Disaster Logistics Warehouse Location Selection: An Application for Ankara Province

Abstract

Afetler, insan, malzeme veya çevresel kayıplara sebebiyet veren, günlük hayatın işleyişinde büyük ölçüde olumsuz etkileri olan, yaşanılan bölgenin kendi imkanları ile üstesinden gelemeyeceği olaylardır. Türkiye’de en çok yaşanılan doğal afetler ise depremlerdir. Depremlerin olumsuz etkilerinin azaltılması ise afet öncesinde gerçekleştirilen etkin afet lojistiğinin sağlanması ile mümkün olmaktadır. Afet sonrasında afetzedelere hizmet veren afet lojistik depolarının uygun yerlere kurulması, afet lojistiğinin başarılı bir şekilde uygulanmasında etkili olmaktadır. Bu yüzden bu çalışmada afet lojistik depoları için yer seçimi problemi incelenmiştir. Literatürdeki çalışmalarda afet lojistik depolarının genelde şehir merkezlerinde kurulmasına yönelik çalışmalar mevcuttur. 6 Şubat 2023 tarihinde meydana gelen depremler çevre illerden gelecek yardımların ne kadar önemli olduğunu gözler önüne sermiştir. Bu yüzden bu çalışmada Ankara’nın merkez dışı ilçelerinde kurulacak afet lojistik depoları ile hem komşu ilçelere hem de çevre illere hizmet verilmesi amaçlanmaktadır. Çalışmada afet lojistik depolarının yerlerinin belirlenmesi ile bu depolara atanacak il ve ilçelerin belirlenmesinde küme kapsama ile p-medyan ve kapasitelendilmiş p-medyan modelleri kullanılmıştır. Çalışmanın son bölümünde ise yapılan duyarlılık analizi ile modellerin etkinliği analiz edilmiştir.

Keywords

• Disaster logistics warehouse (DLW)
• cluster coverage
• p-median
• location selection

Kaynakça

1. [1] Hoyois, P, Below, R, Scheuren, JM, Guha-Sapir, D. Annual Disaster Statistical Review 2006; Numbers and Trends.
2. [2] Thomas, AS, Kopczak, LR. From logistics to supply chain management: the path forward in the humanitarian sector. Fritz Institute, 2005; 15(1), 1-15.
3. [3] Aydın, H, Ayvaz, B, Küçükaşçı, EŞ. Afet yönetiminde lojistik depo seçimi problemi: Maltepe ilçesi örneği. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi. 2017; 12: 1-13.
4. [4] Türkiye Cumhuriyeti İçişleri Bakanlığı Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD) “Açıklamalı Afet Yönetimi Terimleri Sözlüğü”, 2024; https://www.afad.gov.tr/aciklamali-afet-yonetimi-terimleri-sozlugu .
5. [5] Ergün, M, Korucuk, S, Memiş, S. Sürdürülebilir afet lojistiğine yönelik ideal afet depo yeri seçimi: Giresun ili örneği. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2020; 6(1): 144-165.
6. [6] Barbarosoǧlu, G, Arda, Y. A two-stage stochastic programming framework for transportation planning in disaster response. Journal of the operational research society. 2004; 55: 43-53.
7. [7] Dekle, J, Lavieri, MS, Martin, E, Emir-Farinas, H, Francis, RL. A Florida county locates disaster recovery centers. Interfaces. 2005; 35(2): 133-139.
8. [8] Hale, T, Moberg, CR. Improving supply chain disaster preparedness: A decision process for secure site location. International journal of physical distribution & logistics management. 2005; 35(3): 195-207.

9. [9] Gunnec, D, Salman, F. A two-stage multi-criteria stochastic programming model for location of emergency response and distribution centers. In International network optimization conference, 2007; 1-6.
10. [10] Jia, H, Ordonez, F, Dessouky, MM. Solution approaches for facility location of medical supplies for large-scale emergencies. Computers & industrial engineering. 2007; 52(2): 257-276.
11. [11] Balcik, B, Beamon, BM. Facility location in humanitarian relief. International Journal of logistics. 2008; 11(2): 101-121.
12. [12] Mete, HO, Zabinsky, ZB. Stochastic optimization of medical supply location and distribution in disaster management. International journal of production economics. 126(1), (2010). 76-84.
13. [13] Rawls, CG, Turnquist, MA. Pre-positioning planning for emergency response with service quality constraints. OR spectrum. 2011; 33: 481-498.
14. [14] Zhu, J, Liu, D, Huang, J, Han, J. Determining storage locations and capacities for emergency response. In The Ninth International Symposium on Operations Research and Its Applications (ISORA’10). 2010; 262-269.
15. [15] Görmez, N, Köksalan, M, Salman, FS. Locating disaster response facilities in Istanbul. Journal of the operational research society. 2011; 62(7); 1239-1252.
16. [16] Duran, S, Gutierrez, MA, Keskinocak, P. Pre-positioning of emergency items for CARE international. Interfaces. 2011; 41(3): 223-237.
17. [17] Döyen, A, Aras, N, Barbarosoğlu, G. A two-echelon stochastic facility location model for humanitarian relief logistics. Optimization Letters. 2012; 6: 1123-1145.
18. [18] Liu, C, Chen, ZH, Gong, YY. Site selection of emergency material warehouse under fuzzy environment. Journal of Central South University. 2013; 20(6): 1610-1615.
19. [19] Salman, FS, Yücel, E. Emergency facility location under random network damage: Insights from the Istanbul case. Computers & Operations Research. 2015; 62: 266-281.
20. [20] Şahin, Y, Altın, FG. Çadırkent yer seçimi problemi için bir atama modeli: Isparta örneği-an assignment model for shelter site selection problem: a case of Isparta. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 2016; 8(16): 323-336.
21. [21] Iqbal, S, Sardar, MU, Lodhi, FK, Hasan, O. Statistical model checking of relief supply location and distribution in natural disaster management. International Journal of Disaster Risk Reduction, 2018: 31: 1043-1053.
22. [22] Temur, GT, Turgut, Y, Yılmaz, A, Arslan, Ş, Camcı, A. Deprem sonrası planlamaya yönelik lojistik ağ tasarımı: Ümraniye bölgesinde farklı deprem senaryoları için bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2019; 25(1): 98-105.
23. [23] Durdağ, C, Ergenecoşar, S, Kınık, Z, Yılmaz, KK. Afet Bakış Açısıyla Lojistik Depo Yeri Seçimi: İstanbul Beykoz İlçesi Üzerine Bir Uygulama. Beykoz Akademi Dergisi. 2021; 9(1): 98-107.
24. [24] Soyöz, H, Özyörük, B. Afet Lojistiğinde Üç Aşamalı Karma Tamsayılı Bir Model Önerisi. Journal of Turkish Operations Management. 2021; 5(1): 641-661.
25. [25] Soyöz, H, Özyörük, B. A Five-Level and Multi-Period Mixed Integer Model Proposal in Disaster Logistics. Available at SSRN 2024; 4557000.
26. [26] Peker, İ, Korucuk, S, Ulutaş, Ş, Okatan, BS, Yaşar, F. Afet Lojistiği Kapsaminda En Uygun Dağitim Merkez Yerinin AHS-VIKOR Bütünleşik Yöntemi Ile Belirlenmesi: Erzincan İli Örneği. Journal of Management and Economics Research. 2016; 14(1): 82-103.
27. [27] Ofluoglu, A, Birdogan, B, Ar, İM. Multi-criteria decision analysis model for warehouse location in disaster logistics. Journal of Management Marketing and Logistics. 2017; 4(2): 89-106.
28. [28] Derse, O. Dematel Tabanlı TOPSIS Yöntemi ve Küme Kapsama Modeli İle Afet Lojistiği İçin Depo Yeri Seçimi: Ege Bölgesi Örneği. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2022; 25(4): 702-713.
29. [29] Tezcan, B, Alakaş, HM, Özcan, E, Eren, T. Afet sonrası geçici depo yeri seçimi ve çok araçlı araç rotalama uygulaması: Kırıkkale ilinde bir uygulama. Politeknik Dergisi. 2021; 26(1): 13-27.
30. [30] Bayram, B, Eren, T. Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Afet Sonrası Geçici Depo Yeri Seçimi. Acil Yardım ve Afet Bilimi Dergisi. 2023; 3(2): 22-30.
31. [31] Farahani, RZ, Asgari, N, Heidari, N, Hosseininia, M, Goh, M. Covering problems in facility location: A review. Computers & Industrial Engineering, 2012; 62(1): 368-407.
32. [32] Toregas, C, Swain, R, ReVelle, C, Bergman, L. The location of emergency service facilities. Operations research. 1971; 19(6): 1363-1373.
33. [33] Kara, SS, Yurdakul, G. Raylı Sistem İstasyon Yeri Belirleme Problemi İçin Küme Kapsama ve Alternatif Servis Seviyeli P-Medyan Modelleriyle Çözüm Arayışı: Gebze-Darıca Metro Hattı Uygulaması. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi. 2021; 23(69): 845-856.
34. [34] Keçeci, B, Dengiz, O, Dengiz, B, Sümer, E, Kılıç, A, Ece, Ç, ..., Çiçek, S. AEEE tahmini ve toplama noktalarının belirlenmesi: Çankaya Belediyesi için bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2017; 24(4): 692-704.
35. [35] Aktaş, E, Özaydın, Ö, Bozkaya, B, Ülengin, F, Önsel, Ş. Optimizing fire station locations for the Istanbul metropolitan municipality. Interfaces. 2013; 43(3): 240-255.
36. [36] Bell, JE, Griffis, SE, Cunningham, WA, Eberlan, JA. Location optimization of strategic alert sites for homeland defense. Omega. 2011; 39: 151–158
37. [37] Sorensen, P, Church, R. Integrating expected coverage and local reliability for emergency medical services location problems. Socio-Economic Planning Sciences. 2010; 44(1): 8-18.
38. [38] Farahani, RZ, Asgari, N. Combination of MCDM and covering techniques in a hierarchical model for facility location: A case study. European Journal of Operational Research. 2007; 176: 1839–1858.
39. [39] Erdemir, ET, Batta, R, Spielman, S, Rogerson, PA, Blatt, A, Flanigan, M. Location coverage models with demand originating from nodes and paths: Application to cellular network design. European Journal of Operational Research. 2008; 190(3): 610–632.
40. [40] Yelbay, B, Birbil, Şİ, Bülbül, K. The set covering problem revisited: an empirical study of the value of dual information. Journal of Industrial and Management Optimization. 2014; 1-22.
41. [41] Hakimi, SL. Optimum distribution of switching centers in a communication network and some related graph theoretic problems. Operations research. 1965; 13(3): 462-475.
42. [42] Durak, İ, Yıldız, M. P-Medyan tesis yeri seçim problemi: Bir uygulama. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi. 2015; 7(2); 43-64.
43. [43] Şahin, Y, Hazırcı, M. Geçici İskân Alanlarının Seçimi İçin AHP Temelli P-Medyan Modeli: Burdur Örneği. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi. 2019; 7(2): 403-417.
44. [44] Desticioglu, B, Ozyoruk, B. Covid 19 Vaccine Distribution Location Selection Problem: Application of Ankara Province. In International Conference on Management Science and Engineering Management, Cham: Springer International Publishing. 2022; 702-714).
45. [45] Yao, J, Zhang, X, Murray, AT. Location optimization of urban fire stations: access and service coverage. Comput. Environ. Urban Syst. 2019; 73: 184–190.
46. [46] Gwalani, H, Tiwari, C, Mikler, AR. Evaluation of heuristics for the p-median problem: Scale and spatial demand distribution. Computers, environment and urban systems. 2021; 88: 101656.
47. [47] Karayolları Genel Müdürlüğü (KGM), 2024; https://www.kgm.gov.tr/Sayfalar/KGM/SiteTr/Uzakliklar/ilcedenIlceyeMesafe.aspx .