Bu tədqiqat, məhəllə miqyasındakı şəhər formasının binalarda və yol infrastrukturunda biriken material ehtiyatlarını ve bu malzemelerle bağlantılı başlanğıc mərhələsi gömülü karbon emisyonlarını nasıl etkilediğini parametrik bir simülasyon modeliyle incelemektedir. Tədqiqatçılar 500 × 500 metrelik fərziyyəvi məhəllələr için 69.282 simülasyon çalıştırmış ve dizayn qaydalarını karşılayan 38.439 tətbiq oluna bilən şəhər konfiqurasiyası üretmiştir. bina hündürlüyü, torpaq örtülmə indeksi, bina dərinliyi, küçə şəbəkəsi sıxlığı, küçə eni ve bina forması gibi değişkenler sistematik olarak değiştirilmiş; material ehtiyatları konstruksiya elementi səviyyəsində, gömülü karbon ise malzeme miktarı ile emissiya faktorlarınin çarpımı üzerinden hesaplanmıştır. Sonuçlar, adambaşına polad ehtiyatınun en güçlü belirleyicisinin bina yüksekliği olduğunu; adambaşına gömülü karbonun ise özellikle torpaq örtülmə indeksi, bina yüksekliği ve yol şəbəkəsi özelliklerinden etkilendiğini göstermektedir. Bununla belə çalışma gerçek mahallelerden alınmış saha verilerini karşılaştıran bir müşahidə tədqiqatı değil, İsveç əsaslı malzeme ve emisyon verileriyle oluşturulmuş bir simülasyondur ve henüz rəyçi qiymətləndirməsindən keçməmiştir.

Model sonuçlarında daha hündür və üfüqi baxımdan daha sıx tikililərin, belirli koşullar altında, adambaşına düşen gömülü karbonu ve yol infrastrukturunın toplam karbon içindeki göreli payını azaltabildiği görülmüştür. Ancak bu bulgu “her yüksek bina daha düşük karbonludur” biçiminde yorumlanamaz. Daha yüksek binalar adambaşına çelik ihtiyacını artırırken, aynı arazi üzerinde daha fazla kişiyi ve daha fazla kapalı alanı barındırmaları nedeniyle adambaşına toplam karbon hesabında farklı bir sonuç verebilmektedir. Başka bir ifadeyle çalışma, tek bir binanın malzeme gereksinimi ile tüm mahallenin adambaşına çevresel performansının aynı ölçüt olmadığını göstermektedir.

Türkiyə baxımından çalışma, imar qərarları ile material tələbinin birbirinden bağımsız olmadığını gösteren önemli bir yöntem örneği sunmaktadır. Bununla belə sonuçlar Türkiye’deki kentlere doğrudan aktarılamaz. Modelin Türkiye’ye uyarlanabilmesi için yerli tikinti sistemlərinin, yapı elemanı bazındaki malzeme yoğunluklarının, mənzillərdə adambaşına düşən sahə değerlerinin, yol kesitlerinin, yerli emissiya faktorlarınin ve bölgesel şəhər dizayn qaydalarının modele eklenmesi gerekir. Tədqiqat Türkiye’de hündürmərtəbəli veya sıx tikililəşmənin otomatik olarak daha sürdürülebilir olduğunu kanıtlamamaktadır; yerel verilerle yeniden hesaplama ve gerçek mahalleler üzerinde doğrulama gereklidir.

Tədqiqatın əsas sualı nədir?

Araştırmanın temel sorusu, bir mahallenin fiziksel biçiminin o mahalleyi oluşturmak için gereken malzeme miktarını ve bu malzemelerin üretimi ile inşaatından kaynaklanan gömülü karbonu ne ölçüde değiştirdiğidir. Tədqiqatda “kentsel form”, binaların ve sokakların fiziksel yerleşimini; “şəhər morfologiyası” ise bu fiziksel yapının sistematik ve nicel olarak incelenmesini ifade etmektedir.

Malzeme stoku, bir kentin binalarında, yollarında ve diğer uzun ömürlü varlıklarında fiziksel olarak birikmiş beton, çelik, ağac, tuğla ve benzeri malzemelerin toplamıdır. Gömülü karbon ise bu malzemelerin çıkarılması, üretilmesi, taşınması ve yapıya dönüştürülmesiyle bağlantılı sera gazı emisyonlarını ifade eder.

Önceki malzeme stoku araştırmaları nüfus, ekonomik çıktı ve yapı yaşı gibi değişkenleri ayrıntılı biçimde incelemiş olsa da küçə şəbəkəsi, bina yüksekliği, bina dərinliyi ve parsel kullanım yoğunluğu gibi kentsel biçim değişkenlerinin etkisi çoğunlukla dolaylı veya nitel düzeyde kalmıştır. Tədqiqat bu boşluğu, farklı morfolojik değişkenleri kontrollü biçimde değiştiren ve ortaya çıkan malzeme-karbon sonuçlarını karşılaştıran bir simülasyon sistemiyle ele almaktadır.

Tədqiqatın əhatəsi necə məhdudlaşdırılmışdır?

Model, 500 × 500 metre büyüklüğünde, toplam 250.000 m² alana sahip varsayımsal bir mahalleyi temsil etmektedir. İnceleme yalnızca konut binalarını, ana taşıt yollarını ve kaldırımları kapsamaktadır. Konutlar tək ailəli ve çox ailəli yapılar olarak; bina geometrileri ise nöqtə bina, zolaq bina ve həyətli bina biçimlerinde modellenmiştir.

Ticari binalar, endüstriyel yapılar, okullar, hastaneler, köprüler, tüneller, teknik altyapı hatları ve diğer kentsel varlıklar hesaba katılmamıştır. Bu nedenle model, bir kentin bütün malzeme stokunu değil, konut ve yol bileşenlerinden oluşan sınırlandırılmış bir mahalle sistemini değerlendirmektedir.

Hansı şəhər morfologiyası göstəriciləri istifadə edilmişdir?

Zemin kaplama indeksi, yatay yapı yoğunluğunu gösterir. Örneğin GSI değerinin 0,30 olması, mahalle alanının yaklaşık yüzde 30’unun bina oturumları tarafından kaplandığı anlamına gelir. Ağ yoğunluğu ise sokakların mahalle içindeki uzunluğunu ve dolaylı olarak blok büyüklüğünü etkiler. Ağ yoğunluğu yükseldikçe daha fazla ve genellikle daha küçük bloklar oluşur.

Simulyasiya modeli necə işləyir?

Tədqiqatnın 6. sayfasındaki iş akışı şeması modeli dört temel modüle ayırmaktadır:

1. Kentsel doku üretimi: Sokak ağı, bloklar ve parseller; mahalle alanı, şəbəkə sıxlığı, küçə eni ve səki eni kullanılarak oluşturulmaktadır.
2. Bina üretimi: Bloklara veya parsellere nokta, şerit ya da avlulu bina tipleri yerleştirilmektedir. Bina oturumları GSI, bina dərinliyi ve bina yüksekliğiyle belirlenmektedir.
3. Yapı sistemi ataması: Binaların dəmir-beton, hörgü veya ağac çox ailəli yapı olma olasılığı; bina yüksekliği, çevre-alan oranı, kompaktlık ve GSI gibi özelliklerden yararlanan daha önce geliştirilmiş bir tahmin modeliyle hesaplanmaktadır.
4. Malzeme stoku ve gömülü karbon hesabı: Yapı sistemi olasılıkları, yapı elemanlarının alanları, malzeme yoğunlukları ve emissiya faktorları birleştirilerek her konfigürasyonun malzeme ve karbon değerleri hesaplanmaktadır.

Model gerçekçi olmayan kombinasyonları elemek için parsel boyutu, parsel biçimi, sokak erişimi ve bina tipine özgü geometrik koşullar gibi dizayn qaydaları kullanmaktadır. Böylece teorik olarak mümkün olan bütün parametre birleşimleri değil, belirlenen kurallara göre uygulanabilir kabul edilen konfigürasyonlar değerlendirmeye alınmıştır.

Toplam 69.282 simülasyon çalıştırılmasına karşılık 38.439 konfigürasyon uygulanabilir bulunmuştur. Başka bir ifadeyle, çalıştırmaların önemli bir bölümü tasarım ve geometri kısıtlarını karşılamadığı için sonuç kümesine alınmamıştır.

Mahalle hangi elemanlardan oluşturulmaktadır?

Tədqiqatnın 8. sayfasındaki hiyerarşi diyagramı, mahalleyi birbirine bağlı elemanlar sistemi olarak göstermektedir. En üst düzeyde mahalle dokusu bulunur. Bu doku küçə şəbəkəsi ile sokakların çevrelediği geliştirilebilir araziden oluşur. Arazi bloklara, bloklar gerektiğinde parsellere ayrılır ve binalar bu blok veya parsellere yerleştirilir.

Avlulu yapılar bütün bir blok üzerinde oluşturulurken nokta ve zolaq binalar parsel düzeyinde üretilmektedir. Binalara daha sonra olasılıksal tikinti sistemi ataması yapılmakta ve her yapı; temel, dış duvar, iç duvar, çatı, ara döşeme, en alt döşeme, pencere ve kapı gibi elemanlara ayrılmaktadır.

Bina malzeme stoku nasıl hesaplanmıştır?

Bir binanın toplam malzeme stoku, her yapı elemanının fiziksel alanı ile o elemana ait material sıxlığınun çarpımlarının toplanmasıyla hesaplanmaktadır:

\[ MS_{Building} = \sum_j Area_j \times MI_j \]

• MS_Building: Tek bir binadaki toplam malzeme stoku, kg
• Area_j: j numaralı yapı elemanının fiziksel alanı, m²
• MI_j: İlgili yapı elemanının material sıxlığı, kg/m² eleman alanı

Bu hesapta bina yalnızca toplam brüt alan üzerinden değerlendirilmez. Temel, çatı, duvar ve döşeme gibi elemanların alanları ayrı ayrı ele alınır. Böylece aynı brüt taban alanına sahip ancak cephe alanı, bina dərinliyi veya tikinti sistemi farklı olan binalar farklı material ehtiyatlarına sahip olabilir.

Yapı sistemi tahmin modeli her binayı tek bir kesin kategoriye atamak yerine beton, hörgü veya ağac yapı olasılıkları üretmektedir. Toplam mahalle malzeme stoku bu olasılıklarla ağırlıklandırılmaktadır:

\[ MS_{tb} = \sum_k P_k \times MS_k \]

• MS_tb: Mahalledeki toplam bina malzeme stoku
• P_k: Binanın k numaralı tikinti sistemine ait olma olasılığı
• MS_k: Bina tamamen k numaralı sistemle yapılmış olsaydı oluşacak malzeme stoku

Bu yaklaşım, tikinti sistemi tahminindeki belirsizliği tamamen ortadan kaldırmaz; belirsizliği olasılıksal ağırlıklar üzerinden malzeme hesabına taşır.

Yol malzeme stoku nasıl hesaplanmıştır?

Yollar ana taşıt yolları ve kaldırımlar olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Her yol türünün toplam alanı, ilgili material sıxlığıyla çarpılmıştır:

\[ MS_{road} = \sum_k Area_k \times MI_k \]

• MS_road: Yol ve kaldırım sisteminin toplam malzeme stoku, kg
• Area_k: İlgili yol türünün mahalledeki toplam alanı, m²
• MI_k: İlgili yol türünün material sıxlığı, kg/m² yol alanı

Bu nedenle daha uzun veya daha geniş bir yol şəbəkəsi, bina miktarı değişmese bile mahalleye ek malzeme ve gömülü karbon yükü getirebilmektedir.

Gömülü karbon hangi həyat dövrü sınırında hesaplanmıştır?

Tədqiqatda gömülü karbon, EN 15804 həyat dövrü çerçevesindeki A1–A5 aşamalarıyla sınırlandırılmıştır. Bu sınır; hammaddenin çıkarılması ve işlenmesi, malzeme üretimi, şantiyeye taşıma ve yapım-kurulum süreçlerini kapsamaktadır.

Binaların kullanım dönemindeki enerji tüketimi, bakım ve yenileme faaliyetleri ile kullanım ömrü sonundaki söküm, taşıma, atık işleme veya geri dönüşüm süreçleri hesaplamaya dahil edilmemiştir. Dolayısıyla araştırmadaki gömülü karbon değerleri, bir yapının bütün həyat dövrü karbon ayak izi değildir.

Gömülü karbon hesabı şu ilişkiye dayanmaktadır:

\[ EC = \sum_i MS_i \times EF_i \]

• EC: Toplam gömülü karbon, kg CO₂e
• MS_i: i numaralı malzemenin toplam kütlesi, kg
• EF_i: i numaralı malzemenin emisyon faktörü, kg CO₂e/kg

Emisyon faktörleri İsveç Ulusal Konut, Yapı ve Planlama Kurulunun iklim veri tabanından alınmıştır. Bu nedenle aynı malzemenin farklı ülkelerdeki enerji karışımı, üretim teknolojisi veya tedarik zinciri değiştiğinde karbon sonucu da değişebilir.

Metinsel tutarsızlık notu: Preprintte olasılıkla ağırlıklandırılmış bina malzeme stoku denklemi “(2)” olarak numaralandırılmıştır. Gömülü karbon denklemi de yeniden “(2)” biçiminde verilmiş ve denklem yanında ek karakterler görünmüştür. Ayrıca gömülü karbonun birimi bir açıklama cümlesinde yalnızca “kg” olarak yazılırken değişken açıklaması, emisyon faktörü ve sonuç tabloları kg CO₂e birimini göstermektedir. Bu makalede söz konusu dizgi ve numaralandırma sorunu sessizce düzeltilmemiş, açıkça belirtilmiştir.

Mahallelerin barındırabileceği kişi sayısı nasıl tahmin edilmiştir?

Farklı mahalle biçimleri çok farklı toplam brüt kat alanları ürettiği için yalnızca mutlak malzeme ve karbon değerlerini karşılaştırmak yanıltıcı olabilir. Tədqiqatçılar bu nedenle sonuçları adambaşına da hesaplamıştır.

Konut kapasitesi toplam ümumi mərtəbə sahəsi üzerinden tahmin edilmiştir. İsveç konut istatistiklerine dayanarak tək ailəli konutlarda adambaşına 47 m², çox ailəli yaşayış binasılarda adambaşına 34 m² yaşam alanı varsayılmıştır. Bu değerler gerçek nüfus sayımı değil, her konfigürasyonun teorik barındırma kapasitesini hesaplamak için kullanılan model varsayımlarıdır.

Simülasyonlar hangi sonuç aralıklarını üretmiştir?

Bu geniş aralıklar, yalnızca mahalle alanının sabit tutulmasının benzer kaynak ve karbon performansı sağlamadığını göstermektedir. Aynı büyüklükteki arazi, seçilen bina ve sokak düzenine bağlı olarak çok farklı miktarda yapı alanı, mənzil tutumu, çelik ve gömülü karbon üretebilmektedir.

Paralel koordinat grafikleri ne göstermektedir?

Tədqiqatnın 20. sayfasındaki paralel koordinat qrafikləri, çok sayıdaki giriş ve çıkış değişkenini aynı görsel üzerinde birleştirmektedir. Her çizgi belirli bir mahalle konfigürasyonunu temsil eder. Çizgi; şəbəkə sıxlığı, küçə eni, GSI, bina dərinliyi, bina yüksekliği ve bina forması eksenlerinden geçtikten sonra toplam brüt alan, bina başına oturum alanı, mənzil tutumu, adambaşına gömülü karbon, adambaşına çelik ve yol-bina karbon oranı sonuçlarına ulaşmaktadır.

Grafikler bütün konfigürasyonların yanı sıra kompakt orta katlı ve seyrek orta katlı alt kümeleri de ayrı ayrı göstermektedir. Böylece bir değişkenin etkisi yalnızca bütün veri kümesindeki genel eğilimle değil, belirli planlama koşullarında da incelenebilmektedir.

Makine öğrenmesi duyarlılık analizi nasıl uygulanmıştır?

Uygulanabilir konfigürasyonlar düzensiz bir parametre uzayına dağıldığı için araştırmacılar klasik örneklemeye dayalı duyarlılık yöntemleri yerine makine öğrenmesi tabanlı bir yorumlama yaklaşımı kullanmıştır. Önce simülasyon girişleriyle sonuçlar arasındaki ilişkiyi temsil etmek üzere Random Forest regresyon modelleri eğitilmiştir.

Hedef değişkenler şunlardır:

• Kişi başına polad ehtiyatı
• Kişi başına gömülü karbon
• Yol-bina gömülü karbon oranı

Üç Random Forest modelinin de simülasyon çıktılarını temsil etme performansı R² > 0,99 olarak bildirilmiştir. Bu değer, modellerin üretilmiş simülasyon veri kümesini çok yüksek doğrulukla temsil ettiğini göstermektedir. Ancak gerçek kentlerde aynı doğruluğun elde edildiğini veya modelin gerçek dünyada nedensel doğruluğa sahip olduğunu göstermez.

Daha sonra SHapley Additive exPlanations (SHAP) değerleri kullanılmıştır. SHAP analizi her değişkenin tahmine ne kadar katkıda bulunduğunu ve bu katkının sonucu artırıcı mı yoksa azaltıcı mı olduğunu göstermektedir.

Kişi başına polad ehtiyatınu en fazla hangi değişken etkilemiştir?

Kişi başına polad ehtiyatınun en güçlü belirleyicisi bina yüksekliğidir. Daha yüksek binalar genel olarak adambaşına polad ehtiyatınu artırmıştır. Tədqiqatçılar bu sonucu, yüksek yapıların düşey ve yatay yüklere karşı daha fazla taşıyıcı güçlendirmeye ihtiyaç duymasıyla ilişkilendirmektedir.

Bina başına oturum alanı ikinci derecede güçlü ancak doğrusal olmayan bir etkiye sahiptir. Büyük oturum alanları çoğu durumda çelik miktarını azaltıcı veya nötr yönde etkilerken küçük oturum alanları hem yüksek hem düşük çelik sonuçlarıyla birlikte görülmüştür. Bu durum oturum alanının tek başına değil, bina yüksekliği ve diğer geometrik değişkenlerle birlikte etkili olduğunu göstermektedir.

Bina derinliği arttıkça adambaşına polad ehtiyatınun genel olarak azaldığı görülmüştür. Kompakt mahalle koşullarında yapılan kontrollü senaryoda bina dərinliyi yaklaşık 10 metreden 27 metreye doğru arttıkça adambaşına polad ehtiyatında aşağı yönlü bir eğilim oluşmuştur. Tədqiqatçılar bunu daha derin binaların aynı kat alanına göre daha az cephe yüzeyi üretmesiyle açıklamaktadır. Daha düşük göreli cephe alanı, cephelerde bulunan taşıyıcı veya çelik içeren elemanların adambaşına miktarını azaltabilmektedir.

GSI’nin adambaşına çelik üzerinde orta düzeyde pozitif etkisi belirlenmiştir. Buna karşılık küçə şəbəkəsi sıxlığı, küçə eni ve bina forması değişkenlerinin polad ehtiyatı üzerindeki küresel etkisi sınırlı kalmıştır.

Kişi başına gömülü karbonu en fazla hangi değişkenler etkilemiştir?

Kişi başına gömülü karbon üzerinde en güçlü etkiyi GSI göstermiştir. Düşük GSI değerleri genel olarak adambaşına karbonu artırırken yüksek GSI değerleri azaltıcı yönde etki göstermiştir. Bu sonuç, aynı mahalle alanında daha fazla bina oturumuna ve mənzil tutumune sahip kompakt düzenlerin altyapı ve malzeme yükünü daha fazla kişi arasında paylaştırabilmesiyle ilişkilendirilmektedir.

Bina yüksekliği adambaşına polad ehtiyatınu artırmasına rağmen adambaşına toplam gömülü karbon üzerinde genel olarak azaltıcı bir etki göstermiştir. Bunun temel nedeni, daha yüksek binaların ek taşıyıcı malzeme gerektirmesine karşılık aynı arazi ve altyapı üzerinde daha fazla konut alanı ve nüfus kapasitesi üretmesidir.

Bu sonuç iki farklı hesap düzeyinin ayrılması gerektiğini göstermektedir:

• Daha yüksek bir binanın taşıyıcı sistemi daha fazla çelik gerektirebilir.
• Aynı bina, ürettiği ilave kat alanı nedeniyle adambaşına düşen toplam mahalle karbonunu azaltabilir.

Bununla belə düşük katlı yapıların tamamı yüksek karbonlu değildir. İsveç koşullarında ağac tək ailəli yapıların yaygın olduğu bazı düşük katlı konfigürasyonlar, beton ve donatı çeliği gibi karbon yoğun malzemeleri daha az içerdiği için görece düşük adambaşına karbon değerleri üretmiştir. Bu istisnalar, yalnızca bina yüksekliğine bakarak karbon sonucu verilemeyeceğini göstermektedir.

Yol ağı karbon sonuçlarını nasıl değiştirmiştir?

Ağ yoğunluğu ve küçə eni arttıkça adambaşına gömülü karbon genel olarak yükselmiştir. Daha uzun ve daha geniş yol sistemleri, taşıt yolu ve kaldırım için daha fazla malzeme kullanılmasını gerektirmiştir.

Tədqiqatda yol infrastrukturunın bina karbonuna göre ağırlığını göstermek için yol-bina gömülü karbon nisbəti kullanılmıştır:

\[ RTBEC = \frac{Yol\ kaynaklı\ gömülü\ karbon}{Bina\ kaynaklı\ gömülü\ karbon} \]

Bu temel oran makalede ayrı bir denklem olarak yazılmamış, çıktı göstergesi olarak tanımlanmıştır. Oranın yükselmesi, yol infrastrukturunın bina sistemine göre daha büyük bir karbon payına sahip olduğunu gösterir.

Düşük bina yüksekliği ve düşük GSI değerlerinde yol-bina karbon oranı genel olarak daha yüksek çıkmıştır. Bu tür mahallelerde yol infrastrukturu daha az bina alanına ve daha az kişiye hizmet ettiği için kişi veya bina alanı başına düşen altyapı yükü büyüyebilmektedir.

Küresel SHAP sonuçlarında şəbəkə sıxlığı ve küçə eninin artması da oranı yükseltmiştir. Dolayısıyla iki ayrı mekanizma birlikte çalışmaktadır: Dağınık ve düşük kapasiteli yerleşimlerde mevcut yollar az sayıda kullanıcı arasında paylaşılırken, aşırı yoğun veya geniş yol ağları doğrudan daha fazla yol malzemesi gerektirebilir.

Bina biçiminin etkisi neden sınırlı görünmektedir?

Nokta, şerit ve həyətli bina biçimleri bazı yerel sonuçları değiştirse de SHAP analizinde bu kategorilerin küresel etkileri çoğunlukla sıfıra yakın kalmıştır. Tədqiqatya göre malzeme ve karbon sonuçlarını bina formasınin kategorik adı yerine bina yüksekliği, derinliği, oturum alanı ve yoğunluk değerleri daha güçlü biçimde açıklamaktadır.

Bu sonuç bina formasınin önemsiz olduğu anlamına gelmez. Modelde biçim, daha ayrıntılı cephe tasarımı, pencere oranı, yapı yüksekliği dağılımı veya bina yerleşim çeşitliliği gibi birçok mimari özelliği kapsamamaktadır. Bu nedenle yalnızca modelde temsil edilen üç temel geometrik tip arasındaki fark değerlendirilmiştir.

Tədqiqatın güclü tərəfləri nələrdir?

• Gerçek kentlerde birbirine bağlı olan morfolojik değişkenleri kontrollü biçimde değiştirebilen sistematik bir deney ortamı oluşturulmuştur.
• Malzeme hesabı yalnızca toplam bina alanına değil, temel, duvar, çatı ve döşeme gibi yapı elemanlarına dayandırılmıştır.
• Binalar ve yol infrastrukturu aynı mahalle sistemi içinde birlikte değerlendirilmiştir.
• Mutlak sonuçların yanında adambaşına sonuçlar hesaplanarak farklı konut kapasiteleri arasında karşılaştırma yapılmıştır.
• 38.439 uygulanabilir konfigürasyon sayesinde tek bir örnek mahalle yerine geniş bir tasarım uzayı incelenmiştir.
• Paralel koordinat grafikleri, SHAP analizi ve kontrollü senaryolar birlikte kullanılarak hem genel hem bağlama özgü ilişkiler araştırılmıştır.
• Modelin temel veri ve dizayn qaydaları değiştirilerek farklı bölgelere uyarlanabilecek bir iş akışı önerilmiştir.

Tədqiqatın məhdudiyyətləri nələrdir?

• Bu tədqiqat bir simülasyondur; gerçek mahallelerde ölçülmüş material ehtiyatlarının karşılaştırmalı saha doğrulamasını sunmamaktadır.
• İnceleme yalnızca konut binaları, ana yollar ve kaldırımlarla sınırlıdır.
• Ticari, endüstriyel ve kamusal binalar ile köprüler, tüneller, enerji, su ve kanalizasyon altyapıları hesaba katılmamıştır.
• Model İsveç yapı sistemleri, malzeme yoğunlukları, konut alanı istatistikleri ve emissiya faktorlarıyle çalışmaktadır.
• Mahallelerin bütün binaları aynı yükseklik ve benzer özelliklere sahip homojen sistemler olarak temsil edilmiştir.
• Gerçek kentlerdeki karma kullanım, farklı bina yaşları, farklı kat yükseklikleri ve farklı yapı sistemlerinin aynı mahallede bulunması modellenmemiştir.
• Mahalleler daha geniş bir kent ağına bağlanmamıştır; merkezilik, erişilebilirlik ve kentin diğer bölgeleriyle ilişki hesaplanmamıştır.
• Sokak ağı deseni, ayrıntılı bina yerleşimi, cephe biçimlenmesi ve pencere-duvar oranı gibi ikincil tasarım özellikleri sadeleştirilmiştir.
• Gömülü karbon hesabı A1–A5 aşamalarıyla sınırlıdır; kullanım enerjisi, bakım, yenileme ve kullanım ömrü sonu süreçleri kapsam dışıdır.
• Random Forest modellerindeki R² > 0,99 sonucu yalnızca simülasyon çıktılarını temsil etme başarısını gösterir; gerçek kentlerde aynı doğruluğu kanıtlamaz.
• Tədqiqat rəyçi qiymətləndirməsindən keçməmiş bir preprinttir.

Tədqiqat nəyi dəstəkləyir?

• Kentsel form değişkenleri, məhəllə miqyasındakı malzeme stoku ve gömülü karbon sonuçlarını önemli ölçüde değiştirebilir.
• Bina yüksekliği, model koşullarında adambaşına polad ehtiyatınun en güçlü belirleyicisidir.
• Yüksek GSI ve daha yüksek bina kapasitesi, birçok konfigürasyonda adambaşına gömülü karbonu azaltabilmektedir.
• Yol ağı yoğunluğu ve küçə eni, yol infrastrukturu için gereken malzemeyi ve gömülü karbonu artırabilmektedir.
• Malzeme talebi ile adambaşına karbon yoğunluğu aynı morfolojik değişkenlere aynı yönde tepki vermemektedir.
• Bina ve yol sistemlerinin birlikte değerlendirilmesi, yalnızca binalara odaklanan analizlerden farklı sonuçlar ortaya çıkarabilir.

Tədqiqat nəyi sübut etmir?

• Her hündürmərtəbəli yapının düşük karbonlu olduğunu kanıtlamamaktadır.
• Her kompakt mahallenin bütün çevresel göstergelerde daha üstün olduğunu göstermemektedir.
• Yüksek yoğunluğun sosyal, ekonomik, sağlıkla ilgili veya ekolojik etkilerini değerlendirmemektedir.
• Modelde en düşük gömülü karbonu veren biçimin gerçek bir kentte otomatik olarak uygulanabilir olduğunu kanıtlamamaktadır.
• İsveç verileriyle elde edilen sayısal sonuçların diğer ülkelerde aynı olacağını göstermemektedir.
• Binaların istifadə dövrü enerji istehlakı ve toplam həyat dövrü karbonu hakkında sonuç vermemektedir.
• Model ilişkileri gerçek dünyada kesin nedensellik kanıtı değildir.
• Tədqiqat saha uygulaması veya tamamlanmış bir düşük karbonlu mahalle projesi sunmamaktadır.

Gelecekte model nasıl geliştirilebilir?

Tədqiqatçılar modelin kentsel bina enerji modelleriyle birleştirilmesini önermektedir. Böyle bir genişletme, malzemelerden kaynaklanan gömülü karbon ile binaların kullanım dönemindeki enerji ve karbon sonuçlarının birlikte değerlendirilmesini sağlayabilir.

Diğer bir geliştirme alanı, ticari ve kamusal binaların sisteme eklenmesidir. Bu genişletme; konut, işyeri, okul, sağlık ve perakende hizmetlerinin mekânsal dağılımını değerlendirmeye yardımcı olabilir.

Modelin gerçek veya yarı gerçek sokak ağlarına yerleştirilmesi de merkezilik, erişilebilirlik ve kentsel konum etkilerinin hesaba katılmasını sağlayabilir. Ayrıca yapı yüksekliği dağılımları, pencere-duvar oranı, cephe geometrisi ve karma yapı sistemleri gibi ayrıntıların eklenmesi modelin gerçekçiliğini artırabilir; ancak hesaplama maliyetini de yükseltir.

Tədqiqatın metodu və nəticələri

Texniki metod xülasəsi

Əsas tapıntılar

Tədqiqatnın en önemli teknik sonucu, malzeme miktarı ile karbon verimliliğinin farklı mekanizmalar tarafından şekillendirildiğidir. Bina yüksekliği yapısal çelik gereksinimini artırabilirken aynı anda mənzil tutumuni yükselterek adambaşına düşen toplam gömülü karbonu azaltabilmektedir. Bu nedenle şehir planlamasında tek bir yoğunluk veya bina yüksekliği göstergesine dayanmak yerine binaların, yol infrastrukturunın, yapı sistemlerinin ve mənzil tutumunin birlikte değerlendirilmesi gerekmektedir.

Mənbə və metod qeydi

Tədqiqatnın tam özgün adı: Shaping cities, shaping materials: the impact of urban form on material stocks and embodied carbon

Müəlliflər ve sıraları: Xin Bian; Sanjay Somanath; Meta Berghauser Pont; Maud Lanau

Eş birinci yazar bilgisi: Yüklenen sürümde ve incelenebilen kaynak kaydında eş birinci yazarlık bilgisi bulunmamaktadır.

İletişim yazarı: SSRN kaydında Xin Bian iletişim yazarı olarak gösterilmektedir.

Kurumsal bağlantılar: Yüklenen preprintin görünen ilk sayfasında yazar ve kurum satırı bulunmamaktadır. Resmî araştırmacı profilleri yazarların Chalmers University of Technology, Architecture and Civil Engineering bünyesindeki Sürdürülebilir Yapılı Çevreler ile Kentsel Tasarım ve Planlama araştırma alanlarıyla bağlantılı olduğunu göstermektedir.

DOI: DOI bilgisi yüklenen metinde yer almamaktadır ve bu inceleme sırasında resmî kayıt üzerinden kesin olarak doğrulanamamıştır. Bu nedenle DOI tahmin edilmemiştir.

Dergi: Hakemli bir dergi adı bu sürüm için bulunmamaktadır.

Yayın platformu: SSRN

SSRN kayıt numarası: 7216112

Yayın yılı: 2026

Kaynak türü: Simülasyon ve modelleme çalışmasına dayanan preprint araştırma makalesi

Hakemlik durumu: Bu tədqiqat bir preprinttir ve rəyçi qiymətləndirməsindən keçməmiştir.

Resmî kaynak bağlantısı:https://ssrn.com/abstract=7216112

Bu Türkçe makale, yüklenen 39 sayfalık çalışma baştan sona incelenerek hazırlanmıştır. Bilimsel yöntem, sayısal sonuçlar, formüller, grafikler, tablolar, şekiller ve sınırlılıklar çalışmanın sunduğu kapsam içinde aktarılmıştır. Yüklenen çalışmada bulunmayan yeni deneysel veya sayısal bilimsel sonuçlar eklenmemiştir.

Tədqiqat; konut binaları ile ana yollar ve kaldırımları kapsayan, İsveç əsaslı material sıxlığı ve emissiya faktorları kullanan bir simülasyondur. Gerçek bir mahalle uygulamasının saha başarısını, bütün həyat dövrü karbonunu veya diğer ülkelerde aynı sonuçların elde edileceğini göstermemektedir. Sonuçların farklı kentlerde kullanılabilmesi için yerel malzeme, tikinti sistemi, nüfus, konut alanı, yol ve emisyon verileriyle yeniden modellenmesi gerekir.

Preprintte denklem numaralandırması ve gömülü karbon biriminin yazımıyla ilgili dizgi tutarsızlıkları bulunmaktadır. Bu tutarsızlıklar bilimsel metin sessizce değiştirilmeden, ilgili formüllerin açıklamasında belirtilmiştir.

Müəlliflər, metnin hazırlanması sırasında ilk yazarın dil düzenleme ve metin iyileştirme amacıyla ChatGPT, programlama desteği amacıyla Claude Code kullandığını bildirmiştir. Müəlliflər bütün yapay zekâ çıktılarının gözden geçirilip düzenlendiğini ve nihai içerikten kendilerinin sorumlu olduğunu belirtmektedir.

Tədqiqatda çıkar çatışması bulunmadığı beyan edilmiştir.

Bilimsel uyarı: Bu tədqiqat rəyçi qiymətləndirməsindən keçməmiş bir preprinttir; sonuçları bu sınırlılık dikkate alınarak okunmalıdır. Bulgular simülasyon koşullarına dayanmaktadır ve gerçek yaşam koşullarında doğrulama gereklidir.