Afet Riski Değerlendirmelerinde Çoklu Tehlike Analizi ‘Erciş, Van Örneği’

Year 2022, , 15 - 38, 30.06.2022

Ayşe Demir , Serkan Kemeç , Figen Dilek İlke

https://doi.org/10.32569/resilience.1013912

Cited By: 4

Abstract

Gün geçtikçe kentsel alanlar kullanıcılar için riskli alanlar haline gelmektedir. Özellikle son dönemde Dünya’yı tehdit eden küresel iklim değişikliği sonucu kentlerde doğa kaynaklı veya insan etkisiyle oluşan afetler sıkça yaşanmaktadır. Son yıllarda kentlerde yaşanan afetlere çözüm bulmak ve kentleri daha yaşanabilir kılmak için birçok farklı kavram ve yaklaşım geliştirilmiştir. Bu kavram ve yaklaşımların amacı; artan afetlere karşı kentlerin baş etme kapasitesini artırmaktır. Bunlardan bazıları; afet direnci, kentsel direnç, iklim değişikliğine dirençli şehirler vb.

Bu çalışmanın amacı; doğal-insan etkisiyle oluşan afet riski yüksek olan Van ili Erciş ilçesi için çoklu tehlike analizi yapılarak afetler bakımından riskli alanlarının belirlenmesi ve bu tehlikelere karşı kentsel dirençliliğinin sağlanması için ilgili koruma ve planlama araçları kapsamında önerilerin geliştirilmesidir. Çalışma alanında elde edilen afet verileri dikkate alınarak alanda yaşanmış ve yaşanma ihtimali yüksek olan tehlikeler belirlenmiştir. Bu tehlikeler haritalanmış ve tüm tehlikeler bakımından afet riski yüksek alanlar belirlenmiştir. Çalışmada çok kriterli karar verme yöntemi kullanılmıştır. Çalışma kapsamındaki tüm analizler CBS ortamında yapılmıştır.

Sonuç olarak afet potansiyeli yüksek olan Erciş için afet zararlarının azaltılması ve alanda ikamet edenlerin bu konuda farkındalığının artırılması oldukça önemlidir. Erciş’in kuzeyi ve kuzeydoğusu afet riski yüksek olarak belirlenmiştir. Zilan Çayı ve yakın çevresi güneyde de Van Gölü kıyısı afet riski yüksek olarak belirlenmiştir. Afet riski yüksek alanlarda afetlere karşı önlem alınması afet etkisini azalmada oldukça önemlidir. Özellikle alanda ikamet edenlerin tehlike ve riskler konusunda bilinçlendirilmesi afetlerin etkisini azaltmada oldukça etkilidir. Ayrıca afet riski yüksek olan alanların öncelikli afet müdahale alanları olarak belirlenmesi ve bunların mekânsal plan kararlarında yer alması gerekmektedir. Afet riski yüksek olan alanların öncelikli müdahale alanları olarak 1/25000 ölçekli çevre düzeni planında yer alması afetlere karşı dirençlik açısından gereklidir. Özellikle yerel ölçeklerde afet riski yüksek alanların 1/5000 ölçekli nazım imar planlarında ve 1/1000 ölçekli uygulama imar planlarında yer alması dirençliliğin sağlanması için rehber ve planlama kodlarının oluşturulması bakımından önemli bir husustur.

Keywords

Direnç, Afet, Risk, CBS, Tehlike, Çoklu tehlike analizi

Multi-Hazard Analysis in Disaster Risk Assessments ‘Case of Erciş, Van’

Abstract

Urban areas are becoming risk areas for occupants with each passing day. Particularly in the last period as a result of global climate change, threatening the world, In cities, Disasters caused by nature or human induced are happened frequently. Many different concepts and approaches have been developed to find solutions to disasters in the city and to make cities more livable.the purpose of these concepts and approaches against increasing disasters improve the dealing with capacity of cities. Some of those; disaster resilience, urban resilience, cities that are resilience to climate change etc.

The aim of this study; for the Erciş district of Van province ,which has a high disaster risk created by nature - human influence, develop proposals by making multiple hazard analysis to identificate risky areas in terms of disasters and ensure urban resilience against these hazards under related protection and planning tools. By taking into account the data obtained in the study area, the hazards experienced and likely to occur in the area have been determined. These hazards are mapped and areas with high disaster risk in terms of all hazards have been determined. In the study, multi criteria decision making method was used. All analyzes with in the scope of the study were made in the GIS environment.

As a result it is quite important for Ercis with high disaster potential to reduce disaster damage and raise awareness on this issue of those residing in the area. The north and northeast of Ercis have been identified as high disaster risk. Zilan stream and its surroundings and the shore of Lake Van in the south are identified as high disaster risk. In areas with high disaster risk taking precautions against disaster is very important in reducing the impact of disasters. Especially those residing in the area it is very important in reducing the impact of disasters by raising awareness of dangers and risks. Also areas with high disaster risk has to be identified as priority disaster response areas and these need to be included in spatial plan decisions. Areas with high disaster risk as priority areas of intervention are necessary for resilience to disasters to be included in the 1/25000 scale environmental plan. The inclusion of areas with high disaster risk, especially at local scales in 1/5000 scale master development plans and 1/1000 scale implementation development plans is an important issue in terms of creating guideliness and planning codes to ensure resilience.

Keywords

Urban resilience, Disaster, Risk, Hazard, GIS, Multi hazard analysis, Van-Erciş

References

• AFAD Anonim. 2008b. Web Sitesi: https://www.afad.gov.tr. Erişim Tarihi: 05.03.2020.
• Anonim 2021. https://earthexplorer.usgs.gov/. Erişim tarihi: 30.09.2021.
• Anonymous. 2004. Web Sitesi: http://www.unisdr.org. Erişim Tarihi: 21.09.2021.
• Aşıkoğlu Şahin, G. Kentsel afet risklerine yönelik zarar azaltma stratejilerinin geliştirilmesi. Doktora Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Şehir Planlama Anabilim Dalı, 330, İzmir.
• Ba, R., Deng, Q., Liu, Y., Yang, R., & Zhang, H. (2021). Multi-hazard Disaster Scenario Method and Emergency Management for Urban Resilience by Integrating Experiment–Simulation–Field Data. Journal of Safety Science and Resilience.
• Baig, M. H. A., Zhang, L., Shuai, T., & Tong, Q. (2014). Derivation of a tasselled cap transformation based on Landsat 8 at-satellite reflectance. Remote Sensing Letters, 5(5), 423-431.
• Carver, S. J. (1991). Integrating multi-criteria evaluation with geographical information systems. International Journal of Geographical Information System, 5(3), 321-339.
• Celep, Z., Kumbasar, N. (1993). Deprem Mühendisliğine Giriş ve Depreme Dayanıklı Yapı Tasarımı. Kırmızı Keddi, 743, İstanbul.
• Conforti, M., Pascale, S., Robustelli, G., & Sdao, F. (2014). Evaluation of prediction capability of the artificial neural networks for mapping landslide susceptibility in the Turbolo River catchment (northern Calabria, Italy). Catena, 113, 236-250.
• Grocholski, B., & Coontz, R. (2016). Nature's Fury.
• H. Ritchie , M. Roser , Natural disasters, Published online at Our WorldIn Data.org, (2014). Retrieved from: ’https://ourworldindata.org/natural-disasters’ [Online Re- source] .
• Hong, H., Pradhan, B., Xu, C., & Bui, D. T. (2015). Spatial prediction of landslide hazard at the Yihuang area (China) using two-class kernel logistic regression, alternating decision tree and support vector machines. Catena, 133, 266-281.
• Kauth, R. J., & Thomas, G. S. (1976, January). The tasselled cap--a graphic description of the spectral-temporal development of agricultural crops as seen by Landsat. In LARS symposia (p. 159).
• Kundak, S. (2006). Istanbul'da Deprem Risk Parametrelerinin Değerlendirilmesine Yönelik Bir Model Önerisi (A Model on the Evaluation of Earthquake Risk Parameters in Istanbul) (Doctoral dissertation, Thesis in Urban and Regional Planning (Advisor: Prof. Dr. Handan Turkoglu), Istanbul Technical University, Institute of Science, Istanbul (Turkey)).
• LeBrun, B., Hatzfeld, D., Bard, P. Y., & Bouchon, M. (1999). Experimental study of the ground motion on a large scale topographic hill at Kitherion (Greece). Journal of Seismology, 3(1), 1-15.
• Maggioni, M., & Gruber, U. (2003). The influence of topographic parameters on avalanche release dimension and frequency. Cold Regions Science and Technology, 37(3), 407-419.
• Malczewski, J. (1996). A GIS-based approach to multiple criteria group decision-making. International Journal of Geographical Information Systems, 10(8), 955-971.
• Pourghasemi, H. R., Gayen, A., Panahi, M., Rezaie, F., & Blaschke, T. (2019). Multi-hazard probability assessment and mapping in Iran. Science of the total environment, 692, 556-571.
• OĞUZ, K., OĞUZ, E., & COŞKUN, M. COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLE TAŞKIN RİSK ALANLARININ BELİRLENMESİ: ARTVİN İLİ ÖRNEĞİ.
• POLAT, A. CBS TABANLI 3B KAYA DÜŞMESİ ANALİZİ VE VERİ HAZIRLAMA SÜREÇLERİ: KAVAK KÖYÜ (SİVAS-TÜRKİYE) ÖRNEĞİ. Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, 25(3), 1205-1222.
• Tezgider, G. (2008). Yerel Yöneticiler Saha Uygulayıcıları İçin Afet Risk Yönetimi ve Zarar Azaltma Stratejileri. M. Kadıoğlu, E. Özdamar. Afet Zararlarının Azaltmanın Temel İlkeleri, 209-215.
• Torrent, J., & Barrón, V. (1993). Laboratory measurement of soil color: theory and practice. Soil color, 31, 21-33.
• UN-ISDR, (2004). Terminology of disaster risk reduction. United Nationas, International Strategy for Disaster Reduction, Geneva, Switzerland http://www.unisdr.org/eng/library/lib-terminologyeng% 20home.htm.
• Van Westen, C. J., Castellanos, E., & Kuriakose, S. L. (2008). Spatial data for landslide susceptibility, hazard, and vulnerability assessment: An overview. Engineering geology, 102(3-4), 112-131.
• Van Westen, C. J. (2013). Remote sensing and GIS for natural hazards assessment and disaster risk management. Treatise on geomorphology, 3, 259-298.
• UNEP, (1992). Agenda 21.Tech. rep., United Nations Environment Programme. http://www.un.org/esa/dsd/agenda21/res_agenda21_07.shtml, Accessed date: 3 September 2009.
• United Nations, 2015. Transforming our world: The 2030 agenda for sustainable development. United Nations, New York.
• Uitto, J. I., & Shaw, R. (2016). Sustainable development and disaster risk reduction: Introduction. In Sustainable Development and Disaster Risk Reduction (pp. 1-12). Springer, Tokyo.
• Yilmaz, I. (2009). Landslide susceptibility mapping using frequency ratio, logistic regression, artificial neural networks and their comparison: a case study from Kat landslides (Tokat—Turkey). Computers & Geosciences, 35(6), 1125-1138.
• World Bank, (2016). The World Bank Annual Report 2016. World Bank Publications. The World Bank, number 24985r.