Etiket: iklimriskleri

İklimriskleri, aşırı hava olaylarının şirketlere, topluluklara ve ekosistemlere oluşturduğu mali ve operasyonel tehditleri kapsar. Burada, fiziksel riskler (sel, yangın vb.) ve geçiş riskleri (düzenlemeler, itibar vb.) hakkında bilgi bulunur.

Yayım tarihi

Orman Yangınlarında Veri Temelli Risk Yönetimi: TSRS Perspektifi ve UrClimate Next’in Çözümleri

Veri Temelli Risk Yönetiminin Önemi
Önceki yazımızda iklim değişikliğinin orman yangınlarını nasıl tetiklediğini ve çarpıcı istatistikleri ele almıştık. Bu defa konuyu veri temelli risk yönetimi ekseninde inceleyeceğiz. Özellikle aşırı hava olaylarının arttığı yeni iklim gerçekliğinde, orman yangınlarının erken uyarı ve önleme mekanizmaları için gelişmiş veri analitiği son derece kritik hale geliyor. Uydu yangın algılama sistemleri, meteorolojik indeksler (ör. Yangın Hava Endeksi) ve gerçek zamanlı hava durumu tahminleri, yüksek riskli koşulları günler hatta haftalar öncesinden saptamayı mümkün kılıyor. Örneğin, NASA ve NOAA gibi kurumlarca sağlanan gerçek zamanlı yangın hava tehlike tahminleri, sıcaklık, nem, rüzgâr ve toprak nemi verilerini anlık olarak takip ederek yangın çıkış olasılığını tahmin edebiliyor. Bu sayede, proaktif önlem almak ve kritik altyapıları korumak çok daha kolay hale geliyor.

Kısa vadeli (birkaç gün ya da hafta) tahminlerin yanı sıra, orta ve uzun vadeli öngörüler de büyük önem taşıyor. Örneğin Bentivegna (2024) adlı araştırmacının makine öğrenimiyle geliştirdiği model, Google Earth Engine tabanlı veri setlerini kullanarak düzenli olarak yangın risk haritaları üretebiliyor. Böylece iklim, arazi ve bitki örtüsü parametrelerinin değişimine bağlı olarak risk seviyeleri otomatik güncelleniyor. Mühendisler ve sürdürülebilirlik profesyonelleri, bu haritaları kullanarak acil durum planlamasını ve kaynak dağıtımını daha isabetli gerçekleştirebiliyor. Dolayısıyla, veri temelli erken uyarı sistemleri, orman yangınlarının tamamen önüne geçemese de zararın kapsamını ve can kayıplarını ciddi ölçüde azaltma potansiyeline sahip.

TSRS Kapsamında Orman Yangını Riskleri
Türkiye’de yeni yürürlüğe giren Türkiye Sürdürülebilirlik Raporlama Standartları (TSRS), şirketlerin iklim risklerini daha şeffaf ve nicel bir şekilde raporlamasını gerektiriyor. TSRS 2: İklimle İlgili Açıklamalar standardı uyarınca, orman yangınları da “fiziksel iklim riskleri” arasında sayılıyor. Özellikle ani gelişen (akut) risk grubunda değerlendirilen bu yangınların, kurumsal varlıklar ve tedarik zincirleri üzerindeki olası etkilerini şirketlerin raporlaması bekleniyor. Bu da firmaları, kısa, orta ve uzun vadeli zaman dilimlerinde orman yangını riskinin finansal etkisini değerlendirmeye itiyor. Ayrıca IPCC ve benzeri küresel kaynaklardan elde edilen iklim senaryoları (ör. RCP 4.5, RCP 8.5) kullanılarak, ilerleyen yıllarda yangın sezonunun ne ölçüde uzayabileceği veya şiddetlenebileceği senaryo analiziyle raporlara yansıtılabiliyor. Bu yaklaşım, sadece yasal uyum amacı gütmüyor; aynı zamanda yatırımcı güvenini artırarak şirketlerin iklim dirençliliğini net şekilde ortaya koyuyor.

UrClimate Next’in Orman Yangınına Yönelik Çözümleri
Tam da bu noktada devreye giren UrClimate Next, kurumsal iklim risk yönetimi için yenilikçi araçlar sunuyor. Platform, yangın risk haritaları ve coğrafi bilgi sistemleri (GIS) entegrasyonu sayesinde kullanıcıların varlık lokasyonlarını harita üzerinde işaretlemesine ve her bir varlığın yangın tehlikesini gerçek zamanlı olarak takip etmesine imkan tanıyor. Yüksek çözünürlüklü uydu verileri, geçmiş yangın kayıtları ve iklim projeksiyonları gibi verileri bütünleştiren bu sistem, kısa, orta ve uzun vadeli risk seviyelerini nesnel bir skorla ifade ediyor. Örneğin, bir enerji santralinin bulunduğu bölgenin önümüzdeki beş yıl içinde giderek daha kurak hale gelebileceği öngörülüyorsa, platform bunu “orta vadeli yüksek risk” şeklinde gösteriyor.

UrClimate Next, TSRS uyumlu raporlama için de kritik bilgiler sağlıyor. Örneğin, “en kötü senaryo” altında şirketin tesisi için ortaya çıkabilecek zarar tutarı ya da operasyonel kesinti tahminlerini sunarak riskin finansal boyutunu gözler önüne seriyor. Böylece şirket yöneticileri, uzman validasyonu eşliğinde proaktif eylem planları geliştirebiliyor: Yangın söndürme altyapısını güçlendirmek, yangına dayanıklı malzemelerle tesis modernizasyonu yapmak veya riskin yüksek olduğu sezonda operasyonel önlemler almak gibi. Sonuç olarak, UrClimate Next, hem operasyonel hem de stratejik risk yönetimi süreçlerinde veri temelli kararlar almayı kolaylaştırıyor.

Sonuç ve Öneriler
Orman yangınları, iklim değişikliğinin en yakıcı tezahürlerinden biri olarak karşımıza çıkıyor. Şirketler, mühendisler ve sürdürülebilirlik profesyonelleri açısından bu riskin sadece farkında olmak değil, aynı zamanda ileriye dönük planlama yaparak zararları en aza indirmek de büyük önem taşıyor. TSRS ve TCFD gibi raporlama standartlarının da devreye girmesiyle, ormanın yangın riskini şeffaf biçimde ölçmek ve buna yönelik somut önlemleri ortaya koymak adeta bir zorunluluk haline geldi. UrClimate Next gibi yüksek çözünürlüklü veri ve senaryo analiz araçları, gerçekçi ve eyleme dönük kararlar için gerekli altyapıyı sunuyor. Bu yaklaşım sayesinde kurumlar, hem yasal uyum gerekliliklerini karşılayabilir hem de iklim dirençliliğini artırarak değerli varlıklarını ve operasyonlarını koruyabilirler.

Yayım tarihi

İklim Değişikliği ve Orman Yangınları: Bilimsel Temeller ve Global Örnekler

İklim Değişikliği ve Orman Yangınları Arasındaki Bilimsel İlişki

Küresel ısınma ve değişen iklim dinamikleri, orman yangınlarının davranış ve sıklığında önemli bir rol oynuyor. Artan sıcaklıklar, düşen nem oranları ve uzayan kurak dönemler, ormanlık alanları daha yanıcı hale getirerek yangın sezonlarını belirgin ölçüde uzatıyor. Son 35 yılda, birçok bölgede yangın mevsiminin baharda daha erken başlayıp sonbahara kadar sarktığı, önceki dönemlere kıyasla bir ay kadar uzadığı tespit edildi.

Bilimsel araştırmalar, insan kaynaklı iklim değişikliği nedeniyle 1980’lerden itibaren “yakıt kuraklığının” arttığını ve 1984’ten bu yana kümülatif yanan orman alanının neredeyse iki katına çıktığını ortaya koyuyor. Kısacası, iklimdeki ısınma ve kuraklaşma, orman yangınlarının hem sıklığını hem de yanan alanı ciddi şekilde artıran kritik bir faktör haline gelmiş durumda.

Bu etkinin sadece yangın sezonunun uzunluğunda değil, aynı zamanda yangınların şiddetinde ve sıklığında da ortaya çıktığı görülüyor. Isınan atmosfer, bitki örtüsünü kurutarak yanıcı malzeme miktarını yükseltiyor; kar erimesi ve yağış rejimlerindeki değişimlerse ormanları daha uzun süre kurak hale getirerek yangınlara zemin hazırlıyor. Yapılan bazı akademik çalışmalara göre, dünya genelinde uzun yangın mevsimlerine maruz kalan yanıcı alan büyüklüğü son yıllarda iki katına çıkmış durumda. Aynı zamanda sigorta sektörü verileri, son yirmi yılda “aşırı” orman yangınlarının sıklığı ve yoğunluğunun iki kattan fazla artış gösterdiğini doğruluyor. Bu tablo, iklim değişikliğinin orman yangınları için “yeni normal” yarattığını açıkça gösteriyor.

Batı ABD ormanlarında yakıt kuraklığı (fuel aridity) ile yanan alan arasındaki ilişki (1984–1999 dönemi mavi, 2000–2017 dönemi kırmızı). Bu akademik çalışma verileri, ısınma ve kuraklığın artmasıyla orman yangınlarının yanan alanının dramatik biçimde yükseldiğini gösteriyor.

Türkiye ve Dünyadan Büyük Orman Yangını Örnekleri

İklim değişikliğinin neden olduğu risk artışı, son yıllarda hem Türkiye’de hem de dünya genelinde kendini belirgin biçimde hissettirdi. Türkiye, Akdeniz iklim kuşağında yer aldığından orman yangınlarına doğal olarak yatkın; ancak yangın sayısı ve etkilediği alan bakımından rekor düzeylere ulaşmış durumda. İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Orman Mühendisliği tarafından derlenen verilere göre, 1988-2000 döneminde yılda ortalama ~1.900 yangın görülürken, 2011 sonrasında bu ortalama ~2.700’e yükseldi. Özellikle 2021 yazında Akdeniz ve Ege bölgelerinde yaşanan büyük yangınlarda yaklaşık 140.000 hektar alan kül oldu ve önceki yılların tipik yanma alanının çok üstüne çıktı. 2023’te yanan alan 15.000 hektara düşmüş olsa da, 2021’deki ekstrem koşullar iklim değişikliğinin orman yangını riskini nasıl katlayabildiğinin canlı kanıtı oldu.

Global ölçekte de benzer örnekler var. Kanada, 2023 yılında şimdiye kadarki en yıkıcı orman yangını sezonunu yaşadı: Yaklaşık 15 milyon hektar orman alanı Nisan-Ekim aralığında yandı; bu, 1989’daki en kötü sezonun iki katından fazla. Ülkede dönem boyunca ortalama sıcaklıkların normalin 2,2°C üzerinde seyretmesi, aşırı kurak ve sıcak koşulları adeta bir “barut fıçısı”na çevirdi. Benzer şekilde, Avustralya’nın 2019-2020 “Kara Yaz” döneminde 24 milyon hektardan fazla alan kül oldu. Bilim insanları, bu olağanüstü yangınların şiddet ve yaygınlığını analiz ederek, insan kaynaklı iklim değişikliğiyle yakından bağlantılı olduğunu vurguluyor. Dolayısıyla, yangın sezonlarının uzaması ve mega yangınların artması, artık dünyanın birçok noktasında rastlanan bir olgu olarak karşımıza çıkıyor.

Bu veriler, yalnızca belirli bölgelere özgü bir sorun değil, küresel bir tehdit niteliği taşıyor. Sibirya’dan Kaliforniya’ya, Amazonlar’dan Akdeniz havzasına kadar farklı ekosistemlerde yangın sezonlarının hem uzadığı hem de şiddetlendiği rapor ediliyor. Mühendisler ve sürdürülebilirlik uzmanları için bu trendleri veri odaklı ve bütüncül şekilde ele almak acil bir gereklilik.

Yayım tarihi

Lokasyon Bazlı İklim Verisi: Binlerce Satır Veriye Son, Anında Rapora Merhaba

Bir önceki bölümde, iklim risk verisi toplamanın ve standarda uyumlu raporlama yapmanın ne kadar meşakkatli olabileceğini tartıştık. Peki, bu kadar karmaşık bir süreci daha verimli hale getirmenin yolu nedir? İşte bu noktada devreye yeni nesil dijital araçlar giriyor.

İklim Risk Analizinde Aşamalar Bir mühendisi veya finans uzmanını düşünün; TSRS, TCFD, Bankalar Birliği gibi çeşitli rehberlerin yanı sıra, uluslararası iklim model verilerine de hâkim olması gerekiyor. Çoğu zaman yapılacak iş adımları şu şekilde özetlenebilir:

  1. Proje Lokasyonunun Belirlenmesi: Farklı coğrafi bölgeler, farklı aşırı hava olaylarına ve iklim dinamiklerine sahip olabilir.
  2. Tarihsel Veri Analizi: Son 20-30 yıllık sıcaklık, yağış ve felaket istatistiklerinin incelenmesi.
  3. Gelecek Senaryoların Seçimi: RCP4.5, RCP8.5 veya SSP bazlı modeller arasından sektöre/şirkete uygun olanının seçilmesi.
  4. Zaman Ufkunun Belirlenmesi: Kısa vadede (örneğin 5 yıl), orta vadede (10-15 yıl) ve uzun vadede (15+ yıl) farklı risk öngörüleri oluşturmak.
  5. Risk Tiplerinin Tanımlanması: Sel, fırtına, kuraklık, sıcak hava dalgası, deniz seviyesi yükselmesi vb.
  6. Veri Kaynaklarının Entegrasyonu: Meteoroloji, IPCC, Copernicus, ulusal ve bölgesel veri tabanları.
  7. Haritalandırma ve Raporlama: Sonuçların proje sahipleri veya yöneticiler açısından anlaşılır biçimde sunulması.

Çoğu organizasyon bunların tamamını manuel yöntemlerle veya Excel benzeri genel amaçlı araçlarla yapmaya çalıştığında, hem zaman kaybediyor hem de çok sayıda veri entegrasyon hatası riski oluşuyor.

UrClimate Next: Neden Fark Yaratıyor? “UrClimate Next” adını verdiğimiz SaaS çözümü, bu yedi adımı büyük ölçüde otomatikleştiriyor. Yapmanız gereken tek şey, proje lokasyonunu harita üzerinde işaretlemek. Sistem, o lokasyonun geçmiş ve gelecek dönem (örneğin 2030, 2050, 2100 vb.) sıcaklık-yağış projeksiyonlarını, olası sel ve kuraklık haritalarını, hatta ekstrem olay istatistiklerini tek tıkla önünüze getiriyor. Bu veriler, TSRS ya da TCFD uyumlu bir rapor hazırlamak isteyen profesyoneller için doğrudan “kullanıma hazır” formata dönüştürülüyor.

Kullanıcı Dostu Arayüz Birçok veri kaynağını aynı panelde görüp geçmiş, güncel ve gelecek projeksiyonları kıyaslama imkânı, aynı zamanda hataya açık manuel süreci de ortadan kaldırıyor. Örneğin, Bankalar Birliği’nin beklediği “fiziksel risk ısı haritası”nı tek ekranda inceleyebilir, senaryolar arasında anında geçiş yaparak farklı varsayımların sonucunu hızlıca görebilirsiniz.

Çoklu Sektörel Yaklaşım Her sektör farklı risklerle karşı karşıya olduğundan, UrClimate Next’teki analiz modülleri inşaat, enerji, tarım, lojistik gibi farklı alanlara özel olarak tasarlanmıştır. Böylelikle mühendis kökenli bir sürdürülebilirlik danışmanı, enerji santrali lokasyonu için sıcaklık ve yağış trendlerini önceliklendirirken; finans kökenli bir banka yöneticisi, kredi portföyündeki projeleri coğrafi konumlarına göre toplu analiz edebilir.

Hızlı Uyumluluk ve Raporlama TSRS standartları veya TCFD rehberleri, verilerin nasıl raporlanması gerektiğine dair belirli şablonlar ve metrikler sunar. UrClimate Next, bu formatlara uygun rapor çıktısı almanızı otomatik hale getirir. Böylece raporun hazırlanması, haftalar yerine günler veya saatler alır. Aynı zamanda, standartlar güncellendiğinde sistem de otomatik güncellenerek kullanıcıyı en yeni gerekliliklerle uyumlu tutar.

UrClimate ile Bilgi Desteği Bu teknik altyapının yanında, iklimriskleri.com gibi sektör uzmanlarını ve güncel gelişmeleri takip eden bir platform üzerinden, kullanıcılar sürekli olarak eğitim içeriklerine ve örnek vaka analizlerine de erişebilirler. Uygulamalı rehberlik sayesinde, teknolojik çözümün sağladığı verileri nasıl yorumlayacaklarını daha iyi kavrarlar.

Sonuç: Zorlu Süreci Kolaylaştıran Otomasyon Özetle, TCFD gibi global rehberlerden TSRS gibi ulusal standartlara uzanan geniş yelpazedeki beklentileri karşılamak, geleneksel yöntemlerle son derece karmaşık ve zaman alan bir iştir. Bununla birlikte UrClimate Next gibi SaaS tabanlı çözümler, otomatik veri toplama, senaryo analizi, haritalandırma ve raporlama işlevlerini tek çatı altında sunarak hem hata payını azaltıyor hem de hız kazandırıyor. Günün sonunda, kurumlar iklim risklerini çok daha bütüncül ve güvenilir şekilde yönetirken, “acaba hangi veriyi nereden alacağız?” sorusunu da geride bırakmış oluyorlar. Bu sayede sürdürülebilirlik uzmanları, mühendisler ve finans profesyonelleri ana iş stratejilerine daha fazla odaklanabiliyor.

Yayım tarihi

İklim Riskleri Kâbusunuz Olmasın: TSRS ve TCFD Standartlarını Kolaylaştırmanın Yolları

Günümüzde iklim değişikliği yalnızca bir çevre sorunu olmaktan çıkmış durumda; şirketlerin, bankaların ve yatırımcıların karar süreçlerinde belirleyici bir risk unsuru haline gelmiştir. Buna bağlı olarak, çeşitli yasal düzenlemeler ve standartlar da (TSRS, TCFD, Bankalar Birliği vb.) kurumların sürdürülebilirlik ve iklim risklerini çok daha sistematik bir biçimde raporlamasını zorunlu kılıyor. Ancak bu yönergeleri gerçek hayata aktarmak, çoğu zaman uzmanlar için dahi oldukça karmaşık ve masraflı süreçlere yol açabiliyor. İşte tam da bu karmaşıklık, bizleri yeni nesil çözümler aramaya yönlendiriyor.

Sektördeki Standartların Kapsamı ve Zorlukları Sürdürülebilirlik odaklı finansman, sigorta ve mühendislik projelerinde, iklim risklerine dair veri toplamak çok katmanlı bir çaba gerektiriyor. Örneğin TSRS (Türkiye Sürdürülebilirlik Raporlama Standartları), TCFD (Task Force on Climate-Related Financial Disclosures) veya Bankalar Birliği’nin kılavuzları, raporlama yapan işletmelerin kısa, orta ve uzun vadede karşılaşabilecekleri fiziksel ve geçiş risklerini belirlemesini şart koşar. Bir mühendis ya da finans uzmanı, bu tür standartların gerektirdiği veri bütününü elde etmek için önce meteoroloji verilerine, ardından küresel ve bölgesel iklim model projeksiyonlarına, daha sonra da coğrafi analiz yöntemlerine (Coğrafi Bilgi Sistemleri gibi) başvurmak zorunda kalır.

Bu yolculuk, pratikte birçok kaynağı paralel olarak takip etmeyi ve ciddi bir veri analizi becerisini gerektirir. Örneğin;

  • Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM) ya da AFAD gibi kurumların geçmiş kayıtlardan elde edilebilen tarihsel sıcaklık, yağış ve doğal afet verilerini toplamak,
  • IPCC veya Copernicus gibi uluslararası platformların sunduğu ileriye dönük iklim senaryolarını (RCP4.5, RCP8.5 vb.) inceleyerek proje süresine uygun modeller seçmek,
  • Tüm bu modelleri işletmenin lokasyonlarıyla birleştirerek hangi bölgelerin sel, kuraklık veya sıcak hava dalgaları gibi risklere daha açık olduğuna karar vermek…

Bunların hepsi ayrı uzmanlıklar ve yazılım araçları gerektiriyor. Ayrıca, hangi zaman ufkunu (kısa, orta, uzun vade) kullanacağınızı tanımlamak da kurumun stratejik hedefleri ile yasal standartların yönlendirmesini harmanlamayı gerektirir. Kimi sektörde 5 yıllık süre kısa vade sayılabilirken, bir başka sektörde 10-15 yıllık dönem “orta vade” olarak görülebilir. Dolayısıyla raporlama, sadece veri toplama değil, aynı zamanda karmaşık bir metodoloji belirleme işidir.

İşin Maliyeti ve Riskleri Bu denli detaylı veri toplamak ve analiz yapmak, iş gücü ve zaman maliyeti getiriyor. Özellikle küçük-orta ölçekli firmalar veya henüz bu konularda tecrübesi olmayan mühendis/finans ekibi için hata yapma riski de artıyor. Yanlış senaryo seçimi, yetersiz coğrafi analiz veya eksik veri girişi, firmanın gelecek projeksiyonlarını yanıltabilir ve stratejik yatırımları tehlikeye atabilir. Ayrıca mevzuata uyumluluğun sağlanamaması, daha büyük yasal ve finansal yaptırımların yolunu açabilir.

Yeni Nesil Çözüm: UrClimate Next Tam da bu noktada, iklimriskleri.com gibi sektör rehberliği sunan portalların yanı sıra “UrClimate Next” gibi SaaS (Software as a Service) platformları hayat kurtarıcı hale geliyor. Bu tür çözümler, kullanıcının proje lokasyonunu harita üzerinden seçmesiyle birlikte, ilgili koordinat için tarihsel ve gelecek dönem iklim göstergelerini tek ekranda sunabiliyor. Böylelikle, karmaşık senaryo modelleme aşaması veya sayısız veriyi bir arada tutma zorunluluğu ortadan kalkıyor. Sonuçta sürdürülebilirlik uzmanları ya da finans analistleri, sadece risk analizinin çıktılarına odaklanıp stratejik kararlarını daha hızlı verebiliyorlar.

Neden Bu Kadar Önemli? İklim değişikliği kaynaklı fiziksel riskler (sel, kuraklık, sıcak hava dalgaları) ve geçiş riskleri (regülasyonlar, karbon vergileri, itibar riskleri) artık her sektörü ilgilendiren ve doğrudan şirket değerini etkileyebilen faktörler. İster proje finansmanı yapan bir banka, ister sürdürülebilirlik raporu hazırlayan bir sanayi şirketi olsun, bu riski en iyi şekilde anlamak ve yönetmek zorunda. Artan veri gereksinimi ve standartların detaylı raporlama beklentileri, profesyonelleri çok fazla teknik uğraşa itebiliyor.

Özetle, geleneksel yöntemlerle TSRS veya TCFD gibi standartların gerektirdiği analizlerin yapılması zahmetli ve maliyetli olsa da, güncel SaaS teknolojileriyle hem doğruluk hem de hız açısından büyük avantajlar yakalanabiliyor. Bir sonraki bölümde, bu analiz süreçlerinin nasıl adım adım sadeleştirilebileceğini ve UrClimate Next’in somut kullanım örneklerini aktaracağız.

Yayım tarihi

Orman Yangınlarının Sanayi ve Enerji Tesislerine Riski

Orman yangınları, iklim değişikliğinin en yıkıcı fiziksel risklerinden biridir ve sanayi tesisleri ile enerji altyapıları üzerinde ciddi tehdit oluşturur. Şiddetli orman yangınları, fabrikalar, rafineriler veya enerji santralleri gibi tesislere doğrudan zarar verebilir, hatta tamamen yok olmalarına yol açabilir​. Örneğin, yenilenebilir enerji projeleri arasında yer alan rüzgar ve güneş enerji santralleri bile yangınlardan etkilenebilir; yangın dumanı ve ısı, güneş panellerinin verimini düşürebilir, enerji iletim hatlarında arızalara neden olabilir​. Bu riskler sadece fiziksel hasarla sınırlı değildir: Yangınlar sebebiyle oluşan uzun süreli elektrik kesintileri, işletmeler için kesinti süreleri ve gelir kayıpları yaratır. Ayrıca, artan sigorta primleri ve bakım masrafları gibi dolaylı maliyetler de şirketlerin karşılaşacağı diğer sorunlardır.

Yenilenebilir Enerji Projelerinde Orman Yangını Örneği

Rüzgar enerjisi santralleri gibi yenilenebilir projeler, orman yangını riskine karşı özel önlemler almayı gerektirir. Bir rüzgar santralinin işletme güvenliği, çevresindeki orman yangını tehlikesinin düzeyine bağlı olarak ciddi şekilde etkilenebilir​. Saha ve iletim hatları için yangın riskini önceden analiz etmek, tesis sahiplerinin kuru ot ve yanıcı bitki örtüsünü temizleme, yangın söndürme ekipmanlarını hazır bulundurma gibi proaktif adımlar atmasını sağlar​. Örneğin, 2023 yılında dünya genelinde yaşanan büyük orman yangınları, birçok güneş ve rüzgar enerjisi projesinin geçici olarak durmasına veya verim kaybına uğramasına neden olmuştur. Bu tür olaylar, sürdürülebilir enerji yatırımlarının iklim risklerine karşı dayanıklılığını artırmanın önemini göstermektedir.

Varlık Yatırımları ve Finansal Risk

Büyük varlık yatırımları (örneğin bir şirketin fabrika, enerji santrali veya altyapı yatırımı) orman yangınlarının yarattığı fiziksel risklerle karşı karşıyadır. İklim değişikliğiyle birlikte daha sık ve şiddetli hale gelen yangınlar, yatırımın değerini olumsuz etkileyebilir. Küresel ölçekte 2017-2021 arasında orman yangınlarının yol açtığı zararların, önceki beş yıla kıyasla dokuz kat artarak toplam 81.6 milyar ABD dolarına ulaştığı tahmin edilmektedir. Bu durum, orman yangınlarının artık yatırımcılar tarafından ciddi bir finansal risk unsuru olarak görülmesine yol açmıştır. Uluslararası raporlama çerçeveleri de (örneğin TCFD), şirketlerin bu tür akut fiziksel riskleri tanımlamasını ve finansal planlamalarında dikkate almalarını tavsiye etmektedir. Dolayısıyla, varlık yatırımlarını yangın riskine karşı güvence altına almak isteyen kurumların, bu riskleri ölçebilecek ve yönetebilecek veri ve araçlara yönelmesi kritik hale gelmiştir.

UrClimate Score Verileriyle Risk Ölçümü

Orman yangını riskinin nicel olarak ölçülmesi, şirketlerin proaktif önlemler alabilmesi ve risk yönetim stratejileri geliştirebilmesi için temel oluşturur. UrClimate Score verileri, tam bu noktada devreye girerek orman yangını riskini mekânsal ve dönemsel olarak skorlamaya imkan tanır​. Bu sistem, güvenilir meteorolojik ve topografik ham verileri yüksek doğruluklu algoritmalarla işleyerek belirli bir coğrafi nokta için yangın tehlikesini hesaplar. Örneğin, UrClimate Score, bir yatırım lokasyonunda mevcut orman yangını tehlikesini ve farklı iklim senaryoları altında 2050 yılına kadar beklenen risk seviyelerini yıl bazında sunabilir​. Bu sayede mühendisler ve sürdürülebilirlik uzmanları, bir fabrikanın veya enerji tesisinin ileriye dönük yangın risk profilini net bir şekilde görebilir. Yüksek mekânsal çözünürlüklü veri (şehir içinde hatta mahalle düzeyine inebilen) sayesinde de risk değerlendirmesi son derece detaylı hale gelir​. Sonuç olarak, UrClimate Score, orman yangınları gibi afet risklerinin sayısallaştırılması ve haritalandırılması konusunda yenilikçi ve tamamlayıcı bir veri sunarak karar vericilere rehberlik etmektedir.

TSRS ve Uluslararası Standartlara Uyumun Önemi

İş dünyasında iklim risklerinin şeffaf bir şekilde raporlanması, hem yasal zorunluluklar hem de paydaş beklentileri nedeniyle gittikçe önem kazanıyor. Türkiye’de yeni yayımlanan Türkiye Sürdürülebilirlik Raporlama Standartları (TSRS), iklimle ilgili risk ve fırsatların açıklanmasını belli ölçekten büyük şirketler için zorunlu hale getirmiştir​. TSRS, küresel ISSB’nin S1 ve S2 standartlarıyla tam uyumlu olup, şirketlerin iklimle ilgili fiziksel risklerini (örn. orman yangınları) ve geçiş risklerini raporlamasını şart koşar. Bu çerçevede, orman yangını riski gibi konuların şirket raporlarında açıkça ele alınması gerekmektedir. Uluslararası ölçekte ise TCFD (İklimle Bağlantılı Finansal Açıklamalar Görev Gücü) önerileri, finansal raporlarda iklim risklerinin senaryo analizleriyle birlikte değerlendirilmesini tavsiye etmektedir. TSRS ve TCFD gibi standartlara uyum, sadece yasal bir gereklilik olmakla kalmaz; aynı zamanda şirketlerin yatırımcı güvenini korumasına ve uzun vadeli stratejilerini sağlamlaştırmasına yardımcı olur​. Özetle, orman yangınları gibi varlık yatırımlarını tehdit eden risklerin, UrClimate Score gibi bilimsel verilere dayalı araçlarla ölçülüp raporlanması, hem yasal uyum açısından hem de sürdürülebilir bir iş stratejisi için vazgeçilmez hale gelmiştir.

Yayım tarihi

Yüksek Çözünürlüklü Projeksiyonlar, Makine Öğrenimi ve CBS Tabanlı Finansal Analizler

Kuraklık riskinin analizi, sadece küresel modellerin kaba verileriyle yetinildiğinde eksik kalabiliyor. Özellikle çevre mühendisleri ve sürdürülebilirlik uzmanları, daha yerel ve daha güvenilir verilere ihtiyaç duyuyor. Bir önceki yazımızda, IPCC verilerinin çözünürlük kısıtlarından söz etmiştik. Şimdi, UrClimate Next platformunun makine öğrenimi (ML) ile nasıl yüksek çözünürlüklü veri elde ettiğini, hangi validasyon süreçlerinden geçtiğini ve finans sektöründe (özellikle sigortacılık ve bankacılıkta) nasıl kullanıldığını ele alacağız.

Makine Öğrenimi ve Validasyon

UrClimate Next, IPCC’nin düşük çözünürlüklü projeksiyonlarını otomatik aşağı ölçekleme teknikleriyle iyileştirirken bir yandan da makine öğrenimi yöntemlerini kullanır. Burada amaç, bir bölgede geçmiş gözlemlerle model verilerini karşılaştırıp, modellenen yağış miktarları ve sıcaklık dağılımları arasındaki farkı istatistiksel yöntemlerle düzeltmektir. Veriye dayalı bu “bias düzeltme” veya “bias correction” adımı, özellikle kuraklık analizlerinde son derece önemlidir.

Ekibin uyguladığı doğrulama aşamasında, mevcut meteorolojik istasyon verileri ve bağımsız modellerle kıyaslamalar yapılır. Örneğin, 1990’dan 2020’ye kadar fiili yağış verileri incelenerek platformun ürettiği tarihi simülasyonların ne kadar doğru olduğu tespit edilir. Eğer sonuçlar tutarlı değilse, sistem otomatik olarak parametreleri yeniden uyarlar. Bu süreç, tıpkı bir navigasyon uygulamasının sürekli kendi konum hassasiyetini artırmasına benzetilebilir. Sonuçta elde edilen veri katmanları, 1 km gibi yüksek çözünürlükle coğrafi bilgi sistemlerine aktarılabilir hale gelir.

Doğru Senaryo Seçimi

IPCC Atlas veya benzeri platformlarda, kullanıcılar onlarca modeli ve senaryoyu tek tek inceleyerek kendi bölgesi için en mantıklı seçeneği belirlemeye çalışırlar. Ancak bu oldukça karmaşık ve zaman alıcı bir süreçtir. UrClimate Next, arka planda bütün senaryoları (örneğin SSP2-4.5 veya SSP5-8.5) değerlendirir ve sektörlere göre en uygun projeksiyon verilerini sunar. Yani tarım odaklı bir kullanıcı, yüksek sıcaklık ve düşük yağış senaryosunu; enerji sektörü odaklı bir kullanıcı ise hidrolojik kuraklık senaryosunu öncelikli olarak görebilir.

Böylece “Model seçimi için hangi parametreleri dikkate almalıyım?” sorusu büyük ölçüde ortadan kalkar. Sadece hangi riskin (tarımsal mı, hidrolojik mi, sosyo-ekonomik mi) sizin için daha kritik olduğunu belirtmeniz yeterli olur. Platform size olası kuraklık eğilimlerini ve belirsizlik aralıklarını anlaşılır bir şekilde sunar.

CBS Tabanlı Analizler: Sigorta ve Bankacılık Örnekleri

1. Sigorta Sektörü (Allianz ve Eureko vb.)
Allianz gibi büyük sigorta şirketlerinin doğal afet kaynaklı hasar tahminlerinde ve poliçe fiyatlamalarında coğrafi risk haritaları uzun süredir kullanılıyor. Ancak kuraklık, yavaş gelişen bir risk olduğu için geçmişte bu değerlendirmeler bazen ikinci planda kalabiliyordu. Günümüzde ise tarım sigortalarından orman sigortalarına kadar pek çok branş kuraklık faktörünü dikkate alıyor.

UrClimate Next, sağladığı yüksek çözünürlüklü kuraklık risk skorlarını CBS tabanlı haritalar halinde sunuyor. Böylece Allianz veya Eureko gibi sigorta şirketleri, belirli bir bölgedeki tarım arazilerinin 2030-2040 senaryosunda ne kadar kuraklık riskine sahip olduğunu tek bakışta görebilir. Bu sadece tazminat planlamasını kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda çiftçilere hangi dönemde hangi ürünün daha az riskli olabileceğine dair ön önerilerde bulunma imkânı da sunar. Bu, sigorta-sektörünün zarar etme ihtimalini azaltırken, sürdürülebilir tarım politikalarına da destek olur.

2. Bankalar (Kredi Stres Testleri)
Bankalar ise iklim kaynaklı fiziksel riskleri “kredi riski” olarak değerlendirmeye başladı. Zira bir bölge kuraklık nedeniyle tarımsal gelirini kaybederse, o bölgedeki kredilerin geri ödenme ihtimali de azalabilir. Aynı durum suya bağımlı sanayi kolları için de geçerli.

UrClimate Next, bankalara lokasyon bazlı “kuraklık duyarlılığı” analizi yapma fırsatı veriyor. Örneğin, bir bankanın elinde yüzlerce sahada, fabrikada veya tarım işletmesinde ipotekli kredi bulunabilir. Platformu CBS ile entegre şekilde çalıştırdığınızda, her bir konumun gelecekteki kuraklık risk skorunu anında hesaplayabiliyorsunuz. Bu verileri finansal modellerle birleştirerek, “hangi krediler yüksek risk kategorisine girmeli?” sorusunu yanıtlayabilir ve portföy bazında stres testleri hazırlayabilirsiniz. Böylece, Avrupa Merkez Bankası veya yerel düzenleyici kuruluşların talep ettiği iklim stres testlerini daha net ve hızlı yapma olanağı doğuyor.

Sonuç

Kuraklık, iklim değişikliğinin en sessiz ama etkisi derin olan tehditlerinden biridir. Tarım, enerji, içme suyu yönetimi ve ekonomi için ciddi sonuçlar doğurur. İlk yazımızda kuraklığın türleri ve IPCC verilerinin sınırlılığından bahsetmiştik. Bu ikinci bölümde ise makine öğrenimi tabanlı yaklaşım ve CBS entegrasyonu ile nasıl yüksek çözünürlüklü, güvenilir analizler yapılabileceğini gördük.

UrClimate Next, IPCC’nin küresel projeksiyonlarındaki çözünürlük açığını kapatarak, validasyon süreçleriyle desteklenen ve sektör ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş veriler sunar. Mühendislik risk yöneticileri, sürdürülebilirlik danışmanları, sigorta ve bankacılık temsilcileri için bu tür veri odaklı araçlar, hem büyük resme hâkim olmayı hem de en küçük lokasyona kadar inerek karar vermeyi kolaylaştırır.

Kuraklık riskleri gelecekte daha da önem kazanacak gibi görünüyor. Dolayısıyla makine öğrenimi, doğru senaryo seçimi ve CBS destekli analizlerin harmanlandığı bu yeni nesil veri platformları, uzun vadeli ve sürdürülebilir stratejiler oluşturmanın anahtarı haline geliyor. Kendinizi ve projelerinizi kuraklık riskine karşı hazırlamak istiyorsanız, yüksek çözünürlüklü model verileri ve doğru validasyon mekanizmalarına yatırım yapmanız şart. UrClimate Next bunun için yenilikçi ve kolay bir çözüm sunuyor.