AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn the second stage, these weights are integrated into the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method to calculate the overall utility values for candidate provinces in each region, and the most suitable warehouse locations are identified.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In natural disasters such as earthquakes, the rapid and efficient delivery of temporary shelter materials to affected areas is of critical importance to meet the basic needs of disaster victims. This study proposes an integrated approach for selecting strategic warehouse locations across 26 regions defined under the Nomenclature of Territorial Units for Statistics (NUTS) Level 2 classification in Türkiye. The proposed model consists of three stages. In the first stage, the weights of the evaluation criteria are determined using the CRITIC method. In the second stage, these weights are integrated into the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method to calculate the overall utility values for candidate provinces in each region, and the most suitable warehouse locations are identified. In the third stage, a central warehouse location to serve the regional warehouses is determined. For this purpose, coordinate data obtained through Geographic Information Systems (GIS) are analyzed using the Center of Gravity method. The results indicate that “disaster risk level” is the most significant criterion, and Kırşehir is identified as the most appropriate location for the central warehouse. The findings provide strategic insights for decision-makers in the field of disaster logistics.
Özet
Deprem gibi doğal afetlerde, afetzedelerin temel ihtiyaçlarının karşılanabilmesi için geçici barınma malzemelerinin afet bölgelerine hızlı bir şekilde ulaştırılması büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Türkiye genelinde İBBS Düzey 2 kapsamında yer alan 26 bölge için stratejik depo yeri seçimine yönelik bütünleşik bir yaklaşım sunulmuştur. Çalışma üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, CRITIC yöntemi kullanılarak değerlendirme kriterlerinin ağırlıkları belirlenmiştir. İkinci aşamada, bu ağırlıklar MAUT yöntemi ile entegre edilerek her bölgedeki iller için toplam fayda değerleri hesaplanmış ve en uygun depo illeri tespit edilmiştir. Üçüncü aşamada ise bölgesel depo illerine hizmet verecek merkez depo ili belirlenmiştir. Bu kapsamda, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yardımıyla elde edilen koordinat verileri Ağırlık Merkezi Yöntemi ile analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, en önemli kriter “afet risk derecesi” olarak belirlenmiş ve merkez depo konumu için Kırşehir ili en uygun alternatif olarak öne çıkmıştır. Elde edilen bulgular, afet lojistiği alanında karar vericilere önemli katkılar sunmaktadır.