Dergiler / İstatistik Araştırma Dergisi / 2026 / Cilt: 7 Sayı: 1

Yangın Ekiplerinin Konumlarının Yöneylem Araştırması ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanılarak Belirlenmesi: İzmir Örneği

Determination of Fire Crews Locations Using Operations Research and Geographical Information Systems: İzmir Case

Nurcan Temiz(MERSİN ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ, ÇALIŞMA EKONOMİSİ VE ENDÜSTRİ İLİŞKİLERİ BÖLÜMÜ)
Vahap Tecim(DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ, İKTİSAT BÖLÜMÜ)
Sayfa
117–132
Yayın Tarihi
2010-07-15
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Daha sonra Konumsal Küme Kapsama Problemi (KKKP) ve CBS kullanılarak yangın ekipleri için yeni konumlar önerilmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), Küresel Konumlandırma Sistemleri (KKS) ve Uzaktan Algılama (UA) gibi konumsal bilgi sistemleri ve teknolojileri, kaynak yöneticilerine ormanı anlamaları ve analiz etmeleri için araçlar sağlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Orman planlama süreci giderek karmaşık bir hal aldığından orman planlamacılarına yardımcı olacak operasyonel araçlara ihtiyaç vardır.
💡
Sonuç & Katkı:Daha sonra Konumsal Küme Kapsama Problemi (KKKP) ve CBS kullanılarak yangın ekipleri için yeni konumlar önerilmektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Orman yönetimi · Coğrafi bilgi sistemleri · Konumsal küme kapsama problemi

Özet

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), Küresel Konumlandırma Sistemleri (KKS) ve Uzaktan Algılama (UA) gibi konumsal bilgi sistemleri ve teknolojileri, kaynak yöneticilerine ormanı anlamaları ve analiz etmeleri için araçlar sağlamaktadır. Orman planlama süreci giderek karmaşık bir hal aldığından orman planlamacılarına yardımcı olacak operasyonel araçlara ihtiyaç vardır. CBS ve Yöneylem Araştırmasının (YA) bir arada kullanılması, orman yöneticilerine YA tarafından önerilen çözümleri görselleştirme şansı tanımaktadır. Yangınla mücadelenin planlanması orman yönetiminin önemli bir bileşenidir ve yangın ekiplerinin sayılarının optimize edilmesi de yangınla mücadelenin planlanmasında çok önemlidir. Bu çalışmada İzmir Orman İşletme Şefliği için yangın ekiplerinin mevcut konumları incelenmekte ve yangın ekipleri sayısal harita üzerinde gösterilmektedir. Daha sonra Konumsal Küme Kapsama Problemi (KKKP) ve CBS kullanılarak yangın ekipleri için yeni konumlar önerilmektedir.

Abstract

Spatial information systems and technologies such as Geographical Information Systems (GIS), Global Positioning Systems (GPS), and Remote Sensing (RS), provide resource managers with tools to use in analyzing and understanding a forest. As the forest planning process becomes increasingly complicated, there is a need for assisting forest planners with operative tools. The combined use of GIS and Operations Research (OR) gives forest managers the chance to visualize solutions proposed by OR. Fire fighting planning is an important component of forest management and optimizing the numbers of fire crews is very essential in fire fighting planning. In this study current locations of fire crews are examined for İzmir Forest Administration Chief Office and these fire crews are represented on a digital map. Then new locations for fire crews are proposed by using Location Set Covering Problem (LSCP) and GIS.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Temiz, N., Tecim, V. (2010). Yangın Ekiplerinin Konumlarının Yöneylem Araştırması ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanılarak Belirlenmesi: İzmir Örneği. İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 7 Sayı: 1, 117–132. https://ajindex.com/articles/1617877

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (26)

  1. Aronoff, S., 1995. Geographic information systems: A management perspective. WDL Publications, Ottawa.
  2. Birkin, M., Clarke, G., Clarke, M., Wilson A., 1996. Intelligent GIS. John Wiley and Sons, Newyork.
  3. Church, R. L., 2002. Geographical information systems and location science. Computers and Operations Research, 29, 541–562.
  4. Church, R. L., Gerrard R. A., 2003. The Multi-level location set covering model. Geographical Analysis, 35, 278-289.
  5. DeMers, M., 1997. Fundamentals of geographic information systems. John Wiley and Sons, New York.
  6. Dimopoulou, M., Giannikos, I., 2004. Towards an integrated framework for forest fire control. European Journal of Operational Research, 152, 476-486.
  7. Estochen, B. M., Strauss, T. R., Souleyrette, R. R., 1988. An assessment of emergency vehicle response predeployment using GIS identification of high-accident density locations. Proceedings of the Crossroads – 2000, Ames, La., 221-226.
  8. Franklin, S. E., 2001. Remote sensing for sustainable forest management. CRC Press LLC., USA.
  9. Gilfoyle, I., Thorpe, P., 2004. Geographic information management in local government. CRC Press LLC., Boca Raton.
  10. Heywood, I., Cornelius, S., Carver, S., 2002. An introduction to geographical informations systems (2nd edition). Prentice Hall, Inc., United Kingdom.
  11. Hogg, J., 1968. The siting of fire stations. Operations Research Quarterly, 19, 275-287.
  12. Kazana, V., Fawcett, R. H., Mutch, W. E. S., 2003. A dec sion support modelling framework for multiple use forest management: The Queen Elizabeth forest case study in Scotland. European Journal of Operations Research, 148 (1), 102-115.
  13. Laurini, R., Thompson, D., 1992. Fundamentals of spatial information systems. Academic Press, San Diego.
  14. Lo, C. P., Yeung, A.K.W., 2002. Concepts and techniques of geographic information systems. Prentice Hall, Inc., New Jersey.
  15. Martell, D. L., Gunn, E. A., Weintraub, A., 1998. Forest management challenges for operational researchers. European Journal of Operational Research, 104, 1-17.
  16. Miller, H. J., 1996. GIS and geometric representation in facility location problems. International Journal of Geographical Information Systems, 10, 791–816.
  17. Mohren, G. M.J., 2003. Large-scale scenario analysis in forest ecology and forest management. Forest Policy and Economics, 5 (2), 101-206.
  18. O’Sullivan, D., Unwin, D. J., 2003. Geographic information analysis. Wiley and Sons, New York.
  19. Plane, D. R., Hendrick, T. E., 1977. Mathematical programming and location of fire companies for the Denver fire department. Operations Research, 25, 563-578.
  20. Potter, W. D., Liu, S., Deng, X., Rauscher, H. M., 2000. Using DCOM to support interoperability in forest ecosystem management decision support systems. Computers and Electronics in Agriculture, 27, 335-354.
  21. ReVelle, C., 1989. Review, extension and prediction in emergency service siting models. European Journal of Operational Research, 40, 58-65.
  22. ReVelle, C., Schweitzer, J., Snyder, S., 1996. The maximal conditional covering problem. INFOR, 34, 77-91.
  23. Shamsi, U. M., 2005. GIS applications for water, wastewater, and stormwater systems. CRC Press, Boca Raton.
  24. Toregas, C., Swain, R., ReVelle, C., Bergman, L., 1971. The location of emergency service facilities. Operations Research, 19, 1363-1373.
  25. Toregas, C., ReVelle, C., 1973. Binary logic solutions to a class of location problems. Geographical Analysis, 5, 145-155.
  26. Mohren, G. M.J., 2003. Large-scale scenario analysis in forest ecology and forest management. Forest Policy and Economics, 5 (2), 101-206.