ĠSTANBUL TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ
YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Serpil ATEġ
Anabilim Dalı : Geomatik Mühendisliği Programı : Geomatik Mühendisliği
AĞUSTOS 2010
COĞRAFĠ BĠLGĠ SĠSTEMLERĠ ĠLE KALP KRĠZĠ VAKALARINA YÖNELĠK EN UYGUN AMBULANS YERLERĠNĠN BELĠRLENMESĠ
AĞUSTOS 2010
ĠSTANBUL TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ
YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Serpil ATEġ
(501081615)
Tezin Enstitüye Verildiği Tarih : 16 Ağustos 2010 Tezin Savunulduğu Tarih : 18 Ağustos 2010
Tez DanıĢmanı : Doç. Dr. M. Zeki COġKUN (ĠTÜ)
Diğer Jüri Üyeleri : Prof. Dr. Tahsin YOMRALIOĞLU (ĠTÜ) Doç. Dr. Halil ERKAYA (YTÜ)
COĞRAFĠ BĠLGĠ SĠSTEMLERĠ ĠLE KALP KRĠZĠ VAKALARINA YÖNELĠK EN UYGUN AMBULANS YERLERĠNĠN BELĠRLENMESĠ
ÖNSÖZ
Lisans eğitimim boyunca verdiği desteği mezun olduktan sonra da devam ettirerek hayatımın yönünü değiştiren, bu tezin oluşmasında emeği ve sonsuz anlayışıyla değeri ölçülemeyecek katkı veren danışman hocam Doç. Dr. M. Zeki Coşkun‟a en içten teşekkürlerimi sunarım. Tüm eğitim hayatım ve çalışma hayatım boyunca sağladığı olanaklar ve sonsuz desteği için sevgili hocam Prof. Dr. Muhammed Şahin‟e ve tabii ki her zaman yanımda olarak verdiği destek ve karşılık beklemeksizin gösterdiği emek için Prof. Dr. Ergin Tarı‟ya ve Prof. Dr. Tahsin Yomralıoğlu‟na sonsuz teşekkürler.
Değerli zaman ve bilgilerini paylaşarak her zaman bana yol gösteren Yrd. Doç. Dr. Arif Çağdaş Aydınoğlu‟na bu tezin oluşmasında verdiği büyük katkı için teşekkürü borç biliyorum.
Eğitim hayatım boyunca her zaman büyük desteklerini gördüğüm Geomatik Mühendisliği Bölümü hocalarına dün, bugün ve yarın için sonsuz teşekkürler… Son olarak, desteklerini hiçbir zaman esirgemeyen her zaman yanımda olan çalışma arkadaşlarım Ar. Gör. Elif Demir ve Ar. Gör. S. Serhan Yıldız‟a gönülden teşekkürlerimi sunarım.
Ağustos 2010
Serpil ATEŞ
ĠÇĠNDEKĠLER Sayfa ÖNSÖZ ... iii ĠÇĠNDEKĠLER ... v KISALTMALAR ... vii ÇĠZELGE LĠSTESĠ ... ix ġEKĠL LĠSTESĠ ... xi ÖZET ... xiii SUMMARY ... xv 1. GĠRĠġ ... 1 1.1 Problem Tanımı ... 3 1.2 Tezin Amacı ... 4 1.3 Metodoloji ... 5 2. COĞRAFĠ BĠLGĠ SĠSTEMLERĠ (CBS) ... 7 2.1 CBS Tanımı ... 7 2.1.1 CBS‟nin fonksiyonları ... 7 2.1.2 CBS bileşenleri ... 8 2.1.3 CBS çalışma prensipleri ... 12 2.1.4 CBS uygulama alanları ... 15 2.2 Konumsal Analizler ... 17 2.2.1 Birleştirme analizleri ... 17 2.2.2 Yakınlık analizi ... 19 2.2.3 Sınır işlemleri ... 20 2.3 Ağ Analizi ... 21
2.3.1 Ağ analizinde veri kaynakları ... 22
2.3.1.1 Ağ yapısının değerlendirilmesi 25 2.3.2 Ağ çapı (Network diameter) ... 26
2.3.3 Ağ bağlantılılığı (Network Connectivity) ... 27
2.3.4 Ağ erişilebilirliği (Network accessibility) ... 29
2.3.5 Ağ analizlerinde temel optimizasyon problemleri ... 30
2.3.5.1 Minimum yayılan ağaç problemi (MYAP) 33 2.3.5.2 En kısa yol proplemi (EKYP) 34 2.3.6 Tesis yerleşim ve servis alanı problemleri ... 36
2.3.6.1 Tesis yerleşim problemi (TYP) 36 2.3.6.2 Servis alanı problemi 39 3. CBS VE SAĞLIK ... 41
3.1 Sağlık Hizmetlerinde Harita Kullanımı ... 43
3.2 Konumsal Epidemiyoloji ... 45
3.2.1 Konumsal epidemiyolojide yöntem ve uygulamalar ... 49
3.2.1.1 Hastalık haritalama 50 3.2.1.2 Hastalık kümeleme 50 3.2.1.3 Coğrafi korelasyon çalışmaları 53 3.2.1.4 Bir nokta veya çizgi kaynaklı riskin değerlendirilmesi 54 3.3 Akut Kalp Krizi ... 54
3.4 Sağlık ve CBS Uygulamaları... 56
3.5 Acil Sağlık Hizmetleri (ASH) ... 59
3.5.1 Türkiye‟de acil sağlık hizmetleri ve mevzuat ... 61
3.6 Acil Sağlık Hizmetlerinde Ambulansın Önemi ... 65
4. UYGULAMA ... 71
4.1 Çalışma Alanı ... 71
4.2 Veritabanı Tasarımı ... 72
4.3 Verilerin Toplanması ve Coğrafi Veritabanının Oluşturulması ... 73
4.4 Uygulamada Kullanılacak Temel Haritaların Üretilmesi ... 75
4.4.1 Yerleşim alanı haritasının üretilmesi... 75
4.4.2 Nüfus dağılım haritasının üretilmesi ... 76
4.4.3 Sağlık hizmetleri dağılım haritasının üretilmesi ... 77
4.4.4 AKK vaka dağılım haritalarının üretilmesi ... 77
4.4.5 Ulaşım ağı haritasının üretilmesi... 78
4.5 Mevcut Ambulans İstasyonları Hizmet Alanlarının Belirlenmesi ... 79
4.6 Ambulans İstasyonları İçin En Uygun Yer Seçimi ... 81
5. SONUÇ VE ÖNERĠLER ... 87
KAYNAKLAR ... 99
KISALTMALAR
AABT : Ambulans ve Acil Bakım Teknikleri ADNKS : Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi AKK : Akut Kalp Krizi
AMI : Akut Miyokardiyal Enfarktüs ASH : Acil Sağlık Hizmetleri
ASHY : Acil Sağlık Hizmetleri Yönetmeliği
ASKOM : Acil Sağlık Hizmetleri Koordinasyon Komisyonu ATT : Acil Tıp Teknisyeni
CBS : Coğrafi Bilgi Sistemi EKYP : En Kısa Yol Problemi
ELSTA : Emergency Life-Saving Technique Academy KDS : Karar Destek Sistemi
KKM : Komuta Kontrol Merkezi MĠB : Merkezi İşlem Birimi
MYAP : Minimum Yayılan Ağaç Problemi SDP : Sağlıkta Dönüşüm Problemi
TERKHARF : Türk Erişkinlerinde Kalp Hastalığı ve Risk Faktörleri TUIK : Türkiye İstatistik Kurumu
ÇĠZELGE LĠSTESĠ
Sayfa Çizelge 2.1 : C ağı için C1
matrisi……….. 27
Çizelge 2.2 : C ağı için C2 matrisi……….. 28
Çizelge 2.3 : C ağı için C3 matrisi……….. 29
Çizelge 2.4 : C ağı için T matrisi………... 30
Çizelge 2.5 : Ağ analizlerinde temel temel optimizasyon problemleri……… 31
Çizelge 3.1 : İlk 10 ölüm nedeni (2004-2008) ... 55
Çizelge 3.2 : Ambulans müdahale süresi çalışmaları. ... 70
Çizelge 4.1 : Akut Kalp Krizi (AKK) vaka verileri. ... 75
Çizelge 4.2 : İlçe bazında nüfus ve gerekli istasyon sayıları ... 84
ġEKĠL LĠSTESĠ
Sayfa
ġekil 2.1 : CBS bileşenleri………. 11
ġekil 2.2 : Vektör-Raster veri modelleri……… 14
ġekil 2.3 : Birleştirme analizi………. 18
ġekil 2.4 : Yakınlık analizi………. 19
ġekil 2.5 : Ağ sınıfları: (a) Ulaşım ağı, (b) Servis ağı……… 22
ġekil 2.6 : Ağ yapısının geometrik ve mantıksal gösterimi………... 23
ġekil 2.7 : Ağ topolojileri………... 24
ġekil 2.8 : Ağ yapısı: (a) basit ağ yapısı, (b) karmaşık ağ yapısı………... 25
ġekil 2.9 : Ağ yapısı……….. 33
ġekil 2.10 : A noktasından başlayan minimum yayılan ağaç oluşum şeması……… 34
ġekil 2.11 : Dantzig algoritması………. 36
ġekil 2.12 : Tripolis yol ağında sezgisel metodların karşılaştırılması……… 38
ġekil 2.13 : Servis alanı………... 39
ġekil 3.1 : Noktasal ve alansal veri tipleri. ... 48
ġekil 3.2 : Yoğunluk analizi fonksiyonları. ... 53
ġekil 3.3 : ASH yönetim şeması ... 62
ġekil 3.4 : ASH birimleri ... 65
ġekil 3.5 : Acil sağlık hizmetlerinde hizmetin akışı ... 68
ġekil 4.1 : Çalışma alanı İstanbul. ... 71
ġekil 4.2 : Coğrafi veritabanı tasarımı. ... 72
ġekil 4.3 : İstanbul ili yerleşim haritası. ... 76
ġekil 4.4 : İstanbul ili nüfus dağılım haritası ... 76
ġekil 4.5 : İstanbul ili ambulans istasyon dağılım haritası ... 77
ġekil 4.6 : AKK vaka dağılım haritası. ... 78
ġekil 4.7 : İstanbul ili ulaşım ağı haritası. ... 78
ġekil 4.8 : Ambulans istasyonları hizmet alanları (6-8-10 dakika) ... 79
ġekil 4.9 : Ambulans istasyonları hizmet alanları (6 dakika) ... 80
ġekil 4.10 : Erişilemeyen yüksek AKK vaka dağılımı ... 80
ġekil 4.11 : Mevcut istasyonların hizmet alanları ... 82
ġekil 4.12 : Erişilemeyen yoğun AKK alanı ... 83
ġekil 4.13 : Ambulans istasyonları araç sayısı dağılım haritası ... 85
ġekil 5.1 : İstanbul ili Anadolu Yakası ambulans istasyon dağılımı. ... 95
COĞRAFĠ BĠLGĠ SĠSTEMLERĠ ĠLE KALP KRĠZĠ VAKALARINA YÖNELĠK EN UYGUN AMBULANS YERLERĠNĠN BELĠRLENMESĠ
ÖZET
Acil Sağlık Hizmetleri doğrudan insan hayatına etki eden müdahale aşamasındaki rolü ile sağlık sektöründe büyük önem taşımaktadır. İnsan var olduğundan beri sağlık en temel ihtiyacıdır ve Acil Sağlık Hizmetlerinin insan sağlığı üzerindeki görevini zamanında yerine getirememesi durumunda telafisi mümkün olamayacak sonuçlar doğacaktır. Özellikle kalp krizi gibi acil müdahale gerektiren durumlarda Acil Sağlık Hizmetlerinin görevini zamanında ve etkin bir şeklide gerçekleştirebilmesi için sistem gereksinimlerinin iyi belirlenmiş ve organizasyonun eksiksiz oluşturulmuş olması şarttır. Bu kapsamda öncelikli olarak potansiyel risk bölgelerinin ve ihtiyaçların belirlenmiş olması gerekmektedir. Hastalık haritaları ile hastalık vaka yoğunluğunun konumla ilişkisi kurulabilmekte ve buna bağlı olarak belirli müdahale zamanlarında bu bölgelere ulaşması gereken ambulansların uygun konumları belirlenebilmektedir.
Bu gereksinim doğrultusunda gerçekleştirilen bu tez çalışmasında, İstanbul‟da acil sağlık hizmeti veren ambulans istasyonlarının standart Akut Kalp Krizi müdahale süresini aşmayacak şekilde en uygun dağılımının sağlanması amaçlanmıştır. Bu kapsamda Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) konumsal analiz fonksiyonlarından Ağ Analizi ile mevcut ambulans istasyonlarının servis alanları belirlenmiş ve çalışmanın sonucunda İstanbul ili için kalp krizi vakalarına yönelik en uygun ambulans konumları ve sayıları elde edilmiştir. Bu şekilde ASH‟ nin kaynak kullanımında yaşanan problemler ve vakalara yapılan geç müdahaleler en aza indirgenecektir.
DETERMINING OPTIMUM AMBULANCE LOCATIONS FOR HEART ATTACK CASES WITH GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEMS SUMMARY
Emergency Medical Services has a great importance on health sector because of its affective role on human life in response. Health care has been one of the basic human need since the beginning of the human life and if emergency medical services fails that will cause irreversible consequences. Well-defined system requirements and the organization of Emergency Medical Services must be fully established to perform their roles on time and effective way, especially in situations that require urgent intervention such as heart attack. In this context, needs and potential risk areas must be determined firstly. Relationship between disease density and location can be established by disease maps and as a consequence with specific reponse time, optimum ambulance locations can be determined to reach to the required position. The aim of the this study is to provide optimum distribution of ambulance stations which provide Emergency Medical Services in İstanbul without exceeding standard heart attack response time. In this context, existing ambulance locations‟ service areas are determined with Network Analyis which is the spatial analyse function of Geographical Information Systems (GIS). As a result, optimum ambulance locations and number of the ambulances are defined with respect to heart attack response time in İstanbul. In this way the problems in using Emergency Medical Services resources and late responses will be decreased.
1. GĠRĠġ
Bilgi teknolojileri yaygınlaşmadan önce, bilginin büyük çoğunluğu basılı dökümanlarda iken, günümüzde bilgi teknolojileri tarafından işlenir duruma gelmiştir. Bilişimde yaşanan gelişmeler neredeyse bütün çalışma alanlarını, sunulan servis ve hizmetleri teknolojik gelişmelerle birleştirmeye yönlendirmiştir. Bütünleştirilen sistemler erişim, kapsam, kalite ve hız gibi bir çok nitelikleri ile geçmişe oranla daha etkili bir durumdadır. Sağlık sektörü de bilişim alanında gerçekleşen bu yenilikler ve gelişmelerden önemli ölçüde etkilenmiş ve etkilenmeye devam etmektedir (Hülür, 2009).
Tüm dünyada, sağlık sektöründe daha iyi hizmet verebilmek amacı ile gerekli verilerin toplanması, kullanılması ve paylaşılabilmesi için bilişim stratejileri çalışmaları yürütülmektedir. Bir çok ülkede bilişim teknolojilerinin daha yaygın kullanılmasının amacı, sistemin ülke geneline hizmet vermesi, hızlı ve kolay erişilebilir olması, yüksek standartlara uygun olması, kurum ihtiyaçlarına değil hasta ihtiyaçlarına odaklı olması, hastaya verilen hizmetin kalitesini en üst düzeye çıkarmaya yönelik verimli çalışması, yeni teknolojilerden ve bilgi birikiminden faydalanması ve hastalıkların tedavisinin yanı sıra sebeplerinin de ortaya çıkmasına yardımcı olmasıdır (SB, 2004).
Avrupa‟da bilgi toplumunun oluşturulması amacı ile 2000 yılında e-Avrupa 2002 Eylem Planı kabul edilmiştir. Bu kapsamda yapılan çalışmalar sonucunda internetin etkin kullanımı konusunda istenilen hedefe ulaşılamamış bu nedenle Devlet, Eğitim, Sağlık ve İş konularına odaklanmış yeni bir eylem planı hazırlanarak e-Avrupa 2005 Eylem Planı kabul edilmiştir. e-Avrupa Birliği aday ülkeleri belirtilen hedeflere ulaşmayı denemek amacı ile e-Avrupa benzeri bir eylem planı hazırlamışlardır. (DPT, 2009) e-Avrupa+ adı verilen bu girişim kapsamında e-Sağlık hedeflerini gerçekleştirmek üzere Sağlık Bakanlığı tarafından Sağlıkta Dönüşüm Programı (SDP) çalışmaları başlatılmıştır.
SDP‟nin bütün bileşenleri arasında uyumun sağlanabilmesi için bütünleşik bir sağlık bilgi sistemine ihtiyaç duyulmaktadır. Sağlık-NET bu amaçla kurulmuş bir sistem olup sağlık hizmetlerinde eşgüdüm, sağlık envanterinin oluşturulması, bireylerin tıbbi kayıtlarının korunması, sevk basamakları esnasında bilgi transferi ve temel sağlık uygulamalarındaki verilerin toplanması işlemlerini gerçekleştirmektedir (SB, 2008). Karar mekanizmasında büyük bir rol alacak olan Sağlık-Net sistemi sağlık alanında oluşturulmuş bir Karar Destek Sistemine (KDS) en iyi örneklerden biridir. Sağlık hizmetlerinin yönetimi ve planlanmasında Coğrafi Bilgi Sistemleri KDS olarak kullanılabilmektedir. Sağlık ile ilgili bilgilerin konuma dayalı olarak referanslandırılması CBS ile mümkün olmaktadır. Karmaşık yapıdaki konuma dayalı grafik ve grafik olmayan bilgilerin dijital ortamlarda toplanması, depolanması, sunulması ve analiz edilmesi CBS kapsamında sağlanarak sağlık ile ilgili konumsal kararların verilmesinde yeni bir yaklaşım oluşturulmuştur. Sağlık hizmetlerinde CBS‟nin kullanımı ile hastalık dağılım haritalarının üretilmesi, zamana dayalı eğilimlerin analiz edilmesi, risk altındaki nüfusun haritalandırılması, kaynak tahsisi değerlendirilmesi, müdahale planlarının yapılması ve zamana bağlı olarak talep ve müdahale hizmetlerinin izlenmesi konuma dayalı olarak sağlanabilmektedir.
Dünyada ve Türkiye‟de artan nüfus paralelinde sağlık hizmetlerinin yönetimine yönelik ihtiyaçlar da artmıştır. Özellikle sağlık hizmetlerinde önemli bir yer tutan Acil Sağlık Hizmetleri (ASH)‟de acil durumlarda can kaybının en aza indirilmesi amacıyla değişen nüfus, teknoloji, toplumsal olaylar, afetler vb. ölçütler dikkate alınarak maksimum yarar sağlayacak şekilde çalışma sisteminin yeniden düzenlenmesi gerekmektedir (Coşkun, 2007). ASH‟de acil çağrı geldiği anda önemli olan vakanın şiddetini ve aciliyetini tespit etmek ve görevlendirilecek ambulans birimini belirlemektir. Acil durumda vakaya müdahale süresi ve hizmet kalitesi ASH‟nin en önemli hizmet parametrelerini oluşturmaktadır. Bu kapsamda yeterli talebin karşılanması için uygun konumda ve sayıda ambulans istasyon yerleşimi yapılması gerekmektedir. Bu konuda yapılan çalışmalarda genellikle kapsama modelleri ve sezgisel algoritma teknikleri kullanılmıştır. CBS kapsamında ASH‟de ulaşım ve yerleştirme problemleri, ağ analizleri ve konumsal analizler yardımı ile görselleştirilerek bir konumsal karar destek sistemi oluşturulmaktadır.
1.1 Problem Tanımı
ASH yönetimi, acil tıbbi durumlarda hızlı değerlendirme, zamanında ve uygun müdahale, hızlı ulaşım ile en yakın sağlık birimine nakil ve sakat kalma riskini en aza indirmek ile sorumludur. Etkili ve verimli bir acil sağlık sistemi ile toplumdaki her bireye ihtiyacı olan tıbbi bakım sağlanabilmelidir. Bu kapsamda ASH‟den biri olan ambulans hizmetlerinde istasyon yerleşim problemleri ASH yönetiminde çok önemli bir yer tutmaktadır. Doğru konumda ve doğru sayıda ambulans istasyonu olmaması ASH‟de bir çok problemi de beraberinde getirmektedir. Türkiye‟de ambulans hizmetlerinde karşılaşılan en önemli problemler;
- Yanlış adres bildirimi,
- Yetersiz teknolojiden kaynaklanan zaman kaybı,
- Kaynak yetersizliği veya kaynakların etkin kullanılamaması, - Standart müdahale süresinde talep bölgesine ulaşamama, - Trafik yoğunluğu,
- Personel eğitim eksikliği,
- Kurumlar arası entegrasyon eksikliği olarak sıralanmaktadır (Coşkun, 2007). Literatürde yapılan çalışmalarda ASH‟de karşılaşılan ambulans yerleşim problemleri müdahale süresini en aza indirme amacı ile modellenmeye çalışılmıştır. Geliştirilen modeller genel olarak statik deterministik, olasılıklı, dinamik ve stokastik modeller olmak üzere dört grupta incelenmektedir. Statik deterministik kapsama modelleri, sistemin statik olduğu, servis sürelerinin, taleplerin, uzaklıkların ve diğer parametrelerin belirli değerler aldığı modellerdir. Olasılıklı yerleşim modelleri ise araçların meşgul olma olasılıkları, gün içinde trafikten kaynaklanan ulaşım süresi değişiklikleri, taleplerdeki dalgalanmalar gibi parametrelerin dikkate alındığı modellerdir. Dinamik yerleşim modelleri, herhangi bir değişken olması durumunda sistemin yeniden modellenmesini gerektiren problemler için oluşturulmuştur. Herhangi bir t zamanında istasyonların açılma, kapanma, yer değiştirmesi, trafik ve nüfusta meydana gelen değişimler gibi parametreler kapsamında farklı yerleşim sonuçlarının elde edildiği çalışmalardır. Stokastik modellerde ise müdahale süresi, maliyetler, talep noktaları, talep miktarı gibi parametre değerleri belirsiz olmakla
birlikte amaç istenilen parametre değerleri aralığında kararlı bir yerleşim modeli oluşturmaktır.
ASH kapsamında ambulans hizmetlerinde etkin ve erişilebilir hizmet verebilmek için doğru analizler yapabilmek ve bu analizlerin ışığında doğru kararları vermek gerekmektedir. Bu gereksinimi gerçekleştirmek için ise acil sağlık vakalarının nasıl bir dağılım gösterdiği, yoğunluk bölgelerinin nerelerde toplandığı gibi vakalara ait istatistiksel boyutların incelenmesi gerekmektedir. Vakaların coğrafi dağılımların incelenmesi, niteliksel ve konumsal bilgilerin birlikte kullanılabildiği veritabanları ile çalışan CBS ile mümkün olmaktadır. CBS kapsamında ağ analizleri kullanılarak yol ağı özelliklerinin de dikkate alınması ile optimum ambulans istasyon konum belirlenmesi sağlanabilmektedir. Ambulans yerleşim problemlerinde önemli performans parametrelerden biri olan müdahale süresi, CBS kapsamında optimum ambulans konum belirlenmesi ile en aza indirgenmektedir.
1.2 Tezin Amacı
İletişim ve bilgi teknolojilerinin gelişimi tüm dünyada bir çok alanda sonuçlarını göstermektedir. Özellikle bilgiye erişim ve paylaşım giderek daha da kolaylaşmakta ve evrensel yorumlar ve bakış açıları gelişmektedir. Bu gelişmelerden öncelikli etkilenen sektörlerin başında sağlık sektörü gelmektedir.. Hizmet sunumu ve alımı açısından özel bir konuma sahip olan sağlık sektörü bu değişimlerden önemli derecede etkilenerek tüm dünyada hızlı bir gelişime uğramaktadır. Sağlığın tüm insanlar için başlıca ihtiyaç olması ve sunulacak hizmetin en önemli bölümünün anında müdahalenin oluşturmasından dolayı ortaya çıkan Acil Sağlık Hizmetleri, tüm dünyada etkin kullanımı yapılan bir alan olmuştur.
Tıp literatürüne göre farklı vakalar için farklı müdahale süreleri geçerlidir. Hastalıkların bazıları önceden bilinebildiği gibi bazıları ani gelişir ve kısa süre içerisinde ölüme sebep olabilir. Bu çalışma ani gelişen ve acil müdahale gerektiren durumlardan biri olan kalp krizi vakalarına yönelik gerçekleştirilmiştir. Kalp krizi vakalarında Acil Sağlık Hizmetleri ile hastaya yeterli süre içerisinde müdahale edilebilmesi için ambulansın kısa sürede olayın vuku bulduğu yere ulaşması gerekmektedir. Bu çalışmanın başlıca amacı mahalle bazlı kalp krizi vaka verilerini kullanarak mevcut ambulans istasyonlarının sayı ve konumlarının belirlenen müdahale zamanı içerisinde vakalara ulaşmak için yeterliliğini analiz etmek ve
yetersiz durumlar için yeni istasyon konumları veya var olan ambulans istasyonlarına ilave araç önerisinde bulunmaktır.
1.3 Metodoloji
Çalışmada ambulans istasyonu yerleşim ölçütleri dikkate alınarak İstanbul il sınırları içerisinde hizmet veren ambulans istasyonlarının vakalara optimum müdahale süresi içerisinde erişebileceği ve vaka sıklığına yeterli sayıda ambulansla hizmet verilebilecek bir ambulans istasyon yerleşim modeli oluşturulmuştur. Bu kapsamda çalışmanın temel işlem adımları şu şekilde özetlenebilir;
1- Çözülecek problemin belirlenmesi (en uygun ambulans istasyon yer seçimi problemi)
2- Literatür araştırması yapılarak yeni ambulans istasyon yerlerinin belirlenmesinde kullanılacak kalp krizi müdahale zamanı standardının belirlenmesi,
3- Tasarlanacak en uygun ambulans yeri modeli için coğrafi veritabanı oluşturulması,
4- Problem ile ilgili verilerin toplanması,
5- Verilerin yapılacak uygulama kapsamında düzenlenmesi ve coğrafi veritabanında bütünleştirilmesi,
6- Belirlenen müdahale süresi dikkate alınarak mevcut ambulans istasyonları için servis alanı analizlerinin yapılması
7- Mevcut ambulans istasyonlarının hizmet alanları dışında kalan riskli bölgelerin belirlenmesi,
8- CBS‟nin konumsal analiz fonksiyonları ile riskli bölgelere yeni ambulans istasyonları önerilmesi
9- Ambulans istasyonları için kalp krizi müdahale süresi en uygun yerleşim modeli oluşturulması
2. COĞRAFĠ BĠLGĠ SĠSTEMLERĠ (CBS)
2.1 CBS Tanımı
Coğrafya yeryüzündeki beşeri ve fiziki olayları konu alarak çok geniş anlamda karmaşık bir veri/bilgi yoğunluğu ile uğraşmaktadır. Bütün bu bilgilere sahip olup, onlardan daha fazla yararlanmak ve coğrafi olaylar arasındaki ilişkileri anlayıp yorumlamak için mutlak suretle organize edilmiş bir düzeneğe, diğer bir deyişle bilgi sistemine ihtiyaç duyulur. Gelişen bilgi teknolojisi ile bir anlamda bu ihtiyaç giderilmiş ve coğrafyayı konu alan Coğrafi Bilgi Sistemleri kavramı ortaya çıkmıştır. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS); konuma dayalı işlemlerle elde edilen grafik ve grafik-olamayan verilerin toplanması, saklanması, analizi ve kullanıcıya sunulması işlevlerini bir bütünlük içerisinde gerçekleştiren bir bilgi sistemidir (Yomralıoğlu, 2009). CBS dünya üzerindeki karmaşık sosyal, ekonomik, çevresel vb. sorunların çözümüne yönelik konuma dayalı karar verme süreçlerinde kullanıcılara yardımcı olmak üzere, geliştirilen donanım, yazılım, personel, coğrafi veri ve yöntem bütünüdür (Bayzan, 2005).
CBS, yeryüzü şekillerini ve yeryüzünde gelişen olayları haritaya dönüştürmek ve bunları analiz etmek için gerekli olan bilgisayar destekli araçlardan oluşan bir sistem olarak algılanmaktadır. CBS teknolojisi ortak veri tabanlarını birleştirme özelliğine sahiptir. Örneğin, haritaların sağladığı görsel ve coğrafi analiz avantajları sorgulama ve istatistiksel analizler olarak kullanıcıya sunulur. Bu özelliği bakımından, CBS diğer bilgi sistemlerinden farklıdır. Bunun bir sonucu olarak, CBS, hizmet alanındaki olayların tanımlanmasında ve ileriye dönük tahminlerde bulunarak stratejik planların yapılmasında kamu ve özel sektör tarafından oldukça yoğun bir şekilde kullanılmaktadır (Yomralıoğlu, 2009).
2.1.1 CBS’nin fonksiyonları
CBS, yeryüzü şekillerini ve yeryüzünde gelişen olayları haritaya dönüştürmek ve bunları analiz etmek için gerekli olan bilgisayar destekli araçlardan oluşan bir sistem
olarak algılanmaktadır. CBS teknolojisi ortak veri tabanlarını birleştirme özelliğine sahiptir. Bunun bir sonucu olarak, CBS hizmet alanındaki olayların tanımlanmasında ve ileriye dönük tahminlerde bulunarak stratejik planların yapılmasında kamu ve özel sektör tarafından oldukça yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. CBS bütün dünyada, büyük yatırımlara konu olmakta, yan mesleki kuruluşlarda birçok kişiyi iş sahibi yapmakta, temel eğitim okullarında, üniversitede ve özel sektör kuruluşlarında gereğinde özel kurslarla öğretilmektedir. Dolayısıyla konum bilgisi kullanan kişilerin coğrafi bilgiye olan ilgileri ve konumsal verilerle çalışmaları her geçen gün daha fazla olmaktadır. Tüm bu gelişmelerin temelinde CBS‟nin diğer sistemlerden farklı olarak sahip olduğu fonksiyonlar vardır (Yomralıoğlu, 2009).
CBS‟nin sahip olduğu fonksiyonlar aşağıda özetlenmiştir;
1- Sayısal veri entegrasyonu: görünü verisi, cad verisi, tablosal veri 2- Konumsal sorgulama: grafik, grafik-olamayn
3- Otomasyon: harita, işlem, ölçü 4- Görüntüleme: çizelge, tablo, rapor
5- Manipulasyon: transfer, genelleme, veri ayıklama
6- Konumsal analizler: kesişme, birleştirme, adres bulma, tampon
7- Karar verme analizleri: mantıksal işlem, istatistik, yöneylem, sınıflama 8- Model analizleri: yüzey analizi, simulasyon, network, yerleştirmm 2.1.2 CBS bileĢenleri
CBS‟nin beş temel bileşeni (Şekil 2.1) vardır.
a) “Donanım” CBS‟nin işlemesini mümkün kılan bilgisayar ve buna bağlı yan ürünlerin bütünü donanım olarak adlandırılır. Bütün sistem içerisinde en önemli araç olarak gözüken bilgisayar yanında yan donanımlara da ihtiyaç vardır. Bugün bir çok CBS yazılımı farklı donanımlar üzerinde çalışmaktadır. Merkezileştirilmiş bilgisayar sistemlerinden masaüstü bilgisayarlara, kişisel bilgisayarlardan ağ (network) donanımlı bilgisayar sistemlerine kadar çok değişik donanımlar mevcuttur (Yomralıoğlu, 2009).
Bilgisayar donanımları Merkezi işlem Birimi (MİB, CPU: Central Processing Unit) ve çevre birimlerinden oluşmaktadır.
Merkezi İşlem Birimi: Veri girişi, verilerin güvenliği ve çevre birimleriyle iletişimi sağlayan, komutlara göre verilerle işlemi yapan bir birimdir. CBS'nin amacına ve veri kapasitesine uygun olan donanım seçilir.
Çevre Birimler: Verilerin girişi, uygulama yazılımlarının çalıştırılabilmesi, biçimleme, sonuçların alınması vb. işlemler için bir CBS'de çevre birimlerine gereksinim vardır. Bunlar; grafik ekran ve alfanümerik klavye, mous, grafik işlemci, yardımcı bellek, sayısallaştırıcı, tarayıcı ve çizicilerdir (Eraslan, 2003).
b) “Yazılım” , diğer bir deyişle bilgisayarda koşabilen program, coğrafi bilgileri depolamak, analiz etmek ve görüntülemek gibi ihtiyaç ve fonksiyonları kullanıcıya sağlamak üzere, yüksek düzeyli programlama dilleriyle gerçekleştirilen algoritmalardır. Yazılımların pek çoğunun ticari amaçlı firmalarca geliştirilip üretilmesi yanında üniversite ve benzeri araştırma kurumlarınca da eğitim ve araştırmaya yönelik geliştirilmiş yazılımlar da mevcuttur. Dünyadaki CBS pazarının önemli bir kısmı yazılım geliştiren firmaların elindedir. Bu bakımdan günümüzde CBS bu tür yazılımlarla neredeyse özdeşleşmiş durumdadır. En popüler CBS yazılımları olarak Arc/Info, Intergraph, MapInfo, SmallWorld, Genesis, Idrisi, Grass vb. verilebilir (Yomralıoğlu, 2009).
CBS uygulamalarında kulanılan paket yazılımlar; kullanılan bilgisayar ana işlemci tipine göre PC, çalışma istasyonu ve merkezi bilgisayar uyarlı olarak adlandırılırken; grafik veri işlemine göre ise, vektör yapıdaki verileri işleyen sistemler, raster verilerini işleyen sistemler ve vektör/raster verilerini işleyen karma (hybrit) sistemler olarak sıniflandrılabilir (Eraslan, 2003).
Coğrafi bilgi sistemine yönelik bir yazılımda olması gereken temel unsurlardan bazıları şunlardır;
1- Coğrafi veri/bilgi girişi ve işlemi için gerekli araçları bulundurması, 2- Bir veri tabanı yönetim sistemine sahip olmak,
3- Konumsal sorgulama, analiz ve görüntülemeyi desteklemeli, 4- Ek donanımlar ile olan bağlantılar için ara-yüz desteği olmalıdır.
c) “Veri” CBS‟nin en önemli bileşenlerinde biridir. Grafik yapıdaki coğrafi veriler ile tanımlayıcı nitelikteki öznitelik veya tablo verileri gerekli kaynaklardan toplanabileceği gibi, piyasada bulunan hazır haldeki veriler de satın alınabilir. CBS
konumsal veriyi diğer veri kaynaklarıyla birleştirebilir. Böylece birçok kurum ve kuruluşa ait veriler organize edilerek konumsal veriler bütünleştirilmektedir. Veri, uzmanlarca CBS için temel öğe olarak kabul edilirken, elde edilmesi en zor bileşen olarak da görülmektedir. Veri kaynaklarının dağınıklığı, çokluğu ve farklı yapılarda olmaları, bu verilerin toplanması için büyük zaman ve maliyet gerektirmektedir. Nitekim CBS‟ye yönelik kurulması tasarlanan bir sistem için harcanacak zaman ve maliyetin yaklaşık %50 den fazlası veri toplamak için gerekmektedir (Yomralıoğlu, 2009).
CBS‟de kullanulan verilen aşağıdaki gibi sınıflandırılabilir:
- Grafik veriler: Coğrafi verilerin geometrileri bilgisayar artamında metrik ölçüleri ve topolojileri ile birlikte depolanır. Grafik veriler elde edildikleri kaynaklara göre vektör ve raster veri tipi olarak adlandırılarlar.
o Vektör veri: Vektör verilein geometrileri; x, y koordinatlarıyla ifade edilen nokta, çizgi ve alanlarla gösterilir.
o Raster veri: Raster verilerin metrik geometrileri piksel'in orta noktalarının koordinatlarıma gösterilirler.
- Grafik-olmayan veriler: CBS'de grafik verileri tanımlayan ve konuma bağlı olmayan, alfanümerik veya sembollerle gösterilen verilerdir (Başkent, 2010). d) “İnsanlar” CBS teknolojisi insanlar olmadan sınırlı bir yapıda olurdu. Çünkü insanlar gerçek dünyadaki problemleri uygulamak üzere gerekli sistemleri yönetir ve gelişme planları hazırlar. CBS kullanıcıları, sistemleri tasarlayan ve koruyan uzman teknisyenlerden günlük işlerindeki performanslarını artırmak için bu sistemleri kullanan kişilerden oluşan geniş bir kitledir. Dolayısıyla coğrafi bilgi sistemlerinde insanların istekleri ve yine insanların bu istekleri karşılamaları gibi bir süreç yaşanır (Yomralıoğlu, 2009).
Ayrıca Coğrafi bilgi sistemi kullanıcıları deyince; konuma bağlı grafik coğrafi verilerle bunları tanımlayan, konuma bağlı olmayan ve grafik olmayan (sözel) verilerle çalışan özel ve tüzel kişi ve kuruluşlar anlaşılır. Kullanıcılar, çoğunlukla değişik tipte grafik veri veya aynı tür grafik verileri üreten kurumlarla bunları kullanarak kendi sözel verileriyle bütünleştiren kurumlardır. Bu tanıma uygun olarak CBS kullanıcıları özel, özerk ve kamu kurum ve kuruluşlarnbaşlığ altında toplanabilir ülkemizde aktif ve potansiyel kullanıcılar: Yerel Yönetimler, Tapu ve
Kadastro Müdürlükleri, Harita Genel Komutanlığı, Deniz Kuvvetleri, Hava Kuvvetleri, İller Bankası, Devlet İstatistik Enstitüsü, Merkezi Yönetim Müdürlükleri (bayındır ve iskan, arsa ofisi, köy hizmetleri, tarım, orman, sağlık, meteroloji, milli eğitim, gençlik ve spor vb.), MadenTetkik Arama Enstitüsü, Devlet Su İşleri, Nüfus Müdürlükleri, Altyapı Kurumları (su, kanalizasyon, elektrik, gaz, PTT vb.), Üstyapı Kurumları (THY, TCK, DDY, DHM vb.), Üniversiteler, Muhtarlıklar ve Özel Kurumlar vb'dir (Eraslan, 2003).
e) “Yöntemler” Başarılı bir CBS, çok iyi tasarlanmış plan ve iş kurallarına göre işler. Bu tür işlevler her kuruma özgü model ve uygulamalar şeklindedir. CBS‟nin kurumlar içerisindeki birimler veya kurumlar arasındaki konumsal bilgi akışının verimli bir şekilde sağlanabilmesi için gerekli kuralların yani metotların geliştirilerek uygulanıyor olması gerekir. Konuma dayalı verilerin elde edilerek kullanıcı talebine göre üretilmesi ve sunulması mutlaka belli standartlar yani kurallar çerçevesinde gerçekleşir. Genellikle standartların tespiti şeklinde olan bu uygulamalar bir bakıma kurumun yapısal organizasyonu ile doğrudan ilgilidir. Bu amaçla yasal düzenlemelere gidilerek gerekli yönetmelikler hazırlanarak ilkeler tespit edilir (Yomralıoğlu, 2009).
2.1.3 CBS çalıĢma prensipleri
CBS yeryüzüne ait bilgileri, coğrafi anlamda birbiriyle ilişkilendirilmiş tematik harita katmanları gibi kabul ederek saklar. Bu basit ancak konumsal bilgilerin değerlendirilmesi açısından son derece güçlü bir yaklaşımdır (Yomralıoğlu, 2009). Coğrafi referanslar: Coğrafi bilgiler, enlem-boylam şeklindeki coğrafi koordinat ya da ulusal koordinatlar gibi kesin değerleri veya adres, bölge ismi, yol ismi gibi tanımlanan referans bilgileri içerirler. Bu coğrafi referanslar objelerin konumlandırılmasına yani koordinatı bilinen bir pozisyona yerleştirilmelerine imkan sağlar. Böylece ticari bölgeler, araziler, orman alanları, yeryüzü kabuk hareketleri ve yüzey şekillerinin analizleri konuma bağlı olarak belirlenir. Coğrafi referans konumu belirlerken, konum verisi yani koordinat bilgisi seçilecek veri modeline bağlı olarak ifade edilir. Bu ifade şekli CBS‟de iki farklı konumsal veri modeli biçimindedir (Şekil 2.2). Bunlar “vektörel” ve “hücresel (raster)” veri modelleridir (Yomralıoğlu, 2009).
1- Vektörel veri modelleri: Vektörel veri modelinde, nokta, çizgi ve poligonlar (x,y) koordinat değerleriyle kodlanarak depolanırlar. Nokta özelliği gösteren bir obje tek bir (x,y) koordinatı ile tanımlanırken, çizgi özelliği gösteren coğrafi varlık birbirini izleyen bir dizi (x,y) koordinat serisi şeklinde saklanır. Poligon özelliğine sahip coğrafi varlıklar kapalı şekiller olarak, başlangıç ve bitişinde aynı koordinat olan (x,y) dizi koordinatlar ile depolanır. Vektörel model coğrafi varlıkların kesin konumlarını tanımlamada son derece yararlı bir modeldir. Ancak, süreklilik özelliği gösteren coğrafi varlıkların, örneğin toprak yapısı, bitki örtüsü, jeolojik yapı ve yüzey özelliklerindeki değişimlerin ifadesinde daha az kullanışlı bir model olarak bilinir. Vektör CBS‟ler verilerin yapısının gösterimini gerçeğe en yakın yapar, veri yapısı komplekstir, grafik yapısı hassas ve doğrudur, grafik ve niteliklerin güncellenmesi ve bilgiye erişimi oldukça kolaydır. Diğer taraftan veri yapısının karmaşık olması, vektör poligonları ile raster poligonların çakıştırılmasında güçlüklerin çıkması, renkli tarama ve çizim işlemleriyle özel yazılım ve donanım gerektirdiğinden teknolojisinin pahalı olması dezavantaj oluşturmaktadır (Bank, 1997).
Nokta: Büyük ölçekli haritalarda bir trafik lambası nokta (x,y) ile gösterilebilirken, küçük ölçekli bir ülke haritasında kullanılacak veri içinde bir yerleşim aynı şekilde nokta ile gösterilebilir.
Çizgi: Genellikle yol orta çizgisi, nehir, demir yolu gibi birçok noktadan oluşan çizgi göstermelerinde kullanılırlar.
Alan: Parsel, ada, göl, yerleşim alanı gibi kapalı alan olarak gösterilmek istenen verilerin temsilinde kullanılırlar.
2- Raster (hücresel) veri modelleri: Hücresel ya da diğer bir deyişle raster veri modeli daha çok süreklilik özelliğine sahip coğrafi varlıkların ifadesinde kullanılmaktadır. Raster görüntü, birbirine komşu grid yapıdaki aynı boyutlu hücrelerin bir araya gelmesiyle oluşur. Hücrelerin her biri piksel olarak da bilinir. Hücre içinde kalan her noktanın kod değeri aynıdır. Rasterde çalışma alanı sıralı olarak tanımlanmış düzenli hücreler takımına bölünür. Her türlü topoloji bu hücrelerle tanımlanır. Vektöre nazaran veri yapısı basittir, haritalanmış veri ile uzaktan algılama ile elde edilen verinin çakıştırılması kolaydır. Boyutsal analiz imkanı daha fazladır ve teknolojisi ucuzdur. Diğer taraftan, veri yapısı çok hacimlidir. Veri hacmini küçültmek için büyük hücre kullanımı (çözünürlüğün düşürülmesi) bilgi kayıplarına neden olur. Harita olarak gösterimi hoş değil ve projeksiyon dönüşümü güçtür (Bank, 1997). Vektör ve raster veri modellerinden biri genelde CBS uygulama biçimine göre tercih edilerek kullanılır. Ancak günümüzde her iki model aynı anda da kullanılabilmektedir. Bu tür bir kullanım şekli CBS‟de hybrid (melez) veri modeli olarak bilinmektedir.
ġekil 2.2 : Vektör-Raster veri modelleri (Buckey, 1997).
CBS‟nin temel işlevleri: Coğrafi bilgi sistemlerinin sağlıklı bir şekilde çalışması aşağıdaki 4 temel işlevin yerine getirilmesine bağlıdır.
1- Veri toplama: Coğrafi veriler toplanarak, CBS‟de kullanılmadan önce mutlaka sayısal yani dijital formata dönüştürülmelidir. Verilerin kağıt ya da harita ortamından bilgisayar ortamına dönüştürülmesi işlemi sayısallaştırma olarak bilinir. Bugün birçok coğrafi veri CBS‟ne uyumlu formatta hazır halde piyasada mevcuttur. Bunlar üretici firmalardan sağlanarak doğrudan kurulacak sisteme aktarılabilir.
2- Veri yönetimi: Küçük boyutlu CBS projelerinde coğrafi bilgilerin sınırlı boyuttaki basit dosyalarda saklanması mümkündür. Ancak, veri hacimlerinin geniş ve kapsamlı olması, bunun yanında birden çok veri gruplarının kullanılması durumunda Veri Tabanı Yönetim Sistemleri (VTYS) verilerin saklanması, organize edilmesi ve yönetilmesine yardımcı olur. Veri tabanı yönetim sistemleri bir bilgisayar yazılımı olup veri tabanlarını yönetir veya birleştirir. Bir çok yapıda tasarlanmış veri tabanı yönetim sistemi vardır, ancak CBS için en kullanışlısı ilişkisel veri tabanı sistemidir. Bu sistem
tasarımında veriler tablo bilgilerinin elde edilişindeki düşünce yapısına uygun olarak bilgisayar belleğinde saklanır. Farklı bilgiler içeren tabloların birbiriyle ilişkilendirilmesinde bu tablolardaki ortak sütunlar kullanılır. Bu yaklaşım basit fakat esnek bir tasarım olup, geniş çapta CBS uygulamalarında kullanılmaktadır.
3- Veri işleme: Genelde hazır halde temin edilen veriler sistemin kurulması için gerekli formatlarda ve tasarımda olmazlar. Bu gibi durumlarda CBS projeleri için veri çeşitlerinin birbirine dönüşümü veya irdelenmesi istenebilir. Verilerin sisteme uyumlu olması bunu gerektirebilir. CBS, gerek bilgisayar ortamında obje üzerine imlecin tıklanması ile basit sorgulama kapasitesine, gerekse çok yönlü konumsal analiz araçlarıyla yönetici ve araştırıcılara istenen süreçte bilgi sunar. CBS teknolojisi konumsal verilerin sorgulanması ve analizinde, yazılımlar sayesinde, birçok veri her türlü geometrik ve mantıksal işleme tabi tutulabilir.
4- Veri sunumu: Görsel işlemler yine CBS için önemlidir. Birçok coğrafi işlemin sonunda yapılanlar harita veya grafik gösterimlerle görsel hale getirilir. Haritalar coğrafi bilgiler ile kullanıcı arasındaki en iyi iletişimi sağlayan araçlardır. Haritalar, yazılı raporlarla, üç boyutlu gösterimlerle, fotoğraf görüntüleri ve çok-ortamlı (multimedia) ve diğer çıktı çeşitleriyle birleştirebilmektedir (Yomralıoğlu, 2009).
2.1.4 CBS uygulama alanları
- Çevre yönetimi: Çevre düzeni planları, Çevre Koruma alanları, ÇED raporu hazırlama, Göller, göletler, sulak alanların tespiti, Çevresel izleme, Hava ve gürültü kirliliği, Kıyı Yönetimi, Meteoroloji, Hidroloji.
- Doğal Kaynak yönetimi: Arazi yapısı, su kaynakları, akarsular, havza analizleri, yabani hayat, yer altı ve yerüstü doğal kaynak yönetimi, madenler, petrol kaynaklar.
- Mülkiyet-İdari Yönetim: Tapu-Kadastro, Vergilendirme, Seçmen tespiti, Nüfus, Kentler, Beldeler, Kıyı Sınırları, İdari sınırlar, Tapu bilgileri, Mücavir alan dışında kalan alanlar,Uygulama imar planları.
- Bayındırlık hizmetleri: İmar faaliyetleri, Otoyollar, Devlet yolları, Demir yolları ön etütleri, Deprem zonları, Afet yönetimi, Bina hasar tespitleri, binaların cinslerine göre dağılımları, bölgesel kalkınma dağılım.
- Eğitim: Araştırma-inceleme, eğitim kurumlarının kapasiteleri ve bölgesel dağılımları, okuma-yazma oranları, öğrenci ve eğitmen sayıları, planlama. - Sağlık yönetimi: Sağılık-coğrafya ilişkisi, sağlık birimlerinin dağılımı,
personel yönetimi, Hastane vb birimlerin kapasiteleri, bölgesel hastalık analizleri, sağlık tarama faaliyetleri, ambulans hizmetler.
- Belediye faaliyetler: Kentsel faaliyetler, imar, emlak vergisi toplama, imar düzenlemeleri, çevre, park bahçeler, fen işleri, su-kanalizasyon-doğalgaz tesis işleri, TV kablolama, Uygulama imar planları, Nazım imar planları, Halihazır haritalar, Altyapı, Ulaştırma planı toplu taşımacılık, Belediye yolları ve tesisleri.
- Ulaşım planlaması: Kara, hava, deniz ulaşım ağları, Doğal gaz boru hatları, iletişim istasyonları, yer seçimi, enerji nakil hatları, ulaşım haritaları.
- Turizm: Turizm bölgeleri alanları ve merkezleri, Turizm amaçlı uygulama imar planları, Turizm tesisleri, Kapasiteleri, Arkeoloji çalışmaları.
- Orman ve Tarım: Eğim-Bakı hesapları, Orman amenajman haritaları, Orman sınırlar, Peyzaj planlaması, Milli parklar, Orman kadastrosu, Arazi örtüsü, Toprak haritaları.
- Ticaret ve Sanayi: Sanayi alanları, Organize sanayi bölgeleri, Serbest bölgeler, Bankacılık, Pazarlama, Sigorta, Risk Yönetimi, Abone , Adres yönetimi.
- Savunma, Güvenlik: Askeri tesisler, Tatbikat ve atış alanları,Yasak Bölgeler, sivil savunma, emniyet, suç analizleri, suç haritaları, araç takibi, trafik sistemleri, acil durum (Yomralıoğlu, 2009).
2.2 Konumsal Analizler
Coğrafi bilgi sistemleri, konuma bağlı mevcut bilgilerin istenen mantıksal yapıda sorgulanmasına imkan sağladığı gibi, değişik amaçlı ve farklı özellik gösteren yeni bilgilerin türetilmesine de imkan verir. Özellikle coğrafi varlıkların çevresiyle olan ilişkilerini irdelemek ve bu ilişkiler hakkında daha geniş bilgiler edinmek üzere bazı konumsal operasyonlara ihtiyaç duyulmaktadır (Yomralıoğlu, 2009).
Konumsal analizler CBS içerisinde yeni konum bilgileri üretilmesi bakımından önemli bir yer tutmaktadır. Çok karmaşık yapıdaki grafik ve grafik-olmayan bilgiler hızlı ve doğru bir şekilde organize edilebilir.
Grafik ve tanımsal bilgilerin belirli bir koordinat sistemi uzayında modellenmesi ve model sonuçlarının irdelenip yorumlanması işlemlerinin tümü konumsal analiz olarak tanımlanır. Konumsal analiz işleminde, mevcut bilgi kümelerinden yararlanarak yeni bilgi kümeleri üretilmektedir (Yomralıoğlu, 2009).
Coğrafi bilgi sistemlerinde en çok kullanılan konumsal analizler; 1- Birleştirme Analizleri (Spatial Join)
2- Yakınlık Analizi (Proximity Analysis) 3- Sınır İşlemleri (Boundary Operations) 2.2.1 BirleĢtirme analizleri
Konumsal analiz işlemlerinde, aynı koordinat sistemi içerisinde bulunan farklı coğrafi özelliklere sahip harita katmanlarının üst üste çakıştırılarak bütünleştirilmesi konumsal birleştirme analizi (spatial join) veya overlay olarak adlandırılır (Şekil 2.3).
Coğrafi bilgi sistemindeki konumsal analiz türlerinden birleştirme analizinde yapılan işlemlerde coğrafi detayların gösterim şekilleri olan nokta, çizgi ve alan arasındaki farklı kombinasyonlar uygulanır. Buna göre birleştirme analizi üç temel başlığa bölünebilir;
1- Nokta detayların alan detaylarla birleştirilmesi (point-in-polygon overlay) 2- Çizgi detayların alan detaylarla birleştirilmesi (line-in-polygon overlay) 3- Alan detayların alan detaylarla birleştirilmesi (polygon-on-polygon overlay)
ġekil 2.3 : Birleştirme analizi (Özener, 2009)
Nokta detayların alan detaylarla birleştirilmesi: Bir tarafta noktasal öznitelikle tanımlanmış nokta katmanı, diğer tarafta alansal öznitelik bilgileri ile tanımlanmış poligon tabanlı katman söz konusu ise, nokta katmanı poligon katmanına eklenir (Yomralıoğlu, 2009).
Çizgi detayların alan detaylarla birleştirilmesi: Çizgi tabanlı katmanın alan detaylarının bulunduğu katmanla birleştirilmesi durumudur. Böyle bir birleştirme işlemi, hangi çizgi detayların hangi alan detayların içine düştüğünü belirlemek amacıyla yapılır. İşlem neticesinde, her iki tür detaya ait öznitelik bilgilerinin birleştiği yeni çizgi detaylar elde edilmiş olur (Yomralıoğlu, 2009).
Alan detayların alan detaylarla birleştirilmesi: Poligon detaylı bir katman ile bir başka poligon detaylı katmanın üst üste çakıştırılması işlemine poligon ya da alan bindirme adı verilir. Sonuçta elde edilen katman yine poligon detaylarına ve yeni oluşan öznitelik bilgilerine sahip olur. CBS ile yapılan konumsal analiz uygulamaları içerisinde en yoğun kullanılan analiz türlerinden biridir. Özellikle, farklı öznitelik bilgisine sahip olan, alan detaylarının çakıştırılarak bu detayların kesişim alanlarının grafik ve grafik-olmayan bilgileriyle birlikte üretilmesi poligon bindirmesiyle mümkündür (Yomralıoğlu, 2009).
2.2.2 Yakınlık analizi
Tampon analizi olarak da adlandırılan bu işlem, herhangi bir coğrafi detayın çevresindeki diğer coğrafi detaylara olan uzaklıkların irdelenmesini eass alan bir konumsal analizdir (Şekil 2.4). Referans kabul edilen bir coğrafi detayın etrafında istenen uzaklıkta poligon özelliği taşıyan yeni bir tampon bölge oluşturulur ve bu bölgeye rastlayan diğer coğrafi detaylar isteğe bağlı olarak sorgulanır (Yomralıoğlu, 2009).
ġekil 2.4 : Yakınlık analizi (Özener, 2009) Coğrafi varlıklar için genelde üç temel yakınlık analizi söz konusudur;
1- Nokta tabanlı yakınlık analizi 2- Çizgi tabanlı yakınlık analizi 3- Poligon tabanlı yakınlık analizi
Nokta tabanlı yakınlık analizi: Nokta tipindeki bir coğrafi detayı merkez kabul ederek, istenen yarıçapta bir daire oluşturulur. Daire ile meydana gelen alan, diğer bir deyişle poligon tabanlı tampon bölge kapsamına giren coğrafi detaylar tespit edilirler. Nokta tabanlı yakınlık analizi ile, referans alınan nokta detayın etki alanı istenilen büyüklükte ayarlanabilir.
Çizgi tabanlı yakınlık analizi: Çizgi tipindeki bir coğrafi detayı çevreleyecek şekilde istenen uzaklıkta bir tampon bölge oluşturup bu tampon bölge içinde kalan detayların belirlenmesi işlemidir. Referans alınan çizgi bir yol veya akarsu güzergahı şeklinde olup, daima oluşturulan tampon bölgenin merkezinde yer alır.
Poligon tabanlı yakınlık analizi: Poligon tipindeki detayları çevreleyecek şekilde istenen uzaklıkta tamponlar oluşturulup bu tamponlar içinde kalan detayların belirlenmesi, poligon tabanlı yakınlık analizi olarak bilinir. Poligon tabanlı analiz türünde de, mevcut bir poligon yapısı istenen büyüklükte genişletirlir ve yine yeni bir poligon, diğer bir deyişle tampon bölge oluşturulur.
2.2.3 Sınır iĢlemleri
Seçilecek bir coğrafi bölge içerisindeki konumsal bilgilerin değişikliğe uğratılıp, komşu bilgileriyle olan bütünleşik yapılarını aynen korumak için yapılan konum analizleridir. Bir harita üzerinde zaman içerisinde grafik ve grafik-olmayan bilgileri kapsayan bazı değişikliklerin yapılması gerekebilir. Ayrıca, mevcut bilgilerden daha küçük boyutta özel bilgiler talep edilebilir veya sadece belli detaylara sahip bilgilerin gösterildiği haritalar istenebilir. Tüm bunlar sınır analizleri kapsamına girmektedir (Yomralıoğlu, 2009).
CBS de sınır işlemleri beş değişik şekilde ortaya çıkmaktadır; 1- Ayırma (clipping)
2- Silme (deleting)
3- Güncelleştirme (updating)
4- Kenarlaştırma-Birleştirme (edge-matching) 5- Sınır kaldırma (dissolving)
Ayırma: Sınırları ile tanımlanacak bir coğrafi bölgeye ait grafik ve grafik-olmayan bilgilerinin çıkartılarak yeni detayların elde edilmesi işlemidir. Herhangi bir coğrafi bölgenin tamamı yerine bu bölge içerisindeki belli bir alana ait bilgilerden yararlanmak gerektiği durumlarda ayırma işlemi ile bir haritanın bütünü yerine, sınırla tespit edilecek, sadece istenen bölge yeniden elde edilmiş olacaktır.
Silme: Sınırları ile tanımlanan bir coğrafi bölgeye ait grafik ve grafik-olmayan bilgilerinin mevcut veri tabanından silinmesi işlemidir. Ayırma işleminde olduğu gibi, silme işleminde de katman üzerinde istenmeyen bir öznitelik bilgisine karşılık gelecek bölgeler silme işlemine tabi tutulabilir.
Güncelleştirme: Coğrafi bilgi sistemlerinin kullanıcıya sağladığı en önemli avantajlardan biri de konumsal bilgilerin gerektiğinde hızlıca güncellenebilmesine
imkan vermesidir. CBS‟de güncelleme sınırları ile tanımlanacak bir coğrafi bölgeye ait mevcut grafik ve tanımsal bilgilerin silinerek yerine yenilerinin ilave edilmesidir. Kenarlaştırma-Birleştirme: Aynı bölgeye ait coğrafi bilgiler bir veri tabanında toplanabildiği gibi, ayrı ayrı veritabanlarında da toplanabilirler. Birbirine komşu coğrafi bölgelerin, birbirini izleyen paftalar şeklinde bir araya getirilmesi kenarlaştırma-birleştirme işlemi olarak tanımlanır.
Sınır kaldırma: Bir coğrafi bölgede poligon şeklinde tanımlanan alanlar çoğu kez farklı öznitelik bilgilerine sahip olabilirler. Bununla birlikte, pafta bazında ortak öznitelik adı altında aynı değerlere sahip poligonlarda olabilir. Benzer öznitelik değerine sahip olan poligonlar arasındaki sınırları kaldırıp yeni poligonlar oluşturma işlemine sınır kaldırma adı verilmektedir. Katman bindirmelerinde sınır boyunca oluşan bazı ince kıyım poligon hatalarının giderilmesi işlemi eleme olarak bilinir. Eleme ile, poligon sınırlarındaki küçük boyutlu hatalar giderilerek, katman gözden kaçabilecek çok ince poligon hatalarından arındırılmış olur (Yomralıoğlu, 2009).
2.3 Ağ Analizi
Ağ (Network) analizleri Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kapsamında, vektör tabanlı coğrafi veriler ile gerçekleştirilebilen konumsal analizlerdir (URL-1, 2009). Coğrafi ağ modellemesi ve güzergah analizlerinin gerçekleştirilebildiği ağ analizleri, çizgi tabanlı coğrafi veri setlerinden karar vermeye yönelik sonuç çıkarmak amacı ile kullanılmaktadır (Yomralıoğlu, 2009). Bir ağ yapısal olarak birbirine bağlı elemanlardan oluşan bir sistemdir. Şehirleri birbirine bağlayan karayolu ağı, kanalizasyon şebekesi ve su şebekesi ağ yapısına örnek olarak gösterilebilir. CBS‟de Ulaşım Ağları ve Servis Ağları olmak üzere iki farklı ağ modeli kullanılmaktadır (Şekil 2.5). Ulaşım ağları yönsüz ağlar olarak da isimlendirilir. Ağ üzerinde hareket eden kullanıcı hızını, yönünü ve varış noktasını kendisi belirler. Örneğin bir ulaşım ağı üzerinde hareket eden sürücü hangi yöne döneceğine, nerede duracağına kendisi karar verir. Ağ yapısında tanımlanmış olan u-dönüşü yasağı ya da tek yön gibi kısıtlamalar sürücünün uyması gereken kurallardır. Servis ağları ise yönlü ağlardır. Elektrik ağları ve su şebekeleri servis ağlarına örnek olarak gösterilebilir (URL-1, 2009). Servis ağlarında ürünün izleyeceği yol ağ yapısında tanımlanmıştır.
ġekil 2.5 : Yol sınıfları: (a) Ulaşım ağı, (b) Servis ağı (Zeiler, 1999)
Ağ analizlerinin genel amacı hat (çizgi,kenar) karakteristiklerinin konumsal analizidir. Ağ içerisinde bulunan hatlar, fiziksel hatlar ve sanal hatlar olmak üzere 2 sınıfa ayrılmaktadır. Fiziksel hatlar gerçek dünyada bulunan ve hava fotoğraflarında gözlenebilen hatlardır. Yollar, nehirler ve kıyı çizgileri fiziksel hatlara örnek olarak gösterilebilir. Sanal hatlar ise politik sınırlar ve yönetim sınırları gibi soyut yapıda olan hatlardır. Politik birimler arasındaki sınırlar, paralel ve meridyenler sanal hatlara örnek gösterilebilir (Erden, 2001). Ağ analizi genel olarak bağlantılı fiziksel hatlar ile ilgilenmektedir.
2.3.1 Ağ analizinde veri kaynakları
Bir ağ, çeşitli yollar ile birbirine bağlanmış hat segmentlerinden oluşmaktadır. Ağ analizlerinin gerçekleştirilebilmesi için ağ yapısı içerisinde belirgin düğüm noktaları (node, vertex, junction) ve tüm düğüm noktaları arasında bulunan kenarların (edge, link) tanımlanmış olması gerekmektedir. İki düğüm noktası arasında bulunan bağlantı, kenar olarak isimlendirilir. Düğüm noktaları genellikle ağ içerisindeki kenarların başlangıç noktaları, bitiş noktaları ya da kesişim noktaları olarak tanımlanmaktadır. Kenarlar üzerinde bulunan ara noktalar genellikle düğüm noktaları olarak tanımlanmazlar. Ağ yapısında bulunan kenarlar yönlü (directed) ve yönsüz (undirected) olmak üzere iki sınıfa ayrılmaktadır. Tek yönlü tanımlanmış olan bir kenar yönlü kenara, çift yönlü tanımlanmış olan bir kenar ise yönsüz kenara örnek
olarak gösterilebilir. Yönsüz kenarlarda düğüm noktalarının sırası önemsizdir. Örneğin 3. düğüm noktası ile 8. düğüm noktası arasındaki kenarı ifade eden (3,8) ifadesi yönsüz bir kenarda (8,3) ile de gösterilebilirken yönlü bir kenarda nokta numaralarının sıralaması önemlidir. Kenarlara ait isim, uzunluk, ulaşım zamanı/maliyet gibi öznitelik bilgileri de ağ yapısı içerisinde bulunabilmektedir (Smith ve diğ., 2007).
CBS‟de ağ modeli geometrik ağ ve mantıksal ağdan oluşan ikili gösterim ile ifade edilmektedir. Geometrik ağ, birbirine bağlı düğüm noktaları ve kenarların oluşturduğu ağ modelidir. Mantıksal ağlar ise yalnızca kenar ve düğüm noktalarından oluşan, x,y koordinat değerleri bulunmayan ağlardır. Mantıksal ağların amacı, ağ yapısındaki bağlantılılık bilgisini belirli öznitelikler ile saklamaktır (Zeiler, 1999). Geometrik ağlarda kenarlar ve düğüm noktaları birer öznitelik bilgisi iken mantıksal ağ yapısında bu öznitelikler bir geometri içermediğinden ağ elemanı olarak isimlendirilirler (Şekil 2.6).
Düğüm noktalarının konumlarına ek olarak her kenar, bir bitişten diğerine olan uzaklığı gösteren direnç (impedance) faktörü ile ilişkilidir. Direnç faktörü problemin doğasına göre tanımlanabilmektedir. Örneğin, yolculuk zamanının ana kriter olması durumunda direnç faktörü, uzaklık/ortalama hız olarak hesaplanan yolculuk zamanı ile tanımlanmaktadır (Chou, 1997).
Ağ yapısının kritik elemanlarından bir tanesi de ağ topolojisidir. Topoloji, varlıkların birbirleri ile nasıl ve ne şekilde ilişkilendirildiğini geometriden bağımsız olarak gösterme biçimi olarak tanımlanmaktadır (Yomralıoğlu, 2009). Nesneler arasındaki konumsal ilişki ağ topolojisinde, düğüm noktalarının bağlantılılığı ile ilişkilidir. Ağ yapısında bulunan bir segment diğerine doğrudan bağlantılı ise iki segment için de ortak bir düğüm noktası bulunması gerekir. Doğrudan bağlantılı olmayan iki segment arasındaki bağlantı ise aralarında bulunan bağlantılı segmentler üzerinden sağlanır (Chou, 1997).
(a) (b) (c) ġekil 2.7 : Ağ topolojileri (Smith ve diğ., 2007)
Şekil 2.7‟de 7 adet düğüm noktasından oluşan 3 farklı ağ topolojisi gösterilmektedir. Ağlarda kenarlara ait öznitelik değerleri hakkında bir bilgi bulunmamakla birlikte ağ bağlantılılığı (network connectivity) üzerine yoğunlaşılmıştır. Bu kapsamda (a) ve (b) ağları arasında düzlemdeki dizilişleri haricinde bir farklılık bulunmamakta iken üçüncü ağ (c) ise yönlü kenarları ve farklı ağ bağlantılılığı ile diğer iki örnekten tamamen farklıdır (Smith ve diğ., 2007).
2.3.1.1 Ağ yapısının değerlendirilmesi
Katsayısı: Bağıl karmaşıklık ve bağlantılılık ile tanımlanan ağ yapısı bir çok yöntem ile değerlendirilebilmektedir. Ağ yapısının temel ölçütleri γ ve α katsayıları olarak tanımlanmaktadır. γ katsayısı, ağdaki kenar sayısının mümkün olan maksimum kenar sayısına oranıdır. Düzlemsel bir grafikte mümkün olan maksimum kenar sayısı 3(n-2) formülü ile hesaplanmaktadır. Formüldeki n, ağdaki düğüm noktası sayısını göstermektedir.
) 2 ( * 3 max n (2.1)
: ağdaki kenar (link) sayısı
γ katsayısının değeri 0 ve 1 aralığında değişen değişmektedir. γ katsayısının 0 değerine yakın olması az kenara sahip basit ağ yapısını, 1 değerine yakın olması ise daha fazla kenar ile birbirine bağlanan ve bağlantılılığı daha iyi olan karmaşık ağ yapısını tanımlamaktadır (Chou, 1997).
(a) (b)
ġekil 2.8 : Ağ yapısı: (a) Basit ağ yapısı, (b) Karmaşık ağ yapısı
Şekil 2.8‟de gösterilen her iki ağda 7 adet düğüm noktası (n=7) bulunmaktadır. 5 kenardan oluşan (a) ağı, 8 kenardan oluşan (b) ağına göre daha basit bir ağ yapısına sahiptir. Eşitlik 2.1„e göre (a) ağı için γ katsayısı (5/15= 0.33), (b) ağı için ise (8/15= 0.53) olarak hesaplanmaktadır.
α Katsayısı: α katsayısı, ağ yapısında bulunan kapalı devre sayısının maksimum kapalı devre sayısına oranı ile hesaplanır (Chou, 1997). Ağ içerisindeki kapalı devreler eşit sayıdaki düğüm noktası ile kenardan oluşan, her düğüm noktasının başka bir düğüm noktasına erişmesinde en az 2 farklı yolun tanımlanabildiği kapalı geometrilerdir.
α katsayısı ağ yapısını, bir düğüm noktasından diğer düğüm noktasında erişilebilen yolların sayısı ile değerlendirmektedir. Bir ağda α katsayısının anlamlı olabilmesi için ağın tüm düğüm noktalarının birbirlerine bağlı olması gerekmektedir. Eğer ağ birbirinden tamamen ayrılmış iki hat grubuna bölünmüş ise kapalı devrenin α katsayısı ile değerlendirilmesi anlamlı olmaz. Bir ağın anlamlı olabilmesi için ağdaki kenar sayısının düğüm sayısından 1 eksik olması gerekmektedir ( n 1- ).
5 2 max n c c c (2.2)
c: kapalı devre sayısı
Şekil 2.8‟de gösterilen A ve B ağlarının yapısı değerlendirildiğinde A ağı kapalı devre içermemektedir. Bu nedenle A ağında α katsayısının değerlendirilmesi anlamsızdır. B ağında ise 2 adet kapalı devre bulunmaktadır ve α katsayısı 2/9 = 0.22 olarak hesaplanabilir.
İyi geliştirilmiş ulaşım ağlarında genellikle α ve γ katsayılarının ikisi de yüksek değerlere sahiptir. Bu katsayılar zaman içerisinde ağ yapısında meydana gelen değişiklikleri veya iki farklı ağ arasındaki yapısal farklılıkları değerlendirmede yararlı olmaktadır.
2.3.2 Ağ çapı (Network diameter)
Çap, ağ yapısının önemli elemanlarından bir tanesidir. Bir ağın çapı, bağlantılı bir ağda bir düğüm noktasından diğer bir düğüm noktasına, mümkün olan en kısa güzergah üzerinden hareket etmeyi sağlayan maksimum adım sayısı ile ifade edilmektedir. Bağlantılı olmayan bir ağda ağ çapı anlamsızdır. Şekil 2.8‟de gösterilen A ağı bağlantılı bir ağ olmadığı için bir çap ile değerlendirilemez. Diğer bir deyişle ağ iki ayrı kenar grubuna bölünmüştür ve ağda bir gruptan diğerine bağlantıyı sağlayan bir yol yoktur. B ağı bağlantılı bir ağdır çünkü tüm düğüm noktaları ağın
kenarları ile doğrudan veya dolaylı olarak bağlantılıdır. Bu durumda ağın çapı üç‟e eşittir çünkü 1 nolu düğüm noktasından 7 nolu düğüm noktasına veya 2 nolu düğüm noktasından 4 nolu düğüm noktasına varış 3 adımda olmaktadır.
2.3.3 Ağ bağlantılılığı (Network Connectivity)
Bir ağın bağlantılılığı C matrisleri olarak adlandırılan bir matris grubunun oluşturulması ile incelenir. Bağlantılılık matrisleri ağ erişiminin değerlendirilmesi açısından yararlıdır. Birinci mertebeden bağlantılılık matrisi, C1
matrisi olarak ifade edilir ve düğümler arasındaki bire-bir bağlantıya dayanır (Chou, 1997). Her üç örnek için de birinci mertebeden bağlantılılık matrisi yazılabilir. Bir çift düğüm noktası arasında bir bağlantı mevcut ise matrisdeki ilgili hücrenin değeri 1, bir bağlantı mevcut değil ise değer 0 olur. Şekil 2.7‟deki (c) ağı için C1
matrisi (Çizelge 2.1) aşağıda gösterilmiştir;
Çizelge 2.1 : C ağı için C1
matrisi Düğüm Noktası Sayısı 1 2 3 4 5 6 7 Σ D ü ğü m Noktası S ayısı 1 0 1 1 1 1 1 1 6 2 1 0 1 0 0 0 0 2 3 1 1 0 1 0 0 0 2 4 1 0 1 0 1 0 0 3 5 1 0 0 1 0 0 0 2 6 1 0 0 0 0 0 1 2 7 1 0 0 0 0 1 0 2
Ağda 7 adet düğüm noktası olduğu için bağlantılılık matrisinde 7 satır ve 7 sütun vardır. 2. satır ile 1. sütunun ortak değeri 1‟dir çünkü 2. ve 1. düğüm noktaları arasında doğrudan bir bağlantı vardır. Oysa 2. satır ile 4. sütunun ortak değeri 0‟dır çünkü bu noktalar arasında doğrudan bir bağlantı yoktur. Matrisin son sütununda gösterilen toplam değeri her düğüm noktasının bağlantı derecesini göstermektedir. Bu matrise göre 4 nolu düğüm noktası 6 değeri ile bağlantısı en iyi olan nokta olarak görünmektedir.
C1 matrisi düğüm noktaları arasında doğrudan bağlantıya dayandığı için ağ yapısının değerlendirilmesi işleminde yeterli değildir. Buna rağmen, ulaşım sistemi doğrudan ve doğrudan olmayan (dolaylı) bağlantıları içerir. Dolaylı bağlantıları incelemek amacıyla C1 matrisi bir üst dereceye yükseltilebilir. C1 matrisinin kendisi ile
çarpılması sonucu C2
matrisi oluşur, C1*C1=C2. C2 matrisindeki her hücre ilgili satır ve sütunlardaki elemanların çarpımlarının toplamıdır (Chou, 1997). Örneğin C2 matrisinde 1. satır ile 4. sütunun ortak hücresi aşağıdaki yedi çarpımın toplamıdır.
2 = 0) * (1 + 0) * (1 + 1) * (1 + 0) * (1 + 1) * (1 + 0) * (1 + 1) * (0 (2.3)
C2 matrisindeki her eleman bir düğüm noktasından diğer düğüm noktasına tam olarak 2 adımda ulaşılması halinde anlamlıdır. Birinci satır ve dördüncü sütun örneğinde hesaplanan 2 değeri 1. düğüm noktasından 4. düğüm noktasına 2 adımda ulaşmak için iki yol olduğunu göstermekterdir.
Çizelge 2.2 : C ağı için C2
matrisi Düğüm Noktası Sayısı 1 2 3 4 5 6 7 Σ Düğü m Noktası S ayıs ı 1 6 1 1 2 1 1 1 13 2 1 2 1 2 1 1 1 9 3 2 1 3 1 2 1 1 11 4 2 2 1 3 1 1 1 11 5 1 1 1 1 2 1 1 8 6 1 1 1 1 1 2 1 8 7 1 1 1 1 1 1 2 8
Çizelge 2.2‟de gösterilen C2
matrisindeki satır toplamı bir düğüm noktasından tüm diğer düğüm noktalarına tam olarak 2 adımda ulaşabilmek için geçilen farklı yolların sayısını gösterir. 1 nolu düğüm noktası dolaylı olarak 2 adımda en iyi bağlantıyı sağlayan düğüm noktasıdır.
Düğüm noktaları arasındaki bağlantılılık üçüncü derece ile de ifade edileblir. C1 ve C2 matrislerinin çarpımı ile üretilen Çizelge 2.3‟de C3 matrisi 3 adımda bağlantılılığı sağlayan bağlantılılık matrisidir. C3
matrisinin oluşturulmasındaki işlemler C2 matrisinin oluşturulmasına benzer bir yapı izlemektedir.
Çizelge 2.3 : C ağı için C3 matrisi Düğüm Noktası Sayısı 1 2 3 4 5 6 7 Σ Düğü m Noktası S ayısı 1 7 7 9 8 8 7 7 53 2 8 2 5 3 3 2 2 25 3 9 5 4 7 3 3 3 34 4 9 3 7 4 5 3 3 34 5 7 2 3 4 2 2 2 22 6 7 2 3 3 2 2 3 22 7 7 2 3 3 2 3 2 21
Ağ analizi için gerekli olan yeterlilikler gerçekte bir çok konumsal veri setinde bulunmamaktadır. Bu durum genellikle düğüm noktalarının var olmaması ya da düğüm noktaları arasındaki bağlantıların sağlanamaması (veri setindeki bir çizginin bitiş noktası ile ardışık çizginin başlangıç noktasının kesişmemesi vb.) ile ortaya çıkmaktadır. Örneğin köprü ve yol hattı bulunduran bir ağda köprü ile yolun kesişim noktasının düğüm noktası olarak mı kabul edildiği ya da köprü hattının yol üstünden geçen bir hat olarak mı kabul edildiği tanımlanmalıdır. Bu problem ile ilgili yapılan basit bir düzenleme, ağ üzerindeki tüm hatların kesişim noktalarının düğüm noktası olarak tanımlanması ve uç noktaların belirlenen tolerans değerinden daha yakın olması durumunda tüm hatların doğru birer düğüm noktası oluşturduğunun varsayılması temeline dayanmaktadır. Bir çok CBS yazılımı bu varsayım kapsamında çizgi verilerini ağ veri setlerine dönüştürmektedir.
2.3.4 Ağ eriĢilebilirliği (Network accessibility)
Bağlantılılık matrislerinin değerlendirilmesinde ağ erişilebilirliğinin tanımlanması önemli bir yer tutmaktadır. Bir ağın erişilebilirliği tek tek düğüm noktaları ile değerlendirilebildiği gibi tüm ağ ile de değerlendirilebilir (Chou, 1997). Her iki durumda da T matrisi adı verilen erişilebilirlik matrisinin oluşturulması gerekmektedir.
T matrisi, 1.dereceden ağ çapı derecesine kadar olan tüm C matrislerinin toplamından elde edilmektedir. Örneğin çapı 3 olan bir ağın T matrisi: T=C1
+C2+C3 ile ifade edilmektedir. Çizelge 2.4‟de göstreilen T matrisindeki bir hücrenin değeri C1, C2, C3… matrislerindeki ilgili satır ve sütun değerlerinin toplamına eşittir (Chou, 1997).
