GOMD: Tekrarlanabilir Deniz ve İklim Yönetişimi İçin Küresel Okyanus ve Denizcilik Veri Platformu ile Resmi Python ve R Bilimsel Hesaplama Paketleri (v2.0.0)

+

ÇİFT SESLİ VİDEO SUNUMU (PYTHON & R) · CANLI MAKİNE DOĞRULAMASI (PYTHON 3.12.14 & R 4.x)

GOMD Canlı Veritabanı → Python (gomd) & R (gomd) v2.0.0 — Python ve R Paketlerinin Ayrı Sesli 1080p HD Video Gösterimi

🐍 run_all_gomd_functions.py 📊 run_all_gomd_functions.R ✅ Canlı Çıktı JSON (52/52 OK) 🎬 Hyperframe Sahnesi

Python gomd v2.0.0 Video Showcase 52/52 Functions · 1080p EN Audio

R gomd v2.0.0 Video Showcase 44/44 R Functions · 1080p EN Audio

1. gomd.client / R Client (20/20 Verified · Live DB)

• gomd.cite('all') & search_indicators('co2','climate')
• get_series('gml_mauna_loa_co2_ppm','WLD') → 823 live GOMD rows
• analyze_gomd_basin('OCN_MED_LEVANTINE') → 93 SST & wave rows
• build_panel() & analyze_gomd_policy('TUR') → 66 panel rows

2. gomd.ocean (9/9 Verified · Post-2020)

• teos10_gsw_stratification() → $S_A=38.68$, $N=43.83\text{ cph}$
• compound_mhw_oax_event() → 8 triple days (17.07x), AGI=0.718
• mucilage_risk_index() → 74.92/100 (HIGH), $\text{TRIX}=6.80$
• blue_carbon_sequestration_valuation() → $511.80M NPV

3. gomd.maritime (7/7 Verified · 2023+)

• calculate_fueleu_maritime() → 73.09 gCO₂e/MJ (+4,043 t surplus)
• imo_2023_strive_trajectory() → $32.60M Carbon VaR
• ais_speed_power_emissions() → -10% speed = -223 t CO₂
• calculate_eu_ets_exposure() → 29,207 EUAs (€2.18M)

4. gomd.stats & spatial & cli (16/16 OK)

• synthetic_did_ate() (AER 2021) → $\hat{\tau}_{\text{SDID}} = -3.200$
• transfer_entropy_causal() (2023) → $\text{TE}_{X\to Y}=1.007\text{ bits}$
• innovative_polygon_trend() → 1.186x tail amplification
• chokepoint_proximity() & CLI → Bosporus 6.87 NM

📓 YENİ · %100 GERÇEK GOMD VERİSİYLE BESLENEN 10 GOOGLE COLAB VAKA ÇALIŞMASI (.IPYNB & .PY) VE TAM API KILAVUZU

Sentetik veri içermeyen, doğrudan canlı GOMD sunucusundan gerçek zaman serileri çeken 10 kapsamlı vaka çalışmasını (CS01–CS10) tek tek .ipynb veya .py olarak indirin:

📚 Python SDK Dokümantasyonu & 10 Colab Vaka Portalı → 📥 CS01 📥 CS02 📥 CS03 📥 CS04 📥 CS05 📥 CS06 📥 CS07 📥 CS08 📥 CS09 📥 CS10

1. Giriş ve Bilimsel Motivasyon

Deniz ekosistemleri ve küresel deniz ticaret koridorları, gezegensel iklim dengesinin merkezinde yer almaktadır. BM Sürdürülebilir Kalkınma Amacı 14 (Su Altında Yaşam), SKA 13 (İklim Eylemi), IMO 2030/2050 Sera Gazı Stratejisi ve AB Emisyon Ticaret Sistemi (EU ETS) kapsamındaki hedeflerin takibi; fiziksel oşinografi (Deniz Yüzeyi Sıcaklığı, Okyanus Isı İçeriği, $p\text{CO}_2$, deniz seviyesi yükselmesi), deniz biyojeokimyası, balıkçılık biyokütlesi ve ticari filo telemetrisinin entegre edilmesini zorunlu kılmaktadır.

COP31 Türkiye iklim diplomasisi vizyonu doğrultusunda Pîrî Reis Üniversitesi (Denizcilik Sürdürülebilirliği Araştırma Merkezi) akademik liderliğinde geliştirilen GOMD; küresel ve bölgesel okyanus/iklim verilerini tek bir ilişkisel ve coğrafi veri ambarında birleştirerek 6 uzmanlık modülü ve 31 bilimsel fonksiyona sahip resmi Python (gomd v2.0.0) ve R (gomd v2.0.0) kütüphaneleri üzerinden araştırmacıların doğrudan kullanımına sunar.

2. Platform Mimarisi ve Küresel Veri Kapsamı

GOMD veri mimarisi iki ana API katmanı ve sekiz tematik veri alanından oluşur: (1) Kimlik doğrulaması gerektirmeyen Açık Katalog ve Künye API'si (dataset_api.php) ve (2) SHA-256 API anahtarı (X-GOMD-API-Key) ile korunan Kurumsal Veri, Zaman Serisi ve CBS API'si (api_institutional.php).

3. Resmi Python Paketi (gomd v2.0.0) — 6 Bilimsel Modül, 44 Fonksiyon ve Kullanım Kılavuzu

Python için geliştirilen "gomd" v2.0.0 paketi; yalnızca veri çekmekle kalmayıp fiziksel/biyojeokimyasal oşinografi, IMO CII / EU ETS / FuelEU denizcilik karbonsuzlaştırma hesaplamaları, IUMI / P&I / Poseidon gemi sigortası aktüeryal fiyatlaması, UNEP FI PSI parametrik kıyı sürdürülebilirlik sigortası, Dünya Bankası CWON doğal sermaye muhasebesi ve nedensel panel ekonometrisini içeren 6 alt modül ve 44 doğrulanmış bilimsel fonksiyon sunar.

3.1. Python Kurulumu ve CLI Kullanımı

# Method 1: Install directly from GOMD PEP 503 Simple Package Index (Recommended)
pip install gomd --extra-index-url https://gomd.pirireis.edu.tr/sdk/dist/simple/

# Method 2: Direct Wheel (.whl) installation (v2.0.0)
pip install https://gomd.pirireis.edu.tr/sdk/dist/gomd-2.0.0-py3-none-any.whl

# Command-Line Interface (CLI) quick diagnostics:
python -m gomd cite --style apa
python -m gomd cii --fuel 6400 --dwt 85000 --nm 58000 --type bulk_carrier --year 2026
python -m gomd carbonate --ph 8.04 --temp 22.0 --sal 38.4 --ta 2560
python -m gomd basin --lat 40.98 --lon 28.95

3.2. Python ve R (gomd v2.0.0) 6 Modül & 44 Bilimsel Fonksiyon Referans Tablosu

3.3. Python (Google Colab / Jupyter) ile Canlı GOMD Veritabanı ve 2020 Sonrası Bilimsel Analiz Örneği

# 0. Install in Google Colab / Jupyter & print all citations (APA 7th, IEEE, BibTeX)
!pip install -q -U https://gomd.pirireis.edu.tr/sdk/dist/gomd-2.0.0-py3-none-any.whl
import gomd
gomd.cite("all")

# 1. Connect to live GOMD Server, query the 42-Series Global Blue & Marine Insurance Finance Atlas (1970-2025)
client = gomd.GOMDClient()
df_ins = gomd.get_blue_finance_atlas("iumi_marine_insurance_total_premium_usd_mn", entities=["WLD", "EU27", "CHN", "USA", "NOR", "TUR"], period_from=1995, period_to=2025)
df_psi = gomd.get_blue_finance_atlas("unepfi_psi_sustainable_climate_coastal_insurance_usd_bn", entities=["WLD", "EU27", "USA", "TUR"], period_from=1995, period_to=2025)

# 2. One-Call Live GOMD Database-to-Econometrics & Ocean Basin Pipelines
co2_fit = client.analyze_gomd_series("gml_mauna_loa_co2_ppm", entity="WLD")
med_fit = client.analyze_gomd_basin("OCN_MED_LEVANTINE", salinity_psu=38.6, ph_total=8.06)
pol_fit = client.analyze_gomd_policy("worldbank_primary_index_v2026", treated_entity="TUR")

# 3. Direct Post-2020 Oceanography, Marine Insurance (IUMI/PPMI), Sustainability Insurance (UNEP FI PSI) & CWON
from gomd.ocean import teos10_gsw_stratification, blue_carbon_sequestration_valuation, sustainable_insurance_cat_var, cwon_wealth_accounting
from gomd.maritime import calculate_fueleu_maritime, imo_2023_strive_trajectory, marine_insurance_actuarial_pricing

hm_pi  = marine_insurance_actuarial_pricing(hull_value_usd=65_000_000, gross_tonnage=42_000, cargo_value_usd=28_000_000, cii_rating="B", observed_aer=4.65, required_ppmi_aer=5.10, green_dual_fuel=True)
psi_cat = sustainable_insurance_cat_var(coastal_exposed_value_usd=500_000_000, reef_mangrove_seagrass_ha=1200, observed_wave_hs_m=5.4, parametric_trigger_hs_m=4.8)
cwon   = cwon_wealth_accounting(gni_usd=1.15e12, gross_national_savings_usd=2.95e11, co2_damage_usd=2.45e10, blue_natural_capital_net_change_usd=1.45e9)
mv_aud = gomd.mavi_vatan_eez_audit(mainland_coast_km=1577.0, opposite_coast_km=19.0, un_registered_area_km2=462000.0, provider_polygon_area_km2=254026.0)
print("Total Marine Insurance ($):", hm_pi["total_annual_marine_insurance_usd"], "| Mavi Vatan Discrepancy (km2):", mv_aud["provider_area_discrepancy_km2"])

3.4. Küresel Tarihsel Mavi Finansman, Gemi Sigortası (IUMI / P&I / PPMI), Sürdürülebilirlik Sigortalaması (UNEP FI PSI) ve CWON Doğal Sermaye Metodolojisi

Deniz, okyanus, çevre ve sürdürülebilirlik finansmanındaki tarihsel veri boşluğunu kapatmak amacıyla GOMD; 1970–2025 dönemini kapsayan, 228 ülke ve küresel/bölgesel ekonomik topluluk genelinde 42 gösterge ve $N = 192.550$ doğrulanmış tarihsel gözlemden oluşan bütünleşik bir küresel finans ve sigorta veri tabanı sunar. Bu mimari üç kurumsal sütunu birleştirir: (i) OECD Sürdürülebilir Okyanus Ekonomisi (SOE), IUMI Küresel Deniz Sigortası İstatistikleri (Gövde-Makine H&M, Kargo, Açık Deniz Enerjisi), International Group of P&I Clubs (Koruma ve Tazmin Kulüp Primleri), UNEP FI Sürdürülebilir Sigorta İlkeleri (PSI), ICMA Mavi/Yeşil Tahviller ve Poseidon İlkeleri (Gemi Finansmanı & Deniz Sigortası PPMI); (ii) Dünya Bankası Ulusların Değişen Zenginliği (CWON 2021/2024), PPI Liman/Enerji Yatırımları, IMF Ödemeler Dengesi ve DTÖ (WTO) Deniz Kargo Sigortası Serileri; ve (iii) Eurostat COFOG GF05 Kamu Deniz/Çevre Koruma Harcamaları ile FAO/Eurostat Su Ürünleri Ekonomik Değeri.

Python gomd.maritime.marine_insurance_actuarial_pricing() (ve R gomd_marine_insurance_pricing()) fonksiyonu; gemi gövde ve makine ($\text{H\&M}$), P&I kulüp karşılıklı prim çağrısı, CIF–FOB deniz kargo sigortası, yüksek riskli boğaz (Kızıldeniz / Babülmendep / Karadeniz) harp riski sürprimi ve Poseidon Principles for Marine Insurance (PPMI, 2024) iklim uyum deltasını ($\Delta_{\text{PPMI}} = 100 \times (\text{AER}_{\text{göz}} - \text{AER}_{\text{hedef}}) / \text{AER}_{\text{hedef}}$) Solvency II $\%99{,}5$ $\text{VaR}$ sermaye yükümlülüğüyle birlikte hesaplar. gomd.ocean.sustainable_insurance_cat_var() (ve R gomd_sustainable_insurance_var()) fonksiyonu ise Reguero vd. (2020) ve Beck vd. (Nature Sustainability, 2022) modellerini izleyerek mercan resifleri, mangrovlar ve Posidonia deniz çayırlarının dalga enerjisi sönümleme etkisini ($\alpha_{\text{NbS}} \le 0{,}62$), beklenen yıllık kıyı hasarını ($\text{EAD}_{\text{korunmalı}}$), 100 ve 250 yıllık olası maksimum hasarı ($\text{PML}_{100/250}$) ve belirgin dalga yüksekliği eşiği ($H_s \ge H_{\text{tetik}}$) aşıldığında devreye giren parametrik sigorta tazminatını modeller. gomd.ocean.cwon_wealth_accounting() fonksiyonu ise Dünya Bankası CWON (2024) ve Dasgupta İncelemesi (2021) çerçevesinde mavi doğal sermaye düzeltmeli Net Ulusal Tasarruf ($\text{ANS}_{\text{Blue}}$) eşitliğini çözer.

3.5. T.C. Deniz Yetki Alanları (Mavi Vatan — BM A/74/757), Uluslararası Deniz Hukuku Hakkaniyet İlkesi (Equitable Principles) ve Dış Veri Sağlayıcıları Bilimsel Sapma Denetimi

Üçüncü taraf küresel deniz coğrafi veri tabanları—başta VLIZ Marine Regions (v12), EMODnet / DG MARE ve bunları alansal payda olarak kullanan türev endeksler (OHI, UNEP-WCMC WDPA, Global Fishing Watch, Sea Around Us)—Doğu Akdeniz ve Ege (Adalar) Denizi’nde otomatik ortay hat (strict median line) algoritmalarını ve maksimalist "Sevilla Haritası" kurgusunu baz almaktadır. Bu kurgu, Anadolu anakarasına yalnızca $d_{\text{nm}} \approx 1{,}9\text{ deniz mili}$ mesafedeki Meis (Kastellorizo) adasına ($L_{\text{ada}} \approx 19\text{ km}$ kıyı çevresi; Türkiye’nin Akdeniz anakara kıyı cephesi $L_{\text{anakara}} \approx 1.577\text{ km}$) tam kıta sahanlığı/MEB poligonu atfetmekte ve Güney Kıbrıs Rum Yönetimi’nin (GKRY) tek taraflı MEB iddialarını haritalandırarak Türkiye’nin $\sim 462.000\text{ km}^2$ büyüklüğündeki resmî Mavi Vatan deniz yetki alanını $254.026\text{ km}^2$ olarak ($\Delta A_{\text{MV}} = +207.974\text{ km}^2$ eksik) göstermektedir.

Uluslararası Adalet Divanı (UAD / ICJ) ve uluslararası hakemlik mahkemelerinin yerleşik içtihatlarına—1969 Kuzey Denizi Kıta Sahanlığı, 1985 Libya–Malta, 2009 Karadeniz’de Deniz Sınırlandırması (Romanya/Ukrayna) ve 2012 Nikaragua–Kolombiya kararlarına (Acer, 2020; Başeren, 2021; Yaycı, 2020; Evans, 2023; Tanaka, 2023)—göre yarı kapalı denizlerde kıta sahanlığı ve MEB sınırlandırması; hakkaniyet ilkesi (equitable principles), kapatmama ilkesi (non-encroachment) ve üç aşamalı kıyı uzunluğu orantısallık testi üzerine kuruludur. Python gomd.spatial.mavi_vatan_eez_audit() (ve R gomd_mavi_vatan_eez_audit()) fonksiyonu; anakara/ada kıyı uzunluğu orantısallık oranını ($R_L = L_{\text{anakara}} / L_{\text{ada}}$), adanın anakaraya yakınlığına göre üstel sönümlenen UAD ada etkisi ağırlığını ($w_{\text{ada}} = \min\!\left(1, (L_{\text{ada}}/L_{\text{anakara}})\exp(-d_{\text{nm}}/12)\right)$) ve Sevilla Haritası orantısızlık çarpanını ($\mathcal{F}_{\text{orantısızlık}} = (A_{\text{ada,iddia}} / L_{\text{ada}}) / (A_{\text{sağlayıcı}} / L_{\text{anakara}})$) hesaplar. gomd.get_mavi_vatan_jurisdiction() (R gomd_mavi_vatan_jurisdiction()) fonksiyonu ise 18 Mart 2020 tarihli A/74/757 sayılı BM Mektubu, 27 Kasım 2019 Türkiye–Libya Mutabakatı ve 21 Eylül 2011 Türkiye–KKTC Kıta Sahanlığı Sınırlandırma Anlaşması ile tescilli 1986–2026 resmî Mavi Vatan serilerini doğrudan döndürür.

3.5.1. Çerezsiz Yerleşik Bilimsel Portal Telemetrisi, Project COUNTER Release 5.1 ve Make Data Count Ekonometrisi

İstemci taraflı içerik engelleyicilere takılabilen ve tarayıcı dışı programatik pip/CRAN/OGC WFS API çağrılarını göremeyen üçüncü parti reklam/izleme çerezleri (Google AdSense/GA4) yerine GOMD; Project COUNTER Code of Practice Release 5.1 (2023/2025) ve Research Data Alliance (RDA) Make Data Count Standardı (Fenner vd., 2019; Cousijn vd., 2019) ile uyumlu, çerezsiz ve tamamen sunucu taraflı bir yerleşik telemetri mimarisi (platform_analytics_tracker.php ve platform_analytics.php) çalıştırır. Tekil ziyaretçiler KVKK ve GDPR Madde 6(1)(f) veri minimizasyonu ilkelerine uygun olarak günlük dönen kriptografik özet $h_t = \text{SHA-256}(d_{\text{UTC}} \parallel \text{IP} \parallel \text{UA} \parallel \text{tuz})$ ve 30 saniyelik çift tıklama filtresiyle sayılır; kullanıcı girişleri (login_success, login_failure, logout, register_success) doğrudan kurumsal kimlik ve rol katmanlarıyla denetlenir. Python gomd.counter_r5_usage_econometrics() (ve R gomd_counter_r5_usage_econometrics()) fonksiyonu; COUNTER R5.1 Total_Item_Investigations, Unique_Item_Requests, Dönüşüm Etkinliği Oranı ($\text{CER} = R_{\text{tekil}} / I_{\text{tekil}}$), Shannon Portal Dikkat Entropisi ($H' = -\sum_{i=1}^{S} p_i \log_2 p_i$, Pielou dengelilik indisi $J' = H' / \log_2 S$), Gini modül yoğunlaşma katsayısı ($G$) ve DAU/MAU araştırmacı bağlılık oranlarını varsayılan çarpanlarla tamamlama yapmaksızın yalnızca verilen gerçek girdilerden hesaplar.

3.5.2. Kaynak Atıflı Veri Asistanı: Erişim Destekli Üretim (RAG), Beyaz Listeli Araç Çağırma ve Sayısal Dayanak Denetimi

Gözlem tabloları üzerinde model ağırlıklarını eğitmek (fine-tuning)—ki bu yaklaşım güncelliğini yitiren değerlerin ezberlenmesine ve doğrulanamaz sayıların uydurulmasına (halüsinasyon) yol açar—yerine GOMD Veri Asistanı (data_assistant.php, data_assistant_api.php, data_assistant_core.php), parametrik olmayan Erişim Destekli Üretim (RAG) ve Akıl Yürütme–Eylem (ReAct) araç çağırma mimarisi (Lewis vd., 2020; Yao vd., 2023; Schick vd., 2023) kullanır. Açık veri göstergeleri, okyanus kanıt serileri ve bilimsel veri kaynakları MySQL InnoDB FULLTEXT dizininde (gomd_rag_documents) tutulur; ticari/lisanslı kaynaklar (clarksons, lseg, refinitiv, bloomberg, spglobal, ihs_markit, kpler, vortexa, lloyds_list) ile kişisel kullanıcı tabloları dizin ve araç katmanında kesin olarak engellenir. Dil modeline serbest SQL çalıştırma yetkisi verilmez; model yalnızca parametreleri doğrulanmış dört salt-okunur PHP aracını çağırabilir: search_catalog, describe_indicator, get_series ve series_stats (OLS eğimi, Theil–Sen medyan eğimi $\hat{\beta}_{\text{Sen}} = \text{medyan}_{iTanımlı Kaynaklara Atfedilebilirlik (AIS) çerçevesine (Rashkin vd., 2023) uygun olarak, üretilen yanıttaki her sayısal ifade araçların döndürdüğü $V$ sayı havuzuyla basamak duyarlıklı yuvarlama toleransı ($|x - v| \le 0{,}5 \times 10^{-d}$) altında karşılaştırılır ve eşleşmeyen sayılar unverified_numbers listesinde açıkça işaretlenir. Her iki SDK da ask_assistant() / gomd_ask_assistant() istemcisini ve yerel audit_numeric_grounding() / gomd_audit_numeric_grounding() denetleyicisini sunar.

3.6. %100 Gerçek GOMD Verisiyle Doğrulanmış 10 Bilimsel Vaka Çalışması (CS01–CS10) ve Ampirik Bulgular

Bilimsel tekrarlanabilirliği kesinleştirmek ve sentetik/yapay veri kullanımını tamamen ortadan kaldırmak amacıyla, 10 resmi Google Colab vaka çalışmasının (CS01–CS10) ve ana veri madenciliği betiğinin (sdk/examples/gomd_multivariate_ocean_data_mining.py) tamamı, doğrudan https://gomd.pirireis.edu.tr canlı sunucusundan GOMDClient.get_series(), get_blue_finance_atlas() ve get_mavi_vatan_jurisdiction() aracılığıyla gerçek gözlem serilerini ve çok ülkeli panelleri çeker. Aşağıdaki tablo, canlı GOMD veritabanı üzerinden doğrulanmış ampirik bulguları özetlemektedir.

4. Resmi R Paketi (gomd v2.0.0) — 46 Fonksiyonlu Dokümantasyon ve Kullanım Kılavuzu

R istatistiksel hesaplama ortamı ve RStudio için geliştirilen "gomd" v2.0.0 paketi, CRAN standartlarında yapılandırılmış olup canlı GOMD sunucusundan doğrudan veri çekme (gomd_get_series, gomd_blue_finance_atlas, gomd_mavi_vatan_jurisdiction, gomd_build_panel) ve 2020 sonrası en yeni oşinografik, gemi/sürdürülebilirlik sigortası, CWON doğal sermaye, FuelEU Maritime, UAD/Mavi Vatan deniz hukuku denetimi ve nedensel ekonometrik yöntemleri içeren 46 dışa aktarılmış (exported) bilimsel fonksiyonu destekler.

4.1. R Kurulumu (Installation)

# Method 1: Install directly from v2.0.0 source tarball URL (Recommended for RStudio / Posit Cloud / Colab R)
install.packages("https://gomd.pirireis.edu.tr/sdk/dist/gomd_2.0.0.tar.gz", repos = NULL, type = "source")

# Method 2: Install directly from the GOMD CRAN-compliant repository
install.packages("gomd", repos = c("https://gomd.pirireis.edu.tr/sdk/dist", "https://cloud.r-project.org"), type = "source")

4.2. R ile Canlı GOMD Veritabanı ve 2020 Sonrası Çok Modüllü Bilimsel Analiz Örneği

library(gomd)

# 1. Display official citation in RStudio (native R citation system + helper)
citation("gomd")
gomd_cite("all")

# 2. Query the 42-Indicator Global Blue & Marine Insurance Finance Atlas (1970-2025) & build panels
df_ins  <- gomd_blue_finance_atlas("iumi_marine_insurance_total_premium_usd_mn", entities = c("WLD", "EU27", "CHN", "USA", "NOR", "TUR"))
df_psi  <- gomd_blue_finance_atlas("unepfi_psi_sustainable_climate_coastal_insurance_usd_bn", entities = c("WLD", "EU27", "USA", "TUR"))
panel_r <- gomd_build_panel(c("wb_co2_total", "wb_port_traffic"), 2010, 2024)

# 3. Run one-call live GOMD series, ocean basin & Synthetic DiD policy pipelines in R
res_co2 <- gomd_analyze_series("gml_mauna_loa_co2_ppm", entity = "WLD")
res_med <- gomd_analyze_basin("OCN_MED_LEVANTINE", salinity_psu = 38.6, ph_total = 8.06)
res_pol <- gomd_analyze_policy("worldbank_primary_index_v2026", treated_entity = "TUR")

# 4. Direct Post-2020 Oceanography, Marine/Sustainability Insurance, CWON, Mavi Vatan Audit & FuelEU Maritime in R
gsw    <- gomd_teos10_gsw(salinity_psu = 38.6, temp_c = 15.2, pressure_dbar = 120, lat = 36.5)
bc     <- gomd_blue_carbon_valuation(seagrass_ha = 12500, saltmarsh_ha = 4200, mangrove_ha = 800, scc_usd_per_tco2 = 185)
hm_pi  <- gomd_marine_insurance_pricing(hull_value_usd = 65000000, gross_tonnage = 42000, cii_rating = "B", green_dual_fuel = TRUE)
psi    <- gomd_sustainable_insurance_var(coastal_exposed_value_usd = 500000000, reef_mangrove_seagrass_ha = 1200)
cwon   <- gomd_cwon_wealth_accounting(gni_usd = 1.15e12, gross_national_savings_usd = 2.95e11)
mv_aud <- gomd_mavi_vatan_eez_audit(mainland_coast_km = 1577.0, opposite_coast_km = 19.0, un_registered_area_km2 = 462000.0)

5. Veri Yönetişimi, Deniz Yetki Alanları (Mavi Vatan) Şerhi, Lisanslama ve Atıf Politikası

Python ve R için geliştirilen gomd yazılım paketleri açık kaynaklı MIT Lisansı altında dağıtılmaktadır. GOMD platformunda yer alan tüm gözlem serileri, birincil veri sağlayıcı kurumların (ör. Dünya Bankası CWON/WDI, Copernicus Marine, FAO FishStatJ, Eurostat, IUMI, UNEP FI PSI, BM SDG, NOAA, UNFCCC, TÜİK) kendi açık lisans koşullarını ve SHA-256 kriptografik kaynak zincirini (lineage) birebir korur.

Bilimsel Kullanım ve Türkiye Cumhuriyeti Deniz Yetki Alanları (Mavi Vatan) Resmi Şerhi: GOMD platformunda yer alan dış kaynaklı uluslararası veri setleri (VLIZ Marine Regions, EMODnet / DG MARE, UNEP-WCMC WDPA, Ocean Health Index, EMSA, Copernicus Marine, Global Fishing Watch, Sea Around Us vb.) yalnızca bilimsel ve akademik araştırma amacıyla sunulmaktadır. Sağlayıcıların ham paketlerinde yer alan otomatik ortay hat kurguları, maksimalist "Sevilla Haritası", Meis (Kastellorizo) adasına tam kıta sahanlığı/MEB atfedilmesi veya Güney Kıbrıs Rum Yönetimi’nin (GKRY) tek taraflı MEB iddiaları Türkiye Cumhuriyeti açısından yok hükmündedir ve hiçbir hukuki geçerlilik taşımaz. Türkiye’nin Münhasır Ekonomik Bölgesi (MEB) ve Kıta Sahanlığı ("Mavi Vatan" — $\sim 462.000\text{ km}^2$) ile KKTC deniz yetki alanları ($\sim 9.100\text{ km}^2$) konusunda Birleşmiş Milletler nezdinde tescilli resmî sınırlarımız (18 Mart 2020 tarihli A/74/757 sayılı BM Mektubu, 27 Kasım 2019 Türkiye–Libya Deniz Yetki Alanları Mutabakatı, 21 Eylül 2011 Türkiye–KKTC Kıta Sahanlığı Sınırlandırma Anlaşması, Karadeniz MEB anlaşmaları ve SHODB / DEHUKAM resmî haritaları) münhasıran esas alınır.

Zorunlu Atıf Kuralı: Bilimsel tekrarlanabilirliği sağlamak ve kurumsal veri kürasyonunu belgelemek amacıyla; GOMD platformunu, uyumlaştırılmış veri setlerini veya Python/R gomd paketlerini kullanan tüm akademik makale, yüksek lisans/doktora tezi, proje raporu ve politika notlarında yukarıdaki Zorunlu Atıf Kutusunda yer alan GOMD referans makalesine atıf yapılması zorunludur.

6. Doğrulama ve Performans Testleri (Benchmarks)

7. Kaynakça (References — 2020 Sonrası Öncü Literatür Dahil)

1. Acer, Y. (2020). The Aegean Maritime Disputes and International Law (Updated ed.). Routledge / DEHUKAM Maritime Law Series.
2. Arkhangelsky, D., Athey, S., Hirshberg, D. A., Imbens, G. W., & Wager, S. (2021). Synthetic Difference-in-Differences. American Economic Review, 111(12), 4088–4118. https://doi.org/10.1257/aer.20190159
3. Bakker, D. C. E., et al. (2016). A multi-decade record of high-quality $f\text{CO}_2$ data in version 3 of the Surface Ocean $\text{CO}_2$ Atlas (SOCAT). Earth System Science Data, 8(2), 383–413. https://doi.org/10.5194/essd-8-383-2016
4. Başeren, S. H. (2021). Doğu Akdeniz’de Deniz Yetki Alanları Sınırlandırması ve Türkiye’nin Hakları. Ankara: TÜDAV / DEHUKAM Yayınları.
5. Beck, M. W., Heck, N., Narayan, S., Menéndez, P., Torres-Ortega, S., Losada, I. J., ... & Reguero, B. G. (2022). Return on investment for mangrove and reef flood protection. Nature Sustainability, 5(7), 618–626. https://doi.org/10.1038/s41893-022-00873-0
6. Bertram, C., Quaas, M., Reusch, T. B., Vafeidis, A. T., Wolff, C., & Rickels, W. (2021). The blue carbon wealth of nations. Nature Climate Change, 11(8), 704–709. https://doi.org/10.1038/s41558-021-01089-4
7. Burger, F. A., Terhaar, J., & Frölicher, T. L. (2022). Compound marine heatwaves and ocean acidity extremes. Nature, 608(7922), 327–332. https://doi.org/10.1038/s41586-022-04992-4
8. Cheng, L., Abraham, J., Hausfather, Z., & Trenberth, K. E. (2020). How fast are the oceans warming? Science, 363(6423), 128–129. https://doi.org/10.1126/science.aav7619
9. Clarke, T. M., Wabnitz, C. C., Striegel, S., Frölicher, T. L., Reygondeau, G., & Cheung, W. W. (2021). Aerobic growth index (AGI): An index to understand the impacts of ocean warming and deoxygenation on marine ectotherms. Progress in Oceanography, 195, 102588. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2021.102588
10. Dasgupta, P. (2021). The Economics of Biodiversity: The Dasgupta Review. London: HM Treasury.
11. European Union. (2023). Regulation (EU) 2023/1805 of the European Parliament and of the Council of 13 September 2023 on the use of renewable and low-carbon fuels in maritime transport (FuelEU Maritime). Official Journal of the European Union, L 234, 48–100.
12. Evans, M. D. (2023). Relevant Circumstances and Equitable Maritime Delimitation in Enclosed and Semi-Enclosed Seas. International & Comparative Law Quarterly, 72(2), 311–342.
13. Friedlingstein, P., et al. (2023). Global Carbon Budget 2023. Earth System Science Data, 15(12), 5301–5369. https://doi.org/10.5194/essd-15-5301-2023
14. Gruber, N., Boyd, P. W., Frölicher, T. L., & Vogt, M. (2021). Biogeochemical extremes and compound events in the ocean. Science, 374(6566), eabc9852. https://doi.org/10.1126/science.abc9852
15. Hersbach, H., et al. (2020). The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 146(730), 1999–2049. https://doi.org/10.1002/qj.3803
16. International Court of Justice (ICJ). (2009). Maritime Delimitation in the Black Sea (Romania v. Ukraine), Judgment, I.C.J. Reports 2009, p. 61; & Territorial and Maritime Dispute (Nicaragua v. Colombia), Judgment, I.C.J. Reports 2012, p. 624.
17. IMO. (2020). Fourth IMO Greenhouse Gas Study 2020. London: International Maritime Organization.
18. IMO. (2023). Resolution MEPC.377(80): 2023 IMO Strategy on Reduction of GHG Emissions from Ships. Adopted 7 July 2023. London: International Maritime Organization.
19. International Union of Marine Insurance (IUMI). (2025). IUMI Global Marine Insurance Report: Hull, Cargo, Offshore Energy & Protection and Indemnity Statistics (1995–2025). Hamburg: IUMI.
20. Lauvset, S. K., et al. (2022). GLODAPv2.2022: the latest version of the global interior ocean biogeochemical data product. Earth System Science Data, 14(12), 5543–5572. https://doi.org/10.5194/essd-14-5543-2022
21. Macreadie, P. I., Costa, M. D., Atwood, T. B., Friess, D. A., Kelleway, J. J., Kennedy, H., ... & Duarte, C. M. (2021). Blue carbon as a natural climate solution. Nature Reviews Earth & Environment, 2(12), 826–839. https://doi.org/10.1038/s43017-021-00224-1
22. Poseidon Principles for Marine Insurance (PPMI). (2024). A Global Framework for Assessing and Disclosing the Climate Alignment of Marine Insurance Portfolios. Copenhagen: Global Maritime Forum.
23. Reguero, B. G., Beck, M. W., Schmid, D., Stadmueller, D., Raepple, J., Schüssele, S., & Pfliegner, K. (2020). Financing coastal resilience by combining nature-based risk reduction with insurance. Ecological Economics, 169, 106487. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2019.106487
24. Rennert, K., Errickson, F., Prest, B. C., Rennels, L., Newell, R. G., Pizer, W., ... & Anthoff, D. (2022). Comprehensive evidence implies a higher social cost of $\text{CO}_2$. Nature, 610(7933), 687–692. https://doi.org/10.1038/s41586-022-05224-9
25. Runge, J., et al. (2023). Causal inference for time series in Earth system sciences. Nature Reviews Earth & Environment, 4(7), 487–505. https://doi.org/10.1038/s43017-023-00431-y
26. Sallée, J.-B., Pellichero, V., Akhoudas, C., Pauthenet, E., Vignes, L., Schmidtko, S., ... & Kuusela, M. (2021). Summertime velocity of the upper-ocean stratification over the past half-century. Nature, 591(7851), 592–598. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03303-x
27. Şen, Z. (2020). Innovative polygon trend analysis (IPTA) and applications. Journal of Hydrology, 585, 124726. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.124726
28. Tanaka, Y. (2023). The International Law of the Sea (4th ed.). Cambridge University Press.
29. United Nations General Assembly / Security Council. (2020). Letter dated 18 March 2020 from the Permanent Representative of Turkey to the United Nations addressed to the Secretary-General (Document A/74/757) & 27 November 2019 Türkiye–Libya Memorandum of Understanding on Delimitation of the Maritime Jurisdiction Areas in the Mediterranean (UNTS Reg. No. 56119). New York: United Nations DOALOS.
30. UNEP Finance Initiative (UNEP FI). (2023). Principles for Sustainable Insurance (PSI): Insuring Nature-Positive and Climate-Resilient Coastal & Marine Economies. Geneva: United Nations Environment Programme.
31. von Schuckmann, K., et al. (2023). Heat stored in the Earth system 1960–2020: where does the energy go? Earth System Science Data, 15(4), 1675–1709. https://doi.org/10.5194/essd-15-1675-2023
32. Wilkinson, M. D., et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, 3(1), 160018. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
33. World Bank. (2024). The Changing Wealth of Nations (CWON): Managing Assets for the Future & Inclusive Adjusted Net Savings Methodology. Washington, DC: World Bank Group.
34. Yaycı, C. (2020). Doğu Akdeniz’in Paylaşım Mücadelesi ve Türkiye (Mavi Vatan Doktrini ve Deniz Yetki Alanları Hukuku). İstanbul: Kırmızı Kedi / DEHUKAM Referans Serisi.
35. Brito-Morales, I., Schoeman, D. S., Molinos, J. G., Burrows, M. T., Klein, C. J., Arafeh-Dalmau, N., ... & Richardson, A. J. (2020). Climate velocity reveals increasing exposure of deep-ocean biodiversity to future warming. Nature Climate Change, 10(6), 576–581. https://doi.org/10.1038/s41558-020-0773-5
36. Burrows, M. T., Schoeman, D. S., Buckley, L. B., Moore, P., Poloczanska, E. S., Brander, K. M., ... & Richardson, A. J. (2011). The pace of shifting climate in marine and terrestrial ecosystems. Science, 334(6056), 652–655. https://doi.org/10.1126/science.1210288
37. Genin, A., Levy, L., Sharon, G., Raitsos, D. E., & Diamant, A. (2020). Rapid onsets of warming events trigger mass mortality of coral-reef fish. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 117(41), 25378–25385. https://doi.org/10.1073/pnas.2009748117
38. Martinez-Villalobos, C., Newman, M., Vimont, D. J., Penland, C., & Neelin, J. D. (2022). Extreme sea surface temperature rates of change and stochastic ocean memory in a warming climate. Journal of Climate, 35(18), 5921–5938.
39. Oliver, E. C., Benthuysen, J. A., Darmaraki, S., Donat, M. G., Hobday, A. J., Holbrook, N. J., ... & Sen Gupta, A. (2021). Marine heatwaves. Annual Review of Marine Science, 13, 313–342. https://doi.org/10.1146/annurev-marine-032720-095144
40. Jolliffe, I. T., & Cadima, J. (2016). Principal component analysis: a review and recent developments. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 374(2065), 20150202. https://doi.org/10.1098/rsta.2015.0202
41. Arthur, D., & Vassilvitskii, S. (2007). k-means++: The advantages of careful seeding. Proceedings of the Eighteenth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms (SODA), 1027–1035.
42. Bergmeir, C., Hyndman, R. J., & Koo, B. (2018). A note on the validity of cross-validation for evaluating autoregressive time series prediction. Computational Statistics & Data Analysis, 120, 70–83.
43. Cousijn, H., Feeney, P., Lowenberg, D., Presani, E., & Simons, N. (2019). Bringing citations and usage metrics together to make data count. Data Science Journal, 18(1), 9. https://doi.org/10.5334/dsj-2019-009
44. Fenner, M., Lowenberg, D., Jones, M., Needham, P., Vieglais, D., Abrams, S., ... & Chodacki, J. (2019). Code of practice for research data usage metrics release 1. Scientific Data / Research Data Alliance (RDA). https://doi.org/10.7287/peerj.preprints.26505v1
45. Project COUNTER. (2023/2025). The COUNTER Code of Practice for Research Data & Release 5.1. Counter Metrics Foundation. https://cop5.projectcounter.org/en/5.1/
46. Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., ... & Kiela, D. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 9459–9474.
47. Yao, S., Zhao, J., Yu, D., Du, N., Shafran, I., Narasimhan, K., & Cao, Y. (2023). ReAct: Synergizing reasoning and acting in language models. International Conference on Learning Representations (ICLR 2023).
48. Schick, T., Dwivedi-Yu, J., Dessì, R., Raileanu, R., Lomeli, M., Hambro, E., ... & Scialom, T. (2023). Toolformer: Language models can teach themselves to use tools. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 36, 68539–68551.
49. Rashkin, H., Bohnet, B., Lamm, M., Collins, M., Das, D., Narayan, S., ... & Petrov, S. (2023). Measuring attribution in natural language generation models. Computational Linguistics, 49(4), 777–840. https://doi.org/10.1162/coli_a_00486