AI applıcatıons ın dısaster rısk management: lessons from the 2023 turkıye-syrıa earthquake
Afet risk yönetiminde yapay zeka uygulamaları: 2023 Iürkiye-Suriye depreminden dersler
- Tez No: 986783
- Danışmanlar: PROF. DR. SALAH HAJISMAIL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka, Afet Risk Yönetimi, Türkiye-Suriye Depremi, Deprem, Yapay Zeka Endeksi, Artificial Intelligence, Disaster Risk Management, Turkiye-Syria Earthquake, Earthquake, Artificial Intelligence Index
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Afet ve Savaş Sonrası İmar ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Afet ve Savaş Sonrası İmar ve Rehabilitasyon Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, Yapay Zeka'nın (YZ) Afet Risk Yönetimi'nde (YZ) uygulanmasını inceleyerek, iklim kaynaklı afetlerin giderek karmaşıklaşan, sıklaşan ve ciddileşen etkilerini ele alma potansiyeline odaklanmaktadır. Büyük ölçüde reaktif ve veri, analitik kapasite ve kaynak kısıtlamalarıyla sınırlı olan geleneksel YZ yöntemleri, artık modern çoklu tehlike ortamlarıyla başa çıkmak için yeterli değildir. Bu araştırma, YZ teknolojilerinin çeşitli bağlamlarda afet hazırlığı, müdahale, azaltma ve iyileştirme çalışmalarını nasıl dönüştürebileceğini sistematik olarak incelemeyi amaçlamaktadır. 2014-2024 yıllarını kapsayan kapsamlı bir sistematik literatür taraması ve 2023 Türkiye-Suriye depreminin derinlemesine bir vaka çalışmasını birleştiren nitel bir metodoloji aracılığıyla tez, makine öğrenimi, doğal dil işleme, bilgisayarlı görme ve öngörücü analiz dahil olmak üzere temel YZ teknolojilerini belirlemekte ve afet yönetim döngüsünün farklı aşamalarındaki etkinliklerini değerlendirmektedir. Çalışma, YZ'nin öngörü doğruluğunu, risk değerlendirmesini, erken uyarı sistemlerini, gerçek zamanlı afet izlemeyi ve afet sonrası iyileştirme planlamasını iyileştirme kapasitesini vurgulamaktadır. Ayrıca, yapay zekânın kaynak dağıtımını ve karar alma süreçlerini optimize etmedeki rolünü vurgulayarak, afetlere eğilimli bölgelerde dayanıklılığı artırmaktadır. Ancak araştırma, aynı zamanda birkaç kalıcı zorluğun da altını çizmektedir: parçalanmış bilgi, operasyonel ortamlarda sınırlı uygulama, etik endişeler (veri gizliliği ve algoritmik önyargı gibi) ve yapay zekâ çözümlerinin farklı coğrafi ve sosyoekonomik bağlamlarda ölçeklendirilmesindeki zorluklar. Çalışma, uygulayıcılar ve politika yapıcılar için yapılandırılmış karar destek çerçeveleri ve uygulama kılavuzları sunarak, gerçek dünya DRM senaryolarında yapay zekâ araçlarının nasıl seçilip uygulanacağına dair daha net bir anlayışa katkıda bulunmaktadır. Bulgular, kapsayıcı ve sürdürülebilir afet riskinin azaltılmasını sağlamak için disiplinler arası iş birliğini, etik yapay zekâ çerçevelerinin geliştirilmesini ve daha fazla toplum temelli entegrasyonu savunan ileriye dönük bir araştırma gündemiyle sonuçlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis investigates the application of Artificial Intelligence (AI) in Disaster Risk Management (DRM), focusing on its potentials to address the increasingly complex, frequent, and severe impacts of climate-induced disasters. Traditional DRM methods, which have largely been reactive and limited by data, analytical capacity, and resource constraints, are no longer sufficient to handle modern multi-hazard environments. This research aims to systematically explore how AI technologies can transform disaster preparedness, response, mitigation, and recovery efforts across various contexts. Through a qualitative methodology combining a comprehensive systematic literature review (spanning 2014–2024) and an in-depth case study of the 2023 Turkiye-Syria earthquake, the thesis identifies key AI technologies—including machine learning, natural language processing, computer vision, and predictive analytics—and evaluates their effectiveness across different phases of the disaster management cycle. The study highlights AI's capacity to improve predictive accuracy, risk assessment, early warning systems, real-time disaster monitoring, and post-disaster recovery planning. It also emphasizes the role of AI in optimizing resource distribution and decision-making processes, thereby enhancing resilience in disaster-prone regions. However, the research also underscores several persistent challenges: fragmented knowledge, limited implementation in operational settings, ethical concerns (such as data privacy and algorithmic bias), and difficulties in scaling AI solutions across diverse geographical and socio-economic contexts. The study provides structured decision-support frameworks and implementation guidelines for practitioners and policymakers, contributing to a clearer understanding of how to select and apply AI tools in real-world DRM scenarios. The findings culminate in a forward-looking research agenda that advocates for interdisciplinary collaboration, development of ethical AI frameworks, and greater community-based integration to ensure inclusive and sustainable disaster risk reduction.
Benzer Tezler
- An investigation on risk analysis methods to be used for the prevention of major industrial accidents
Büyük endüstriyel kazaların önlenmesi için kullanılan risk analiz yöntemleri üzerine bir inceleme
ASADULLA KHALILOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HİKMET İSKENDER
- Çatışan gemilerin kök sebeplerinin incelenmesi ve örnek kaza analizi
Analysis of the root causes of colliding ships and accident analysis
NUMAN ÇIĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BAL BEŞİKÇİ
- Afet ve acil durum yönetiminde yapay zekâ uygulamaları
Artificial intelligence applications in disaster and emergency management
OSMAN KOCAMAN
Doktora
Türkçe
2025
Kamu YönetimiHacettepe ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DOĞAN NADİ LEBLEBİCİ
- Mimari koruma alanında karar destek sistemleri
Decision support systems in architectural conservation
EREN OKAR
- Afet tedarik zinciri yönetimi: Bir uygulama
Disaster supply chain management: One case
FÜSUN GÜNAY ULUGERGERLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÜretim Yönetimi ve Pazarlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT ERDAL