Makine öğrenmesi algoritmaları ile demirleme alanlarında meydana gelen deniz kazalarının şiddetini etkileyen faktörlerin analizi

Demirleme alanları, deniz taşımacılığı faaliyetlerinde gemilerin bakım-onarım işlemlerini gerçekleştirdiği, yükleme ve boşaltma operasyonlarını yürüttüğü, ayrıca sefer öncesinde ya da sonrasında geçici olarak beklediği stratejik öneme sahip deniz alanlarıdır. Ancak uluslararası denizcilik kuruluşları ile bilimsel literatürde yapılan çeşitli çalışmalar, bu bölgelerin aynı zamanda deniz kazalarının sıkça meydana geldiği yüksek riskli alanlar olduğunu ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, demirleme sahalarında gerçekleşen deniz kazalarının şiddetini etkileyen faktörleri analiz ederek, bu alanlardaki emniyet risklerinin daha iyi anlaşılmasına katkı sağlamaktır. Bu doğrultuda, dünya genelinde farklı liman ve kıyı bölgelerinde meydana gelmiş toplam 186 demirleme kazasına ait resmi kaza raporları detaylı şekilde incelenmiş ve elde edilen nitel ile nicel verilerden oluşan kapsamlı bir veri seti oluşturulmuştur. Veriseti, Lojistik Regresyon ve Bayes Ağı modellemesi gibi ileri düzey istatistiksel ve olasılıksal analiz yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda, kazaların şiddetini artıran belirleyici faktörler ortaya konmuş; elde edilen bulgular, gemi personeli, liman otoriteleri, denizcilik idareleri ve politika yapıcılar açısından demirleme alanlarında karşılaşılan kaza risklerini azaltmaya yönelik daha etkili ve hedefe yönelik önleyici stratejilerin geliştirilmesine önemli katkılar sunmuştur.