KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Afet ve Risk Dergisi / 2026 / Sayı: 23

Afet Sonrası Kaynak Tahsisi için Stratejik Konum Planlamasının Bütüncül Bir Analizi

An Integrative Analysis of Strategic Location Planning for Post-Disaster Resource Allocation

Mesut Ulu(BANDIRMA ONYEDİ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-5591-8674
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-10-28
🏛️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)

Önerilen yaklaşım, kentsel afet planlamacılarına lojistik konumların önceliklendirilmesinde destek sağlar ve güncellenmiş veriler aracılığıyla diğer bölgelere kolayca uyarlanabilir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Afet sonrası lojistik planlaması, mekânsal heterojenlik, demografik talep, altyapı kapasitesi ve kaynak kısıtlamalarının dikkate alınmasını gerektirir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Veri seti, Eyüpsultan Belediyesi Açık Veri Portalı'ndan elde edilen 130 afet sonrası toplanma alanı kaydından oluşmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Önerilen yaklaşım, kentsel afet planlamacılarına lojistik konumların önceliklendirilmesinde destek sağlar ve güncellenmiş veriler aracılığıyla diğer bölgelere kolayca uyarlanabilir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Afet yönetimi · CLARA · EDAS

Özet

Afet sonrası lojistik planlaması, mekânsal heterojenlik, demografik talep, altyapı kapasitesi ve kaynak kısıtlamalarının dikkate alınmasını gerektirir. Bu çalışma, Türkiye'nin İstanbul ilinin Eyüpsultan ilçesinde lojistik merkez yerlerinin önceliklendirilmesi için entegre bir karar destek çerçevesi geliştirmektedir. Veri seti, Eyüpsultan Belediyesi Açık Veri Portalı'ndan elde edilen 130 afet sonrası toplanma alanı kaydından oluşmaktadır. İlk olarak, CLARA algoritması ile toplanma alanlarını mekânsal, demografik ve altyapı özelliklerine göre gruplandırarak beş küme tabanlı alternatif üretti. Sekiz kriter değerlendirildi: nüfus, toplam toplanma alanı, kişi başına düşen alan, elektrik, su, kanalizasyon, erişilebilirlik ve güvenlik. Daha sonra, MEREC yöntemi, karar matrisinden objektif kriter ağırlıklarını türetmek ve böylece öznel uzman görüşüne olan bağımlılığı azaltmak için kullanıldı. Bu ağırlıklar, kümeleri afet sonrası lojistik operasyonları için uygunluklarına göre sıralamak üzere EDAS yöntemine entegre edildi. Sonuçlar, yüksek nüfus kapsamı, geniş toplanma alanı kapasitesi ve güçlü altyapı profili nedeniyle 0,93 değerlendirme puanıyla Küme 3'ü en uygun alternatif olarak belirlemiştir. Çalışmanın temel katkısı, veri odaklı bir çerçeve içinde mekansal kümeleme, nesnel ağırlıklandırma ve mesafe tabanlı sıralamanın entegrasyonudur. Önerilen yaklaşım, kentsel afet planlamacılarına lojistik konumların önceliklendirilmesinde destek sağlar ve güncellenmiş veriler aracılığıyla diğer bölgelere kolayca uyarlanabilir.

Abstract

Post-disaster logistics planning requires consideration of spatial heterogeneity, demographic demand, infrastructure capacity, and resource constraints. This study develops an integrated decision-support framework for prioritizing logistics center locations in Eyüpsultan, a district of Istanbul, Türkiye. The dataset comprises 130 post-disaster assembly-area records obtained from the Eyüpsultan Municipality Open Data Portal. First, the CLARA algorithm grouped the assembly areas according to their spatial, demographic, and infrastructure characteristics, producing five cluster-based alternatives. Eight criteria were evaluated: population, total assembly area, area per capita, electricity, water, sewerage, accessibility, and safety. The MEREC method was then employed to derive objective criterion weights from the decision matrix, thereby reducing dependence on subjective expert judgment. These weights were integrated into the EDAS method to rank the clusters according to their suitability for post-disaster logistics operations. The results identified Cluster 3 as the most suitable alternative, with an appraisal score of 0.93, because of its high population coverage, extensive assembly-area capacity, and strong infrastructure profile. The main contribution of the study is the integration of spatial clustering, objective weighting, and distance-based ranking within a data-driven framework. The proposed approach supports urban disaster planners in prioritizing logistics locations and can be readily adapted to other districts through updated data.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Ulu, M. (2026). Afet Sonrası Kaynak Tahsisi için Stratejik Konum Planlamasının Bütüncül Bir Analizi. Afet ve Risk Dergisi, Sayı: 23. https://doi.org/10.35341/afet.1890118

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (40)

  1. Altay, N., Prasad, S., Sounderpandian, J. (2009). Strategic planning for disaster relief logistics: lessons from supply chain management. International Journal of Services Sciences, 2(2), 142-161. https://doi.org/10.1504/IJSSci.2009.024937
  2. Aman, D. D., Aytac, G. (2022). Multi-criteria decision making for city-scale infrastructure of post-earthquake assembly areas: Case study of Istanbul. International Journal of Disaster Risk Reduction, 67, 102668. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2021.102668
  3. Aşıkkutlu, H. S., Aşık, Y., Yücedağ, C., Kaya, L. G. (2021). Olası deprem durumunda mahalle ölçeğinde Burdur kenti acil toplanma alanlarının yeterliliğinin saptanması. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 442–456. https://doi.org/10.30798/makuiibf.835883
  4. Bediroğlu, Ş., Yıldırım, V. (2020). Lojistik merkez yer seçimi için CBS ve ÇKKV arayüzü geliştirilmesi ve Ordu ili pilot bölge çalışması. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(1), 323–334. https://doi.org/10.28948/ngumuh.561680
  5. Ceylan, Ş., Yılmaz, I. (2020). Orta ölçekli yerleşime uygunluk planlarının CBS tabanlı analitik hiyerarşi süreci (AHS) kullanılarak hazırlanması: Sivas il merkezi örneği. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 26(3), 545–558. https://doi.org/10.5505/pajes.2019.98975
  6. Chang, K. H. (2024). Combining subjective and objective weights considerations to solve the emergency location selection problems under spherical fuzzy environments. Applied Soft Computing, 153, 111272. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111272
  7. Demirci, A., Karakuyu, M. (2011). Afet yönetiminde coğrafi bilgi teknolojilerinin rolü/The role of geographic information technologies on disaster management. Doğu Coğrafya Dergisi, 9(12).
  8. Dewanti, D. S., Ayuwat, D., Yongvanit, S. (2019). Household disaster management capacities in disaster prone II area of Mt. Slamet. Jamba: Journal of Disaster Risk Studies, 11(1), 1-7. https://doi.org/10.4102/jamba.v11i1.649
  9. Doğan, O. (2023). İş güvenliği uzmanlarının bakış açısıyla acil durum toplanma alan özelliklerinin AHP yöntemi ile değerlendirilmesi. Artvin Çoruh Üniversitesi Doğal Afetler Uygulama ve Araştırma Merkezi Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 9(1), 112–124. https://doi.org/10.21324/dacd.1174380
  10. Durdağ, C., Ergenecoşar, S., Kınık, Z., Yılmaz, K. K. (2021). Afet bakış açısıyla lojistik depo yeri seçimi: İstanbul Beykoz ilçesi üzerine bir uygulama. Beykoz Akademi Dergisi, 9(1), 98–107. https://doi.org/10.14514/BYK.m.26515393.2021.9/1.98-107
  11. Ekin, E., Sarıkaya, Z. (2021). AHP tabanlı TOPSIS yöntemi ile afet sonrası acil toplanma alanlarının belirlenmesine yönelik bir uygulama. Social Sciences Research Journal, 10(3), 696–713.
  12. 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. https://doi.org/10.28979/comufbed.686301
  13. Eyüpsultan Belediyesi. (2026). Acil toplanma alanı [Data set]. Eyüpsultan Municipality Open Data Portal. https://acikveri.eyupsultan.bel.tr/datasetdetail?id=9 (Last Access Date: 18 Kasım 2025)
  14. Garrido, R. A., Aguirre, I. (2020). Emergency logistics for disaster management under spatio-temporal demand correlation: The earthquakes case. Journal of Industrial and Management Optimization, 16(5), 2369-2387. https://doi.org/10.3934/jimo.2019058
  15. Geng, S., Hou, H., Zhang, S. (2020). Multi-criteria location model of emergency shelters in humanitarian logistics. Sustainability, 12(5), 1759. https://doi.org/10.3390/su12051759
  16. Gerdan, S., Şen, A. (2020). Kocaeli/Başiskele ilçesi afet ve acil durum toplanma alanlarının yeterliklerinin değerlendirilmesi. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 8(2), 489–500. https://doi.org/10.21923/jesd.683679
  17. Gökgöz, B. İ., İlerisoy, Z. Y., Soyluk, A. (2020). Acil durum toplanma alanlarının AHP yöntemi ile değerlendirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 19, 935–945. https://doi.org/10.31590/ejosat.739544
  18. Şahin, Y., & Hazırcı, M. (2019). Geçici iskân alanlarının seçimi için AHP temelli p-medyan modeli: Burdur örneği. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 7(2), 403–417. https://doi.org/10.21923/jesd.443206
  19. Kalkan, M. (2022). Uşak kentinde belirlenen afet ve acil durum toplanma alanlarının yeterliklerinin değerlendirilmesi. Resilience, 6(2), 269-285. https://doi.org/10.32569/resilience.1195076
  20. Kaufman, L., Rousseeuw, P. J. (1990). Finding groups in data: An introduction to cluster analysis. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9780470316801
  21. Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435-451. https://doi.org/10.15388/Informatica.2015.57
  22. Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Symmetry, 13(4), 525. https://doi.org/10.3390/sym13040525
  23. Nagpal, A., Jatain, A., Gaur, D. (2013, April). Review based on data clustering algorithms. In 2013 IEEE conference on information & communication technologies (pp. 298-303). IEEE. https://doi.org/10.1109/CICT.2013.6558109
  24. Ng, R. T., Han, J. (1994, September). Efficient and effective clustering methods for spatial data mining. In Proceedings of VLDB (pp. 144-155).
  25. O'Brien, G., O'Keefe, P., Rose, J., Wisner, B. (2006). Climate change and disaster management. Disasters, 30(1), 64-80. https://doi.org/10.1111/j.1467-9523.2006.00307.x
  26. Ömürgönülşen, M., Menten, C. (2021). Bulanık TOPSIS yöntemi ile Ankara ili için olası afet sonrası geçici barınma alanlarının seçimi. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 7(1), 159–175. https://doi.org/10.21324/dacd.691088
  27. Öztürk, F., Kaya, G. K. (2020). Afet sonrası toplanma alanlarının PROMETHEE metodu ile değerlendirilmesi. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 25(3), 1239–1252. https://doi.org/10.17482/uumfd.697097
  28. Press, F., Hamilton, R. M. (1999). Mitigating natural disasters. Science, 284(5422), 1927. https://doi.org/10.1126/science.284.5422.1927
  29. Raharjo, E. P., Sarjana, S., Safitri, M. (2022). Transportation infrastructure planning in supporting disaster mitigation: Case study in Mount Gamalama. Jàmbá-Journal of Disaster Risk Studies, 14(1), a1123. https://doi.org/10.4102/jamba.v14i1.1123
  30. Rodríguez-Espíndola, O. (2023). Two-stage stochastic formulation for relief operations with multiple agencies in simultaneous disasters. Or Spectrum, 45(2), 477-523. https://doi.org/10.1007/s00291-023-00705-3
  31. Saygılı, H. B., Akpınar, A. (2022). Aydın/Efeler kentsel yeşil alanlarının afet ve acil durum toplanma alanları açısından yeterliliğinin incelenmesi. ADÜ Ziraat Dergisi, 19(2), 305–311. https://doi.org/10.25308/aduziraat.1177091
  32. Şekkeli, Z. H. (2020). Afet ve acil durum lojistiği kapsamında acil durum toplanma merkezi seçiminde AHP yöntemi: Kahramanmaraş on iki şubat belediyesinde bir uygulama. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 9(2), 903-930. https://doi.org/10.15869/itobiad.689756
  33. Temur, G. T., Turgut, Y., Yılmaz, A., Arslan, Ş., Camcı, A. (2019). Deprem sonrası planlamaya yönelik lojistik ağ tasarımı: Ümraniye bölgesinde farklı deprem senaryoları için bir uygulama. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 25(1), 98–105. https://doi.org/10.5505/pajes.2018.11736
  34. Tercan, B. (2020). Afet bölgelerinde yeniden yerleştirme ve iskân politikaları: Doğubayazıt depremi örneği. Türk Deprem Araştırma Dergisi, 2(1), 76–91. https://doi.org/10.46464/tdad.737913
  35. Tomasini, R. M., Van Wassenhove, L. N. (2009). From preparedness to partnerships: case study research on humanitarian logistics. International Transactions in operational research, 16(5), 549-559. https://doi.org/10.1111/j.1475-3995.2009.00697.x
  36. Türkiye Haber Ajansı. (2024, January 1). Eyüpsultan, hangi ilimizin ilçesidir? https://www.turkiyehaberajansi.com/eyupsultan-hangi-ilimizin-ilcesidir/128331/ (Last Access Date: 28 Ekim 2026)
  37. Verma, N., Baliyan, N. (2017, July). PAM clustering based taxi hotspot detection for informed driving. In 2017 8th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT) (pp. 1-7). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICCCNT.2017.8204060
  38. Wibowo, Y. A., Septiningrum, U. A. D., Dewi, R. P., Ronggowulan, L. (2024, March). Disaster risk reduction in elementary schools in flood-prone areas (Case: disaster risk reduction in Grogol flood-prone areas, Indonesia). In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1314(1), 012056. IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1314/1/012056
  39. Zhang, H., Wang, H., Wei, G., Chen, X. (2023). An integrated decision support system for stock investment based on spherical fuzzy PT-EDAS method and MEREC. Technological and Economic Development of Economy, 29(4), 1353-1381. https://doi.org/10.3846/tede.2023.19123
  40. Zhou, Y., Yue, D., Liang, G., Li, S., Zhao, Y., Chao, Z., Meng, X. (2022). Risk assessment of debris flow in a mountain-basin area, western China. Remote Sensing, 14(12), 2942. https://doi.org/10.3390/rs14122942