Heyelan, deprem ve taşkın tehlikelerinin çoklu duyarlılık değerlendirmesi için bir yaklaşım

Bölgesel düzeyde doğru ve güncel duyarlılık haritalarının üretilmesi, çeşitli doğal tehlikelere duyarlı bölgelerde afetlerin etkilerini hafifletme, yerleşim alanları ve altyapı inşaatı için yeni yerlerin seçilmesi ve planlama amaçlı olarak oldukça önemlidir. Bu tez, heyelan, sel ve deprem risklerini değerlendirmek için uzman görüşü ile denetimli makine öğrenimi (MÖ) tekniklerini birleştiren çoklu tehlike duyarlılık değerlendirmesine (ÇTDD) yeni bir yaklaşım getirmiştir. Metodoloji, Türkiye'nin Elazığ ilindeki beş ve Adıyaman ilindeki üç havzada test edilmiştir. Tehlike koşullandırma faktörlerini etkileyen çeşitli çevresel özellikler havzalar içinde nispeten tutarlı olduğundan, duyarlılık haritaları havza ölçeğinde üretilmiştir. Heyelan duyarlılık haritalamasında (HDH), rastgele orman (RO) topluluk makine öğrenimi algoritması kullanılmıştır. Taşkın duyarlılık haritalaması (TDH) için, her bölge için uzmanlar tarafından sağlanan faktör puanları kullanılarak modifiye edilmiş analitik hiyerarşik süreç (m-AHP) yöntemi uygulanmıştır. Deprem tehlike değerlendirmesi, özellikle heyelanlar için etkili olduğu düşünülen yer hareketi parametrelerine, özellikle de Arias yoğunluk değerlerine dayanmıştır. Bu bireysel değerlendirmeler daha sonra uzman tanımlı üyelik fonksiyonlarını içeren bir Mamdani bulanık çıkarım sistemi kullanılarak sentezlenmiştir. Tez bulguları, LSM için rastgele orman modeli ile yüksek genel doğruluklara (%90'ın üzerinde) ulaşılabileceğini göstermiştir. Mamdani bulanık algoritması, sezgisel üyelik fonksiyonları ile farklı bölgelere uyarlanabildiği için ÇTDD için önerilmektedir. Tez, bölgesel ölçekte çoklu tehlike duyarlılık değerlendirmesi için sağlam bir çerçeve sağlamış olsa da, farklı coğrafi alanlarda algoritmaların ince ayarının yapılması daha fazla uzman girdisi gerektirebilir.