Şehir düzeyindeki göstergelerin COVİD-19 salgını ile ilişkisinin mekansal değişimi: Türkiye örneği

Abstract

Salgın hastalıkların mekânsal yayılımını ve buna etki eden parametreleri anlamak, hastalıklara karşı mekânsal tedbirlerin belirlenmesine ve etkili kontrol önlemlerinin uygulanmasına yardımcı olmaktadır. Bu amaçla Sosyo-Demografik Özellikler, Sağlık Hizmetleri, Altyapı Hizmetleri, Turizm Faaliyetleri, Ekonomik Faaliyetler ve Kentsel Koşullara ilişkin veri setleri kullanılarak hazırlanan bu çalışmada, Türkiye'de Covid 19 salgınının mekânsal yapısı ve temel belirleyicileri ortaya koyulmuştur. Bu kapsamda, belirlenen kategorilerdeki ilgili değişkenlerin Covid-19'un yayılmasını etkileyip etkilemediği tespit etmek amacıyla mekânsal otokorelasyon ve regresyon tekniklerinden yararlanılmıştır. Sonuçlar; Covid-19 vakalarının kümelendiğini ve mekânsal bağımlılığa sahip olduğunu göstermiştir. Belirlenen her bir kategori altındaki bir ya da birkaç gösterge Covid-19 vakalarının mekânsal değişimini istatistiksel olarak açıklayabilmektedir. Bu sonuçlar oluşturulan modelin Türkiye'de Covid-19 salgınının mekânsal yayılımına etki eden unsurların yüksek hassasiyetle simüle edilebileceğini ortaya koymuştur. Çalışmada geliştirilen model, salgın sırasındaki vaka sayılarının dağılımlarından bağımsız bir şekilde, kentlerin çeşitli göstergelerde değişen özelliklerine bağlı olarak risk düzeylerini tespit edebilmeye olanak sağlaması ile şehircilik bilimine katkı sağlamaktadır. Dolayısıyla bu sonuçlar, yapılı ve sosyal çevrenin halk sağlığı acil durumlarına karşı kentsel dayanıklılığın güçlendirilmesindeki önemini vurgulamaktadır.The spatial spread of epidemic diseases and the parameters affecting this spread are crucial in determining spatial measures and implementing effective control strategies against diseases. In this study, which was prepared using datasets related to Socio Demographic Characteristics, Healthcare Services, Infrastructure Services, Tourism Activities, Economic Activities, and Urban Conditions, the spatial structure and key determinants of the Covid-19 pandemic in Turkey have been revealed. In this context, spatial autocorrelation and regression techniques were used to determine whether the relevant variables in the specified categories influence the spread of Covid-19. The results showed that Covid-19 cases are clustered and exhibit spatial dependency. One or more indicators under each identified category can statistically explain the spatial variation of Covid-19 cases. These findings indicate that the model created can simulate with high sensitivity the factors influencing the spatial spread of the Covid 19 pandemic in Turkey. The model developed in this study contributes to urban science by enabling the identification of risk levels based on varying characteristics of cities in different indicators, independent of the distribution of case numbers during the pandemic. Therefore, these results emphasize the importance of built and social environments in enhancing urban resilience against public health emergencies.