PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ. Tehlikeli Madde Taşıma Güzergahlarının Risk Analizi ve Optimizasyonu Yöntemleriyle Belirlenmesi

Transkript

1 PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ Tehlikeli Madde Taşıma Güzergahlarının Risk Analizi ve Optimizasyonu Yöntemleriyle Belirlenmesi Y. Doç. Dr. Burçin Bozkaya 2007-İstanbul. Bu araştırma projesi Projem İstanbul kamsamında İstanbul Büyükşehir Belediyesi tarafından hazırlatılmıştır. İstanbul Büyükşehir Belediyesi ve araştırmacının yazılı izni olmadan çoğaltılamaz ve kopyalanamaz.

2 SONUÇ RAPORU ARAŞTIRMACININ ADI VE SOYADI: ARAŞTIRMANIN NİTELİĞİ: ÜNİVERSİTE: RAPOR NO : Y. Doç. Dr. Burçin Bozkaya Yüksek Lisans Tezi Doktora Tezi Sabancı Üniversitesi X Araştırma Projesi AKADEMİK ARAŞTIRMANIN KONUSU: Bu araştırmanın konusu, İstanbul ili sınırları içerisinde gerçekleştirilen tehlikeli madde sevkiyatlarının İstanbul nüfus ve ekonomik değerleri üzerinde yarattığı risklerin matematiksel modellerle analizi ve hesaplanması, Coğrafi Bilgi Sistemleri (GIS) aracılığıyla görselleştirilmesi, ve mümkünse riskleri en aza indirecek şekilde taşıma güzergahlarının belirlenmesidir. Tarih: 1/8/2008 Y. Doç. Dr. Burçin Bozkaya 1. PROJENİN AMACI Bu projenin amacı, İstanbul büyüklüğünde bir metropolün tehlikeli madde taşıma esnasında maruz kaldığı risklerin belirlenmesi ve mümkünse bu risklerin en aza indirilecek şekilde taşıma güzergâhlarının belirlenmesidir. Bu amaçla, tehlikeli madde taşıyan araçların geçecekleri güzergâhları belirleyen ve geçişlerini denetleyen makamların, bu operasyonların ölçülebilir risklerini bilimsel yöntemlerle hesaplayabilmelerinin ve bir Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yazılımı aracılığı ile analiz sonuçlarını sayısal haritalar üzerinde gösterebilmelerinin sağlanması, ve tüm bunların sonucu olarak da taşıma operasyonunda düzenlemelere gidilerek İstanbul halkının daha az riske maruz kalacak şekilde yaşamlarını devam ettirebilmesi hedeflenmektedir. 2. PROJE KAPSAMINDA YAPILAN ÇALIŞMALAR Proje yapılan çalışmalar ana hatlarıyla üç aşama halinde gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada literatür taraması tamamlanmış ve risk analizi yapılabilmesi için gerekli veritabanında

3 olmasa gereken veri ve parametre listesi saptanmıştır. İkinci aşamada veriler bir coğrafi veritabanında toplanmış ve belirlenen risk hesap modellerinin kodlanmasının ardından iki nokta arasında rota oluşturulması ve rotaların risk değerlerinin karşılaştırmalı olarak hesaplanmasına dair analiz çalışmaları tamamlanmıştır. Projenin üçüncü ve son aşamasında, veriler ve rotalar kullanılarak tehlikeli madde taşıyan bir aracın seçilen bir rota üzerindeki hareketinin ve bu hareketin çevreye verdiği riskin görselleştirilmesi, diğer bir ifade ile simülasyonunun yapılabilmesine imkan sağlayan çalışmalar tamamlanmıştır. Projenin her aşamasında ArcGIS tabanlı Coğrafi Bilgi Sistemi etkin bir şekilde kullanılmış, geliştirilen arayüz sayesinde analiz yapmak isteyen herhangi bir kullanıcının ilgili arayüz araç ve formlarını kullanmak suretiyle tehlikeli madde taşımacılığına dair risk analizi ve görselleştirilmesi gerçekleştirmesine imkan sağlayan genel bir uygulama çerçevesi oluşturulmuştur. Aşağıdaki bölümlerde projenin her aşamasında yapılan çalışmalar, elde edilen bulgular ve analiz sonuçlarına dair ayrıntılara yer verilmektedir. 2.1 Akademik Literatür Taraması ve Coğrafi Veritabanı Projenin ilk aşamasında tehlikeli madde taşımacılığında risk analizi yöntemlerine dair yapılan akademik çalışmalar ayrıntısıyla incelenmiş ve bir literatür özeti oluşturulmuştur. Bu çalışmaların tam metinleri Ek-1 de yer almaktadır. Bu çalışmalardan önemli bulunanların kısa birer özetini vermek gerekirse; Literatür Öncelikle tehlikeli madde, insanlara, mala ve çevreye zarar verme yetisine sahip madde ya da malzeme olarak tanımlamaktadır (Tanım: US Department of Transportation USDOT). Birleşmiş Milletler, tehlikeli maddeleri fiziksel, kimyasal ve nükleer özelliklerine göre dokuz sınıfa ayırmışlardır: patlayıcılar, sıkıştırılmış gazlar, parlayıcı ve yanıcı likitler, parlayıcı ve yanıcı katılar, oksitleniciler, zehirli maddeler, radyoaktif maddeler, aşındırıcı likitler ve tehlikeli madde atığı benzeri muhtelif tehlikeli maddeler. [4] Tehlikeli maddeler insana, çevreye ve ekonomik değerlere büyük zararlar verme potansiyeline sahip olduklarından, tehlikeli madde taşımacılığı hayati önem arz eden bir konudur. Tehlikeli madde taşımacılığında bir kazanın olma olasılığı düşük ancak potansiyel etki derecesi veya sonuçları büyüktür. Tehlikeli madde taşıyan araç kazalarının düşük olasılıklı, yüksek sonuçlu bir yapıda olmasından dolayı, toplumun ve kamuoyunun tehlikeli madde kazalarına olan duyarlılığı diğer kazalara nazaran daha fazladır. Örneğin, 1979 da Mississauga da toksik kimyasal taşıyan bir trenin raydan çıkması sonucu vagon tanklardan klor sızması nedeniyle yaklaşık insan tahliye edilmiştir. Benzer olarak, 1982 de Afganistan da, bir tünelde bir benzin tankerinin patlaması neticesinde 2700 ölüm kayıtlara geçmiştir [3]. Yakın geçmişte, 2004 te İran ın kuzeydoğusunda yaşanan bir faciada trenin raydan çıkmasıyla akaryakıt ve kimyasal maddelerin infilak etmesi sonucu yaklaşık 300 kişinin hayatını kaybetmesi hala hafızalardadır. Özellikle Kuzey Amerika da (ABD ve Kanada) tehlikeli madde taşımacılığı oldukça önem verilen bir konudur. Bu konuda hem teorik hem de uygulamaya yönelik pek çok akademik çalışma yapılmıştır. Özellikle son yirmi yıl içerisinde tehlikeli madde taşımacılığı aktif bir araştırma alanı olmuştur: Kanada da, 2001 de, Quebec ve Ontario arasında, dört farklı tehlikeli madde türü için (benzin, fuel-oil, petrol ve alkol), ArcView 3.1 CBS yazılımı kullanılarak bir risk hesaplama modeli geliştirilmiştir. Bu dört madde için de en kısa yol, en az riskli yol, en az insanın zarar göreceği yol ve en az kaza olasılığına sahip yol kriterlerine göre araçların gideceği toplam yol uzunlukları ve o yolun çevresinde etkilenecek insan sayısı ayrı ayrı hesaplanmıştır [2]. Kanada da Edmonton bölgesinin

4 verileri kullanılarak, 2000 yılında yapılan çalışmada, klor ve amonyak gibi havayolu ile yayılan tehlikeli maddelerin insan üzerinde ne kadar etkili oldukları, rüzgarın yönü, hızı, yüzey alanı gibi etmenlere bağlı olarak Gauss Plume Model i kullanarak hesaplanmıştır [5]. Tehlikeli madde taşımacılığı sadece akademik çalışmalar uygulaması değildir. US Department of Transportation, Transport Canada, and the Secretariat of Communications and Transportation of Mexico (SCT) tarafından 2004 tarihli bir Güvenlik Yanıt Kılavuzu (Emergency Response Guidebook) yayınlanmıştır. Bu kılavuz, tehlikeli madde yayılımlı bir kaza olduğunda, bu kaza ile birinci dereceden ilgilenecek itfaiye, polis ve diğer güvenlik hizmet personelleri için yayınlanmıştır. Kılavuz halen İstanbul Büyükşehir Belediye İtfaiye Daire Başkanlığı bünyesinde de kullanılmaktadır. Bu konu ile ilgili özel yazılımlar da mevcuttur. Bunlardan birisi PC*MILER HazMat adı ile bilinen yazılım programıdır. Kuzey Amerika (A.B.D., Kanada ve Meksika) için hazırlanmış bu yazılım programı ile başlangıç ve varış noktaları arasında, en kısa yol, en az maruz kalan populasyon, en düşük kaza sıklığı, en düşük tehlikeli madde yayılımlı kaza sıklığı, en küçük toplum riski vb. kriterlere göre güzergahlar bulunabilmektedir. Bu güzergâhlar bulunurken tehlikeli maddenin türüne göre etki yarıçapı ve yol tipi de seçilmektedir. Yol tiplerini içeren Karayolu sınıflarının, araç kaza oranlarına etkileri vardır. Burada Karayolu sınıfı ile kastedilen aracın geçtiği bölgenin ve yol tipinin birlikte ele alındığı sınıftır [1]: Tablo 1. Karayolu Sınıflarına Göre Yol Tipleri KARAYOLU SINIFI Bölge Tipi Yol Tipi Kırsal Çift şeritli Kırsal Çok şeritli-bölünmemiş Kırsal Çok şeritli- bölünmüş Kırsal Çevre yolu Şehir içi İki şeritli Şehir içi Çok şeritli-bölünmemiş Şehir içi Çok şeritli- bölünmüş Şehir içi Tek yönlü cadde Şehir içi Çevre yolu Coğrafi Veritabanı Projenin bu aşamasında, literatür taraması tamamlandıktan sonra gerekli olacak verilerin ayrıntılı bir listesi oluşturulmuş ve bu doğrultuda veri toplanması işlemine geçilmiştir. Yukarıda bahsi geçen ve Bölüm 2.2 de ayrıntısıyla anlatılan modellerde riskin hesaplanması için aşağıdaki verilerin gerekli olabileceği anlaşılmıştır: a. İstanbul şehri ulaşım ağının (sokak, cadde, bulvar ve otoyolların) coğrafi formatta sayısal veritabanı b. İstanbul şehrinin bina veritabanı (noktasal coğrafi veri katmanı) c. İstanbul şehrinin ilçe, mahalle veya bina kırılımında nüfus verisi d. Yol türlerine göre normal kamyon veya tehlikeli madde taşıyan kamyon kaza sayısı e. Tehlikeli madde taşıyan kamyonların belirli bir zaman aralığında (örneğin yıllık) belirli bir yol türü üzerinde aldıkları toplam mesafe (km) f. Bir kaza olduğunda tehlikeli madde yayılma olasılığı

5 g. Bir kaza olduğunda tehlikeli madde türüne göre maddenin yayılması neticesinde etki edeceği alanın yarıçapı h. Tehlikeli madde ithal eden, işleyen, kullanan veya bir şekilde tehlikeli madde ile temas kuran işyerleri ve fabrikaların yerleri i. Tehlikeli madde taşıyan kamyonların hali hazırda izledikleri güzergâhlar j. Yol segmenti bazında trafik yoğunluk verisi Bu verilerin bazıları (a ve b) İstanbul Büyükşehir Belediyesi Coğrafi Bilgi Sistemi Müdürlüğü nden diğer bir araştırma projesi kapsamında elde edilmiş olup verilerin bu projede de kullanılması sözkonusu olmuştur. Eldeki ulaşım ağında İBB veritabanında yer alan İstanbul ili sınırları içindeki sokak, cadde, bulvar, otoyol, orman yolu, çıkmaz yol, bağlantı yolu ve tasniflenmemiş diğer tüm yollar oluşturulan CBS veritabanına yol katmanı şeklinde eklenmiştir. Şekil 1 deki harita İstanbul Yol Ağını göstermektedir. Haritada, kırmızı renkli olarak gösterilen yollar otobanlar, koyu mavi ile gösterilen yollar bulvarlar ve gri renkli olarak gösterilenler ise caddelerdir. Ayrıca, İstanbul şehrinin 2000 yılına ait bina sayım envanteri de CBS formatında noktasal veri katmanı olarak CBS veritabanına eklenmiştir. Şekil 1. İstanbul Yol Ağı Burada belirtilmesi gereken bir nokta, İBB nden sağlanan eldeki ulaşım ağı veritabanının rotalama amaçlı kullanılmaya çok müsait olmadığı gerçeğidir. Şöyle ki; bir ulaşım ağının rotalama amaçlı kullanılabilmesi için sokak seviyesinde belli öznitelik ve topolojik özelliklerin biliniyor olması gereklidir. Örnek olarak yolların tek yön ve çift yön ulaşıma açık olup olmadığı, yol üzerindeki ortalama hız değeri, bir yolun diğer yollara ne şekilde bağlı olduğu, alt geçit, üst geçit, tünel türü birbirleriyle kesişmeden ulaşıma devam edilen yollarla ilgili ilişkiler gösterilebilir. Bu tür bilgilerin İBB den temin edilen veritabanında eksik veya hiç olmadığı gözlemlenmiştir. Bu nedenle rotalama ve analiz aşamasında proje yöneticisi Y. Doç. Dr. Burçin Bozkaya nın elinde başka bir proje için mevcut bulunan ve sayılan özellikleri taşıyan farklı bir ulaşım veritabanı kullanılmıştır. Bu veritabanı telif hakları nedeniyle sonuç raporu CD sinde yer almamaktadır. Ancak bu veritabanında bulunan şu özelliklerin İBB veritabanında da yer alması sağlandığında geliştirilen CBS karar destek sisteminin etkin bir şekilde kullanılması mümkündür:

6 - Tek yön bilgisi (her yol segmenti için yolun tek veya çift yön ulaşıma açık olup olmadığı - Yol türü bazında (sokak, cadde, otoyol, vs.) ortalama hız değerleri. Bu hız değerleri tehlikeli madde taşıyan araçların gerçek seyahat hızlarını yansıtmalıdır. - Her yol segmentinin ilk ve son noktasının elevasyon değeri (Z elevation). Yani yol ilk ve son noktası yer ile aynı seviyede mi (kavşak kesişimleri için), yer altına mı (tüneller), yerde yukarı bir seviyede mi (üst geçitler, otoyol bağlantı yolları veya otoyollar). - Elevasyon değeri atanamıyorsa, alt-üst geçit ilişkisine sahip yolların coğrafi veritabanında ortak düğüm noktasına ( vertex ) sahip olmayacak koordinatlarla saklanması. Yukarıdaki listede yer alan diğer veriler ise şu şekilde oluşturulmuştur: İstanbul ilinin 2000 yılı için mevcut bulunan ilçe bazında nüfus verileri projenin başında temin edilmiştir. Nüfus değerleri daha alt kırılımlarda (mahalle veya bina) mevcut olmadığı için yaklaşık bir yöntem izlenerek nüfus istanbul genelindeki binalara dağıtılmıştır. Burada izlenen yönteme göre, her bir ilçe için önce o ilçede sınırları içinde bulunan tüm binalara ait toplam konut sayısı hesaplanmıştır. Daha sonra ilçenin toplam nüfusu toplam konut sayısına bölünerek konut başına düşen nüfus değerleri bulunmuştur (bu değerler Tablo 2 de yer almaktadır). Bu işlem tüm ilçeler için tamamlandıktan sonra son aşamada her bina için, binadaki konut sayısı o ilçenin konut başına düşen nüfus değeri ile çarpılarak binanın toplam nüfusu bulunmuş ve bina öznitelik tablosunda kaydedilerek saklanmıştır. Tablo 2. İlçe Bazında Konut Başına Düşen Nüfus Katsayısı İLÇE ID İLÇE ADI NÜFUS (2007) KONUT SAYISI KONUT BAŞINA NÜFUS KATSAYISI 1 Adalar Avcılar Bakırköy Bağcılar Bahçelievler Bayrampaşa Beşiktaş Beykoz Beyoğlu Eminönü Eyüp Fatih Gaziosmanpaşa Güngören Kadıköy Kağıthane Kartal Küçükçekmece Maltepe Pendik Sarıyer Şişli Tuzla Ümraniye Üsküdar Zeytinburnu Esenler Sultanbeyli

7 Proje devam ederken açıklanan 2007 nüfus sayımı sonuçları, yukarıdaki yöntem izlenerek binalara dağıtılmış ve tüm analizler 2007 nüfus sayımı değerleri ile yapılmıştır. Ulaşım ağında seyahat eden normal kamyonların veya tehlikeli madde taşıyan kamyonların yol türüne göre kaza sayısı veya yıllık yaptıkları toplam kilometre mesafe gibi veriler çeşitli veri kaynakları incelenmesine rağmen maalesef tutarlı bir şekilde elde edilememiştir. Bu veriler yurt dışında yapılan çalışmalarda yol türüne göre araç kaza oranları istatistikleri üzerinden ve geçmiş kazalarla ilgili bazı ayrıntılar (örneği tehlikeli madde taşıyan kamyonların karıştığı kazalar ve bu kazalarda tehlikeli madde yayılımı olup olmadığı) da dikkate alınarak hesaplanmaktadır. Türkiye de ise maalesef bu tür ayrıntılar içeren bir veritabanına ulaşılamamıştır. Emniyet Genel Müdürlüğü nün yayınladığı aylık ve yıllık kaza istatistikleri sadece araç türüne göre toplam kaza sayısı içerdiği için, sadece genel anlamda Türkiye yollarında seyahat eden kamyonların sayısı, karıştıkları kaza sayısı gibi bilgiler kullanılabilmiştir. Aynı şekilde Türkiye deki kamyonların katettiği yıllık toplam kilometre mesafesi de Lojistik Derneği nden elde edilen genel bilgiler doğrultusunda (trafikte kayıtlı kamyon sayısı x bir kamyonun yıllık ortalama yaptığı kilometre mesafe) hesaplanmıştır. Türkiye kaynaklı bulunmayan veriler (örneğin bir kaza olduğunda tehlikeli maddenin yayılma olasılığı) literatürde yer alan çalışmalardaki değerlerden seçilmiştir [1]. Öte yandan, bir kaza olduğunda tehlikeli madde türüne göre maddenin yayılması neticesinde etki edeceği alanın yarıçapı verileri literatürde mevcuttur ve İstanbul Büyükşehir Belediyesi İtfaiye Daire Başkanlığı tarafından da kullanılmaktadır. Emergency Response Guidebook ismini taşıyan doküman [6] 2004 yılında Kanada, Meksika ve A.B.D. Ulaştırma Bakanlıklarınca oluşturulmuş ve 374 sayfa uzunluğunda bir doküman olup, tehlikeli madde kategorisine giren yüzlerce maddenin maddesel ve kimyasal özellikeri ile her madde için, yayılım sözkonusu olduğunda etki yarıçapı, yayılım mesafesi, alınacak önlemler gibi acil müdahaleyi ilgilendiren bilgiler içermektedir. Proje kapsamında yürütülen çalışmalarımızda bu dokümanda yer alan bilgiler dikkate alınmış, ve yapılan analizlerde çoğu madde için ortalama bir değer sayılabilecek 100 metre mesafesi etki yarıçapı olarak kullanılmıştır. Geliştirilen sistem bu değeri bir girdi parametresi olarak kabul ettiği için farklı değerler kullanılarak analizler yapılması mümkündür. Son olarak, İstanbul sınırları içerisinde tehlikeli madde ithal eden, işleyen, kullanan veya bir şekilde tehlikeli madde ile temas halinde olan işyerleri ve fabrikaların yerleri, İstanbul Sanayi Odası ndan elde edilen veritabanındaki firma adreslerinin bazıları haritaya yerleştirilmek suretiyle belirlenmiştir. Bu veritabanı İstanbul da faaliyet gösteren ve İstanbul Sanayi Odası na kayıtlı adet firmanın bilgilerini içermektedir. Bu firmalar, aşağıdaki tabloda yer alan meslek gruplarında faaliyet göstermekte olup, bunlardan Ana Kimya Sanayii, Boya-Reçine ve Baskı Mürekkepleri Sanayii, Budünöz ve Vakum ile Elde Edilen Plastik Mamulleri Sanayii, Çeşitli Kimya Sanayii, Enjeksiyon ile Elde Edilen Plastik Mamulleri Sanayii, Kauçuk Sanayii, Termoplastik ve Galalit Eşya Sanayii, Tıbbi Müstahzarat Sanayii kategorilerinde yer alanlardan 50 adedi, adres bilgilerinden faydalanılarak Şekil 2 de gösterilen haritaya işlenmiştir. Ancak bu firmaların hangi maddeleri ne sıklıkta kullandığı, maddelerin bu firmalardan hangi kaynaklardan sevk edildiği ve hangi güzergâhlardan geçerek firmaya ulaştırıldığı gibi bilgilere ulaşılamamıştır. Tablo 3. ISO ya Kayıtlı Meslek Grupları NO MESLEK GRUBU TANIMI 1 ANA KİMYA SANAYİİ 2 AYAKKABI, SUNİ DERİ VE AYAKKABI YAN SANAYİİ 3 BAKIR VE BAKIR ALAŞIMLARI SANAYİİ 4 BOYA-REÇİNE VE BASKI MÜREKKEPLERİ SANAYİİ

8 5 BUDÜNÖZ VE VAKUM İLE ELDE EDİLEN PLASTİK MAMULLERİ SANAYİİ 6 CAM VE CAM EŞYA SANAYİİ 7 ÇELİK KONSTRÜKSİYON VE PRES İŞLERİ SANAYİİ 8 ÇEŞİTLİ KİMYA SANAYİİ 9 ÇORAP SANAYİİ 10 DEMİR-BAKIR DIŞI METALLER VE ALAŞIMLARI SANAYİİ 11 DEMİR-SAC EŞYA SANAYİİ 12 DENİZ TAŞITLARI SANAYİİ 13 DERİ SANAYİİ 14 DÖKÜM SANAYİİ 15 ELEKTRİK MALZEMELERİ, AKÜMÜLATÖR VE AYDINLATMA SANAYİİ 16 ELEKTRİK ÜRETİMİ-MOTOR VE KABLO SANAYİİ 17 ELEKTRONİK SANAYİİ 18 ENJEKSİYON İLE ELDE EDİLEN PLASTİK MAMULLERİ SANAYİİ 19 ERKEK VE ÇOCUK HAZIR GİYİM SANAYİİ 20 EV ALETLERİ SANAYİİ 21 İNŞAAT VE PREFABRİK YAPI ELEMANLARI SANAYİİ 22 İPEK VE SUNİ ELYAFTAN MAMUL DOKUMA SANAYİİ 23 İPLİK BÜKÜMÜ VE SARIMI SANAYİİ 24 KADIN HAZIR GİYİMİ VE DİĞER KONFEKSİYON MAMULLERİ SANAYİİ 25 KAĞIT VE MUKAVVA MAMULLERİ SANAYİİ 26 KAKAOLU VE ŞEKERLİ MAMULLER SANAYİİ 27 KARA TAŞITLARI VE YAN SANAYİİ 28 KARMA GIDA SANAYİİ 29 KAUÇUK SANAYİİ 30 KAZAN-BASINÇLI KAPLAR, SINAİ SOĞUTMA VE ISITMA SANAYİİ 31 KONSERVE GIDA SANAYİİ 32 MAKİNE, ALET VE YEDEK PARÇA SANAYİİ 33 MATBAA SANAYİİ 34 MEKANİK İMALAT SANAYİİ 35 MERMER VE TAŞ OCAKLARI SANAYİİ 36 ÖĞÜTÜLMÜŞ GIDA MAMULLERİ SANAYİİ 37 ÖRGÜ KUMAŞ VE KONFEKSİYONU SANAYİİ 38 ORMAN ÜRÜNLERİ VE AHŞAP MOBİLYA SANAYİİ 39 PAMUK İPLİĞİ VE KOMBİNE PAMUKLU SANAYİİ 40 SABUN, TEMİZLEYİCİ MADDELER VE KOZMETİK SANAYİİ 41 SOĞUK DEMİR ÇEKME, ÇİVİ VE CİVATA SANAYİİ 42 SPOR GİYİM SANAYİİ 43 TEKSTİL TERBİYE SANAYİİ 44 TERMOPLASTİK VE GALALİT EŞYA SANAYİİ 45 TIBBİ MÜSTAHZARAT SANAYİİ 46 TOPRAK SANAYİİ 47 TRİKOTAJ SANAYİİ 48 YÜN İPLİĞİ SANAYİİ

9 Şekil 2. Seçilen 50 Firmanın Harita Üzerinde Noktasal Gösterimi Haritadan görülebileceği üzere, firmalar çoğunlukla organize sanayi bölgelerinde yerleşik olmakla birlikte, şehir içinde belli noktalarda da faaliyet göstermekte, bu da İstanbul halkının genelini etkileyen bir risk analizinin gerekliliğini doğrulamaktadır. İlgili veri listesinde yer alan yol segmenti bazında trafik yoğunluğu verileri projenin tamamlanması için elzem olmamakla birlikte Bölüm 2.2 de önerilen zaman etkili risk modelinin gerçek değerlerle sınanması açısından önemlidir. Bu konuya Bölüm 2.2 de daha fazla yer verilmiştir. Tüm coğrafi veriler ESRI ArcGIS 9.2 File Geodatabase formatında oluşturulmuş olup, bu raporla birlikte teslim edilen CD de yer almaktadır. 2.2 Risk Modelleri Taşımacılık problemleri, Yöneylem Araştırması literatürü içerisinde yoğun ilgi gösterilen bir konudur. Birçok taşımacılık probleminde amaç malzeme veya insanları bir yerden bir yere en az maliyetle götürmektir. Bu projede de bir taşımacılık probleminin temel unsurları yer almaktadır, ancak burada amaç, maliyeti en aza indirmek değil, maliyet ve risk arasında denge gözetecek bir şekilde malzeme taşımak olmalıdır. Tehlikeli madde taşıyan kamyonların, hangi güzergahtan gideceği problemi içerisinde barındırdığı risk faktöründen dolayı diğer taşıma problemlerinden farklılık göstermektedir. Bunun için de

10 tehlikeli madde taşıyan araçların daha az riske sahip güzergahlardan geçmesi gerekmektedir. Projenin ilk aşamalarında bu konuda daha önce yapılan çalışmalar derlenmiş ve sistematik bir şekilde incelenmiştir. Geçmiş çalışmaların bu projeyi ilgilendiren en önemli kısmı tehlikeli madde taşımacılığının yarattığı riskin matematiksel modelinin tanımlanması ve riskin ölçülmesidir. Yapılan literatür taramasında, bu konuda şu modellerin geliştirildiği anlaşılmıştır [3]: a. En kısa yol modeli b. En az riske maruz kalacak nüfus modeli c. En az toplum riski modeli d. En küçük DoT riski modeli e. En düşük yayılımlı kaza olasılığı Bunları kısaca açıklamak gerekirse: En kısa yol modeli (Shortest Path/Time): İki nokta arasında tehlikeli madde taşıyacak kamyonların alabileceği en kısa mesafeyi (veya süreyi) veren modeldir. Bu model sadece mesafeyi (veya süreyi) dikkate aldığı, risk değerleriyle ilgilenmediği için tehlikeli madde taşımacılığında rota belirlenmesi için uygun değildir, dolayısıyla tercih edilmemelidir. Yine de taşıma maliyeti minimizasyonu yapması itibarıyla tehlikeli madde taşıyan firmaların en çok kullandıkları yöntemi ifade etmektedir. En az riske maruz kalacak nüfus modeli (Population Exposure Risk): Bir kaza olması durumunda tehlikeli madde yayılımından etkilenebilecek toplam nüfusu enazlayan modeldir. İzlenen rotanın bir segmenti üzerinde araç ilerlerken, segmentin her iki yanındaki etki yarıçapı içerisine (yani araç etrafındaki tehlike çemberi nin içine) düşen toplam insan sayısının hesaplanması yoluyla bulunur. Bu toplam insan sayısı, metrekareye düşen insan sayısı (yani nüfus yoğunluğu) ile etki alanının çarpılması sonucu bulunur. En az toplum riski modeli (Societal Risk): Bu risk modeline göre risk değeri, herhangi bir yol segmenti için segment uzunluğu segment üzerindeki kaza oranı bir kaza olduğu durumda koşullu yayılım olasılığı segment etki yarıçapı komşuluğundaki metrekareye düşen insan sayısı x etki yarıçapı formülü ile hesaplanır. Bir başlangıç ve varış noktası arasındaki rotanın içine düşen her bir segment için risk değeri ayrı ayrı hesaplanıp toplanarak rotanın toplam risk değeri bulunur. En küçük DoT (kaza olasılığına bağlı) risk modeli (DoT Risk): Bu modelde bir yol segmentinin riski, yolun türüne (sokak, cadde, bulvar, vs.) bağlı kaza olma olasılığına göre hesaplanır. Bir yol segmentinde kaza olma olasılığı yol segmentinde araç-km başına düşen kamyon kaza oranı yol segmentinin uzunluğu olarak, yol segmentinde araç-km başına düşen kamyon kaza oranı ise yol segmenti üzerindeki yıllık kaza sayısı yol segmenti üzerinde yapılan toplam yıllık milyon araç-km olarak hesaplanır. En düşük yayılımlı kaza olasılığı (Incident Risk): Bu risk değeri, her bir segment için, araç-km başına düşen araç kaza oranı segmentin uzunluğu segment üzerinde tehlikeli madde taşıyan bir kamyonun kaza yapması durumunda tehlikeli madde yayılma olasılığı formülü ile bulunur. Bu değer bütün segmentler için hesaplanır, daha sonra bu değerler toplanarak bir rotanın toplam riski bulunur.

11 Literatürde yer alan bu modeller genellikle şehirlerarası tehlikeli madde taşımacılığına yönelik kullanılmış olup yoğun nüfuslu yerleşim yerleri sözkonusu olduğunda eksik kalmaktadır. Bunun sebebi İstanbul gibi kalabalık metropollerde trafik sıkışıklığı nedeniyle yerleşik nüfus, aslında çok daha uzun sürelerle riske maruz kalmakta, ancak bu bahsedilen modellerin hiçbiri tarafından dikkate alınmamaktadır. Ayrıca İstanbul gibi ekonomik faaliyetin yoğun olduğu şehirlerde, ekonomik değeri çok yüksek binalar ve tesisler (iş merkezleri, gökdelenler, alışveriş merkezleri, vs.) mevcuttur ve bu binaların maruz kaldığı risk ve olası bir kazanın yola açabileceği ekonomik kayıp yine bu modeller tarafından dikkate alnımamaktadır. Bu nedenle İstanbul şartlarına daha uygun düşeceği düşünülen yeni bir risk model proje kapsamında geliştirilmiştir. Bu modelle ilgili ayrıntılar Bölüm de verilmektedir Önerilen Risk Modeli Zaman Etkili Risk Modeli adını verdiğimiz yeni risk modeli aşağıdaki formül ile hesaplanmaktadır: TBR ( L V ) c lm l l lm V l L l c lm : l yol segmenti boyunca ortalama araç hızı : l segmentinin uzunluğu : l segmenti etrafında tehlike çemberine düşen nüfus Aşağıdaki şekil zaman etkili riskin hesaplanma yöntemini daha net anlatmaktadır. Soldaki resimde, bir yol segmenti etrafında yerleşik ve o yoldan bir araç geçmesiyle riske maruz kalacak binalar koyu renkle işaretlenmiştir. Sağdaki resimde ise, bu binalardan bir tanesinin (daire içinde olan) etrafına tehlike çemberi çizilerek yolun hangi parçasından araç geçmesi durumunda binanın riske maruz kalacağı gösterilmiştir. İşte bu yol parçasının uzunluğu ile yol üzerindeki ortalama hızın bileşkesi sonucu binanın ne kadar süreyle riske maruz kalacağı hesaplanmakta, bu süre de binadaki toplam nüfus ile çarpılarak yol segmentinin toplam risk değerine toplanarak (kümülatif) eklenmektedir. Bu işlem tüm binalar için gerçekleştirildiğinde ulaşım ağı üzerindeki tüm yollar için zaman etkili risk değeri hesaplanmış olur. Zaman etkili riskin ölçütünün birimi ise bu durumda insan-zaman (yani insan-saat veya insan-dakika) olmaktadır. Bu modele göre risk hesaplanmasında kullanılan hız değerleri gerçek hayatı olabildiğince doğru yansıtabilmek için mevcut trafik yoğunlukları baz alınarak seçilmeli ve kullanılmalıdır. Örneğin açık olduğunda 80 km/saat hızla gidilebilen bir yolda trafiğin yoğun olduğu saatlerde 10 km/saat hızla yol alınabiliyorsa, risk hesaplarında 10 km/saat hız değerini kullanmak daha gerçekçi olacaktır. Bu durumda yolun etrafında yerleşik nüfus, trafik sıkışık olduğu zamanlarda 8 kat daha uzun süreli riske maruz kalıyor demektir. Ancak bu projede, güncel trafik yoğunluk değerleri kullanılmamış, onun yerine yol türüne bağlı olarak tehlikeli madde taşıyan kamyonları için geçerli olabilecek hız

12 değerleri kullanılmıştır. Trafik Kontrol Merkezi nin sensörler aracılığı ile topladığı ortalama hız değerleri aşağıdaki değerlerin yerine kullanılarak daha gerçekçi analizlerin yapılması mümkündür. Geliştirilen ve proje çıktısı olarak sunulan karar destek sistemi buna imkan sağlamaktadır. Tablo 4. Yol Türlerine Göre Araç Hızları Yerleşim Yeri Yol Türü Araç Hızı (km/sa) Şehir içi Bulvar 70 Şehir içi Bağlantı Yolu 50 Şehir içi Cadde 50 Şehir içi Otoban 80 Şehir içi Sokak 30 Zaman Etkili Risk Modeli kullanılarak yol segmenti bazında hesaplanan risk değerleri ArcGIS coğrafi bilgi sistemi araçları kullanılarak şu basamaklardan geçerek hesaplanmıştır: a. Bütün yol segmentlerinin Zaman Etkili Risk değerleri sıfırlanır. b. Bir bina noktası alınır ve etrafına 100m yarıçaplı tehlike çemberi (buffer) çizilir. c. Tehlike çemberi içine düşen yollar, coğrafi kesme (Clip) işlemi ile bulunur ve ayrı bir katmana kaydedilir. d. Kesilerek çıkarılan yolların herbiri için kesilen parçanın uzunluğu, yol üzerindeki seyahat hızı ve binanın nüfusu yukarıdaki verilen formüle göre birleştirilerek o yol parçasından geçen aracın bina üzerindeki risk değeri (insan-dakika) hesaplanır. Bu değer ilgili yol segmentinin Zaman Etkili Risk değerine ilave edilir. e. Yukarıdaki işlemler (b-d) tüm binalar için tekrarlanır. İstanbul ulaşım ağı veritabanında toplam yol segmenti ve içindeki konut (daire) sayısı sıfırdan büyük bina kaydı mevcuttur. Kayıt sayısının çokluğu ve dolayısıyla işlem süresinin uzunluğu nedeniyle Zaman Etkili Risk modeli sadece Kadıköy ilçesi için çalıştırılmış ve risk değerleri bu ilçe için hesaplanmıştır. 2.3 Veri Hazırlama Veri hazırlama işlemleri, projede kullanılan tüm coğrafi verinin bir CBS veritabanında toplanması, gerekli katmanların oluşturulması, tüm yol segmentleri için yukarıda verilen risk modellerine göre hesaplanmış risk değerlerinin hesaplanması ve rota analizi için gerekli ulaşım ağının oluşturulması adımlarından oluşmaktadır. Karar destek sisteminin kullanacağı bu veritabanının oluşturulması için şu basamaklar izlenmiştir: 1. ArcGIS ortamında ArcCatalog uygulaması kullanılarak bir File Geodatabase oluşturulması (hazmat.gdb isimli klasör) 2. File Geodatabase içerisinde yollar için bir Feature Dataset (FD) oluşturulması (roads isimli) ve İstanbul un yol veri katmanının bu FD içerisinde bir Feature Class a (FC) yüklenmesi (istroads isimli). 3. Diğer veri katmanlarının File Geodatabase e FC olarak yüklenmesi (istkapi ve fabrika isimli) 4. roads isimli yol katmanının öznitelik tablosuna HIZ, METERS, MINUTES, JOIN_ID ve RELEASE isimli alanların eklenmesi. İlk üç alan Zaman Etkili Risk hesabı ile en kısa ve en hızlı rotaların hesaplanması için gereklidir. Hız değerleri yukarıdaki tabloya göre girilmiştir. METERS kolonundaki değerler her yol segmentinin metre cinsinde uzunluk değeri olarak hesaplanmıştır. MINUTES kolonunda ise her yol segmentinin HIZ ve METERS değerleri baz alındığında araç ile kaç dakikada geçilebileceği hesaplanmıştır. JOIN_ID kolonunda 1 den

13 başlayarak sırayla devam eden sayılar yer almakta olup, bu sayılar 5. adımda gerçekleştirilen işlemler için gereklidir. RELEASE isimli kolonda ise literatürden derlenen yol türüne göre yayılımlı kaza olasılık değerleri yer almaktadır. 5. roads isimli yol katmanının öznitelik tablosuna POPBASED, SOCIETAL, DOT, INCIDENT, TIMEBASED isimli alanların eklenmesi. Bu alanlar, yukarıda anlatıldığı sırayla verilen risk modellerine (birincisi hariç) denk gelmekte olup, her yol segmentinin ilgili risk modeline göre hesaplanmış risk değerini içermektedir. Bu kolonlardaki sayılar ArcGIS ortamında geliştirilen uygulaman Veri Hazırlama isimli ekran arayüzü aracılığı ile otomatik olarak hesaplanabilir. 6. Tüm kolonlar hesaplandıktan sonra ArcGIS Network Analyst eklentisi kullanılarak İstanbul ulaşım ağının rotalama analizine imkan tanıyan network topoğrafyası oluşturulur. Bu topoğrafya içerisinde yukarıda bahsedilen POPBASED, SOCIETAL, DOT, INCIDENT, TIMEBASED, METERS ve MINUTES isimli alanlar rotalama impedans alanları olarak tanımlanır. Topoğrafya tanımı içerisinde ayrıca tek yön yollar ONE_WAY kolonu kullanılarak tanıtılır. Bütün bu işlemler sonunda veritabanı, hesaplanan risk değerleri üzerinden rota analizi yapmaya hazır durumdadır Veri Hazırlama Ekran Arayüzü Yukarıda belirtilen 5. adımdaki beş adet risk kolonundaki değerlerin hesaplanması için proje kapsamında CBS ortamında çalışan bir araç geliştirilmiştir. Veri Hazırlama ekranı adını taşıyan bir form şeklinde tasarlanan bu araç sayesinde karar verici hangi risk modeline göre hesaplama yapmak istiyorsa Risk Modeli isimli kutudan istediği modeli seçebilir. Taşınan maddenin türüne bağlı olarak, kamyonun geçtiği yol segmentinin etrafında oluşturulacak tehlike çemberinin yarıçapını da Etki yarıçapı kutusuna yazabilir. Formda ayrıca Hesaplanacak Kolon, Ayrıntılı Kaza Oranları ve Kaza Oranı kutuları da görülmektedir. Bunlar da sırasıyla, hesaplanan risk değerlerinin hangi kolon (alan) altında saklanacağını, yol türü bazında değişen kaza oranlarını ve yayılımlı kaza olasılıklarını, ve yol türüne göre değişmeyen sabit kaza oranını ifade etmektedir. Kullanıcı bu ekranda yapacağı seçimlerle risk analizine temel oluşturacak risk değerlerini hesaplayabilir. Şekil 3. Veri Hazırlama Formu

14 Bu ekranın ve geliştirilen karar destek sistemine ait tüm araçların kaynak kodları proje raporu ile teslim edilen CD de ArcGIS harita dokümanı (MXD) dosyası içerisinde yer almaktadır. 3. ANALİZ VE GÖRSELLEŞTİRME Bu aşamada farklı risk modelleri için hesaplanan risk değerleri, ArcGIS Network Analyst eklentisi kullanılarak rota çizmek amacıyla öncelikle network veri seti tanımına birer impedans olarak eklenmiştir. Daha sonra Network Analyst içerisinde bulunan New Route komutu yardımıyla harita üzerinde seçilen iki nokta arasında, bütün impedans ölçütleri için farklı rotalar oluşturulmuştur. Bu rotalar oluşturulurken Network Analyst penceresinin içersinde bulunan katman özellikleri penceresindeki Accumulation sekmesi de kullanılmıştır. Accumulation sekmesi, daha önce de bahsedildiği gibi, belirli bir impedans ölçütüne göre en kısa rota oluşturulurken, aynı rota üzerinde diğer impedans ölçütlerinin de kümülatif risk değerlerini hesaplamaktadır. Oluşturulan her yeni rota ArcMap içine birer katman olarak eklenmektedir. Şekil 4 de görülen Analiz formu, rotalar çizildikten sonra görselleştirme ve simulasyon yapabilmek için kullanılmaktadır. Form üzerindeki Rota Seçiniz kutusundan karar verici, üzerinde simulasyon yapmak istediği rotayı seçebilmektedir. Görsel kutusu da simulasyon gerçekleşirken, bir yandan da ekranda görünen grafiğin birikimli veya birikimsiz çizileceğinin seçildiği alandır. Mesafe kutucuğu, rota üzerinde ilerleyen kamyonun etrafında oluşturulan tehlike çemberinin kaç metrede bir ekranda gözükeceğini belirler. Bu değer karar verici tarafından girilir. Aynı şekilde, Yarıçap değeri de karar verici tarafından girilir ve tehlike çemberinin yarıçapını belirler. Hangi impedans ölcütlerinin grafiği çizilmek isteniyorsa, onlar da Grafiği çizilecek risk modellerini seçiniz kutusundan seçilebilmektedir. Şekil 4. Analiz Yapma ve Grafik Çizdirme Formu

15 3.1. Kadıköy İlçesinde Bir Uygulama Analiz formu oluşturulduktan sonra, Kadıköy yol ağı ve bina verisi kullanılarak bir uygulama yapılmıştır. Öncelikle Veri Hazırlama formu kullanılarak bütün Kadıköy yol ağı için, her bir yol segmentinin 5 farklı risk hesaplama yöntemine göre risk değerleri hesaplanmış ve öznitelik tablosunda ilgili sütuna kaydedilmiştir. Bu hesaplamadan sonra, her bir yol segmenti üzerindeki risk değerleri Layer Properties penceresinde Symbology sekmesindeki Quantities özelliği kullanılarak, normalize edildikten sonra renklendirilerek harita üzerinde gösterilmiştir. Aşağıdaki harita, Kadıköy yollarının, Zaman Etkili Riske göre normalize edildikten sonra renklendirilmesi ile elde edilmiştir. Koyu kırmızı olan yollar riskin daha fazla olduğu segmentlerdir. Şekil 5. Zaman Etkili Riske Göre Risk Yoğunluk Haritası Daha sonra, bu risk değerleri Network Analyst kullanılarak birer impedans olarak network veri setine eklenmiştir. Bundan sonra, harita üzerinde rastsal olarak iki nokta seçilmiştir. Bunlardan biri başlangıç, diğeri de varış noktasıdır. Bu iki nokta arasında, 6 farklı impedans ölçütü için rotalar oluşturulmuştur. Bir impedans ölçütüne göre rota oluşturulurken diğer, impedans ölçütlerinin de o rota üzerindeki toplam risk değerleri accumulation özelliği kullanılarak hesaplanmıştır. Uygulama sonunda ortaya çıkan rotalar ve her bir rota üzerindeki risk değerleri aşağıda sırasıyla Şekil 6 da ve Tablo 5 te gösterilmektedir.

16 Şekil 6. İki Nokta Arasında Farklı İmpedans Ölçütlerine Göre Oluşturulan Rotalar Yukarıdaki haritada 6 farklı rota görülmektedir. Kırmızı renkli olan ve TimeBased olarak adlandırılan rota Zaman Etkili Riski minimize eden rotadır. Yeşil renkli olan ve Minutes olarak isimlendirilen rota ise En Kısa Süreli Yol Risk modelini minimize etmektedir. Gerçekte 7 farklı risk modeli için değerler hesaplanmıştır. Ancak En az toplum risk modeli (Societal Risk) için oluşturulan rota şekilde yer almamaktadır çünkü bu modeli minimize eden ile şekilde PopBased olarak adlandırılan En az riske maruz kalacak nüfus modelini minimize eden rotalar aynıdır. Tablo 5. Oluşturulan Rotaların Risk Değerleri Impedans Travel Shortest Time (min) DoT Route (m) Incident PopBased TimeBased Min. Travel Time Min. DoT Shortest Route Min. Incident Min PopBased Min. TimeBased Tablo 5 te Zaman Etkili Risk modelini minimize eden rota üzerindeki En Kısa Yol modeli risk değerine baktığımızda en yüksek değerini aldığını görmekteyiz. Aynı şekilde, En Kısa Yol modelinin en küçük değeri aldığı rota üzerinde Zaman Etkili Risk modeli en yüksek değerini almıştır. Bunu şu şekilde açıklayabiliriz: Zaman Etkili Risk modelinin bir güzergah uzerinde düşük değerler alması, o güzergah etrafındaki nüfusa ve o güzergahta

17 ilerlerken her bir yol segmenti üzerinde harcanacak zamana bağlıdır. Şekil 6 da seçilen iki noktayı birleştiren en kısa yol üzerinde Zaman Etkili Risk modeli en yüksek değerini almışsa, bu rotanın populasyonun yüksek olduğu bir bölgeden geçtiği ya da bu rota üzerinde kamyonun harcadığı sürenin uzun olduğu söylenebilir. Yukarıdaki uygulamada sonucunda Tablo 5 teki değerler, raporun başında da söylendiği gibi, genel olarak bilinen taşıma probemleri ile tehlikeli madde taşıma problemlerinin birbirinden ayrıldığını göstermektedir. Bilinen taşıma problemlerinde amaç aracın en az maliyetle taşıma yapmasını sağlamaktır. Bunun için de taşıma güzergahı olarak, optimal çözümü veren yol seçilir. Bu güzergah da genellikle en kısa yol olmaktadır. Ancak tehlikeli madde taşımacılığında en kısa yol optimal çözüm olmayabilir. Risk faktörü, optimal güzergahı en az riske sahip rota olarak belirler. Ancak farklı risk modelleri için, en az riski veren rotalar da farklı olabileceğinden, hangi güzergahın optimal olacağı karar verici tarafından belirlenecektir. 3.2 Görselleştirme Projede elde edilen analiz sonuçlarını, tehlikeli madde güzergahlarının ve etrafa yaydığı riskin görselleştirilmesi için bir simülasyon modülü geliştirilmiştir. Burada amaç, kullanıcının sayısal olarak elde ettiği risk değerlerini görsel bir şekilde ifade etmesiyle riskin nerede nasıl değiştiği, hangi parametrelere bağlı olduğu gibi sorulara cevap bulmasını kolaylaştırmaktır. Geliştirilen görselleştirme modülünde kullanıcı, daha önce Network Analyst kullanarak elde ettiği bir taşıma güzergahı üzerinden tehlikeli madde taşıyan aracı ilerleterek riskin değişimini gözlemleyebilmektedir. Burada risk iki şekilde görselleştirilmiştir. Araç rota üzerinde ilerlerken, bulunduğu noktada etrafına yaydığı riskin miktarına göre tehlike çemberinin kırmızılaşması Bir grafik üzerinde seçilen risk modellerinin risk değerlerinin araç ilerlerken gerçek zamanlı olarak işlenmesi ve birbirleriyle ilişilendirilmesi Bu görselleştirme aracının bir ekran çıktısı Şekil 7 de yer almaktadır. Şekil 7. Risk Analizi Simülasyon Aracı

18 Simülasyon çalışırken, harita penceresinde sürekli hareket halinde olan bir tehlike çemberi gözlemlenmekte ve bu tehlike çemberinin rengi, risk değeri değiştikçe beyaz ve turuncudan kırmızıya doğru değişmektedir. Böylece kullanıcı, güzergahın hangi kısmında riskin artıp azaldığını ve bu değişikliklerin şiddetini ekranda takip edebilmektedir. Ekranın sol alt köşesinde yer alan grafik penceresinde ise kullanıcı, araç hareket halinde iken karşılaşılan riskin değerini birikimli (kümülatif) veya birikimsiz olarak takip edebilir. Bu grafik birden fazla risk modelini çizme özelliğine sahip olduğundan rotanın değişik noktalarında farklı modellerin risk değerlerinin birbirlerine göre ilişkisi veya değişik noktalarda değişik risk modellerinin ön plana çıkması gibi karakteristikler gözlemlenebilir. Simülasyon modülünün Kadıköy deki bir rota ile çalışırken kaydedilmiş bir animasyon video görüntüsü projenin ekinde bulunan CD de yer almaktadır. Bu video, başlangıç noktasından çıkan bir aracın rota üzerindeki ilk 10 noktasını oynatmakta ve risk değişimlerini göstermektedir. 4. PROJENİN ÇIKTILARI Bir yıl süreyle devam eden proje sonunda aşağıdaki çıktılar elde edilmiştir: 4.1 Karar Destek Sistemi Yukarıda anlatılan tüm risk modelleri ve bunlarla ilgili matematiksel formüllerin ve diğer tüm hesaplamaların ArcGIS coğrafi bilgi sistemi ortamında kodlanması sonucu hem veri düzenleme hem de analiz ve görselleştirme için kullanılabilecek araçlardan oluşan bir karar destek sistemi oluşturulmuştur. Bu karar destek sistemini kullanarak İstanbul un bir bölgesinde veya tamamında tehlike madde taşımacılığı rotalama ve risk analizi yapmak, ve bir rota üzerindeki riski animasyon yoluyla görselleştirmek mümkündür. Karar Destek Sistemi, ArcGIS 9.2 platformu üzerinde çalışmaktadır. Kullandığı coğrafi veri katmanları ve karar destek sistemini oluşturan araç ve komutların kaynak kodları bu raporun ekinde bulunan CD de yer almaktadır. 4.2 Kongre Katılımı ve Sunum Projede yapılan çalışmalar, Haziran ayında Portekiz de yapılan ve IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) tarafından düzenlenen IEMC 2008 (International Engineering Management Conference) isimli kongrede öğrencimiz Ronay Ak tarafından sunulmuş ve ilgi görmüştür. Bu sunumun MS Powerpoint slaytları bu raporun eklerinde yer almaktadır. Ayrıca bu kongrede, sunumla ilgili olarak kongreye gönderilen makalemiz, 4 ana daldan biri olan Karar Analizi (Decision Analysis) kategorisinde En İyi Makale Ödülü kazanmıştır. 4.3 Kongre Bildiri Kitapçığında Yayın IEMC 2008 kongresine gönderdiğimiz ve 1 sene boyunca yaptığımız çalışmaları anlatan makalemiz kongre bildiri kitapçığında (Proceedings) yayınlanmıştır. Bu makalenin tam metni bu raporun eklerinde yer almaktadır.

19 5. SONUÇ Proje, 1 yıl süren bir çalışma sonucu, karayoluyla tehlikeli madde taşımacılığı risk analizi üzerine mevcut modelleri derleyerek bunları bir Coğrafi Bilgi Sistemi platformu üzerinde toplamış ve bu sistemi karar destek amacıyla kullanmak isteyen kullanıcıların hizmetine sunmuştur. Proje teklif konusu ve amaçları itibarıyla düşünüldüğünde, mevcut bulunmayan veya ulaşılamayan veriler hariç, genel hedeflerine ulaşmıştır. Geliştirilen sistem jenerik bir sistem olup, istanbul un herhangi iki noktası arasında 5 değişik risk modeline ve taşınan maddenin türüne bağlı olarak parametrik değişen tehlike çemberi yarıçapına göre analiz yapılmasına imkan vermektedir. Proje çalışmaları ayrıca bir kongrede sunulmuş ve kendi dalında En İyi Makale ödülü kazanmıştır. Geliştirilen sistemin İstanbul veritabanı üzerinde direk uygulanabilir olması ve CBS ortamında kullanılabilecek araçlar içermesi, İstanbul Büyükşehir Belediye sinin bugün ve ilerideki ihtiyaçlarına cevap verebilecek kapasitede olduğunu işaret etmesi bakımından önemlidir. Son olarak, böyle bir projede çalışma imkanı bulduğumuz için başta Strateji Geliştirme Daire Başkanı Sayın Köksal Tandıroğlu ve İtfaiye Daire Başkanlığı bünyesinde bizden yardımlarını esirgemeyen Sayın Abdurrahman İnce olmak üzere, proje süresince görüştüğümüz ve birlikte çalıştığımız tüm İBB çalışanlarına teşekkürü bir borç biliriz. Yapıtığımız çalışmanın İstanbul şehrinin sorunlarını çözme yolunda faydalı bir adım oluşturduğunu umar, gelecekte yeni projelerde bir araya gelmekten mutluluk ve heyecan duyacağımızın bilinmesini isteriz. 6. KAYNAKÇA [1] D. W. Harwood, J. G. Viner, and E. R. Russell (1989) Characteristics of Accidents and Incidents in Highway Transportation of Hazardous Materials, Transportation Research Board, pp [2] V. Verter, and B. Y. Kara (2001) A GIS-Based Framework for Hazardous Materials Transport Risk Assessment, Risk Analysis, Vol. 21, pp [3] E. Erkut, and V. Verter (1998) Modeling of Transport Risk for Hazardous Materials, Operation Research, Vol. 46, pp [4] E. Erkut, A. S. Tijandra, and V. Verter (2005) Hazardous Materials Transportation, Operation Research Handbook on Transportation, May [5] J. Zhang, J. Hodgson, and E. Erkut (2000) Using GIS to Assess the Risks of Hazardous Materials Transport in Networks, European Journal of Operational Research, Vol. 121, pp [6] The 2004 Emergency Response Guidebook (ERG2004), Transport Canada, The U.S. Department of Transportation, and the Secretariat of Communications and Transport of Mexico.

20 EK-1 IEMC 2008 Kongresinde Yayımlanan Makale