Dinamik Çığ Tehlike Değerlendirmesi İçin Bayes Ağlarının CBS'ye Entegrasyonu: UKVA Perspektifi
| العنوان: | Dinamik Çığ Tehlike Değerlendirmesi İçin Bayes Ağlarının CBS'ye Entegrasyonu: UKVA Perspektifi |
|---|---|
| المؤلفون: | İpek Yilmaz, Derya Öztürk |
| المصدر: | Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, Vol 4, Iss 1, Pp 34-44 (2018) Volume: 4, Issue: 1 34-44 Doğal Afetler ve Çevre Dergisi |
| بيانات النشر: | Artvin Corun University, 2018. |
| سنة النشر: | 2018 |
| مصطلحات موضوعية: | lcsh:GE1-350, dynamic hazard assessment, lcsh:Disasters and engineering, Bayes Ağları, Mühendislik, Dinamik Tehlike Değerlendirmesi,Çığ,Bayes Ağları,CBS,UKVA, Dynamic Hazard Assessment,Avalanche,Bayesian Networks,GIS,NSDI, Çığ, General Medicine, lcsh:TA495, Dinamik Tehlike Değerlendirmesi, gis, CBS, Engineering, UKVA, avalanche, bayesian networks, nsdi, lcsh:Environmental sciences |
| الوصف: | Natural hazard assessments are core to riskdefinition and early warning systems and play a fundamental role in the prevention ofmajor damages. Traditional hazard identification methods are static. For thisreason, new information and conditions cannot be easily included in thepre-defined hazard assessments. The Bayesian Networks can be used effectivelyfor dynamic hazard identification. In this study, a methodology based on theBayesian Networks model is presented for dynamic avalanche hazard assessment,in which changed and renewed data can be included in the system. In theproposed methodology, the integration of the Bayesian Networks and GeographicalInformation Systems (GIS) is modeled in the National Spatial DataInfrastructure (NSDI) perspective. In this structure, it is possible to combineand analyze the data obtained from different sources and factors for avalanchehazard can be dynamically updated with real-time updated data and temporalhazard mapping can be produced. The proposed methodology provides a genericstructure and has an attribute making it applicable for dynamic mapping studiesfor other disasters. Doğalafetlerle ilgili çalışmalarda tehlike değerlendirmesi, risk tanımlama ve erkenuyarı sistemlerinin temelidir ve büyük kayıpların engellenmesinde önemli birrol oynamaktadır. Klasik tehlike tanımlama yöntemleri statiktir. Bu nedenle,yeni bilgi ve koşullar önceden tanımlanmış tehlike değerlendirmelerine kolaycadahil edilemez. Bayes Ağları, dinamik tehlike tanımlaması için etkin birşekilde kullanılabilir. Bu çalışmada, değişen ve yenilenen verilerin sistemedahil edilebildiği dinamik çığ tehlike değerlendirmesi için Bayes Ağlarınadayanan bir yaklaşım sunulmuştur. Önerilen metodolojide, Bayes Ağlarının veCoğrafi Bilgi Sistemlerinin (CBS) entegrasyonu, Ulusal Konumsal Veri Altyapısı(UKVA) perspektifinde modellenmiştir. Bu yapıda, farklı kaynaklardan eldeedilen verilerin birleştirilmesi ve analiz edilmesi mümkün olup, çığ tehlikesiiçin etken faktörler gerçek zamanlı güncel verilerle dinamik olarakgüncellenerek zamansal tehlike haritaları üretilebilir. Önerilen metodolojigenel bir yapı sunmaktadır ve diğer afetlere yönelik dinamik harita üretimiçalışmaları için uyarlanabilir niteliktedir. |
| وصف الملف: | application/pdf |
| اللغة: | English |
| تدمد: | 2528-9640 |
| URL الوصول: | https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::05fa6da7502985900d44fe106266fa3b http://dacd.artvin.edu.tr/tr/download/article-file/420940 |
| Rights: | OPEN |
| رقم الانضمام: | edsair.doi.dedup.....05fa6da7502985900d44fe106266fa3b |
| قاعدة البيانات: | OpenAIRE |
| تدمد: | 25289640 |
|---|