Uluslararası afet veri tabanına göre (United Nations Office for Disaster Risk Reduction-"UNISDR" / the Emergency Events Database-"EM-DAT") 2018 yılı içinde doğa kaynaklı afetlerden etkilenen kişi sayısı 61,772,617 kişi olarak...
moreUluslararası afet veri tabanına göre (United Nations Office for Disaster Risk Reduction-"UNISDR" / the Emergency Events Database-"EM-DAT") 2018 yılı içinde doğa kaynaklı afetlerden etkilenen kişi sayısı 61,772,617 kişi olarak raporlanmıştır. Dünya Sağlık Örgütü (World Health Organization-WHO) (2011) verilerine göre, dünya nüfusunun yaklaşık %15'i engelli bireylerden oluşmaktadır. Afet ve acil durum olaylarında, zarar görme olasılıkları diğer bireylere kıyasla çok daha yüksek olmasına karşın, risk azaltma çalışmalarında göz ardı edilen engelli bireyler için uluslararası sözleşmelere uygun çözümlerin geliştirilmesi son derece önemlidir. Afet yönetimi çalışmalarında afetten etkilenen alanın ve nüfusun hızlı bir şekilde belirlenmesine yönelik çalışmalar kriz yönetimi evresinde önem taşımaktadır. Ayrıca olası bir afet öncesinde tehlike alanlarının belirlenmesi, risklerin ve afetlerden etkilenebilecek nüfusun ortaya konması, afetin boyutunu azaltmaya yönelik zarar azaltma çalışmalarının ilk aşaması olarak değerlendirilebilir. Bu çalışmada, afetlerde özel gereksinimli bireylere erişme konusu coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Eskişehir il örneğinde, engelli bireylerin yaşadığı adresler coğrafi konum bilgisi (enlem, boylam) ile ilişkilendirilmiş ve diğer öznitelik bilgileri ile birlikte veri tabanına aktarılmıştır. Bu verinin saklanması, sorgulanması ve analiz edilmesi aşamalarında Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) çözüm tekniklerinden yararlanılmıştır. CBS, ağ analiz yöntemleri kullanılarak zihinsel engelli, bedensel engelli, işitme engelli ve görme engelli bireylerin acil toplanma merkezlerine en hızlı erişebilecekleri ulaşım güzergahları belirlenmiştir. Bu kapsamda ağ analiz yöntemlerinden hizmet alanı yöntemiyle yol ağı üzerinde belirli zaman dilimleri içerisinde afet toplanma merkezlerine ulaşılabilirlik alanları oluşturulmuş ve bu alanlar içerisindeki engelli bireylerin konumları ve sayıları tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar sayısal haritalar oluşturularak yorumlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Engelli Bireyler, mekansal veri, erişim, coğrafi bilgi sistemi. The international disasters database (United Nations Office for Disaster Risk Reduction "UNISDR"/the Emergency Events Database "EM-DAT") estimated the number of people affected by natural disasters in 2018 to be 61,772,617. According to (1), approximately 15% of the global population comprises people with disabilities. Despite being the most vulnerable group during emergencies and disasters, people with disabilities tend to be ignored in risk mitigation efforts, making it vital that solutions be developed for them within the framework of international conventions. Efforts to identify the area and population affected during a disaster are important aspects of disaster management. Prior identification of danger zones and segments of society who would be at the greatest risk in the event of a disaster could be considered as the first step in damage mitigation and disaster impact reduction. This study investigated the issue of accessibility among individuals with special needs during a disaster using a geographic information system (GIS)-based approach. In this study, addresses of individuals with disabilities in Eskişehir were collected along with their geographic location coordinates (latitude and longitude), and the data were compiled into a database along with other attributes. GIS analysis techniques were used to store, query, and analyze the data. Using GIS and network analysis methods, the fastest routes to emergency assembly points were identified for individuals with intellectual, physical, hearing, or visual disabilities. The service area network analysis method was used to establish accessible routes on the road network that would allow the focus population group to reach disaster assembly points in the shortest time. The number of individuals with disabilities in these areas and their locations were identified to aid the analysis. Digital maps were created to interpret the results.