Afet, ekonomik ve sosyal kayıplara neden olan, sosyal hayatı kesintiye uğratan ve ani olarak gelişen olaylar olarak tanımlanır. Çok disiplinli bir yaklaşımı gerektiren, afet çalışmaları hem teknik hem de sosyal bilimler bakış açısı ile yürütülmelidir. Bu nedenle, insanı kültürel, toplumsal ve biyolojik çeşitliliği içinde anlamaya, insanların başlangıcından beri çeşitli koşullara nasıl uyarlandığını, bu uyarlanma biçimlerinin nasıl gelişip değiştiğini, çeşitli küresel olayların bu uyarlanmaları nasıl dönüştürdüğünü görmeye ve göstermeye çalışan Antropoloji bilimi, afet yönetim sistemi içerisinde mutlaka yer edinmelidir. Yabancı kaynaklarda afet antropolojisine ilişkin çalışmaları görmek mümkündür. Bazı ülkelerde, üniversitelerde, afet antropolojisi ders olarak da okutulmaktadır. Ancak Afet Antropolojisi kavramı, afet risk yönetimi çalışmalarında genel anlamda henüz yerleşmiş bir kavram değildir. Bu çalışmanın amacı, Afet Antropolojisi kavramının tanıtılması ve yaygınlaştırılmasını sağlamak, antropolojinin afet çalışmalarında ve afet risk yönetimi sürecine nasıl katkı sağlayabileceğini tartışmaktır.

Rapid detection of damages occurring as a result of natural disasters is vital for emergency response. In recent years, remote sensing techniques have been commonly used for the automatic categorization and localization of such events using satellite images. Trained based on natural disaster images, a convolutional neural network (CNN) has been applied as a highly successful method, with its ability to reveal outstanding features. Studies aiming to detect target points obtained as a result of extracting visual features from natural images within these networks have achieved their goals. In this study, ensemble learning methods have been suggested as a means to develop the detection of landslide areas from landslide satellite images. Landslide image dataset has been trained for their categorization in CNN models and then they have been used again to localize landslide regions. While model predictions develop overall performance and status, different ensemble strategies have been used and integrated to reduce the sensitivity to prediction variance and training data. Class-selective relevance mapping (CRM) has been used to visualize individual CNN models and ensemble learned behaviors. As a result of the comparisons made based on mean average precision metrics and the criteria of intersection over union, model ensembles have proved to show higher localization performance than any other individual model.

Introduction and Objectives: Man-made disasters can be grouped as technology and violence origin such disasters occur as a result of conscious or unconscious mistakes where chemical, biological, radiological, and nuclear threats are used. It has become significant for hospitals to prepare a plan, which includes information and practical actions, including all situations that require urgency and actions to be taken in emergencies that may occur in workplaces. Coronaviruses are a diverse group of viruses that infect many different animals and can cause mild to severe respiratory infections in humans. Two highly pathogenic coronaviruses of zoonotic origin, the severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV) and the Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV), emerged in humans in 2002 and 2012, respectively. At the end of 2019, the emergence of a new coronavirus, SARS-CoV-2, in the Chinese city of Wuhan caused an unusual viral pneumonia epidemic. In this study, hospital emergency management plan is examined to the currently effective pandemic element of COVID-19 disease. Methods: It reviews the current situation and recommended actions to improve the preparedness of hospitals in five critical hospital roles during disasters: executing planning and coordination, maintaining disaster capacity, training and disaster drills with the broader health and public safety communities, protection hospital and staff, and surveillance as showing. In this context, coranavirus (SARS-CoV-2) COVID-19 hospital disaster emergency plan system model has been tried to be created. While creating the system method, it proposes a model of how the primary diagnosis and intermediate treatments will be handled in the risk method for the emergency room cases and the clinic, by handling confirmed and suspected cases through both the healthcare personnel and the medical supply system. Results and Conclusions: As a result, the hospital emergency management plan can ease the emergency department workload, protect healthcare personnel, and control cross infection during the COVID-19 outbreak. Each hospital needs to create an emergency plan suitable for its own conditions. Hospitals can take interim measures, including online consultation, zoning, and epidemic priority to relieve pressure on clinical trials, reduce cross-infection, and strengthen protection of high-risk personnel.

Tehlikeye maruz alanlarda yaşayan insan popülasyonu giderek artmaktadır. 6 milyar insanın yaklaşık yarısı şehirlerde yaşamaktadır. 2025 yılına kadar dünya nüfusunun 8 milyar olacağı ve % 60’nın şehirlerde yaşayacağı tahmin edilmektedir. Bu şehirlerin % 40'ı kıyı kesimlerde bulunmakta ve meteorolojik ve jeolojik tehlikelere maruz alanlarda bulunmaktadır. Geçmişten bugüne doğa kaynaklı afetler en çok şehirleri etkilemiştir. Bunun en önemli sebebi ise şehirlerdeki nüfus yoğunluğu ve yapılaşmadır. Bu durum son yüzyılda nüfus artışındaki ivmelenme ile birlikte kentlerin kırılganlığını son derece artırmıştır. Bütün bu olgular hesaba katıldığında kentlerin dirençliliğinin artırılması bir zaruriyet halini almaktadır. Afetlerde dirençlilik; bir tehlikeye maruz kalmış bir sistemin ya da toplumun, temel yapılarının korunması ve yenilenmesi de dahil olmak üzere, tehlikenin etkilerini zamanında ve etkili bir şekilde soğurma, eski hale dönüş ve iyileşme kabiliyetidir (Varol ve Kırıkkaya, 2017). Dirençli kent ise; tanımı gereği afet sonrası iyileştirme çalışmaları da dahil olmak üzere afetin doğurabileceği bütün olumsuzluklara karşı koyabilme yetisine sahip olmalıdır. Karmaşık kentsel sistemlerin direncini anlamak için, fiziksel ve sosyal bileşenlerin birbirine bağlı ağlarını incelemek gerekmektedir. Fiziksel bileşenler, binalar ve altyapı gibi, sistemin iskeletini oluştururken; topluluk ve açık alan gibi sosyal bileşenler ise sistemin ruhunu temsil eder. Bu bileşenler arasındaki etkileşimler, kentsel sistemlerin doğa kaynaklı afetlere karşı nasıl tepki göstereceğini belirleyen kritik faktörlerdir. Doğa kökenli afetler, doğal bir tehlikenin insanları ve veya çevreyi etkilediğinde ortaya çıkan bir sonuçtur. İnsanların kırılganlıkları ve başarılı olmayan bir afet ve acil durum risk yönetimi bu sonucu doğurur. Kayıpların büyüklüğü, afetlere karşı dirençlilik ve kapasite ile alakalıdır. Eğer kapasite ve direnç yüksekse ve kırılganlıklar düşükse tehlikeler afete dönüşmezler ya da en az zararla atlatılırlar. Doğa kaynaklı afetlerin sıklığının dünya genelinde oldukça arttığı bir dönemde, kentsel sistemlerin bu tür olaylara karşı direnci giderek daha fazla önem kazanmakta ve daha fazla gündeme gelmektedir. Afetlere karşı dirençli şehirlerin tasarımı ve planlanması, hem mevcut hem de gelecekteki nesillerin güvenliği açısından kritik bir öneme sahiptir.

Türkiye’nin sismik riskinin yüksek olması depremlere sık maruz kalmasına neden olmaktadır. Maalesef büyüklüğü 6.5 Mw ve üzerindeki depremler, risk azaltma çalışmalarının yetersizliği nedeniyle can ve mal kaybına yol açmaktadır. Bu çalışmada, 30 Ekim 2020 İzmir ve 6 Şubat 2023 Kahramanmaraş depremleri teknik ve yönetimsel açıdan değerlendirilmiştir. İzmir depreminde 117 vatandaşımız hayatını kaybetmiş, 1034 vatandaşımız yaralanmış, ağır hasarlı ve yıkılan bina sayısı 124 olmuştur. Kahramanmaraş depremlerinde ise 53.597 vatandaşımız hayatını kaybetmiş, 107.213 vatandaşımız yaralanmış ve yıkılan bina sayısı ise 39.000 olmuştur. Teknik açıdan bakıldığında iki depremde de bina yıkımlarının daha çok zemin-bina ilişkisinden kaynaklandığı görülmektedir. AFAD (Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı) koordinasyonunda, 2022 yılında 81 ilin İl Risk Azaltma Planları (İRAP) tamamlanmış ve Türkiye Afet Risk Azaltma Planı (TARAP) yürürlüğe girmiştir. Bundan sonraki süreçte belirlenen öncelikli eylemler doğrultusunda risk odaklı çalışmaların daha ağırlıklı olarak devam edeceği düşünülmektedir. Deprem sonrası müdahale ve iyileştirme süreçlerinde daha başarılı olarak görülen Türkiye, risk odaklı çalışmalara ve deprem özelinde zemin-bina uyumu gözetilerek yapılaşmaya öncelik vermek durumundadır.

Located in the southern part of Central Anatolia Region, Manazan Caves is situated in the east of Yeşildere Valley. It is a five-storey mass dwelling carved into a human-made high rock mass. Although there are no exact data to determine when the caves were carved, it is assumed that the caves were carved and settled in the Byzantine period during the 6th − 7th centuries. The geological and geotechnical data analyses were conducted in Manazan Caves. As a result of these analyses, it was observed that rock blocks of different sizes fell into the field in various times of the year, and there were instabilities in some individual rock blocks. In the study area, the movement mechanisms of rock slopes due to discontinuity were analysed by using various computer programs (DIPS, RockFALL, GEO5); and in order to ensure the safety of life and property and to protect this heritage cave, the current rockfall potential and risk along with slope instabilities were determined, and the fundamental prevention measures to be taken were discussed.