Бул изилдөө, адистик программалоо же географиялык маалымат системасы becerмененrine sahip olmayan жергиликтүү акторлордун өз аймагына мүнөздүү цунами эвакуация sorunlarını агентке негизделген bir симуляция üzerinde диагнозmlayıp çözüm önerмененri tasarlayıp tasarlayamayacторını текшерүүktedir. Изилдөөчүлөр; yol, harita жана убакытка байланыштуу tсууnami суу каптоо сүрөттөрүnden kurulabмененn Scratch негиздүү bir симуляция platformu geliştirmiş жана алкакyi Japonya'nın Kamakura kentinde 13-14 yaşındaki орто мектеп окуучуларыyle yürütülen beş oturumluk bir uygulamada баалуулукlendirmiştir. İncelenen 10 окуучуden 7'si иштетүүгө боло турган bir tahliye önlemi oluşturmuş; салыштырууга боло турган 6 tasarımın tamamında симуляцияdaki ийгиликтүү эвакуация sayısı баштапкы сценарийna göre 401,0 менен 672,7 kişi arasında арткан. Муну менен бирге bu натыйжалар küçük bir окуучу grubuna, tek bir bölgeye жана çok sayıda божомол içeren bir модельe dayanmaktadır; чыныгы bir tсууnami sırasında aynı натыйжаларыn ortaya çıkacторını далилдебейт.

Çerçeжанаnin негизги yeniliği, yerel kişмененri yalnızca uzmanlar tarafından önceden belirlenmiş басуу ылдамдыгы же tahliyeye başlama zamanı gibi parametreleri değiştiren kullanıcılar olmaktan çıkarmasıdır. Öğrencмененr жол тармагыnı, эвакуация пункттарыnı, bölgelere göre hedef dторılımını жана “эвакуация имараты dolarsa başka bir noktaya yönel” gibi динамикалык шарт эрежелериnı kendмененri tasarlayabilmiştir. Böylece симуляция, даяр сценарийyu издөө aracından yerel sorunları ifade etmeye жана ар башка “эмне болмок?” durumlarını sınamaya yarayan bir tasarım ortamına dönüştürülmüştür.

Simülasyon kullanılmadan önce окуучуларin баалооleri çoğunlukla dar yollar, eğim, görüş alanı жана bina жогоркуliği gibi mevcut mekânsal koşullarla sınırlı kalmıştır. Simülasyon sonrasında болсо tсууnami мененrlerken tahliye merkezlerinin dolması, insanların ар башка ылдамдыкlarda hareket etmesi, belirli yollarda yığılma oluşması жана önerмененn bir önlemin yeni sorunlar üretmesi gibi zamana жана жамааттык жүрүм-турумa bторlı durumlar daha görünür hâle gelmiştir. Bu değişim, окуучуларin yalnızca sabit bir haritayı değil, tahliyeyi zaman үчүнde gelişen жана birbirini etkмененyen unсууrlardan oluşan dinamik bir процесс катары düşünmeye başladığını көрсөтөт.

Түркия жагынан баалоо: Изилдөө Түркия'de чыныгыleştirilmemiştir жана натыйжалары түздөн-түз Түркия'deki kıyı yerleşimlerine жалпыleнымez. Муну менен бирге önerмененn yaklашып кетүү; yerel жол тармагы, расмий суу каптоо сценарийları, tahliye түзүмlarının чыныгы кубаттуулукleri жана bölge sakinlerinin hareket өзгөчөlikleri kullanılarak uyarlanabмененcek bir ыкма сууnmaktadır. Түркия'deki bir uygulamada bina бекемдикı, erişмененbilirlik, mülkiyet, эвакуация пункттарыnın расмий statüsü, тоскоолдукli жана улгайган адамдарin hareketi, mevsimsel nüfus жана талаа tatbikatları өзүнчөca doğrulanmalıdır. Изилдөө, böyle bir uyarlamanın başarılı olacторını değil, yerel kişмененrin симуляцияla çözüm tasarımına katılabмененceğini gösteren ön kanıt сууnmaktadır.

Изилдөөнүн негизги sorunu эмне?

Tсууnami tahliye planlarında yalnızca en yakın tahliye noktasını harita üzerinde göstermek yeterli olmayabilir. İnsanlar aynı anda hareket ettiğinde yollar kalabalıklaşabilir, tahliye binaları кубаттуулугуni doldurabilir, bazı güzergâhlar суу altında kalabilir жана başlangıçta uygun görülen bir önlem yeni bir тоскоол oluşturabilir. Sabit haritalar yol genişliği, bina жайгашууu жана жогорку alan gibi mekânsal өзгөчөlikleri gösterebilse de insanların жана tсууnami суу каптооsının zaman үчүнdeki hareketini бирге temsil edemez.

Ajan tabanlı tahliye симуляцияları bu değişimleri canlandırabilir. Bu tür модельlerde her tahliye edмененn kişi же kişi grubu, belirli bir başlangıç zamanı, hareket ылдамдыкı, hedef жана davranış kuralı bulunan bir “агент” катары temsil edilir. Бирок geleneksel bir симуляцияun hazırlanması; programlama, жол тармагы oluşturma, географиялык маалымат иштетүү, сандык эсептөө жана davranış kurallarını kodlama becerмененri gerektirir. Bu эмне үчүнle yerel halkın текшерүүk istediği sorunlar çoğu zaman изилдөөчүлөр же danışmanlar tarafından модельe aktarılmaktadır.

Изилдөөnın изилдөө boşluğu tam катары burada ortaya çıkmaktadır: Yerel aktörler симуляция натыйжаларыnı izleyebilmekte же birkaç hazır parametreyi değiştirebilmekte, бирок tahliye alanını, davranışları жана duruma bторlı tepki mantığını түздөн-түз kendмененri tasarlayamamaktadır. Изилдөөчүлөр bu uzman bторımlılığını azaltacak bir алкак önermiştir.

Yerel aktör kavramı neyi ifade etmektedir?

Изилдөөda “yerel aktör”, tсууnami riski bulunan bir географиялык bölgede yaşayan же günlük faaliyetlerini sürdüren жана bir afet sırasında kendisi de tahliye olmak zorunda kalacak kişi катары аныкталган. Bu kişмененr yerel yolları, riskli noktaları, günlük hareket biçimlerini жана kullanılabмененcek түзүмları dışarıdan gelen uzmanlardan daha өзүнчөntılı biçimde диагнозyabilir.

Uygulamada орто мектеп окуучуларыnin seçilmesinin iki gerekçesi bulunmaktadır. Öğrencмененr yerel okullarda uzun süre bulunmakta жана afet sırasında kendмененri de tahliye edilmesi gereken bireylerdir. Aynı zamanda dijital araç жана маселе чечүү becerмененri kazanan, gelecekte yerel afet risk azaltma faaliyetlerinde rol üstlenebмененcek bir kuşторı temsil etmektedirler. Изилдөө бардык жергиликтүү акторлордун окуучу olması gerektiğini savunmamakta; окуучуларi önerмененn алкакnin uygulanabilirliğini sınamak үчүн seçilmiş bir yerel aktör grubu катары баалооktedir.

Önerмененn алкак кайсы bмененşenlerden oluşmaktadır?

Şekil 1'de gösterмененn алкак üç ana parçadan oluşmaktadır: маалымат hazırlama, симуляция platformu жана kullanıcı tarafından yürütülen önlem tasarımı. Sistem, karmaşık географиялык маалымат иштетүүlerini azaltmak amacıyla üç сүрөт türünden yararlanmaktadır:

• Yol сүрөтsü: Kavşakları жана dönüş noktalarını temsil eden түйүндөр менен bu түйүндөрi bторlayan yol байланыштарının çıkarılmasında kullanılır.
• Temel harita сүрөтsü: Yerleşimin географиялык түзүмsını жана эвакуация пункттарыnı ekranda göstermek үчүн фон oluşturur.
• Zamana bторlı tсууnami суу каптоо сүрөттөрү: Su basan alanların симуляция zamanı мененrledikçe animasyon biçiminde genиштетүүsini sторlar.

Изилдөөчүлөр yol сүрөтsünden түйүн-байланыш маалыматsini yarı otomatik çıkaran bir ön иштетүү aracı geliştirmiştir. Elde edмененn koordinatlar Scratch ortamına dönüştürülmektedir. Kullanıcı daha sonra yol ekleyebilmekte, yol sмененbilmekte, geçмененmeyen noktaları диагнозmlayabilmekte жана tahliye hedefleriyle yol байланыштарını düzenleyebilmektedir.

Simülasyon çekirdeğinin dört катмарı

Simülasyon çekirdeği birbirine bторlı dört катмарla изилдөөktadır:

1. Tahliye alanı катмарı: Yol түйүндөрini, байланыштарı, бардык noktalar arasındaki önceden hesaplanan эң кыска жолları жана her yol üzerindeki агент sayısını saklar.
2. Tahliye агентı катмарı: Ajanın beklemesini, belirli bir ылдамдыкla hareket etmesini, yol doluluk bilgмененrinin güncellenmesini жана tсууnamiyle temas edip etmediğinin belirlenmesini sторlar.
3. Tсууnami катмарı: Zamana bторlı суу каптоо сүрөттөрүni sırayla değiştirerek сууyun мененrlemesini canlandırır.
4. Simülasyon kontrol катмарı: Gerçek zaman менен симуляция zamanı arasındaki катышı, zamanlayıcıyı жана бардык bмененşenlerin eş zamanlı başlatılmasını yönetir.

En kısa yollar симуляция başlamadan önce hesaplanıp кэшке alınmaktadır. Böylece çok sayıda агент hareket ederken her adımda yeniden yol araması түзүмlmamakta жана эсептөө жүгү azaltılmaktadır. Изилдөөda bторımsız bir matematiksel denklem сууnulmamış; модельin işleyişi parametreler, эң кыска жол маалыматleri жана Scratch kod bloklarıyla аныкталган.

Yerel kullanıcılar кайсы tasarımları yapabilmektedir?

Çerçeжанаde üç tasarım faaliyeti bulunmaktadır:

• Tahliye alanı tasarımı: Yol, түйүн жана байланыш ekleme же silme; tahliye hedefi oluşturma; кубаттуулук жана geçмененmezlik gibi mekânsal өзгөчөlikleri диагнозmlama.
• Tahliye агентı davranış tasarımı: Ajanın nerede жана ne zaman ortaya çıkacторını, кайсы ылдамдыкla hareket edeceğini, кайсы hedefe жана кайсы güzergâhtan gideceğini belirleme.
• Tahliye агентı davranış kuralı tasarımı: Yolun kapanması, hedefin dolması, kalabalıklaşma же tсууnami yaklaşması gibi bir durum algılandığında uygulanacak eylemi belirleme.

Şekil 2'deki Scratch аралык бетünün sol bölümünde programlama blokları, sтор bölümünde болсо жол тармагы жана симуляция animasyonu bulunmaktadır. Kullanıcı, “hedefteki kişi sayısı belirli bir eşiği aşarsa alternatif hedefe git” gibi bir koşulu görsel blokları birbirine bторlayarak kurabilmektedir. Bu өзгөчөlik, yalnızca ылдамдык же başlangıç zamanı değiştirmekten ар башка катары tahliye kararının mantığını түздөн-түз tasarlamaya olanak жанаrmektedir.

Uygulama кайсы bölgede жана kimlerle түзүмldı?

Uygulama, Japonya'nın Kanagawa bölgesindeki Kamakura kentinde bulunan Zaimokuza 5-chome kıyı yerleşimini модельlemiştir. Kullanılan afet сценарийсууnda Сагами чуңкуру'nun batı tarafında oluşacak bir жер титирөө sonrasında yaklaşık 13 metreye ulaşabмененcek bir tсууnaminin bölgeye yaklaşık 14 dakikada varacторı алдын ала билүүlmektedir. Yaklaşık 1.400 kişinin yaşadığı bölge, цунами эвакуацияsinin güç болгону bir alan катары аныкталган.

Katılımcılar 13-14 yaşlarında birinci жана ikinci класс орто мектеп окуучуларыdir. Katılım gönüllü болгону жана bazı okul etkinlikleriyle çагымtığı үчүн oturumlara katılan окуучу sayısı değişmiştir: ilk oturumda 17, ikinci oturumda 15, üçüncü oturumda 17, dördüncü oturumda 13 жана beşinci oturumda 12 окуучу bulunmuştur. Öğrencмененrden, жанаlмененrden жана okul müdüründen yazılı onam alınmış; uygulama этика комитети tarafından Non-medical 2025-85 numarasıyla макулдукlanmıştır.

Yol торı жана tсууnami сценарийсуу кантип oluşturuldu?

Şekil 3, Zaimokuza yerleşimini жана расмий tahliye binaları менен ачык tahliye alanlarını көрсөтөт. Bölgedeki bazı расмий түзүмların 60 жана 480 kişilik belirtilmiş кубаттуулукleri bulunmaktadır. Şekil 4'teki симуляция жол тармагы, 130 түйүн жана 173 байланышdan oluşmaktadır. Kırmızı numaralar yol түйүндөрini, siyah çizgмененr болсо агентların kullanabildiği yol байланыштарını көрсөтөт.

Tсууnami сүрөттөрү, Сагами чуңкуру'nun batı модельi негизги alınarak üretмененn суу каптоо маалыматlerinden даярдалган. Görüntü dizisi жер титирөө anı t = 0 kabul edмененrek 30 saniyelik aralıklarla oluşturulmuştur. Şekil 5'te 300, 600, 900 жана 1.800 saniyedeki yayılım gösterilmektedir. Animasyon 10 metrelik тор hücrelerine dayanmaktadır жана renkli hücreler 30 santimetrelik tсууnami суу каптоо derinliğini temsil etmektedir.

Öğrencмененr beş oturumda ne yaptı?

İlk dört oturum, окуучуларin gerekli tasarım becerмененrini баскычlı biçimde edinmesine өзүнчөlmıştır. Beşinci oturumda окуучулар kendi önlemlerini serbest biçimde tasarlamıştır.

• 1. oturum: Scratch, koordinatlar, өзгөрмөler, объект hareketi жана if-then koşulları öğretildi.
• 2. oturum: Tсууnami varış zamanı, суу каптоо derinliği жана кооптуу аймак баяндооldı; окуучулар örnek koddan yararlanarak kıyıdan başlayan агентlar oluşturdu.
• 3. oturum: Öğrencмененr талааda жогорку alanları, tahliye binalarını, dar yolları жана riskli noktaları gözlemledi.
• 4. oturum: Saha gözlemleri түзүмşkan notlarla kâğıt haritaya aktarıldı жана негизги симуляция kuruldu.
• 5. oturum: Temel сценарийya göre ийгиликтүү эвакуация sayısını artırmayı amaçlayan özgün önlemler tasarlandı жана uygulama sonrasında sorunlar yeniden not edildi.

Başlangıç симуляцияunun божомолları nelerdi?

Temel сценарийda bir агент beş bölge sakinini temsil etmiştir. Yaklaşık 1.400 kişilik nüfus, жол тармагыndaki түйүндөрe eşit biçimde dторıtılmış 280 агент менен модельlenmiştir. Her агент үчүн:

• Tahliyeye başlama zamanı 120 менен 300 saniye arasındaki düzgün rastgele dторılımdan seçilmiştir.
• Yürüme ылдамдыкı 1,0 менен 1,2 metre/saniye arasındaki düzgün rastgele dторılımdan seçilmiştir.
• Ajanın муниципалитет tarafından belirlenen tahliye noktasına эң кыска жолdan gittiği божомолдонгон.

Temel симуляцияda ийгиликтүү эвакуация edмененn kişi sayısı 687,8 ± 28,2 kişi катары эсептелген. Buradaki баалуулук 30 симуляция çalıştırmasının орточоsı жана стандарттык четтөөsıdır. Öğrencмененrin sonucu yalnızca чыныгыçi olmayan bir ылдамдык artışıyla жүкseltmesini önlemek amacıyla агент sayısı, başlangıç zamanı жана басуу ылдамдыгы sabit tutulmuştur.

Önlemler кантип баалуулукlendirildi?

İlk изилдөө soruсуу үчүн маалымат göndermeyi kabul eden 10 окуучуnin programı iki ölçütle incelenmiştir. Birinci ölçüt, окуучуnin düşündüğü önlemin yol alanı, агент davranışı же шарт эрежеси biçiminde иштетүүгө боло турган катары uygulanıp uygulanmadığıdır. İkinci ölçüt, sabit parametreler korunarak 30 kez çalıştırılan окуучу симуляцияunun ийгиликтүү эвакуация орточоsının негизги сценарийyu aşıp aşmadığıdır.

İkinci изилдөө soruсуу үчүн окуучуларin симуляция öncesi жана sonrası түзүмşkan notları dört kategoride классlandırılmıştır:

• Mevcut mekânsal koşullar,
• Zamansal-mekânsal değişim,
• Kalabalık davranışı,
• Önlem uygulandıktan sonraki durumlar.

Bir ачыкlama birden fazla kategoriye спутникğunda бардык ilgili kategorмененrde sayılmıştır. Bu эмне үчүнle kategori toplamları, окуучу ачыкlamalarının toplam sayısından daha жогорку olabilmektedir.

Ana nicel bulgular эмнени көрсөтөт?

Değerlendirмененn 10 окуучуnin 7'si kendi tahliye önlemini иштетүүгө боло турган biçimde uygulamıştır. Bu yedi окуучуden altısının sonucu негизги сценарийyla karşılaştırılabilmiştir. Altı önlemin tamamı модельde ийгиликтүү эвакуация sayısını artırmış жана artışlar +401,0 менен +672,7 kişi arasında değişmiştir. Бирок изилдөө bu farklar үчүн p баалуулукi, ишеним аралыгы же başka bir çıkarımsal anlamlılık тестi bildirmemiştir. Sonучlar tekrarlı симуляцияların орточо жана стандарттык четтөөlarına dayalı betimsel салыштырууlardır.

Öğrenci A'nın кубаттуулукye bторlı dinamik yönlendirmesi

Öğrenci A, талаа текшерүүsinde belirlenen 86 numaralı noktadaki bir binayı yeni tahliye hedefi катары eklemiş жана binanın кубаттуулугуni божомолsal катары 600 kişi kabul etmiştir. Tahliye edмененnleri başlangıç bölgelerine göre dört gruba ayırmış жана ар башка hedefler диагнозmlamıştır. Yeni hedef 600 kişiye ulaştığında агентları 74 numaralı расмий tahliye alanına yönlendiren bir if-then kuralı eklemiştir.

Şekil 7, bölgelere göre hedef dторılımını; Şekil 8, кубаттуулук kontrolü yapan Scratch kodunu көрсөтөт. Kod, 86 numaralı noktadaki kişi sayısı 600'ün altındaysa агентı başarılı saymakta; кубаттуулук dolmuşsa агентı 74 numaralı noktaya yönlendirmektedir. Şekil 9'da yeşil işaretler hareket eden агентları, mavi тор tсууnami суу каптооsını, gri işaretler tсууnamiye yakalanan агентları көрсөтөт.

Öğrenci A'nın 30 çalıştırmadaki ийгиликтүү эвакуация орточоsı 1.189,7 ± 10,9 kişi olmuş жана негизги сценарийyu 501,9 kişi aşmıştır. Şekil 9'daki tek örnek çalıştırmada 900. saniyede 1.200 başarılı жана 200 başarısız tahliye görülmektedir. Görseldeki tek çalıştırma менен 30 çalıştırmanın орточоsı birbirine karıştırılmamalıdır. Görsel өзүнчөca, yeni binanın кубаттуулугу dolduktan sonra yönlendirмененn bazı агентların tсууnamiye yakalanabildiğini göstererek önlemin yeni bir risk üretebмененceğini ortaya koymaktadır.

Öğrenci B'nin tahliye кубаттуулугуni bölgelere ayırması

Öğrenci B, kıyıya en yakın агентlar үчүн 28 numaralı жана yalnızca 60 kişilik расмий эвакуация имаратыnın кубаттуулугуni korumaya çalışmıştır. Bu noktaya yakın olmakla бирге kıyıdan biraz daha uzakta bulunan агентları 86 numaralı yeni hedefe yönlendirmiştir. Böylece herkesin yalnızca en yakın hedefi seçmesi yerine, sınırlı кубаттуулукnin kıyıya daha yakın жана zamanı daha az olan kişмененre өзүнчөldığı bir görev paylашып кетүүı tasarlanmıştır.

Bu tasarım 30 çalıştırmada 1.330,5 ± 8,5 kişi ийгиликтүү эвакуация орточоsı üretmiş жана негизги сценарийyu 642,7 kişi aşmıştır. Муну менен бирге 86 numaralı binanın tahliye түзүмsı катары kullanılabilirliği жана 600 kişilik кубаттуулугу чыныгы талаа маалыматsiyle тастыкталган эмес.

Simülasyon окуучуларin sorun algısını кантип değiştirdi?

Simülasyon öncesinde kaydedмененn 26 ачыкlamanın 24'ü mevcut mekânsal koşullarla, yalnızca 2'si kalabalık davranışıyla ilgiliydi. Zamansal-mekânsal değişim жана önlem sonrası durum kategorмененrinde hiçbir ачыкlama bulunmamıştır.

Simülasyon sonrasında kaydedмененn 20 ачыкlama dört kategoriye de dторılmıştır: mevcut mekânsal koşullar 7, zamansal-mekânsal değişim 8, kalabalık davranışı 7 жана önlem sonrası durumlar 7 kez kodlanmıştır. Birden fazla kategori içeren ачыкlamalar her kategoriye өзүнчө өзүнчө dâhil edildiği үчүн bu sayıların toplamı 20'yi aşmaktadır.

Simülasyon öncesindeki ifadeler “yollar dar”, “eğim çıkmak zor” же “эвакуация имараты beklenenden alçak” gibi sabit gözlemlere фокусlanmıştır. Simülasyon sonrasında окуучулар şu tür ilişkмененri ifade etmeye başlamıştır:

• Kıyıdaki insanlar hedefe ulaştığında binanın кубаттуулугуnin zaten dolmuş olabмененceği,
• Farklı yürüme ылдамдыкları эмне үчүнiyle bazı kişмененrin geride kalabмененceği,
• Yeni эвакуация имаратыndan başka bir hedefe yönlendirмененn insanların yolda tсууnamiye yakalanabмененceği,
• Yeni hedef dolduktan sonra içeri giremeyen kişмененrin zamanında tahliye olamayabмененceği,
• Belirli bir эвакуация имаратыnda yoğunlaşmanın azaltılması gerektiği.

Bu bulgu, окуучуларin yalnızca өзүнчө risk unсууrlarını değil; başlangıç zamanı, yürüme süresi, tсууnami varışı, hedef кубаттуулугу жана kalabalıklaşma arasındaki байланыштарı бирге düşünmeye başladığını көрсөтөт. Бирок изилдөө, bu bilişsel değişimin kalıcı болгонуnu, чыныгы bir afet sırasındaki davranışı değiştirdiğini же yalnızca симуляцияdan булакlandığını kanıtlayan kontrollü bir окутуу экспериментi değildir.

Изилдөөnın күчтүү yönleri nelerdir?

• Yerel катышуучуları hazır натыйжаларыn alıcısı değil, модель жана önlem tasarımcısı катары жайгашууlandırmaktadır.
• Saha gözlemi, tehlike haritası, жол тармагы жана dinamik симуляцияu aynı öğrenme sürecinde birleştirmektedir.
• Yalnızca ылдамдык жана başlangıç zamanı değil, кубаттуулукye bторlı yön değiştirme gibi koşullu davranış kurallarını колдойт.
• Temel parametreleri sabit tutarak натыйжаларыn yapay ылдамдык değişiklikleriyle жүкseltilmesini sınırlandırmıştır.
• Her салыштырууга боло турган tasarımı 30 kez çalıştırarak кокус баштапкы абал zamanı жана ылдамдыкların oluşturduğu өзгөрмөliği орточо жана стандарттык четтөөyla көрсөткөн.
• Başarılı örneklerin yanında kod hatası эмне үчүнiyle tamamlanamayan окуучу изилдөөlarını da raporlamıştır.
• Öğrenci, жанаli жана okul onamı менен этика комитети макулдукı ачыкça белгиленген.

Изилдөөnın чектөөлөрү nelerdir?

• Изилдөө рецензиядан өтө элек bir preprinttir.
• Değerlendirme yalnızca 10 окуучу, bir okul жана tek bir kıyı bölgesiyle sınırlıdır.
• Kontrol grubu, rastgele grup ataması же ар башка bir окутуу ыкмасыyle салыштыруу жок.
• Algı değişimleri түзүмşkan notların betimsel классификацияsına dayanmakta, istatistiksel anlamlılık тестi сууnulmamaktadır.
• Yol торı өзүнчөk түйүн жана байланыштарa indirgenmiş; insan davranışı, tсууnami мененrlemesi жана karar процессleri bкислотаleştirilmiştir.
• Yeni эвакуация имаратыnın коопсузği, mülkiyeti, erişмененbilirliği, чыныгы кубаттуулугу жана afet anında işletilmesi тастыкталган эмес.
• Başarılı tahliye, агентların модельde belirli bir hedefe ulaşmasına göre аныкталган; yaralanma, panik, araçlar, enkaz, байланыш kesintisi жана karmaşık insan өз ара аракеттенүүlerinin tamamı temsil edilmemiştir.
• Üç окуучу иштетүүгө боло турган bir önlem tamamlayamamıştır. Bu durum, blok tabanlı ortamda hata bulma жана düzeltme desteğine ihtiyaç болгонуnu көрсөтөт.
• Модель натыйжалары чыныгы bir tahliye tatbikatı же чыныгыleşmiş tсууnami маалыматsiyle тастыкталган эмес.

Изилдөө neyi колдойт, neyi далилдебейт?

Изилдөөnın desteklediği натыйжа: Bu pilot uygulamada орто мектеп окуучуларыnin çoğu, uzman деңгээлinde programlama же географиялык маалымат системасы иштетүүi yapmadan yerel цунами эвакуация önlemlerini иштетүүгө боло турган bir симуляцияa aktarabilmiştir. Simülasyonla изилдөө, окуучуларin убакытка байланыштуу değişimler, кубаттуулук sorunları, kalabalık davranışı жана önlem sonrasında oluşabмененcek yeni riskler hakkında daha өзүнчөntılı ifadeler üretmesiyle бирге görülmüştür.

Изилдөөnın kanıtlamadığı натыйжа: Simülasyondaki sayı artışı, aynı önlemin чыныгы bir tсууnamide aynı sayıda insanı kurtaracторını göstermez. Изилдөө yeni seçмененn binaların коопсуз болгонуnu, окуучуларin tasarladığı rotaların расмий катары uygulanabilir болгонуnu, системанын бардык yaş gruplarında aynı başarıyı göstereceğini же bu окутууin чыныгы afet davranışını kalıcı biçimde iyмененştireceğini далилдебейт.

Изилдөөnın Yöntemi жана Bulguları

Teknik ыкма кыскачаi

Öğrenci tasarımlarının nicel натыйжалары

Aşторıdaki таблицаda bildirмененn artışlar, 687,8 ± 28,2 kişilik негизги симуляция орточоsına göre hesaplanan модель натыйжаларыdır.

En жогорку bildirмененn artış Öğrenci E'nin tasarımında +672,7 kişi, en төмөн салыштырууга боло турган artış болсо Öğrenci F'nin tasarımında +401,0 kişi olmuştur. Bu ар башкаlıklar симуляция үчүнdeki натыйжаларdır жана чыныгы hayattaki kişi sayısı tahmini катары yorumlanmamalıdır.

Öğrenci ачыкlamalarının симуляция öncesi жана sonrası dторılımı

Simülasyon öncesinde toplam 26, sonrasında toplam 20 ачыкlama bulunmaktadır. Bir ачыкlama birden fazla kategoriye atanabildiğinden, өзгөчөlikle симуляция sonrası kategori sayımlarının toplamı ачыкlama sayısından büжүкtür. Bu эмне үчүнle таблица, bторımsız катышуучу yüzdeleri же bir öным тестi катары баалуулукlendirilmemelidir.

Kaynak жана Yöntem Notu

Изилдөөnın ana metindeki tam özgün adı: A Simulation-Based Framework Enabling Local Actors to Design Tсууnami Evacuation Countermeaсууres

Başlık tutarsızlığı: Dosyanın sonundaki başlık sayfasında “A Simulation-Based Framework Empowering Local Actors to Design Tсууnami Evacuation Countermeaсууres” biçimi колдонулган. Ana metin жана циклiçi bibliyoграф жазуу “Enabling” biçimini kullandığı үчүн bu içerikte ana metindeki sürüm esas alınmıştır. Farklılık yayın öncesinde авторлор же platform tarafından netleştirilmelidir.

Yazarlar, doğru sıralamayla: Kunihiro Nakahara; Takahiro Kubo; Kenсууke Takenouchi; Michinori Hatayama.

Eş birinci автор же eş katkı: Metinde eş birinci авторlık ya da eş katkı bildirimi орун алган эмес.

Sorumlu автор: Kunihiro Nakahara — Disaster Preжанаntion Research Institute, Kyoto Uniжанаrsity.

Kurumsal байланыштар:

• Kunihiro Nakahara жана Michinori Hatayama: Disaster Preжанаntion Research Institute, Kyoto Uniжанаrsity, Uji, Kyoto, Japonya.
• Takahiro Kubo: College of Education жана Typhoon Research and Technology Center, Yokohama National Uniжанаrsity, Yokohama, Japonya.
• Kenсууke Takenouchi: Typhoon Research and Technology Center, Yokohama National Uniжанаrsity, Yokohama; Department of Engineering and Design, Kagawa Uniжанаrsity, Takamatсуу, Japonya.

DOI:10.2139/ssrn.7169962

Dergi: Hakemli bir dergi adı bu sürümde орун алган эмес.

Yayın platformu: SSRN.

Platform ишканаcisi: Elsevier.

Yayın yılı: 2026.

Kaynak türü: Özgün изилдөө içeren preprint жана pilot симуляция uygulaması.

Hakemlik durumu: Бул изилдөө bir preprinttir жана рецензиядан өткөн эмес. Bulgular bu чектөө dikkate alınarak okunmalıdır.

Resmî preprint байланышsı:SSRN изилдөө kaydı

Etik макулдук: Öğrencмененrden, жанаlмененrden жана okul yönetiminden yazılı onam alınmış; изилдөө Non-medical 2025-85 numarasıyla этика комитети макулдукı almıştır.

Finansman: Изилдөө JSPS KAKENHI 25K17176 numaralı destek жана Kyoto Uniжанаrsity Disaster Preжанаntion Research Institute 2025 Genel Ortak Изилдөө Programı 2025GC-07 numaralı destek kapsamında finanse edilmiştir.

Veri erişimi: Bireysel деңгээлdeki маалыматler onam жана этика комитети чектөөlamaları эмне үчүнiyle kamuya ачык değildir. Kimliksizleştirilmiş destekleyici маалыматlerin, маалымат колдонуу sözleşmesi tamamlandıktan sonra makul talep üzerine sorumlu авторdan alınabмененceği белгиленген.

Yapay zekâ колдонуу bildirimi: Yazarlar, изилдөө metninin hazırlanması sırasında ChatGPT'yi İngilizce dil düzenlemesi amacıyla kullandıklarını; içeriği sonradan kendмененrinin gözden geçirip düzenlediklerini жана sorumluluğunu üstlendiklerini ачыкlamıştır.

Tablo numaralandırma notu: Ana metin, симуляция öncesi жана sonrası ачыкlama классификацияlarına Tablo 4 жана Tablo 5 катары gönderme yapmaktadır. İlgili таблица başlıklarında болсо yeniden Table 1 жана Table 2 numaraları колдонулган. Bu editoryal tutarsızlık bilimsel натыйжалары değiştirmese de nihai sürümde düzeltilmelidir.

Bu түрк тили ачыкlama жүкlenen изилдөөнүн metni, ыкмаларi, таблицаları, симуляция görselleri жана ekleri esas alınarak даярдалган. Изилдөөda bulunmayan bilimsel натыйжалар, чыныгы талаа başarısı iddiaları же клиникалык жана ticari çıkarımlar eklenmemiştir. Dış булакlar yalnızca DOI жана SSRN platform идентификациясыnin bibliyoграф kontrolü үчүн колдонулган.

Изилдөөnın негизги чектөөлөрү; küçük örneklem, tek okul жана tek bölge, kontrol grubunun bulunmaması, натыйжаларыn симуляция божомолlarına bторımlı olması, yeni tahliye түзүмlarının чыныгы коопсуздук жана кубаттуулук koşullarının doğrulanmaması, üç окуучуnin иштетүүгө боло турган program tamamlayamaması жана чыныгы yaşam tahliye başarısının sınanmamış olmasıdır. Simülasyonda başarılı görülen bir önlem, чыныгы afet koşullarında otomatik катары коопсуз же uygulanabilir kabul edilmemelidir.