Traffic Data Based Ideal Airport Suggestions Providing Regional Service in Disasters

Öz

This study differs from previous similar studies in three main directions. Firstly, the location of the most suitable facilities that can provide regional service were determined by applying clustering method. Thus, not only one airport facility in a single location serving across the country was determined, which separates this research from the others. Secondly, in the previous studies, Istanbul Airport was not taken into account because it has not been put into service. Therefore, this study takes that particular airport into consideration. Thirdly, optimum solutions for such new situation were produced with more up-to-date data and using a modern optimization method, the tree seed algorithm. As a result of the analyzes made based on traffic data, traffic-based weight coefficients and location data from which transportation distances were obtained, a total of sixteen ideal airports were recommended that can provide service to their regions, especially during emergencies or after any disaster. In accordance with the suggestions of this research, it is expected that progress will be made in minimizing the loss of time and expense, and especially minimizing the loss of life thanks to the services which can be provided by air transportation in any emergency.

Anahtar Kelimeler

• Air Traffic Data
• Transportation Network
• Location Analysis
• Clustering
• Tree Seed Algorithm
• Disaster

Trafik Verilerine Göre Afetlerde Bölgesel Hizmet Verebilecek İdeal Havalimanı Önerileri

Öz

Bu çalışma, önceki benzer çalışmalardan üç ana yönden ayrılmaktadır. Birincisi, yöntem olarak diğerlerinden ayrılarak ülke çapında sadece tek bir lokasyondaki havalimanı tesisi değil kümeleme yöntemi uygulanarak bölgesel hizmet verebilecek en uygun tesisler tespit edilmiştir. İkincisi, önceki çalışmalarda İstanbul Havalimanı henüz hizmete girmediğinden dolayı değerlendirmeye alınmamışken, bu çalışmada optimizasyon hesaplarına dahil edilmiştir. Üçüncüsü, yeni durumun önceki çalışmalara nazaran daha güncel verilerle ve daha güncel bir optimizasyon yöntemi olan ağaç tohum algoritması kullanılarak optimum çözümler üretilmiştir. Trafik verileri, trafiğe dayalı ağırlık katsayıları ve ulaşım mesafelerinin elde edildiği konum verilerine dayanarak yapılan analizler sonucunda, toplam on altı havalimanı kendi bölgelerine, özellikle herhangi bir felaket sırasında veya sonrasındaki acil durumlarda, servis sağlayabilecek ideal havalimanları bu çalışmada ortaya çıkarılarak tavsiye edilmiştir. Bu araştırmanın önerileri doğrultusunda, herhangi bir acil durumda gerekli olan ve havayolu ile sağlanabilecek hizmetler sayesinde zaman ve gider kaybının azaltılması gibi amaçlar gözetilirken daha da önemlisi can kaybının en az düzeye indirilmesi konusunda ilerleme kaydedilmesi beklenmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Hava Trafik Verileri
• Ulaşım Ağı
• Lokasyon Analizi
• Kümeleme
• Ağaç Tohum Algoritması
• Afet

Kaynakça

1. Aydoğdu İ., (2017), Comparison of metaheuristics on multi objective (cost&C0 2) optimization of RC cantilever retaining walls, Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 23(3), 221-231.
2. Chen F., Ye Z., Wang C., Yan L., Wang R., (2018), A feature selection approach for network intrusion detection based on tree-seed algorithm and K-nearest neighbor, In 2018 IEEE 4th International Symposium on Wireless Systems within the International Conferences on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS-SWS), ss.68-72.
3. Chen W., Cai M., Tan X., Wei B., (2019), Parameter identification and state-of-charge estimation for li-ion batteries using an improved tree seed algorithm, IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, 102(8), 1489-1497.
4. Chen W.J., Tan X.J., Cai M., (2017), Parameter identification of equivalent circuit models for Li-ion batteries based on tree seeds algorithm, IOP conference series: earth and environmental science,73(1), 012024, doi :10.1088/1755-1315/73/1/012024.
5. Demir E., (2018a), Havalimanlarında kalkış öncesi, acil durumlarda, yardım alınabilecek en uygun lokasyonun Weber problemine uyarlanarak belirlenmesi, Türk Coğrafya Dergisi, 70, 81-85.
6. Demir E., (2018b), Approach for siting a support facility for transporting supplies in emergency cases in the Republic of Bulgaria, MATEC Web of Conferences, EDP Sciences, 234, 06001, doi: 10.1051/matecconf/201823406001.
7. Demir E., Kockal N.U., (2019), Iterative methodology on locating a cement plant, Journal of Inequalities and Applications, 2019(1), 1-8.
8. DHMİ, (2020), Havalimanları karşılaştırmalı istatistikleri, https://www.dhmi.gov.tr/sayfalar/istatistik.aspx, [Erişim 18 Nisan 2020].

9. Ekinci R., Büyüksaraç A., Ekinci Y.L., Işık E., (2020), Bitlis ilinin doğal afet çeşitliliğinin değerlendirilmesi, Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 6(1), 1-11.
10. El-Fergany A.A., Hasanien H.M., (2018), Tree-seed algorithm for solving optimal power flow problem in large-scale power systems incorporating validations and comparisons, Applied Soft Computing, 64, 307-316.
11. Günaydın M., Tatlı Ö., Genç E.E., (2017), Arama kurtarma örgütleri ve ulusal medikal kurtarma ekipleri (UMKE), Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 3(1), 56-63.
12. Kiran M.S., (2015), TSA: Tree-seed algorithm for continuous optimization, Expert Systems with Applications, 42(19), 6686-6698.
13. Macit İ., (2019), Bütünleşik afet yönetiminde Sendai çerçeve eylem planının beklenen etkisi, Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 5(1), 175-186.
14. Marcon Y., (2020), Distance-based clustering of a set of XY coordinates, MATLAB Central File Exchange, https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/56150-distance-based-clustering-of-a-set-of-xy-coordinates, [Erişim 28 Nisan 2020].
15. Muneeswaran V., Rajasekaran M.P., (2018), Gallbladder shape estimation using tree-seed optimization tuned radial basis function network for assessment of acute cholecystitis. Intelligent Engineering Informatics’in İçinde, (Bhateja V., Coello Coello C., Satapathy S., Pattnaik P., Ed.), Springer, Singapore, ss.229-239.
16. Uslu S., Dönmez K., (2017), Hava trafik kontrol kaynaklı uçak kazalarının incelenmesi, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 271-287.
17. Usta G., Torpuş K., Küçük U., (2017), Afetlerde START triaj skalası, Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 3(2), 70-76.
18. Uzun B., Civalek O., Aydoğdu İ., (2019), Optimum design of nano-scaled beam using the social spider optimization (SSO) algorithm, Journal of Applied and Computational Mechanics, doi: 10.22055/jacm.2019.31406.1870.
19. Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü (SHGM), (2020), 2019 yılı faaliyet raporu. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı. http://web.shgm.gov.tr/tr/kurumsal/4006-faaliyet-raporlarimiz, [Erişim 15 Nisan 2020].
20. Snyder J.P., (1987), Map Projections - A Working Manual. U.S. Geological Survey Professional Paper 1395, United States Government Printing Office, Washington.
21. Yıldırım C., Aydoğdu İ., (2017), Artificial bee colony algorithm for thermohydraulic optimization of flat plate solar air heaters, Journal of Mechanical Science and Technology, 31(7), 3593-3602.
22. Zheng Y., Zhou J., Zhu W., Zhang C., Li C. Fu W., (2016), Design of a multi-mode intelligent model predictive control strategy for hydroelectric generating unit, Neurocomputing, 207, 287-299.
23. Zhou J., Zheng Y., Xu Y., Liu H., Chen D., (2018), A heuristic TS fuzzy model for the pumped-storage generator-motor using variable-length tree-seed algorithm-based competitive agglomeration, Energies, 11(4), 944, doi: 10.3390/en11040944.