Thresholds of urban form resilience indicators informed by machine learning: An exploratory research on heating energy demand
Dirençli kentsel form göstergelerinin makine öğrenimi temelli eşikleri: Isıtma enerjisi talebi üzerine bir keşif araştırması
- Tez No: 979038
- Danışmanlar: PROF. DR. OLGU ÇALIŞKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Şehircilik ve Bölge Planlama, Urban and Regional Planning
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Literatürde kentsel dirençlilik iki kategoriye ayrılır: genel ve özel. Genel dirençlilik, sistemin her çeşit rahatsızlığa karşı hayatta kalma kapasitesi olarak tanımlanırken, özel dirençlilik ise hazırlıklı olunması gereken belirli bir odak noktası olarak açıklanır. Bazı akademisyenler nadiren her ikisine de ihtiyaç olduğunu iddia etseler de, ölçülebilir bir tanım eksikliği vardır. Bu tez, kentsel formu genel dirençlilik perspektifinde ele almakta ve özel bir tema (kentsel adaların ısıtma enerji performansı) tanımlayarak ikisini birleştirmeyi amaçlamaktadır. Belirli bir tema için morfolojik göstergelerin kapsamını araştırarak, karmaşık ilişkileri ve performans eşiklerini belirlemek için makine öğrenimi yoluyla ayrıntılı bir analiz yapmaktadır. Bu çalışma, başlangıçta literatürde genel dirençliliği artıran faktörler olarak yaygın olarak kabul edilen kentsel form göstergelerini, Helsinki Metropol Bölgesi'ni örnek alan olarak kullanarak ölçmektedir. Ardından, bu göstergelerin performans aralıklarını eleştirel bir şekilde değerlendirmektedir. Genel dirençlilik göstergeleri ile enerji performansı arasında bir ilişki kurmak için, bina düzeyinde ısıtma enerjisi (deterministik arketip) verileri kentsel ada düzeyinde toplanmaktadır. Göstergeler arasındaki karmaşık, doğrusal olmayan ilişkileri modellemek için XGBoost ML algoritması diğerlerinden daha iyi performans göstermiştir. Modelin yorumlanabilirliği SHAP (SHapley Additive exPlanations) analizi ile sağlanmaktadır. Küresel olarak, parsel parçacıklığı, ada içindeki parsel sayısı ve kat alanı endeksi en etkili göstergeler olarak ortaya çıkarken, yerel analizde göstergelerin etkisi ve sıralaması farklılık gösterse de, genel eğilim küresel bulgularla büyük ölçüde örtüşmektedir. Tez, temel olarak çeşitli performans aralıklarını belirlemekte ve normatif olarak tanımlanmış kentsel form genel dirençlilik göstergeleri ile ısıtma enerjisi talebi arasındaki karmaşık ve doğrusal olmayan/olan ilişkileri ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Two categories of urban resilience are discussed in literature: general and specified. General resilience is defined as the system's overall capacity to survive disturbances, specified resilience is explained as the specific focus to be prepared for. While scholars rarely claim to need both, there's a lack of a quantifiable definition. This thesis aims to integrate the two by considering urban form in a general resilience perspective and defining a specific theme, i.e., the heating energy performance of urban blocks. It explores the extents of morphological indicators for a specific theme, conducting a detailed analysis via machine learning to identify complex relations and performance thresholds. This study initially measures urban form indicators widely recognized in the literature as enhancers of general resilience, using Helsinki Metropolitan Area as a case area. It then critically evaluates the performance ranges of these indicators. To establish a relation between general resilience indicators and energy performance, building-level heating energy (deterministic-archetype) data is aggregated at the urban block level. To model the complex, non-linear relationships among the indicators, the XGBoost ML algorithm outperformed others. Model interpretability is ensured through SHAP (SHapley Additive exPlanations) analysis. Globally, plot granularity, plot number in block and floor space index emerged as the most influential indicators, while local analysis showed variations in their impact and ranking, though largely aligns with global findings. The thesis essentially identifies the various performance ranges and reveals the complex and non-linear/linear relationships between the normatively defined urban form general resilience indicators in relation to heating energy demand.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle kentsel taşkın riskinin çok boyutlu değerlendirilmesi
A multidimensional assessment of urban flood risk using machine learning and deep learning methods
GÜLŞAH KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK
- Mekansal belleğin ortaöğretim binaları bağlamında irdelenmesi
Analysis of spatial memory in the context of secondary schools
ZEYNEP TARÇIN TURGAY
- Üç kent, üç gerçeklik: Melbourne, Detroit ve İstanbul üzerinden planlı, plansız ve melez kentleşmenin ekosistem üzerindeki yansımaları
Three cities, three realities: the ecological impacts of planned, unplanned, and hybrid urbanization through Melbourne, Detroit, and Istanbul
SALİH ZEKİ AZAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ YÜZER
- Afet sonrası geçici barınma amacıyla kullanılacak kamusal yapıların seçimi için bir model: Geçici İşlevsel dönüşüm (adaptive reuse)
A model for selection of public structures to be used for post-disaster temporary sheltering purposes: Temporary adaptive reuse
AYŞE ESRA İDEMEN
Doktora
Türkçe
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN MERT ŞENER
- Sağlık hizmetlerine erişim ve hastane yer seçimi: İstanbul örneği
Access to healthcare and hospital location: The case of Istanbul
MUHAMMED ZİYA PAKÖZ
Doktora
Türkçe
2014
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALİ YÜZER