İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) Afet Yönetimi Enstitüsü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Ömer Ekmekcioğlu, İstanbul ilçelerinin sel riskini yapay zeka kullanarak belirlediklerini, buna göre en yüksek riskin Fatih, Gaziosmanpaşa, Bağcılar, Güngören ve Beyoğlu’nda olduğunu söyledi.
İklim değişikliğiyle birlikte etkisi ve sayısı son yıllarda artan seller, yoğun yapılaşmayla birleşip ciddi riskler oluştururken kent içindeki drenaj sorunları ve betonlaşma, yağışların taşkınlara dönüşmesine zemin hazırlıyor.
İSTANBUL’UN İLÇE BAZLI SEL RİSK HARİTALANDIRMASI
İTÜ ve Afet Koordinasyon Merkezi (AKOM) işbirliğiyle “İstanbul’un ilçe bazlı sel risk haritalandırması” başlıklı çalışmada kentin ilçe ölçeğindeki sel riskleri, Türkiye’de ilk kez yapay zeka tabanlı bir karar destek algoritmasıyla ve tehlike, maruziyet, kırılganlık unsurlarıyla birlikte ele alınarak değerlendirildi.
Çalışmaya göre, sel riskinin en fazla olduğu ilçeler, Fatih, Gaziosmanpaşa, Bağcılar, Güngören ve Beyoğlu, en az olduğu ilçeler ise Adalar, Şile, Silivri, Sarıyer ve Çekmeköy olarak belirlendi.
Projenin yürütücüsü Doç. Dr. Ekmekcioğlu, iklim değişikliği ve yoğun kentleşme baskısıyla şiddetli yağışlara bağlı sel olaylarının artması nedeniyle çalışmayı Türkiye’de nüfusun en yoğun olduğu İstanbul’da gerçekleştirdiklerini belirtti.
“MEKANSAL DAĞILIMI ORTAYA KOYDUK”
Çalışmada riski artıran faktörlerin yanı sıra bölgedeki uyum kapasitesi gibi riski azaltıcı unsurları da değerlendirdiklerini kaydeden Ekmekcioğlu, “Tehlike bağlamında yaklaşık 15 farklı göstergeyi, risk bağlamında ise hem kırılganlık hem de maruziyet olarak toplamda yaklaşık 20 göstergeyi ilçe bazlı olarak belirledik. Her bir göstergeye ilişkin verileri toplayarak analiz ettik ve İstanbul genelinde sel riskinin mekansal dağılımını ortaya koyduk.” dedi.
Ekmekcioğlu, Avrupa Yakası’nda Silivri, Çatalca ve Sarıyer’in bazı bölgeleri ile Anadolu Yakası’nda Şile’de sel riskinin görece daha az olduğunu aktardı.
Riskin en önemli unsurunun insan varlığı, dolayısıyla nüfus ve yapılaşma olduğunu kaydeden Ekmekcioğlu, şu bilgileri paylaştı:
“İstanbul’un özellikle merkez kuşağına baktığımızda yani nüfus yoğunluğunun fazla olduğu Esenler, Güngören, Bağcılar gibi bölgelere baktığımızda buralarda sel riskinin fazla olduğunu gözlemleyebiliyoruz. Bizi aynı zamanda bu noktada geçmişte meydana gelmiş kronik sel baskınları doğruluyor. Yine keza Fatih’i de buna örnek verebiliriz. Avrupa Yakası’nda bu ilçelerden bahsedebiliriz. Anadolu Yakası’na geldiğimizde de Üsküdar, Ümraniye, Ataşehir, Kadıköy gibi ilçelerde sel riskinin Anadolu Yakası içerisinde yüksek olduğunu ifade edebiliriz. Ancak Avrupa Yakası’ndaki ilçelerle kıyaslandığında burada sel riskinin biraz daha düşük olduğunu gözlemliyoruz.”
“YÜZDE 10’LUK KISIM ÇOK CİDDİ NÜFUS BARINDIRIYOR”
Riskin yüksek olduğu bölgelerin İstanbul nüfusunun önemli bir bölümünü barındırdığına dikkati çeken Ekmekcioğlu, “İstanbul için yaptığımız tehlike analizlerinde esasında şunu gördük, İstanbul’un yüzey alanı bakımından yaklaşık yüzde 10’luk bir kısmı yüksek tehlike, yüzde 10’luk bir kısmı orta tehlike, yüzde 80’lik bir kısmı ise düşük ve çok düşük olarak ifade edebileceğimiz kategorilerde sel tehlikesi altında. Ancak tekrar söylemek gerekir ki dikkat edilmesi gereken nokta özellikle yüksek tehlike altında olarak ifade ettiğimiz yüzde 10’luk bir yüzey alanı kısmı. Çok ciddi bir nüfus yoğunluğunu barındırıyor. Bu bölgelerde nüfus yoğunluğunun etkisiyle sel riski artıyor” diye konuştu.
“YAPAY ZEKA ALGORİTMASIYLA TEHLİKE MODELLEMESİNİ GERÇEKLEŞTİRDİK”
Ekmekcioğlu, doğal alanların azaldığı ve geçirimsiz yüzeylerin yoğun olduğu kent bölgelerinde yağmur suyunun hızla akarak göllenme, sel ve su baskınına yol açtığını, bu sorunun da temel olarak şehirleşmeyle ilgili olduğunu söyledi.
Tehlike analizinde yapay zeka kullanmalarını, çalışmalarının özgün ve yenilikçi yanı olarak nitelendiren Ekmekcioğlu, “Dolayısıyla geçmiş, meydana gelmiş sel olaylarından öğrenen ve o olayları tetikleyici unsurları da bünyesinde barındıran tüm öğrenme sürecinde ve geçmiş sel olayları ile çevresel faktörler arasındaki ilişkileri öğrenerek gelecekte sel oluşma potansiyeli bulunan alanları da tahmin edebilen bir yapay zeka algoritması ve bu algoritmayla tehlike modellemesini gerçekleştirdik. Bu tehlike modellemesi ve algoritma da tüm risk değerlendirme sürecini beslemiş oldu” ifadelerini kullandı.
Doç. Dr. Ekmekcioğlu, tehlike modellemesinde sel risklerini bölgenin topografya, eğim, drenaj ağı ile hidrolojik, meteorolojik ve jeomorfolojik özelliklerini geçmiş sel olaylarıyla ilişkilendirerek yapay zekayla yaklaşık yüzde 90 ila 95 doğrulukla tahmin ettiklerini dile getirdi.
“DOĞA TEMELLİ ÇÖZÜMLERİ ÖNERİYORUZ”
Ömer Ekmekcioğlu, sel riskini azaltmak için şu önerilerde bulundu:
“İstanbul gibi yoğun kentleşmiş bir şehirde biz aslında doğa temelli çözümleri, yağmur suyu hasadı, yağmur bahçeleri, geçirimli zeminler gibi doğadan esinlenen çözümleri öneriyoruz. Bu noktada özellikle çatılarda yağmur suyunun biriktirilmesi, hem yağmur suyunun geri kazanımı bağlamında farklı bir kullanım alternatifi olarak değerlendirilmesini hem de özellikle çok hızlı şekilde yağmur suyunu akışa geçiren çatılarda yağmur suyunun tutulması ve yağışın akışa dönüşmesinin geciktirilmesi, İstanbul’da sel tehlikesiyle baş etme noktasında hayata geçilecek önemli unsurlar olarak karşımıza çıkıyor.”
İlçelere göre sel riski verileri:
1- Fatih 0,7750
2- Gaziosmanpaşa 0,7505
3- Bağcılar 0,7340
4- Güngören 0,7305
5- Beyoğlu 0,7211
6- Bahçelievler 0,7109
7- Bayrampaşa 0,7093
8- Zeytinburnu 0,6812
9- Esenler 0,6616
10- Kağıthane 0,6516
11- Şişli 0,6392
12- Esenyurt 0,6142
13- Küçükçekmece 0,5816
14- Kadıköy 0,5615
15- Ataşehir 0,5366
16- Ümraniye 0,5339
17- Üsküdar 0,5297
18- Bakırköy 0,4818
19- Sultanbeyli 0,4576
20- Sultangazi 0,4542
21- Kartal 0,4478
22- Beşiktaş 0,4301
23- Avcılar 0,4090
24- Beylikdüzü 0,3983
25- Sancaktepe 0,3941
26- Maltepe 0,3803
27- Pendik 0,2895
28- Başakşehir 0,2880
29- Arnavutköy 0,2877
30- Tuzla 0,2865
31- Büyükçekmece 0,2821
32- Eyüpsultan 0,2685
33- Çatalca 0,2371
34- Beykoz 0,2338
35- Çekmeköy 0,2212
36- Sarıyer 0,1880
37- Silivri 0,1831
38- Şile 0,1377
39- Adalar 0,1376
