AĞ ANALİZİ TEKNİKLERİNİ KULLANARAK AFETLERLE BAŞAÇIKABİLMEDE ERİŞEBİLİRLİK: İSTANBUL FATİH İLÇESİ ÖRNEĞİ

Year 2016, , 79 - 94, 01.08.2016

Ozan Arif Kesik , Arif Çağdaş Aydınoğlu Bekir Taştan

https://doi.org/10.17295/dcd.67726

Abstract

Çizge kuramı (Graph theory), çizgisel özellikteki yapıların ilişkileri ve yönetiminde önemli bir kavramdır. Bu kuram temel alınarak Coğrafi Bilgi Teknolojileri kapsamında ele alınan ağ analizi teknikleri ile yol ağından boru hattına kadar çeşitli çizgisel mühendislik yapılarının yönetimi olanaklı hale gelmiştir. Ağ analizleri ile yol ağı üzerinde hizmetlere erişimde, en kısa yol analizi, en uygun olanağa erişim, hizmet alanı belirleme, olanaklar için en uygun yerlerin seçimi ve erişim maliyeti belirlenebilir.

Afetlerde ise varlıkların zarar görebilme düzeyi, tehlikenin boyutuna ve varlıkların niteliklerine bağlı olarak değişmektedir. Zarar görebilirlik, herhangi bir sistemin ya da varlığın afetlerin kötü etkilerine maruz kalmasına neden olan özellikleri olup afet risk yönetimi için önemlidir. Zarar görebilirliğin önemli unsurlarından biri olan afetlerle başa çıkabilme gücü, afet sonrasında hastaneler, kan bankaları ve medikal hizmetler gibi olanaklara erişim olanağı ile ilişkilidir. Erişebilirlik en genel anlamıyla insanların ve ticari unsurların istenilen tesislere, ürünlere ve aktivitelere ulaşabilme kolaylığı olarak tanımlanır. Yaralıların veya acil durum vakalarının hastanelere veya tıbbi hizmet servislerine erişebilirliği tedavi sürelerini etkilemektedir. Böylelikle örnek seçilen İstanbul ili Fatih ilçesi uygulama alanında, muhtemel afet durumları ile başa çıkabilmek için sağlık hizmetlerine erişebilirlik analiz edilmiştir. Çalışmada, CBS’de ağ analizi teknikleri kullanarak optimum güzergâh belirlemede alternatifler belirlenmiştir.

Accessibility to Cope with Disasters by Using Network Analysis Techniques: Example of Fatih District, Istanbul

Abstract

ABSTRACT

Graph theory is an important concept in the management and the relationship of linear structured features. On the basis of this theory it is possible to manage various linear engineering structures from road network to the pipeline with the network analysis techniques undertaken as part of Geographic Information Technologies. With network analysis techniques on the road network, the shortest path analysis, access to the most appropriate facilities, determining service area and so on can be determined.

Vulnerability is the characteristics of any system or assets that cause exposure to bad effects of disasters. Capacity to cope with disasters that is important features of vulnerability is related to access utilities such as medical facility, blood banks, and hospitals after disaster. Characteristics of access routes and access time to hospital or medical care service of injured or emergency cases affects the duration of the treatment of disease or injury. In general accessibility defines as the convenience of people and commercial elements to reach the intended facilities, products and activities. Thus access to medical facilities was analyzed in the selected application area in order to cope with potential disaster situations. In these study, alternative approaches were determined to find the best route by using GIS analysis techniques.

Keywords: GIS, Network Analysis, Graph Theory, Coping Capacity with disasters, Vulnerability, Accessibility.

References

• Alcántara-Ayala, I. (2002). Geomorphology, natural hazards, vulnerability and prevention of natural disasters in developing countries. Geomorphology, 47(2), 107-124
• Bhat, C., Handy, S., Kockelman, K., Mahmassani, H., Chen, Q., Srour, I., Et Al. (2001). Assesment Of Accesibiliy Measures. Texas: U.S. Department Of Transportatıon.
• Burns, L. D. (1979). Transportation, temporal and spatial components of accessibility. Toronto: Lexington Books.
• Bacak, G. ve Beşeri, T. (2002). Çizge kuramına genel bir bakış, İYTE Fen Fakültesi, Matematik Bölümü, İzmir. http://www.matematikdunyasi.org/arsiv/PDF_eskisayilar/2002_4_13_18_CIZGE.pdf adresinden 29-04-2015 tarihinde alınmıştır.
• Birkman, J. (2006). Measuring Vulnerability to Natural Hazards: Towards Disaster Resilient Societies. J. Birkman içinde, Indicators and criteria for measuring vulnerability theoretical bases and requirements (s. 55-78). Tokyo-Newyork-Paris: United Nations University Press.
• Blaikie, P., Cannon, T., Davis, I., & Wisner, B. (2003). At risk: natural hazards, people's vulnerability and disasters. Second edition. Routledge.
• Bohle, H-G. (2001). Vulnerability and Criticality: Perspectives from Social Geography, IHDP Update 2/2001, Newsletter of the International Human Dimensions Programme on Global Environmental Change, 1–7
• Cutter, S. L., Boruff, B. J., & Shirley, W. L. (2003). Social vulnerability to environmental hazards. Social science quarterly, 84(2), 242-261
• Ersoy, M. (2012). Kentsel Planlama Ansiklopedik Sözlük. İstanbul: Ninova Yayıncılık Tic. Ltd. Şti.
• George, B. (2008).Graph Theory Konigsberg Problem. In.Shekhar, S., & Xiong, H. (Eds.). Encyclopedia of GIS. Springer Science & Business Media.
• Hansen, W. G. (1959). How accessibility shapes land use. Journal of the American Institute of Planners, 73-76.
• Heywood, I., Cornelius, S., & Carver, S. (2006). An introduction to geographical information systems. London: Pearson Education Limited.
• Hsieh, C. H. (2014). Disaster risk assessment of ports based on the perspective of vulnerability. Natural hazards, 74(2), 851-864.
• ISO/IEC 2382-1:1993. Information technology — Vocabulary — Part 1: Fundamental terms
• Kadıoğlu, M., & Özdamar, E. (2008). Afet zararlarını azaltmanın temel ilkeleri. Ankara, Türkiye: JICA.
• Lloyd, C. D. (2010). Spatial data analysis : An introduction for GIS users. New York: Oxford University PressInc.
• Niño, M., Jaimes, M. A., & Reinoso, E. (2015). A risk index due to natural hazards based on the expected annual loss. Natural Hazards, 79(1), 215-236.
• Pelling, M. (2003). The vulnerability of cities natural disasters and social resilience. London: Earthscan Publications.
• Sağlam D., (2014). Akıllı kent yönetiminde ulaşım hizmetlerine yönelik konumsal karar destek araçlarının geliştirilmesi, yüksek lisans tezi, İTÜ Bİlişim Enstitüsü, 2014, İstanbul.
• Singh, K. B., (2008). Handbook of disaster management techniques and guidelines. Rajat Publications: New Delhi, India.
• Sun, Y., Van Westen, J., Sides, E. J.(2004) Spatial data analysis in Rolf, A. D. (Ed.) Principles of geographic information systems: an introductorytextbook (Vol. 1). International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation.
• Türkiye İstatistik Kurumu. (2015). Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi Veri Tabanı. Nisan 2015, tarihinde TUİK: http://rapory.tuik.gov.tr/15-04-2015-10:43:21-201571433914583682941762185697.html adresinden alındı.
• United Nations, Department of Economic and Social Affairs. (2015). World Urbanization Prospects: The 2014 Revision. New York.
• [UNISDR] United Nations International Strategy for Disaster Reduction (2009). UNISDR terminolgy on disaster risk reduction.Access date.10.09, 2015. http://www.unisdr.org
• Verbyla, D. L. (2002). Practical GIS Analysis. New York: Taylor & Francis.
• Wisner, B., Blaikie, P.; Cannon, T. And Davis, I. (2003). At Risk Second edition Natural hazads, people's vulnerability and disaster. Routledge.
• Yıldırım, V., Aydinoglu, A.C., (2007). “An e-Enrollment Model for Public Schools in Developing Countries Using GIS”, FIG Working Week 2007, CD, May 13-17, Hong Kong SAR.
• Yomralıoğlu, T. (2000). Coğrafi Bilgi Sistemleri Temel Kavramlar ve Uygulamalar. İstanbul: Seçil Ofset.
• E-Kaynaklar
• URL1 http://members.comu.edu.tr/iturkyilmaz/BM229Dersler/ders09.pdf