Anız Yangınlarına Müdahale için İtfaiye Drone Seçimi: Giresun Örneği

Öz

Dünya’da her gün bilinçsizce oluşturulan anız yangınları, geniş ölçekli yangınlara dönüşebilmektedir. Bu yangınların kontrolden çıkması sonucunda çok büyük miktarlarda tarım ve orman arazisi zarar görmektedir. Yangınların çıkış anından itibaren itfaiye birimlerinin yangına bir an önce müdahale etmesi elzemdir. Bazı yangınların gerçekleştiği alan itibariyle kara yolunun olmaması, havadan müdahale birimlerinin de başka illerde konuşlu olması durumunda yangına çok uzun süreler müdahale edilememektedir. Bu durumda gelişen teknolojiden yararlanarak, yangın ihbarı geldiği andan itibaren itfaiye birimlerinin sürü itfaiye dronlarını yangın bölgelerine yönlendirmesi, yangının genişlemesini engellemek adına hayati derecede önemlidir. Bu çalışmada, Giresun ilindeki yangınlara müdahale için sıvı taşıma amacı ile üretilmiş benzer özelliklere sahip olan beş itfaiye dronun arasından optimum seçimin yapılması hedeflenmiştir. Bu değerlendirme yapılırken tank kapasitesi, püskürtme hızı, uçuş hızı, tam kapasiteli havada kalma süresi, optimum atış irtifası ve birim fiyatı olmak üzere altı kriter ele alınmıştır. Yapılan çalışmada Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS, Analytic Hierarchy Process-AHP) ile kriterler ağırlıklandırılmış ardından COPRAS yöntemi ile dronlar değerlendirilmiştir. Çalışma; Türkiye’de ÇKKV ile drone seçimi ve yangın müdahalesi için drone seçimi konusu üzerine yapılmış ilk uygulama özelliğini taşımaktadır. Bununla birlikte çözüm yaklaşımı sunulan problem için AHP ve COPRAS kullanılması, ele alınan probleme uygulanan yöntem açısından literatüre katkı sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Afet yönetimi
• yangın müdahalesi
• drone seçimi
• AHP
• COPRAS

Fire Brigade Drone Selection for Response to Stubble Fires: The Case of Giresun

Öz

Stubble fires, unconsciously generated worldwide daily, can turn into large-scale fires. As a result of these fires getting out of control, vast agricultural and forest lands are damaged. Firefighters must respond to the fire as soon as possible from the moment of the fire. In the absence of a highway due to the area where some fires took place, and if the air response units are located in other provinces, the fire cannot be intervened for a very long time. In this case, taking advantage of the developing technology, it is vitally essential for the fire departments to direct the herd firefighting drones to the fire zones from the fire notification arrives to prevent the spread of the fire. In this study, the authors aim to select the most appropriate firefighting drone for responding to crop residue fires in the Giresun province of Turkey. These fires, which can spread rapidly and cause damage to agricultural and forest lands, require a quick response from firefighters. In some cases, the location of the fire or a lack of infrastructure may make it difficult for firefighters to reach the scene in a timely manner. To address this issue, the authors propose using drones to respond to these fires. Five drones, each equipped to carry liquids such as water and pesticides, are evaluated based on six criteria: tank capacity, spray rate, flight speed, total airtime capacity, average altitude during use, and unit price. The Analytic Hierarchy Process (AHP), a method of multi-criteria decision-making (MCDM), is used to weigh these criteria. The COPRAS method is then used to evaluate the drones based on the weighted criteria. This study is the first in Turkey to use MCDM techniques to select drones for fire response, and the use of AHP and COPRAS in this context adds to the existing literature on the application of these methods to this type of problem.

Anahtar Kelimeler

• Disaster management
• fire response
• drone selection
• AHP
• COPRAS

Kaynakça

1. Akhloufi, M. A., Couturier, A., & Castro, N. A. (2021). Unmanned aerial vehicles for wildland fires: Sensing, perception, cooperation and assistance. Drones, 5(1), 15.
2. Akpınar, M. E. (2021). Unmanned aerial vehicle selection using Fuzzy Choquet Integral. Journal of Aeronautics and Space Technologies, 14(2), 119-126. ,
3. Alakaş, H. M., Yazıcı, E., Cebeci, S., Yılmaz, E. E. ve Eren, T. (2021). Toplu ulaşım sistemlerinde araç tipi seçimi: Kırıkkale kampüs hattı örneği. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), 269-287.
4. Alvalı, G. T., Balbay, A., Şişman, T. ve Güneş, S. (2021). Selection of electric vehicle chassis material using Multi-Criteria Decision Making techniques. Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology, 9(4), 573-588.
5. Ausonio, E., Bagnerini, P., & Ghio, M. (2021). Drone swarms in fire suppression activities: a conceptual framework. Drones, 5(1), 17.
6. Arslan, R. (2018). AHP ile Ağırlıklandırılmış VIKOR yöntemiyle araç seçimi; Rent A Car firması uygulaması. Türk Akademik Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 1(1), 15-20.
7. Aslan, H. M. (2017). AHP-ARAS Hibrit yöntemi ile lojistik işletmelerinin en uygun araç seçimi. Alphanumeric Journal, 5(2), 271-282.
8. Aydın, F.E. (2009). Giresun şehrinin iklimi. Yüksek Lisans Tezi. www//efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/http://nek.istanbul.edu.tr:4444/ekos/TEZ/32959.pdf”

9. Aydin, Ö., Öznehir, S. ve Akcali, E. (2009). Ankara için on imal hastane yeri seçiminin Analitik Hiyerarşi Süreci ile modellemesi. Suleyman Demirel University Journal of Faculty of Economics & Administrative Sciences, 14(2), 69-86.
10. Aydin, B., Selvi, E., Tao, J., & Starek, M. J. (2019). Use of fire-extinguishing balls for a conceptual system of drone-assisted wildfire fighting. Drones, 3(1), 17.
11. Chung, P. H., Ma, D. M., & Shiau, J. K. (2019). Design, manufacturing, and flight testing of an experimental flying wing UAV. Applied Sciences, 9(15), 3043.
12. Çelikyay, S. (2002). Çok amaçlı savaş uçağı seçiminde çok ölçütlü karar verme yöntemlerinin uygulanması. Diss. Fen Bilimleri Enstitüsü.
13. Doğan, E. M., Eren, M. ve Çelik, K. (2017). Lojistik sektöründe ağır ticari araç seçimi problemine yönelik COPRAS-G yöntemi ile karar verme. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(1), 153-178.
14. Eren, T., Danışan, T., Deringöz, A. ve Aksüt, G. (2022). Comparison and selection of patient follow-up systems for covid-19 pandemic patients. Fashion and Textiles, 9(1), 1-13.
15. Gavcar, E. ve Kara, N. (2020). Elektrikli otomobil seçiminde ENTROPI ve TOPSIS yöntemlerinin uygulanması. İş ve İnsan Dergisi, 7(2), 351-359.
16. Gencer, C., Aydoğan, E. K. ve Aytürk, S. (2008). Analitik Hiyerarşi Prosesi ile hafif makineli tüfek seçimi. Savunma Bilimleri Dergisi, 7(2), 87-105.
17. Hamurcu, M. ve Eren, T. (2017). Toplu taşıma türünün seçiminde çok kriterli karar verme uygulaması. In International Conference on Advanced Engineering Technologies (ICADET), 3, ss.1-13.
18. Hamurcu, M. ve Eren, T. (2018). Yüksek kapasiteli elektrikli otobüslerin seçiminde hibrit çok kriterli karar verme uygulaması. Transist 11. Uluslararası Ulaşım Teknolojileri Sempozyumu ve Fuarı, İstanbul, Türkiye, ss.1-10.
19. Kabak, M. ve Uyar, O. (2013). A multi criteria approach for heavy commercial vehicle selection problem in logistics sector. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 28(1).
20. Kara, M., Yumuşak, R. ve Eren, T. (2022). Acil yardım müdahalesi yapan birimler için çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile kargo drone seçimi. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi, [Baskıda].
21. Keleş, N. (2022). Armed unmanned aerial vehicle selection. Available at SSRN 4113879.
22. Özcan, E, Yumuşak, R. ve Eren, T. (2021). A novel approach to optimize the maintenance strategies: a case in the hydroelectric power plant. Eksploatacja I Niezawodność- Maintenance and Reliability, 23(2), 324-337.
23. Özdağoğlu, A., Keleş, M. K. ve Genç, V. (2021). FUCOM ve PROMETHEE yöntemleri ile ticari araç seçimi: peyzaj firmasında bir uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25(Özel Sayı), 231-253.
24. Özkan, Ö. (2007). Personel seçiminde karar verme yöntemlerinin incelenmesi: AHP, ELECTRE ve TOPSIS örneği. Basılmamış Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi.
25. Uçar, U. ve İşleyen, S. (2019). A new solution approach for UAV routing problem with moving target-heterogeneous fleet. Journal of Polytechnic-Politeknik Dergisi, 22(4).
26. Saraçyakupoğlu, T., Delibaş, H. D. ve Özçelik, A. D. (2022). An experimental determination and numerical analysis of a loiter munition unmanned aerıal vehicle system. International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry, 6(1), 83-101.
27. Saraçyakupoğlu, T., Delibaş, H. D. ve Özçelik, A. (2021). Bir insansız hava aracının itki ve manevra hareketlerinde gövde içi basınçlı hava kullanımı. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Ejosat Special Issue 2021 (ARACONF), 81-86. DOI: 10.31590/ejosat.898449
28. Sarımehmet, B., Hamurcu, M. ve Eren, T. (2020). Çok kriterli karar verme: Kırıkkale YHT istasyonu-şehir bağlantısının sağlanması. Demiryolu Mühendisliği, (11), 26-40.
29. Taş, M., Özlemiş, Ş. N., Hamurcu, M. ve Eren, T. (2017). Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Hedef Programlama karma modeli kullanılarak monoray projelerinin seçimi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 2(2), 24-34.
30. Tezcan, B., Alakaş, H. M., Özcan, E. ve Eren, T. (2021). Afet sonrası geçici depo yeri seçimi ve çok araçlı araç rotalama uygulaması: Kırıkkale ilinde bir uygulama. Politeknik Dergisi, 1-1.
31. T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı, Orman Genel Müdürlüğü (2021). Ormancılık resmi istatistikleri.“https://www.ogm.gov.tr/tr/e-kutuphane-sitesi/Istatistikler/Ormanc%C4%B1l%C4%B1k%20%C4%B0statistikleri/Ormanc%C4%B1l%C4%B1k%20%C4%B0statistikleri%202021.zip”
32. Saaty T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill, USA.
33. Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A. ve Sarka V. (1994). The new method of multicriteria complex proportional assessment of projects. Technological and Economic Development of Economy, 1(3), 131-139.