Belediye katı atıklarının bertarafı, gelişmekte olan ülkelerde daha belirgin olan önemli küresel
sorunlardan biridir. Katı atıkların bertaraf edilmesinin temel yöntemlerinden biri depolama
sahalarının yerinin belirlenmesi, değerlendirilmesi ve planlanmasıdır. Düzenli depolama
alanlarının uygun yerlerinin belirlenmesi, sosyal, çevresel ve teknik faktörlerin dikkate
alınması gerektiğinden zor ve karmaşık bir süreçtir. Bakü'de hızla artan nüfus, kentleşme,
sanayileşme, kırdan kente göç, katı atık miktarını önemli ölçüde artırmış ve katı atık yönetimi
konusunda ciddi bir sorun yaratmıştır. Bu nedenle çevrenin korunması için uygun katı atık
depolama sahalarına ihtiyaç vardır. Bu çalışmada, Bakü şehrinde potansiyel belediye atık
depolama sahalarının belirlenmesine yönelik coğrafi bilgi sistemi (CBS) ve çok kriterli karar
analizi (MCDM) tekniği kullanılmıştır. Evsel katı atık depolama sahasını belirlemek için on iki
kriter dikkate alınmıştır. Karar kriterlerine ve her kriter içindeki sınıflara ağırlık atamak için
analitik hiyerarşi yöntemi (AHP) kullanılmış, karşılaştırma matrisini oluşturmak için ikili
karşılaştırma yöntemi uygulanmıştır. Bu ağırlıklar ve kriterler yardımıyla nihai saha uygunluk
haritası hazırlanmıştır. Bu saha uygunluk haritası dört uygunluk seviyesinde sunulmaktadır:
en uygun, uygun, orta derecede uygun ve uygun değil. Sonuçlar, çalışma alanının 340.79 km2
en uygun, 144.9 km2 uygun, 0.91 km2 orta uygun, 1117.2 km2 ise depolama sahası için uygun
olmadığını göstermiştir. Bununla birlikte, çalışma alanındaki nihai arazi kullanım
planlamasına ilişkin kararlar alınırken, çevresel etkilerinin en az düzeyde olması açısından
konumsal analizlerle desteklenmesi gerekmektedir.
Katı atık depolama alanı Coğrafi bilgi sistemleri Analitik hiyerarşi yöntemi Ağırlıklı çakıştırma
Bu makale Okan Üniversitesi Kentsel Dönüşüm Yüksek Lisans programında hazırlanan tezden üretilmiştir
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Geospatial Information Systems and Geospatial Data Modelling |
Journal Section | Araştırma Makalesi |
Authors | |
Early Pub Date | October 18, 2024 |
Publication Date | |
Submission Date | March 27, 2024 |
Acceptance Date | June 24, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 9 Issue: 3 |