Hücresel özdevinim ve yapay sinir ağları yaklaşımı ile coğrafi bilgi sistemi verilerine dayalı kent benzetim modeli: izmir örneği

Abstract

Hızla gelişmekte olan kentler insan ve doğa etkileri ile şekillenmektedir. Bu etkilerin birbiriyle ve var olan kent ile ilişkisi karmaşık ve anlaşılması güçtür. Özellikle insanın basite indirgemeci yaklaşımı kentlerin karmaşıklığını anlamak için yetersiz kalmaktadır. Planlamanın göz ardı ettiği karmaşık ilişkiler kent sorunlarının artmasına neden olmaktadır. Buna yanıt olarak kentteki küçük ve büyük tüm etkenleri göz önüne alan bir yaklaşımın gerekliliği kaçınılmaz olmaktadır. Kentin karmaşıklığının araştırılmasında farklı disiplinlerin ortak çalışmasıyla üretilen kent benzetim modellerinin rolü önem kazanmaktadır. Benzetim modelleri ile insan aklının hesaplamakta yetersiz kaldığı ilişkiler hesaplanabilmektedir ve bunların kent gelişimi üzerindeki etkileri incelenebilmektedir. Kent benzetim modellerine olan ilginin artması bu modellerde kullanılan yöntemlerin çeşitlenmesini sağlamıştır. Kentin karmaşık yapısı, modellerin ve yaklaşımların niceliği, gerçek kentler üzerine yapılan uygulamaların izlenen adımlar ve kullanılan verilerde özelleşme gerektirmesi gibi nedenlerle kent benzetimi çalışmalarının birbirinden farklı olduğu görülmektedir. Bu zenginlikten faydalanarak kentlerin karmaşıklığı ve gelecekleri benzetim modelleriyle araştırılabilmektedir. Kent karmaşıklığını ve gelişimine katkıda bulunan nedenleri anlama ihtiyacı ile yapılan bu çalışmada karmaşıklık düşüncesini temel alarak üretilmiş bir benzetim modeli ile planlama kararlarının kent gelecekleri üzerindeki etkisini araştırmak amaçlanmıştır. Kentteki aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya ilişkileri görmeyi sağlayan hücresel özdevinim ve yapay sinir ağları yaklaşımı ile üretilmiş bir benzetim modeli kullanılmıştır. Kent planları ve stratejileri üzerinden üretilen senaryoların benzetimi yapılarak bu senaryoların belirleyici faktörlerinin kent gelişimini nasıl etkileyeceği gözlemlenmiştir. Benzetim modelinde kullanılan belirleyici faktör ve arazi kullanımı verileri ise Coğrafi Bilgi Sistemi ile elde edilmiştir.