı doğal afet olarak kanıtlanmıştır. Deprem olayları her zaman belirli bir bölgenin sismik aktivitesiyle ilişkilendirilmiştir. Yüksek sismik aktiviteye sahip bölgeler sık sık deprem yaşarken, düşük sismik aktiviteye sahip bölgelerde deprem görülme oranı düşüktür. Türkiye, Çin, Hindistan, Japonya ve birkaç diğer ülke, geçmiş yıllarda yüksek sismik aktiviteleri nedeniyle yüksek oranda deprem yaşamıştır, bu da olayların yaşandığı zamanlarda ekonomilerinde önemli aksaklıklara yol açmıştır. Bu tez, depremlerin ardından afet yönetimini geliştirmek için bir karar destek sistemi (KDS) geliştirmeye odaklanmaktadır. Depremler, genellikle altyapıda geniş çaplı hasara ve insan hayatı kaybına yol açan, son derece yıkıcı doğal afetlerdir. Etkili afet yönetimi hayati önem taşımakta ancak zamanında veri elde etme, sınırlı kaynakları optimal şekilde tahsis etme ve karmaşık müdahale çabalarını koordine etme gibi çoklu zorluklarla karşı karşıyadır. Özelleştirilmiş bir KDS, karar verme sürecine analitik entegrasyonu sağlayarak yetkililere yardımcı olabilir. Ana meydan okuma, acil müdahale ve iyileştirme çalışmalarını koordine etmek için karar vericilere temel deprem etki bilgilerini sağlamaktır. Kaotik sonrası durum, kurtarma operasyonlarında gecikmelere, suboptimal kaynak tahsisine ve önlenebilir ikincil kayıplara yol açmaktadır. Afet verilerini hızlı bir şekilde analiz edebilen ve deprem sonrası karar verme sürecini optimize edebilen bir KDS'ye ihtiyaç vardır. Metodoloji, gerçek zamanlı izleme, hasar değerlendirmeleri ve strateji önerileri gibi afet yönetimi ihtiyaçlarına odaklanan modüler bir KDS mimarisi tasarlamayı içerir. Sismik, nüfus ve bina verilerini kullanarak tahmini ölüm, yaralanma ve barınak ihtiyaçlarını hesaplayan bir matematiksel model entegre eder. Çok kriterli karar verme (ÇKDV) yöntemleri, müdahale çabalarını önceliklendirir. Sistem, gerçek deprem verileri kullanılarak doğrulanır. Bu veriler, 2023 Türkiye depremine dayanmaktadır ve Kahramanmaraş ilini vaka çalışması olarak ele almaktadır. Amaç, kurtarma operasyonlarını optimize etmek, kaynakları etkili bir şekilde tahsis etmek, kritik altyapıyı yeniden inşa etmek ve minimal kayıplarla normalleşmeyi sağlamaktır. Çalışma, 2023 Kahramanmaraş depreminin ardından teorik modellerin gerçek dünyada uygulanması ve doğrulanmasına odaklanmaktadır. Bu, tahmini ile gerçek ölüm sayılarını değerlendirerek, kullanılan Python tabanlı matematiksel modelin hassasiyetini sergilemektedir. Aynı zamanda analizi yaralanma tahminlerini ve barınma ihtiyaçlarını da kapsayacak şekilde genişleterek modelin afet sonrası senaryolardaki güvenilirliğini vurguluyor. Ayrıca kaynak tahsisi ve kurtarma çalışmaları için alanların önceliklendirilmesi amacıyla çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılmaktadır. Çalışma aynı zamanda afet müdahale verimliliğini artırmak için tasarlanmış bir DSS web sitesini de tanıtıyor. Türkiye'nin Kahramanmaraş ilindeki deprem sonrası can kayıplarının tahmini, önerilen modelin %98'den fazla doğruluk oranıyla dikkat çekici derecede doğruydu. Benzer şekilde, tahmini yaralanma sayısının %91,386'lık bir doğruluğu vardı ve bu da önerilen modelin etkinliğini doğruluyordu. Çalışma aynı zamanda barınmaya ihtiyaç duyan kişi sayısını da tahmin ederek önerilen modelin sağlamlığını %98,683 doğrulukla doğruluyor. MCDM yaklaşımına dayalı olarak yapılan çalışmada, kaynak ve kurtarma çalışmaları açısından en çok ihtiyaç duyulan şehir olarak Onikisubat şehri öne çıkarken, onu Dulkadiroğlu ve Elbasan takip ediyor. Basit ve etkili bir kullanıcı arayüzüne sahip DSS web sitesi, gerekli bilgileri sağlayarak ve kaynaklar ve kurtarma çalışmaları için acil müdahaleye ihtiyaç duyan, en çok etkilenen konumlara öncelik vererek yetkililerin hızlı eylemini artırmayı amaçlamaktadır. Son olarak, çalışmanın yöntemsel yaklaşımı ve önerilen modellerin sağlamlığı, deprem felaketine müdahale ve iyileştirmeyi etkili bir şekilde yönetmek için akıllı bir karar destek sistemi oluşturma potansiyelini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The global occurrence of earthquakes has continued to be a significant area of concern due to the possible impact earthquakes can have on human lives, properties, and even a nation's economy. Earthquake has proven to be the most devastating natural hazard experienced in man's existence on Earth. Earthquake occurrences have always been related to the seismicity of a particular region. Regions with high seismicity tend to experience frequent earthquakes, while regions with low seismicity tend to have a low rate of earthquake occurrence. Turkey, China, India, Japan, and a few other countries have had a high rate of earthquake occurrence in the past years due to their high seismicity, which has led to significant setbacks in their economies at the times of the events. This thesis focuses on developing a decision support system (DSS) to enhance disaster management in the aftermath of earthquakes. Earthquakes are highly destructive natural hazards, often resulting in extensive damage to infrastructure and the loss of human lives. Effective disaster management is crucial but faces multiple challenges, like acquiring timely data, optimally allocating limited resources, and coordinating complex response efforts. A specialized DSS can aid authorities by integrating analytics into the decision-making process. The main challenge is providing decision-makers with essential earthquake impact information to coordinate emergency response and recovery. The chaotic aftermath causes delays in rescue operations, suboptimal resource allocation, and preventable secondary losses. There is a need for a DSS that can rapidly analyze disaster data and optimize post-earthquake decision-making. The methodology involves designing a modular DSS architecture focused on disaster management needs, like real-time monitoring, damage assessments, and strategy recommendations. It integrates a mathematical model using seismic, population, and building data to estimate casualties, injuries, and shelter needs. Multi-criteria decision-making (MCDM) methods prioritize response efforts. The system is validated using real earthquake data. This data is based on the 2023 Turkey earthquake, taking Kahramanmaraş province as case study. The goal is to optimize rescue operations, allocate resources effectively, rebuild critical infrastructure, and restore normalcy with minimal losses. The study focuses on the real-world application and validation of theoretical models in the aftermath of the 2023 Kahramanmaraş earthquake in Turkey. These evaluate the estimated versus actual casualties, showcasing the precision of the Python-based mathematical model used. It also extends the analysis to injury predictions and shelter needs, highlighting the model's reliability in post-disaster scenarios. Additionally, the multi-criteria decision-making approach is used to prioritize areas for resource allocation and rescue efforts. The study also introduces a DSS website, designed to enhance disaster response efficiency. The estimation of casualty's post-earthquake in the Kahramanmaraş province of Turkey was remarkably accurate, with the proposed model drawing more than 98% accuracy. Similarly, the estimated number of injuries had an accuracy of 91.386%, affirming the effectiveness of the proposed model. The study also estimates the number of people who need shelter, confirming the robustness of the proposed model with an accuracy of 98.683%. Based on the MCDM approach, the study suggests Onikişubat city as the most needed city for resources and rescue efforts, followed by Dulkadiroğlu and Elbastan. The DSS website, with a simple and effective user interface, aims to enhance the rapid action of authorities by providing essential information and prioritizing the most affected locations that need immediate attention for resources and rescue efforts. Finally, the study's methodical approach and the robustness of the proposed models demonstrate the potential for building an intelligent decision support system to effectively manage earthquake disaster response and recovery
Benzer Tezler
- Deprem sonrasında uydu verileri ve yersel veri entegrasyonu ile arazi örtüsü/arazi kullanımı analizi
Land cover/land use analysis after an earthquake through integration of satellite and ground data
CİHANGİR AYDÖNER
Doktora
Türkçe
2005
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. DERYA MAKTAV
- Ladik Gölü Havzası'nda (Samsun) akıllı doğal afet yönetimi
Smart natural disaster management in Basin Of Lake Ladik (Samsun)
FATİH OCAK
- Yerel sismik ağ ve mikrobölgeleme verilerine dayalı afet (deprem) bilgi sistemi için bir veri tabanı analiz ve tasarımı (Eskişehir ili örneğinde)
Design and analysis of a database on disaster (earthquake) information system based on local seismic network and micro-zoning data (for Eskisehir province)
UĞUR AVDAN
Doktora
Türkçe
2011
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN ALKIŞ
- Deprem sonrası iletişimin sürekliliği amacıyla kablosuz teknolojilerin en uygununun seçilmesine yönelik bir karar destek sistemi modeli
A decision support system model for selecting the most appropriate wireless technologies for post-earthquake communication continuity
ALİ BURAK AKBULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAHSİN ÇETİNYOKUŞ
- Afetlerde yaralı taşıma sistemi tasarımı için benzetimle analiz ve stokastik programlama modeli: istanbul depremi için pilot uygulama
Simulation analysis and a stochastic programming model for casualty transportation in disasters: a pilot application for the istanbul earthquake
NADİDE ÇAĞLAYAN
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU