Choosing effective nature-based solutions for climate change adaptation in urban areas : A case study of İstanbul City, Türki̇ye - Şeker, Dima (My University, 2023)
İklim değişikliğinin etkileri tüm dünyada gözlemlenmekte, etkilerinin sıklığı ve şiddeti artmaktadır. Kuraklık, sel ve sıcak hava dalgaları ekosistemler üzerinde önemli etkisi olan ve sıklıkla karşılaşılan aşırı olaylar arasında yer almaktadır. Bu durum biyoçeşitliliği, insan sağlığını ve doğal ekosistemleri tehlikeye atmaktadır. İklim değişikliğinin yarattığı risklerin azaltılması, potansiyel zararın en aza indirilmesi için kritik öneme sahiptir. Son zamanlarda araştırmacılar, uygulayıcılar ve politika yapıcılar tarafından kentsel alanların iklim değişikliğine uyum süreciyle ilgili doğa temelli çözümlerin önemi vurgulanmaktadır. Doğa temelli çözümler, iklim değişikliğinin etkilerini azaltmak, biyoçeşitliliği korumak ve insanların yaşam kalitesini iyileştirmek ve sürdürülebilir kalkınmayı teşvik etmek için mevcut doğal kaynakların tanımlanması ve çok amaçlı kullanımı yoluyla ekonomik değer yaratmaktadır. Bu tezin amacı, Bayes Ağ modelleme yöntemini kullanarak İstanbul örneği üzerinden farklı iklim risklerine uygun en ideal doğa temelli çözümlerin seçilmesine yardımcı olabilecek bir model geliştirmektir. Sunulan çalışmada olasılıksal modelin geliştirilme aşamasında kullanılan farklı tür verilerin elde edilmesinden modelin geliştirilme aşamasına kadar ağ modellerinin nasıl kullanılabileceğini gösteren bir çerçeve sunulmaktadır. Geliştirilen model, farklı kentlerin iklim riskleri dikkate alınarak farklı yeşil ve mavi altyapı konfigürasyonlarının tespitine imkan sunmaktadır. Tez çalışmasının sonuçları, Bayes Ağ modelleme yönteminin, kullanıcı dostu arayüzü ile karar vericiler için kolay kullanım sunan ve belirsiz ilişkilere sahip farklı değişkenlerin birbirleri üzerindeki etkilerinin olasılıklarını tahmin etme imkanı sağlayan etkili bir yöntem olduğunu göstermektedir.

The impacts of climate change are being observed around the world increasing in frequency and severity. Droughts, floods and heat waves are among the extreme events that have a significant impact on ecosystems. That endangers biodiversity, human health, and natural ecosystems. Mitigating the risks posed by climate change is critical to minimizing potential harm. Recently, researchers, practitioners and policy makers have emphasized the importance of nature-based solutions for climate change adaptation in urban areas. Nature-based solutions create economic value through the identification and multipurpose use of existing natural resources to mitigate the impacts of climate change, improve biodiversity, people's quality of life, and promote sustainable development. The purpose of this study is to develop a Bayesian Network model that can help select the optimum Nature-based solutions for the case of Istanbul. The presented study provides a framework that shows how network models can be used from the different types of data used in the development of the probabilistic model to the development of the model. The developed model allows the identification of different configurations of green and blue infrastructure taking into consideration the climate risks of different districts. The results indicate that using Bayesian Network modeling method is effective that offers easy use for decision-makers with its user-friendly interface, and that provides the possibility to predict probabilities of impact of distinct variables on each other, that have uncertain relationships.
Kentsel alanlarda ikli̇m deği̇şi̇kli̇ği̇ne uyum içi̇n etki̇n doğa temelli̇ çözümleri̇n seçi̇lmesi̇ : İstanbul kent örneği̇
Keywords: Bayesian Ağ modeli Sustainable cities; Bayesian Network model; Cities and towns; climate change adaptation; Çevresel yönleri; doğa temelli çözümler; Environmental aspects; green and blue infrastructure; Greenbelts; iklim değişikliğine uyum; İstanbul (Türkiye); Kentler ve kasabalar; local climate zones; nature-based solutions; Quality of life; Sustainability; Sürdürülebilir kentler; Sürdürülebilirlik; Şehirleşme; Urbanization; Yaşam kalitesi; yerel iklim bölgeleri; Yeşil alanlar; yeşil ve mavi altyapı