Yıkılma riski bulunan binalar için CBS destekli otomatik yol kapanma modeli geliştirilmesi ve ağ analizleri ile entegrasyonu
Development of a gis supported automatic road closure model for buildings at risk of collapse and its integration with network analysis
- Tez No: 987190
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ RESUL ÇÖMERT, DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR KAPLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Coğrafya, Geography
- Anahtar Kelimeler: Afet yönetimi, Deprem, Disaster management, Earthquake
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, deprem sonrası bina yıkılmalarına bağlı yol kapanmalarını tahmin etmek amacıyla Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) destekli bir Otomatik Yol Kapanma Tespit Modeli geliştirilmiş ve bu model ağ analizi uygulamaları ile entegre edilmiştir. Model, yıkılan binalardan kaynaklanan moloz yayılımına bağlı doğrudan kapanan yolları belirlemekte; ayrıca kullanıcı tercihine göre geçiş genişliği 3,5 metrenin altına düşen yolları kapalı kabul edebilmekte ve belirsizlikleri azaltmak için Monte Carlo Simülasyonu (MCS) uygulanabilmektedir. Model, doğrudan kapanan yolları değerlendirebildiği gibi 3,5 m koşulu ve/veya MCS seçeneklerini tek başına ya da birlikte kullanabilmektedir. Doğruluk performansı üç senaryo altında test edilmiştir: (i) doğrudan kapanan yollar ve MCS, (ii) doğrudan kapanan yollar ve 3,5 m koşulu, (iii) doğrudan kapanan yollar, 3,5 m koşulu ve MCS. Moloz yayılımının hesaplanmasında bina yüksekliğine dayalı 8 formül test edilmiştir. Bu testler, 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş depreminde Elbistan'da kapanan yollar dikkate alınarak gerçekleştirilmiştir. Yapılan analizler sonucunda, H/2 formülünün en iyi sonuçları verdiğini ve F1-skorunun sırasıyla 0,77, 0,76 ve 0,77 olarak belirlenmiştir. Modelin ağ analizine entegrasyonu Eskişehir Tepebaşı ilçesinde gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda, 71 riskli binanın yıkılmasıyla kapanacak yollar belirlenmiştir. Bu kapanmaların, hastane ve acil sağlık istasyonlarına ulaşım süresini etkileyerek erişim süresini yaklaşık iki katına çıkardığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, a Geographic Information Systems (GIS)-supported Automatic Road Closure Detection Model was developed to predict road closures caused by building collapses after earthquakes, and this model was integrated with network analysis applications. The model identifies roads that are directly closed due to debris spread from collapsed buildings; it can also consider roads with a passage width below 3,5 meters as closed, depending on user preference, and Monte Carlo Simulation (MCS) can be applied to reduce uncertainties. The model can evaluate directly closed roads and can use the 3,5 m condition and/or MCS options individually or in combination. Accuracy performance was tested under three scenarios: (i) directly closed roads and MCS, (ii) directly closed roads and the 3,5 m condition, (iii) directly closed roads, the 3,5 m condition, and MCS. Eight formulas based on building height were tested in calculating debris spread. These tests were conducted considering the roads closed in Elbistan during the February 6, 2023 Kahramanmaraş earthquake. The analyses revealed that the H/2 formula yielded the best results, with F1 scores determined as 0,77, 0,76, and 0,77, respectively. The model was integrated into the network analysis in the Tepebaşı district of Eskişehir. Within this scope, the roads that would be closed due to the collapse of 71 risky buildings were determined. It was observed that these closures would affect the travel time to hospitals and emergency health stations, approximately doubling the access time.
Benzer Tezler
- Effects of building collapse direction and bridge functionality on road networks following an earthquake
Bina yıkılma yönlerinin ve köprü hasarlarının deprem sonrasında yol ağlarına etkisi
BETÜL ERGÜN KONUKCU
Doktora
İngilizce
2016
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMED ŞAHİN
DOÇ. DR. HİMMET KARAMAN
- Unveiling the performance of pre-processing approaches in machine learning based flood susceptibility mapping
Makine öğrenmesi tabanlı sel duyarlılık haritalamasında ön işleme yöntemlerinin performansının açıklanması
NİHAL GÜLCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER EKMEKCİOĞLU
- Deprem nedeniyle yıkılan binaların fotogrametrik yöntemlerle tespit edilerek zemin ve yapı parametrelerinin yıkımlara etkisinin incelenmesi: Elbistan-Pazarcık depremleri örneği
Detection of collapsed buildings an earthquake using photogrammetric methods and analysis of the effects of soil and structure parameters on collapses: A case study of the Elbistan-Pazarcik earthquakes
UĞUR GÜRBÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN KEMALDERE
- A flood risk assessment based on dam-break failure: Case study on Ondokuz Mayıs Dam
Baraj yıkılması kaynaklı bir taşkın riski değerlendirmesi: Ondokuz Mayıs Barajı örneği
NAZLI PALAMUT KEMALOĞLU
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER BOZKUŞ
- Düzce depreminde yıkılmış 6 katlı betonarme binanın farklı yöntemlerle değerlendirilmesi
Seismic assessment of six storey reinforced concrete building that collapsed after Düzce earthquake
MERVE ÖZKARATAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA GÜLTEN GÜLAY