Journals / Türk Deprem Araştırma Dergisi / 2026 / Cilt: 8 Sayı: 2

Application of the Geographic Information Systems Supported Best-Worst Method for Micro Disaster Warehouse Site Selection

Mikro Afet Depolarının Yer Seçiminde Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Best-Worst Yöntemi Uygulaması

Rabia Bilici(MALTEPE ÜNİVERSİTESİ)0009-0007-7351-1599
Mehmet Tanyaş(MALTEPE ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-8934-3787
Pages
374–384
Publication Date
2026-08-31
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In order to apply the methodology of the study, Küçükçekmece district was selected, and the developed approach is adaptable to other district-level settlements with different demographic and geographical characteristics.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Micro disaster warehouses are facilities where emergency relief materials are pre-positioned at points such as public buildings and metro stations at the district level.
📊
Key Findings & Data:In metropolitan areas such as Istanbul, which have high earthquake risk, dense population structure and complex transportation networks, the effective location of micro disaster warehouses is important for increasing disaster response capacity.
💡
Conclusion & Impact:In order to apply the methodology of the study, Küçükçekmece district was selected, and the developed approach is adaptable to other district-level settlements with different demographic and geographical characteristics.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Afet lojistiği · Depo yer seçimi · Best-Worst Yöntemi

Abstract

Micro disaster warehouses are facilities where emergency relief materials are pre-positioned at points such as public buildings and metro stations at the district level. In metropolitan areas such as Istanbul, which have high earthquake risk, dense population structure and complex transportation networks, the effective location of micro disaster warehouses is important for increasing disaster response capacity. In the developed approach, alternative locations for micro disaster warehouses were first identified, and the criteria affecting site selection were determined. The importance levels of the criteria were weighted using the Best-Worst Method. Considering these importance levels, spatial data layers were created for each criterion in the Geographic Information System (GIS). This study aimed to optimize micro disaster warehouse locations at the district scale. In order to apply the methodology of the study, Küçükçekmece district was selected, and the developed approach is adaptable to other district-level settlements with different demographic and geographical characteristics.

Özet

Mikro afet depoları, ilçe düzeyinde kamu binaları, metro istasyonları gibi noktalarda acil yardım malzemelerinin önceden konumlandırıldığı depolardır. Yüksek deprem riski, yoğun nüfus yapısı ve karmaşık ulaşım ağına sahip İstanbul gibi metropollerde mikro afet depolarının etkin biçimde konumlandırılması, afetlere müdahale kapasitesinin artırılması açısından önem taşımaktadır. Geliştirilen yaklaşımda, öncelikle mikro afet deposu için alternatif yerler belirlenmiş ve ilgili yer seçiminde etkili olan kriterler belirlenmiştir. Kriterlerin önem düzeyleri Best-Worst Yöntemi kullanılarak ağırlıklandırılmıştır. Önem düzeyleri dikkate alınarak Coğrafi Bilgi Sisteminde (CBS) her kriter için mekânsal veri katmanı oluşturulmuştur. Bu çalışmada ilçe ölçeğinde mikro afet depo konumlarını optimize etmek amaçlanmıştır. Çalışmanın metodolojisinin uygulanması amacıyla Küçükçekmece ilçesi seçilmiş olup, geliştirilen yaklaşım farklı demografik ve coğrafi özelliklere sahip diğer ilçe düzeyindeki yerleşim birimlerine de uyarlanabilir niteliktedir.

🔖

Cite This Article

Bilici, R., Tanyaş, M. (2026). Application of the Geographic Information Systems Supported Best-Worst Method for Micro Disaster Warehouse Site Selection. Türk Deprem Araştırma Dergisi, Cilt: 8 Sayı: 2, 374–384. https://doi.org/10.46464/tdad.1919297

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (32)

  1. Abadi F., Sahebi I., Arab A., Alavi A., Karachi H., 2018. Application of best-worst method in evaluation of medical tourism development strategy, Decision Science Letters, 7(1), 77-86.
  2. AFAD, 2022a. Türkiye Afet Müdahale Planı (TAMP), T.C. İçişleri Bakanlığı Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı, Resmî Gazete (Sayı: 31954, 15 Eylül 2022), Erişim adresi: https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2022/09/20220915-28.pdf
  3. AFAD, 2022b. Türkiye Afet Risk Azaltma Planı (TARAP), T.C. İçişleri Bakanlığı Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı, Erişim adresi: https://www.afad.gov.tr/kurumlar/afad.gov.tr/e_Kutuphane/Planlar/28032022-TARAP-kitap_V6.pdf
  4. AFAD, 2025. Türkiye Afet Sonrası İyileştirme Planı (TASİP), T.C. İçişleri Bakanlığı Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı, Erişim adresi: https://www.afad.gov.tr/kurumlar/afad.gov.tr/e_Kutuphane/Planlar/TASIP/23052025-TASIP.pdf
  5. Bilgiç S., Torğul B., Paksoy T., 2021. Sürdürülebilir enerji yönetimi için BWM yöntemi ile yenilenebilir enerji kaynaklarinin değerlendirilmesi, Verimlilik Dergisi, (2), 95-110.
  6. Davis L.B., Samanlioglu F., Qu X., Root S., 2013. Inventory planning and coordination in disaster relief efforts, International Journal of Production Economics, 141(2), 561-573.
  7. Dhia H.S., 2020. Determination of warehouse Location for Supporting Emergency Response Operation of Natural Disaster in Padang City (Doctoral dissertation, Universitas Andalas).
  8. Durdağ C., Ergenecoşar S., Kınık Z., Yılmaz K.K., 2021. Afet Bakış Açısıyla Lojistik Depo Yeri Seçimi: İstanbul Beykoz İlçesi Üzerine Bir Uygulama, Beykoz Akademi Dergisi, 9(1), 98-107.
  9. Durukal E., Çakır E., 2023. Şirketlerin CRM ve Sosyal CRM Yeteneklerinin Best-Worst Yöntemi ile Ölçülmesi, Alanya Akademik Bakış, 7(1), 1-25.
  10. Ergün M., Korucuk S., Memiş S., 2020. Sürdürülebilir afet lojistiğine yönelik ideal afet depo yeri seçimi: Giresun ili örneği, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(1), 144-165.
  11. Handayani N.U., Rinawati D.I., Wiguna Y.K., 2015. Model of pre-positioning warehouse logistics for disaster eruption of Mount Merapi in Sleman Yogyakarta, (In Proceedings of the Joint International Conference on Electric Vehicular Technology and Industrial, Mechanical, Electrical and Chemical Engineering (ICEVT&IMECE) (pp. 401-405), IEEE.
  12. Ishikawa Prefecture, 2024. Information categorized by purpose regarding the 2024 Noto Peninsula Earthquake (Recovery and Reconstruction Headquarters, Disaster Countermeasures Headquarters), Erişim adresi: https://www.pref.ishikawa.lg.jp/saigai/202401jishin-taisakuhonbu.html
  13. Johny D., Padhi S.S., Cheng T.C.E., 2026. Drone selection for disaster responses: an application of the stratified-best-worst method, Management Decision, 64(1), 333-374.
  14. Jomini B.H., 1838. The Art of War, The Project Gutenberg EBook of The Art of War, by Baron Henri de Jomini, Erişim adresi: https://www.gutenberg.org/files/13549/13549-h/13549-h.htm
  15. Karakurt N.F., Hekimoğlu İ., Guneri A., 2021. Best Worst Metodu İle İnşaat Sektöründe Risk Değerlendirmesine Yeni Bir Yaklaşım, Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 9(4), 1141-1154.
  16. Logistics Cluster, 2022. Logistics Operational Guide (LOG), Logistics Cluster, Erişim adresi: https://logcluster.org/en/document/logistics-operational-guide-log
  17. Mileti D., 1999. Disasters by design: A reassessment of natural hazards in the United States, National Academies Press.
  18. Naimi S., Tufan T., 2021. Olası İstanbul depremi ile yapılan kentsel dönüşüm çalışmaları ve alınan önlemlerin irdelenmesi, AURUM Journal of Engineering Systems and Architecture, 5(1), 89-108.
  19. PAHO, 2021. Haiti Earthquake Situation Report, n.4 (23 August 2021), Pan Americcan Health Organization (PAHO), Erişim adresi: https://iris.paho.org/handle/10665.2/54872
  20. Pu X., Zhao X., 2024. Post-Earthquake Emergency Logistics Location-Routing Optimization Considering Vehicle Three-Dimensional Loading Constraints, Symmetry, 16(8), 1080, https://doi.org/10.3390/sym16081080
  21. Rath S., Gutjahr W.J., 2014. A math-heuristic for the warehouse location–routing problem in disaster relief, Computers&operations research, 42, 25-39.
  22. Rezaei J., 2015. Best-worst multi-criteria decision-making method, Omega, 53, 49-57.
  23. Rodríguez-Espíndola O., Albores P., Brewster C., 2018. Disaster preparedness in humanitarian logistics: A collaborative approach for resource management in floods, European journal of operational research, 264(3), 978-993.
  24. Roh S., Pettit S., Harris I., Beresford A., 2015. The pre-positioning of warehouses at regional and local levels for a humanitarian relief organisation, International Journal of Production Economics, 170, 616-628.
  25. SBB, 2023. 2023 Kahramanmaraş ve Hatay Depremleri Raporu, T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı, Erişim adresi: https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2023/03/2023-Kahramanmaras-ve-Hatay-Depremleri-Raporu.pdf
  26. Sezer E.N., Babacan M.S., Arslan Z.B., Güdelek M., Nebati E.E., 2025. Afet Lojistiğinde Depo Yer Seçimi: Avcılar İlçesi Örneği, İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 7(2), 28-51.
  27. Sweeney E., Grant D.B., Mangan D.J., 2018. Strategic Adoption of Logistics and Supply Chain Management, International Journal of Operations and Production Management, 38 (3): 852-873, https://doi.org/10.1108/IJOPM-05-2016-0258
  28. Tezcan B., Alakaş H.M., Özcan E., Eren T., 2023. Afet sonrası geçici depo yeri seçimi ve çok araçlı araç rotalama uygulaması: Kırıkkale ilinde bir uygulama, Politeknik Dergisi, 26(1), 13-27.
  29. Timperio G., Panchal G.B., Samvedi A., Goh M., De Souza R., 2017. Decision support framework for location selection and disaster relief network design, Journal of Humanitarian Logistics and Supply Chain Management, 7(3), 222-245.
  30. Trunick P.A., 2005. Special report: delivering relief to tsunami victims, Logistics Today, 46(2), 1-3.
  31. Wang B.C., Li M., Hu Y., Huang L., Lin S.M., 2020. Optimizing locations and scales of emergency warehouses based on damage scenarios, Journal of the Operations Research Society of China, 8(3), 437-456.
  32. Xu L., Xu Y., Wang W., Li J., 2026. Research on emergency material warehouse location and inventory prepositioning planning for pre-disaster response, Computers&Industrial Engineering, 111962.