Coğrafi Bilgi Sistemleri İle Analitik Hiyerarşi Yöntemi’ne Dayalı İtfaiye İstasyon Yer Seçimi: İstanbul Örneği

(1)

STANBUL TEKN K ÜN VERS TES FEN B L MLER ENST TÜSÜ

DOKTORA TEZ Turan ERDEN

Anabilim Dal : Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisli)i Program : Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisli)i

ARALIK 2009

CO0RAF B LG S STEMLER LE ANAL T K H YERAR4 YÖNTEM ’NE DAYALI TFA YE STASYON YER SEÇ M :

(2)

(3)

ARALIK 2009

STANBUL TEKN K ÜN VERS TES FEN B L MLER ENST TÜSÜ

DOKTORA TEZ Turan ERDEN

(501012185)

Tezin Enstitüye Verildi)i Tarih : 28 Eylül 2009 Tezin Savunuldu)u Tarih : 02 Aral k 2009

Tez Dan ?man : Doç. Dr. Mehmet Zeki CO4KUN ( TÜ) Di)er Jüri Üyeleri : Prof. Dr. Ergin TARI ( TÜ)

Prof. Dr. Handan TÜRKO0LU ( TÜ) Prof. Dr. Tahsin YOMRALIO0LU ( TÜ) Prof. Dr. Haluk ÖZENER (BÜ)

CO0RAF B LG S STEMLER LE ANAL T K H YERAR4 YÖNTEM ’NE DAYALI TFA YE STASYON YER SEÇ M :

(4)

(5)

ÖNSÖZ

Tez çal mam boyunca yap c fikir ve davran lar yla bana örnek olan, deste ini ve güvenini her zaman hissetti im Dan man Hocam Doç. Dr. Mehmet Zeki CO'KUN’a sevgi, sayg ve içtenliklerimi sunar m. Özellikle biz genç ara t rma görevlilerine engin ufku ve vizyonuyla her zaman örnek olan sevgili Hocam -TÜ Rektörü Prof. Dr. Muhammed 'AH-N’e ne kadar te ekkür etsem azd r. Ayr ca üniversitede ara t rma görevlisi olmamda çok büyük bir pay sahibi olmu , beni bir baba efkatiyle her zaman desteklemi olan sevgili Hocam Prof. Dr. Orhan BAYKAL’a en derin sevgi ve sayg lar m sunar m. Öneri ve yönlendirmeleriyle tezimin ekillenmesinde büyük pay sahibi olan de erli Hocalar m Prof. Dr. Ergin TARI ve Prof. Dr. Handan TÜRKO7LU’na da içtenlikle sevgi ve sayg lar m sunar m.

Her zaman dayan ma içinde oldu um eski oda arkada lar m ve meslekta lar m Y. Doç. Dr. Himmet KARAMAN ve Ara .Gör. Hakan YAVA'O7LU’na te ekkür ve içtenliklerimi sunar m.

Tezin özellikle karar verme a amas nda bilgi, görgü ve içtenlikleriyle bana her zaman yol gösteren -TÜ - letme Fakültesi Ö retim Üyesi Doç. Dr. Y. -lker TOPÇU ve Do u Üniversitesi’nde ara t rma görevlisi arkada m Özay ÖZAYDIN’a da te ekkürlerimi sunar m.

Tezimin ba lang c ndan sonuna kadar sürekli yan mda olan, deste ini, güvenini, sevgisini ve özverisini benden hiçbir zaman esirgememi Can Dostum Geomatik Yüksek Mühendisi Özkan ESER’e en derin sevgilerimi sunar m.

Bugünlere gelmemde en büyük pay sahibi olan sevgili aileme ne kadar te ekkür etsem azd r. Destek ve güvenlerini bo a ç karmad m aileme sonsuz te ekkürler. -yi ki vars n z.

Aral k 2009 Turan Erden

(6)

(7)

Ç NDEK LER Sayfa ÖNSÖZ...iii Ç NDEK LER ... v KISALTMALAR ...vii Ç ZELGE L STES ... ix 4EK L L STES ... xi ÖZET...xvii SUMMARY ... xix 1. G R 4 ... 1

2. AFET YÖNET M , CO0RAF B LG S STEMLER VE MEKANSAL KARAR DESTEK S STEMLER ... 5

2.1 Afet ve Afet Yönetiminin Dört Evresi ... 5

2.1.1 Zarar azaltma evresi ... 5

2.1.2 Haz rl kl olma evresi... 6

2.1.3 Müdahale evresi ... 6

2.1.4 -yile tirme evresi... 6

2.2 Afet Yönetimi ve CBS ... 7

2.2.1 Zarar azaltma evresinde CBS’nin rolü... 12

2.2.2 Haz rl kl olma evresinde CBS’nin rolü... 13

2.2.3 Müdahale evresinde CBS’nin rolü... 13

2.2.4 -yile tirme evresinde CBS’nin rolü... 14

2.2.4.1 -yile tirme evresinde k sa süreli CBS çal malar 14 2.2.4.2 -yile tirme evresinde uzun süreli CBS çal malar 15 2.3 Afet Yönetimi ve Mekansal Karar Destek Sistemleri ... 15

2.3.1 Mekansal karar destek sistemlerinin bile enleri ... 15

2.3.2 Afet yönetimi ve mekansal karar destek sistemleri ... 16

2.3.3 Mekansal karar destek sistemi uygulamalar ... 20

3. KARAR PROBLEMLER VE KARAR DESTEK KAVRAMI... 23

3.1 Karar Destek Sistemleri (KDS) ve Mekansal Karar Destek Sistemleri (MKDS) ... 24

3.2 Çok Kriterli Karar Analizi Kavram ... 28

3.2.1 Çok kriterli mekansal karar analizinin genel çerçevesi... 30

3.2.2 CBS ve karar destek kavram ... 31

3.2.2.1 Bilgi evresinde CBS 32 3.2.2.2 Tasar m evresinde CBS 32 3.2.2.3 Seçim evresinde CBS 33 3.2.3 Çok kriterli mekansal karar analizinin s n fland r lmas ... 34

3.2.4 Çok kriterli mekansal karar destek sistemleri ... 36

3.2.5 Çok kriterli mekansal karar destek sistemlerinin bile enleri ... 36 3.2.5.1 Mekansal veri yönetimi ve analizi araç kutusu 38

3.2.5.2 Çok kriterli karar verme araç kutusu 38

(8)

3.2.6 Çok kriterli mekansal karar destek sistemlerinin yap land r lmas ... 40

3.2.6.1 CBS ve çok ölçütlü karar verme sistemlerinin etkile imi 41 Gev ek yap l etkile im 42 S k yap l etkile im 43 3.2.7 Çok ölçütlü karar kurallar ... 43

3.2.7.1 Basit toplaml a rl kland rma (simple additive weighting) yöntemi 44 3.2.7.2 A rl kl çarp m yöntemi 45 3.2.7.3 De er/fayda fonksiyonu temelli yakla mlar 46 3.2.7.4 TOPSIS yöntemi 47 3.2.7.5 ELECTRE yöntemi 48 3.2.7.6 Analitik hiyerar i yöntemi (AHY) 50 3.2.8 Çok ölçütlü karar kurallar n n kar la t r lmas ... 50

4. ANAL T K H YERAR4 YÖNTEM VE YER SEÇ M ANAL Z ... 55

4.1 Analitik Hiyerar i Yöntemi ... 55

4.1.1 Karar probleminin hiyerar ik olarak yap land r lmas ... 56

4.1.2 -kili bazda karar elemanlar n n kar la t r lmas ve tutarl l k oran (TO)’nun belirlenmesi... 57

4.1.3 Önceliklerin sentezlenmesi ... 61

4.2 Yer Seçiminde Analitik Hiyerar i Yöntemi ... 61

5. UYGULAMA... 69

6. SONUÇ VE ÖNER LER... 87

KAYNAKLAR... 95

(9)

KISALTMALAR

AAY : Anaarterlere Yak nl k

ABY : Ah ap ve Tarihi Binalara Yak nl k AHP : Analitik Hierarchy Process

AHY : Analitik Hiyerar i Yöntemi AML : Arc Macro Language

APK : Ara t rma, Planlama ve Koordinasyon CBS : Co rafi Bilgi Sistemleri

CEMPS : Configurable Emergency Management and Planning Simulator CR : Consistency Ratio

ÇA-MKV : Çok Amaçl Mekansal Karar Verme ÇKKV : Çok Kriterli Karar Verme

ÇK-MKDS : Çok Kriterli Mekansal Karar Destek Sistemleri ÇÖ-MKV : Çok Ölçütlü Mekansal Karar Verme

DDE : Dynamic Data Exchange DM : Decision Maker

DRU : Deprem Riskinin Yüksek Oldu u Yerlere Uzakl k DÜYS : Diyalog Üretim ve Yönetim Sistemleri

ESRI : Environmental Systems Research Institute FEMA : Federal Emergency Management Agency

FEMIS : The Federal Emergency Management Information Systems GIERS : GIS-based Intelligent Emergency Response Systems GIS : Geographic Information Systems

GUI : Graphical User Interfaces HAZUS-MH : Hazard US-Multi Hazard Hurrevac : Hurricane Evacuation

U : -tfaiye -stasyonuna Uzakl k KDS : Karar Destek Sistemleri

KXSDSSES : King’s Cross Spatial Decision Support System for Emergency Services MCDM : Multi Criteria Decision Making

MKDS : Mekansal Karar Destek Sistemleri MTYS : Model Tabanl Yönetim Sistemleri ODBC : Open Database Connectivity OLE : Object Linking and Embedding

OREMS : Oak Ridge Evacuation Modeling System PNNL : Pacific Northwest National Laboratory

REACT : Real-time Emergency Action Coordination Tool REMS : Regional Evacuation Management System

(10)

RK : Rastlant sal Katsay

RODOS : Real-time Online Decision Support SDSS : Spatial Decision Support Systems TK : Tutarl l k Katsay s

TMD : Tehlikeli Madde Depolar na Yak nl k TO : Tutarl l k Oran

VTYS : Veritaban Yönetim Sistemleri YNY : Yüksek Nüfus Yo unlu u

(11)

Ç ZELGE L STES

Sayfa

Çizelge 2.1 : Zarar azaltma evresindeki CBS çal malar . ... 12

Çizelge 3.1 : ÇÖ-MKV problemi için ölçüt-seçenek matrisi. ... 34

Çizelge 3.2 : ÇA-MKV problemi için amaç-seçenek matrisi... 36

Çizelge 4.1 : AHY ikili kar la t rma ölçe i. ... 58

Çizelge 4.2 : -kili kar la t rma matrisi. ... 58

Çizelge 4.3 : Rastlant sal katsay (RK) de erleri, Saaty (1980)’den türetilmi tir... 60

Çizelge 5.1 : AHY ikili kar la t rma ölçe i. ... 76

Çizelge 5.2 : -lgili ölçütlerin ikili kar la t rma (tercih) matrisi... 77

Çizelge 5.3 : Akademisyenlerce olu turulan grup ikili kar la t rma matrisi... 78

Çizelge 5.4 : -tfaiyecilerce olu turulan grup ikili kar la t rma matrisi. ... 78

Çizelge 5.5 : Akademisyenlerce belirlenen ölçüt a rl klar . ... 78

Çizelge 5.6 : -tfaiyecilerce belirlenen ölçüt a rl klar . ... 79

Çizelge A.1 : YNY ölçütü için duyarl l k analizi (akademisyenlere göre)... 109

Çizelge A.2 : AAY ölçütü için duyarl l k analizi (akademisyenlere göre)... 109

Çizelge A.3 : --U ölçütü için duyarl l k analizi (akademisyenlere göre)... 109

Çizelge A.4 : TMD ölçütü için duyarl l k analizi (akademisyenlere göre). ... 110

Çizelge A.5 : ABY ölçütü için duyarl l k analizi (akademisyenlere göre)... 110

Çizelge A.6 : DRU ölçütü için duyarl l k analizi (akademisyenlere göre)... 110

Çizelge A.7 : YNY ölçütü için duyarl l k analizi (itfaiye görevlilerine göre)... 110

Çizelge A.8 : AAY ölçütü için duyarl l k analizi (itfaiye görevlilerine göre)... 111

Çizelge A.9 : --U ölçütü için duyarl l k analizi (itfaiye görevlilerine göre)... 111

Çizelge A.10 : TMD ölçütü için duyarl l k analizi (itfaiye görevlilerine göre)... 111

Çizelge A.11 : ABY ölçütü için duyarl l k analizi (itfaiye görevlilerine göre). ... 111

(12)

(13)

4EK L L STES

Sayfa

4ekil 2.1 : Afet yönetiminde CBS (Cova, 1999) ... 9

4ekil 2.2 : CBS tabanl bütünle ik afet yönetimi (ESRI, 2001’den uyarlanm t r)... 10

4ekil 2.3 : CBS’nin bütünle ik afet yönetiminde oynad rol (Cova, 1999)... 11

4ekil 3.1 : Karar probleminin yap s ... 23

4ekil 3.2 : MKDS’nin bile enleri (Malczewski, 1999a)... 26

4ekil 3.3 : Çok kriterli karar analizinin genel çerçevesi (Malczewski, 1999a). ... 29

4ekil 3.4 : Karar verme sürecinin üç evresi... 31

4ekil 3.5 : ÇK-MKDS’nin genel mimarisi (Malczewski, 1999a). ... 37

4ekil 3.6 : MKDS’nin üç teknoloji düzeyi, (Sprague 1980). ... 40

4ekil 3.7 : Gev ek yap l etkile im (Malczewski, 1999a). ... 42

4ekil 3.8 : S k yap l etkile im (Malczewski, 1999a)... 43

4ekil 4.1 : AHY’nin genel yap s ... 56

4ekil 4.2 : AHY’nin yer seçiminde kullan lmas na ili kin çözüm süreci... 63

4ekil 5.1 : Amaç, ölçüt ve seçeneklerin hiyerar ik yap da gösterimi... 71

4ekil 5.2 : Proje çal ma alan ... 72

4ekil 5.3 : S n fland r lm YNY verisi. ... 73

4ekil 5.4 : S n fland r lm AAY verisi. ... 73

4ekil 5.5 : S n fland r lm --U verisi. ... 74

4ekil 5.6 : S n fland r lm TMD verisi. ... 75

4ekil 5.7 : S n fland r lm ABY verisi. ... 75

4ekil 5.8 : S n fland r lm DRU verisi. ... 76

4ekil 5.9 : Akademisyenlere göre yap lan analiz ve önerilen istasyonlar ... 80

4ekil 5.10 : -tfaiyecilere göre yap lan analiz ve önerilen istasyonlar ... 80

4ekil B.1 : YNY ölçütü için % 0 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre)... 113

4ekil B.2 : YNY ölçütünün kendi a rl (%16) baz al narak yap lan duyarl l k analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 114

4ekil B.3 : YNY ölçütü için % 20 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 114

4ekil B.8 : AAY ölçütü için % 0 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre)... 117

4ekil B.9 : AAY ölçütünün kendi a rl (% 15) baz al narak yap lan duyarl l k analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 117

(14)

4ekil B.10 : AAY ölçütü için % 20 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 118 4ekil B.11 : AAY ölçütü için % 40 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 118 4ekil B.12 : AAY ölçütü için % 60 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 120 4ekil B.15 : --U ölçütü için % 0 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k analizi

(akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre)... 120 4ekil B.16 : --U ölçütünün kendi a rl (% 10) baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 121 4ekil B.17 : --U ölçütü için % 20 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 123 4ekil B.22 : TMD ölçütü için % 0 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 125 4ekil B.25 : TMD ölçütünün kendi a rl (% 40) baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 127 4ekil B.29 : ABY ölçütü için % 0 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 127 4ekil B.30 : ABY ölçütünün kendi a rl (% 10) baz al narak yap lan duyarl l k

(15)

4ekil B.35 : ABY ölçütü için % 100 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 130 4ekil B.36 : DRU ölçütü için % 0 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 131 4ekil B.37 : DRU ölçütünün kendi a rl (% 9) baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 131 4ekil B.38 : DRU ölçütü için % 20 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (akademisyenlerce yap lan de erlendirmeye göre). ... 134 4ekil B.43 : YNY ölçütü için % 0 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 134 4ekil B.44 : YNY ölçütü için % 20 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 135 4ekil B.46 : YNY ölçütünün kendi a rl (% 36) baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 138 4ekil B.51 : AAY ölçütü için % 0 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 139 4ekil B.53 : AAY ölçütünün kendi a rl (% 14) baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 142 4ekil B.59 : --U ölçütü için % 0 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k analizi

(16)

4ekil B.60 : --U ölçütünün kendi a rl (% 7) baz al narak yap lan duyarl l k analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 143 4ekil B.61 : --U ölçütü için % 15 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 143 4ekil B.62 : --U ölçütü için % 20 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 146 4ekil B.67 : TMD ölçütü için % 0 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 147 4ekil B.69 : TMD ölçütünün kendi a rl (% 26) baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 150 4ekil B.75 : ABY ölçütü için % 0 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 150 4ekil B.76 : ABY ölçütünün kendi a rl (% 11) baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 153 4ekil B.82 : DRU ölçütü için % 0 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 154 4ekil B.83 : DRU ölçütünün kendi a rl (% 6) baz al narak yap lan duyarl l k

(17)

4ekil B.85 : DRU ölçütü için % 20 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 155 4ekil B.86 : DRU ölçütü için % 40 a rl k de eri baz al narak yap lan duyarl l k

analizi (itfaiye görevlilerince yap lan de erlendirmeye göre). ... 157 4ekil B.90 : Akademisyenlerce yap lan analiz sonuçlar na göre önerilen istasyonlar.

... 158 4ekil B.91 : -tfaiyecilerce yap lan analiz sonuçlar na göre önerilen istasyonlar... 159

(18)

(19)

CO0RAF B LG S STEMLER LE ANAL T K H YERAR4 YÖNTEM ’NE DAYALI TFA YE STASYON YER SEÇ M : STANBUL ÖRNE0

ÖZET

Co rafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknolojisi 1980’lerden ba layarak özellikle mekansal verilerin elde edilmesinde, yönetilmesinde ve analiz edilmesinde yeni bir bilgi i leme teknolojisi olarak belirmi tir. CBS tüm bu özelliklerinin yan nda do al kaynak yönetimi, bölgesel planlama ve afet yönetimi gibi birçok alanda bir karar destek tekni i olarak da uygulama alan bulmu tur.

CBS’lerin karar destek sistemi olarak daha iyi hizmet verebilmeleri amac yla iki yönelim tan mlanm t r: birincisi Mekansal Karar Destek Sistemleri (MKDS)’nin analitik problem çözmeye dayal olarak yap land r lmas ; ikincisi analitik problem çözme modelleri ile CBS’lerin bütünle ik bir yap da kullan lmas d r. Birinci yönelime göre MKDS’den problem çözme stratejilerinin belirlenmesi, de erlendirilmesi, analiz edilmesi ve duyarl l n test edilmesi amac yla modelleme, en iyileme ve benzetim teknikleri aç s ndan yararlan lm t r. Bu araçlar özellikle yar yap sal mekansal karar verme problemlerinin çözümünde etkendirler. -kinci yönelim ise CBS yaz l mlar n n istatistiksel yaz l mlar veya analitik modellerle bütünle tirilmesine dayanarak CBS olanaklar n n iyile tirilmesi üzerine odaklanm t r. Bu perspektife göre CBS’nin haritalama, sorgulama ve mekansal modelleme fonksiyonlar çevresel ve istatistiksel modeller için girdi verilerine ve bu verilerin farkl ölçeklerde gösterimi ve analizine olanak sa lam t r.

Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV)’nin genel amac çoklu seçim kriterleri ve farkl kriter önceliklerinin varl nda olanakl birçok seçenek aras ndan “en iyi” seçene in seçilmesinde karar vericiye yard m sa lamakt r. Karar vermenin bu çok kriterli problemi bireylerin veya kurum/kurulu lar n kar labilecekleri büyük bir sorun olarak belirmektedir. Bu problem iki temel sorunun cevaplanmas na ba l olarak

ekillenmektedir:

• Karar verme sürecine kat lan karar vericilerin amaçlar n sa layan seçenekler nas l tan mlanabilir?

• En çok tercih edilen seçene i tan mlamak amac yla uygun seçenekler grubu nas l s ralanabilir?

Çok kriterli seçme problemi kaynaklar n etkin kullan m ve yer seçimi analizini de içeren birçok mekansal karar verme problemiyle ili kilendirilebilmektedir. CBS olanaklar kullan larak analiz edilen bu problemler, tesislerin, ma azalar n, belirgin kaynak yönetimi için kritik alanlar n ve afet yönetiminde anahtar öneme sahip olan acil durum servislerinin en uygun yerlerinin seçimini de içermektedir.

Bu çal mada itfaiye istasyonlar n n yeni yerlerinin belirlenmesi a amas nda gözönüne al nabilecek ölçütler saptanm , Analitik Hiyerar i Yöntemi (AHY) kavram ndan yararlan larak herbir ölçüt için a rl klar belirlenmi ve belirlenen ölçüt a rl klar na dayanarak CBS ortam nda en uygun yer analizi yap lm t r. Ayr ca

(20)

olu turulan modelin duyarl l n ve gürbüzlü ünü test etmek amac yla yine CBS ortam nda ölçüt a rl klar n n göreli kombinasyonlar n baz alarak duyarl l k analizleri gerçekle tirilmi tir. Gerçekle tirilen bu çal malar ile karar vericilere -özellikle itfaiye istasyonlar gibi acil durum servislerinin en uygun yerlerinin belirlenmesinde- verecekleri kararlarda destek sa layacak bir sistem üzerine odaklan lm t r. Çal mada izlenen ad mlar u ekilde özetlenmektedir:

• Çözülecek problemin/amac n belirlenmesi (bu çal maya özel olarak itfaiye istasyonlar için en uygun yerlerin belirlenmesi eylemi).

• -tfaiye istasyonlar n n yeni yerlerinin belirlenmesinde etkili olabilecek olas ölçütlerin belirlenmesi.

• Verilerin elde edilmesi, haz rlanmas ve düzenlenerek CBS ortam na aktar lmas .

• Parça parça olan veri gruplar n n bir çal ma bölgesi olu turacak ekilde düzenlenmesi ve herbir ölçüte (tabaka) kar l k gelen verilerin raster veri format nda betimlenmesi.

• Raster veri gruplar n n s n fland r lmas .

• Analitik Hiyerar i Yöntemi (AHY)’nin ikili kar la t rma özelli inden yararlanarak tercih matrislerinin olu turulmas .

• -ki karar verici grubun görü lerine dayanarak olu turulan tercih matrisinden yararlanarak özde er ve özvektör de erlerinin hesaplanmas .

• AHY’nin sonuçlar n sentezlenmesi özelli inden faydalanarak ilgili herbir ölçüt için önem/a rl k de erlerinin belirlenmesi.

• Ölçütlere a rl kl toplama i lemi uygulanarak sonuç raster verisinin CBS ortam nda elde edilmesi.

• Olu turulan modelin duyarl l n test etmek amac yla herbir ölçüt için CBS ortam nda duyarl l k analizlerinin gerçekle tirilmesi.

• Yeni itfaiye istasyon yerlerinin belirlenmesinde karar vericilere destek sa layan bir sistemin önerilmesi.

CBS ile AHY’nin bütünle tirilmesi özellikle itfaiye istasyonlar için en uygun yerlerin belirlenmesinde karar verme yöntemleri ile CBS’nin görselle tirme ve analiz fonksiyonlar n birle tirmekte ve bu süreç afet yönetiminde karar verme eylemini iyile tirmektedir. Özellikle afet yönetimi, CBS, karar verme ve duyarl l k analizi literatürü tarand nda görülmektedir ki yap lan bu çal ma özellikle ülkemiz aç s ndan büyük bir bo lu u dolduracakt r. Bu ba lamda, afetler daha bütünlüklü bir ekilde yönetilebilecek, model içindeki kritik ölçütler daha sa l kl bir biçimde belirlenebilecek, CBS’nin analiz ve görselle tirme özelliklerinden yararlan larak afet yönetiminde karar verme süreci daha da iyile tirilebilecek, kaynaklar n uygun kullan m ba ar labilecek ve can/mal kayb mümkün oldu unca azalt labilecektir.

(21)

FIRE BRIGADE SITE SELECTION BASED ON GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS AND ANALYTIC HIERARCHY PROCESS: CASE STUDY OF ISTANBUL

SUMMARY

In the early 1980s Geographical Information Systems (GIS) software emerged as a new information processing technology offering unique capabilities of automating, managing, and analysing a variety of spatial data. Many applications of GIS developed over the last decade provided information necessary for the decision-making in diverse areas including natural resource management, regional planning, and disaster management.

Two perspectives on developing better decision support capabilities of GIS can be identified, one based on analytical problem solving as a centrepiece of Spatial Decision Support Systems (SDSS) and another based on integration of GIS and specialized analytical models. According to first perspective, SDSS should offer modelling, optimization, and simulation functions required to generate, evaluate, recommend, and test the sensitivity or problem solution strategies. These capabilities are essential to solving semi-structured spatial decision-making problems. The second perspective on improving the decision support capabilities focuses on the expansion of GIS descriptive, prescriptive, and predictive capabilities by integrating GIS software with other statistical software and analytical models. According to this view, mapping, query, and spatial modelling functions of GIS can provide data display at different scales, preprocessing, and data input for environmental and statistical models.

The general objective of Multi-criteria Decision Making (MCDM) is to assist the decision-maker (DM) in selecting the “best” alternative from the number of feasible choice-alternatives under the presence of multiple choice criteria and diverse criterion priorities. The problem of multicriterion choice in decision making is the paramount challenge faced by individiuals, public and private corporations. The nature of the challenge is two-fold :

• How to identify choice alternatives satisfying the objectives of parties involved in the decision-making process?

• How to order the set of feasible choice alternatives to identify the most preferred alternative?

The challenge of multicriterion choice can be attributed to many spatial decision-making problems involving search and location/allocation of resources. These problems, often analysed in GIS, include location/site selection for: service facilities, retail outlets, critical areas for specific resource management, and emergency service locations where are key locations for effective emergency management.

In this study, the criteria and its priorities/weights that should be considered for finding optimal locations of fire stations are determined; and multi-criteria site analysis is conducted based on mentioned criteria weights in GIS environment.

(22)

Moreover, in order to test the sensitivity and robustness of the model developed, a sensitivity analysis is performed based on the combination of the criterion weights by using GIS capabilities. With these analyses performed, it is focused on the creating the model that supports decision makers in decision-making for finding the optimal locations of fire stations. In this study, these steps are followed:

• Definition of the problem/objective (determining the optimal locations of fire stations).

• Determining the potential criteria in finding the optimal locations of fire stations.

• Data collection and preparation and transfer to GIS environment. • Creation of raster data sets representing the regionalised criteria. • Classification of raster data sets.

• Establishment of preference matrix, assigning preference values to the relevant criteria by using the pairwise comparison feature of Analytic Hiyerarchy Process (AHP).

• Determination of criteria weights by calculating eigenvalues and eigenvectors of the preference matrix which evaluated by two decision maker group.

• Determining the criteria priorities/weights values by using the synthesis of priorities and calculating the overall composite weights.

• Calculating the result raster (suitability map for potential fire stations) as a weighted summation of all criteria raster data sets.

• Conducting the sensitivity analyses in GIS environment in order to test the sensitiveness and robustness of the model developed.

• Offering a system that supports decision makers in determining the optimal locations of fire stations.

The integration of the AHP and a GIS combines decision support methodology with powerful visualisation and analysing capabilities which should considerably facilitate finding optimal locations of fire stations and this process improves the decision making in disaster management. Especially, when scanning the disaster management, GIS, decision making and sensitivity analysis literature, this study is going to fill the blanks in the disaster management activities in Turkey. In this context, disasters can be managed in a comprehensive manner, the critical criteria in the model can be determined, the decision making process can be improved by benefiting from the GIS visualization and analysis capabilities, the effective use of resources can be more achieved, and human and property loses can be lessened.

(23)

1. G R 4

Co rafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknolojisi 1980’lerden ba layarak özellikle mekansal verilerin elde edilmesinde, yönetilmesinde ve analiz edilmesinde yeni bir bilgi i leme teknolojisi olarak belirmi tir. CBS tüm bu özelliklerinin yan nda do al kaynak yönetimi, bölgesel planlama ve afet yönetimi gibi birçok alanda bir karar destek tekni i olarak da uygulama alan bulmu tur. Cowen (1988) karar destek fonksiyonlar ndan dolay CBS’yi bir karar destek arac olarak tan mlam t r. Baz ara t rmac lar ise mevcut CBS’lerin bir karar destek sistemi olarak baz yerlerde eksik kald n belirtmi lerdir (Densham ve Rushton, 1988; Densham ve Goodchild, 1989).

CBS’lerin karar destek destek sistemi olarak daha iyi hizmet verebilmeleri amac yla iki yönelim tan mlanm t r: birincisi Mekansal Karar Destek Sistemleri (MKDS)’nin analitik problem çözmeye dayal olarak yap land r lmas ; ikincisi analitik problem çözme modelleri ile CBS’lerin bütünle ik bir yap da kullan lmas d r. Birinci yönelime göre MKDS’den problem çözme stratejilerinin belirlenmesi, de erlendirilmesi, analiz edilmesi ve duyarl l n test edilmesi amac yla modelleme, en iyileme ve benzetim teknikleri aç s ndan yararlan lm t r. Bu araçlar özellikle yar yap sal mekansal karar verme problemlerinin çözümünde etkendirler. -kinci yönelim ise CBS yaz l mlar n n istatistiksel yaz l mlar veya analitik modellerle bütünle tirilmesine dayanarak CBS olanaklar n n geni letilmesi üzerine odaklanm t r. Bu perspektife göre CBS’nin haritalama, sorgulama ve mekansal modelleme fonksiyonlar çevresel ve istatistiksel modeller için girdi verilerine ve bu verilerin farkl ölçeklerde gösterimi ve analizine olanak sa lam t r (Jankowski, 1995).

(24)

CBS’lerin bir karar destek sistemi olarak i lev yüklenmelerine olanak sa layan bu iki yönelim mekansal karar verme eylemi için daha iyi süreçler sa lamakla yükümlüdür. Bu çerçevede Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri mekansal karar destek araçlar olarak yüksek potansiyele sahiptirler. Literatürde CBS ile çok kriterli de erlendirme tekniklerinin bütünle tirilmesine katk veren birçok uygulama mevcuttur (Carver, 1991; Eastman ve di . 1993; Jankowski, 1995).

Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV)’nin genel amac çoklu seçim kriterleri ve farkl kriter önceliklerinin varl nda olanakl birçok seçenek aras ndan “en iyi” seçene in seçilmesinde karar vericiye yard m sa lamakt r. Karar vermenin bu çok kriterli problemi bireylerin veya kurum/kurulu lar n kar labilecekleri büyük bir sorun olarak belirmektedir. Bu problem iki temel sorunun cevaplanmas na ba l olarak

ekillenmektedir:

1) Karar verme sürecine kat lan karar vericilerin amaçlar n sa layan seçenekler nas l tan mlanabilir?

2) En çok tercih edilen seçene i tan mlamak amac yla uygun seçenekler grubu nas l s ralanabilir?

Çok kriterli seçme problemi kaynaklar n etkin kullan m ve yer seçimi analizini de içeren birçok mekansal karar verme problemiyle ili kilendirilebilmektedir. CBS olanaklar kullan larak analiz edilen bu problemler, tesislerin, ma azalar n, belirgin kaynak yönetimi için kritik alanlar n ve afet yönetiminde anahtar öneme sahip olan acil durum servislerinin en uygun yerlerinin seçimini de içermektedir.

Bir yer seçimi karar do as gere i çok ölçütlüdür. Yer seçimi bir kurulu un eylemlerini daha iyi ve verimli bir ekilde gerçekle tirmek için gereksindi i bir yerle im yerinin mekansal olarak tan mlanmas d r. Yer seçimi kararlar kurum/kurulu lar n yeni yerle imlere olan ihtiyaçlar nda, varolan yerle im yerlerini de i tirmek istemelerinde ya da hitap ettikleri alan geni letmek amac gütmeleri durumunda ba vuracaklar kararlar içermektedir. Yer seçimi karar yerle im yeri seçeneklerinin tan mlanmas n , analizini, de erlendirilmesini ve seçimini içerecek

ekilde verilmektedir (Yang ve Lee, 1997).

Bir yer seçimi karar maliyetli ve geri dönü ü oldukça zor olan önemli kararlardan biridir. Verilecek karar etrafl ca dü ünülmeli, olas tüm kriterler aç kça ve kapsaml bir ekilde ortaya konmal d r. Örne in etrafl ca dü ünülmeden verilecek bir karar

(25)

a r derecede artacak ula m maliyetlerine ve uygun olmayan yerle imlere neden olabilecektir. E er verilecek karar bir acil durum servisi için yeni yerle im karar ise servisin hakimiyet alan na gerekli hizmeti verememesiyle ve olas can ve mal kay plar yla sonuçlanabilecektir.

Bir yer seçimi karar a a daki ad mlar içerecek ekilde yap land r lmaktad r (Ertugrul ve Karaka o lu, 2008):

1) Yer seçimi alternatiflerinin de erlendirilmesinde kullan lacak olan kriterlerin belirlenmesi,

2) Önemli ve etkin kriterlerin tan mlanmas , 3) Yer seçimi alternatiflerinin geli tirilmesi,

4) Alternatiflerin de erlendirilmesi ve yer seçimi karar n n verilmesi.

Yer seçimi sürecinde karar verme modellerinin uygulanmas nda CBS’nin rolü uygun seçeneklerin ara t rmas yla belirgin hale gelmektedir. Ayr ca CBS, karar vericiye ilgili kriterlere öncelik a rl klar n n atanmas nda da yard mc olurken uygun seçeneklerin de erlendirilmesinde ve sonuç seçenek(ler)in görselle tirilmesinde de fayda sa lamaktad r. Yer seçimi analizi ayr ca minimum e ik de erleri sa layan seçeneklerin seçimi ile de sonuçlanmaktad r. Uygun olmayan seçeneklerin elimine edilmesi ve uygun olan seçenekler içerisinden en uygun seçene in seçilmesi çok ölçütlü karar verme tekniklerinin de kullan m gerektirmektedir. Bu amaçla, CBS’nin karar destek sistemi olanaklar n n geli tirilmesi CBS’nin çok ölçütlü karar verme teknikleriyle bütünle tirilmesi sonucunda ba ar lmaktad r.

Bu tez çal mas nda çok ölçütlü mekansal karar verme yöntemlerinden biri olan Analitik Hiyerar i Yöntemi (AHY)’nin acil durum servisleri için gereksinim duyulabilecek yeni yerlerin belirlenmesi amac yla saptanan ölçütlerin a rland r lmas nda ve CBS ile bütünle tirilmesinde etkin kullan m amaçlanm t r. Tezin bu a amadan sonraki bölümleri u ekilde organize edilmi tir: 2. Bölümde Afet Yönetimi, CBS ve Mekansal Karar Destek Sistemleri; 3. Bölümde Karar Problemleri ve Karar Destek Kavram ; 4. Bölümde Analitik Hiyerar i Yöntemi ve Yer Seçimi Analizi kavram ; 5. Bölümde Uygulama ve 6. Bölümde Sonuçlar ile Öneriler.

(26)

(27)

2. AFET YÖNET M , CO0RAF B LG S STEMLER VE MEKANSAL KARAR DESTEK S STEMLER

2.1 Afet ve Afet Yönetiminin Dört Evresi

Afet, itfaiye ya da polis gibi tek bir birimin ba a ç kamayaca , büyük insan kayb na ve ekonomik kayba neden olan ve bütünle ik müdahale gerektiren tehlikeli olaylar olarak tan mlanmaktad r. Afetler ülkenin herhangi bir yerinde olu up büyük hasara neden olan ve afet yard m gerektiren facialar (deprem, sel, toprak kaymas , volkanik patlama vb.) ile sebebi ne olursa olsun ba ms z olarak meydana gelen herhangi bir yang n, sel veya patlamalar da içermektedir (Haddow ve Bullock, 2006; Waugh, 2000; Cutter, 2001; Cutter, 2003; FEMA, 2006).

Afet yönetimi her türlü tehlikeye kar haz rl kl olma, zarar azaltma, müdahale ve iyile tirme amac yla mevcut kaynaklar organize eden analiz, planlama, karar verme ve de erlendirme süreçlerini kapsamaktad r (ITU AYM, 2001).

Afet yönetimi, zarar azaltma (mitigation), haz rl kl olma (preparedness), müdahale (response) ve iyile tirme (recovery) olmak üzere dört evreden olu ur.

2.1.1 Zarar azaltma evresi

Zarar azaltma, çesitli tehlikeler ve bunlar n etkileri sonucu olu acak can/mal kayb ndan kaynaklanacak zararlar uzun dönemde azaltmak veya ortadan kald rmak için yap lan ve süreklili i olan çal malard r. Bu a ama zarar azaltmay içerdi inden afet plan yürürlü e girmeden önce veya sonra olu turulabilir. Büyük tehlike içeren alanlarda bölgeleme çal malar , yap ve imar yönetmelikleri, yerle ime uygun alanlar n belirlenmesi ve geçici bar nma birimlerinin konumland r lmas gibi çal malar zarar azaltma evresi içinde yürütülen çal malard r. Zarar azaltma evresi çal malar n n genel amac halk basit önlemler konusunda e itmek ve böylece kay plar en aza indirmektir. Zarar azaltma önlemleri uzun dönemde afet kay plar n azaltmak için çok önemlidir.

(28)

2.1.2 Haz rl kl olma evresi

Afetler ani bir ekilde olu tuklar nda afetin etkilerine an nda ve etkili bir çözüm bulmak oldukça zor olabilmektedir. Belli bir afete etkin bir müdahale ancak daha önceden belirlenmi belli baz önlemlerle sa lanabilmektedir. Afet meydana gelmeden önce yap land r lan ve afetlere kar koruyucu planlama ve haz rl k eylemlerini içeren bu evre haz rl kl olma olarak adland r lmaktad r.

Haz rl kl olma, afet durumunda yetki ve sorumluluklar n belirlenmesi ile destek kaynaklar n n düzenlenmesini içermektedir. Belirlenen görevlerin yerine getirilmesi için gerekli olan personel, donan m ve di er kaynaklar n tan m bu evrede etrafl ca ve eksiksiz bir biçimde yap lmaktad r. Ayr ca haz rl kl olma önlemleri sürekli güncellenecek biçimde olu turulmal ve afet planlar bu güncellemeler ile olas yeni gereksinimlere göre belirlenmelidir.

2.1.3 Müdahale evresi

Bir afet sonras can ve mal kurtarma çabalar yan nda afet bölgesi içindeki ola anüstü durumun normale dönmesi için de çal malara ba lanmas gerekmektedir. Müdahale, afetin olu ma an nda ba lamakta ve ya am kurtarma, zarar azaltma ve iyile tirme evresinin etkinle tirilmesini sa lamak üzerine yo unla maktad r. Örne in tahliye, arama-kurtarma, yang nla mücadele ve çevre koruma müdahale evresinde yap lacak çal malar kapsam ndad r. Afet personelinin belirlenmesi, halk n uyar lmas , tahliye ve bar nma olanaklar n n sa lanmas , halk n sürekli bilgilendirilmesi, t bbi yard m sa lanmas , hasar tespiti, zarar azaltma için gözönüne al nacaklar n belirlenmesi ve afet bölgesinin d ndan talep edilecek yard mlar da müdahale evresi kapsam ndaki eylemlerdir.

2.1.4 yile?tirme evresi

-yile tirme evresinde yürütülen çal malar genel olarak altyap ile halk n ekonomik ve sosyal hayat n normale döndürmek için yürütülen çal malar kapsamaktad r. K sa dönemde temel insani gereksinimler (yiyecek, giyecek, bar nak vb.) ve sosyal ihtiyaçlar (yasal, psikolojik vb.) kar lan rken gerekli altyap sistemlerinin (enerji, ileti im, su, kanalizasyon ve ula m) kurulmas bu evrede ba ar lmaktad r. -yile tirme, denge sa land ktan sonra uzun süreli zarar azaltma ihtiyaçlar da

(29)

gözönüne al narak, ekonomik hareketlili in olu turulmas , kamu yap lar n n ve konutlar n yeniden yap m gibi uzun süreli çal malar da içermektedir.

2.2 Afet Yönetimi ve CBS

Co rafi Bilgi Sistemleri (CBS)’nden afet yönetiminde etkili ve güçlü bir analiz arac olarak yararlan lmaktad r. CBS teknolojisi, veri kazan m , depolanmas , i lenmesi, analizi ve sunumu a amalar nda kullan c ve karar vericiye mekansal bilgi üretiminde destek sa lamaktad r. Afet yöneticileri, afet yönetiminde do ru kararlar verebilmek için do ru bilgiye do ru formatta ula mak istemektedirler. Bu a amada, hangi tür afetin nerede oldu u, olas afetler için öngörülerin ne olabilece ini ve olas bir afete etkin bir müdahalede mevcut kaynaklar n varl çok büyük önem kazanmaktad r. Afet yöneticileri olas afetleri öngörmek, geli meleri de erlendirmek, müdahale ve iyile tirme evrelerinde sürdürülen çal malar etkin bir biçimde yönlendirmeyi amaçlamaktad rlar. Bu a amalar n bütününde CBS’den yararlan lmaktad r. Afet yönetimine CBS’nin katk s a a daki konu ba l klar yla özetlenebilir:

Afet Tahmini (Disaster Forecast): Olas bir afetin s n rlar n n belirlenmesi ve potansiyel bir afete maruz kalabilecek kritik tesislerin saptanmas önem kazan r.

Etkilebilirlik Analizi (Vulnerability Analysis): Özellikle zarar azaltma çal malar nda önem arzeden kritik tesisler (hastaneler, geçici iskan yerleri, polis ve itfaiye merkezleri, travma merkezleri, barajlar) hakk ndaki bilgilerin edinilmesi önem kazan r.

Hasar analizi (Damage Assessment): Afet an nda afetin gerçek etkisinin raporlanmas ve analizi önem kazan r.

Tehlikeli Madde analizi (Hazardous materials): Tehlikeli maddelerin çe it ve miktarlar ile tehlikeli madde depolar n n yerlerinin belirlenmesi ve çevreyi tehdit edici olas durumlar n saptanmas önem kazan r.

Personel bilgisi (Personnel resources): Afet personeli hakk ndaki tüm bilgiler önem kazan r (ikamet adresleri, ileti im adresleri, vardiya durumlar gibi.). Kaynak envanteri (Resources Inventory): Kar l kl yard m anla malar n n

(30)

Altyap bilgisi (Infrastructure): Elektrik, gaz, su ve at ksu hatlar n n yan nda ula m a n n durumu (otoyollar, demiryollar , köprüler, trafik kontrol noktalar , tahliye koridorlar ) önem kazan r.

Geçici iskan yerlerinin durumu (Mass care/shelter status): afet an nda kitle hareketlerinin tespiti ve afetzedeler için geçici iskan yerlerinin uygunlu unun ve kapasitesinin analizi önem kazan r.

CBS teknolojisi bu tip ihtiyaçlara cevap verdikçe afet yöneticileri de olas afetlerin büyüklü ünü belirlemekte, afetleri etkin bir biçimde yönetmede deneyimlerini zenginle tirmekte ve olas afetlerde olu abilecek zararlar en aza indirebilmektedirler (Gunes ve Kovel, 2000).

Olas bir afet do as gere i mekansald r (NRC, 2003). Örne in, afet öncesinde olas bir afetin potansiyel etkisini analiz eden bir analist, afet esnas nda en uygun tahliye koridorlar n saptamaya çal an bir afet yöneticisi veya afet sonras planlama faaliyetlerinde bulunan bir bölge planc s afetlerin do as gere i bu mekansal bile enle yüzyüze gelmek durumundad r. CBS, mekansal sorgulama ve analizler ile mekansal kararlara destek sa lamak amac yla tasar mlanm t r. Afet yönetiminde CBS’nin de eri mekansal karar verme i lemine destek veren teknolojik altyap ile kritik mekansal kararlara duyulan gereksinimi bütünle tirmesindedir. Bu amaçla son y llarda afet yönetimi ve CBS, ara t r c lar n ilgisini çeker hale gelmi tir (Cova, 1999). Ara t r c lar n afet yönetiminde CBS’ye olan ilgisinin artmas na kar n bu ara t rma alan geli tirilmeye ve yeni uygulamalara çok elveri li bir alan olarak belirmektedir.

Afet Yönetiminde CBS, çevresel modelleme, ula m, do al kaynak yönetimi ve sosyo-ekonomik modelleme gibi CBS uygulamalar na olanak sa lamaktad r. Ayr ca veri modelleme, do ruluk, mekansal karar destek sistemleri, uzaktan alg lama, mekansal veri entegrasyonu ve GPS bütünle tirmesi gibi teknik konular da afet yönetiminde CBS uygulamalar nda söz sahibi olmaktad r ('ekil 2.1).

(31)

lgili CBS Uygulamalar - Çevresel Modelleme - Ula m - Do al Kaynak Yönetimi - Sosyo-ekonomik Modelleme

lgili Teknik Konular - Veri Modelleme - Do ruluk - Mekansal Karar Destek Sistemleri - CBS ve Uzaktan Alg lama - Mekansal Veri Entegrasyonu - Anl k CBS - CBS ve GPS Afet Yönetiminde CBS lgili Yönetimsel Konular Organizasyonel, Yasal lgili CBS Uygulamalar - Çevresel Modelleme - Ula m - Do al Kaynak Yönetimi - Sosyo-ekonomik Modelleme

lgili Teknik Konular - Veri Modelleme - Do ruluk - Mekansal Karar Destek Sistemleri - CBS ve Uzaktan Alg lama - Mekansal Veri Entegrasyonu - Anl k CBS - CBS ve GPS Afet Yönetiminde CBS lgili Yönetimsel Konular Organizasyonel, Yasal

4ekil 2.1 : Afet yönetiminde CBS (Cova, 1999).

Afet yönetiminde CBS’nin rolü, varolan ve olas ara t rmalara altl k sa layacak bir kavramsal çerçeveyi olu turmak aç s ndan önem kazanmaktad r. Bu ba lamda, 1970’lerde US National Governor’s Association taraf ndan geli tirilen Bütünle ik Afet Yönetimi (All-Hazards Comprehensive Emergency Management) afet literatüründe geni uygulama alan bulmu tur (Drabek ve Hoetmer, 1991; Waugh, 2000; FEMA, 2006; FEMA, 2004a; FEMA, 2004b; Haddow ve Bullock, 2006; Green, 2002). CBS tabanl bütünle ik afet yönetimi, CBS teknolojisi ile afet çevriminin dört evresini bütünle tirmektedir. CBS, afet çevriminin tüm evrelerinde afet planlama ve analizini desteklemekte ve afet yönetimini iyile tirmektedir ('ekil 2.2; ESRI, 1999; ESRI, 2001). CBS’nin mekansal veritaban olanaklar , veri i leme ve güncellemesi ile bütünle tirilmekte ve afetlerin verimli bir ekilde yönetiminin ba ar lmas sa lanmaktad r.

(32)

Zarar Azaltma

Haz rl kl

Olma Müdahale ,yile tirme

Al lmad k Uygulamalar CBS Mekansal Veritaban Veri , leme ve Veri Güncelleme Zarar Azaltma Haz rl kl

Olma Müdahale ,yile tirme

Al lmad k Uygulamalar CBS Mekansal Veritaban Veri , leme ve Veri Güncelleme

4ekil 2.2 : CBS tabanl bütünle ik afet yönetimi (ESRI, 2001’den uyarlanm t r). Bütünle ik Afet Yönetimi zamansal boyutundan dolay afet çevriminin dört evresinde (zarar azaltma, haz rl kl olma, müdahale ve iyile tirme) afetlerin etkin bir biçimde yönetilmesine olanak sa lar. Bu ba lamda zarar azaltma ve haz rl k afet öncesi çal malar kapsam na girerken, müdahale ve iyile tirme afet esnas ve sonras çal malar kapsam nda de erlendirilir. Daha önce de belirtildi i gibi CBS afet yönetiminin tüm evrelerinde afet yönetimine ilgili alanlarda destek sa lamaktad r. CBS teknolojisinden yararlanarak olu turulan afet planlamas , personelin e itimi ve erken uyar sistemleri ile halk n bilgilendirilmesi bütünle ik afet yönetiminde haz rl kl olma evresinde yer al rken; afet planlar n n yürürlü e konulmas , kaynak yönetimi ile arama-kurtarma çal malar müdahale evresinde ba ar lmaktad r. Hasar analizi, enkaz kald rma çal malar ve afet yard mlar n n planlanmas iyile tirme evresinin kapsam nda olmaktad r. Risk analizi ve haritalama, ara t rma-geli tirme ile bina yönetmeliklerinin olu turulmas zarar azaltma evresinde yürütülen çal malar aras ndad r ('ekil 2.3).

(33)

Bütünle ik Afet Yönetimi Zarar Azaltma

Risk Analizi ve Haritalama Ara t rma ve Geli tirme

Bina Yönetmelikleri

Haz rl kl Olma

Afet Planlamas Personelin E itimi Uyar Sistemleri ve Halk n

Bilgilendirilmesi

yile!tirme

Hasar Analizi Enkaz Kald rma Afet Yard mlar n n

Planlanmas

Müdahale

Afet Planlar n n Yürürlü e Konulmas Kaynak Yönetimi Arama Kurtarma Afet Bütünle ik Afet Yönetimi Zarar Azaltma

Risk Analizi ve Haritalama Ara t rma ve Geli tirme

Bina Yönetmelikleri

Haz rl kl Olma

Afet Planlamas Personelin E itimi Uyar Sistemleri ve Halk n

Bilgilendirilmesi

yile!tirme

Hasar Analizi Enkaz Kald rma Afet Yard mlar n n

Planlanmas

Müdahale

Afet Planlar n n Yürürlü e Konulmas

Kaynak Yönetimi Arama Kurtarma

Afet

4ekil 2.3 : CBS’nin bütünle ik afet yönetiminde oynad rol (Cova, 1999). Cova (1999)’da -CBS’nin afet yönetiminde kullan m aç s ndan- afet yönetiminin dört evresinin -haz rl k ve müdahale tek bir evre olacak biçimde- üç evrede incelendi i görülür. Haz rl k evresinde yap lan çal ma ve analizler müdahale evresinde kullan ld ndan böyle bir bütünle tirme gere i duyulmu tur. Di er bir deyi le, afet yöneticilerinin gerçek bir afete müdahale etmesine yard mc olmak üzere planlanan ve bu amaca göre tasarlanan sistemler s kl kla afet personelinin e itiminde, afet haz rl k planlar n n geli tirilmesi ve iyile tirilmesinde kullan l r. CBS literatüründe haz rl kl olma ve müdahale evreleri bütünle ik bir biçimde yer almalar na ra men bu çal mada ayr ayr ele al nacakt r. Oysa ki zarar azaltma ve iyile tirme a amalar nda durum farkl d r. Zarar azaltma evresinde CBS’den risk analizi ve risk haritalamas gibi konularda yarar sa lan rken, iyile tirme evresinde CBS’den daha çok hasar analizi i leminde yararlan l r (Cova, 1999).

(34)

2.2.1 Zarar azaltma evresinde CBS’nin rolü

Afet çevriminde zarar azaltma evresi olas bir afetin öncesindeki çal malar kapsar. CBS’den özellikle bu evrede analitik modelleme konusunda yararlan l r. Olas bir afet kapsam nda uzun dönemli de erlendirme, planlama, tahmin ve yönetim a amalar nda CBS etkin bir rol oynar. Örne in bu evrede CBS a a daki mekansal sorulara cevap bulmak amac yla kullan l r (Çizelge 2.1)

Çizelge 2.1 : Zarar azaltma evresindeki CBS çal malar . Mekansal bile en Uygulama alan CBS örne i Olas bir do al afette

mekansal de i imler nelerdir?

Do al afet de erlendirme ve haritalama.

Ç , orman yang n , toprak kaymas , kas rga, deprem, volkan patlamas , sel. Çevresel etkilenebilirli e etki edebilecek mekansal de i imler nelerdir? Etkilenebilirlik analizi ve haritalamas .

Tehlikeli madde analizi, deprem müdahalesi, kirlilik analizi, tahliye koridorlar analizi. Riski etkileyebilecek mekansal de i imler nelerdir? Risk analizi ve haritalamas Tehlikeli madde yönetimi, sismik risk analizi.

Olas bir afetin etkisinin azalt lmas için hangi mekansal strateji izlenmelidir?

Afet zarar azaltma Yang n, sel

Olas bir afette kay plar n en aza indirilmesi için hangi mekansal strateji izlenmedir?

Zarar azaltma ve etkilebilirlik analizi

Deprem, kas rga, sel,

Çizelge 2.1’den de görüldü ü gibi bu evrede mekansal de i im aç s ndan afetin özellikle etkilenebilirlik ve risk boyutuyla ilgilenilmektedir.

(35)

2.2.2 Haz rl kl olma evresinde CBS’nin rolü

Haz rl kl olma evresinde CBS, özellikle afet planlar n n olu turulmas nda ve olas bir afet an nda bu planlar n gerçekle tirilmesine destek sa lamak amac yla kullan l r. Bu evrede CBS’nin en temel kullan m alan mekansal bilgilerin bütünle tirilmesine olanak sa lamas d r. Bu evredeki CBS çal malar özellikle afet personelinin gereksinim duyabilece i bilgileri sa lamak amac yla Bütünle ik Afet Yönetimi’nin tasar mlanmas üzerine odaklanm t r. CBS, farkl kaynaklarda bulunan, farkl ölçe e ve do rulu a sahip bilgileri birbiriyle ili kilendirme ve bütünle tirme özelli ine sahip oldu undan bu sistemler, özellikle haz rl kl olma evresinde, afet e itimi ve simulasyonunda kullan labilmektedir.

CBS’nin haz rl kl olma evresinde yarar sa layabilece i bir di er alan da tahliye planlamas d r. Dunn ve Newton (1992) alternatif tahliye güzergahlar n n belirlenmesinde CBS’yi kullanm t r. de Silva ve di . (1993) ile de Silva ve Eglese (2000) tahliye planlar n n olu turulmas na yard mc olmak üzere bir tahliye simülasyon modeli geli tirmi ler ve CBS ile entegrasyonunu sa lam lard r. Cova ve Church (1997) de çal malar nda olas tahliye zorluklar na i aret eden CBS-bazl bir yöntem tan mlam lard r.

2.2.3 Müdahale evresinde CBS’nin rolü

Müdahale evresinde CBS, özellikle haz rl kl olma evresinde olu turulmu olan afet planlar n n olas bir afet an nda gerçekle tirilmesinde kullan lmaktad r. Afet yöneticileri bu evrede anl k ve kritik bilgilere gereksinim duymaktad rlar. Özellikle mekansal sorgulamalar için üretilecek anl k ve do ru cevaplara olan gereksinim bu alanda CBS’yi önemli bir araç olarak öne ç karmaktad r. Bu evrede CBS’nin en temel kullan m alan mekansal bilgilerin bütünle tirilmesine ve yay lmas na olanak sa lamas d r. Bu evrede afet yöneticileri için en temel gereksinim, afetin olu yerinin, kay plar en aza indirmek ve iyile tirme çabalar n do ru ve etkin bir biçimde yönlendirmek için do ruluklu bir biçimde saptanmas d r.

Müdahale evresinde gereksinim duyulan temel altl k say sal harita (automated mapping) üretimidir. Dymon (1990) bu evrede yararlan lan haritalar n de erini u

ekilde belirtmektedir:

- Afet personelinin çal malar n n koordine edilmesine yard mc olma, - Halk rehber olarak bilgilendirmeyi sa lama,

(36)

- Afet öncesi, esnas ve sonras nda bilgi ak na yard mc olma,

- Bir bölgede büyük hacimli bilgiye gerek duyulmadan sadece gereksinim duyulabilecek ek veri ve bilgileri saptamaya ve yönlendirmeye yard mc olma, - Afet bölgesinin fiziksel k s tlamalar n saptayarak ve görselle tirerek afet müdahalesinin etkin bir ekilde yap lmas na yard mc olma,

- Bir e itim ve halkla ili kiler yard mc arac olarak hizmet etme

Bu evrede CBS’den afet an nda gerçek zamanl müdahale amac yla da yararlan lmaktad r. Özellikle anl k CBS (real-time GIS) uygulamalar , uzaktan alg lama, platformdan ba ms z ve kaynak kodlar aç k CBS uygulamalar ve internet, afet yönetimi çal malar n büyük oranda etkilemi ve etkilemektedir (Cova, 1999). Özellikle deprem, sel, kas rga gibi do al afetlerde etkin ileti im çok önemli oldu undan, CBS, bu evrede anl k izleme ve uyar amac yla da kullan m alan bulmaktad r.

2.2.4 yile?tirme evresinde CBS’nin rolü

-yile tirme çal malar afet olu an n n hemen ertesinde ba lar ve ya amsal hatlar normale dönünceye kadar devam eder. CBS bu evrede, temel olarak, iyile tirme çal malar n n koordine edilmesine destek sa lamak amac yla kullan l r. -yile tirme evresi k sa süreli ve uzun süreli çal malar olmak üzere iki grupta incelenebilir (ESRI, 2001).

2.2.4.1 yile?tirme evresinde k sa süreli CBS çal ?malar

Afet yönetiminde yürütülecek en zor çal malardan biri hasar analizinin sa l kl bir biçimde ba ar labilmesidir. CBS’den bu a amada, özellikle GPS ile entegrasyonu da sa lanarak, hasar gören yap lar n konumlar n n belirlenmesinde, hasar n çe idinin ve derecesinin analizinde ve müdahale evresinin ertesinde afet müdahale merkezlerinin önceliklendirilmesinde yararlan l r. CBS uzak kaynaklardan elde edilen afet an ve sonras na ili kin hasar analizi bilgisinin görselle tirilmesinde önemli rol oynar. Hasar analizinin sonras nda gereksinim duyulabilecek geçici iskan yerlerinin en uygun konumlar n n saptanmas nda ve gösteriminde de CBS’den faydalan l r. Ayr ca CBS bu evrede kar la labilecek anl k veritaban de i imlerinin güncelle tirilmesinde de kullan l r.

(37)

2.2.4.2 yile?tirme evresinde uzun süreli CBS çal ?malar

Uzun süreli iyile tirme çal malar ilgili tüm servislerin afet öncesi ko ullara döndürülmesini kapsamaktad r. Uzun dönemli planlar ve süreçler CBS kullan larak görselle tirilmekte ve de i iklikler izlenebilmektedir. Ayr ca iyile tirme yat r mlar n n önceliklendirilmesinde CBS’den yararlan lmaktad r.

Bu a amaya kadar de inildi i gibi CBS, afet yönetiminin tüm evrelerinde ba ar yla kullan lmakta ve afetlerin etkili bir ekilde yönetilmesine destek sa lamaktad r. Afet yönetiminde en önemli eylem do ru zamanda, do ru bir biçimde do ru ve etkin kararlar n verilebilmesidir. Bu anlamda CBS, mekansal bile enininden dolay bir mekansal karar destek arac olarak da i lev yüklenebilmektedir. -lerleyen k s mda mekansal karar destek sistemleri ve bu sistemlerin afet yönetiminde oynad rol aktar lacakt r.

2.3 Afet Yönetimi ve Mekansal Karar Destek Sistemleri 2.3.1 Mekansal karar destek sistemlerinin bile?enleri

Karar destek kavram ve mekansal karar destek sistemleri ile ilgili tüm kavramsal bilgi 3. Bölüm’de verilece inden burada sadece mekansal karar destek sistemlerinin bile enlerine yönelik özet bilgi verilmektedir. Bir mekansal karar destek sistemi (MKDS) genel olarak dört bile enden olu maktad r. Bunlar:

1) Kullan c n n mekansal veriyi organize etmesine olanak sa layan analitik araçlar;

2) Senaryo tabanl ara t rmalar n olu turulmas na olanak sa layan karar modelleri;

3) Mekansal verinin analizinde kullan lan ve bu verilerden yararlanarak karar vericilere destek sa layan mekansal veritaban sistemleri;

4) Belirtilen bu üç bile ene kolayl kla eri imi sa layan ve ç kt n n kapsaml ve anla l r bir biçimde görüntülenmesini sa layan kullan c arayüzüdür (Densham, 1991).

(38)

2.3.2 Afet yönetimi ve mekansal karar destek sistemleri

Mekansal karar destek sistemleri karar vericilere verecekleri kararlar mekansal bir özellik ta d sürece, gerekli analiz bilgisini sa lama olana sunmaktad r. Mekansal karar destek sistemleri, olanakl olan birçok alternatif karar içinde, karar vericilerin en uygun karar vermesine de yard mc olmaktad r. Verinin toplanmas nda, modellenmesinde ve al veri inde, karar vericilere, analitik raporlama, görselle tirme ve trend analizi konular nda destek sa lamaktad r (NRC, 2007).

Mekansal karar destek sistemlerinin afet yönetiminde kullan m aç s ndan öyle bir örnek verilebilir. Örne in bir karar verici bir yang n yerinden itfaiye istasyonuna en uygun yolu CBS olanaklar n kullanarak saptamak isteyebilir. Bu analiz için karar verici, itfaiye istasyonlar n n konumlar , yol a ve k s tlamalara (tek yönlü yollar, girilemeyen sokaklar gibi) gereksinim duyabilir. Bu bilgiler CBS için temel girdiler olarak ortaya ç kmakta ve CBS bu a amada bir mekansal karar destek sistemi olarak kullan labilmektedir. Bazan da karar vericiler mevcut olan bu itfaiye istasyonlar n n yetersiz kald bölgeler için yeni yerle imler bulma yoluna gidebilmektedirler. Bunlara ek olarak karar vericiler, bu istasyonlar için servis alan tan mlamas na ve analizine gereksinim duyarlar. E er bu tip analizlerin s kl kla yap lmas gerekiyorsa, mekansal analizlerin kolayl kla yap labilmesi için, bir makro kodlanmas çok yararl olacakt r. Bir CBS’den mekansal karar destek sistemleri ve acil durumlar aç s ndan tüm ihtiyaçlara cevap vermesi beklenemez. Bu a amada CBS’lerin yukar da belirtilen mekansal karar destek sistemleri için dört bile eni içerecek ekilde geli tirilmesi, geli tirilmesi planlanan ülkenin artlar , olanaklar ve acil durum yönetim sistemlerinin yap s dü ünülerek sa lanmal d r. Afetler karma k ve kapsaml yap lar ndan dolay ek teknikler gerektirebilirler. Örne in büyük afetlerde tahliye planlamas ve rotalama uygulamalar nda ayr simulasyon modelleri geli tirilip bu modellerin CBS ile bütünle tirilmesi sa lanabilir. Özellikle literatürde tahliye planlamas , bu entegrasyon i lemi aç s ndan güzel bir örnektir. Literatürde CBS ve mekansal karar destek sistemleri entegrasyonu iki ekilde belirmektedir: Birincisi baz CBS bile enlerinin modelleme i leminin içine sokulmas ; ikincisi modelleme i leminin bir CBS içinde kullan lmas d r.

(39)

Mekansal karar destek sistemleri belirli bir afete yönelik olarak, afet yöneticilerine, bir müdahale plan olu turma a amas nda ve bu plan n hayata geçirilmesinde destek sa lar. Mekansal karar destek sistemleri bu a amalarda u araçlar ve teknikleri içerir. Bunlar (GDIN, 1997):

1) Modelleme ve simulasyon

2) Veri görselle tirme ve veri bütünle tirme araçlar (özellikle mekansal objelerin birbirleriyle ili kilendirmesine olanak sa layarak)

3) -leri veri madencili i ve örnekleme uygulamalar

4) H zl hasar analizi yapmaya olanak sa layan araçlar ve teknolojiler 5) Lojistik planlama araçlar

6) Farkl ortamlarda bulunan mekansal veri ve bilgilerin grup karar vermeye yönelik olarak yay m na olanak sa layan araçlar ve tekniklerdir.

Afetlere müdahaleden sorumlu her afet yöneticisi can ve mal güvenli ini sa lamak amac yla do ru ve yerinde al nm kararlar uygulamakla yükümlüdür. Varolan kaynaklar n zaman nda ve etkin kullan m hem kay plar azaltmak hem de afet yönetimini iyile tirmek konular nda özel öneme sahiptir. Afetler do as gere i kaotik karar verme ortam olarak betimlenirler. Bu ortamda, karar vericiler büyük hacimli veri ve bilgileri i lemek, veri do rulama mekanizmalar n kurmak ve kritik kararlar etkin bir biçimde vermek durumundad rlar. Tüm bunlar etkin ve iyi yap land r lm bir mekansal karar destek sistemi ile ba ar lmaktad r (Thompson ve di ., 2006). Ayr ca mekansal karar destek sistemleri ile afetlerde gereksinim duyulan kaynak tahsisi i lemlerini de etkinle tirmek mümkün olmaktad r. Ek olarak bu sistemlerle, farkl ölçekte ve tipte meydana gelmi olan afetlere etkin bir müdahalenin sa lanmas amac yla afet planlar n n da de erlendirilmesi ve amaca uygun olarak iyile tirilmesi olanakl olmaktad r.

Erken uyar sistemlerinin olu turulmas , risk tahmini, durum analizi, hasar tahmini ve tematik afet haritalar n n üretimi gibi eylemler afet verilerinin yönetimi ile bilgi sistemleri yönetiminin bütünle tirilmesini gerektirmektedir. Tüm bu eylemler afetler için karar vermeye destek sa layan mekansal karar destek sistemleri ile ba ar lmaktad r. Afet müdahale uygulamalar anl k olarak gereksinim duyulan verilerin toplanmas n n yan nda; verilerin, veri i leme modelleriyle i lenerek olu an afetlerin etkilerinin azalt lmas nda rol oynayan uygulamalar olarak ekillenmektedir. Mekansal karar verme araçlar afet yöneticilerinin afetin etkilerini zamansal olarak