OTURUM 5 COĞRAFİLGİSTEMİ YAŞAM KALİTESİNDEKİ ROLÜ · Bu çalışma öncelikle coğrafi bilgi sistemlerinin tanımı, tarihsel gelişimi ve uygu-lama alanlarından söz etmekte,

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi I. CBS Günleri Sempozyumu 2008

19 – 21 Kasım 2008, Ankara

273HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI SEMPOZYUM KİTABI

OTURUM 5 COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİNİN

YAŞAM KALİTESİNDEKİ ROLÜ

Oturum Başkanı: Doç. Dr. M. Onur Karslıoğlu

Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Kentsel Yaşam Kalitesinin Yükseltilmesine Etkileri H. Koçak (AKÜ)

Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Epidemiolojide Kullanımı : Neonatal Tetanozun Türkiyede Dağılımı Örneği S. Erdoğan, D. Reha, T. İbrahim (AKÜ)

Çevre Düzeni Planlamasında Coğrafi Bilgi Sisteminin Kullanımına Örnek:Zonguldak, Bartın, Karabük Çevre Düzeni Planı M. Tuncer (Abant İzzet Baysal Üniversitesi)

Elektromanyetik Kirlilik Haritalarının Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) Yardımıyla

Oluşturulması O.Uygunol, S. S.Durduran (SÜ)



274 HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI

ANKARA ŞUBESİ




COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN KENTSEL YAŞAM KALİTESİNİN YÜKSELTİLMESİNE ETKİLERİ

Hüseyin Koçak1

1Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi, Sosyoloji Bölümü, Afyonkarahisar, [email protected]

ÖZET

Dünya hızla kentleşmekte, öte yandan kentsel yaşam kalitesi ile ilgili sorunlar da hızla artmaktadır. Kentler, ekonomik durum, nüfus, konut, işgücü, sağlık, güvenlik, çevre, yurttaşlık ve siyasal haklar gibi pek çok temel yaşam göstergeleri çerçevesinde değerlendirilmektedir. Coğrafi bilgi sistemleri söz konusu alanların pek çoğunda kullanılmaktadır. Bu bağlamda, CBS’nin gündelik yaşamın pek çok alanına girdiği ve yaşamımıza olumlu katkılar yaptığı bir gerçektir. Bu çalışmada öncelikle, CBS ve kentsel yaşam kalitesi konuları kavramsal düzeyde ele alınmakta, tarihsel gelişme süreci irdelenmekte, kimi uygulamalardan söz edilmekte ve çeşitli önerilerde bulunulmaktadır.

Anahtar Sözcükler: Coğrafi Bilgi Sistemleri, Kentsel Yaşam Kalitesi, Kentsel Yaşam Kalitesi Göstergeleri.

1. GİRİŞ

Kentsel yaşam kalitesi kavramı, mimarlar, kent plancıları, kent ve çevre sorunları ile yerel yönetimlerle ilgile-nen uzmanlar tarafından son yıllarda geliştirilmiş bir kavramdır. Kentsel yaşam kalitesi denildiğinde yaşam kalitesini oluşturan unsurların mekânsal ve yerel toplumsal açıdan değerlendirmesi gündeme gelmektedir. Kentin içme suyu, kanalizasyon, yol, park gibi altyapı hizmetlerinin gelişim düzeyinden kültürel, sosyal ve ekonomik imkânların ve sunulan hizmetlerin düzeyine kadar değişik unsurlar kent yaşam kalitesini oluştur-maktadır. İçinde bulunduğumuz dönem, kentsel yaşamın geri dönülemez bir biçimde ağırlığı hissettirdiği bir dönemdir. Bir yandan dünya hızla kentleşmekte, diğer yanda bununla ilişkili sorunlar da artmaktadır. Kentle-rin yaşam kalitesinin düzeyi belli gösterge ve ölçütlerle anlaşılabilmektedir. Ekonomik kalkınmışlık durumu, nüfus, konut, iş gücü, sağlık, güvenlik, doğal ve yapılı çevre, yurttaşlık ve politik haklar ve toplumsal bağlılık gibi konular sayılabilecek en temel göstergeler arasındadır.

Coğrafi bilgi sistemleri ise, en genel tanımla mekânsal sorunların çözümü için tasarlanmış, mekanla ilgili veri-lerin toplanması, yönetimi, işlenmesi, analiz edilmesi ve görüntülenmesi için kullanılan donanım, yazılım, veri ve yöntemler bütünüdür. Coğrafi bilgi sistemlerinin kullanıldığı alanlar ve konular temel olarak şu başlıklar altında ele alınabilir; Çevre yönetimi, doğal kaynaklar yönetimi, ulaşım planlaması, sağlık, güvenlik, iletişim, sosyal hizmetler, enerji, madencilik, ekonomi vb. Kısaca, coğrafi bilgi sistemleri kentsel yaşamın pek çok alanında kullanılmakta yaşamımıza kolaylıklar sağlamakta ve kentsel yaşam kalitesinin yükseltilmesine olum-lu katkılarda bulunmaktadır. Bu çalışma öncelikle coğrafi bilgi sistemlerinin tanımı, tarihsel gelişimi ve uygu-lama alanlarından söz etmekte, ardından, kentsel yaşam kalitesinin tanımı, tarihçesi, önemi ve göstergelerini ele almakta ve kentsel yaşam kalitesinin artırılması konusunda coğrafi bilgi sistemlerinden ne şekillerde yarar-lanıldığı hakkında bilgiler vermektedir. Bu sınırlı çalışmada, CBS’nin teknik boyutları, literatürde tartışılan




ANKARA ŞUBESİ

kimi ayrıntılı sorunlar ve içerik analizleri ele alınmamış, yalnızca, kentsel yaşama ve topluma katkısı bağla-mında genel bir irdeleme yapılmak istenmiştir.

2. KAPSAM VE TANIMLAR

2.1. Coğrafi Bilgi Sistemleri

Coğrafi Bilgi Sistemleri, coğrafi bilgilerin kullanılmasında, ilişkiler kurma ve planlama mantığı ile hareket etme olanağı verdiğinden, kentteki insan-çevre etkileşiminin sağlıklı olarak planlanmasında ve uygulamasında önemli rol oynamaktadır. Bilgiyi kontrol etme ve kullanma yeteneğine sahip olan bu sistem, mekan ve zamanın en iyi şekilde kullanılmasıyla kentsel hizmetlerin daha etkin, verimli ve çevreye daha duyarlı olarak sunulmasına katkıda bulunmaktadır. Coğrafi Bilgi Sistemlerinin kentsel hizmetlerde yoğun bir biçimde kullanılması kentsel yaşam kalitesini olumlu yönde etkilemektedir.

CBS üzerinde çok farklı disiplinlerde çalışıldığı için, herkesin üzerinde anlaştığı bir tanım bulunmamaktadır. Bazı araştırmacılar CBS’yi konumsal bilgi sistemlerinin tümünü içeren bir kavram olarak tanımlarken, kimileri de konumsal bilgi sistemleri içinde kullanılan özel amaçlı bir sistem olarak tanımlamaktadır. Son yıllarda CBS’yi, konumsal bilgi sistemlerinin tümünü içeren bir kavram olarak tanımlayanlar çoğunluktadır. Bu görüşe göre, CBS genel bir kavram olup, uygulama alanlarına göre adlar alan tüm konumsal bilgi sistemlerinin genel adıdır. Dünya üzerindeki bütün veriler coğrafi veri olarak kabul edilirse, CBS uygulama alanlarında o kadar uzun liste oluşturulabileceği sonucuna varılmaktadır.

Coğrafi Bilgi Sistemi kavramı bünyesinde üç kelimeyi barındırmaktadır: Coğrafya, bilgi ve sistem. Coğrafya yeryüzünde oluşan tüm süreçler ve özelliklerle ilgilenir. Bilgi, coğrafi bilgi sisteminin kalbi konumundadır ve büyük oranda verinin saklanması ve analiz edilmesini kapsar. Sonuç olarak, sistem ise, bilgisayar, veri ve insan arasında işleyen ilişkiler ağını sorular sorarak ve yeni yanıtlar keşfederek anlatan bir yapıdır (Ludwig and Audet, 2000).

Coğrafi bilgi sistemleri, en genel tanımla, mekânsal sorunların çözümü için tasarlanmış, mekanla ilgili verilerin toplanması, yönetimi, işlenmesi, analiz edilmesi ve görüntülenmesi için kullanılan donanım, yazılım, veri ve yöntemler bütünüdür. Coğrafi bilgi sistemlerinin kullanıldığı alanlar ve konular temel olarak şu başlıklar altında ele alınabilir; Çevre yönetimi, doğal kaynaklar yönetimi, ulaşım planlaması, sağlık, güvenlik, iletişim, sosyal hizmetler, enerji, madencilik, ekonomi.

2.2. Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Tarihsel Gelişimi

Son yıllarda hızla ilerleyen ve teknolojinin vazgeçilmez amaçlarından biri olan bilgiden yararlanma olgusu, ülkelerin sahip olduğu ve geleceğe yönelik planlamalarında kullanabileceği en büyük hazinedir. Toplumsal kalkınma sürecinde, doğru politikaların üretilmesine olan gereksinim yanında, bireylerin kaliteli hizmet beklentilerinin artması, internetle birlikte gelen yoğun bilgi istemleri, iletişim ağlarının coğrafi referanslı bilgilere açılması, kimi yeniliklere ve gelişmelere neden olmaktadır.

Bilgi teknolojileri, gelişmekte olan ülkelerde birey, toplum ve yönetim düzeylerine farklı boyutlarda yansımakta, bunun sonucu olarak da yönetsel yapıları yeni yapılanmalara zorlamaktadır (Akdeniz ve Aydınlı, 2004).




1940’lardan sonra gelişen bilgisayar teknolojisi ve daha sonraki gelişmeler coğrafi bilgi sistemlerinin doğmasına neden olduğu iddia edilmektedir. CBS’nin kavramsal anlamda ilk ortaya çıkışı Kanada’nın ulusal arazilerinin özelliklerine göre saptanmasına yönelik olarak geliştirilen Kanada CBS Projesiyle olmuştur. Öte yandan 1966 yılında Harvard Üniversitesi’nde gerçekleştirilen bir proje de ilk kuramsal CBS çalışması olarak anılmaktadır (Yomralıoğlu, 2000).

Her ne kadar ilk ortaya çıkışı 1960’lı yıllara rastlasa da süreç içerisinde coğrafi bilgi sistemlerindeki yenilikler ve gelişmeler nedeniyle belli başlı gelişme aşamalarından söz edilebilmektedir. Literatüre bakıldığında tarihsel süreci beş temel aşamada özetleyen görüşlerin bulunduğu görülmektedir. İlk aşama 1960’lı yılların ortaları olarak benimsenmektedir. Bu dönem, konumsal istatistiksel analizlerin oldukça güç olduğu, bilgisayar grafikleri kullanılarak yapılan basit veri oluşturma ve kodlamaların yapıldığı dönemdir. İkinci aşama, 1960’ların sonu ile 1970’lerin başına rastlayan dönemdir. Bu aşamada, daha gelişmiş konumsal analiz yöntemleri, iki boyutlu haritalardan daha çok grafik gösterimler yoğunluktadır ve profesyonel kullanım artmıştır. Üçüncü aşama, 1970’li yılların ortalarında diğer meslek ve disiplinlerle, özellikle fen bilimleri ve mühendislik alanlarında önemli denilebilecek işbirliği ve ortaklıkların yaşandığı dönemdir. Dördüncü aşama, 1970’li yılların sonları ile 1980’li yılların ortalarını kapsamaktadır. Bu aşamanı en tipik özelliği, daha küçük ve daha ucuz bilgisayarların kullanılarak, basit, esnek, verilere erişimi hızlı, analitik ve grafik üretken yeteneği olan yazılımların üretilmesidir. Beşinci aşama, coğrafi bilgi sistemlerinin temel araştırmalarda yeniden canlanma ve karar verme süreçlerine yardımcı olduğu aşamadır. Bunun sonucu olarak, öğrenebilen ve bilgiyi uygulayabilen bir “akıllı yazılım” gelişmesi olmuştur (Yomralıoğlu, 2000).

3. KENTSEL YAŞAM KALİTESİ KAVRAMI VE GÖSTERGELERİ

3.1. Kentsel Yaşam Kalitesinin Tanımı

Kentler, günümüzde gerek rekabetin gerekse işbirliğinin odak alanları arasında yer almaktadır. Kentsel yaşam kalitesi kavramı, mimarlar, kent plancıları, yerel yönetimler ve çevre sorunları ile ilgilenen uzmanlar tarafından geliştirilmiş bir kavramdır. Yaşam kalitesinin geliştiği kentler, hem kent sakinlerine huzur ve mutluluk sunmakta, hem de ekonomik aktivitelerin gelişmesi sebebiyle toplumsal kalkınmaya katkı sağlamaktadır. Yaşam kalitesi kavramı oldukça geniş anlamlar içermektedir. Ekonomik olarak insan onuruna yaraşır bir düzeyde kazanç elde edebilmek, sağlık ve eğitim hizmetlerinden yararlanabilmek, nitelikli bir konut, sağlıklı bir çevre, fırsat ve cinsiyet eşitliği, saygınlık ve güvenlik gibi pek çok etmen yaşam kalitesinin düzeyini etkilemektedir.

Yaşam kalitesi kavramı, modern yaşamın gelişimi ve toplumların çağdaşlaşmasıyla birlikte gündeme gelen ve gelişen bir kavramdır. Araştırmalar teknolojinin gelişmesi ve gelir düzeyinin yükselmesiyle birlikte, maddi zenginliğin yaşam kalitesinin tek başına bir göstergesi olmadığını; mekansal, toplumsal ve hatta siyasal etmenlerin de bireyin yaşam kalitesinde etkili olduğunu göstermektedir (Pacione, 2003).

Szalai, yaşam kalitesini, bireyin varoluş hali, refahı ve yaşamdan memnuniyet düzeyi ile ilişkilendirmekte, yaşam kalitesinin bir yandan nesnel gerçekler ve etkenlerle, diğer yandan ise bireysel algı ve değerlendirmelere dayalı öznel etkenlerle şekillendiğini belirtmektedir (Szalai, 1980). Van Kamp ise, yaşam kalitesi kavramını, çevrenin ölçülebilir mekansal, fiziksel ve toplumsal bileşenleri ve bu bileşenlerin algılanma biçimlerini bir arada ele alan ve buna göre bireylerin algılama biçimlerinin yalnızca nesnel özellikleri ile değil aynı zamanda bireysel etkilerin de değerlendirildiği bir yaklaşımla ele almaktadır (Van Kamp vd, 2003).




ANKARA ŞUBESİ

Kentsel yaşam kalitesi; toplum, ekonomi ve çevre ekseninde, yaşam kalitesi ve çevre kalitesinin karşılıklı etkileşiminde gerçekleşen nesnel ve öznel değerlendirme ölçütleri ile ifade edilebilen bir kavramdır. Kentsel yaşam kalitesinin algıya dayalı esenlik, sağlık, güvenlik, huzur vb. değerleri öznel bileşenlerini oluştururken; yapılı çevre, doğal çevre, ekonomik ve sosyal fonksiyon alanları gibi somut değerler ise nesnel bileşenlerini oluşturmaktadır (Emür ve Onsekiz, 2007).

Geray’a göre, dar anlamıyla kentsel yaşam kalitesi; toplumsal, ekonomik ve mekansal öğeler açısından kent tanımına giren yerlerde, kentsel alt yapı, iletişim, konut ve benzeri olanakların sunulma düzeyinin önceden belirlenen ölçümlerin üstünde olması durumunu yansıtır. Geniş anlamıyla kavram, toplumsal, kültürel, siyasal öğe ve süreçleri de içerir. Bu bağlamda, kentsel yaşam kalitesinin, toplumbilimsel açıdan çok yönlü olarak ele alınması gerekir. Kente özgü çağdaş toplumsal gereksinimlerin karşılanma düzeyi bu konuda anlamlıdır. Kentsel yaşam kalitesi düzeyinin yüksek olduğu kentler, bireyleri yalnızca barındıran değil, toplumsal, ekonomik, kültürel gereksinimlerini de karşılayan yönetime katılım olanaklarını sunan kentlerdir (Geray, 1998).

Kentlerin yaşam kalitesinin düzeyi belli göstergelerden anlaşılabilmektedir. Temel olarak ele alınabilecek göstergeler; ekonomik kalkınmışlık durumu, nüfus, konut, işgücü, sağlık, güvenlik, çevre, yurttaşlık, siyasal haklar ve toplumsal bağlılık olarak söylenebilir.

3.2. Kentsel Yaşam Kalitesi Göstergeleri ve Alt Kategorileri

Kimi “kentsel yaşam kalitesi” tanımlamalarında, kavramın nesnel ve öznel boyutlarına vurgu yapılmaktadır. 2007 yılında Yeni Zelanda’da yapılan bir araştırmaya göre kentlerin nesnel yaşam göstergeleri ile değerlendirilerek yaşam kalitesi en yüksek olan kentlerin saptandığı görülmektedir. Bu çerçevede söz konusu somut kentsel yaşam kalitesi göstergeleri 11 ana başlık halinde şu şekilde sıralanmaktadır; Nüfus, bilgi ve hünerler, ekonomik yaşam ölçünleri, ekonomik kalkınma, konut, sağlık, yapılı çevre, doğal çevre, güvenlik, toplumsal bağlılık düzeyi ve temel siyasal haklardır.

Öncelikle temel kentsel yaşam kalitesi göstergelerini ve alt kategorilerini belirtip daha sonra bazı CBS uygulamalarından söz etmek daha doğru olabilir.

Nüfus; nüfusun artışı, etnik yapı, aileler ve konut, engelliler. Bilgi ve hünerler; anaokuluna katılım, okullaşma oranı, kariyer eğitimi. Ekonomik kalkınma; ekonomik büyüme, iş, AR-GE çalışmaları, yerel işletmeler, turizm ve göçmenler. Ekonomik yaşam ölçünleri; gelir, hayat pahalılığı, toplumsal yoksunluk. Konut; konut fiyatları ve alabilme oranları, yoğunluk, konutta kalış süreleri. Sağlık; bebek ölümleri, hastalıklar, ortalama ömür, sağlık sigortası, madde bağımlılığı, zihinsel ve ruhsal iyi olma hali. Yapılı çevre; toprak ve arazi kullanımı, trafik ve ulaşım, kamusal hizmetlere erişim ve yoğunluk. Doğal çevre; atık yönetimi ve dönüşümü, yerel doğal kaynaklar, biyoçeşitlilik, enerji kullanımı, hava kalitesi, plaj nehir ve göllerin durumu, içme suyu kalitesi, suyun korunması. Güvenlik; güvenlik algılamaları, çocuk güvenliği, yaralanmalar, yolların güvenliği, çalışılan yerlerin güvenliği, suç oranları ve düzeyleri. Toplumsal bağlılık düzeyi; kimlik ve çeşitlilik, yerel toplumun gücü, elektronik iletişim, sanat ve kültür. Temel siyasal haklar; karar verme süreçlerine yerel halkın katılımı, seçmen tutum ve davranışları, yerel karar organlarında temsil (URL 1, 2008).

Tüm bu göstergelerin CBS ile ne tür bir ilişkisi bulunmaktadır? Ya da CBS kentsel yaşam kalitesinin yükseltilmesine ne şekilde katkıda bulunmaktadır? sorularına yanıt verebilmek gerekmektedir. Yukarıda sözü edilen tüm bu somut göstergeler ve alt kategoriler kentsel yaşam kalitesinin değerlendirilmesinde ölçüt olarak




kullanılmaktadır. Bu göstergelerin ve alt kategorilerin CBS ile ilişkisi kimi örnek ve önerilerle değerlendirilmektedir.

Artık günümüzde kentsel yaşam kalitesi, hem nesnel hem de öznel boyutlarıyla değerlendirilmektedir. Öte yandan nicelik gittikçe önem kazanmakta ve pek çok değer rakamlarla ifade edilmektedir. Bu şekilde yapılan ifadelendirmeler insanların zihninde daha kalıcı olmakta ve belli konularda bilinç oluşumuna yardımcı olmaktadır. Örneğin, bir kentin sahip olduğu yeşil alanların büyüklüğü, içme suyunun kalitesi, hava kirliliği oranları rakamlarla açıklandığında daha anlamlı olmaktadır. İşte bu noktada, CBS’nin kentsel yaşam kalitesi göstergeleri ve alt kategorileri ile ilişkisini irdelemek gerekmektedir. Ancak, tüm kentsel yaşam kalitesi göstergeleri ile CBS ilişkisini örneklerle açıklamak çalışmanın boyutlarını aşabilir. O yüzden kimi dünya örneklerinden ve ülkemizdeki uygulamalardan söz edilerek çeşitli önerilerde bulunmak yerinde olabilir.

4. CBS’NİN KULLANIM ALANLARI VE KENTSEL YAŞAM KALİTESİNE ETKİSİNE İLİŞKİN ÖRNEKLER

Kentsel alanlar, coğrafya ve insan ilişkilerinin en yoğun yaşandığı mekanlardır. En karmaşık ilişkiler, en yoğun veri akışı ve değerlendirmeleri kentsel yerleşimlerde söz konusudur. Kent nüfusunun yoğunluğu, sağlık, eğitim, ulaşım ve kültürel hizmetlerin dağılımı, bu olanaklara erişim düzeyi kentleri daha yaşanabilir ya da yaşanamaz kılmaktadır. Tüm bilim dalları, insan yaşamını daha rahat, konforlu ve güvenli hale getirmeyi amaçlamaktadırlar. Bu bağlamda, özellikle coğrafi bilgi sistemlerinin kentsel yaşam kalitesinin yükseltilmesi konusundaki olumlu katkıları çok fazladır.

Başlangıçta, bilgisayar destekli tasarım ve sayısal harita üretimini amaçlayan coğrafi bilgi sistemleri, giderek alt yapı uygulamaları, çevre yönetimi, planlama ile birlikte sosyo-ekonomik alanlarda da uygulanmaya başlamıştır (Akdeniz ve Aydınlı, 2004). Başta güvenlik ve sağlık olmak üzere, eğitim, ulaşım, ekonomi ve daha pek çok yaşam alanında uygulamaları ve yararları gözlemlenmektedir. Bunun yanı sıra iletişim teknolojilerindeki yenilikler, internet ve bilgisayarın günlük yaşamda daha da yaygınlaşmasıyla birlikte CBS kullanım alanlarında ve kullanıcı sayılarında artışlar görülmektedir.

Harita ürünleri ve internet üzerinden harita sağlayıcıların hızlı gelişmesiyle birlikte, haritaların her gün milyonlarca kullanıcı tarafından izlendiği tahmin edilmektedir. Bu CBS kullanıcılarının sayılarının milyonlarca olduğu anlamına gelmektedir. Yakın bir gelecekte internet kullanıcıları da CBS’nin tanımı ve işlevi geliştirilerek sisteme dahil edildiğinde bu kullanıcıların katlanarak artacağına anlamına gelmektedir (Longley vd., 2005).

Literatürde özellikle sağlık, güvenlik, ulaşım, eğitim, nüfus vb. alanlarda CBS kullanımına ilişkin örnekler bulunmaktadır. Hızla büyüyen ve gelişen kentlerin, sağlık alanındaki uygulamalarının en ekonomik ve en iyi koşullarda yerine getirilmesi, kent insanına en sağlıklı koşulların sağlanması coğrafi bilgi sistemlerinin faydaları arasında yer almaktadır. Örneğin, diyaliz hastalarının mekansal ve mekansal olmayan bilgilerinin işlenerek izlenmesi ve gerekli tedavilerinin yapılması, hizmetin kalitesinin artırılması, hasta memnuniyetini arttırabilir (Durduran vd, 2005). Sağlık ve CBS ilişkisi aynı biçimde örneklerine çokça rastlanan bir durumdur. Ek olarak, özellikle kamu kurumlarında çalışan kişiler arasında kan grubu veri tabanının oluşturulması ve sürekli güncellenmesi özellikle doğal yıkım olaylarında ve acil durumlarda kan verebilecek kişilerin ve kan gruplarının belli olması yaşamsal önem taşımaktadır.

Öte yandan, nüfus ile ilgili olarak yapılan çalışmalarda, yatırımcılara ve yerel yöneticilere nüfusa ilişkin ayrıntılı bilgilerin CBS yardımı ile sağlanması olanaklıdır. Yıllara göre mahalle nüfuslarının artış oranlarının harita üzerinde gösterilmesi, yaş, cinsiyet, engelli olma durumuna göre, okul, sağlık ocağı ve özel bir takım




ANKARA ŞUBESİ

yatırımların daha uygun bir biçimde yapılması arasında bir ilişki kurulabilmektedir. Öte yandan bölgeye yapılacak anaokulu sayısı ve anaokulu çağındaki nüfusun durumu arasında bir bağ kurulup okul öncesi eğitimin önündeki yapısal sorunların-uzaklık vb.-çözümüne katkı sağlanabilir. Aynı yöntem ÖSS başarısı ile mahallelerin durumları arasındaki ilişkiler analiz edilerek söz konusu sorunlar ile başa çıkılabilir. Başarıyı yükseltmeye dönük özel yöntemler uygulanabilir.

Kentsel yaşam göstergeleri arasında sayılan güvenlik konusunda da CBS’ den yararlanılmaktadır. Büyük kentlerin gerek alan gerekse nüfus olarak hızla büyümeleri ve suç olaylarının artması, suçun önlenmesine yönelik çalışmaları güçleştirmekte, suç ve suçlu ile savaşımda daha etkin, hızlı ve yeni yöntemlerin bulunmasını gerekli kılmaktadır. Suç araştırmalarında CBS kullanımı, suçla ilgili verilerin mekansal ilişkilerinin görselleştirilmesini sağlayarak suç analizinde ve potansiyel suçların önlenmesinde önemli kolaylıklar sağlamaktadır. Bu alanda ülkemizde ilk uygulama, 1999 yılında Bursa’da gerçekleştirilmiştir (Yılmaz ve Ergün, 2005).

Ekonomik anlamda görece geri yörelere yatırımlar yapılması ve yerel halkı bilinçlendirmeye yönelik görsel çalışmaların yapılması sırasında CBS’den yararlanılabilir. Ülkede ya da kentte bebek ölümlerinin yaşandığı bölgelerin gösterilmesi, anaokuluna katılım oranlarının yine bölgesel düzeyde vurgulanması, suç ve trafik yoğunluğuna ilişkin CBS yardımıyla yapılacak analizler, kamu görevi yapan kişi, kurum ve kuruluşlara önemli katkı sağlayabilir. Ayrıca, kent bilgi sistemi çerçevesinde yapılan çalışmaların yerel yönetimlerde hizmet kalitesini ve hızını artırabileceği söylenebilir.

Dünyada 1960’lı yıllarda ilk kullanım örneklerini gördüğümüz CBS zamanla çok önemli gelişmeler göstermiş ve yaşamın pek çok alanında kullanılmaya başlanmıştır. Ülkemiz için özellikle büyük kentlerimizin pek çoğunda kent bilgi sistemi yöntemlerinden yararlanılmakta yerel halka ve yerel yöneticilere kolaylıklar sağlamakta ve sıklıkla yararlanılmaktadır. Pek çok verinin, pek çok değişkenle ilişkilendirilerek yöneticilere hızlı bir biçimde sunulmasının, verimli ve etkin kararlar alınmasında önemli etkisi olduğu açıktır. Ancak burada kentlerimizin içinde bulunduğu durumu hatırlatarak gereken ve gerçekleşen arasında önemli farklar olduğunu belirtmemiz gerekmektedir.

4.1. Bir CBS Örneği Olarak ADUYBİM (Acil Durum Yönetimi ve Bilgi İşlem Merkezi)

Afyonkarahisar ili açısından ve il sınırları içindeki belediyeler için önemli alt yapı projelerinin hazırlanmasında kullanılacak haritaların oluşturulması, grafik ve web sayfalarının tasarımı, yatırımcılar için gerekli alt yapı verileri ADUYBİM tarafından sağlanmaktadır. Ayrıca, depremden, hızlı nüfus hareketlerine, dış tehdide kadar geniş bir yelpazede sayılabilecek; beklenmeyen ya da öngörülmeyen durumlarda, yönetim kademesine doğrulanmış ve her türlü analizi yapılmış bilgiyi hazırlayan ve yönetim kademesine karar verme altlığını sağlayan merkezdir (Aduybim, 2004).

ADUYBİM’in temel görevi; Afet yönetimine ilişkin en temel ve kritik bilgileri, yöneticilerin kullanımına hazır hale getirmek ve bu bilgileri anlamlı hale getirmektir. Diğer bir deyişle, Afyonkarahisar iline ait tüm envanteri(kırsal alan dahil) elde etme, bu bilgileri analiz etme ve CBS üzerinde grafik hale getirme ve kullanıma sunma olarak değerlendirilebilir. Aynı zamanda günlük kentsel yaşam kalitesinin yükseltilmesine ilişkin verinin de toplandığı merkezdir. Bu görevleri ana başlıklar biçiminde şu şekilde sıralamak olanaklıdır; 1. Acil durum yönetimine geçildiği hallerde kamu ve özel sektöre ait her türlü araç, gereç ve taşıtlardan yararlanılmasında eşgüdüm hizmetlerini yürütmek. 2. Valilik Kriz Yönetim Merkezinin çalışmalarına eşlik etmek ve elektronik ortamda kayıt ve yazılım hizmetlerini yürütmek. 3. İlin coğrafi bilgi sistemini yapmak ve




gelişimini devam ettirmek. 4. Yazılımlar üretmek, web sayfalarını oluşturmak, güncellemek, bilgi sistemlerini kurmak (URL 2, 2008).

Avrupa Birliği’ne üyelik sürecinde, Türkiye’de kentsel düzeyde kurum ve kuruluşlar tarafından oluşturulan dijital sistemlerin birbirinden bağımsız olması ve her kurumun gereksinim duyduğu veriyi kendi veri tabanında saklaması ve güncellemesi sonucunda önümüzdeki yıllarda ülkemizde bir veri çöplüğü oluşacağı tahmin edilmektedir. Bunun yanı sıra, kamu kaynakları ile elde edilen verilerin, genel güvenlik ilkeleri gözetilerek diğer kamu kurumlarınca paylaşılmaması kaynak ve zaman kaybına neden olmaktadır.

GENEL DEĞERLENDİRME VE SONUÇ

CBS etkin bir kent yönetim aracı olarak kullanılabilir. Ancak, bu yönetsel aracı, kent ve gelecek kuşakların iyiyi ve doğruyu başarmaları için kullanmak gerekir. Özellikle kentsel planlama aşamasında CBS’den en üst düzeyde yararlanılması mümkün olursa ve kamu yararını arttıran, gelir dağılımındaki dengesizliği azaltan bir işlev görmesi sağlanabilirse kentsel yaşam kalitesine olumlu bir katkı yapmış olur.

Kentleşme eğilimlerinin sürmesiyle birlikte kentsel mekanlarda yaşayan nüfus artış gösterecektir. Bu artış beraberinde kimi nicel ve nitel sorunlara yol açabilir. Bu çerçevede CBS’den yararlanılarak kentsel yaşamın daha kaliteli hale getirilmesi olanaklıdır. Önümüzdeki yıllarda bilgisayar ve internet teknolojilerindeki yeniliklerin kentleşmeyi, ulaşımı, sağlık, eğitim ve pek çok yaşam alanını etkileyeceği açıktır. İş yaşamında internet kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte kentleşme eğilimlerinde de değişiklikler olacağı beklenmektedir.

CBS’nin günlük yaşantımızda daha çok kullanılması pek çok bilim dalı tarafından tercih edilmesi kentsel yaşam kalitesi üzerinde olumlu etkiler yapacaktır. Ancak burada önemle üzerinde durulması gereken nokta şudur: CBS yalnızca teknik bir uğraş olarak ele alınmamalı, tüm kullanım alanları ve kavramlar anlaşılır bir dille insanlara anlatılmalı, diğer disiplinlerle olan ilişkisi ve katkısı vurgulanmalıdır. Özellikle yaşamın pek çok alanında kullanım olanağı bulunduğu, yaşamımızı kolaylaştırıcı bir araç olduğu gerçeği göz ardı edilmemelidir.

KAYNAKLAR

ADUYBİM (Acil Durum Yönetimi ve Bilgi İşlem Merkezi)., 2005. T.C Afyonkarahisar Valiliği, Yayın No:24, Afyonkarahisar.

Akdeniz H., Aydınlı H.İ., 2004. Yerel Yönetimlerin Coğrafi Bilgi Sistemlerine Dayalı Olarak Yeniden Yapılandırılması, Yerel Yönetimler Kongresi 3-4 Aralık, Biga/Çanakkale.

Aşık Ö., 2007. Ulusal Bilgi Toplumu Stratejisinde CBS’nin Yeri, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 30 Ekim-2 Kasım, KTÜ, Trabzon.

Durduran S.S., Erdi A., Kara F., Durduran Y., 2005. Diyaliz Hastalarının Coğrafi Bilgi Sistemleri Yardımıyla İzlenmesi: Konya Örneği, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 10. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 28 Mart-1 Nisan, Ankara.

Emür S.H., Onsekiz D., 2007. Kentsel Yaşam Kalitesi Bileşenleri Arasında Açık ve Yeşil Alanların Önemi- Kayseri-Kocasinan İlçesi Park Alanları Analizi, SBE Dergisi, Sayı 22, ss.367-396, Kayseri.




ANKARA ŞUBESİ

Erdi A., Durduran S., Özkan G., 2004. Türkiye’de Coğrafi Bilgi Sistemleri Çalışmalarında Kurumsal Politikalar ve Bir Öneri, 3. Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri, 6-9 Ekim.

Geray C., 1998. Kentsel Yaşam Kalitesi ve Belediyeler, Türk İdare Dergisi, Sayı 421, ss.323-346.

Kayır G.Ö., 2007. Coğrafi Bilgi Sistemlerinden Yararlanarak Antalya Kenti İçin Sürdürülebilirlik Projesi Geliştirilebilir, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 30 Ekim-2 Kasım, KTÜ, Trabzon.

Longley P.A., Goodchild M.F., Maquire D.J., Rhind D.W., 2005. Geographical Information Systems, Second Edition, Copyright by John Wiley&Sons, New Jersey, USA.

Ludwig G., Audet R., 2000. GIS’in Schools, ESRI Inc, Printed in the USA.

Pacione M., 2003. Urban Environmental Quality and Human Wellbeing- a Social Geographical Perspective, Landscape and Urban Planning. Cilt 65.

Szalai A., 1980. The Meaning of Comparative Research on the Quality of Life, The Quality of Life, ed. A Szalai and F Andrews, Sage Beverly Hills, CA, pp. 7-24.

URL 1, Quality of Life’07 in Twelve of New Zealand’s Cities, http://www.bigcities.govt.nz/indicators.htm. 12.11.2008.

URL 2, ADUYBİM’in İnternet Sitesi, http://www.aduybim.org., 10.11.2008.

Van Kamp I., Leidelmeijer K., Marsman A., Hollander de A., 2003. Urban Environmental Quality and Human Well-Being. Towards a Conceptual Framework and Demarcation of Concepts; a Literature Study, Landscape and Urban Planning, Cilt 65, pp. 5-18.

Yalçıner Ö., 2002. Depreme Dayanıklı Kentler İçin Coğrafi Bilgi Sistemleri, Gazi Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 17, No 3, ss. 153-165.

Yılmaz A., Ergün G.S., 2005. Şehir Güvenliği, Coğrafya ve CBS (Samsun Örneği), Ege Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu Bildiri Kitabı, ss.323-333, İzmir.

Yomralıoğlu T., 2000. Coğrafi Bilgi Sistemleri, Temel Kavramlar ve Uygulamalar, Trabzon: KTÜ Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü, İstanbul.




COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN NEONATAL TETANOZUN DAĞILIMININ BELİRLENMESİNDE KULLANIMI

S. Erdoğan1, R. Demirel2, İ. Tiryakioğlu3

1A.K.Ü. Mühendislik Fakültesi, Jeodezi ve Fotogrametri Müh. Böl., Afyonkarahisar [email protected]

2A.K.Ü. Tıp Fakültesi, Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı, Afyonkarahisar

[email protected]

3A.K.Ü. Mühendislik Fakültesi, Jeodezi ve Fotogrametri Müh. Böl., Afyonkarahisar

[email protected]

ÖZET

Bu araştırmada coğrafi bilgi sistemlerinin bünyesinde bulunan mekansal analiz yöntemlerinin kullanılmasıyla, Türkiye’de neonatal tetanoza ilişkin istatistiki olarak anlamlı bölgesel bir kümelenmenin olup olmadığının belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın analizlerinde T.C Sağlık Bakanlığının 1990-2006 yılları arasındaki kayıtlı neonatal tetanoz vakalarına ait veriler ile 1996-2006 yıllarına ait Türkiye İstatistik Kurumu’nun demografik verileri kullanılmıştır. Global mekansal oto-korelasyon indeksleri neonatal tetanoza ait istatistiki açıdan anlamlı bir kümelenmenin varlığına işaret etmiştir. Sonuç olarak bu çalışma, coğrafi bilgi sistemlerinin ve bu sistemlerin çatısı altında gerçekleştirilen mekansal analiz ve istatistik yöntemlerinin hastalık hızının yüksek olduğu yerleri belirlemede ve hastalıkların epidemiyolojisini anlamada önemli katkılar sağlayacağını da göstermektedir.

Anahtar Sözcükler: Coğrafi Bilgi Sistemi, Epidemiyoloji, Neonatal tetanoz.

1. GİRİŞ

Epidemiyolojide hastalıkların dağılımına ait haritalar önemli bir rol oynamaktadır. Bu haritalar öncelikli alanların belirlenmesi, hastalığın etki alanının coğrafi dağılımının belirlenmesi, hastalık sebebi hakkındaki hipotezlerin formülüzasyonu, hastalığın izlenmesi, coğrafi çeşitlilikler için gerekli risklerin değerlendirilmesi gibi birçok amaç için kullanılabilir (Bailey, 2001). Halk sağlığına yönelik coğrafi analiz uygulamaları 1854’de John Snow’un Londra da kolera salgını üzerine yaptığı çalışmaya kadar dayanmaktadır. Sağlık hizmetleri ve epidemiyolojiye yönelik coğrafyanın kullanılmasının mantığı hastalık dağılımının birbirine benzeyen ve benzemeyen faktörlerinin değerlendirilmesinden türetilmiştir (Mayer, 1983; Moore, 1999). Son otuz yıldır bilgi teknolojilerinin gelişimi, mekansal deseni belirlemeye yönelik çalışmalar için önemli kolaylıklar sağlamıştır. Bu yüzden coğrafi bilgi sistemleri (CBS) halk sağlığı ve epidemiyoloji araştırmalarında da sıklıkla kullanılmaya başlamıştır (Moore, 1999). CBS çok büyük miktarlardaki verilerin görselleştirilmesi, yönetilmesi ve analizleri için gerekli araçların toplandığı bir güç olmuştur. 1990’lı yıllardan bu yana CBS yazılımlarında yaşanan ucuzlama ve kullanıcı dostu ara yüzlerin gelişmesi sayesinde mekansal verinin görselleştirilmesi,




ANKARA ŞUBESİ

yönetimi ve de mekansal analizlerin kullanımı, kolaylaşmış ve mekansal analiz yöntemlerini içeren CBS yazılımlarına olan ilgi de gittikçe artmıştır (Erdoğan vd., 2008).

İnsan sağlığı, bireyin yaşam kalitesinin ve ulusal ekonomik gelişimin önemli bir göstergesidir. Hastalıkların kontrolü ve yönetimi, hükümetler ve sağlık kuruluşları için önemli birer görevdir (Dragioevio, 2004). Günümüzde birçok sağlık kurumu, firmalar ve araştırmacıların sahip oldukları sağlık verilerinin yönetimi ve analizine yönelik, CBS teknolojileri kullanılmaktadır. Türkiye’nin bölgeleri arasındaki coğrafi, ekonomik ve kültürel farklılıklar yüzünden bazı hastalıkların dağılımlarının farklılık göstermesi beklenmektedir.

Mekansal analizler, ilgilenilen problemin mekansal konumunu da dikkate alarak, onların ilişkilerinin ve niteliklerinin belirlenmesi için kullanılır (Camara vd., 2001). Mekansal analiz destekli CBS ile mekansal ilişkilerin ve kümelenmelerin belirlenmesi, hastalığın durumunun anlaşılmasına ve nerede ne zaman nasıl önlem alınacağına destek olmaktadır. Fakat bu analizlerin başarısı resmi kurum kaynaklarından gelen verilerin güvenilirliğine, kapsamına ve doğruluğuna bağlıdır. Bu verilerle ilgili olarak raporlama ve kodlama gibi problemlerle karşılaşılmaktadır. Bundan dolayı halk sağlığına yönelik CBS kullanımı veri kalitesine ve mekansal özelliklere bağlıdır (Moore, 1999).

Mekansal istatistikler ve analizler genellikle gözlemlenen birimlerin mekansal ilişkilerini düzenlemeyi amaçlar. Bu arada aynı zamanda bu birimlere ilişkin öznitelik bilgilerini de dikkate alırlar (Pfeiffer, 1996). Mekansal analizlerde kullanılan yöntemleri başlıca 3 aşamada incelenebilir. Bunlar; verinin görselleştirilmesi, tanımlayıcı-keşifçi mekansal veri analizleri (ESDA) ile irdelenmesi ve olgunun mekana bağlı olarak modellenmesidir (Gatrell vd., 1996). Veri analizinin ilk aşaması veri görselleştirmesidir. Görselleştirme veri özelliklerini belirleme işlemini destekler. Bu tanımlayıcı-keşifçi mekansal veri analizlerinin de amacıdır. Bundan dolayı görselleştirmenin ESDA üzerinde önemli bir rolü vardır (Haining, 2005). ESDA’nın görsel ekranı grafikler, haritalar ve çizimler kullanarak analizciye yardımcı olmaktadır. İkinci aşamada ESDA, model sonuçlarını incelemede, sıcak-soğuk alanların ya da kümelenmelerin keşfinde, mekansal sapmalar ve veri hatalarını belirlemeye yönelik istatistiksel teknikleri kullanmaktadır (Anselin vd., 2000). ESDA teknikleri, mekansal veri yapısındaki tesadüfü olmayan lokal kümelerin konumu ve varlığını anlamaya uygun olmasına rağmen, bu kümelerin oluşumunu açıklamada yetersiz kalmaktadır (Anselin vd., 2000). Bu nedenle kullanılan mekansal modelleme teknikleri objelerin mekansal ilişkilerini de hesaba katarak bağımlı değişkenlerin öznitelik değerleri arasındaki ilişkileri açıklamayı hedeflemektedir (Pfeiffer, 1996). Mekansal veri modellemeleri, toplanan verilerin kapsamını incelemeye, analiz etmeye, test hipotezlerine ve kurulan bir hipotezi çürütmeye olanak tanıyan işlemlerdir. Mekansal verideki değişimi göstermeye yönelik bir mekansal model belirleyen analizci, güçlü hipotez testleri kurarak, analizler yapabilir (Haining, 2005). Mekansal istatistik ve analiz metotları kullanılan mekansal veri tipine bağlı olarak üç ana kategoriye ayrılabilir; noktasal, alansal ve jeoistatistiksel analiz tipleri (Cressie, 1993). Bu çalışmada sadece alansal verilerde mekansal analiz tekniklerinin uygulamaları vurgulanmıştır.

Alansal verilerle kullanılan mekansal analiz teknikleri, genellikle gözlemlenen yönetimsel birim için toplanan verilere dayanır. ESDA teknikleri ile araştırmalar birinci dereceden mekansal analizler ve ikinci dereceden mekansal analizler olarak sınıflandırılabilirler. Birinci dereceden mekansal analizler; kısaca alan boyunca çeşitli işlemlerin beklenen değerlerini açıklarken, ikinci dereceden mekansal analizler farklı bölgelerdeki işlemin değerleri arası kovaryansı açıklamaktadır (Gatrell vd., 1996). Birinci dereceden ESDA tekniklerinin amacı komşu alanların üzerindeki öznitelik değerlerinin eğilimini ve global değişimleri belirlemektir. Birinci dereceden mekansal analizlerde sıklıkla kullanılan metotlar; Kernel yaklaşımı, yumuşatma analizleri ve kayan alanlar teknikleri’dir (Pfeiffer, 1996). İkinci dereceden mekansal analizlerin amacı; mekansal bağımlılığın sapmalarını ve de mekandaki değerlerin ilişkisinin yapısını göstermektedir. Mekansal bağımlılığı göstermekte kullanılan fonksiyonlar mekansal oto-korelasyon ve variogramdır.. Bu durum negatif ya da pozitif olarak




belirlenir. Pozitif bir durumda benzer değerlerin kümelenmesi söz konusu iken, negatif bir durumda benzemeyen değerlerin gruplanması söz konusudur.

Mekansal otokorelasyonu ölçmek için sıklıkla kullanılan Join Count, Ripley K, Geary C and Moran I gibi indeksler vardır (Cressie, 1993). En çok kullanılan iki indeks Moran I ve Geary C indeksleridir. Moran I ve Geary C indeksleri mekansal tesadüflerden olan sapmayı ölçer. Her ikisi de mekansal otokorelasyonun global ölçütleridir. Bu indeksler tüm çalışma alanı için mekansal otokorelasyonun bir ölçüsünün kontrolünü ve mekansal örneklerin kümelenmesini tek bir değerle ifade eder. Bu arada değişkenleri standardizasyonu biçiminde kullanıldığı zaman mekansal otokorelasyonun derecesi Moran saçılım grafiği olarak isimlendirilen özel bir saçılım grafiği ile görselleştirilmektedir (Anselin, 1996). Global ölçütler bütün alan üzerinde mekansal oto-korelasyonu test etmeye olanak sağlarken bölgesel değişimler gözden kaçırılabilmektedir. Bu durum için lokal mekansal otokorelasyon indeksleri geliştirilmiştir. Bu indekslerle global düzeyde yapılan analizlerde fark edilemeyen lokal düzeydeki tesadüfü olmayan kümelenmeleri belirlemek mümkün olabilmektedir (Pfeiffer, 1996). Global mekansal oto-korelasyon indekslerinin bölgesel olarak uyarlanmış lokal indeksleri de mevcuttur. Lokal mekansal oto-korelasyon indeksleri bölgedeki her bir birim alan için sahip olduğu komşu alandaki değerlerle ilişkili bir öznitelik değeri hesaplar. Bu metotlar sıcak-soğuk alan kümelenmeleri ve aykırı noktaların saptanması için kullanılan uygulamalar için oldukça elverişlidir (Anselin, 1995).

Yaşamın ilk ayı içerisinde görülen, genellikle bebek 3-14 günlükken karakterize olarak artan huzursuzluk/rahatsızlık ve beslenme güçlüğü ile başlayan, Clostridium tetani basilinin neden olduğu enfeksiyon jeneralize tetanoz “Neonatal tetanoz” (yenidoğan tetanozu) olarak adlandırılır (URL 1; Murphy, 2008). Neonatal tetanozun gelişmekte olan ülkelerde en sık görülen tetanoz türü ve önlenebilir yeni doğan ölümlerinin başlıca nedenleri arasında yer almaktadır (Roper vd., 2007). Hastalık genellikle doğum sırasında ya da doğumu takiben, göbek kordonunun steril olmayan koşullarda kesilmesi, kapatılması ya da bakımının yapılması sonucunda oluşmaktadır. Fatalitesi (öldürücülüğü, öldürebilme olasılığı) %50-90 arasında değişmektedir (Dikici vd., 2008; Koç, 2003). Dolayısıyla doğumların kirli ortamlarda, eğitimsiz kişilerce yapıldığı ve tetanoza karşı bağışıklamanın yetersiz olduğu ülkelerde önemli bir halk sağlığı sorunudur. Hastalık ayrıca sessiz katil olarak da adlandırılmaktadır. Bunun nedeni olarak gelişmemiş ülkelerde bazı doğumların evde yapıldığı, genellikle hastalık doğumun ikinci haftası ölümle sonuçlandığı için de (ne doğumun ne de ölümün) bildirilmediği düşünülmektedir (Sönmez 2006, URL 2).

Dünya Sağlık Örgütü verilerine göre her yıl dünyada 450,000 yenidoğan, neonatal tetanoza ve 40,000 anne maternal tetanosa bağlı olarak ölmekte, dünyada neonatal tetanoz ölümleri, tüm neonatal ölümlerin %14’ünden sorumlu tutulmakta ve neonatal tetanoz vakalarının %5’inden azının bildirildiğini tahmin etmektedir (URL 2). Neonatal tetanoz UNICEF, UNFPA ve WHO gibi kuruluşlar tarafından eliminasyonu (ortadan kaldırılması) hedeflenen hastalıklardandır (URL 3). WHO 2007 yılı aralık ayında dünyada halen 47 ülkede hastalığın olduğunu belirtmektedir (URL 4). Enfeksiyon oluşumunu önlemek için gebe kadınların tetanoz toksoid aşısı ile aşılanması ve tüm gebe kadınlar için steril doğum koşullarının sağlanması gerekmektedir (URL 5). Gebe kadının aşılanması ile plesanta yolu ile bebekte hastalığa karşı korunmuş olmaktadır (WHO, 2006).

Bu araştırmada; coğrafi bilgi sistemlerinin bünyesinde bulunan mekansal analiz yöntemlerinin kullanılmasıyla, Türkiye’de neonatal tetanoza ilişkin dağılımın ve varsa bölgesel bir kümelenmenin belirlenmesi amaçlanmıştır.




ANKARA ŞUBESİ

2. GEREÇ VE YÖNTEM

Sağlık Bakanlığı ülkemizde bazı bulaşıcı hastalıkların bildirilmesini zorunlu kılmıştır. Hastalık verileri İl Sağ-lık Müdürlüğü tarafından kayıt edilmekte ve Sağlık Bakanlığına gönderilmektedir. Bu hastalıklar 2004 yılında 25635 sayılı bulaşıcı hastalıklar tebliğine göre A,B,C,D olarak 4 kategoride gruplanmıştır. Bu çalışmada Sağ-lık Bakanlığı 1990-2006 yıllarına ait illere göre yeni doğan tetanoz verileri analiz edilmiştir (URL 6). Türkiye istatistik kurumundan yıllık nüfus artışı ve 0-1 yaş grupları için nüfus popülasyonu tahminleri elde edilmiştir (URL 7).

Çalışmada bu verilerin analizinde ve görselleştirilmelerinde için üç farklı yazılım kullanılmıştır. Bunlar, ESRI tarafından geliştirilen Arc GIS 9.3, Illinois üniversitesi Sosyal Bilimler Merkezinden Luc Anselin tarafından geliştirilen GeoDa 0.9.5-I ve Terraseer şirketi tarafından geliştirilen Clusterseer 2.2.8.1 yazılımlarıdır. Yıl ortası popülasyonu tahminleri kullanılarak ve vaka sayıları kullanılarak 1996-2006 yılları için toplam 11 yıllık il bazında yeni doğan tetanozu morbidite oranları hesaplanmıştır. İller arasındaki mekansal ilişkiyi modelle-mek için farklı ağırlık matrisleri kullanılarak denemeler yapılmıştır. Ağırlık matrisleri (W) alansal birimler arasında mekansal bağlantıyı modellemede kullanılan temel araçtır. Biçimsel olarak her alan bu W ağırlık matrisinde bir takım komşu alanlarla bağlantılıdır. Köşegen üzerindeki Wii 0 değeri alırken matrisin Wij ele-manları sıfır olmayan değerler alır ki bu değerler i ve j noktaları arasındaki korelasyonun sayısal değerini ifade etmektedir. W ağırlık matrisini oluşturmak için değişik metotlar vardır. Bunların başlıcaları, komşuluk kriteri kullanılarak oluşturulan matrislerdir ki basit sınır paylaşımından başlayıp birinci ikinci ve üçüncü derece kom-şulukları da göz önüne alan matrislerdir. Diğer bazı teknikler ise mesafe kriterlerine dayalı tekniklerdir (Cliff, 1981). Bu çalışmada W ağırlık matrisini elde etmek için 3 farklı metot kullanıldı. Birinci ve ikinci matrisler en yakın 6-12 komşu ile yakınlık kriterine dayalı olarak biçimlendirildi. Bu değerler en yakın 6-12 komşunun ağırlık merkezlerinin mesafelerine göre hesaplandı. Üçüncü matris ise genel mesafenin tersi kriterine göre biçimlendirildi.

Mekansal analizler kullanılarak yapılan ekolojik çalışmalarda karşılaşılan başlıca problemler; çalışma ölçeği, değişebilir alansal sınır problemi ve küçük sayı problemleridir. Analizlerin ölçeği ve toplama seviyeleri tanım-lanan mekansal bağımlılıkları önemli şekilde etkileyebilmektedir. Alansal objelerin değişken sınır problemleri (MAUP) alanların daha alt ya da üst düzeyde ifade edildiğinde karşılaşılan bir problemdir. Veri kaynağının büyük miktarı verinin mekansal çeşitliliğini göstermeye yönelik toplama bölgelerinin seçiminde dikkat iste-mektedir (Gozdyra, 2001). Üst ölçekte birleştirilmiş verilerle çalışırken şayet popülasyon veya vaka sayısı nispeten küçükse oran tahminleri doğru-hassas olmayabilir. Bu problemin üstesinden gelmek amacıyla yumu-şatma metotları sıklıkla kullanılmaktadır. Yumuşatmadaki düşünce göreli riskin kestirimi için diğer küçük alanlardan ödünç bilgi almaktır. Yumuşatma diğer komşu alanlardan (lokal yumuşatma) veya çalışma alanın-daki bütün alanlardan (global yumuşatma) ödünç alınmış olarak yapılabilir. Oranların yumuşatılması için çeşitli yöntemler vardır. Bunlardan bazıları; ağırlıklandırılmış yada ağırlıklandılmamış ortalama yada medyan bazlı yöntemler ve ampirik Bayes teknikleridir (Anselin vd., 2006). Bu çalışmada ampirik Bayes (AB) yumu-şatma tekniği kullanıldı ve ham morbidite oranları için yumuşatılmış değerler hesaplandı. Metodolojik detay-lar ve AB metodunun daha fazla açıklaması için Anselin 2006’ya bakılabilir. Veri yumuşatmadan sonra me-kansal veri analizlerinin araştırılması için mekansal kayan alan kavramına dayalı bir mekansal yumuşatma analizi yapılmıştır. Mekansal yumuşatma oranı metodu morbidite verilerindeki global değişim ve eğilimlerini vurgulamaya yönelik olarak kullanılmıştır. Metodolojik detaylar ve mekansal yumuşatma oranı metodunun daha fazla açıklaması Anselin 2006’da tartışılmaktadır. Mekansal ilişkiyi ortaya koymak amacıyla üç farklı ağırlık matrisi ile Moran’ın I ve Geary’in C değerleri hesaplanmıştır. Metodların matematiksel formülleri aşağıda verilmiştir. Burada X global ortalama değeri ki bu değer bütün verilere dayalı olarak basit ortalama değerdir.




∑∑∑

∑∑

=≠ =

= =

−

−−=

1

2

1

1 1

))()((

))((

ii

N

ji

N

jij

j

N

i

N

jiij

XXW

XXXXWNI (1)

∑∑ ∑

∑∑

= = =

= =

−

−−= N

i

N

j

N

iiij

N

i

N

jjiij

XXW

XXWNc

1 1 1

2

1 1

2

)(2

)()1( (2)

Moran’ın I indeksinin olası değerlerinin aralığı -1 le +1 arasıdır. Pozitif değerler benzer değerlerin mekansal kümelenmesini (positive autocorrelation) negatif değerler ise farklı değerlerin (negative autocorrelation) kü-melenmesini gösterir. C nin olası değer aralığı, 2 katı bir üst sınır olmamasına rağmen, 0-2 dir. C’nin sıfır yakın olmasının anlamı (positive autocorrelation), benzer değerlerin dağılımının kümelendiğini aksine C nin değerinin 2 olmasının anlamı ise (negative autocorrelation) farklı değerlerin dağılımının yayıldığıdır. Moran’ın I ve Geary’in C indeksinin her ikisinin de istatistiksel olarak anlamlılığı normal dağılım formülleri ya da ben-zetim teknikleriyle belirlenebilmektedir. Metotların anlamlılığını belirlemeye yönelik kullanılan sıfır hipotezi objenin aldığı değerin mekana bağlı olmadığını kabul eder aksi durumda da mekana bağlı kabul edilir (Ximing, 2006). Sonuçların öneminin test edildiği Z istatistiksel durum değerinin matematiksel formülleri aşağıda gösterilmiştir. Burada Co ve Io gözlenen değerler, Ce ve Ie beklenen değerler ve SD varyansın kare-köküdür (Mitchell, 2005).

Ec

Eo

SDcc −

=cZ (3)

EI

EO

SDII −

= ZI (4)

Moran I ve Geary C metotları yüksek ya da düşük değerlerin kümelenmesini gösterir. Fakat bu metotlar bu durumları birbirinden ayırt edemez. Bundan dolayı genel G istatistik indeksi düşük ya da yüksek değerlerin kümelenmesinin anlaşılmasında sıklıkla kullanılır. Genel G istatistikleri bölgede var olan sıcak noktalar ya da soğuk noktaları gösterir. G istatistik büyük değeri beklenen G istatistik değerinden daha büyükse yüksek de-ğerlerin kümelenmesine işaret edilmektedir tersine küçük G istatistik değeri düşük değerlerin kümelenmesine işaret etmektedir. Gözlemlenen ve beklenen G indeksleri ile z değerinin matematiksel formülleri aşağıda ve-rilmiştir (Mitchell, 2005).




ANKARA ŞUBESİ

∑∑

∑∑=

i jji

i jjiij

XX

XXwdG

)(

)()( (5)

)(

)()()(

dG

EOG SD

dGdGZ

d

−= (6)

)1()(

−=

nnWdGE (7)

Global mekansal veri indeksleri istatistiksel olarak anlamlı bir kümelenmenin varlığına işaret etmelerine rağ-men kümelenmenin yerlerini gösteremezler. Mekansal kümelenmeyi belirleme verilerdeki her bir alansal birim için Moran’ I, Geary’ c ve genel G istatistik indekslerinin lokal versiyonlarını hesaplamakla mümkün olabilir. Lokal göstergeler kümelenmelerin yerini tespit etmek amacıyla her bir alan için bir değer üretirler. Bu çalış-mada lokal Moran I ve Gi* istatistiksel indeksleri hastalığın kümelendiği yerleri belirlemek için kullanılmıştır. Lokal Moran I değeri birbirine benzer ve benzer olmayan değişkenlerin oluşturduğu kümelenmelerin araştı-rılması için kullanılır. İstatistiksel olarak yüksek bir I değeri ilgili alanın etrafındaki alanlarında yüksek ya da düşük değerlerle kümelenme oluşturduğunu gösterir. Düşük I değeri ise birbirine benzemeyen değerlerin oluş-turduğu kümelenmeyi göstermektedir. Z değeri de I değerinin istatistiksel anlamlılığını gösterir. Lokal Moran

I ve Z değerinin formülleri aşağıda gösterilmiştir. Burada x ortalama değer ve S2 varyanstır (Mitchell, 2005).

∑ −−

=j

jiji

i XXWS

XXI )(

)(2 (8)

)()(

)(i

iii IVar

IEIIZ

−= (9)

Bölgeye ilişkin oluşturulan tematik haritalar istatistiksel olarak anlamlı kümelemeye sahip yerlerin gösterimi için en önemli araçlardan biridir. Görselleştirme ile Moran I indekslerini yorumlamanın diğer bir yolu da Moran scatterplot dur ki buradaki regresyon çizgisinin eğimi Moran I indeksine benzemektedir. Scatterplot saçılım grafikleri kümelenmeleri ve sapmaları belirlemede kullanılır. Moran saçılım grafiklerinde x ekseni üzerinde her bir bölgenin orijinal değerleri ve y ekseni üzerinde de onun mekansal lag değeri gösterilmektedir (Anselin, 1996). İkinci olarak lokal Gi* indeksi global mekansal oto-korelasyon metotlarıyla belirlenemeyen küçük bölgesel bağımlılıkları belirlemede kullanılmıştır. Genellikle sıcak ya da soğuk alanların belirlenmesin-




de kullanılmaktadır. Yüksek bir Gi* değeri yüksek değerlere sahip alanların kümelendiğini, düşük değerli Gi* değeride, düşük değerli alanların kümelendiğine işaret eder. Wij matrisi ağırlık matrisleri olmak üzere Gi* ve z istatistiklerinin matematiksel formülleri aşağıda gösterilmektedir (Mitchell, 2005).

∑∑

=

jj

jijj

i X

XdWdG

)()(* (10)

)(

)()(

*

***

İ

İİİ

GVar

GEGGZ

−=

(11)

3. SONUÇLAR VE TARTIŞMA

Araştırmada 1990-2006 yılları arası toplam 658 yenidoğan tetanozu ve 305 yenidoğan tetanozu mortalite va-kası analiz edilmiştir. Şekil 1’de morbidite (100.000) ve mortalite (1.000.000) değerleri gösterilmiştir (Buzgan vd., 2007). Yenidoğan tetanozunun morbidite-mortalitesinde ilk olarak 1992’li yıllarda azalma, bunu izleyen üç yılda artış ve 1995 yılından sonrada tekrar azalma olduğu görülmektedir

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Yıllar

Mor

bidi

te (1

00.0

00)

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

Mor

talit

e (1

.000

.000

)

Şekil 1: 1990-2006 yılları arasında Türkiye’deki yenidoğan tetanozunun morbidite ve mortalite değerleri

Ülkemizde 1994 yılında Maternal ve Neonatal Tetanoz Eliminasyon programı başlatılmış ve halen tetanoz aşısı birinci basamak sağlık hizmetleri kapsamında ücretsiz olarak yapılmaktadır (Beyazıt, Gümüş, 2004). Bu programda Türkiye’de 2000 yılına kadar ülkenin her bölgesinde neonatal tetanoz morbidite hızının 1000 canlı doğumda 1’in altına indirilmesi hedeflenmiştir (URL 2). 1995 sonrasındaki morbidite ve mortalitedeki azal-mada bu programın katkısı olmuş olabilir.




ANKARA ŞUBESİ

Bundan sonraki mekansal analizlerde ise 1996-2006 yılları arası toplam 334 yenidoğan tetanozu ve yenidoğan tetanozu 181 mortalite vakası analiz edilmiştir. İl dağılımlarına dayalı olarak vaka sayılarına dayanılarak ham morbidite oranları, ampirik Bayes tekniği kullanılarak yumuşatılmış morbidite oranları hesaplanmış ve Şekil 2’ de gösterilmiştir.

Şekil 2: Türkiye’nin illerine göre 1996-2006 yılları arasındaki yenidoğan tetanozunun yumuşatılmış morbidite (yukarıda-ki) ve mortalite oranlarının tematik haritaları

Oran analizlerinde sıklıkla kullanılan diğer bir kavram olan standardize edilmiş morbidite ve mortalite oranla-rı, gözlemlenen morbidite ve mortalite oranlarının ulusal bir standarda dönüştürülmesi işlemidir. Aşan risk oranı ise gözlemlenen oranların standart orana olan oranıdır. Bu risk ortalaması ortalama il oranı olmamakla beraber toplam vakaların toplam risk altındaki insanlara oranıdır. Mortalite ve morbiditenin aşan risk oranları-nı gösteren tematik haritaları da Şekil 3’de gösterilmiştir. Her bir harita dağılımı en iyi şekilde yansıtması için persantil sınıflandırma metodu için sınıflandırılmıştır.

Bundan sonra tanımlayıcı istatistiklerden kutu grafiği (kum torbası) analizleri yapılmış ve sonucunda standart sapmanın 3 katını aşan Aksaray, Sivas, Kocaeli, Karaman, Şanlıurfa, Ardahan, Kars ve Osmaniye illeri mortalite oranları açısından, Gaziantep, Osmaniye, Erzurum, Ardahan, Iğdır, Şanlıurfa ve Diyarbakır morbidite oranları açısından problemli iller olarak belirlenmiştir. Kutu grafiği analizleri sonuçları yeni doğan tetanozunun dağılımın genel yapısını belirlemede ve hastalığın yüksek oranlı illerinin belirlenmesinde kulla-




nışlı olmasına rağmen yeni doğan tetanozunun anlamlı mekansal kümelenmesini belirlemede kısıtlı kalmakta-dır.

Yine, mekansal oran analizleri ile hastalığın ülkemizdeki eğilimi incelendiğinde yenidoğan tetanozunun morbiditesinde güney doğu ve doğu bölgelerine doğru bir eğilim olduğu görülmüştür (Şekil 4).

Şekil 3 : Türkiye’nin illerine göre 1996-2006 yılları arasındaki yenidoğan tetanozunun morbidite (yukarıdaki) ve mortalite değerlerinin aşan risk haritaları




ANKARA ŞUBESİ

Şekil 4 : Türkiye’nin illerine göre 1996-2006 yılları arasındaki yenidoğan tetanozunun morbidite (yukarıdaki) ve mortalite Mekansal oran analizi sonuç haritaları

Kümelenme analizleri için global oto-korelasyon analizlerinden Moran I ve Getis-Ord Genel G indeksleri kullanılmıştır. Tablo 1 de global kümelenme analizi sonuçları görülmektedir. Tabloda görüldüğü gibi Türki-ye’de yeni doğan tetanozunun dağılımının istatistiki olarak anlamlı bir biçimde kümelendiği görülmüştür (p<0.05).

Moran’s I Beklenen

Moran’s I

Z Değeri

Getis Ord General G

Z Değeri Moran’s I

P değeri

Morbidite 0.030 -0.0125 3.03 0.284 1.35 0.1477 0.02

Mortalite 0.0120 -0.0125 1.96 0.289 1.09 0.0818 0.05

Tablo 1: Global oto-korelasyon analizleri indeks değerleri

Global oto-korelasyon indeksleri her ne kadar genel bir kümelenmeyi işaret etseler de bu indeksler tek başları-na bir özet indekstir ve genel yapıyı gösterirler. Genel dağılımla ilgili bir bilgi vermezler. Bu nedenle, lokal oto-korelasyon metotları kullanılarak kümelenmelerin nerelerde olduğu gösterilmeye çalışılmıştır. Lokal




Moran I ve Gi* istatistik indeksleri ile belirlenen kümelenmeler Şekil 5 de gösterilmektedir. Turkuaz renkle seçilen objeler Gi* istatistik metoduyla anlamlı olarak hastalıkların kümelendiği (p<0.05) önemli illeri gös-termektedir. Kırmızı iller ise Lokal Moran I metodu ile kümelenmesi belirlenen illeri göstermektedir. Küme-lenme gösteren illere baktığımızda bu illerin az gelişmiş illerden olduğu görülmektedir.

Şekil 5 : LISA ve G istatistikle yenidoğan tetanozu morbidite (yukarıdaki) ve mortalite kümelerinin tematik haritaları

Van’da 2002 yılında yapılan bir çalışmada, 91 gebe kadının 48 (%53)’inin tetanoza karsı bağışık olduğu, 43 (%47) gebe kadının antikor düzeylerinin ise koruyucu düzey olarak kabul edilen 0.01 IU/ml’nin altında olduğu saptanmıştır (Bozkurt vd., 2004). Kurçer ve arkadaşlarının 2004 yılında Şanlıurfa’da yaptığı bir anket araştır-masında ise; tam aşılı çocuk oranı %55, aşının önemsenmemesi %21, geçici tarım işçiliği nedeniyle yaptıra-mama %27, aşının zararlı olduğunu düşünme %21, gebelikte tetanoz aşısı yaptırma oranı %31, aşı yaptırmama nedenleri arasında gebelikte tetanoz aşının yapıldığını bilmeme %48, önemsememe %23 ve kadın doğum uzmanının önermemesi %8 bulunmuştur (Kurçer vd., 2005). İzmir’de 2003 yılında yapılan anket çalışmasında ise; kadınların %8.2'si aşısız ya da eksik aşılı olduğu, gebelikleri sırasında aşı olmama nedenleri arasında en sık aşı olmanın gerekli olduğunu bilmeme ve sağlık kurumuna uzaklık ya da parasal olanaksızlık/sağlık gü-vencesizliği nedeniyle gidememeleri yer almakta ve aşı olan kadınların biri dışında tamamının aşısının sağlık ocağında yapıldığı saptanmıştır (Sönmez, 2005). Diyarbakır Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesinde 1999-2002 yılarında yatan neonatal tetanoz hastaların tümünün evde, sağlık personeli gözetiminde olmadan doğduğu ve göbek kordonları steril olmayan yöntemlerle kesildiği tespit edilmiştir (Yaramış vd., 2006). Bu çalışmalar




ANKARA ŞUBESİ

araştırmamızı destekler nitelikte olup, aşılama çalışmaların önemi ve birinci basamak sağlık hizmetlerine olan gereksinim görülmektedir.

Sonuç olarak bu çalışma, neonatal tetanozun özellikle belirlenen bölgelerde sıklık açısından önemli bir halk sağlığı sorunu olduğunu, dolayısıyla hastalığın önlenmesinde koruyucu önlemlerin alınması için öncelikli bölge olması gerektiğini göstermektedir. Bu çalışma aynı zamanda coğrafi bilgi sistemlerinin, bu sistemlerin çatısı altında gerçekleştirilen mekansal analiz ve istatistiksel yöntemlerin hastalık hızının yüksek olduğu yerle-ri belirlemede ve hastalıkların epidemiyolojisini anlamada katkıda bulunabileceğini de göstermektedir.

KAYNAKLAR Anselin L., 1995. Local indicators of spatial association-LISA, Geographical Analysis, 27: 93-115.

Anselin L., 1996. The Moran scatterplot as an ESDA tool to assess local instability in spatial association, In: Fischer M, Scholten H and Unwin D. (eds.,) Spatial Analytical Perspectives on GIS in Environmental and Socio-Economic Sciences, London: Taylor and Francis, 111–125.

Anselin L., Cohen J., Cook D., Gorr W., Tita G., 2000, Spatial Analyses of Crime. In:Duffe D (ed), Criminal Justice: Measurement and Analysis of Crime and Justice, Washington DC: National Institute of Justice, 4: 213-262. Anselin L., Lozano L., Koschinsky J., 2006. Rate Transformations and Smoothing. Spatial Analysis Laboratory Department of Geography University of Illinois, Urbana-Champaign, 85.

Bailey T.C., 2001. Spatial statistical methods in health, Cad Saude Publica 5: 1083-1098.

Beyazıt L., Gümüş A., 2005. Maternal ve Neonatal Tetanoz Eliminasyon programı. Temel Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü Çalışma Yıllığı 2004. Ankara: Anıl Matbaacılık;11-12.

Bozkurt H., Zeteroglu S., Güdücüoglu H., Bozkurt EN., Bayram Y., Andıç S., Berktas M., 2004. Hamilelik Dönemindeki Kadınlarda Tetanoza Karsı Bağışıklık Durumunun Araştırılması. Van Tıp Dergisi; 1:39-42,

Buzgan T., Beskinkılıç B., Baykan H., Beyazıt L., Gümüş A., 2007. T.C Sağlık Bakanlığı Temel Sağlık Hiz-metleri Genel Müdürlüğü Çalışma Yıllığı 2006. Ankara: Kuban Matbaacılık Yayıncılık, 65.

Camara G., Monteiro A.M., Fucks S.D., Carvalho M.S., 2001. Spatial Analysis and GIS: A Primer, (www.dpi.inpe.br/gilberto/tutorials/spatialanalysis/spatial analysis primer.pdf).

Cliff A.D., Ord, J.K., 1981. Spatial Processes: Models And Applications. London: Pion

Cressie N., 1993. Statistics for Spatial Data. New York: Wiley.

Dikici B., Uzun H., Yilmaz-Keskin E., Tas T., Gunes A., Kocamaz H., Konca C., Tas M.A., 2008. Neonatal tetanus in Turkey; what has changed in the last decade?, BMC Infectious Diseases, 8:112.

Dragioevio S., Schuurman N., Fitzgerald J.M., 2004. The Utility of Exploratory Spatial Data Analysis in the Study of Tuberculosis Incidences in an Urban Canadian Population Cartographica. The International Journal for Geographic Information and Geovisualization, 39: 29-39.

Erdogan S., Yılmaz İ., Baybura T., Güllü M., 2008. Geographical information systems aided traffic accident analysis system case study: city of Afyonkarahisar. Accident Analysis & Preventation, 40: 174-181.

Gatrell C.A., Bailey T.C., Diggle P.J., Rowlingson B.S., 1996. Spatial point pattern analysis and its application in geographical epidemiology. Trans Inst Br Geogr 21: 256-274.




Gozdyra P., 2001. Data spatial aggregation issues in public health analyse case study for the Toronto's inner city [Dissertation]. Toronto, Canada: University of Toronto, 63.

Haining R.P., 2005. Spatial Data Analysis: Theory and Practice. Cambridge: University Pres,

Koç E., 2000. Neonatal Tetanoz. Sted, Http://Www.Ttb.Org.Tr/Sted/Sted0400/04004.Html [Erişim Tarihi: 20.10.2008].

Kurçer M.A., Şimşek Z., Solmaz A., Dedeoğlu Y., Gülel R., 2005. Şanlıurfa Harrankapı Sağlık Ocağı Bölgesi’nde 0-2 Yaş Çocuk ve Gebelerde Aşılanma Oranları ve Aşılanmada Sorunlar. Harran Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi 2: 10-15.

Mayer J.D., 1983. The role of spatial analysis and geographic data in the detection of disease causation. Soc Sci Med. 17: 1213-1221. Mitchell A., 2005. The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 2: Spatial Measurements, California: Esri press,

Moore D.A., Carpenter T.E., 1999. Spatial Analytical Methods and Geographical Information Systems: Use in health research and epidemiology. Epidemiologic Reviews 21: 143-160.

Murphy T.V., Slade B.A., Broder K.R., Kretsinger K., Tiwari T., Joyce P.M., Iskander J.K., Brown K., Moran J.S.; 2008. Prevention Of Pertussis, Tetanus, And Diphtheria Among Pregnant And Postpartum Women And Their Infants. Recommendations Of The Advisory Committee On Immunization Practices (Acıp), Mmwr 57:1-47,51.

Pfeiffer D.U., 1996. Issues related to handling of spatial data. In: J McKenzie (ed), Proceedings of the epidemiology and state veterinary programmes. New Zealand Veterinary Association/ Australian Veterinary Association Second Pan Pacific Veterinary Conference, Christchurch, 83-105.

Roper M.H., Vandelaer J.H., Gasse F.L., 2007. Maternal and neonatal tetanus. Lancet, 8;370(9603):1947-59.

Sönmez Y., Aksakoğlu G., 2005. Gebelikte Tetanoz Aşılanma Durumu ve Etkileyen Etmenler. STED, 14: 212-216. Sönmez Y., 2006. Görünmez Katil: Neonatal Tetanoz. TSK Koruyucu Hekimlik Bülteni, 5: 229 -233.

URL 1, World Health Organization, Neonatal Tetanus, http://www.who.int/immunization_monitoring/diseases/neonatal_tetanus/en/index.html, 20.10.2008.

URL 2, Maternal ve Neonatal Tetanos Eliminasyon Programı Saha Rehberi. T.C Sağlık Bakanlığı, 2006, http://www.saglik.gov.tr/extras/birimler/temel/tag_saha_rehberi.pdf , 20.10.2008.

URL 3, World Health Organization, WHO-recommended surveillance standard of neonatal tetanus, http://www.who.int/immunization_monitoring/diseases/nt_surveillance/en/index.html, 20.10.2008

URL 4, World Health Organization, Tetanus, Http://www.who.int/immunization/topics/tetanus/en/index.html, 20.10.2008.

URL 5, World Health Organization, Tetanus, http://www.who.int/topics/tetanus/en/, 20.10.2008.

URL 6, T.C. Sağlık Bakanlığı, Temel Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü, Temel Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü Çalışma Yıllığı 2006, http://www.saglik.gov.tr , 20.10.2007.

URL 7, Türkiye İstatistik Kurumu. Nüfus İstatistikleri ve Projeksiyonlar, http://www.tuik.gov.tr/veribilgi.do, 20.10.2007

WHO; Tetanus vaccine. Weekly Epidemiological Record. 2006, 81, 197–208.




ANKARA ŞUBESİ

Ximing C., Dingbao W., 2006. Spatial Autocorrelation Of Topographic İndex In Catchments. Journal of Hydrology 328: 581-591. Yaramış A., Katar S., Özbek M.N., Ecer S., 2006. Güneydoğu Anadolu Bölgesinde Neonatal Tetanoz. Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Dergisi, 49: 213-216.




ÇEVRE DÜZENİ PLANLAMASINDA COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİNİN

KULLANIMINA ÖRNEK:

ZONGULDAK, BARTIN, KARABÜK ÇEVRE DÜZENİ PLANI M. Tunçer

Abant İzzet Baysal Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Mimarlık Bölümü, Bolu [email protected]

ÖZET

Bu Bildiride; 2000’li yılların başından bu yana üst ölçekli planlama ve çevresel denetim arayışı içinde olan kamu yöneti-minin, reform niteliğinde bir çalışması olan “İl Çevre Düzeni Planları (ÇDP) ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ilişkisi ele alınacaktır. Bu Bildiri’de bu çalışmalara örnek olarak; UTTA Planlama, Projelendirme, Danışmanlık Ltd. Şti ve Jeo-Tek İş Ortaklığı Grubu tarafından hazırlanan, “Zonguldak, Bartın, Karabük Planlama Bölgesi 1/100 000 Ölçekli Çevre Düzeni Planı” ele alınmıştır.

Anahtar Sözcükler: Coğrafi Bilgi Sistemi, Çevre Düzeni Planı, Havza, Stratejik Planlama, Doğal Kaynak Yönetimi.

I. ÇEVRE DÜZENİ PLANLARI VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ

Çevresel bilgilerin coğrafi olarak işlenmesi gün geçtikçe gelişmekte ve her gecen gün çok sayıda ve farklı amaçlara hizmet eden Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) yazılımları kullanıma sunulmaktadır. Haritalarla görsel veri elde etmek mümkün olduğundan coğrafi bilgi sistemleri özellikle karar verme aşamasında önemli kolay-lıklar sağlamaktadır. Veriler sürekli güncellenebilir ve internet ortamında diğer kuruluşlarla paylaşılabilir. Bu nedenle hem kuruluşlar arasında aynı işlemin tekrar yapılması olasılığı önlenir hem de şeffaflık artırılabilir. Bu şekilde hareket ederek personel sayısının azaltılmasıyla maliyetler düşürülmekte ve üretim hızı artmakta-dır. Bunlara ilave olarak en önemlisi yapılan isin kalitesi artmaktadır. Çok fazla sayıda senaryo üreterek, önemli olan faktörler belirlenebilir. Bu nedenle CBS yazılımları özellikle Bölge Planlama çalışmalarında çok kullanılmaktadır.

Çevre ve Orman Bakanlığı tarafından NUTS temel alınarak, il bazında ya da ilgili birkaç ili içeren “Planlama Bölgesi” oluşturmak suretiyle hazırlanan bu planlarda Coğrafi Bilgi Sistemleri kurularak planlama çalışmaları tamamlanmıştır. Zonguldak, Bartın, Karabük İlleri Planlama Bölgesi 1/100 000 Ölçekli Çevre Düzeni Planın-da, Havza Bazında CBS kullanılarak tüm doğal, tarihsel ve beşeri veriler güncel uydu görüntülerinden yarar-lanılarak hazırlanmıştır1 (Harita 1).

1 Bu çalışmalar, Şehir ve Bölge Plancısı, Çevre Mühendisi, Jeoloji Mühendisi, Harita Mühen-

disi, Biyolog, Mimar, İstatistik Uzmanı, Coğrafi Bilgi Sistemi Uzmanı vb. farklı disiplinlerden oluşan bir teknik ekip ile Uydu Görüntüleri kullanılarak Coğrafi Bilgi Sistemi yardımıyla hazırlanmaktadır.




ANKARA ŞUBESİ

CBS oluşturulmasında HEDEF:

Çevre sorunlarının mekânsal arazi kullanımı üzerindeki etkisinin araştırılması,

Dengeli ve sürdürebilir kalkınma,

Ekonomik kararlarla ekolojik kararları bağdaştırma,

Rasyonel olarak doğal kaynakları kullanma,

Potansiyel ve mevcut arazi kullanım kabiliyetlerini belirleme,

Karar alıcılara rehberlik edecek dijital veri tabanını oluşturmakdır.

Şekil 1 : Zonguldak, Bartın, Karabük İlleri Uydu Görüntüsü (Kaynak: Jeotek & UTTA İşortaklığı)




I. 1. Çevre Düzeni Planları ve Zonguldak, Karabük, Bartın Örneği Çevre Düzeni Planı (ÇDP) kavramı, günümüz planlama pratiğinde, üzerinde sık durulan ve tartışılan bir kav-ram olarak karşımıza çıkmaktadır. Bir tanıma göre Çevre Düzeni Planı; “Ülke ve bölge plan kararlarına uy-gun olarak konut, sanayi, tarım, turizm, ulaşım gibi yerleşme ve arazi kullanım kararlarını belirleyen ve 1/25.000, 1/50.000, 1/100.000 veya daha küçük ölçekli olarak hazırlanan plandır” (Çevre Düzeni Planları’nın Yapılması Esaslarına Dair Yönetmelik). 1960'lı yıllardan itibaren üst ölçekli ÇDP planlama çalışmalarını Bayındırlık ve İskân Bakanlığı yürütmüş, günümüze kadar ülkenin yaklaşık %5’inin planlama çalışmaları tamamlamıştır. Ancak, bu çalışmalar, Avrupa Birliği uyum sürecinde olan ülkemizin özellikle çevre ve kent-sel gelişme sorunlarının çözümünde, talep ve hedeflerinde yetersiz kalmıştır.

Ülkemizde, “Sürdürülebilir Kalkınma İlkesi” doğrultusunda, rasyonel doğal kaynak kullanımının sağlanması, koruma-kullanma dengesinin kurulması, çevrenin korunması ve kirliliklerin önlenmesi, doğru yer seçiminin sağlanarak çarpık kentleşme ve çarpık sanayileşmenin önlenmesi için, koruma ve gelişme politika ve strateji-lerinin belirlendiği Çevre Düzeni Planları’nın hazırlanması ve onaylanması 4856 Sayılı Kanun uyarınca Çev-re ve Orman Bakanlığı tarafından yerine getirilmektedir.

Çevre ve Orman Bakanlığının Teşkilat ve Görevleri Hakkındaki 4856 sayılı Kanun’un 2.maddesi (h) bendi ile 10.maddesi (c) bendinde; “Dengeli ve sürekli kalkınma amacına uygun olarak ekonomik kararlarla ekolojik kararların bir arada düşünülmesine imkân veren rasyonel doğal kaynak kullanımını sağlamak üzere, kalkınma plânları ve bölge plânları temel alınarak çevre düzeni plânlarını hazırlamak veya hazırlatmak, onaylamak, uygulanmasını sağlamak” görevi bulunmaktadır.

5491/2872 sayılı Çevre Kanunu’nun 9.maddesinin (b) bendinde ise;“Ülke fizikî mekânında, sürdürülebilir kalkınma ilkesi doğrultusunda, koruma-kullanma dengesi gözetilerek kentsel ve kırsal nüfusun barınma, ça-lışma, dinlenme, ulaşım gibi ihtiyaçların karşılanması sonucu oluşabilecek çevre kirliliğini önlemek amacıyla nazım ve uygulama imar plânlarına esas teşkil etmek üzere bölge ve havza bazında 1/50.000-1/100.000 ölçek-li çevre düzeni plânları Bakanlıkça yapılır, yaptırılır ve onaylanır. Bölge ve havza bazında çevre düzeni plân-larının yapılmasına ilişkin usul ve esaslar Bakanlıkça çıkarılacak yönetmelikle belirlenir.”denilmektedir.

Bayındırlık ve İskân Bakanlığı ile Çevre Bakanlığı arasında uzun süren hukuk mücadelesi yapılmış ve yuka-rıda anılan hükümler uyarınca Çevre Düzeni Planları’nın yapılması görevi Çevre ve Orman Bakanlığı’na verilmiştir. Ülke genelinde; il, havza ve bölge sınırları göz önüne alınarak 31 ilimizi içine alan 10 Planlama Bölgesi belirlenmiştir. Çevre Düzeni Planı'nın hazırlatılabilmesi için planlama bölgeleri kapsamında yer alan Valilikler ile Bakanlık arasında İşbirliği Protokolü imzalanmıştır. Coğrafi Bilgi Sistemlerinden faydalanılarak veri tabanına bağlı olarak hazırlanan planlar 2007 sonunda bitirilmiştir. Ayrıca, Bakanlık koordinasyonunda 7 İl'e yönelik ÇDP çalışmaları da, İl Valilikleri ile birlikte yürütülmektedir. 2008 yılı içerisinde 13 ili kapsayan 4 planlama bölgesi için ihale yapılmış ve çalışmalar başlatılmıştır.

Çevre Düzeni Planları; Coğrafi Bilgi Sistemi kurularak; uydu görüntüleri kullanılarak, yaklaşık 30 katman veri (tarım, orman, jeoloji, hidroloji, ekoloji ve diğerleri) kullanılarak hazırlanmış ve her türlü bilgi ve verinin ilişkisel veri tabanı üzerinde yönetimi için veri tabanı modeli oluşturulmuştur. (Şekil 2)




ANKARA ŞUBESİ

Şekil 2.: Çoğrafi Veri Tabanı Hazırlama

(Kaynak: Jeotek & UTTA İşortaklığı)

Coğrafi Bilgi Sistemi kurularak;

Doğru ve güncel bilgi kullanılmış,

Bilgiler kolay işlenecek ve sunulmuş,

3 Boyutlu arazi modellemesi hazırlanmış,

Arazi kullanımları, tüm analitik etütler ve Çevre Düzeni Planları detaylı gösterilmiş,

Plancılara ve yöneticilere karar verebilmek için altlıklar hazırlanmış,

Kısa zamanda daha az maliyetle sonuca ulaşacak ve alt ölçekli (1/25 000, 1/5000 vd) planlara yön verecek bir sistem kurulmuştur.

Araştırma safhasında gerekli olan veriler toplanmış, araştırma ve sentez paftaları hazırlanmış ve elde edilen sentez paftaları yardımı ile plan paftaları ve plan notları CBS ortamında oluşturulmuştur ArcGIS Programı kullanılarak oluşturulan Zonguldak, Bartın, Karabük İlleri Çevre Düzeni Planı (1/100 000 Ölçekli) ve bu plan için hazırlanan analiz, değerlendirme, seçenekler ve plan aşaması hazırlanmıştır (Örnek Harita 2-3-4).

Zonguldak, Bartın ve Karabük İlleri Çevre Düzeni’nda CBS çalışmaları Çevre ve Orman Bakanlığı tarafın-dan verilen veritabanı formatı çerçevesinde oluşturulmuştur. Bakanlık bu veritabanı firmalara iletmiş ve pafta, raster ve sayısal tüm veriler, sözel ve harita verileri bu yazılım içine aktarılmıştır.

AARRAAZZİİ VVEERR--İİLLEERRİİ

SAYISALLAŞTIRMA EDİTLEME VE

YAPILANDIRMA

HHAARRİİTTAALLAARR DDOOKKÜÜMMAANNLLAARR HHAAVVAA FFOOTTOO--ĞĞRRAAFFLLAARRII

UUYYDDUU GGÖÖRRÜÜNNTTÜÜLLEERRİİ

GRAFİK OLMA-YAN VERİLER

FOTOGRAMETRİK SAYISAL

KIYMETLENDİRME

SAYISAL GÖRÜNTÜ

RASTER TA-

FOTOGRAMETRİK KIY-

METLENDİRME

CCOOĞĞRRAAFFİİ VVEERRİİ TTAABBAANNII

VVEERRİİ KKÜÜTTÜÜKK--LLEERRİİ

ARAZİDE COĞRAFİ BİLGİ

TOPLAMA




II. 2. Zonguldak, Bartın, Karabük Planlama Bölgesi Çevre Düzeni Planlama Hedefleri

Günümüzde “Çevre”, önemine uygun biçimde ve giderek artan bir duyarlıkla toplumların gündeminde yer almakta, özellikle sürdürülebilirliğinin sağlanması bağlamında çok önemli çabalar harcanmaktadır. Konuya ayrılan uluslar arası fonların ve ulusal kaynakların yerinde ve verimli bir biçimde kullanılabilmesi için ulusla-rarası işbirlikleri, uygulama ve denetim düzenleri kurularak işletilmektedir. Bu nedenle, hazırlanacak olan çevre düzeni planında da bu konunun bir ana hedef olarak ele alınması gerekli görülmektedir. Ekolojik özel-likler ve doğal kaynaklar, ekonomik ve sosyal gelişme için ana kaynaklar olarak benimsemelidir.

Çağdaş yaşamın olumsuz ve kaçınılmaz sonucu olarak, çevre giderek kirlenmekte, yer yer insan yaşamını tehdit eder boyutlarda tahrip olmaktadır. Bu yüzden insanların yaşamlarını sürdürdükleri yapay çevreyi oluş-turmak ve yaşam süresince doğal çevre ile yapay çevre arasında dengeli ve sürekli birlikteliği sağlamak üzere, çevre, her ölçekteki planlama çalışmasında büyük bir duyarlılıkla göz önünde bulundurulmalıdır.

ÇDP’nın elde ediliş ve yaşama geçiriliş süreçlerinde de, bu yaklaşımın hiç göz ardı edilmemesi gerekir. Plan-lama ve uygulamanın her aşamasında ÇEVRE, çok iyi tanınması ve kullanılması gerekli, yaşamsal, “olmazsa olmaz” bir kavram olarak algılanmalıdır.

Bu açıklamadan anlaşılacağı gibi özellikle Çevre’nin öncelikli girdi olacağı bir Plan geliştirme çalışmasında “Çevresel Hedefler” in öncelikle ele alınması, önemine uygun biçimde ayrıntılandırılarak incelenmesi, değer-lendirilmesi gerekir (Tunçer, M., 2007).

Bu amaçla, Çevre Düzeni Planı’nın Çevresel Hedefleri aşağıda sıralanmışlardır:

• Su Kaynaklarının Korunması,

• Su Yüzeylerinin (Deniz, doğal ve yapay göllerin) Korunması,

• Su Yüzeylerini Besleyen Su Kaynaklarının Korunması,

• Yeraltı Su Kaynaklarının Korunması,

• Su Kalitesinin Korunması ve İyileştirilmesi,

• Su Kirliliğinin Önlenmesi ve Su Niteliğinin Geliştirilmesi,

• Katı Atıkların Toplanması, Geri Dönüşümünün Sağlanması,

• Sıvı Atıkların Toplanması ve Arıtılması.

• Hava Kirliliğinin Önlenmesi,

• Toprak Kirliliğinin Önlenmesi,

• Gürültü Kirliliğinin Önlenmesi,

• Görüntü Kirliliğinin Önlenmesi,

• Sanayi Tesislerinin Yaratmış Olduğu Kirliliğin Önlenmesi,

• Erozyonun Önlenmesi,

• Taşkın ve Sellerin Önlenmesi,




ANKARA ŞUBESİ

• Flora ve Faunanın Korunması,

• Sulak Alanların Korunması,

• Orman Alanlarının Korunması,

• Kentsel, Arkeolojik, Doğal ve Kültürel Değerlere İlişkin Hedefler.

Sıralanan bu hedeflerin tümü; “canlıların yaşamasını ve gelişmesini sağlayan fiziksel, kimyasal ve biyolojik faktörlerin bütünlüğünü, bir başka anlatımla Doğal Çevre’yi kapsamaktadır. Bu hedefler, çevrenin bir bütün olarak korunması gereğine ilişkin hedeflerdir.

II. SONUÇ VE ÖNERİLER

Çevre ve Orman Bakanlığı tarafından 2005 yılından bu yana sürdürülen 1/100 000 Ölçekli İl Çevre Düzeni Planları’nda “Coğrafi Bilgi Sistemi” oluşturulmasına gayret edilmesi ileri bir adım olarak görülmektedir. Ancak, bu çalışmalarda tam olarak “Coğrafi Bilgi Sistemi” kurulduğu söylenemez. Çevre Düzeni Planların-da sorgulamaya ve bu sorgulamalardan elde edilen verilerle karar üretmeye yönelik çalışmalar firmaların program bilgileri dahilinde yapılmıştır. Tüm verilerin ortak bir veritabanında toplanmış olması olumludur. Gerek veritabanının kullanımında ve gerekse plan oluşumunda programın yeteneklerinin kullanarak Çevre ve Orman Bakanlığı, ihaleyi alan firmalar ve sonrasında illerde bu planları kullanacak ve uygulayacak olan İl Özel İdareleri, Belediyeler gibi kurumların rahatça kullanabilecekleri sorgulama ve sorguya bağlı değerleme arayüzleri oluşturulması, gerek programın ve gerekse veritabanındaki verilerin kullanımı, veriye ulaşım ve sorgulama sonucu karar üretme çalışmalarında katkı sağlayacaktır (Demirdağ, T., Jeotek Ltd.) .

Çevre ve Orman Bakanlığı’nın Danışmanlığını yapan Firmanın burada ara yazılımlar geliştirerek Bakanlığın ihtiyacına göre sorgulama arayüzleri oluşturması gerekmekteydi. Zonguldak Karabük Bartın Çevre Düzeni Planı çalışmalarında; verilerin veritabanında depolanması, plan çizimi dışında uydu görüntüleri ve YÜKPAF dediğimiz yükseklik paftaları kullanılarak eğim analizleri yapılmıştır. Ayrıca, ARCGIS dışında örneğin or-man alanlarının sınıflandırılması konusunda ayrı bir yazılım kullanılarak uydu görüntülerinden Orman olan ve olmayan yerlerin sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. Buna benzer çalışmalar farklı konular için de yapı-labilir. Bu tür çalışmalarda tüm veriler için standartlar oluşturulmalı ve bu standartlar çerçevesinde girdi ya-pılması gerekmektedir. Ancak; Çevre ve Orman Bakanlığı bu hazırlığı yapamadığı için, biten planlama bölge-lerini aynı standarta getirebilmek için ayrı bir ihale yapma gereksinimi doğmuştur.

İl bazında veya birkaç ili içeren “Planlama Bölgesi” bazında hazırlanan Çevre Düzeni Planları’nın uygulan-ması aşamasında birçok yerel ve merkezi kamu kurum/kuruluşunun verilere ve plana hızlı erişimi, bilgilerin güncellenmesi ve izlenmesi (monitoring) büyük önem taşımaktadır. Planın “Performansı” nın değerlendiril-mesi ve gerektiği zamanlarda ilave ve revizyonu da ancak CBS ortamının etkin olarak -web temelli olarak- hazırlanması ve erişiminin kolaylaşması ile daha sağlıklı olabilecektir.




KAYNAKLAR

Zonguldak, Bartın, Karabük Planlama Bölgesi 1 / 100 000 Ölçekli Çevre Düzeni Planı, Plan Hükümleri, (2007), Çevre ve Orman Bakanlığı, Çevresel Etki Değerlendirmesi ve Planlama Genel Müdürlüğü, UTTA Planlama, Projelendirme, Danışmanlık Ltd. ve Jeotek İş Ortaklığı.

Tunçer, M., (2007), Zonguldak, Bartın, Karabük Planlama Bölgesi 1/100 000 Ölçekli Çevre Düzeni Planı, Plan Açıklama Raporu, UTTA Planlama, Projelendirme, Danışmanlık Ltd. ve Jeotek İş Ortaklığı.

Demirdağ, T., (2008), Jeotek Ltd. çalışanı ile yapılan görüşme.

Çevre Düzeni Planlarının Yapılması Esaslarına Dair Yönetmelik, 04.11.2000 Tarih ve 24220 Sayılı Resmi Gazete.

Çevre ve Orman Bakanlığı'nın Teşkilat ve Görevleri Hakkındaki 4856 Sayılı Kanun.

ÇED ve Planlama Gn. Md., http://www.cedgm.gov.tr/dosya/planlama/cdplanlari.htm, erişim 21.08.2008 itiba-riyle.

UTTA Planlama, Projelendirme, Danışmanlık Ltd. ve Jeotek İş Ortaklığı, Zonguldak, Bartın, Karabük Plan-lama Bölgesi 1/100 000 Ölçekli Çevre Düzeni Planı Analiz Paftaları.



304

HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI SEMPOZYUM KİTABI

Harita 2 : CBS Ortamında Elde Edilen Analizler : Hidrojeolojik Yapı (Kaynak: Jeotek & UTTA İşortaklığı)

Harita 3 : CBS Ortamında Elde Edilen Analizler : Ekolojik Yapı (Kaynak: Jeotek & UTTA İşortaklığı)



305

HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI ANKARA ŞUBESİ

Harita 4 : CBS Ortamında Elde Edilen Analizler : Çevre Sorunları (Kaynak: Jeotek & UTTA İşortaklığı)

Documents

OTURUM 5 COĞRAFİLGİSTEMİ YAŞAM KALİTESİNDEKİ ROLÜ · Bu çalışma öncelikle coğrafi bilgi sistemlerinin tanımı, tarihsel gelişimi ve uygu-lama alanlarından söz etmekte,