Spatial-behavioral dynamics in varied urban configurations during emergencies: An integrated VR-ABM approach to disaster resilience
Acil durumlarda farklı kentsel ortamlardaki mekânsal ve davranışsal dinamikler: Afet dayanıklılığı için entegre bir VR-ABM yaklaşımı
- Tez No: 1019174
- Danışmanlar: PROF. DR. SEDA KUNDAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Şehircilik ve Bölge Planlama, Urban and Regional Planning
- Anahtar Kelimeler: Afet riski, Ajan tabanlı modelleme, Artırılmış gerçeklik, Kentsel morfoloji, Mekansal davranış, Sanal kent, Yaya davranışları, Şehir planlama, Disaster risk, Agent based modeling, Augmented reality, Urban morphology, Spatial behavior, Virtual city, Pedestrian behaviors
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Şehir ve Bölge Planlama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kentsel dayanıklılık alanındaki güncel tartışmalar büyük ölçüde fiziksel altyapı, çevresel riskler, teknolojik sistemler ve makro ölçekli afet yönetimi çerçeveleri etrafında şekillenmiştir. Bu boyutlar kuşkusuz merkezi bir öneme sahip olmakla birlikte, hâkim yaklaşım; tahliye süreçlerini, sistem performansını ve nihayetinde kentsel çevrelerin dayanıklılığını doğrudan biçimlendiren bireysel ve kitlesel davranışsal tepkileri çoğu zaman ikincil planda bırakmıştır. Oysa bireylerin stres koşulları altında mekânsal çevrelerini nasıl algıladıkları, yorumladıkları ve bu çevre içinde nasıl hareket ettikleri, acil durum yönetiminin etkinliği üzerinde belirleyici bir etkiye sahiptir. Buna rağmen, bu mekânsal-davranışsal boyutlar mevcut literatürde hem teorik hem de ampirik açıdan yeterince incelenmemiştir. Bu doktora tezi, söz konusu boşluğu gidermeyi amaçlayarak afet bağlamlarında mekânsal konfigürasyonlar ile insan davranışı arasındaki ilişkisel etkileşimi merkeze alan kapsamlı bir çerçeve önermektedir. Çalışma, kentsel dayanıklılığı ve uzun vadeli afet yönetimi etkinliğini güçlendirebilecek mekânsal kodları inceleyen bütünleşik bir model geliştirerek altyapı merkezli paradigmaların ötesine geçen sosyo-mekânsal ve psiko-mekânsal bir perspektif sunmaktadır. Araştırmanın temel amacı, farklı mekânsal tasarımların afet senaryoları altındaki davranışsal örüntüleri nasıl etkilediğini ve bu davranışların stres koşullarındaki kentsel sistem performansını nasıl şekillendirdiğini incelemektir. Mekân ile davranış arasındaki karşılıklı ilişkiyi sistematik biçimde çözümleyen çalışma, daha dayanıklı kentsel çevrelerin oluşturulmasına katkı sağlayacak uygulanabilir bilgi üretmeyi hedeflemektedir. Teorik katkısının yanı sıra araştırma; kentsel tasarımcıları, politika yapıcıları ve afet yönetimi uygulayıcılarını kanıta dayalı mekânsal stratejilerle desteklemeyi, afet risklerine ilişkin toplumsal farkındalığı artırmayı ve tehlikeler karşısında daha uyarlanabilir ve dayanıklı mekânsal ile toplumsal yapıların gelişimini teşvik etmeyi amaçlamaktadır. Afet durumlarında insan karar alma süreçlerini, kitlesel davranış örüntülerini ve mekânsal-davranışsal dinamikleri incelemek amacıyla çalışmada Ajan Tabanlı Modelleme (ABM) çerçevesi kullanılmaktadır. ABM, bireysel ve kitlesel tepkileri farklı afet senaryoları ve mekânsal konfigürasyonlar altında simüle ederek, parçaların tek başına incelenmesiyle ortaya çıkarılamayacak, sistem düzeyindeki örüntülerin gözlemlenmesine olanak tanımaktadır. Modelin parametreleştirilmesi ve kalibrasyonu amacıyla ampirik davranışsal veriler sürükleyici Sanal Gerçeklik (VR) deneyleri aracılığıyla toplanmaktadır. Bu deneyler, insan tepkilerinin ve kitlesel davranışların gözlemlenip ölçülebildiği kontrollü ancak gerçekçi bir ortam sağlayarak ayrıntılı bir davranışsal veri envanteri oluşturmaktadır. Özgün metodolojik tasarım, insan davranışının karmaşık ve dinamik bir sistem olarak sistematik biçimde araştırılmasına imkân tanımakta; farklı çevresel koşullar ve stres düzeyleri altındaki değişimleri, geleneksel gözlem yöntemleriyle elde edilmesi güç bir doğruluk düzeyinde ortaya koymaktadır. Araştırma tasarımında bağımsız değişkenler alternatif afet senaryolarını ve birbirine zıt mekânsal modelleri kapsarken; bağımlı değişkenler acil durumlardaki davranışsal tepkileri, karar alma süreçlerini ve bunların kentsel sistemler ile genel kentsel dayanıklılık üzerindeki etkilerini içermektedir. İnsan davranışını etkileyen dışsal etkenler de karar alma süreçlerine aracılık etmeleri bakımından bağımlı değişken olarak değerlendirilmiştir. Değişkenler arasındaki ilişkileri analiz etmek amacıyla çok değişkenli regresyon analizi, çok düzeyli modelleme ve yapısal eşitlik modellemesini içeren çok değişkenli istatistiksel teknikler birlikte kullanılmaktadır. Bu yöntemler; mekânsal örgütlenme, kentsel form, fiziksel çevresel özellikler, dışsal stresörler ve insan davranışsal tepkileri arasındaki karmaşık karşılıklı bağımlılıkların ortaya çıkarılmasını kolaylaştırmaktadır. Kentsel afet dayanıklılığı araştırmaları tarihsel olarak altyapı sağlamlığını ve makro ölçekli risk yönetimi stratejilerini önceliklendirmiş; tahliye süreçlerini ve acil durum sonuçlarını doğrudan biçimlendiren dinamik mekânsal-davranışsal boyutları ise çoğunlukla göz ardı etmiştir. Bu doktora tezi, söz konusu kritik ihmali doğrudan ele alarak kentsel morfolojik konfigürasyonların acil durumlarda yaya yön bulma davranışı üzerindeki etkilerini incelemektedir. VR tabanlı ampirik deneyselliği ABM simülasyonlarıyla bütünleştiren çalışma, bireysel düzeydeki karar alma süreçleri ile nüfus ölçeğindeki olguları eşzamanlı olarak yakalayabilen yenilikçi bir metodolojik çerçeve ortaya koymaktadır. Araştırmanın teorik temeli, makro düzeyde Karmaşık Uyarlanabilir Sistemler (KUS) kuramını mikro düzeyde sınırlı rasyonellik teorisiyle bir araya getiren çok ölçekli bir senteze dayanmaktadır. Bu çerçevede Helbing'in Sosyal Kuvvet Modeli fiziksel hareket dinamiklerinin modellenmesine temel oluştururken, Tobler'ın Coğrafyanın Birinci Yasası etkileşimlerin mekânsal kapsamını sınırlandırmaktadır. Bu bütünleşik teorik yapı, ABM'yi bireysel kararlar ve etkileşimlerden doğan; yalnızca indirgemeci analizlerle öngörülemeyen, sistem düzeyindeki örüntüleri yakalayabilen metodolojik bir köprü olarak konumlandırmaktadır. Araştırmanın ampirik bileşeni birbiriyle bağlantılı iki aşamada yürütülmüştür. İlk aşamada ArcGIS CityEngine'de prosedürel olarak üretilen ve Unreal Engine 5 ortamında görselleştirilen kentsel çevreler kullanılarak bir sanal laboratuvar oluşturulmuştur. Temel olarak birbirinden farklı mekânsal mantıkları temsil eden iki zıt morfolojik arketip tasarlanmıştır. Tip A ortamlar, tarihî yerleşimlere özgü organik ve düzensiz sokak örüntülerini yansıtmakta ve düşük mekânsal anlaşılabilirlikle ilişkilendirilmektedir. Tip B ortamlar ise yüksek görsel derinlik ve bağlantısallıkla karakterize edilen ızgara tabanlı ortogonal konfigürasyonları temsil etmektedir. Otuz yedi (37) katılımcı, bu sanal ortamlarda hem Gündüz hem de Gece koşullarında navigasyon görevleri gerçekleştirmiştir. Gece senaryosu, deprem sonrası elektrik kesintilerini simüle etmektedir. 90 Hz frekansında kaydedilen yüksek çözünürlüklü telemetri verileri; katılımcıların mekânsal koordinatlarını, bakış vektörlerini ve kesişim noktalarındaki ayrık karar olaylarını kaydederek ince taneli davranışsal analizlerin gerçekleştirilmesine olanak tanımıştır. VR deneyleri, senaryolar arasında tahliye performansı açısından belirgin farklılıklar ortaya koymuştur. Tip B ızgara konfigürasyonlarında ortalama tahliye süreleri Gündüz koşullarında 2,28 dakika (SS ±1,84), Gece koşullarında ise 2,03 dakika olarak ölçülmüş; bu durum düşük görünürlük stresi altında performansın büyük ölçüde korunduğunu göstermiştir. Buna karşılık Tip A organik konfigürasyonlarda ortalama tahliye süresi Gündüz koşullarında 2,60 dakika (SS ±1,28) olarak gerçekleşmiş, Gece koşullarında ise bu süre keskin biçimde artarak 2,85 dakikaya (SS ±2,08) ulaşmıştır. Organik-Gece senaryosunda gözlemlenen yüksek standart sapma, araştırmanın en kritik bulgularından birini oluşturmaktadır. Bu durum, karmaşık morfolojilerin görsel ipuçlarının zayıfladığı koşullarda öngörülemeyen davranışsal dalgalanmalar ürettiğini göstermektedir. Davranışsal örüntülerin analizi, toplam 3.907 kayıtlı karar noktasında sistematik mekânsal tercihler ortaya koymuştur. Katılımcılar tutarlı biçimde kısa sokaklar yerine daha uzun sokakları, dar alternatifler yerine daha geniş sokakları ve daralmış geçişler yerine geniş kentsel kanyonları tercih etmiştir. Bu eğilimler özellikle Gece koşullarında belirginleşmiş; uzun sokak seçimlerinin ortalaması Gündüz'de 3,93 iken Gece'de 4,94'e yükselmiştir. Bu değişim, çevresel stres arttıkça görsel derinlik ve algılanan açıklığın bilişsel-sezgisel karar mekanizmaları açısından daha fazla önem kazandığını doğrulamaktadır. Bu ampirik gözlemlerden hareketle ABM kalibrasyonuna temel oluşturmak üzere dört temel davranışsal kural türetilmiştir: belirsizlik altında duvar takip davranışı biçiminde ortaya çıkan tigmotaksi; en uzak görünür noktaya veya açık alanlara yönelmeyi ifade eden sınır arama; dezoryantasyon durumlarında bireylerin en geniş sokağı seçme eğilimini tanımlayan genişlik tercihi; ve dar, yetersiz aydınlatılmış kentsel kanyonlardan sistematik kaçınmayı ifade eden karanlıktan kaçınma davranışı. Bu kurallar, gözlemlenen insan sezgisel karar mekanizmalarını ajan tabanlı simülasyonlara aktarılabilecek biçimsel karar mekanizmalarına dönüştürmektedir. İkinci aşamada, ampirik olarak türetilen bu davranışsal kurallar AnyLogic tabanlı simülasyon platformunda uygulanan ajan karar mimarilerine entegre edilmiştir. İki ayrı ajan profili tanımlanmıştır: Rasyonel Ajanlar, Dijkstra tabanlı en kısa yol optimizasyonunu kullanırken; Panik Ajanlar, bilişsel haritalama kapasitesi zayıflamış ve sezgisel yön bulma davranışı sergilemiştir. Model ayrıca moloz tıkanıklıkları ve görünürlük kısıtlarını simüle eden dinamik risk katmanlarını da içermektedir. Simülasyon sonuçları, VR bulgularını nüfus ölçeğinde doğrulamış; ızgara konfigürasyonlarının çoklu tehlike stresleri altında istikrarlı tahliye akışlarını sürdürebildiğini, organik konfigürasyonların ise sistemik navigasyon çöküşü yaşadığını ve düşük görünürlük koşullarında davranışsal varyansın yaklaşık yüzde kırk arttığını göstermiştir. Organik ve ızgara unsurlarını birlikte barındıran morfolojik açıdan heterojen tarihî bir alan olan İstanbul Balat ilçesinde gerçekleştirilen vaka çalışması, statik Mekân Dizimi (Space Syntax) tahminleri ile dinamik ABM sonuçları arasında önemli tutarsızlıklar ortaya koymuştur. Yüksek arasındalık merkeziliği (betweenness centrality) değerleri nedeniyle statik analizlerde birincil tahliye arterleri olarak belirlenen sokaklar, kentsel kanyon etkileri ve düşük gökyüzü görüş faktörü (sky view factor) nedeniyle gece senaryolarında ajanlar tarafından sıklıkla terk edilmiştir. Yaklaşık yüzde otuz beş (%35) oranında rota sapması gözlemlenmiş; ajanlar fiziksel olarak daha uzun mesafeler gerektirse bile sistematik biçimde daha geniş ve açık sokakları tercih etmiştir. Araştırmanın teorik çıkarımları, mekânsal okunabilirliğin yalnızca estetik bir unsur olmadığını, aynı zamanda afet performansının temel belirleyicilerinden biri olduğunu ortaya koyarak kentsel dayanıklılık söylemini genişletmektedir. Metodolojik açıdan bu çalışma, VR-ABM entegrasyonunu kanıta dayalı bir kentsel tasarım paradigması olarak konumlandırarak kentsel konfigürasyonların stres testinden geçirilmesine olanak tanır. Pratik bağlamda ise elde edilen bulgular üç temel alanı desteklemektedir: morfolojik özellikleri farklılık gösteren kentsel dokulara özgü tahliye stratejilerinin geliştirilmesi; daha önce çoğunlukla kapalı ortamlar ve insan faktörleri mühendisliği çalışmalarında kullanılan bilişsel ergonomi çerçevesinin kentsel afet dayanıklılığı literatürüne kazandırılması; ve simülasyonlar yardımıyla tespit edilen bilişsel açıdan kritik karar noktalarına, yönlendirme elemanlarının stratejik olarak yerleştirilmesi. Söz konusu bilişsel ergonomi çerçevesinin açık alan tahliye sistemlerine ilk kez sistematik bir biçimde uygulanması, çalışmanın bu alandaki önemini özellikle vurgulamaktadır. Tez, kentsel afet dayanıklılığının yalnızca fiziksel sağlamlık ölçütlerine indirgenemeyeceği ve insan-mekân etkileşiminin dinamik davranışsal boyutlarını da zorunlu olarak kapsaması gerektiği sonucuna varmaktadır. Bütünleşik VR-ABM metodolojisi; kentsel tasarım uygulayıcılarına ve acil durum yönetimi otoritelerine, mekânların salt harita üzerindeki görünümlerini değil, aynı zamanda kriz anlarındaki gerçek performanslarını değerlendirme imkânı sunar. Böylece, söz konusu alanların heterojen, stres altındaki ve sınırlı rasyonaliteye sahip topluluklar tarafından kullanıldığında güvenliğe erişim açısından nasıl bir sınav verdiği çok daha net biçimde analiz edilebilmektedir.
Özet (Çeviri)
Contemporary debates on urban resilience have predominantly focused on physical infrastructure, environmental risks, technological systems, and macro-scale disaster management frameworks. While these dimensions are undeniably central, such an approach has tended to marginalize the behavioral responses of individuals and crowds in disaster situations, even though these responses fundamentally shape evacuation outcomes, system performance, and ultimately the resilience of urban environments. The ways in which people perceive, interpret, and act within spatial settings under stress conditions exert a decisive influence on the effectiveness of emergency management, yet these spatial-behavioral dimensions remain under-theorized and empirically underexplored within the existing literature. This dissertation proposes a comprehensive framework emphasizing the relationship between spatial configurations and human behavior in disaster contexts. It develops an integrative model examining spatial codes that enhance urban resilience and disaster management, offering a socio-spatial and psycho-spatial perspective that advances understanding beyond infrastructure-focused approaches. The research investigates how spatial designs influence behaviors during disasters and how these behaviors impact urban system performance under stress. By analyzing the space-behavior relationship, it aims to generate practical knowledge for creating resilient urban environments. Besides its theoretical contribution, the study provides evidence-based spatial strategies for urban designers, policymakers, and disaster practitioners to increase awareness of risks and develop more adaptive, resilient structures. To examine human decision-making processes, collective behavior patterns, and spatial-behavioral dynamics during disaster situations, the study employs an Agent-Based Modeling (ABM) framework. ABM is used to simulate individual and crowd responses across varying disaster scenarios and spatial configurations, enabling observation of emergent system-level patterns that cannot be inferred from isolated components alone. To parameterize and calibrate the ABM, empirical behavioral data are collected through immersive Virtual Reality (VR) experiments. These experiments provide a controlled yet realistic environment in which human reactions and collective behaviors can be observed and measured, yielding a detailed inventory of behavioral data. This original methodological design enables the systematic investigation of human behavior as a complex, dynamic system, capturing variations across different environmental conditions and stress levels with a precision that is difficult to achieve through conventional observational methods. Within the research design, the independent variables consist of alternative disaster scenarios and contrasting spatial models, while the dependent variables encompass behavioral responses and decision-making processes during emergencies, as well as the resulting impacts on urban systems and overall urban resilience. External factors that influence human behavior are also treated as dependent variables insofar as they mediate decision-making processes. To analyze the relationships among these variables, the study employs a suite of multivariate statistical techniques, including multivariate regression analysis, multilevel modeling, and structural equation modeling. These methods facilitate the identification of complex interdependencies between spatial organization, urban form, physical environmental characteristics, external stressors, and human behavioral responses. Urban disaster resilience research has traditionally prioritized infrastructure robustness and macro-scale risk management strategies, often neglecting the dynamic spatial-behavioral dimensions that fundamentally shape evacuation processes and emergency outcomes. This dissertation directly addresses this critical omission by examining how urban morphological configurations influence pedestrian wayfinding behavior during emergencies. By integrating VR-based empirical experimentation with ABM simulations, the study introduces an innovative methodological framework that captures both individual-level decision-making and population-scale emergent phenomena. The theoretical foundation of the research rests on a multi-scalar synthesis that combines Complex Adaptive Systems (CAS) theory at the macro level with bounded rationality theory at the micro level. Within this framework, Helbing's Social Force Model provides the basis for modeling physical movement dynamics, while Tobler's First Law of Geography constrains the spatial scope of interactions. This integrated theoretical structure positions ABM as a methodological bridge capable of capturing emergent phenomena, system-level patterns arising from individual decisions and interactions that cannot be predicted through reductionist analysis alone. The empirical component of the study was conducted in two interlinked phases. The first phase involved constructing a virtual laboratory using procedurally generated urban environments developed in ArcGIS CityEngine and rendered in Unreal Engine5. Two contrasting morphological archetypes were designed to represent fundamentally different spatial logics. Type A environments reflect organic, irregular street patterns characteristic of historic settlements and are associated with low spatial intelligibility, while Type B environments represent grid-based, orthogonal configurations characterized by high visual depth and connectivity. A total of thirty-seven (37) participants navigated these virtual environments under both Day and Night conditions, with the Night scenario simulating post-earthquake power outages. High-frequency telemetry data recorded at 90 Hz captured participants' spatial coordinates, gaze vectors, and discrete decision events at intersections, enabling fine-grained behavioral analysis. The VR experiments revealed pronounced differences in evacuation performance across scenarios. In Type B grid configurations, average evacuation times were 2.28 minutes (SD ±1.84) during Day conditions and 2.03 minutes during Night conditions, indicating a notable preservation of performance under low-visibility stress. In contrast, Type A organic configurations exhibited an average evacuation time of 2.60 minutes (SD ±1.28) during the Day, which increased sharply to 2.85 minutes (SD ±2.08) under Night conditions. The elevated standard deviation in the organic Night scenario shows that complex morphologies cause unpredictable behavior when visual cues are limited. Behavioral patterns revealed a preference for longer, wider streets and broader urban canyons across 3,907 decision points. These preferences increased at Night, with long street selections rising from 3.93 during the Day to 4.94 at Night, confirming reliance on visual depth and openness under stress. From these empirical observations, four core behavioral rules were extracted to inform ABM calibration: thigmotaxis, manifested as wall-following behavior under uncertainty; boundary seeking, defined as movement toward the farthest visible point or open spaces; width preference, whereby individuals select the widest available street when disoriented; and darkness avoidance, characterized by systematic avoidance of narrow, poorly illuminated urban canyons. These rules translate observed human heuristics into formalized decision mechanisms suitable for agent-based simulation. In the second phase, behavioral rules were embedded in agent decision architectures on an AnyLogic simulation platform. Two profiles were defined: Rational Agents used Dijkstra-based shortest-path optimization, while Panic Agents relied on heuristic-driven navigation with impaired cognitive mapping capabilities. The model included dynamic risk layers simulating debris blockages and visibility constraints. Simulation results validated VR findings, showing grid configurations maintain stable evacuations under hazards, but organic setups collapse navigationally, with behavioral variance increasing by about 40% in low visibility. A case study in Istanbul's Balat district, a morphologically heterogeneous historic area that combines organic and grid elements, revealed significant discrepancies between static Space Syntax predictions and dynamic ABM outcomes. Streets identified by static analysis as primary evacuation arteries due to high Betweenness Centrality values were frequently abandoned by agents during Night scenarios because of urban canyon effects and low Sky View Factor. A route deviation rate of 35 percent (35%) was observed, with agents consistently preferring wider, more open streets despite longer physical distances. The theoretical implications of this research extend urban resilience discourse by demonstrating that spatial legibility is not merely an aesthetic consideration but a fundamental determinant of disaster performance. Methodologically, the study establishes the VR-ABM coupling as a viable paradigm for evidence-based urban design, enabling the stress-testing of urban configurations prior to implementation. Practically, the findings support differentiated evacuation strategies for morphologically distinct urban areas, the introduction of cognitive ergonomics as a conceptual framework, previously used solely in indoor environments and occupational human factors fields, into urban disaster resilience scholarship, marking its first systematic application to outdoor open-space evacuation systems, and the strategic placement of wayfinding aids at cognitively critical decision points identified through simulation. The dissertation concludes that urban disaster resilience cannot be reduced to metrics of physical robustness alone and must incorporate the dynamic behavioral dimensions of human-space interaction. The integrated VR-ABM methodology equips urban design practitioners and emergency management authorities with tools to evaluate not how spaces appear on maps, but how they perform when populated by heterogeneous, stressed, and boundedly rational human agents navigating toward safety under adverse conditions.
Benzer Tezler
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ
- Cumhuriyet sonrası Türk toplumsal yapı değişimlerinin Ankara Atatürk Bulvarı mekansal yapısında örneklenmesi
Der Ataturk boulevard von Ankara, alsbeispielzu den einflussen der gesellchaftlichen entwicklung der republikanschen Turkeiauf die raumlichen struktur
SARE SAHİL
- Finite element analysis of saltwater intrusion in coastal aquifers
Başlık çevirisi yok
SALAH ALİ SADEG
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Jeoloji MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. NURKAN KARAHANOĞLU
- A Finite element method for the solution of three-dimensional electromagnetic boundary valve problems with real and artificial boundary conditions
Başlık çevirisi yok
ÜMİT PEKEL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. MUSTAFA KUZUOĞLU