Geri Dön

Understanding the earthquake risk regions in Bağcılar via kmeans clustering for urban planning strategies

Bağcılar'da deprem riskli bölgelerin kümelenme ile anlaşılması şehir planlama stratejileri için kümeleme anlamına gelir

  1. Tez No: 940639
  2. Yazar: MOHAMMED SADEQ JAAFAR JAAFAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CAN UZUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mimarlık, Architecture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Deprem bölgelerinde, öncelikle kentsel planlamanın yapılması, depremlerin etkilerinden kaynaklanan can, altyapı ve topluluk kayıplarının önlenmesini mümkün kılar. Önleyici ve kapsamlı planlama ile kent plancıları risklerle yüzleşebilecek ve dayanıklılığı artırırken bir bölgenin gelişiminin sürdürülebilir olmasını sağlayacaktır. Türkiye'nin İstanbul Belediyesi'nin dördüncü en kalabalık bölgesi olan Bağcılar, bu tehditten muaf değildir. Bu araştırma, Deprem Riskini En Aza İndirmek İçin Kentsel Planlamanın daha geniş bağlamında Bağcılar'a odaklanmaktadır. Bağcılar bölgesindeki yüksek, orta ve düşük riskli mahalleler ve ortak risk faktörlerinden muzdarip mahalleler belirlenmiş ve deprem risklerinden ve bunların Bağcılar bölgesinin kentsel dokusundaki konut ve mimari yapılar üzerindeki etkilerinden kaçınmak için kentsel planlama stratejileri verilmiştir. Bu çalışmada geliştirilen bulgular ve metodolojiler Türkiye içindeki diğer bölgelere genişletilebilir ve dünya çapında benzer kentsel ortamlarda sismik risk değerlendirmeleri için bir taslak görevi görebilir. Burada, Bağcılar'daki mevcut kentsel planlama sistemlerinin sismik riskler bağlamında binaları temsil etme yeteneklerine odaklanarak eleştirel bir analiziyle başlıyoruz. Mevcut politikaların ve karar alma süreçlerinin, iyileştirilmesi gereken alanların ayrıntılarıyla kapsamlı bir incelemesini içeriyordu ve bunlar bir sonraki adımda kullanılacaktı. Buna ek olarak, son derece akıllı kümeleme algoritmaları ve özellik azaltma teknikleri de dahil olmak üzere farklı makine öğrenme tekniklerinin katkısını değerlendirmeyi planladık. Ayrıca, Bağcılar'ın binasının depremler sırasında benzersiz bir şekilde çökmesini sağlayan ve etkili deprem riski değerlendirmesi ve şehir planlama stratejilerini etkileyen belirli bina bileşenlerini hedeflemek de araştırma planımıza dahil edildi. Daha geniş anlamda, bu faktörlerin sismik dayanıklılığa nasıl katkıda bulunduğuna dair net bir resim elde etmek için yapı malzemeleri, mimari stiller ve inşaat teknikleri gibi belirli belirleyicilerin araştırılmasıydı. Sonuç olarak, araştırma sonuçlarının pratik uygulamalar deprem risk değerlendirmesinin iyileştirilmesine ve o bölgenin afetlerden önce daha iyi hazırlanmasına katkıda bulunur. Bu tür bir yanıt, yerel bağlamı içeren uygulanabilir öneriler ve talimatların sağlanması ve paydaşların daha dayanıklı topluluklar ve altyapı inşa etmek için kullanabilecekleri araçlar ve stratejiler verilmesinden oluşur.

Özet (Çeviri)

In earthquake-particular regions, putting out urban planning first makes it possible to prevent the loss of lives, infrastructure, and communities from the effects of earthquakes. With preventive and comprehensive planning, urban planners will be able to face risks and improve resilience while providing for an area's development to be sustainable. Bağcılar is fourth most populous in the Istanbul Municipality of Turkey, is not exempt from this threat. This research focuses on a Bağcılar, within the broader context of Urban Planning for minimizing Earthquake Risk Building Architectures.The high, medium and low risk neighborhoods in the Bağcılar region and the neighborhoods that suffer from common risk factors were identified and urban planning strategies were given to avoid earthquake risks and their impact on residential and architectural buildings in the urban fabric of the Bağcılar region. The findings and methodologies developed in this study can be extended to other regions within Türkiye and serve as a blueprint for seismic risk assessments in similar urban settings worldwide. Here, we start with a critical analysis of the present urban planning systems in Bağcılar focusing on their ability to represent buildings in the context of seismic risks. It involved a thorough review of the existing policies and decision-making processes with details of the areas that need improvement and they will be used in the next step. In addition to this, we planned to assess the contribution of the different machine learning techniques, including highly intelligent clustering algorithms and feature reduction techniques. Furthermore, targeting those specific building components that make Bağcılar's building collapse uniquely hazardous during earthquakes and that influence the effective earthquake risk assessment and urban planning strategies are also included in our research plan. In a wider sense, it was an investigation of certain determinants such as building materials, architectural styles, and construction techniques to get a clear picture of how these factors contribute to seismic resistance. As a result, the translation of research outcomes intopractical applications contributes to the improvement of earthquake risk assessment and the making of that area to be better prepared before disasters. Such response consists of the provision of implementable suggestions and instructions that involve the local context as well as giving out tools and strategies for the stakeholders to use to build more resilient communities and infrastructure.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'de kentsel dönüşüm uygulamaları için matematiksel bir model önerisi

    A mathematical model suggestion for urban transformation in Turkey

    HALİL İBRAHİM POLAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaYıldız Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANDAN ÇITAK

  2. AI applıcatıons ın dısaster rısk management: lessons from the 2023 turkıye-syrıa earthquake

    Afet risk yönetiminde yapay zeka uygulamaları: 2023 Iürkiye-Suriye depreminden dersler

    MOHAMMED ABDULBASIT SHAREEF AL-TAWEEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Afet ve Savaş Sonrası İmar ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALAH HAJISMAIL

  3. Investigation of crustal deformation related to the earthquake cycle in the Alpine-Himalayan belt using INSAR

    Alp-Himalaya Kuşağı'nda deprem döngüsüyle ilişkili kabuk deformasyonunun INSAR yöntemiyle incelenmesi

    TOHID NOZAD KHALIL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZİYADİN ÇAKIR

    PROF. DR. SEMİH ERGİNTAV

  4. 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

  5. Application of LSTM-based deep learning models for seismic forecasting of a potential major earthquake using geophysical techniques in the marmara Sea Region, Türkiye

    Marmara Denizi Bölgesi'nde olası büyük bir depremin sismik öngörüsü için LSTM tabanlı derin öğrenme modellerinin jeofiziksel yöntemlerle uygulanması

    SHAHEEN MOHAMMED SALEH AHMED AHMED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Jeoloji MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN GÜNEYLİ