Sosyal Kırılganlık İndeksinin CBS ile Haritalanması: İzmir İli Örneklemi

Öz

Günümüzde, doğal afetler veya beşerî etkilerle üretilmiş mekânsal riskler, hızla artan dünya nüfusunu daha da fazla tehdit eder olmuştur. Çarpık kentleşme, plansız yapılaşma ve insanlığın, yeryüzünü bilinçsizce kullanımı, afet durumlarındaki kayıpların artmasına yol açmaktadır. Bu durum, risk öncesi ve sonrası planlama ve yönetim aşamalarında, daha etkili kararlar alınması gerekliliğini ortaya çıkarmıştır. Afet yönetiminde, yalnızca fiziki etkenler değil, toplumun sosyoekonomik ve demografik yapısı da göz önünde bulundurulmalıdır. Bu bağlamda, “sosyal kırılganlık” kavramı öne çıkmaktadır. Aynı kategori içerisindeki, diğer insanlara karşı dezavantaja sahip grup olarak tanımlanabilen kırılgan grupların tespiti, risk anı, öncesi ve sonrası açısından büyük önem arz etmektedir. Tehlikelerden korunma ve yeniden yapılanma aşamalarında, risklere karşı toplumdaki birey ve grupların savunmasızlığını ölçen kırılganlık kavramı, mekânsal verilerle entegre edildiğinde daha başarılı sonuçlar elde edilebilmektedir. Zira, toplumu mekân ve sosyo-politik değişkenlerden ayrı değerlendirmek eksik bir yaklaşım olacaktır. Bu noktada, mekânsal problemlere karşı güçlü karar destek sistemlerine sahip olan Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), kırılganlık analizlerinde aranılan araçlardan olmuştur. Sosyal kırılganlık değerlerinin spesifik bir alanda incelendiği bu çalışmada, İzmir iline ait sosyal kırılganlık indeksi (SoVI) hesaplanıp, CBS yöntemleriyle haritalandırılmıştır. Böylelikle, risk durumlarında öncelikli bölgelerin tespiti ve bu bölgelerdeki sosyal grupların niteliksel ihtiyaçlarına yönelik değerlendirme yapılması mümkün hale getirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• sosyal kırılganlık,mekânsal riskler,afet,afet yönetimi

The Mapping of Social Vulnerability Index by GIS: A Case Study of İzmir

Öz

For In recent time, spatial risks produced by natural disasters or human impacts have been threatening the rapidly growing world population. Distorted urbanization, unplanned construction and the unconscious use of human resources lead to an increase in losses in disastrous situations. This situation revealed the need to make more effective decisions in the planning and management stages before and after the risk. In disaster management, not only physical factors but also socioeconomic and demographic structure of society should be taken into consideration. In this context, the concept of “social vulnerability” stands out. Detection of vulnerable groups whom are disadvantageous groups of people, has great importance for dealing with risks before and after they occur. In the protection and recover stages, when the concept of vulnerability is integrated with spatial data, better results could be obtained. It is not appropriate evaluate the society apart from the spatial and socio-political variables. At this point, Geographical Information Systems (GIS), which have strong decision support systems against spatial problems, have been one of the tools required in the analysis of vulnerability. In this study, social vulnerability index (SoVI) of İzmir province was calculated and mapped with GIS methods. Thus, it was made possible to identify priority regions in risky situations and to evaluate the qualitative needs of social groups in these regions.

Anahtar Kelimeler

• disaster management,gis,social vulnerability index

Kaynakça

1. Akgül, A. ve Çevik, O. (2003). İstatistiksel Analiz Teknikleri. Ankara: Emek Ofset.
2. Atalay, İ. (1994), Türkiye coğrafyası. Ege Üniversitesi Basımevi.
3. Cutter ve Emrich (2016), Social Vulnerability Index (SoVI®): Methodology and Limitations
4. Hair J. F., Anderson R. E., Tahtam R. L., Black W. C., (1998). Multivariate Data Analysis, Prentice Hall ; 374, New Jersey.
5. Karagöz, S. (1991). “Faktör Analizi Tekniği Kullanarak Üniversite Öğrencilerinin Gazete Tercihinde Etkin Faktörlerin Belirlenmesi”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
6. Khemka, A. (2003), A Colloborative Predictive Data Mining Model, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Faculty of University of Missouri-Kansas City, Missouri.
7. Kline, P. (1994). An Easy Guide To Factor Analysis, Routledge, London.
8. Kurtuluş, K. (1985). Pazarlama Araştırmaları. İstanbul: İstanbul Üniversitesi Yayın No: 2789.

9. Mavhura ve diğerleri (2017), An approach for measuring social vulnerability in context: The case of flood hazards in Muzarabani district, Zimbabwe
10. Nakip, M. (2003). Pazarlama Araştırmaları Teknikler ve (SPSS Destekli) Uygulamalar. Ankara:Seçkin Yayıncılık.
11. Schmidtlein ve diğerleri (2008), A Sensitivity Analysis of the Social Vulnerability Index
12. Tavşancıl, E. (2002). Tutumların Ölçülmesi ve SPSS ile Veri Analizi. Ankara: Nobel Yayıncılık.
13. Özdamar, K. (2002). Paket Programlar ile istatistiksel Veri Analizi. Eskişehir: Kaan Kitabevi.