– Identifying and mapping physical vulnerability levels is critically important for enhancing urban resilience and reducing disaster risks. This study aims to evaluate physical vulnerability levels caused by natural hazards at the neighbourhood scale in the city centre of Amasya. Within the scope of the analysis, a set of spatial criteria related to the natural environment (slope, flood risk, geological structure, distance to fault lines), built environment (population density, building density, building condition, number of floors, construction material), and accessibility to public spaces were processed in raster format using Geographic Information Systems (GIS) and analyzed through the Weighted Overlay Method. Each criterion was rated using a five-point Likert scale and normalised to a 0.00–1.00 range. The findings reveal that 84.86% of the urban area exhibits moderate physical vulnerability, 12.94% low vulnerability, and only 2.2% high vulnerability. Neighbourhood-level weighted average scores indicate a significant spatial variation in physical vulnerability across the city. Gümüşlü (0.68), Fethiye (0.64), and Dere (0.64) stand out as the most vulnerable neighbourhoods, while Beyazıtpaşa, Bahçeleriçi, Ellibeşevler, Nergis, Çakallar, and İhsaniye emerge as relatively resilient areas with lower vulnerability scores. The results highlight the necessity of prioritising neighbourhoods with high disaster risk and developing urban resilience strategies that account for their specific spatial characteristics. Ultimately, the study demonstrates that physical vulnerability analysis provides a data-driven and integrated foundation for decision-making processes aimed at disaster risk reduction at the urban scale.

Keywords - Urban vulnerability, disaster risk, geographical information systems, weighted overlay, vulnerability analysis

Afet risklerinin azaltılmasında, fiziksel zarar görebilirlik düzeylerinin mekânsal olarak belirlenmesi ve görselleştirilmesi, kentsel dayanıklılığın artırılması açısından kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışma, Amasya kent merkezinde afet kaynaklı fiziksel kırılganlık düzeylerini mahalle ölçeğinde değerlendirmek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Analiz sürecinde doğal çevre (eğim, taşkın riski, jeolojik yapı, fay hattına uzaklık), yapılı çevre (nüfus yoğunluğu, bina yoğunluğu, yapı durumu, kat yüksekliği, yapı malzemesi) ve kamusal alan erişimi gibi çok sayıda mekânsal kriter, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ortamında raster formata dönüştürülmüş ve Ağırlıklı Çakıştırma Yöntemi (Weighted Overlay Analysis) ile değerlendirilmiştir. Beşli Likert ölçeğiyle puanlanan ve 0.00–1.00 aralığında normalize edilen veriler doğrultusunda yapılan analizlerde, kentsel alanın %84,86’sının orta düzeyde, %12,94’ünün düşük düzeyde ve yalnızca %2,2’sinin yüksek düzeyde fiziksel zarar görebilirliğe sahip olduğu belirlenmiştir. Mahalle bazında hesaplanan alan ağırlıklı bütüncül skorlar, fiziksel kırılganlığın mekânsal olarak anlamlı düzeyde farklılaştığını ortaya koymaktadır. Gümüşlü (0.68), Fethiye (0.64) ve Dere (0.64) mahalleleri yüksek kırılganlık düzeyleriyle öne çıkarken; Beyazıtpaşa, Bahçeleriçi, Ellibeşevler, Nergis, Çakallar ve İhsaniye mahalleleri düşük zarar görebilirlik düzeyleriyle göreli olarak daha dirençli alanlar olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, afet riskinin mekânsal dağılımı açısından öncelikli müdahale gerektiren mahallelerin belirlenmesine olanak tanımakta ve kentsel dayanıklılık stratejilerinin, yerleşimlerin özgün mekânsal özellikleri doğrultusunda geliştirilmesi gerektiğini ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, fiziksel zarar görebilirlik analizlerinin kent ölçeğinde afet risklerini azaltmaya yönelik karar alma süreçlerine veri temelli ve bütüncül bir zemin sunduğu anlaşılmaktadır.

Keywords^Turkish - Kentsel kırılganlık, Afet riski, Coğrafi Bilgi Sistemleri, Ağırlıklı Çakıştırma, Zarar görebilirlik analizi

[1] D. Hariklia, K. Vassiliki ve P. Panagiotis, «Multi-hazard assessment in urban planning: A case study of Peneus River Basin, Greece,» International Journal of Disaster Risk Reduction, cilt 39, pp. 101-245, 2019.

[2] M. Sharma ve H. Miyazaki, «Integrated multi-hazard risk assessment for urban planning: A case study from Kathmandu Valley, Nepal,» Geospatial Information Science, cilt 22, no. 3, p. 165–176, 2019.

[3] A. Sandoli, M. Polese ve M. Di Ludovico, «Urban-scale seismic vulnerability assessment: A hybrid approach for small historic centres,» International Journal of Disaster Risk Reduction, cilt 68, pp. 102-713, 2022.

[4] N. Mladineo, V. Gotovac ve L. Škare, «An integrated approach to multi-hazard risk assessment for urban planning: Case study of Kaštel Kambelovac, Croatia,» Land Use Policy, cilt 122, pp. 106-362, 2022.

[5] A. Akgün ve N. Türk, «Mapping erosion susceptibility by a multivariate statistical method: A case study from the Ayvalik region, NW Turkey,» Computers & Geosciences, cilt 37, no. 9, p. 1515–1524, 2011.

[6] L. Ayalew ve H. Yamagishi, «The application of GIS-based logistic regression for landslide susceptibility mapping in the Kakuda-Yahiko Mountains, Central Japan,» Geomorphology, cilt 65, no. 1–2, p. 15–31, 2005.

[7] H. Yi, S. Lee ve J. Choi, «Landslide susceptibility mapping using frequency ratio, analytic hierarchy process, logistic regression, and artificial neural network methods at Wenchuan earthquake area, China,» Environmental Earth Sciences, cilt 78, no. 5, p. 1–18, 2019.

[8] M. Özyetgin Altun ve M. Altun, «Multi-hazard risk assessment for urban areas using GIS-based multi-criteria decision analysis,» Natural Hazards Review, 2025.

[9] M. Basharat, H. Shah ve J. Rohn, «Development of a GIS-based landslide susceptibility model for the Pakistan Himalayas,» Natural Hazards, cilt 88, no. 3, p. 1379–1403, 2017.

[10] S. Taşkın, «Deprem riskine bağlı zarar görebilirlik analizlerinde çok boyutlu yaklaşım: Sakarya İli örneği,» Planlama, cilt 22, no. 1, p. 45–58, 2012a.

[11] Ö. Keloğlu ve R. Bayar, «LUCIS modeli ile arazi kullanımı çatışma alanlarının belirlenmesi: Aydın Efeler örneği,» Mekan Planlama Dergisi, cilt 5, no. 1, p. 49–66, 2022.

[12] A. Çınar, A. Akgün ve H. Maral, «Afet risklerinin azaltılmasında mekânsal analiz tekniklerinin kullanımı: Erzurum ili örneği,» Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, cilt 4, no. 2, p. 57–69, 2018.

[13] A. Yüksel ve M. Avcı, «CBS ve Uzaktan Algılama Verileri Kullanılarak Vahkin Çayı Havzası’nın Erozyon Risk Analizi,» Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, cilt 5, no. 1, p. 74–90, 2015.

[14] A. Carrara, «Multivariate models for landslide hazard evaluation,» Mathematical Geology, cilt 15, no. 3, p. 403–426, 1983.

[15] A. Pallathadka, R. Ahmed ve S. Singh, «Application of GIS-based weighted overlay analysis for avalanche susceptibility mapping in the Indian Himalayas,» Natural Hazards, cilt 115, no. 1, p. 785–806, 2023.

[16] P. Shit, G. Bhunia ve R. Maiti, «Potential flood hazard zonation using weighted overlay analysis in a GIS environment: A case study from Baghmundi Block, Purulia District, West Bengal, India,» Modeling Earth Systems and Environment, cilt 2, no. 2, p. 1–10, 2016.

[17] M. Aydoğdu ve Ö. Bakırcı, «LUCIS modeli kullanılarak Tekirdağ ili örneğinde yerleşime uygunluk alanlarının belirlenmesi,» Mekân Planlama Dergisi, cilt 4, no. 1, p. 23–38, 2021a.

[18] TUİK, «Merkez Mahaleleri ve Köyleri,» 2023. [Çevrimiçi]. Available: https://www.nufusune.com/ilceler. [Erişildi: 04 06 2025].

[19] A. Özdemir, «Amasya'nın İklim Analizi,» İ.Ü. Deniz Bilimleri ve İşletmeciliği Enstitüsü Klimatoloji ve Meteoroloji Bilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, 1994.

[20] Meteoroloji Genel Müdürlüğü, Amasya ili uzun yıllar iklim verileri, Ankara: Meteoroloji Genel Müdürlüğü, 2023.

[21] ASF, «ALOS PALSAR Digital Elevation Model (DEM) Data.,» 2024. [Çevrimiçi]. Available: https://search.asf.alaska.edu.

[22] MTA, «Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü (MTA). (2023). Türkiye Diri Fay Haritası, Coğrafi Veri Portalı,» 2024. [Çevrimiçi]. Available: https://yerbilimleri.mta.gov.tr.

[23] Amasya Belediyesi, Uygulama İmar Planı ve Bina Sayısı Verileri, 2024.

[24] TÜİK, «Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). (2024). Mahalle Bazında Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi (ADNKS) Sonuçları,» 2024a. [Çevrimiçi]. Available: https://biruni.tuik.gov.tr/medas.

[25] A. Demir, S. Kemeç ve F. Dilek, «Afet riski değerlendirmelerinde çoklu tehlike analizi ‘Erciş, Van örneği’,» Dirençlilik Dergisi (Resilience Journal), cilt 6, no. 1, p. 15–38, 2022.

[26] B. Taşkın, Doğal afetlerin kentsel yerleşimler üzerindeki etkilerinin analizi ve bir zarar görebilirlik modeli önerisi: Sakarya ili örneği, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012b.

[27] M. Hussain, H. Sharif, W. Yigzaw ve K. Zhang, «A GIS-based multicriteria decision analysis approach for identifying flood vulnerable areas,» Journal of Environmental Management, cilt 298, 2021.

[28] A. Aydoğdu ve M. Bakırcı, «Afet risk azaltımında coğrafi bilgi sistemleri destekli erişilebilirlik analizinin kullanılması: Sağlık ve eğitim tesisleri örneği,» Afet ve Risk Dergisi, cilt 4, no. 1, p. 27–44, 2021b.

[29] Meteoroloji Genel Müdürlüğü, «Amasya ili uzun yıllar iklim verileri,» 2023. [Çevrimiçi]. Available: https://mgm.gov.tr. [Erişildi: 2025].