Fermatean bulanık ortamda çok kriterli karar analizi: Yangın söndürme uçak tipi seçimi üzerine bir araştırma

Abstract

Dünya üzerinde karasal alanların üçte birini kaplayan ormanlar, ekolojik dengenin sağlanması, biyoçeşitliliğin korunması ve karbon emisyonu gibi pek çok hayati fayda sağlayarak canlı yaşamı için kritik bir öneme sahiptir. Ormanlar, küresel ısınma ve iklim değişikliği gibi evrensel problemler nedeniyle de tüm dünya için büyük bir değer taşımaktadır. Bu nedenle, ormanların korunması ulusal bir mesele olmanın ötesinde, Rio Sözleşmesi, Kyoto Protokolü ve Paris Anlaşması gibi birçok uluslararası anlaşmanın konusu olmuştur. Ormanların korunmasına yönelik küresel hassasiyete rağmen hem dünya genelinde hem de Türkiye’de orman alanlarının sürdürülebilirliğini tehdit eden en büyük sorun orman yangınlarıdır. Orman yangınlarının yıkıcı gücü, orman ekosistemine verdiği zararın yanı sıra, can ve mal kayıplarına neden olarak ağır sonuçlar doğurmaktadır. Bu nedenle, devletin orman yangınlarıyla mücadelede etkin bir savaş organizasyonu hazırlaması, yani orman idaresinin yangın gerçekleşmeden önce gerekli önlemleri alarak yangına hazırlıklı olması, yangınların vereceği zararların en aza indirilmesi açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmada, orman ve orman dışı yangınlara müdahale konusunda kritik öneme sahip olan yangın söndürme uçak tipi seçimi üzerine bir araştırma gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, Orman Genel Müdürlüğü’nün mevcut filosunu genişletme kararı alması halinde en uygun uçak tipinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, üç boyutlu bulanık küme uzantılarından Fermatean bulanık kümelere entegrasyonu yapılan SWARA (Aşamalı Ağırlık Değerlendirme Oran Analizi) ve TOPSIS (İdeal Çözüme Benzerlik Yoluyla Tercih Sıralaması) yöntemleri kullanılarak 3 alternatif uçak için 11 değerlendirme kriteri üzerinden seçim yapılmıştır. Elde edilen bulgulara göre Beriev Be-200 tipi uçak en uygun seçenek olarak belirlenmiştir.

Keywords

• Uçak seçimi
• yangın söndürme
• orman yangını
• orman yangınları ile mücadele
• Fermatean bulanık kümeler.

Fermatean fuzzy environment-based multi-criteria decision analysis: A Study on the selection of firefighting aircraft type

Abstract

Forests, which cover one-third of the world’s land area, are of critical importance for living life by providing many vital benefits such as maintaining ecological balance, protecting biodiversity and carbon emissions. Forests are of great value to the whole world due to universal problems such as global warming and climate change. For this reason, the protection of forests, beyond being a national issue, has become the subject of many international agreements such as the Rio Convention, Kyoto Protocol and Paris Agreement. Despite this global sensitivity towards the protection of forests, the biggest problem that threatens the sustainability of forest areas both around the world and in Turkey is forest fires. The destructive power of forest fires has serious consequences, causing loss of life and property, as well as damage to the forest ecosystem. For this reason, it is important for the state to prepare an effective combat organization to combat forest fires, that is, for the forest administration to be prepared for fires by taking the necessary precautions before the fire occurs, to minimize the damage caused by fires. In this study, an investigation is carried out on the selection of firefighting aircraft types, which are of critical importance in combating forest and non-forest fires. The aim of the study is to determine the most suitable aircraft type in the event that the General Directorate of Forestry decides to expand its existing fleet. For this purpose, a selection is made among three alternative aircraft based on eleven evaluation criteria by using the SWARA (Step-wise Weight Assessment Ratio Analysis) and TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) methods, integrated with Fermatean fuzzy sets derived from three-dimensional fuzzy set extensions. According to the findings, Beriev Be-200 type aircraft is determined as the most suitable option.

Keywords

• Aircraft selection
• firefighting
• forest fire
• fighting forest fires
• Fermatean fuzzy sets.

References

1. Akyurt, İ. Z., & Kabadayı, N. (2020). Bulanık AHP ve bulanık gri ilişkisel analizi yöntemleri ile kargo uçak tipi seçimi: Bir Türk havayolu firmasında uygulama. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 15(57), s. 38-55. https://doi.org/10.19168/jyasar.609416
2. Ardil, C. (2020). Trainer aircraft selection using preference analysis for reference ideal solution (PARIS). World Academy of Science, Engineering and Technology, International Journal of Aerospace and Mechanical Engineering, 14(5), s. 193-204.
3. Avcı, M., & Korkmaz, M. (2021). Türkiye’de orman yangını sorunu: Güncel bazı konular üzerine değerlendirmeler. Turkish Journal of Forestry, 22(3), s. 229-240. https://doi.org/10.18182/tjf.942706
4. Aydoğan, H. (2023). Çok kriterli sıralama ve seçim problemleri için Fermatean bulanık SWARA-TOPSIS metodoloji önerisi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
5. Bakır, M., Akan, Ş., & Özdemir, E. (2021). Regional aircraft selection with fuzzy PIPRECIA and fuzzy MARCOS: A case study of the Turkish airline industry. Facta Universitatics, Series: Mechanical Engineering, 19(3), s. 423-445.
6. Bruno, G., Esposito, E., & Genovese, A. (2015). A model for aircraft evaluation to support strategic decisions. Expert Systems with Applications, 42(13), s. 5580-5590.
7. Chen, C. T. (2000). Extensions of the TOPSIS for Group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems, 114, s. 1-9.
8. Dozic, S., & Kalic, M. (2014). An AHP approach to aircraft selection process. Transportation Research Procedia, 3, s. 165-174.

9. Dožić, S., & Kalić, M. (2015). Comparison of two MCDM methodologies in aircraft type selection problem. Transportation Research Procedia, 5(1), s. 910-919.
10. Durmaz, K. İ., & Gencer, C. (2020). JSMAA tabanlı yeni bir eklenti: SWARA-JSMAA ve akrobasi uçağı seçimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(3), s. 1487-1498.
11. Kabak, M., & Erdebilli, B. (2021). Bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri MS Excel ve software çözümlü uygulamalar. Ankara: Nobel Yayın.
12. Kartal, M. (2022). Havayolu İşletmeleri için uçak seçim stratejisinde SWARA tabanlı EDAS ve COPRAS yöntemlerinin kullanımı. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Hitit Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü.
13. Keršuliene, V., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2010). Selection of rational dispute resolution method by applying new step-wise weight assessment ratio analysis (SWARA). Journal of Business Economics and Management, 11(2), s. 243–258. https://doi.org/10.3846/jbem.2010.12
14. Kiracı, K., & Bakır, M. (2018). Hava aracı seçim problemlerinde çok kriterli karar verme yöntemlerinin kullanılması ve bir uygulama. Journal of Transportation and Logistics, 3(1), s. 13-24.
15. Kocakaya, K., Engin, T., Tektaş, M., & Aydın, U. (2021). Türkiye’de bölgesel havayolları için uçak tipi seçimi: Küresel bulanık AHP-TOPSIS yöntemlerinin entegrasyonu. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulama Dergisi, 4(1), s. 27-58.
16. Kocaoğlu, B., Odabaşoğlu, Ş., & Özaslan, İ. H. (2021). Türkiye’de pistonlu tek motorlu uçak seçiminde çok kriterli karar verme AHP ve TOPSIS yöntemlerinin kullanılması. Journal of Aviation Research, 3(2), s. 243-263.
17. Küçük, M., Tiryaki Güngör, A. G., & Küçük, Ö. (2024). Doğal örtü yangını ve kontrollü anız yakmanın bazı toprak özellikleri üzerine etkilerinin araştırılması. Journal of Anatolian Environmental and Animal Sciences, 9(1), 13-22.
18. Özdemir, Y., Basligil, H., & Karaca, M. (2011). Aircraft selection using analytic network process: A case for Turkish airlines. Proceedings of the World Congress on Engineering (WCE) Vol II, s. 9-13.
19. Senapati, T., & Yager, R. R. (2020). Fermatean fuzzy sets. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 11, s. 663-674. https://doi.org/10.1007/s12652-019-01377-0
20. Şimşek, H., Özaslan, İ. H., & Eryılmaz, İ. (2022). Pilot selection in airline organizations with the analytical hierarchy process. Journal of Aviation, 6(2), s. 218-227. https://doi.org/10.30518/jav.1111580
21. Tezcan, M. C. (2022). Uçak teknisyenlerinde negatif vijilans faktörlerin analitik belirlenmesi ve vijilans düzeylerinin ölçümü. Journal of Aviation Research, 4(1), s. 76-104. https://doi.org/10.51785/jar.969614
22. Tezcan, M. C. (2024). Düşük maliyetli bir Türk havayolu işletmesi için uçak tipi seçimi: Sezgisel bulanık SWARA-TOPSIS yaklaşımı. Journal of Aerospace Science and Management, 2(2), s. 1-22.
23. Tezcan, M. C. (2024). Pisagor bulanık kümelere entegre AHP ve TOPSIS yöntemleri ile uçak tipi seçiminin optimizasyonu: Havayolu işlemeleri için model önerisi. Journal of Aviation Research, 6(1), 1-24. https://doi.org/10.51785/jar.1371387
24. Wang, T., & Chang, T. (2007). Application of TOPSIS in evaluating initial training aircraft under a fuzzy environment. Expert Systems with Applications, 33(4), s. 870-880.
25. Yang, S., Pan, Y., & Shouzhen, Z. (2022). Decision making framework based Fermatean fuzzy integrated weighted distance and TOPSIS for green low-carbon port evaluation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 114(C), Makale 105048. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105048