Afet ve Acil Durum Yönetiminde Arama Kurtarma Ekiplerinin Oluşturulması

Öz

Beklenmedik bir anda meydana gelen afetler ekonomik, fiziksel ve sosyal kayıplara sebep olmaktadır. Afetler insanların yaşamını ve doğayı olumsuz etkilemekte, çevrede büyük değişiklik meydana getirmekte ve toplumun belirli bir kısmını veya bütününü etkilemektedir. Afet öncesi, afet esnası ve afet sonrası zarar ve kayıpların azaltılması için gerekli önlemler almak, gerekli çalışmalar planlamak, yönlendirmek ve etkin olarak uygulayabilmek afet yönetimini kapsamaktadır. Afet yönetimi dinamik ve çok yönlü bir süreçtir. İlk müdahale için afetin ciddiyetine göre afet yerlerine gönderilen hafif, orta ve ağır sınıf arama kurtarma ekiplerinin önceden oluşturulması sayesinde müdahale aşamasında hızlı ilerleme sağlanacaktır. Bu çalışmada, afet ve acil durum yönetiminde önemli rol oynayan orta ve ağır sınıf arama kurtarma ekiplerinin oluşturulması ele alınmıştır. Ele alınan problemde AFAD’dan elde edilen verilerle oluşturulan matematiksel modelde hedef programlama yaklaşımı kullanılmıştır. Söz konusu ekipleri oluşturacak olan, donanımlı 200 personel için kurulan modelin çözümü için IBM ILOG CPLEX Optimization Studio kullanılarak optimal çözüme gidilmiştir. Çözüm sonuçlarına göre, oluşturulan 3 ekip için gerekli minimum kadro sayıları sağlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Afet ve Acil Durum Yönetimi
• Afet Yönetimi Kurtarma Ekipleri
• Arama ve Kurtarma
• Çizelgeleme

Establishment of Search and Rescue Teams in Disaster and Emergency Management

Abstract

Disasters that occur unexpectedly cause economic, physical and social losses. Disasters negatively affect people's lives and nature, cause significant environmental changes, and affect a specific part or the whole of society. Disaster management includes taking the necessary precautions to reduce damage and losses before, during and after the disaster, planning, directing and effectively implementing the required studies. Disaster management is a dynamic and multifaceted process. Rapid progress will be achieved in the intervention phase by pre-establishing light, medium and heavy class search and rescue teams, which are sent to disaster areas according to the severity of the disaster for first response. This study discusses the creation of medium and heavy-class search and rescue teams, which play an essential role in disaster and emergency management. In the problem addressed, a goal programming approach was used in the mathematical model created with the data obtained from AFAD. The optimal solution using IBM ILOG CPLEX Optimization Studio was found to solve the model established for 200 well-equipped personnel who will form the teams in question. According to the solution results, the minimum personnel required for the three teams created was met.

Keywords

• Disaster and Emergency Management
• Disaster Management Rescue Teams
• Search and Rescue
• Scheduling

Kaynakça

1. Ahmadi, G., Tavakkoli-Moghaddam, R., Baboli, A., Najafi, M. (2022). A decision support model for robust allocation and routing of search and rescue resources after earthquake: a case study. Operational Research, 1039-1081. https://doi.org/10.1007/s12351-020-00591-5
2. Akdaş, E., (2023). Afet Yönetiminde Arama-Kurtarma ve Psikososyal Destek Ekiplerinin Atanması, Yüksek Lisans Tezi, Kırıkkale Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
3. Akdaş, E., Eren, T., (2023a). Doğal Afetlerde Arama Kurtarma Ekiplerinin Çizelgelenmesi: Aydın Depremi Senaryosu, In International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences, 1(1): 718-724.
4. Akdaş, E., Eren, T., (2023b). Deprem Afetinde Arama Kurtarma Ekiplerinin Çizelgelenmesi İçin Örnek Bir Uygulama, Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences, Basımda.
5. Akdaş, E., Eren, T., (2023c). Arama Kurtarma ve Psikosoyal Destek Ekiplerinin Afet İllerine Atanması ve Çizelgelenmesi: Erzincan Depremi Örneği, Uluslararası Veri Bilimi ve Güvenliği Konferansı, ICDASS2023, 6-7 July 2023, Atatürk Üniversitesi, Erzurum, Türkiye.
6. Bodaghi, B., Palaneeswaran, E., Shahparvari, S., Mohammadi, M. (2020). Probabilistic allocation and scheduling of multiple resources for emergency operations; a Victorian bushfire case study. Computers, Environment and Urban Systems, 81, 101479. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2020.101479
7. Cunha, V., Pessoa, L., Vellasco, M., Tanscheit, R., Pacheco, M. A. (2018). A Biased Random-Key Genetic Algorithm for the Rescue Unit Allocation and Scheduling Problem. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 1-6. https://doi.org/10.1109/CEC.2018.8477819
8. Eren, T., Güner, E. (2006). Paralel Makineli Çizelgelemede Toplam Tamamlanma Zamanı Ve Maksimum Gecikmenin Enküçüklenmesi. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 21(1), 21-32.

9. Eren, T., Kodanlı, E., Altundağ, B., Malkoç, S. K., Ünlüsoy, S., Biçer, Ü., Tutuk, K. (2016). Ameliyathane Çizelgeleme ve Örnek Uygulama”, Ekonomi İşletme Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, 2 (1), 71-85.
10. Ergünay, O. (2009). Doğal Afetler ve Sürdürülebilir Kalkınma. Deprem Sempozyumu, 11-12 Kasım.
11. Erkal, T., Değerliyurt, M. (2009). Türkiye’de Afet Yönetimi. Doğu Coğrafya Dergisi, 14(22), 147-164.
12. Fanjul-Peyro, L., Perea, F., Ruiz, R. (2017). MIP models and matheuristics for the unrelated parallel machine scheduling problem with additional resources. European Journal of Operational Research, 260(2), 482-493. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.01.002
13. Fiedrich, F., Gehbauer, F., Rickers, U. (2000). Optimized resource allocation for emergency response after earthquake disaster. Safety Science, 35, 41-57. https://doi.org/10.1016/S0925-7535(00)00021-7
14. Hamp, Q., Reindl, L., Güthlin, D. (2013). Decision-making behaviour during urban search and rescue: a case study of Germany. Disasters, 38(1), 84-107. https://doi.org/10.1111/disa.12035
15. Işık, Ö., Aydınoğlu, H. M., Koç, Gündoğdu, O., Korkmaz, G., Ay, A. (2012). Afet Yönetimi ve Afet Odaklı Sağlık Hizmetleri. Okmeydanı Tıp Dergisi, 28(Ek sayı 2), 82-123.
16. Karaman, Z. T. (2016). Bütünleşik Afet Yönetimi. İlkem Yayınları, 1. Baskı, İzmir.
17. Li, M. Y., Zhao, J., Fan, Z. P., Cao, P. P., Qu, X. N. (2019). A model for assignment of rescuers considering multiple disaster areas. International Journal Of Disaster Risk Reduction, 38, 101201. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2019.101201
18. Nayeri, S., Asadi-Gangraj, E., Emami, S. (2019). Metaheuristic algorithms to allocate and schedule of the rescue units in the natural disaster with fatigue effect. Neural Computing and Applications, 31(11), 7517-7537. https://doi.org/10.1007/s00521-018-3599-6
19. Nayeri, S., Tavakkoli-Moghaddam, R., Sazvar, Z., Heydari, J. (2020). Solving an emergency resource planning problem with deprivation time by a hybrid metaheuristic algorithm. Journal of Quality Engineering and Production Optimization, 5(1), 65-86. https://doi.org/10.22070/JQEPO.2020.5379.1150
20. Nayeri, S., Asadi-Gangraj, E., Emami, S., Rezaeian, J. (2021). Designing a bi-objective decision support model for the disaster management. RAIRO-Operations Research, 55(6), 3399-3426. https://doi.org/10.1051/ro/2021144
21. Nayeri, S., Sazvar, Z., Heydari, J. (2022). A fuzzy robust planning model in the disaster management response phase under precedence constraints. Operational Research, 22, 3571-3605. https://doi.org/10.1007/s12351-022-00694-1
22. Nolz, P.C., Semet, F., Doerner, K. F. (2011). Risk approaches for delivering disaster relief supplies. OR Spectrum, 33, 543-569. https://doi.org/10.1007/s00291-011-0258-z
23. Rezapour, S., Nader, N., Morshedlou, N., Rezapourbehnagh, S. (2018). Optimal deployment of emergency resources in sudden onset disasters. International Journal of Production Economics, 204, 365-382. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.08.014
24. Santoso, A., Prayogo, D. N., Parung, J., Iswadi, H., Rizqi, D. A. (2017). Model Development of Rescue Assignment and Scheduling Problem Using Grasp Metaheuristic. IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), https://doi.org/10.1109/IEEM.2017.8290124
25. Santoso, A., Sutanto, R. A. P., Prayogo, D. N., Parung, J. (2019). Development of fuzzy RUASP model-Grasp metaheuristics with time window: Case study of Mount Semeru eruption in East Java. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 235(1), 012081. https://doi.org/10.1088/1755-1315/235/1/012081
26. Shiri, D., Akbari, V., Salman, F. S. (2020). Online routing and scheduling of search and rescue teams. OR Spectrum, 42(3), 755-784. https://doi.org/10.1007/s00291-020-00594-w
27. Tirkolaee, E. B., Aydın, S. N., Ranjbar-Bourani, M., Weber, G. W. (2020). A Robust Bi-Objective Mathematical Model For Disaster Rescue Units Allocation And Scheduling With Learning Effect. Computers & Industrial Engineering, 149, 106790. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106790
28. URL 1, https://www.insarag.org/methodology/insarag-guidelines/ (Son Erişim: 05.12.2022)
29. Wex, F., Schryen, G., Feuerriegel, S., Neumann, D. (2014). Emergency response in natural disaster management: Allocation and scheduling of rescue units. European Journal of Operational Research, 235, 697-708. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2013.10.029