Bu çalışma, mahalle ölçeğindeki kentsel formun binalarda ve yol altyapısında biriken malzeme stoklarını ve bu malzemelerle bağlantılı başlangıç aşaması gömülü karbon emisyonlarını nasıl etkilediğini parametrik bir simülasyon modeliyle incelemektedir. Araştırmacılar 500 × 500 metrelik varsayımsal mahalleler için 69.282 simülasyon çalıştırmış ve tasarım kurallarını karşılayan 38.439 uygulanabilir kentsel konfigürasyon üretmiştir. Yapı yüksekliği, zemin kaplama indeksi, bina derinliği, sokak ağı yoğunluğu, sokak genişliği ve bina biçimi gibi değişkenler sistematik olarak değiştirilmiş; malzeme stokları yapı elemanı düzeyinde, gömülü karbon ise malzeme miktarı ile emisyon faktörlerinin çarpımı üzerinden hesaplanmıştır. Sonuçlar, kişi başına çelik stokunun en güçlü belirleyicisinin bina yüksekliği olduğunu; kişi başına gömülü karbonun ise özellikle zemin kaplama indeksi, bina yüksekliği ve yol ağı özelliklerinden etkilendiğini göstermektedir. Bununla birlikte çalışma gerçek mahallelerden alınmış saha verilerini karşılaştıran bir gözlem çalışması değil, İsveç merkezli malzeme ve emisyon verileriyle oluşturulmuş bir simülasyondur ve henüz hakem değerlendirmesinden geçmemiştir.

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

Türkiye açısından çalışma, imar kararları ile malzeme talebinin birbirinden bağımsız olmadığını gösteren önemli bir yöntem örneği sunmaktadır. Bununla birlikte sonuçlar Türkiye’deki kentlere doğrudan aktarılamaz. Modelin Türkiye’ye uyarlanabilmesi için yerel yapı sistemlerinin, yapı elemanı bazındaki malzeme yoğunluklarının, konutlarda kişi başına düşen alan değerlerinin, yol kesitlerinin, yerel emisyon faktörlerinin ve bölgesel kentsel tasarım kurallarının modele eklenmesi gerekir. Çalışma Türkiye’de yüksek katlı veya yoğun yapılaşmanın otomatik olarak daha sürdürülebilir olduğunu kanıtlamamaktadır; yerel verilerle yeniden hesaplama ve gerçek mahalleler üzerinde doğrulama gereklidir.

Araştırmanın temel sorusu nedir?

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. Çalışmada “kentsel form”, binaların ve sokakların fiziksel yerleşimini; “kentsel morfoloji” 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, ahşap, 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 sokak ağı, bina yüksekliği, bina derinliği ve parsel kullanım yoğunluğu gibi kentsel biçim değişkenlerinin etkisi çoğunlukla dolaylı veya nitel düzeyde kalmıştır. Çalışma bu boşluğu, farklı morfolojik değişkenleri kontrollü biçimde değiştiren ve ortaya çıkan malzeme-karbon sonuçlarını karşılaştıran bir simülasyon sistemiyle ele almaktadır.

Çalışmanın kapsamı nasıl sınırlandırılmıştır?

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 tek aileli ve çok aileli yapılar olarak; bina geometrileri ise nokta yapı, şerit yapı ve avlulu yapı 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.

Hangi kentsel morfoloji göstergeleri kullanılmıştır?

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.

Simülasyon modeli nasıl çalışmaktadır?

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

1. Kentsel doku üretimi: Sokak ağı, bloklar ve parseller; mahalle alanı, ağ yoğunluğu, sokak genişliği ve kaldırım genişliği kullanılarak oluşturulmaktadır.
2. Bina üretimi: Bloklara veya parsellere nokta, şerit ya da avlulu bina tipleri yerleştirilmektedir. Bina oturumları GSI, bina derinliği ve bina yüksekliğiyle belirlenmektedir.
3. Yapı sistemi ataması: Binaların betonarme, yığma veya ahşap çok aileli 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 emisyon faktörleri 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 tasarım kuralları 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?

Çalışmanın 8. sayfasındaki hiyerarşi diyagramı, mahalleyi birbirine bağlı elemanlar sistemi olarak göstermektedir. En üst düzeyde mahalle dokusu bulunur. Bu doku sokak ağı 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 şerit yapılar parsel düzeyinde üretilmektedir. Binalara daha sonra olasılıksal yapı 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 malzeme yoğunluğunun 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 malzeme yoğunluğu, 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 derinliği veya yapı sistemi farklı olan binalar farklı malzeme stoklarına sahip olabilir.

Yapı sistemi tahmin modeli her binayı tek bir kesin kategoriye atamak yerine beton, yığma veya ahşap 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 yapı sistemine ait olma olasılığı
• MS_k: Bina tamamen k numaralı sistemle yapılmış olsaydı oluşacak malzeme stoku

Bu yaklaşım, yapı 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 malzeme yoğunluğuyla 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 malzeme yoğunluğu, kg/m² yol alanı

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

Gömülü karbon hangi yaşam döngüsü sınırında hesaplanmıştır?

Çalışmada gömülü karbon, EN 15804 yaşam döngüsü 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 yaşam döngüsü 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. Araştırmacılar bu nedenle sonuçları kişi başına da hesaplamıştır.

Konut kapasitesi toplam brüt kat alanı üzerinden tahmin edilmiştir. İsveç konut istatistiklerine dayanarak tek aileli konutlarda kişi başına 47 m², çok aileli konutlarda kişi başına 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, konut kapasitesi, çelik ve gömülü karbon üretebilmektedir.

Paralel koordinat grafikleri ne göstermektedir?

Çalışmanın 20. sayfasındaki paralel koordinat grafikleri, çok sayıdaki giriş ve çıkış değişkenini aynı görsel üzerinde birleştirmektedir. Her çizgi belirli bir mahalle konfigürasyonunu temsil eder. Çizgi; ağ yoğunluğu, sokak genişliği, GSI, bina derinliği, bina yüksekliği ve bina biçimi eksenlerinden geçtikten sonra toplam brüt alan, bina başına oturum alanı, konut kapasitesi, kişi başına gömülü karbon, kişi başına 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 çelik stoku
• 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 çelik stokunu en fazla hangi değişken etkilemiştir?

Kişi başına çelik stokunun en güçlü belirleyicisi bina yüksekliğidir. Daha yüksek binalar genel olarak kişi başına çelik stokunu artırmıştır. Araştırmacılar 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 kişi başına çelik stokunun genel olarak azaldığı görülmüştür. Kompakt mahalle koşullarında yapılan kontrollü senaryoda bina derinliği yaklaşık 10 metreden 27 metreye doğru arttıkça kişi başına çelik stokunda aşağı yönlü bir eğilim oluşmuştur. Araştırmacılar 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 kişi başına miktarını azaltabilmektedir.

GSI’nin kişi başına çelik üzerinde orta düzeyde pozitif etkisi belirlenmiştir. Buna karşılık sokak ağı yoğunluğu, sokak genişliği ve bina biçimi değişkenlerinin çelik stoku 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 kişi başına karbonu artırırken yüksek GSI değerleri azaltıcı yönde etki göstermiştir. Bu sonuç, aynı mahalle alanında daha fazla bina oturumuna ve konut kapasitesine sahip kompakt düzenlerin altyapı ve malzeme yükünü daha fazla kişi arasında paylaştırabilmesiyle ilişkilendirilmektedir.

Bina yüksekliği kişi başına çelik stokunu artırmasına rağmen kişi başına 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 kişi başına düşen toplam mahalle karbonunu azaltabilir.

Bununla birlikte düşük katlı yapıların tamamı yüksek karbonlu değildir. İsveç koşullarında ahşap tek aileli yapıların yaygın olduğu bazı düşük katlı konfigürasyonlar, beton ve donatı çeliği gibi karbon yoğun malzemeleri daha az içerdiği için görece düşük kişi başına karbon değerleri üretmiştir. Bu istisnalar, yalnızca bina yüksekliğine bakarak karbon sonucu verilemeyeceğini göstermektedir.

Yol ağı karbon sonuçlarını nasıl değiştirmiştir?

Ağ yoğunluğu ve sokak genişliği arttıkça kişi başına gömülü karbon genel olarak yükselmiştir. Daha uzun ve daha geniş yol sistemleri, taşıt yolu ve kaldırım için daha fazla malzeme kullanılmasını gerektirmiştir.

Çalışmada yol altyapısının bina karbonuna göre ağırlığını göstermek için yol-bina gömülü karbon oranı 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 altyapısının 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 altyapısı daha az bina alanına ve daha az kişiye hizmet ettiği için kişi veya bina alanı başına düşen altyapı yükü büyüyebilmektedir.

Küresel SHAP sonuçlarında ağ yoğunluğu ve sokak genişliğinin 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 avlulu yapı biçimleri bazı yerel sonuçları değiştirse de SHAP analizinde bu kategorilerin küresel etkileri çoğunlukla sıfıra yakın kalmıştır. Çalışmaya göre malzeme ve karbon sonuçlarını bina biçiminin kategorik adı yerine bina yüksekliği, derinliği, oturum alanı ve yoğunluk değerleri daha güçlü biçimde açıklamaktadır.

Bu sonuç bina biçiminin 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.

Çalışmanın güçlü yönleri nelerdir?

• 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 altyapısı aynı mahalle sistemi içinde birlikte değerlendirilmiştir.
• Mutlak sonuçların yanında kişi başına 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 tasarım kuralları değiştirilerek farklı bölgelere uyarlanabilecek bir iş akışı önerilmiştir.

Çalışmanın sınırlılıkları nelerdir?

• Bu çalışma bir simülasyondur; gerçek mahallelerde ölçülmüş malzeme stoklarının 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 emisyon faktörleriyle 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.
• Çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir.

Çalışma neyi desteklemektedir?

• Kentsel form değişkenleri, mahalle ölçeğindeki malzeme stoku ve gömülü karbon sonuçlarını önemli ölçüde değiştirebilir.
• Bina yüksekliği, model koşullarında kişi başına çelik stokunun en güçlü belirleyicisidir.
• Yüksek GSI ve daha yüksek bina kapasitesi, birçok konfigürasyonda kişi başına gömülü karbonu azaltabilmektedir.
• Yol ağı yoğunluğu ve sokak genişliği, yol altyapısı için gereken malzemeyi ve gömülü karbonu artırabilmektedir.
• Malzeme talebi ile kişi başına karbon yoğunluğu aynı morfolojik değişkenlere aynı yönde tepki vermemektedir.
• Bina ve yol sistemlerinin birlikte değerlendirilmesi, yalnızca binalara odaklanan analizlerden farklı sonuçlar ortaya çıkarabilir.

Çalışma neyi kanıtlamamaktadır?

• Her yüksek katlı 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 kullanım dönemi enerji tüketimi ve toplam yaşam döngüsü karbonu hakkında sonuç vermemektedir.
• Model ilişkileri gerçek dünyada kesin nedensellik kanıtı değildir.
• Çalışma saha uygulaması veya tamamlanmış bir düşük karbonlu mahalle projesi sunmamaktadır.

Gelecekte model nasıl geliştirilebilir?

Araştırmacılar 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.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Teknik yöntem özeti

Ana bulgular

Çalışmanın en önemli teknik sonucu, malzeme miktarı ile karbon verimliliğinin farklı mekanizmalar tarafından şekillendirildiğidir. Bina yüksekliği yapısal çelik gereksinimini artırabilirken aynı anda konut kapasitesini yükselterek kişi başına düşen toplam gömülü karbonu azaltabilmektedir. Bu nedenle şehir planlamasında tek bir yoğunluk veya bina yüksekliği göstergesine dayanmak yerine binaların, yol altyapısının, yapı sistemlerinin ve konut kapasitesinin birlikte değerlendirilmesi gerekmektedir.

Kaynak ve Yöntem Notu

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

Yazarlar 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 çalışma bir preprinttir ve hakem değerlendirmesinden geçmemiştir.

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.

Çalışma; konut binaları ile ana yollar ve kaldırımları kapsayan, İsveç merkezli malzeme yoğunluğu ve emisyon faktörleri kullanan bir simülasyondur. Gerçek bir mahalle uygulamasının saha başarısını, bütün yaşam döngüsü karbonunu veya diğer ülkelerde aynı sonuçların elde edileceğini göstermemektedir. Sonuçların farklı kentlerde kullanılabilmesi için yerel malzeme, yapı 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.

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

Çalışmada çıkar çatışması bulunmadığı beyan edilmiştir.

Bilimsel uyarı: Bu çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir; sonuçları bu sınırlılık dikkate alınarak okunmalıdır. Bulgular simülasyon koşullarına dayanmaktadır ve gerçek yaşam koşullarında doğrulama gereklidir.