Burak ERCAN, Salih ÖZDİLİM, Mualla Gonca AVCI

Orman yangınlarına ilk müdahale ekiplerinin yerleşim planlaması: Aliağa-İzmir örneği

Küresel iklim değişikliği nedeniyle orman yangınlarının sıklığı ve verdikleri zararlar giderek artmaktadır. Orman yangınlarının yol açacağı zararın en aza indirilmesinde ilk müdahalenin hızlı yapılması büyük bir önem taşımaktadır. İlk müdahalenin süresi diğer faktörleri ile birlikte büyük ölçüde ilk müdahale ekiplerinin yerlerine bağlıdır. Bu nedenle ilk müdahale ekiplerinin yerlerinin doğru belirlenmesi önemlidir. Bu çalışmanın amacı hedef ilk müdahale süresi içinde tüm orman bölgelerine ulaşılmasını sağlayacak en az sayıdaki ilk müdahale ekip sayısını bulmak ve bu ekiplerin yerlerini belirlemektir. Bu kapsamda, ilk müdahale ekiplerinin yerlerinin belirlenmesi için iki küme kapsama modeli önerilmiştir. Her iki modelin de birinci amacı tüm alanlara hedef ilk müdahale süresi içinde ulaşabilmek için gerekli ekip sayısının minimize edilmesidir. Birinci model bu amacın yanı sıra mevcut ekip yerlerinin olabildiğince değiştirilmemesini amaçlar. İkinci modelin diğer amacı ise hedef ilk müdahale süresi içinde birden fazla ekip tarafından ulaşılabilir alan sayısını maksimize etmektir. Önerilen iki model İzmir Orman Bölge Müdürlüğü Aliağa Orman İşletme Müdürlüğüne bağlı ilk müdahale ekiplerinin yerlerinin değerlendirilmesi ve bu ekipler için yeni bir yerleşim planı önerilmesi için kullanılmıştır. Buna ek olarak hedef ilk müdahale süresinin gerekli minimum ekip sayısı üzerindeki etkisi analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar 2023 yılı için hedeflenen ilk müdahale süresi göz önüne alındığında İzmir-Aliağa Orman İşletme Müdürlüğü’nün iki yeni ilk müdahale ekibine ihtiyacı olduğunu ortaya çıkarmıştır.

Anahtar Kelimeler:

İlk müdahale, kapsama modeli, orman yangınları, yer seçimi

Location planning of forest wildfire initial attack teams: A case study of Aliağa-İzmir

Due to global climate change, the frequency of forest wildfires and their damage are increasing. In order to minimize the damage caused by wildfires, the speed of initial attack is critical. The speed of initial attack teams is highly dependent on their location in addition to the other factors. For this reason, it is critical to determine the locations of the initial attack teams correctly. The aim of this study was to determine the minimum number of initial attack teams that enables access to all forest areas within the target initial attack response time and the locations of the teams. In this regard, two set covering models are proposed to determine the location of initial attack teams. The primary objective of both models was to minimize the number of teams required to reach all areas within the target first response time. In addition to this objective, the first model aims not to change the locations of existing teams as much as possible. The second objective of the second model was to maximize the number of areas accessible by multiple teams within the target first response time. The two proposed models were used to evaluate the locations of the initial attack teams of İzmir Aliağa Directorate of Forest Subdistrict and to propose a new settlement plan for the teams. In addition, the effect of the target first response time on the required minimum number of teams was analyzed. The obtained results reveal that İzmir-Aliağa Directorate of Forest Subdistrict needs two new initial attack teams, considering the first response time targeted for 2023.

Keywords:

Initial attack, covering model, forest wildfires, site selection,

PDF

___

Akay, A.E., Doucas, K., Erdaş, O., Oğuz, H., Sivrikaya, F. 2012a. Using GIS Techniques to Determine Fire Protection Zones Considering Forest Road Network. 4th International Symposium FORMEC 2012., 8 – 12 Ekim 2022, Dubrovnik, Hırvatistan, pp. 7.
Akay, A. E., Erdoğan, A. Taş, İ. 2020. Assessment of firefighting teams by using gis-based network analysis method: A case of Yayla Forest in Turkey, Turkish Journal of Forest Science, 4(2), 424-435.
Akay, A. E., Karas, I. R., Kahraman, I. 2018. Determining the locations of potential firefighting teams by using GIS techniques. International Conference On Geomatic & Geospatial Technology (Ggt 2018): Geospatial And Disaster Risk Management. Copernicus Gesellschaft Mbh.
Akay, A. E., Wing, M. G., Sivrikaya, F., Sakar, D. 2012b. A GIS-based decision support system for determining the shortest and safest route to forest fires: a case study in Mediterranean Region of Turkey. Environmental monitoring and assessment, 184, 1391-1407.
Ateşoğlu, A., Melemez, K., Uğur, B. 2016. Orman yangınına hassas bölgelerde arazöz ile müdahale oranının belirlenmesi (Bartın Orman İşletmesi örneği). Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 16(2), 132-143.
Avcı, M., Korkmaz, M. 2021. Türkiye’de orman yangını sorunu: Güncel bazı konular üzerine değerlendirmeler. Türkiye Ormancılık Dergisi, 22(3), 229-240.
Ayanoğlu, S., Dölarslan, M., Gül, E. 2017. Sadece bir yangın mı? Ekolojik ve sosyo-ekonomik açıdan orman yangınları. Türk Bilimsel Derlemeler Dergisi, 10(2), 32-35.
Aydin-Kandemir, F., Demir, N. 2023. 2021 Turkey Mega Forest Fires: Biodiversity measurements of the IUCN Red List wildlife mammals in Sentinel-2 based burned areas. Advances in Space Research, 71(7), 3060-3075.
Bao, S., Xiao, N., Lai, Z., Zhang, H., Kim, C. 2015. Optimizing watchtower locations for forest fire monitoring using location models. Fire safety journal, 71, 100-109.
Daskin, M. S. (2013). Network and Discrete Location: Models, Algorithms, and Applications. 2. Baskı, John Wiley & Sons.
Daskin, M. S., Stern, E. H. (1981). A hierarchical objective set covering model for emergency medical service vehicle deployment. Transportation Science, 15(2), 137-152.
Davey, S. M., Sarre, A. 2020. The 2019/20 Black Summer bushfires. Australian Forestry, 83(2), 47-51.
Haight, R. G., Fried, J. S. 2007. Deploying wildland fire suppression resources with a scenario-based standard response model. INFOR: Information Systems and Operational Research, 45(1), 31-39.
İlemin, Y. 2021. Mortality Record of Caracal and Habitat Loss for Wildcat, Depending on Catastrophic Wildfires of Year 2021 in Southwestern Turkey. Biology Bulletin, 48(2), 92-95.
İzmir Orman Bölge Müdürlüğü, 2023. İzmir Orman Bölge Müdürlüğü Haritası, https://izmirobm.ogm.gov.tr/SiteAssets/Sayfalar/Forms/EditForm/B%C3%B6lge3.png (Son erişim: 11 Nisan 2023). İzmir Orman İşletme Müdürlüğü, 2019. Yangın yönetim planı (2019 – 2023). https://www.ogm.gov.tr/tr/e-kutuphane-sitesi/Pages/Yangin-Yonetim-Planlari.aspx (Son erişim: 11 Nisan 2023).
Kemer, N. 2022. Orman Yangınları ve Sonrası: Orman Ekosistem Restorasyonu. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (33), 373-381.
Maraş, E. E., Dönmez, K., Emecen, Y. 2023. GIS-Based Determination of the Optimal Heliport and Water Source Locations for Forest Fire Suppression Using Multi-Objective Programming. Aerospace, 10(3), 305.
Minas, J., Hearne, J., Martell, D. 2015. An integrated optimization model for fuel management and fire suppression preparedness planning. Annals of operations Research, 232, 201-215.
Orman Genel Müdürlüğü, 2019. Orman Genel Müdürlüğü Stratejik Plan (2019-2023) https://www.ogm.gov.tr/tr/stratejik-plan (Son Erişim: 3 Mart 2023).
Orman Genel Müdürlüğü, 2022. Orman Genel Müdürlüğü 2021 Yılı Faaliyet Raporu. https://www.ogm.gov.tr/tr/faaliyet-raporu (Son Erişim: 3 Mart 2023).
Orman Genel Müdürlüğü, 2023. Orman Yangınlarının Önlenmesi ve Söndürülmesinde Uygulama Esasları (285 Sayılı Tebliğ), https://www.ogm.gov.tr/tr/e-kutuphane/mevzuat/tebligler (Son Erişim: 11 Nisan 2023).
Rashidi, E., Medal, H., Gordon, J., Grala, R., Varner, M. 2017. A maximal covering location-based model for analyzing the vulnerability of landscapes to wildfires: Assessing the worst-case scenario. European Journal of Operational Research, 258(3), 1095-1105.
Rashidi, E., Medal, H., Hoskins, A. 2018. An attacker‐defender model for analyzing the vulnerability of initial attack in wildfire suppression. Naval Research Logistics (NRL), 65(2), 120-134.
Rodrigues, M., Alcasena, F., Vega-García, C. 2019. Modeling initial attack success of wildfire suppression in Catalonia, Spain. Science of the total environment, 666, 915-927.
Sepetçi, V. 2014. Coğrafi bilgi sistemi yardımıyla orman yangınlarına ilk müdahale sürelerinin değerlendirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyon Kocatepe Üniversitesi.
Zeferino, J. A. 2020. Optimizing the location of aerial resources to combat wildfires: a case study of Portugal. Natural Hazards, 100(3), 1195-1213.