Bu çalışma, uzman programlama veya coğrafi bilgi sistemi becerilerine sahip olmayan yerel aktörlerin kendi bölgelerine özgü tsunami tahliye sorunlarını ajan tabanlı bir simülasyon üzerinde tanımlayıp çözüm önerileri tasarlayıp tasarlayamayacağını incelemektedir. Araştırmacılar; yol, harita ve zamana bağlı tsunami su basma görüntülerinden kurulabilen Scratch tabanlı bir simülasyon platformu geliştirmiş ve çerçeveyi Japonya'nın Kamakura kentinde 13-14 yaşındaki ortaokul öğrencileriyle yürütülen beş oturumluk bir uygulamada değerlendirmiştir. İncelenen 10 öğrenciden 7'si çalıştırılabilir bir tahliye önlemi oluşturmuş; karşılaştırılabilir 6 tasarımın tamamında simülasyondaki başarılı tahliye sayısı başlangıç senaryosuna göre 401,0 ile 672,7 kişi arasında artmıştır. Bununla birlikte bu sonuçlar küçük bir öğrenci grubuna, tek bir bölgeye ve çok sayıda varsayım içeren bir modele dayanmaktadır; gerçek bir tsunami sırasında aynı sonuçların ortaya çıkacağını kanıtlamamaktadır.

Çerçevenin temel yeniliği, yerel kişileri yalnızca uzmanlar tarafından önceden belirlenmiş yürüme hızı veya tahliyeye başlama zamanı gibi parametreleri değiştiren kullanıcılar olmaktan çıkarmasıdır. Öğrenciler yol ağını, tahliye noktalarını, bölgelere göre hedef dağılımını ve “tahliye binası dolarsa başka bir noktaya yönel” gibi dinamik koşul kurallarını kendileri tasarlayabilmiştir. Böylece simülasyon, hazır bir senaryoyu izleme aracından yerel sorunları ifade etmeye ve farklı “ne olurdu?” durumlarını sınamaya yarayan bir tasarım ortamına dönüştürülmüştür.

Simülasyon kullanılmadan önce öğrencilerin değerlendirmeleri çoğunlukla dar yollar, eğim, görüş alanı ve bina yüksekliği gibi mevcut mekânsal koşullarla sınırlı kalmıştır. Simülasyon sonrasında ise tsunami ilerlerken tahliye merkezlerinin dolması, insanların farklı hızlarda hareket etmesi, belirli yollarda yığılma oluşması ve önerilen bir önlemin yeni sorunlar üretmesi gibi zamana ve toplu davranışa bağlı durumlar daha görünür hâle gelmiştir. Bu değişim, öğrencilerin yalnızca sabit bir haritayı değil, tahliyeyi zaman içinde gelişen ve birbirini etkileyen unsurlardan oluşan dinamik bir süreç olarak düşünmeye başladığını göstermektedir.

Türkiye açısından değerlendirme: Çalışma Türkiye'de gerçekleştirilmemiştir ve sonuçları doğrudan Türkiye'deki kıyı yerleşimlerine genellenemez. Bununla birlikte önerilen yaklaşım; yerel yol ağı, resmî su basma senaryoları, tahliye yapılarının gerçek kapasiteleri ve bölge sakinlerinin hareket özellikleri kullanılarak uyarlanabilecek bir yöntem sunmaktadır. Türkiye'deki bir uygulamada bina dayanımı, erişilebilirlik, mülkiyet, tahliye noktalarının resmî statüsü, engelli ve yaşlı bireylerin hareketi, mevsimsel nüfus ve saha tatbikatları ayrıca doğrulanmalıdır. Çalışma, böyle bir uyarlamanın başarılı olacağını değil, yerel kişilerin simülasyonla çözüm tasarımına katılabileceğini gösteren ön kanıt sunmaktadır.

Araştırmanın temel sorunu nedir?

Tsunami tahliye planlarında yalnızca en yakın tahliye noktasını harita üzerinde göstermek yeterli olmayabilir. İnsanlar aynı anda hareket ettiğinde yollar kalabalıklaşabilir, tahliye binaları kapasitesini doldurabilir, bazı güzergâhlar su altında kalabilir ve başlangıçta uygun görülen bir önlem yeni bir darboğaz oluşturabilir. Sabit haritalar yol genişliği, bina konumu ve yüksek alan gibi mekânsal özellikleri gösterebilse de insanların ve tsunami su basmasının zaman içindeki hareketini birlikte temsil edemez.

Ajan tabanlı tahliye simülasyonları bu değişimleri canlandırabilir. Bu tür modellerde her tahliye edilen kişi veya kişi grubu, belirli bir başlangıç zamanı, hareket hızı, hedef ve davranış kuralı bulunan bir “ajan” olarak temsil edilir. Ancak geleneksel bir simülasyonun hazırlanması; programlama, yol ağı oluşturma, coğrafi veri işleme, sayısal hesaplama ve davranış kurallarını kodlama becerileri gerektirir. Bu nedenle yerel halkın incelemek istediği sorunlar çoğu zaman araştırmacılar veya danışmanlar tarafından modele aktarılmaktadır.

Çalışmanın araştırma boşluğu tam olarak burada ortaya çıkmaktadır: Yerel aktörler simülasyon sonuçlarını izleyebilmekte veya birkaç hazır parametreyi değiştirebilmekte, ancak tahliye alanını, davranışları ve duruma bağlı tepki mantığını doğrudan kendileri tasarlayamamaktadır. Araştırmacılar bu uzman bağımlılığını azaltacak bir çerçeve önermiştir.

Yerel aktör kavramı neyi ifade etmektedir?

Çalışmada “yerel aktör”, tsunami riski bulunan bir coğrafi bölgede yaşayan veya günlük faaliyetlerini sürdüren ve bir afet sırasında kendisi de tahliye olmak zorunda kalacak kişi olarak tanımlanmıştır. Bu kişiler yerel yolları, riskli noktaları, günlük hareket biçimlerini ve kullanılabilecek yapıları dışarıdan gelen uzmanlardan daha ayrıntılı biçimde tanıyabilir.

Uygulamada ortaokul öğrencilerinin seçilmesinin iki gerekçesi bulunmaktadır. Öğrenciler yerel okullarda uzun süre bulunmakta ve afet sırasında kendileri de tahliye edilmesi gereken bireylerdir. Aynı zamanda dijital araç ve problem çözme becerileri kazanan, gelecekte yerel afet risk azaltma faaliyetlerinde rol üstlenebilecek bir kuşağı temsil etmektedirler. Çalışma bütün yerel aktörlerin öğrenci olması gerektiğini savunmamakta; öğrencileri önerilen çerçevenin uygulanabilirliğini sınamak için seçilmiş bir yerel aktör grubu olarak değerlendirmektedir.

Önerilen çerçeve hangi bileşenlerden oluşmaktadır?

Şekil 1'de gösterilen çerçeve üç ana parçadan oluşmaktadır: veri hazırlama, simülasyon platformu ve kullanıcı tarafından yürütülen önlem tasarımı. Sistem, karmaşık coğrafi veri işlemlerini azaltmak amacıyla üç görüntü türünden yararlanmaktadır:

• Yol görüntüsü: Kavşakları ve dönüş noktalarını temsil eden düğümler ile bu düğümleri bağlayan yol bağlantılarının çıkarılmasında kullanılır.
• Temel harita görüntüsü: Yerleşimin coğrafi yapısını ve tahliye noktalarını ekranda göstermek için arka plan oluşturur.
• Zamana bağlı tsunami su basma görüntüleri: Su basan alanların simülasyon zamanı ilerledikçe animasyon biçiminde genişlemesini sağlar.

Araştırmacılar yol görüntüsünden düğüm-bağlantı verisini yarı otomatik çıkaran bir ön işleme aracı geliştirmiştir. Elde edilen koordinatlar Scratch ortamına dönüştürülmektedir. Kullanıcı daha sonra yol ekleyebilmekte, yol silebilmekte, geçilemeyen noktaları tanımlayabilmekte ve tahliye hedefleriyle yol bağlantılarını düzenleyebilmektedir.

Simülasyon çekirdeğinin dört katmanı

Simülasyon çekirdeği birbirine bağlı dört katmanla çalışmaktadır:

1. Tahliye alanı katmanı: Yol düğümlerini, bağlantıları, bütün noktalar arasındaki önceden hesaplanan en kısa yolları ve her yol üzerindeki ajan sayısını saklar.
2. Tahliye ajanı katmanı: Ajanın beklemesini, belirli bir hızla hareket etmesini, yol doluluk bilgilerinin güncellenmesini ve tsunamiyle temas edip etmediğinin belirlenmesini sağlar.
3. Tsunami katmanı: Zamana bağlı su basma görüntülerini sırayla değiştirerek suyun ilerlemesini canlandırır.
4. Simülasyon kontrol katmanı: Gerçek zaman ile simülasyon zamanı arasındaki oranı, zamanlayıcıyı ve bütün bileşenlerin eş zamanlı başlatılmasını yönetir.

En kısa yollar simülasyon başlamadan önce hesaplanıp önbelleğe alınmaktadır. Böylece çok sayıda ajan hareket ederken her adımda yeniden yol araması yapılmamakta ve hesaplama yükü azaltılmaktadır. Çalışmada bağımsız bir matematiksel denklem sunulmamış; modelin işleyişi parametreler, en kısa yol verileri ve Scratch kod bloklarıyla tanımlanmıştır.

Yerel kullanıcılar hangi tasarımları yapabilmektedir?

Çerçevede üç tasarım faaliyeti bulunmaktadır:

• Tahliye alanı tasarımı: Yol, düğüm ve bağlantı ekleme veya silme; tahliye hedefi oluşturma; kapasite ve geçilemezlik gibi mekânsal özellikleri tanımlama.
• Tahliye ajanı davranış tasarımı: Ajanın nerede ve ne zaman ortaya çıkacağını, hangi hızla hareket edeceğini, hangi hedefe ve hangi güzergâhtan gideceğini belirleme.
• Tahliye ajanı davranış kuralı tasarımı: Yolun kapanması, hedefin dolması, kalabalıklaşma veya tsunami yaklaşması gibi bir durum algılandığında uygulanacak eylemi belirleme.

Şekil 2'deki Scratch arayüzünün sol bölümünde programlama blokları, sağ bölümünde ise yol ağı ve simülasyon animasyonu bulunmaktadır. Kullanıcı, “hedefteki kişi sayısı belirli bir eşiği aşarsa alternatif hedefe git” gibi bir koşulu görsel blokları birbirine bağlayarak kurabilmektedir. Bu özellik, yalnızca hız veya başlangıç zamanı değiştirmekten farklı olarak tahliye kararının mantığını doğrudan tasarlamaya olanak vermektedir.

Uygulama hangi bölgede ve kimlerle yapıldı?

Uygulama, Japonya'nın Kanagawa bölgesindeki Kamakura kentinde bulunan Zaimokuza 5-chome kıyı yerleşimini modellemiştir. Kullanılan afet senaryosunda Sagami Çukuru'nun batı tarafında oluşacak bir deprem sonrasında yaklaşık 13 metreye ulaşabilecek bir tsunaminin bölgeye yaklaşık 14 dakikada varacağı öngörülmektedir. Yaklaşık 1.400 kişinin yaşadığı bölge, tsunami tahliyesinin güç olduğu bir alan olarak tanımlanmıştır.

Katılımcılar 13-14 yaşlarında birinci ve ikinci sınıf ortaokul öğrencileridir. Katılım gönüllü olduğu ve bazı okul etkinlikleriyle çakıştığı için oturumlara katılan öğrenci sayısı değişmiştir: ilk oturumda 17, ikinci oturumda 15, üçüncü oturumda 17, dördüncü oturumda 13 ve beşinci oturumda 12 öğrenci bulunmuştur. Öğrencilerden, velilerden ve okul müdüründen yazılı onam alınmış; uygulama etik kurul tarafından Non-medical 2025-85 numarasıyla onaylanmıştır.

Yol ağı ve tsunami senaryosu nasıl oluşturuldu?

Şekil 3, Zaimokuza yerleşimini ve resmî tahliye binaları ile açık tahliye alanlarını göstermektedir. Bölgedeki bazı resmî yapıların 60 ve 480 kişilik belirtilmiş kapasiteleri bulunmaktadır. Şekil 4'teki simülasyon yol ağı, 130 düğüm ve 173 bağlantıdan oluşmaktadır. Kırmızı numaralar yol düğümlerini, siyah çizgiler ise ajanların kullanabildiği yol bağlantılarını göstermektedir.

Tsunami görüntüleri, Sagami Çukuru'nun batı modeli temel alınarak üretilen su basma verilerinden hazırlanmıştır. Görüntü dizisi deprem anı t = 0 kabul edilerek 30 saniyelik aralıklarla oluşturulmuştur. Şekil 5'te 300, 600, 900 ve 1.800 saniyedeki yayılım gösterilmektedir. Animasyon 10 metrelik ağ hücrelerine dayanmaktadır ve renkli hücreler 30 santimetrelik tsunami su basma derinliğini temsil etmektedir.

Öğrenciler beş oturumda ne yaptı?

İlk dört oturum, öğrencilerin gerekli tasarım becerilerini aşamalı biçimde edinmesine ayrılmıştır. Beşinci oturumda öğrenciler kendi önlemlerini serbest biçimde tasarlamıştır.

• 1. oturum: Scratch, koordinatlar, değişkenler, nesne hareketi ve if-then koşulları öğretildi.
• 2. oturum: Tsunami varış zamanı, su basma derinliği ve tehlike alanı anlatıldı; öğrenciler örnek koddan yararlanarak kıyıdan başlayan ajanlar oluşturdu.
• 3. oturum: Öğrenciler sahada yüksek alanları, tahliye binalarını, dar yolları ve riskli noktaları gözlemledi.
• 4. oturum: Saha gözlemleri yapışkan notlarla kâğıt haritaya aktarıldı ve temel simülasyon kuruldu.
• 5. oturum: Temel senaryoya göre başarılı tahliye sayısını artırmayı amaçlayan özgün önlemler tasarlandı ve uygulama sonrasında sorunlar yeniden not edildi.

Başlangıç simülasyonunun varsayımları nelerdi?

Temel senaryoda bir ajan beş bölge sakinini temsil etmiştir. Yaklaşık 1.400 kişilik nüfus, yol ağındaki düğümlere eşit biçimde dağıtılmış 280 ajan ile modellenmiştir. Her ajan için:

• Tahliyeye başlama zamanı 120 ile 300 saniye arasındaki düzgün rastgele dağılımdan seçilmiştir.
• Yürüme hızı 1,0 ile 1,2 metre/saniye arasındaki düzgün rastgele dağılımdan seçilmiştir.
• Ajanın belediye tarafından belirlenen tahliye noktasına en kısa yoldan gittiği varsayılmıştır.

Temel simülasyonda başarılı tahliye edilen kişi sayısı 687,8 ± 28,2 kişi olarak hesaplanmıştır. Buradaki değer 30 simülasyon çalıştırmasının ortalaması ve standart sapmasıdır. Öğrencilerin sonucu yalnızca gerçekçi olmayan bir hız artışıyla yükseltmesini önlemek amacıyla ajan sayısı, başlangıç zamanı ve yürüme hızı sabit tutulmuştur.

Önlemler nasıl değerlendirildi?

İlk araştırma sorusu için veri göndermeyi kabul eden 10 öğrencinin programı iki ölçütle incelenmiştir. Birinci ölçüt, öğrencinin düşündüğü önlemin yol alanı, ajan davranışı veya koşul kuralı biçiminde çalıştırılabilir olarak uygulanıp uygulanmadığıdır. İkinci ölçüt, sabit parametreler korunarak 30 kez çalıştırılan öğrenci simülasyonunun başarılı tahliye ortalamasının temel senaryoyu aşıp aşmadığıdır.

İkinci araştırma sorusu için öğrencilerin simülasyon öncesi ve sonrası yapışkan notları dört kategoride sınıflandırılmıştır:

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

Bir açıklama birden fazla kategoriye uyduğunda bütün ilgili kategorilerde sayılmıştır. Bu nedenle kategori toplamları, öğrenci açıklamalarının toplam sayısından daha yüksek olabilmektedir.

Ana nicel bulgular ne göstermektedir?

Değerlendirilen 10 öğrencinin 7'si kendi tahliye önlemini çalıştırılabilir biçimde uygulamıştır. Bu yedi öğrenciden altısının sonucu temel senaryoyla karşılaştırılabilmiştir. Altı önlemin tamamı modelde başarılı tahliye sayısını artırmış ve artışlar +401,0 ile +672,7 kişi arasında değişmiştir. Ancak çalışma bu farklar için p değeri, güven aralığı veya başka bir çıkarımsal anlamlılık testi bildirmemiştir. Sonuçlar tekrarlı simülasyonların ortalama ve standart sapmalarına dayalı betimsel karşılaştırmalardır.

Öğrenci A'nın kapasiteye bağlı dinamik yönlendirmesi

Öğrenci A, saha incelemesinde belirlenen 86 numaralı noktadaki bir binayı yeni tahliye hedefi olarak eklemiş ve binanın kapasitesini varsayımsal olarak 600 kişi kabul etmiştir. Tahliye edilenleri başlangıç bölgelerine göre dört gruba ayırmış ve farklı hedefler tanımlamıştır. Yeni hedef 600 kişiye ulaştığında ajanları 74 numaralı resmî tahliye alanına yönlendiren bir if-then kuralı eklemiştir.

Şekil 7, bölgelere göre hedef dağılımını; Şekil 8, kapasite kontrolü yapan Scratch kodunu göstermektedir. Kod, 86 numaralı noktadaki kişi sayısı 600'ün altındaysa ajanı başarılı saymakta; kapasite dolmuşsa ajanı 74 numaralı noktaya yönlendirmektedir. Şekil 9'da yeşil işaretler hareket eden ajanları, mavi ağ tsunami su basmasını, gri işaretler tsunamiye yakalanan ajanları göstermektedir.

Öğrenci A'nın 30 çalıştırmadaki başarılı tahliye ortalaması 1.189,7 ± 10,9 kişi olmuş ve temel senaryoyu 501,9 kişi aşmıştır. Şekil 9'daki tek örnek çalıştırmada 900. saniyede 1.200 başarılı ve 200 başarısız tahliye görülmektedir. Görseldeki tek çalıştırma ile 30 çalıştırmanın ortalaması birbirine karıştırılmamalıdır. Görsel ayrıca, yeni binanın kapasitesi dolduktan sonra yönlendirilen bazı ajanların tsunamiye yakalanabildiğini göstererek önlemin yeni bir risk üretebileceğini ortaya koymaktadır.

Öğrenci B'nin tahliye kapasitesini bölgelere ayırması

Öğrenci B, kıyıya en yakın ajanlar için 28 numaralı ve yalnızca 60 kişilik resmî tahliye binasının kapasitesini korumaya çalışmıştır. Bu noktaya yakın olmakla birlikte kıyıdan biraz daha uzakta bulunan ajanları 86 numaralı yeni hedefe yönlendirmiştir. Böylece herkesin yalnızca en yakın hedefi seçmesi yerine, sınırlı kapasitenin kıyıya daha yakın ve zamanı daha az olan kişilere ayrıldığı bir görev paylaşımı tasarlanmıştır.

Bu tasarım 30 çalıştırmada 1.330,5 ± 8,5 kişi başarılı tahliye ortalaması üretmiş ve temel senaryoyu 642,7 kişi aşmıştır. Bununla birlikte 86 numaralı binanın tahliye yapısı olarak kullanılabilirliği ve 600 kişilik kapasitesi gerçek saha verisiyle doğrulanmamıştır.

Simülasyon öğrencilerin sorun algısını nasıl değiştirdi?

Simülasyon öncesinde kaydedilen 26 açıklamanın 24'ü mevcut mekânsal koşullarla, yalnızca 2'si kalabalık davranışıyla ilgiliydi. Zamansal-mekânsal değişim ve önlem sonrası durum kategorilerinde hiçbir açıklama bulunmamıştır.

Simülasyon sonrasında kaydedilen 20 açıklama dört kategoriye de dağılmıştır: mevcut mekânsal koşullar 7, zamansal-mekânsal değişim 8, kalabalık davranışı 7 ve önlem sonrası durumlar 7 kez kodlanmıştır. Birden fazla kategori içeren açıklamalar her kategoriye ayrı ayrı dâhil edildiği için bu sayıların toplamı 20'yi aşmaktadır.

Simülasyon öncesindeki ifadeler “yollar dar”, “eğim çıkmak zor” veya “tahliye binası beklenenden alçak” gibi sabit gözlemlere odaklanmıştır. Simülasyon sonrasında öğrenciler şu tür ilişkileri ifade etmeye başlamıştır:

• Kıyıdaki insanlar hedefe ulaştığında binanın kapasitesinin zaten dolmuş olabileceği,
• Farklı yürüme hızları nedeniyle bazı kişilerin geride kalabileceği,
• Yeni tahliye binasından başka bir hedefe yönlendirilen insanların yolda tsunamiye yakalanabileceği,
• Yeni hedef dolduktan sonra içeri giremeyen kişilerin zamanında tahliye olamayabileceği,
• Belirli bir tahliye binasında yoğunlaşmanın azaltılması gerektiği.

Bu bulgu, öğrencilerin yalnızca ayrı risk unsurlarını değil; başlangıç zamanı, yürüme süresi, tsunami varışı, hedef kapasitesi ve kalabalıklaşma arasındaki bağlantıları birlikte düşünmeye başladığını göstermektedir. Ancak çalışma, bu bilişsel değişimin kalıcı olduğunu, gerçek bir afet sırasındaki davranışı değiştirdiğini veya yalnızca simülasyondan kaynaklandığını kanıtlayan kontrollü bir eğitim deneyi değildir.

Çalışmanın güçlü yönleri nelerdir?

• Yerel katılımcıları hazır sonuçların alıcısı değil, model ve önlem tasarımcısı olarak konumlandırmaktadır.
• Saha gözlemi, tehlike haritası, yol ağı ve dinamik simülasyonu aynı öğrenme sürecinde birleştirmektedir.
• Yalnızca hız ve başlangıç zamanı değil, kapasiteye bağlı yön değiştirme gibi koşullu davranış kurallarını desteklemektedir.
• Temel parametreleri sabit tutarak sonuçların yapay hız değişiklikleriyle yükseltilmesini sınırlandırmıştır.
• Her karşılaştırılabilir tasarımı 30 kez çalıştırarak rastgele başlangıç zamanı ve hızların oluşturduğu değişkenliği ortalama ve standart sapmayla göstermiştir.
• Başarılı örneklerin yanında kod hatası nedeniyle tamamlanamayan öğrenci çalışmalarını da raporlamıştır.
• Öğrenci, veli ve okul onamı ile etik kurul onayı açıkça belirtilmiştir.

Çalışmanın sınırlılıkları nelerdir?

• Çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir.
• Değerlendirme yalnızca 10 öğrenci, bir okul ve tek bir kıyı bölgesiyle sınırlıdır.
• Kontrol grubu, rastgele grup ataması veya farklı bir eğitim yöntemiyle karşılaştırma bulunmamaktadır.
• Algı değişimleri yapışkan notların betimsel sınıflandırmasına dayanmakta, istatistiksel anlamlılık testi sunulmamaktadır.
• Yol ağı ayrık düğüm ve bağlantılara indirgenmiş; insan davranışı, tsunami ilerlemesi ve karar süreçleri basitleştirilmiştir.
• Yeni tahliye binasının güvenliği, mülkiyeti, erişilebilirliği, gerçek kapasitesi ve afet anında işletilmesi doğrulanmamıştır.
• Başarılı tahliye, ajanların modelde belirli bir hedefe ulaşmasına göre tanımlanmıştır; yaralanma, panik, araçlar, enkaz, iletişim kesintisi ve karmaşık insan etkileşimlerinin tamamı temsil edilmemiştir.
• Üç öğrenci çalıştırılabilir bir önlem tamamlayamamıştır. Bu durum, blok tabanlı ortamda hata bulma ve düzeltme desteğine ihtiyaç olduğunu göstermektedir.
• Model sonuçları gerçek bir tahliye tatbikatı veya gerçekleşmiş tsunami verisiyle doğrulanmamıştır.

Çalışma neyi desteklemektedir, neyi kanıtlamamaktadır?

Çalışmanın desteklediği sonuç: Bu pilot uygulamada ortaokul öğrencilerinin çoğu, uzman düzeyinde programlama veya coğrafi bilgi sistemi işlemi yapmadan yerel tsunami tahliye önlemlerini çalıştırılabilir bir simülasyona aktarabilmiştir. Simülasyonla çalışma, öğrencilerin zamana bağlı değişimler, kapasite sorunları, kalabalık davranışı ve önlem sonrasında oluşabilecek yeni riskler hakkında daha ayrıntılı ifadeler üretmesiyle birlikte görülmüştür.

Çalışmanın kanıtlamadığı sonuç: Simülasyondaki sayı artışı, aynı önlemin gerçek bir tsunamide aynı sayıda insanı kurtaracağını göstermez. Çalışma yeni seçilen binaların güvenli olduğunu, öğrencilerin tasarladığı rotaların resmî olarak uygulanabilir olduğunu, sistemin bütün yaş gruplarında aynı başarıyı göstereceğini veya bu eğitimin gerçek afet davranışını kalıcı biçimde iyileştireceğini kanıtlamamaktadır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Teknik yöntem özeti

Öğrenci tasarımlarının nicel sonuçları

Aşağıdaki tabloda bildirilen artışlar, 687,8 ± 28,2 kişilik temel simülasyon ortalamasına göre hesaplanan model sonuçlarıdır.

En yüksek bildirilen artış Öğrenci E'nin tasarımında +672,7 kişi, en düşük karşılaştırılabilir artış ise Öğrenci F'nin tasarımında +401,0 kişi olmuştur. Bu farklılıklar simülasyon içindeki sonuçlardır ve gerçek hayattaki kişi sayısı tahmini olarak yorumlanmamalıdır.

Öğrenci açıklamalarının simülasyon öncesi ve sonrası dağılımı

Simülasyon öncesinde toplam 26, sonrasında toplam 20 açıklama bulunmaktadır. Bir açıklama birden fazla kategoriye atanabildiğinden, özellikle simülasyon sonrası kategori sayımlarının toplamı açıklama sayısından büyüktür. Bu nedenle tablo, bağımsız katılımcı yüzdeleri veya bir önem testi olarak değerlendirilmemelidir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Çalışmanın ana metindeki tam özgün adı: A Simulation-Based Framework Enabling Local Actors to Design Tsunami Evacuation Countermeasures

Başlık tutarsızlığı: Dosyanın sonundaki başlık sayfasında “A Simulation-Based Framework Empowering Local Actors to Design Tsunami Evacuation Countermeasures” biçimi kullanılmıştır. Ana metin ve çevrimiçi bibliyografik kayıt “Enabling” biçimini kullandığı için bu içerikte ana metindeki sürüm esas alınmıştır. Farklılık yayın öncesinde yazarlar veya platform tarafından netleştirilmelidir.

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

Eş birinci yazar veya eş katkı: Metinde eş birinci yazarlık ya da eş katkı bildirimi yer almamaktadır.

Sorumlu yazar: Kunihiro Nakahara — Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University.

Kurumsal bağlantılar:

• Kunihiro Nakahara ve Michinori Hatayama: Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University, Uji, Kyoto, Japonya.
• Takahiro Kubo: College of Education ve Typhoon Research and Technology Center, Yokohama National University, Yokohama, Japonya.
• Kensuke Takenouchi: Typhoon Research and Technology Center, Yokohama National University, Yokohama; Department of Engineering and Design, Kagawa University, Takamatsu, Japonya.

DOI:10.2139/ssrn.7169962

Dergi: Hakemli bir dergi adı bu sürümde yer almamaktadır.

Yayın platformu: SSRN.

Platform işletmecisi: Elsevier.

Yayın yılı: 2026.

Kaynak türü: Özgün araştırma içeren preprint ve pilot simülasyon uygulaması.

Hakemlik durumu: Bu çalışma bir preprinttir ve hakem değerlendirmesinden geçmemiştir. Bulgular bu sınırlılık dikkate alınarak okunmalıdır.

Resmî preprint bağlantısı:SSRN çalışma kaydı

Etik onay: Öğrencilerden, velilerden ve okul yönetiminden yazılı onam alınmış; çalışma Non-medical 2025-85 numarasıyla etik kurul onayı almıştır.

Finansman: Çalışma JSPS KAKENHI 25K17176 numaralı destek ve Kyoto University Disaster Prevention Research Institute 2025 Genel Ortak Araştırma Programı 2025GC-07 numaralı destek kapsamında finanse edilmiştir.

Veri erişimi: Bireysel düzeydeki veriler onam ve etik kurul kısıtlamaları nedeniyle kamuya açık değildir. Kimliksizleştirilmiş destekleyici verilerin, veri kullanım sözleşmesi tamamlandıktan sonra makul talep üzerine sorumlu yazardan alınabileceği belirtilmiştir.

Yapay zekâ kullanım bildirimi: Yazarlar, çalışma metninin hazırlanması sırasında ChatGPT'yi İngilizce dil düzenlemesi amacıyla kullandıklarını; içeriği sonradan kendilerinin gözden geçirip düzenlediklerini ve sorumluluğunu üstlendiklerini açıklamıştır.

Tablo numaralandırma notu: Ana metin, simülasyon öncesi ve sonrası açıklama sınıflandırmalarına Tablo 4 ve Tablo 5 olarak gönderme yapmaktadır. İlgili tablo başlıklarında ise yeniden Table 1 ve Table 2 numaraları kullanılmıştır. Bu editoryal tutarsızlık bilimsel sonuçları değiştirmese de nihai sürümde düzeltilmelidir.

Bu Türkçe açıklama yüklenen çalışmanın metni, yöntemleri, tabloları, simülasyon görselleri ve ekleri esas alınarak hazırlanmıştır. Çalışmada bulunmayan bilimsel sonuçlar, gerçek saha başarısı iddiaları veya klinik ve ticari çıkarımlar eklenmemiştir. Dış kaynaklar yalnızca DOI ve SSRN platform kimliğinin bibliyografik kontrolü için kullanılmıştır.

Çalışmanın temel sınırlılıkları; küçük örneklem, tek okul ve tek bölge, kontrol grubunun bulunmaması, sonuçların simülasyon varsayımlarına bağımlı olması, yeni tahliye yapılarının gerçek güvenlik ve kapasite koşullarının doğrulanmaması, üç öğrencinin çalıştırılabilir program tamamlayamaması ve gerçek yaşam tahliye başarısının sınanmamış olmasıdır. Simülasyonda başarılı görülen bir önlem, gerçek afet koşullarında otomatik olarak güvenli veya uygulanabilir kabul edilmemelidir.