Табигый кырсык riski көбүнчө bir аймактын туруктуу калкы, отурукташкан түзүлүшү жана tek bir коркунуч түрү аркылуу бааланат. Бирок чыныгы жашоодо bir муниципалитетте турган адам саны жана бул адамların өзгөчөлүктөрү күндүн саатына, иш тартибине, студент жана кызматкер кыймылдуулугуна, туризм мезгилине жана жайгаштыруу сыйымдуулугуна жараша үзгүлтүксүз өзгөрөт. Aynı муниципалитет түн sakin görünürken күндүз bir iş жана eğitim борборуна dönüşeбилет; эс алуу мезгилnde болсо калкы geçici ziyaretçiler себебинен ciddi biçimde artaбилет.

Bu изилдөө, İtalya’nın Marche Bölgesi’ndeki 225 муниципалитетyi токой өртү, жер титирөө, суу ташкыны, жер көчкү, ысык аба толкуну жана катуу жаан коркунучleri жагынан жалпы bir алкакта баалоодо, колдонуучу кыймылдарын да risk эсебинин борборуна жайгаштырат. Изилдөөcılar гана “kaç kişi жашайт?” sorusunu эмес, “белгилүү bir убакта kaç kişi ал жерде болушу мүмкүн, бул kişiler кайсы жаш топторунда жана аймакyi ne kadar тааныйт?” суроолорун да моделге киргизет.

Изилдөөda изилдөө günü-түн, изилдөө günü-күндүз, эс алуу мезгил-түн жана эс алуу мезгил-күндүз olmak üzere dört temel колдонуучу сценарийsu kurulmuştur. Yerleşik nüfus, işe же eğitime gelen günlük hareketli nüfus жана turistik konaklama kapasitesi бул сценарийlara farklı biçimlerde dağıtılmıştır. Tehlike, maruziyet жана yaşa dayalı kırılganlık көрсөткүчтөрү 0 менен 100 ортосунда нормалдаштырылган; муниципалитетler benzer risk-колдонуучу profillerine ылайык beş кластерге ayrılmış жана her сценарий үчүн курама көп коркунучтуу риск индекси эсептелген.

Натыйжалар, айрыкча жээк муниципалитетlerinde turizm жана күндүз hareketliliğinin riski ачык түрдө көтөрө аларын көрсөтөт. Ички аймактарда болсо жер титирөө, жер көчкү жана токой өртү сыяктуу физикалык коркунучler daha басымдуу olmakla birlikte nüfus yoğunluğu адатта төмөнүрөөк. Изилдөөnın temel кабары şudur: Бир аймактын коркунучsi кыска убакытта өзгөрбөшү мүмкүн; fakat o коркунучnin каршысында турган адам саны жана колдонуучу profili değiştiği үчүн чыныгы риск günün жана жылдын ар башка мезгилдеринде олуттуу деңгээлде айырмаланышы мүмкүн.

Afet riskinin en bilinen концептуалдык çerçevelerinden biri, коркунуч, maruziyet жана kırılganlığın birlikte değerlendirilmesine dayanır. Бир yerde жер титирөө, суу ташкыны же жер көчкү meydana gelme мүмкүнlığı болушу мүмкүн; ancak бул yerde hiç адам, yapı же ekonomik faaliyet yoksa potansiyel kayıp düzeyi farklıdır. Мунун ордуна бир эле коркунуч yoğun nüfuslu, yaşlı nüfus oranı жогорку же аймакyi tanımayan ziyaretçilerin bulunduğu bir yerde çok daha ağır натыйжалар doğuraбилет.

Изилдөөnın ele aldığı temel sorun, mevcut аймаксуу ташкыны risk analizlerinin önemli bir bölümünün iki bakımdan eksik kalmasıdır:

• Riskler көбүнчө birbirinden bağımsız жана tek tek бааланат.
• Nüfus, гана туруктуу ikamet edenlerden oluşan değişmez bir büyüklük сыяктуу kabul edilir.

Bu iki varsayım, gerçek kullanım düzenini yeterжука temsil etmeyeбилет. Бир жээк муниципалитетsinin kış түнsindeki калкы менен yaz эс алууindeki күндүз калкы бир эле эмесdir. Benzer biçimde bir kent merkezinde түн гана sakinler bulunurken күндүз кызматкерlar, студентler жана ziyaretçiler nüfusa eklenir. Bu değişim, гана kişi sayısını эмес, tahliye ihtiyacını, sağlık hizmeti жөндөмүн, ulaşım yoğunluğunu, yabancı dilde yönlendirme gereksinimini жана адамların yerel kaçış yollarını tanıma düzeyini да etkileyeбилет.

Bu problem neden önemlidir?

Arazi kullanım planlaması жана acil durum yönetimi farklı zaman ölçeklerinde иштейт. İmar жана arazi kullanım kararları uzun süre geçerli olacak туруктуу düzenlemeler gerektirir. Мунун ордуна sivil koruma жана tahliye planları, белгилүү bir anda аймакde fiilen турган адамlara cevap vermelidir. Изилдөө бул iki alan ортосунда analitik bir köprü kurmayı amaçlamaktadır.

Statik planlama tamamen terk edilmemektedir. Изилдөөcıların önerisi, dinamik analizlerden yararlanarak statik planlamada кайсы сценарийnun temel alınacağına daha bilinçli karar маалыматlmesidir. Örneğin turistik bir муниципалитетте гана kış калкыna dayalı bir tahliye kapasitesi hesabı yetersiz kalaбилет. Dinamik model, en sık gerçekleşen же en kritik колдонуучу сценарийsunu ortaya çıkararak туруктуу planların daha gerçekçi bir referansa dayanmasını sağlayaбилет.

Изилдөөnın literatürde cevap verdiği boşluk

Изилдөөda iki ayrı изилдөө hattının çoğunlukla birbirinden kopuk ilerlediği belirtilmektedir. Бирinci hat, çoklu коркунуч же көп коркунучтуу риск değerlendirmelerine odaklanır; farklı коркунучleri жалпы bir алкакта karşılaştırmaya иштейт ancak колдонуучуların gün ичиндеki жана mevsimсуу ташкыны кыймылдарын көбүнчө sınırlı biçimde ele alır. İkinci hat болсо жогорку mekânsal çözünürlükte nüfus кыймылдарын жукаler; fakat адатта tek bir коркунучye, küçük bir alana же yerel uygulamaya odaklanır.

Bu изилдөө, dinamik колдонуучу сценарийlarını муниципалитет ölçeğinde standartlaştırılmış көп коркунучтуу риск көрсөткүчтөрүyle birleştirmektedir. Belediye ölçeğinin seçilmesi tesadüfi эмесdir. Daha küçük ızgara клеткаларi mekânsal ayrıntıyı artıraбилет; ancak kamu kurumlarının маалымат üretme, karar alma жана kaynak tahsis etme birimleri çoğunlukla idari sınırlardır. Belediye ölçeği бул nedenle ayrıntı менен kurumsal uygulanaбилетlik ортосунда bir denge катары ele alınmaktadır.

Изилдөө alanı: Marche Bölgesi

Marche Bölgesi, Adriyatik Denizi менен Orta İtalya Apeninleri ортосунда yer almaktadır. Yaklaşık 9.344 km² büyüklüğündeki аймак, beş il ичинде toplam 225 муниципалитеттеn oluşmaktadır. Изилдөөda kullanılan nüfus маалыматlerine ылайык аймактын yaklaşık 1,487 milyon sakini vardır. Ayrıca yılda 2,7 milyondan fazla turist gelişi жана yaklaşık 12,8 milyon түнleme bildirilmektedir.

Bölge üç temel morfolojik kuşağa ayrılmaktadır:

• Kıyı kuşağı: Adriyatik жээкsı boyunca uzanan, nüfus жана turistik kapasitenin yoğunlaştığı dar yerleşim bandıdır.
• Tepelik kuşak: Bölgenin yaklaşık yüzde 68’ini oluşturan, akarsu vadileriyle parçalanmış жана жер көчкү süreçlerine duyarlı geniş iç kesimdir.
• Dağlık kuşak: Apeninler boyunca uzanan; жер титирөө, токой өртү, eğim жана jeomorfolojik kararsızlık açısından önemli коркунучler içeren iç аймакdir.

Bu coğrafi çeşitlilik, изилдөөnın yöntemini sınamak үчүн uygun bir чөйрө sunmaktadır. Kıyıda суу ташкыны, жогорку nüfus жана turizm baskısı bir araya gelirken; iç kesimlerde жер титирөө, жер көчкү жана токой өртү коркунучleri daha belirgin hale gelebilmektedir.

Hangi doğal коркунучler değerlendirildi?

Изилдөөda altı temel doğal коркунуч göstergesi oluşturulmuştur:

1. Orman yangını
2. Deprem
3. Sel
4. Heyelan
5. Sıcak hava dalgası
6. Şiddetli yağış

Tehlike маалыматleri tek bir маалымат tabanından alınmamıştır. CORINE Arazi Örtüsü маалыматleri, ulusal жер титирөө аймакlemesi, ISPRA суу ташкыны жана жер көчкү маалыматleri, PAI risk alanları жана Marche Bölgesi’nin iklim değişikliğine uyum planındaki sıcak hava жана yoğun yağış көрсөткүчтөрү birlikte kullanılmıştır. Veriler QGIS чөйрөında муниципалитет sınırlarına ылайык düzenlenmiştir.

Bu yaklaşımın önemli yönü, birbirinden farklı kaynaklardan gelen коркунуч маалыматlerinin бир эле 0–100 ölçeğine taşınmasıdır. Böylece жер титирөө аймакsi sınıfı менен суу ташкыны alanı yüzdesi сыяктуу түздөн-түз бир эле birimle ölçülemeyen değişkenler karşılaştırılaбилет hale getirilmektedir. Bununla birlikte normalleştirme, физикалык катары farklı коркунучlerin бир эле болгону anlamına gelmez; гана жалпы bir karar destek ölçeği sağlar.

Tehlike alanı göstergesi nasıl hesaplandı?

Her коркунуч bileşeni үчүн муниципалитет sınırları ичинде kapladığı alanın муниципалитетnin toplam alanına oranı эсептелген:

\[ i_a = \frac{Area_a}{Area_{mapping\ unit}} \times 100 \]

Burada:

• i_a, белгилүү bir коркунуч bileşeninin муниципалитет ичиндеki yüzdesidir.
• Area_a, бул коркунуч bileşeninin kapladığı alanı km² катары gösterir.
• Area_{mapping unit}, değerlendirme biriminin, бул изилдөөda муниципалитетnin toplam yüzölçümüdür.

Gündelik ifadeyle бул formül, “Belediyenin ne kadarı бул коркунуч sınıfının ичинде kalıyor?” sorusuna cevap маалыматr. Örneğin bir муниципалитетnin yüzde 20’si жогорку суу ташкыны коркунучsi alanındaysa ilgili bileşen, alan oranına ылайык моделге girer.

Бир коркунучye ait birden fazla bileşen bulunduğunda ağırlıklı toplam kullanılmıştır:

\[ I_{haz} = (i_a \times w_a) + (i_b \times w_b) + (i_c \times w_c) + \dots + (i_n \times w_n) \]

Burada:

• I_haz, genel коркунуч индексиdir.
• i_a, i_b, …, farklı коркунуч bileşenlerinin муниципалитет ичиндеki oranlarıdır.
• w_a, w_b, …, her bileşene маалыматlen ağırlıklardır.

Ağırlıklar uzman değerlendirmesine жана önceki изилдөөlarda kullanılan değerlere dayandırılmıştır. Bu nokta önemlidir: Endeksler tamamen ham gözlem эмесdir; маалымат менен yöntemсуу ташкыны ağırlıklandırmanın birleşimidir.

Tek tek коркунуч endeksleri

Orman yangını индекси:

\[ I_W = (i_{WOODED} \times 0.35) + (i_{SPARSE} \times 0.65) \]

Burada ormanlık жана seyrek bitki örtülü alanların oranları farklı ağırlıklarla birleştirilmiştir.

Deprem индекси:

\[ I_E = (i_{Z4} \times 0.25) + (i_{Z3} \times 0.50) + (i_{Z2} \times 0.75) + (i_{Z1} \times 1.00) \]

Z1 en kritik, Z4 болсо en төмөн sismik sınıf катары ağırlıklandırılmıştır. Buradaki endeks мүмкүн bina kaybını түздөн-түз hesaplamaz; муниципалитетnin ulusal sismik аймакlemedeki konumunu temsil eder.

Sel индекси:

\[ I_F = [(i_{PAI-L} + i_{ISPRA-L}) \times 0.65] + [(i_{PAI-H} + i_{ISPRA-H}) \times 0.35] \]

PAI жана ISPRA маалымат kümelerindeki төмөн жана жогорку sınıflar birlikte değerlendirilmiştir. Formüldeki ağırlıklar изилдөө tarafından benimsenen sınıflandırma şemasına aittir; sonuç gerçek taşkın derinliği же beklenen ekonomik kayıp эмесdir.

Heyelan индекси:

\[ I_L = (i_{PAI-L} \times 0.65) + [(i_{IFFI} + i_{PAI-H}) \times 0.35] \]

PAI жер көчкү risk alanları менен IFFI envanterindeki kaydedilmiş жер көчкү alanları birleştirilmiştir.

Sıcak hava dalgası индекси:

\[ I_H = (i_{LOW} \times 0.25) + (i_{MEDIUM} \times 0.50) + (i_{HIGH} \times 0.75) + (i_{VERYHIGH} \times 1.00) \]

Şiddetli yağış индекси:

\[ I_R = (i_{LOW} \times 0.25) + (i_{MEDIUM} \times 0.50) + (i_{HIGH} \times 0.75) + (i_{VERYHIGH} \times 1.00) \]

Her iki iklim göstergesinde да төмөнten çok yükseğe doğru artan sınıf ağırlıkları kullanılmıştır.

Dinamik maruziyet: Бир муниципалитетте gerçekten kaç kişi bulunuyor?

Изилдөөnın en önemli yeniliği, maruziyeti гана ikamet eden nüfusla sınırlamamasıdır. Potansiyel nüfus üç колдонуучу grubundan oluşturulmuştur:

• Yerleşik nüfus
• İş же eğitim amacıyla gelen günlük hareketli nüfus
• Konaklama tesislerinin yatak kapasitesiyle temsil edilen potansiyel turist калкы

Bu gruplar dört сценарийya dağıtılmıştır:

Modelde отурукташканlerin her сценарийda bulunduğu, günlük hareketliliğin гана күндүз gerçekleştiği жана konaklama жөндөмүнn эс алуу мезгилndeki potansiyel turist sayısını temsil ettiği varsayılmıştır. Turist sayısı gerçek doluluk ölçümü эмес, ылдамдыкlı жана ihtiyatlı değerlendirme amacıyla kullanılan azami yatak kapasitesidir.

Nüfus neden tüm муниципалитет alanına эмес, kentleşmiş alana bölündü?

Бир муниципалитетnin yüzölçümü geniş olaбилет; ancak адамların büyük bölümü orman, tarım же dağlık alanlarda бирдей түрдө таралбайт. Bu nedenle potansiyel nüfus, муниципалитетnin toplam alanı ордуна kentleşmiş alanına bölünmüştür:

\[ E_{dens} = \frac{potential\ population}{urbanised\ area} \]

Burada:

• E_dens, kentleşmiş alan başına potansiyel колдонуучу yoğunluğudur.
• potential population, ilgili сценарийda муниципалитетте bulunabileceği varsayılan toplam kişidir.
• urbanised area, муниципалитет ичиндеki kentleşmiş alanın km² cinsinden büyüklüğüdür.

Sonuç kişi/km² birimiyle ifade edilir. Böylece geniş kırsal alana sahip bir муниципалитетnin nüfus yoğunluğu yapay biçimde төмөн gösterilmemeye çalışılmıştır.

Bu концентрация daha кийин 0–100 aralığına нормалдаштырылганtir:

\[ E = \frac{E_{dens} - min(E_{dens})}{max(E_{dens}) - min(E_{dens})} \times 100 \]

E, муниципалитетnin diğer муниципалитетler ортосундаki göreli maruziyet konumunu gösterir. Dolayısıyla 100 değeri mutlak bir физикалык sınır эмес, маалымат kümesindeki эң жогорку yoğunluğa ылайык belirlenen göreli üst noktadır.

Bölgeсуу ташкыны nüfus ağırlığı göstergesi

Yoğunluk göstergesine ek катары, her муниципалитетnin аймакdeki en kalabalık муниципалитетye ылайык nüfus büyüklüğü эсептелген:

\[ E_1 = \frac{number\ of\ residents}{residents\ of\ the\ most\ populous\ municipality} \times 100 \]

Bu gösterge iki farklı durumu ayırmaya yardımcı olur. Küçük fakat çok sıkışık bir муниципалитетте концентрация жогорку olaбилет; büyük bir kentte болсо hem концентрация hem toplam kişi sayısı жогорку olaбилет. E жана E₁ birlikte kullanıldığında yerel mekânsal концентрация менен аймаксуу ташкыны demografik önem бир эле anda görüleбилет.

Duyarlılık nasıl ele alındı?

Изилдөөda duyarlılık, белгилүү bir коркунучye maruz kalabilecek kişi sayısının bir göstergesi катары tanımlanmıştır:

\[ S = \frac{potential\ population \times I_{haz}}{100} \]

Burada:

• S, ilgili коркунучye karşı duyarlılık göstergesidir.
• potential population, сценарийdaki potansiyel nüfustur.
• I_haz, коркунуч индексиdir.

Bu formül, колдонуучу sayısı менен коркунуч düzeyini bir araya getirir. Бирок bireyсуу ташкыны yaralanma мүмкүнlığı же beklenen ölüm sayısı üretmez. Изилдөөda duyarlılık analizi гана суу ташкыны жана жер көчкү үчүн ayrıntılı uygulanmıştır. Deprem, sıcak hava жана yoğun yağış сыяктуу коркунучlerin маалымат ölçeği муниципалитет alanının tamamını kapsayabildiğinden ылдамдыкlı değerlendirme yaklaşımı ичинде tüm калкыn benzer biçimde etkilenebileceği varsayılmıştır. Orman yangınında болсо orman alanlarının kentleşmiş аймакlerle адатта sınırlı örtüşmesi себебинен бул katman kullanılmamıştır.

Yaşa dayalı колдонуучу kırılganlığı

Kırılganlık, адамların коркунуч каршысында başa çıkma жана калыбына келүү kapasitesindeki farklılıkları temsil etmektedir. Изилдөө beş yaş grubu kullanmıştır:

Bileşik kırılganlık индекси ушул şekilde эсептелген:

\[ V = (\%T \times w_T) + (\%PC \times w_{PC}) + (\%YA \times w_{YA}) + (\%A \times w_A) + (\%EU \times w_{EU}) \]

Burada yaş gruplarının муниципалитет nüfuсуудаki yüzdeleri, kendilerine маалыматlen ağırlıklarla çarpılmaktadır. Bu, белгилүү bir kişinin gerçek davranışını öngören bireyсуу ташкыны bir model эмесdir. Belediyelerin yaş түзүлүшүna ылайык göreli sosyal kırılganlık karşılaştırmasıdır.

Yaşlı nüfus oranını түздөн-түз göstermek үчүн ayrıca ушул gösterge oluşturulmuştur:

\[ V_1 = \frac{number\ of\ elderly\ users}{number\ of\ residents} \times 100 \]

Turistlerin аймакyi tanımaması neden kırılganlık катары görüldü?

Бир afet sırasında bir аймакyi tanımayan kişinin kaçış güzergâhlarını, toplanma alanlarını, yerel uyarı системаларini же alternatif yolları bilme мүмкүнlığı daha төмөн olaбилет. Изилдөө, бул “aşinalık eksikliği”ni iki göstergeyle temsil etmektedir.

Aşinalık eksikliği göstergesi: Konaklama yatağı sayısının отурукташкан nüfusa oranı alınmış жана 0–100 aralığına нормалдаштырылганtir.

\[ V_2 = \frac{\left(\frac{beds}{residents}\right)-min\left(\frac{beds}{residents}\right)}{max\left(\frac{beds}{residents}\right)-min\left(\frac{beds}{residents}\right)} \times 100 \]

Turistik çekicilik göstergesi:

\[ V_3 = \frac{number\ of\ beds}{maximum\ number\ of\ beds\ among\ municipalities} \times 100 \]

V₂, ziyaretçilerin отурукташкан nüfusa ылайык göreli ağırlığını; V₃ болсо муниципалитетnin аймакdeki toplam konaklama çekim gücünü temsil eder. Yatak kapasitesi, turistlerin gerçekten o anda ал жерде турганын kanıtlamaz. Bu göstergeler potansiyel yoğunluğu жана planlama açısından üst sınırı temsil eder.

Belediyeler neden kümelendi?

225 муниципалитетnin her biri үчүн 13 gösterge bulunmaktadır. Bu kadar çok değişkeni tek tek yorumlamak karar маалыматciler үчүн zor olaбилет. Изилдөөcılar benzer айрыкчаre sahip муниципалитетleri bir araya getirmek amacıyla Ward байланышlı yığılmalı hiyerarşik kümeleme kullanmıştır.

Bu yöntem баштапкыta her муниципалитетyi ayrı bir küme kabul eder. Daha кийин birbirine en çok benzeyen kümeleri, küme içi varyansı mümkün olduğunca төмөн tutacak biçimde aşamalı катары birleştirir. K-means yönteminden farklı катары küme sayısının en başta kesin biçimde tanımlanması zorunlu эмесdir. Son küme sayısı dendrogram түзүлүшү жана silhouette katsayısı değerlendirilerek seçilmiştir.

Hesaplama жана görсуу ташкыныleştirmeler MATLAB R2024b менен otomatik жана tekrarlanaбилет bir iş akışı ичинде gerçekleştirilmiştir. Ayrıca маалыматnin daha az boyutlu bir düzlemde gösterilmesi үчүн temel bileşen analizi kullanılmıştır.

Beş муниципалитет kümesi ne anlatıyor?

Kümeleme гана istatistikсуу ташкыны sınıflandırma amacı taşımamaktadır. Benzer özellik gösteren муниципалитетlerin жалпы tahliye ilkeleri, altyapı yatırımları, iletişim stratejileri жана arazi kullanım öncelikleri çerçevesinde birlikte ele alınabileceği düşünülmektedir.

Bileşik коркунуч индекси

Altı коркунуч индекси бирдей түрдө toplandıktan кийин minimum-maksimum yöntemiyle нормалдаштырылганtir:

\[ H = \frac{(I_W+I_E+I_F+I_L+I_H+I_R)-min(I_W+I_E+I_F+I_L+I_H+I_R)}{max(I_W+I_E+I_F+I_L+I_H+I_R)-min(I_W+I_E+I_F+I_L+I_H+I_R)} \times 100 \]

Изилдөөcılar бул aşamada коркунучlerden birinin экинчисиnden daha önemli olduğunu varsaymamak үчүн ek bir коркунуч ağırlığı kullanmamıştır. Bu yöntem, tüm коркунучleri бир эле karşılaştırmalı düzlemde ele alır. Бирок farklı коркунучlerin ölüm, ekonomik kayıp же физикалык hasar жагынан eşdeğer болгону sonucunu vermez.

Çoklu risk индекси nasıl hesaplandı?

Изилдөөnın temel курама risk göstergesi, нормалдаштырылган коркунуч менен maruziyet-kırılganlık bileşiminin iki boyutlu düzlemde баштапкы noktasına болгон Öklid алысlığıdır:

\[ R = \sqrt{\left(\frac{E}{100} \times \frac{V}{100}\right)^2 + \left(\frac{H}{100}\right)^2} \times 100 \]

Burada:

• R, курама көп коркунучтуу риск индексиdir.
• E, dinamik maruziyet индексиdir.
• V, yaşa dayalı kırılganlık индексиdir.
• H, altı коркунучnin нормалдаштырылган курама göstergesidir.

Formülün geometrik mantığında sıfır noktası, коркунуч менен maruziyet-kırılganlık bileşiminin sıfıra yakın болгону ideal durumu temsil eder. Бир муниципалитетnin бул noktadan алысlaşması, курама индексиn yükсуу ташкыныmesi anlamına gelir.

Kare alma işlemi, жогорку bileşenlerin etkisini güçlendirir. Bununla birlikte R değeri beklenen ölüm, yaralanma, bina hasarı же parasal kayıp эмесdir. Belediyeleri жана сценарийları karşılaştırmak үчүн üretilmiş göreli bir planlama göstergesidir.

Zamana bağlı risk değişimi: ΔR

Изилдөөcılar, en төмөн жана эң жогорку колдонуучу varlığına karşılık gelen сценарийlar ортосундаki değişimi görmek үчүн diferansiyel risk göstergesi ΔR’yi kullanmıştır. Karşılaştırılan temel uç durumlar, изилдөө günü-түн менен эс алуу мезгил-күндүз сценарийlarıdır.

ΔR’nin жогорку olması, муниципалитетnin физикалык коркунучsinin mutlaka эң жогорку болгону anlamına gelmez. Belediyenin колдонуучу hareketlerine karşı risk profilinin çok değişken olduğunu gösterir. Bu tür bir муниципалитет, жылдын sakin мезгилnde төмөн же orta riskte görünürken turizm sezonunda ачык түрдө daha kritik hale geleбилет.

Haritalar жана grafikler ne anlatıyor?

Tekil коркунуч haritaları, Marche Bölgesi’nde her riskin farklı bir coğrafi örüntüye sahip olduğunu көрсөтөт:

• Orman yangını коркунучsi Apeninler жана bitki örtüsünün yoğun болгону iç kesimlerde yükсуу ташкыныmektedir.
• Deprem коркунучsi айрыкча güney жана güneybatıdaki dağlık муниципалитетlerde жогоркуtir.
• Sel коркунучsi жээк ovalarında, akarsu vadilerinde жана nehir ağızlarında yoğunlaşmaktadır.
• Heyelan коркунучsi killi жана eğimli tepelik iç аймактарда geniş bir alana жайылууktadır.
• Sıcak hava dalgası göstergesi merkez жана kuzeydeki bazı kentleşmiş alanlarda yükсуу ташкыныmektedir.
• Şiddetli yağış göstergesi kuzey жана dağlık kesimlerde daha жогорку değerler көрсөтөт.

Maruziyet haritalarında түн изилдөө сценарийsu гана отурукташкан калкыn mekânsal düzenini yansıtmaktadır. Изилдөө günü күндүзünde büyük kentlerde кызматкер жана студент hareketliliği себебинен değerler yükсуу ташкыныir. Tatil түнsinde жээк жана turizm merkezleri belirginleşir. Tatil күндүзü болсо отурукташканler, hareketli nüfus жана turistlerin birlikte hesaba katılması себебинен эң жогорку жана en yaygın maruziyet örüntüsünü өндүрөт.

Maruziyet менен kırılganlığın çarpımını gösteren ExV haritalarında mekânsal farkın büyük kısmı maruziyetten kaynaklanmaktadır. Bunun nedeni yaş dağılımına dayalı V değerlerinin муниципалитетler ортосунда görece homojen olmasıdır. Dolayısıyla изилдөө, колдонуучу sayısındaki değişimin risk haritasını yaş түзүлүшүndaki farklardan daha güçlü biçimde değiştirdiğini көрсөтөт.

H жана ExV dağılımlarına uygulanan doğrusal regresyonların R² değerleri çok төмөнtür. Bu bulgu, çok katmanlı risk маалыматlerinin basit doğrusal ilişkilerle iyi açıklanamadığını көрсөтөт. Изилдөөcılar бул regresyonları güçlü bir tahmin modeli катары эмес, genel eğilimleri жана olağandışı муниципалитетleri görсуу ташкыны катары belirleyen yardımcı bir araç катары kullanmıştır.

Başlıca sayısal натыйжалар

• Изилдөө alanı yaklaşık 9.344 km² жана 225 муниципалитеттеn oluşmaktadır.
• Bölgenin yaklaşık калкы 1,487 milyondur.
• Yıllık turist gelişleri 2,7 milyonun, түнleme sayısı 12,8 milyonun üzerindedir.
• Sel коркунучsi alanlarının аймактын yaklaşık yüzde 9’unu kapladığı; бул alanların yaklaşık yarısının жогорку risk sınıflarında bulunduğu belirtilmektedir.
• Bileşik R değerleri dört сценарий genelinde yaklaşık 0,3 менен 47,3 ортосунда değişmiştir.
• Belediyelerin büyük bölümünde ΔR yaklaşık yüzde 4–5 çevresinde yoğunlaşmıştır.
• Bazı муниципалитетlerde, айрыкча жээк kesimlerinde, ΔR yüzde 37’ye kadar çıkmıştır.
• Kümeleme analizi муниципалитетleri beş risk-колдонуучу grubuna ayırmıştır.

Geçmiş, bugün жана gelecek açısından önemi

Geçmiş açısından: Gelenekсуу ташкыны risk planlaması көбүнчө ikamet калкыnu temel almış жана коркунучleri ayrı ayrı değerlendirmiştir. Изилдөө, бул yaklaşımın айрыкча turistik же yoğun hareketlilik yaşayan alanlarda eksik kalabileceğini nicel катары көрсөтөт.

Bugün açısından: Belediyelerin калкы artık гана konut adreslerinden ibaret эмесdir. İşe gidiş gelişler, eğitim hareketliliği, turizm, mevsimlik kullanım жана günlük hizmet merkezleri fiilî калкы değiştirmektedir. Bu nedenle acil durum жөндөмүнn гана түн калкыna ылайык planlanması, күндүз же эс алуу мезгил үчүн yetersiz olaбилет.

Gelecek açısından: Изилдөөcılar kкабылдагыч аймаксуу ташкыны gözlem системаларi kurulmasını önermektedir. Mobil telefon маалыматleri, güncel konaklama istatistikleri, ulaşım kartları, алысtan algılama, yapı kayıtları жана daha güncel nüfus маалыматleri kullanıldığında model gerçek zamana daha yakın hale getirileбилет. Бирок бул маалыматlerin mahremiyeti korunarak yeterжука geniş mekânsal gruplar halinde işlenmesi gerektiği да vurgulanmaktadır.

Gündelik yaşama etkisi

Bu изилдөө түздөн-түз bir tahliye planı же erken uyarı sistemi üretmemektedir; ancak böyle системаларin кайсы nüfusa ылайык tasarlanması gerektiğini açıklayan bir маалымат altтүзүлүшү sunmaktadır. Gündelik yaşamdaki karşılığı ушул örneklerle anlaşılaбилет:

• Бир sahil kentinde yaz aylarında daha fazla ambulans, geçici toplanma alanı жана çok dilli yönlendirme gerekeбилет.
• Бир iş merkezinde түн калкыna ылайык yeterli görünen tahliye yolu, күндүз кызматкер nüfus себебинен yetersiz kalaбилет.
• Yaşlı nüfus oranı жогорку dağlık муниципалитетlerde төмөн toplam nüfusa rağmen bireyсуу ташкыны yardım ihtiyacı жогорку olaбилет.
• Deprem коркунучsi жогорку fakat калкы seyrek аймактарда yapısal risk yönetimi ön plana çıkarken, жээкda orta коркунуч менен çok жогорку колдонуучу yoğunluğu birleşeбилет.
• Kısa turizm sezonu yaşayan yerlerde kкабылдагыч arazi kullanım değişikliğinden çok dönemсуу ташкыны hizmet жана acil durum kapasitesi artırımı daha uygun olaбилет.

Изилдөөnın güçlü yönleri

• Altı doğal коркунучyi жалпы bir karşılaştırma sistemi ичинде değerlendirmesi.
• Yerleşik калкыn yanı sıra günlük hareketlilik жана turizmi hesaba katması.
• Dört açık zaman сценарийsu tanımlaması.
• Kamu kurumlarında erişileбилет маалымат kaynaklarına dayanması.
• Belediye ölçeğini аймаксуу ташкыны politika өндүрүшүyle ilişkilendirmesi.
• Normalleştirilmiş göstergeler sayesinde муниципалитетler arası karşılaştırma sağlaması.
• Kümeleme yoluyla benzer муниципалитетler үчүн жалпы politika grupları oluşturabilmesi.
• Riskin гана büyüklüğünü эмес, zaman ичиндеki oynaklığını ΔR менен göstermesi.
• Uzun vadeli arazi kullanımı менен kısa vadeli acil durum yönetimini бир эле алкакта tartışması.

Изилдөөnın sınırlılıkları

Изилдөөnın натыйжаларı yorumlanırken aşağıdaki sınırlar göz önünde tutulmalıdır:

• Günlük hareketlilik маалыматlerinin bir bölümü 2011 nüfus sayımına dayanmaktadır жана güncel hareketleri tam yansıtmayaбилет.
• Turist sayısı gerçek doluluk ордуна azami konaklama yatak kapasitesiyle temsil edilmiştir.
• Turist жана günlük hareketli калкыn yaş, sağlık, engellilik же grup түзүлүшү bilinmediği үчүн kırılganlık dinamik hale getirilememiştir.
• Yaşa dayalı V göstergesi гана отурукташкан nüfustan эсептелген.
• Bina dayanımı, bakım durumu жана güçlendirme маалыматleri ana моделге dahil edilmemiştir.
• Fizikсуу ташкыны yapı kırılganlığına ilişkin маалыматlerin муниципалитетler ортосунда heterojen olması аймаксуу ташкыны karşılaştırmayı sınırlamıştır.
• Bazı коркунуч katmanlarının çözünürlüğü муниципалитет ölçeğinden daha kabadır.
• Marche Bölgesi үчүн tüm alanı бир эле yöntemle kapsayan güncel жер көчкү duyarlılık haritaları bulunmamaktadır.
• Model коркунучler ортосундаki zincirleme ilişkileri түздөн-түз hesaplamaz. Örneğin катуу жаанın жер көчкүı tetiklemesi жалпы алкакта görünse да nedenсуу ташкыны kaskat modellemesi yapılmamıştır.
• R индекси beklenen can kaybı, ekonomik zarar же altyapı hasarını hesaplamaz.
• Gösterge ağırlıklarının bir bölümü uzman yargısı жана literatür değerlerine dayanır.
• Натыйжалар henüz муниципалитет жана аймак düzeyindeki karar маалыматcilerle katılımcı biçimde kalibre edilmemiştir.

Изилдөө ne söylüyor, ne söylemiyor?

Изилдөөnın söylediği: Kullanıcıların zaman ичиндеki hareketleri, бир эле физикалык коркунуч чөйрөında maruziyeti жана курама risk profilini değiştireбилет. Turizm жана günlük hareketlilik айрыкча жээк жана kent merkezlerinde statik nüfus yaklaşımının göremediği kritik durumlar yarataбилет. Belediye ölçeğinde standartlaştırılmış göstergeler, аймаксуу ташкыны planlama үчүн karşılaştırılaбилет bir маалымат tabanı sağlayaбилет.

Изилдөөnın söylemediği: Model белгилүү bir afetin кайсы tarihte gerçekleşeceğini tahmin etmez. Бир муниципалитетте kaç kişinin öleceğini же ne kadar ekonomik kayıp oluşacağını hesaplamaz. Bina güvenliğini, tahliye süresini, hastane жөндөмүн же ulaşım ağının çökmesini ayrıntılı biçimde simüle etmez. R değeri, bireyсуу ташкыны güvenlik garantisi же kesin saha sonucu эмесdir. Ayrıca жогорку R değeri tek başına белгилүү bir yatırımın zorunlu olduğunu kanıtlamaz; karar sürecine girdi sağlayan göreli bir göstergedir.

Изилдөөnın Yöntemi жана Bulguları

Изилдөө tasarımı

Изилдөө dört ana aşamada yürütülmüştür:

1. Veri toplama: Doğal коркунуч, nüfus, günlük hareketlilik, turizm жана kentleşmiş alan маалыматleri ulusal, аймаксуу ташкыны жана Avrupa ölçekli kamu kaynaklarından toplanmıştır.
2. Tek katmanlı göstergeler: Tehlike, maruziyet, duyarlılık жана kırılganlık үчүн муниципалитет ölçeğinde KPI’lar эсептелген.
3. Kümeleme: 13 нормалдаштырылган gösterge kullanılarak Ward байланышlı hiyerarşik kümeleme gerçekleştirilmiştir.
4. Dinamik көп коркунучтуу риск: Dört колдонуучу сценарийsu үчүн H, E, V, ExV, R жана ΔR değerleri hesaplanmış жана haritalanmıştır.

Kullanılan başlıca маалымат kümeleri

Kümeleme değişkenleri

Kümeleme analizinde ушул 13 değişken kullanılmıştır:

• I_W: Orman yangını
• I_E: Deprem
• I_F: Sel
• I_L: Heyelan
• I_H: Sıcak hava dalgası
• I_R: Şiddetli yağış
• E: Kullanıcı yoğunluğuna dayalı maruziyet
• E₁: Bölgeсуу ташкыны nüfus ağırlığı
• V: Yaşa dayalı курама kırılganlık
• V₁: Yaşlı nüfus oranı
• V₂: Aşinalık eksikliği
• V₃: Turistik çekicilik
• Tehlike-колдонуучу profilini tamamlayan нормалдаштырылган сценарий girdileri

Tekil коркунуч bulguları

Senaryolara ылайык temel bulgular

Изилдөөnın beş ana sonucu

1. Kıyı муниципалитетleri, жогорку колдонуучу yoğunluğu, turizm жана aşinalık eksikliği себебинен эң жогорку курама risk koşullarını көрсөтөт.
2. İç аймактарда жер титирөө, жер көчкү жана токой өртү сыяктуу физикалык коркунучler басымдууdır; ancak nüfus maruziyeti жээкya ылайык төмөнүрөөк.
3. Gece-күндүз farkı çoğu yerde изилдөө-эс алуу мезгил farkından daha küçüktür. Turizm, temel risk değişiminin başlıca sürücülerinden biridir.
4. Kümeleme, R жана ΔR натыйжаларı аймактын coğrafi жана sosyoekonomik түзүлүшүyla tutarlı örüntüler üretmiştir.
5. Tek tip аймаксуу ташкыны politika ордуна, муниципалитетlerin risk-колдонуучу profillerine ылайык farklılaştırılmış fakat аймаксуу ташкыны катары koordine edilmiş planlama gereklidir.

Planlama açısından сунушталган kullanım biçimi

• Statik imar жана arazi kullanım planları hazırlanırken мурун dinamik сценарийlar değerlendirilmelidir.
• En kritik же en sık tekrarlanan сценарий, туруктуу planlar үчүн ihtiyatlı referans катары seçileбилет.
• Kullanıcı hareketliliğini güncelleyen kкабылдагыч аймаксуу ташкыны gözlem mekanizmaları kurulaбилет.
• Benzer муниципалитет kümeleri үчүн жалпы politika, altyapı жана hazırlık paketleri oluşturulaбилет.
• Yüksek R değerine үзгүлтүксүз sahip муниципалитетler yapısal öncelik; жогорку ΔR değerine sahip муниципалитетler болсо uyarlanaбилет жана dönemсуу ташкыны hazırlık önceliği катары ele alınaбилет.
• Yöntem gelecekte mahalle, nüfus sayım аймакsi же homojen planlama zonu ölçeğine indirgeneбилет.

Kaynak жана Yöntem Notu

Bu içerik, Gabriele Bernardini, Maud Natalucci, Luca Domenella, Giovanni Marinelli жана Enrico Quagliarini tarafından даярдаган “A Dynamic User-Based Approach to Multi-Risk Assessment for Regional Planning: Application to the Marche Region, Italy” başlıklı изилдөөya dayanmaktadır.

Изилдөө, Marche Bölgesi’ndeki 225 муниципалитет үчүн altı doğal коркунучyi, колдонуучу maruziyetini, yaşa жана yerel aşinalığa bağlı kırılganlığı, hiyerarşik kümelemeyi жана dört zamansal nüfus сценарийsunu bir araya getiren nicel bir аймаксуу ташкыны planlama destek modelidir. Изилдөөda QGIS менен coğrafi маалымат işleme, MATLAB R2024b менен kümeleme, temel bileşen analizi жана görсуу ташкыныleştirme kullanılmıştır.

PDF’да dergi adı, DOI, kabul tarihi же tamamlanmış hakemlik sürecini doğrulayan açık bir kayıt bulunmadığından изилдөө, hakemliği metin аркылуу doğrulanamayan akademik изилдөө metni катары değerlendirilmiştir. Metinde изилдөөnın açıkça hakem değerlendirmesinden geçmediğini söyleyen standart bir preprint uyarısı görülmemiştir; buna rağmen hakemlik tamamlanmış сыяктуу да sunulmamalıdır.

Bu изилдөө эксперименталдык bir afet müdahalesi, saha tatbikatı же kayıp doğrulama изилдөөsı эмесdir. Натыйжалар kamu маалымат tabanlarına, coğrafi katmanlara, nüfus sayımı маалыматlerine, жайгаштыруу сыйымдуулугуна, uzman ağırlıklarına, нормалдаштырылган göstergelere жана сценарий varsayımlarına dayalı аймаксуу ташкыны modelleme натыйжаларıdır. Üretilen R değerleri can kaybı, yaralanma, bina hasarı же ekonomik zarar tahmini эмесdir.

İçerik гана PDF’deki изилдөөnın yöntemi, bulguları, formülleri, haritaları, tabloları жана sınırlılıkları esas alınarak hazırlanmıştır. Изилдөөda bulunmayan saha başarısı, kesin afet tahmini, güvenlik garantisi, ticari uygulanaбилетlik же түздөн-түз kayıp azaltma iddiası eklenmemiştir. Fizikсуу ташкыны bina kırılganlığı, güncel gerçek zamanlı hareket маалыматsi, turistlerin demografik түзүлүшү жана коркунучler arası zincirleme etkileşimler modelde tam катары temsil edilmemektedir.