Erzincan İli 110 Acil Çağrılarının Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Farklı İstatistiksel Analiz Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Öz

110 Acil çağrıları için en önemli verimlilik ölçütü, acil yardım çağrısının yapılmasından sonra ekiplerin olay yerine ulaşması ile acil müdahalenin başlatılmasına kadar geçen ve “müdahale süresi” olarak adlandırılan zamandır. Müdahale süresini etkileyen en önemli sorunlardan biri istasyon yerleşim yerinden kaynaklanan sıkıntılardır. Günümüzde ileri bilgi teknolojileri ve görüntüleme yöntemleri istasyon yerleşim alanı belirlenmesi çalışmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu amaçla kullanılan bilgi teknolojilerinden biri de “Coğrafi Bilgi Sistemleri” (CBS)’dir. Literatür incelendiğinde, Türkiye’de bulunan çeşitli illerde istasyon yerleşim yeri belirleme çalışmalarının CBS kullanılarak yapıldığı görülmüştür. Bu çalışmada, Erzincan Merkez 110 itfaiye istasyonlarının aldığı çağrılardan hareketle mevcut istasyon yerlerinin kapsayıcılığının belirlenmesi için CBS’nin ve çağrıların modellenmesi için zaman serileri ve yapay sinir ağlarının kullanılması amaçlanmıştır. Mevcut araştırma Erzincan merkezin mahallelerini kapsamakta olup, veriler Erzincan Belediyesi İtfaiye Müdürlüğünden alınmıştır. Verilerin analizinde SPSS (Sosyal Bilimler İçin İstatistik Programı) paket programı, MATLAB programı ve ArcGIS programı kullanılmıştır. Verilerin ArcGIS’de sorgulanabilmesi için öncelikle temel coğrafi veri (harita) altlıkları oluşturulmuştur. Ardından veriler aynı koordinat sistemi içerisinde sayısallaştırılarak ArcGIS programına aktarılmıştır. Araştırmanın sonucunda CBS’nin konumsal analiz fonksiyonları ile itfaiye istasyonları için en uygun yerler önerilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Coğrafi Bilgi Sistemleri
• Konumsal Analiz
• İtfaiye İstasyonu
• 110 Acil

Evaluation of 110 Emergency Calls of Erzincan with Geographical Information Systems and Modeling with Different Statistical Analysis Methods

Öz

The most important criterion for 110 emergency call is the time, which is between the arrival of the teams at the event location after the emergency call and the initiation of emergency response; and called as “response time”. One of the most important problems affecting the intervention time is the problems arising from the station settlement. Today, advanced information technologies and imaging methods are widely used in the determination of the station settlement area. One of the methods used for this purpose is "Geographic Information Systems" (GIS). In the literature, various station settlement determination process in Turkey have been seen in the CBS. In this study, it is aimed to use time series and artificial neural networks to model the geographic information systems and calls to determine the coverage of the existing station locations based on the calls received by the 110 fire stations in Erzincan city center. The current research covers the neighborhoods of Erzincan center and the data were taken from the Erzincan Municipality Fire Department. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) package program, MATLAB program and ArcGIS program were used to analyze the data. In order to query the data in ArcGIS, basic geographical data (map) bases were created. Then, the data were digitized in the same coordinate system and transferred to the ArcGIS program. At the end of the research, the most appropriate the fire station were recommended with the locational analysis functions of GIS. 

Anahtar Kelimeler

• Fire Station
• 110 Emergency
• Geographical Information Systems
• Spatial Analysis

Kaynakça

1. Aksaraylı M. (2005). Coğrafi Bilgi Sistemi Tabanlı Acil Afet Yönetimi Sistemi: İzmir İli Uygulaması, Doktora Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir, Türkiye.
2. Aydın, C. (2018). Makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak itfaiye istasyonu ihtiyacının sınıflandırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 14, 169-175.
3. Bayata, H. F. (2010). Trafik kazalarının çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle modellenmesi, Yayımlanmamış Doktora Tezi, Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Erzurum.,184.
4. Bayata, H. F. ve Hattatoğlu, F. (2011). Erzincan ili için farklı yöntemlerle trafik kaza tahmin modellemesi. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 4(1), 31-46.
5. Bozkurt, H. (2007). Zaman Serileri Analizi. Ekin Kitapevi, Bursa.
6. Chaudhary, P., Chhetri, S. K., Joshi, K. M., Shrestha, B. M. & Kayastha, P. (2016). Application of an Analytic Hierarchy Process (AHP) in the GIS interface for suitable fire site selection: A case study from Kathmandu Metropolitan City, Nepal. Socio-Economic Planning Sciences, 53, 60-71.
7. Coşkun, N. (2007). Acil Servis Sistemlerinde Yerleşim Problemine Analitik ve Genetik Programlama Yaklaşımları, Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana, Türkiye.
8. Djokanovic, S., Abolmasov, B. & Jevremovic, D. (2016). GIS application for landfill site selection: a case study in Pancevo, Serbia. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 75, 1273-1299.

9. Erden, T. (2009). Coğrafi Bilgi Sistemleri ile Analitik Hiyerarşi Yöntemi’ne Dayalı İtfaiye İstasyon Yer Seçimi: İstanbul Örneği, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye.
10. Erden, T. ve Coşkun, M. Z. (2011). Coğrafi bilgi sistemleri ve analitik hiyerarşi yöntemi yardımıyla itfaiye istasyon yer seçimi, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara.
11. Erkal, T. ve Değerliyurt, M. (2013). Eskişehir’de acil durum yönetiminde ağ (network) analizlerinin kullanılması. Türk Coğrafya Dergisi, 61, 11-20.
12. Eroğlu, H. (2014). Coğrafi bilgi sistemleri (cbs) ve bulanık analitik hiyerarşi metodu (fahp) kullanılarak rüzgar santralleri için en uygun yer tayini. Elektrik – Elektronik – Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, Bursa.
13. Küpçü, S. (2005). ArcGıs 9 Uygulama Dökümanı, Ankara: Sinan Ofset Matbaacılık.
14. Nişancı R., Yıldırım V. ve Erbaş Y. S. (2012) “Fire analysis and production of fire risk maps: the trabzon experience, risk management for the future-theory and cases”, Risk Management for the Future – Theory and Cases (Edited by Dr Jan Emblemsvåg), 215-232.
15. Öztürk, Y. E., Öncel, H. ve Ördek, E., (2013). Konya-Selçuklu ilçesinde 112 acil servis istasyonları yerleşim modeli Selçuk Üniversitesi Mühendislik Bilim ve Teknoloji Dergisi, 1(1), 19-32.
16. Uslu, A., Kızıloğlu, K., İşleyen, S. K. ve Kahya, E. (2017). Okul yeri seçiminde coğrafi bilgi sistemine dayalı AHP-TOPSIS yaklaşımı: Ankara ili örneği. Politeknik Dergisi, 20(4), 933-943.
17. Pasha, I. (2006). Ambulance Management System Using GIS, Master Thesis, Department of Computer and Information Science Linköping University, Sweden,
18. ReVelle C.S. & Eiselt H.A. (2005). Location analysis: a synthesis and survey. European Journal of Operational Research, 165(1), 1-19.
19. Sarhan R. S., Shabana B. T. & El-Bakry, H. M. (2015). Design of an efficient integrated system for ambulance management. International Journal of Electronics Communication and Computer Engineering, 6(4), 2278–4209.
20. Selim, H. ve Özkarahan, İ., (2003). Acil servis araçları yerleşiminin belirlenmesinde yeni bir model. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 14 (1), 18-27.
21. Solak, A. O. (2013). Türkiye’nin toplam petrol talebi ve ulaştırma sektörü petrol talebinin arıma modeli ile tahmin edilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), s.131-142.
22. Swalehe, M. (2016). Dynamic Ambulance Deployment to Reduce Ambulance Response Times Using Geographic Information Systems: A Case Study of Odunpazarı District of Eskişehir Province, Republic of Turkey, Master Thesis, Anadolu University, Eskişehir, Turkey.
23. Tarı R. (2008). Ekonometri, Kocaeli Ünv. Yayınları, Avcı Ofset, İstanbul.
24. URL 1, https://www.erzincan.bel.tr/mudurlukyazi/46/%C4%B0%C5%9E%20AKI%C5%9E%20SEMASI (Son Erişim: 15.06.2019)
25. URL 2, https://www.nufusu.com/il/erzincan-nufusu (Son erişim: 15.06.2019)
26. URL 3, http://www.nfpa.org/ (Son Erişim: 05.06.2019)
27. Yalçın, M. ve Batuk, F. (2010). Toplu konut alanlarının CBS-çok ölçütlü karar verme yöntemiyle belirlenmesi: Bakırköy ilçesi. III. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu, 10, 579-585.