Makina öğrenmesi ve 3B modelleme teknikleriyle yer yüzey sıcaklığı ve kentsel ısı adası değişikliklerinin kent dokusu bağlamında değerlendirilmesi: Çankaya-Ankara örneği
Evaluation of land surface temperature and urban heat island changes within the context of urban form using machine learning and 3D modeling techniques: the case of Çankaya-Ankara
- Tez No: 935198
- Danışmanlar: PROF. SEVGİ ÖZTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Peyzaj Mimarlığı, Landscape Architecture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kastamonu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Aşırı ısınma ve şiddetli iklim olaylarına bağlı olarak iklim krizi etkileri, dünya çapında kentsel alanları tehdit eden önemli gelişmelerdir. Bu etkilerin başında ise kentsel ısı adası formasyonu gelmektedir. Kentsel ısı adası kentleri fiziksel, çevresel, ekolojik, sosyal, ekonomik gibi birçok alanda etkilediğinden, insan yaşamı üzerinde de büyük bir risk oluşturmaktadır. Kentlerde yaşayan nüfusun giderek artacağı göz önüne alındığında, mevcut planlama sisteminin yeniden gözden geçirilmesi ve özellikle kentsel alanların yaşam koşulları açısından iyileştirilmesi öncelikli olarak gündeme gelmektedir. Ankara başkent olduğu tarihten günümüze kadar hep öngörülen miktarın üstüne nüfus artışı ve farklı planlama dönemlerinde hızlı büyüyen bir mekânsal yayılmaya sahip kenttir. Bu hızlı büyüme sonucunda Ankara'da oluşan ısı adası etkisi disiplinlerarası birçok çalışmanın konusu olmuştur. Çalışma kapsamında ise Ankara kentinde oluşan ısı adası etkisi, yerel ölçekte ele alınarak ortaya konmuştur. Bu kapsamda Çankaya ilçesinde örneklem alan olarak belirlenen Ulus-Kızılay hattında kentsel ısı adası formasyonu ve kentsel ısınma eğilimi 2013-2018-2023 tarihli yüzey sıcaklık haritaları oluşturularak, kentsel ısı adası etkisi ise yüzey sıcaklık değerlerinden türetilmiş Kentsel Termal Alan Varyans Endeksi (UTFVI) hesaplanarak belirlenmiştir. Daha sonra, ızgara tabanlı yöntem çerçevesinde arazi örtüsü endeksleri, kentsel vetetasyon, yapılı çevre özellikleri ve gökyüzü görünürlüğü kapsamında 22 değişken karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Değerlendirmeler coğrafi bilgi sistemleri ve Denetimli Makina Öğrenimi yöntemleri kullanılarak yapılmıştır. Örneklem olarak seçilen 36 adet hücrede, her bir değişken hesaplanarak, Çankaya kentinde yerel ölçekte kentsel dokunun kentsel ısı adası üzerindeki rolü hem istatistiki hem 3B modelleme hem de gölge simülasyonu yapılarak ortaya konulmuştur. Örneklem alan olarak seçilen toplam 900 ha alanın 3B (3 Boyutlu) kentsel modellemesi yapılarak öne çıkan mekânsal özellikleri çerçevesinde karşılaştırmalı analiz yapılmıştır. Yeşil alanların, ağaç yoğunluklarının ve gökyüzü görünürlüğünün yüzey sıcaklıkları üzerindeki azaltıcı etkisi 3B modelleme ve gölge simülasyonu yapılarak tespit edilmiştir. Aynı zamanda farklı kentsel dokulardaki kentsel ısı adası etkisini tahmin etmek amacıyla doğruluğu ve tutarlılığı yüksek bir tahmin modeli üretmek amacıyla Denetimli Makina Öğrenimi tekniklerinden Ridge Regresyon Modeli (Tikhonov Düzenlemesi) ve Monte Carlo Simülasyonu yöntemleri kullanılmıştır. Ridge Regresyon Modeli sonuçları, kentsel dokuya ilişkin değişkenlerin yüzey sıcaklık anomalisini %86 (Adjusted R²: 86,9541) oranında etkilediğini göstermektedir. Kentsel doku özelliklerinin yüzey sıcaklık anomalilerine bağlı kentsel ısı adası oluşmasında yüksek bir etkiye sahip olduğunu gösteren regresyon modelinin doğruluğu, Monte Carlo Simülasyonu ile test edilmiş ve aynı zamanda simülasyon sonucunda oluşturulan Tornado duyarlılık grafiği ile, yüzey sıcaklığı anomalilerinin kentsel doku ile ilgili değişikliklerde hangi değişkenlerin öncelikli olarak daha etkili olabilecekleri ortaya konulmuştur. Bu değişkenler arasında özellikle ağaçların gölge etkisi, gökyüzü görüş faktörü, ağaç yoğunluğu ve ortalama taban alanı öne çıkmaktadır. Elde edilen bulgulardan hareketle, yerel iklim değişikliği çerçevesinde, kentsel ısı adası ve kentsel doku bileşenleri arasındaki kantitatif ilişki bağlamında tartışılmıştır. Kentsel ısı adası azaltımına yönelik olarak kentsel dokuların iyileştirilmesi, iklim değişikliği ile uyum sürecinde etkili azaltım stratejileri geliştirmek ve bilişim teknolojilerine de dayalı olarak planlama kararlarına destek mekanizması oluşturmak amacıyla öneriler geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Climate crisis impacts due to extreme warming and extreme climate events are significant developments threatening urban areas worldwide. The most important of these effects is the formation of urban heat islands. Since urban heat islands affect cities in many areas such as physical, environmental, ecological, social, and economic, they also pose a great risk to human life. Considering that the population living in cities will increase gradually, reviewing the current planning system and improving urban areas in terms of living conditions in particular are on the agenda as a priority. Ankara has always had a population increase above the predicted amount and a rapidly growing spatial spread in different planning periods since it became the capital. The heat island effect in Ankara due to this rapid growth has been the subject of many interdisciplinary studies. Within the scope of the study, the heat island effect in Ankara has been discussed and presented at a local scale. In this context, urban heat island formation and urban warming trend in the Ulus-Kızılay line determined as a sample area in Çankaya district were determined by creating surface temperature maps dated 2013-2018-2023, and the urban heat island effect was determined by calculating the Urban Thermal Variance Field Index (UTFVI) derived from surface temperature values. Then, within the framework of the grid-based method, 22 variables were comparatively evaluated within the scope of land cover indices, urban vegetation, built environment features, and sky visibility. The evaluations were made using geographic information systems and supervised machine learning methods. In 36 cells selected as a sample, each variable was calculated. The role of urban tissue on the urban heat island at the local scale in Çankaya City was revealed by both statistical and 3D modeling and shadow simulation. A 3D (3 Dimensional) urban modelling of 900 ha selected as a sample area was carried out, and a comparative analysis was made within the framework of the prominent spatial features. The reducing effect of green areas, tree densities, and sky visibility on surface temperatures was determined by 3D modeling and shadow simulation. At the same time, to produce a highly accurate and consistent prediction model to estimate the urban heat island effect in different urban textures, Supervised Machine Learning techniques Ridge Regression Model (Tikhonov Regularization), and Monte Carlo Simulation methods were used. The Ridge Regression Model results show that variables related to urban texture affect the surface temperature anomaly by 86% (Adjusted R²: 86.9541). The accuracy of the regression model, which shows that urban texture features have a high effect on the formation of urban heat islands due to surface temperature anomalies, was tested with Monte Carlo Simulation. At the same time, the Tornado sensitivity graph created as a result of the simulation revealed which variables could be more effective in the changes related to surface temperature anomalies in urban texture. Among these variables, especially the shadow effect of trees, sky view factor, tree density, and average base area stand out. Based on the findings, the quantitative relationship between urban heat islands and urban fabric components was discussed within the context of local climate change. Recommendations were developed to improve urban fabrics for urban heat island reduction, to develop effective mitigation strategies in the adaptation process to climate change, and to create a support mechanism for planning decisions based on information technologies.
Benzer Tezler
- Technology acceptance of 3d food printers and 3d printed food in domestic environments
3 boyutlu gıda yazıcı ve 3 boyutlu baskı alınmış gıdaların ev ortamında teknoloji kabulü
SELVİNAZ NESİBE KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KORAY GELMEZ
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- A data-centric unsupervised 3D mesh segmentation method
Veri merkezli denetimsiz 3B nesne segmentasyon metotu
TALYA TÜMER SİVRİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiModelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF SAHİLLİOĞLU
- Tasarım sürecinde bir soyutlama aracı olarak düşük poligonlu dijital modelleme metodları üzerine bir inceleme
A study on digital low poly modeling methods as an abstraction tool in design process
MUHAMMET MÜNİR KELEŞOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri Ürünleri TasarımıYıldız Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA GÜLEÇ ÖZER
- Derna eski kentinde, libya'da kentsel tasarım ve peyzaj mimarlığı kriterlerine göre yer ve iklim ile doğal ve kültürel değerler için kentsel senaryoların tasarımı
Urban scenario design for natural and cultural values based on urban design and landscape architecture criteria in relation to place and climate in the historic city of derna, libya
HAFITH MOHAMMED SULAYMAN ALMANSOURI
Doktora
Türkçe
2025
Peyzaj MimarlığıKastamonu ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇETİN