6 Şubat 2023 Depremlerinin Doğal Gaz Tüketimine Etkisi: Malatya Örneği

Abstract

6 Şubat 2023'te meydana gelen Kahramanmaraş merkezli depremler, yalnızca fiziksel yıkımla sınırlı kalmamış; kentlerin enerji tüketim alışkanlıklarını da derinden etkilemiştir. Bu tezde, depremin Malatya'daki doğal gaz tüketimi üzerindeki etkisi incelenmiş ve afet yaşanmamış olsaydı ortaya çıkacak talep düzeyi LSTM tabanlı bir zaman serisi modeli ile tahmin edilmiştir.Çalışmada 2019-2023 dönemine ait aylık veriler (tüketim, abone sayısı, sıcaklık, HDD/CDD, tatil günleri ve gecikmeli tüketim) kullanılmış; mevsimsellik gösteren yapıyı doğru yakalamak için trigonometrik dönüşümler, hareketli ortalamalar ve lag değişkenleri modele eklenmiştir. Model, EarlyStopping ve ReduceLROnPlateau gibi modern optimizasyon teknikleri ile eğitilmiş ve R²=0,96 düzeyinde güçlü bir performans sergilemiştir. Elde edilen karşı-olgusal sonuçlara göre, Şubat–Aralık 2023 döneminde tüketimin 329,5 milyon m³ olması beklenirken, gerçekleşen değer 246,6 milyon m³ ile bunun oldukça altında kalmıştır. Bu durum, deprem sonrası toplam tüketimin yaklaşık %25 oranında azaldığını göstermektedir. Etkinin abone gruplarına göre dengeli olmadığı görülmüş; OSB ve üretim tesislerinde nispeten sınırlı bir düşüş gözlenirken, konut ve hizmet sektörlerinde daha belirgin azalmalar ortaya çıkmıştır. Mekânsal analiz sonuçları ise toparlanmanın mahalleler arasında eş zamanlı ilerlemediğini, bazı bölgelerde tüketim davranışlarının uzun süre normale dönemediğini göstermektedir. Genel olarak bulgular, büyük afetlerin enerji talebinde hem zamansal hem mekânsal açıdan ciddi kopmalar yarattığını; LSTM yaklaşımının ise bu tür kırılmaları anlamak, öngörmek ve afet sonrası planlamalara yön vermek için güçlü bir araç sunduğunu ortaya koymaktadır.

The earthquakes that struck Kahramanmaraş on 6 February 2023 not only caused severe physical destruction but also reshaped the energy consumption patterns of the affected cities. This thesis examines the impact of the disaster on natural gas consumption in Malatya and estimates the demand level that would have occurred in the absence of the earthquake, using an LSTM-based time series forecasting approach. The analysis relies on monthly data from 2019 to 2023, including gas consumption, number of subscribers, mean temperature, HDD/CDD indices, public holiday counts, and lagged consumption variables. Seasonal patterns were captured through trigonometric transformations, moving averages, and lag features. The model was trained with modern optimization techniques such as EarlyStopping and ReduceLROnPlateau, achieving a strong performance with R² = 0.96. Counterfactual results indicate that gas consumption for the February-December 2023 period would have reached 329.5 million m³ under normal conditions, whereas the actual consumption amounted to 246.6 million m³ which is a substantial 25% decline. The magnitude of this reduction varied across customer groups: industrial zones experienced a relatively modest decrease, while residential and service-sector subscribers faced much sharper drops. Spatial analyses further reveal that the recovery of consumption patterns did not progress uniformly across neighborhoods; in several areas, the post-disaster normalization took significantly longer. Overall, the findings demonstrate that large-scale disasters disrupt energy demand both temporally and spatially, while the LSTM framework provides a robust tool for understanding such structural breaks and supporting post-disaster tariff planning, budgeting, supply security, and risk management.