YANGIN SAHASINA EN KISA SÜREDE ULAŞIMI SAĞLAYAN OPTĐMUM GÜZERGAHIN BELĐRLENMESĐNDE CBS TABANLI KARAR DESTEKLEME SĐSTEMĐNĐN KULLANILMASI

Transkript

1 TMMOB COĞRAFĐ BĐLGĐ SĐSTEMLERĐ KONGRESĐ Kasım 2009, Đzmir YANGIN SAHASINA EN KISA SÜREDE ULAŞIMI SAĞLAYAN OPTĐMUM GÜZERGAHIN BELĐRLENMESĐNDE CBS TABANLI KARAR DESTEKLEME SĐSTEMĐNĐN KULLANILMASI A. E. Akay, D. Şakar Kahramanmaraş Sütçü Đmam Üniversitesi, Orman Fakültesi, Orman Mühendisliği Bölümü, Orman Đnşaatı, Jeodezi ve Fotogrametri Anabilim Dalı ve ÖZET Orman yangınları ile etkin mücadelede yangın söndürme aktivitelerinin zamanında başlatılması ve özellikle arazöz ve yer ekibinin yangın sahasına en kısa sürede ulaşması büyük önem taşımaktadır. En kısa yolun bulunmasını gerektiren ulaşım problemlerinin çözümünde ağ analizi gibi bilgisayar destekli metotlar yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, yangın sahasına en kısa sürede ulaşımı sağlayacak optimum güzergahın belirlenmesi amacı ile ağ analizi kullanılarak CBS tabanlı bir karar destekleme sistemi uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bu sistem, Kahramanmaraş Orman Bölge Müdürlüğüne bağlı 14 Orman Đşletme Şefliği ve 6 ayrı yangın harekat merkezi dikkate alınarak 6 ayrı potansiyel yangın sahası için uygulanmıştır. Anahtar Sözcükler: Ormancılık, Orman Yangınları, En Kısa Yol, Ağ Analizi, CBS Veritabanı ABSTRACT USING GIS BASED DECISION SUPPORTING SYSTEM IN DETERMINING OPTIMUM PATH THAT PROVIDES THE TRANSPORTATION TO FIRE ZONE AT THE SHORTHEST TIME In effectively fighting against forest fires, initiation of fire extinguishing activities on time and especially arrival of the fire truck and ground team into the fire zone in the shortest time period is very important. Computer assisted methods such as network analysis has been widely used in solving the transportation problems requiring the determination of the shortest path. In this study, an application of GIS based decision support system has been implemented by using network analysis to determine the optimum path providing the transportation to the fire zone at the shortest time. This system was applied for 6 different potential fire zones by considering 14 Forestry Enterprises and 6 fire fighting teams located in the Regional Forestry Directorate of Kahramanmaraş. Keywords: Forestry, Forest Fires, Shortest Path, Network Analysis, GIS Database 1. GĐRĐŞ Belirli bir bölgede belirli bir zaman aralığında çıkan yangın sayısı, o zaman aralığındaki yıl sayısına bölündüğünde elde edilen sayı 100 ile çarpıldıktan sonra bölgedeki orman alanına (hektar) bölünürse, bulunan sayı 100 hektardaki ortalama yıllık yangın sayısını vermektedir (Neyişçi ve ark., 1999). Bu yangın sayısı 0,019 ve daha büyükse bölge yangına I. Dereceden Hassas; 0,0189-0,0100 arası ise II. Dereceden Hassas; 0,0099-0,0050 arası ise III. Dereceden Hassas; 0,0049-0,0025 arası ise IV. Dereceden Hassas ve 0,0024 ve daha küçükse yangına V. Dereceden Hassastır (Yücel, 1987). Ülkemizde Akdeniz bölgesinin doğusundan başlayıp Marmara bölgesine kadar uzanan sahil şeridi boyunca, yaklaşık 5,5 milyon hektar orman alanı yangına birinci dereceden hassastır (OMO, 2008) yılları arasında yılda ortalama 2000 adet orman yangını meydana gelmiş ve ortalama hektar orman alanı tahrip olmuştur (OGM, 2006). Ülkemizin ikinci en büyük orman yangını 2008 yılında Antalya Orman Bölge Müdürlüğü Serik ve Taşağıl Orman Đşletme Müdürlükleri sınırlarında yaşanmış ve bu yangında yaklaşık hektar orman alanı zarar görmüştür (OMO, 2008). Orman yangınlarına etkili müdahalenin yapılabilmesi için, özellikle yangına birinci dereceden hassas bölgelerde, yangınla mücadelede görev alan arazöz ve yer ekibinin yangın sahasına ulaşım süresinin yangının ilk başladığı aşamada kontrol altına alınması ihtimalinin daha yüksek olduğu kritik süreyi (20 dakika) aşmaması gerekir. Bu nedenle, yangın ihbarı alındıktan sonra yangın harekat merkezinden arazöz ile hareket edecek ekibin yangın sahasına en kısa sürede ulaşmasını sağlayacak optimum güzergah gerçek zamanlı olarak belirlenmelidir. Yangın nedeni ile veya diğer bazı nedenlerle yangın sırasında bazı yollar ulaşıma kapanabilmektedir. Orman yangınları sırasında farklı ve uzak orman işletme müdürlüklerinden yangın söndürme mücadelelerine katılmak üzere bölgeye gelen ve yol ağını tanımayan destek ekipleri kimi zaman yangın alanına gidiş-dönüşlerde sorunlar yaşayabilmektedir. Bu gibi durumlar da göz önüne alınarak, optimum güzergah sadece yangın sahalarına en hızlı ulaşımı değil aynı zamanda güvenilir ulaşımı da sağlamalıdır. Bazı kısıtlayıcı faktörleri de dikkate alarak, alternatif güzergahlar arasında en kısa ulaşım süresine sahip optimum güzergahın belirlenmesinde bilgisayar destekli metotlar kullanılmaktadır (Akay ve ark., 2006). Optimum güzergahın bulunmasını gerektiren ulaşım problemlerinin çözümünde ağ analizi yöntemi yaygın olarak kullanılmaktadırlar. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve bilgisayar teknolojisinde meydana gelen gelişmeler, ulaşım

2 Yangın Sahasına En Kısa Sürede Ulaşımı Sağlayan Optimum Güzergahın Belirlenmesinde CBS Tabanlı Karar Destekleme Sisteminin Kullanılması problemlerinin çözümünde CBS yazılımlarının ağ analizi yöntemini temel alan modüllerinin kullanılmasına imkan sağlamaktadır (Yıldırım ve Yomralıoğlu, 2002). Akay ve ark. (2009) gerçekleştirdikleri küçük boyutlu bir çalışmada, CBS teknikleri kullanılarak Başkonuş Orman Đşletmesi (Kahramanmaraş) sınırları içinde konuşlanan bir yangın harekat merkezinden potansiyel yangın sahasına en kısa sürede ulaşımı sağlayacak optimum güzergahı belirlemişlerdir. Bu çalışmada, potansiyel yangın sahalarına farklı yangın harekat merkezlerinden en kısa sürede ulaşımı sağlayacak optimum güzergahların belirlenmesi amacı ile ağ analizi yöntemini temel alan CBS tabanlı bir karar destekleme sistemi uygulaması gerçekleştirilmiştir. Uygulamada, Kahramanmaraş Orman Bölge Müdürlüğüne bağlı 14 Orman Đşletme Şefliği ve 6 ayrı yangın harekat merkezi (Göksun, Kurucaova, Suçatı, Yeniyapan, Yeşilova ve Tekerek) dikkate alınmıştır. 2. MATERYAL VE YÖNTEM 2.1.CBS Veri Tabanı Çalışma kapsamında Kahramanmaraş Orman Bölge Müdürlüğünde yer alan Merkez, Andırın ve Göksun Orman Đşletme Müdürlüklerinden seçilen 14 Orman Đşletme Şefliğini içine alan 1:25000 ölçekli 58 adet topografik harita bilgisayar ortamında sayısallaştırılmıştır. Topografik haritalar ArcGIS 9.2 yazılımındaki Georeferencing aracı yardımı ile koordinatlandırılmıştır. Đlk müdahale ekiplerinin konuşlandıkları 6 adet yangın harekat merkezinin koordinatları çalışma alanına yapılan ziyaretler sırasında el GPS i yardımı ile kaydedilmiş ve harita üzerinde tespit edilmiştir (Şekil 1). Daha sonra, çalışma alanı sınırları içinde kalan yollar üç sınıf (asfalt, stabilize ve orman yolu) altında sayısallaştırılarak yol veri katmanı üretilmiştir (Şekil 1). Öz nitelik tablolarında her bir yol seksiyonu için uzunluk (km), yol durumu (iyi, orta ve kötü), araç hızı (km/saat) ve ulaşım süresi (dakika) bilgileri girilmiştir (Şekil 2). Yol durumlarının belirlenebilmesi için bir dizi arazi çalışması yapılmış ve ilgili işletme şefliklerinden gerekli bilgiler alınmıştır. Bu bilgiler ışığında, yol sınıfları ve her bir yol durumu için ortalama araç hızı belirlenmiştir (Tablo 1). Son olarak, her bir seksiyon için ulaşım süresi aracın ortalama hızına ve yolun uzunluğuna bağlı olarak Field Calculator penceresinde aşağıdaki formül yardımı ile hesaplanmıştır: li t i = 60 (1) v t i l i v i i : i seksiyonu için toplam ulaşım süresi (dakika) : i seksiyonunun uzunluğu (km) : i seksiyonu için ortalama araç hızı (km/saat) 60 : Ulaşım süresinin saatten dakikaya çevrilmesi için kullanılır Şekil 1: Đşletme şeflikleri sınırlarında kalan ilk müdahale ekipleri (sol) ve yol veri katmanı (sağ)

3 Akay ve Şakar Şekil 2: Yol veri katmanına ait öz nitelik tablosu Tablo 1: Yol sınıfları ve her bir yol durumu için ortalama araç hızları (km/saat) Yol Standartları Yol Durumu Đyi Orta Kötü Asfalt Stabilize Orman Yolu Ağ Analizi Ağ analizi yönteminde, linkler (arc) ve linklerin kesiştiği düğüm noktaları (node) ağ sistemini oluşturmaktadır. Bu yöntemde, ağdaki linklere uzaklık, maliyet veya zaman gibi değişik parametreler atanmakta ve link değerleri toplamının en aza olduğu güzergahın bulunması ile en kısa yol araştırılmaktadır (Zhan, 1997; Akay ve ark., 2006). Ağ analizinin etkin bir şekilde kullanılabilmesi için en önemli faktör ağ sisteminin yüksek doğrulukla oluşturulmasıdır. Bu çalışmada, ağ sisteminde yer alan linkler çalışma alanındaki yol seksiyonlarını ve her bir link değeri ise ilgili yol seksiyonu için hesaplanan ulaşım süresini temsil etmektedir. Ağ analizi için gerekli CBS verileri hazırlandıktan sonra, çalışma alanından seçilen potansiyel yangın sahalarına farklı yangın harekat merkezlerinden en kısa sürede ulaşımı sağlayacak optimum güzergahların belirlenmesi amacıyla ArcGIS 9.2 yazılımında Network Analyst eklentisi kullanılmıştır. Bunun için ilk olarak ArcCatalog modülü kullanılarak özel bir ağ veritabanı (Personal Geodatabase) tanımlanmıştır. Ağ sisteminde yer alacak linklerin değerlerini (ulaşım süresi) bünyesinde içeren yol veri katmanı ağ veritabanına yüklenerek ağ veri seti (Network Dataset) geliştirilmiştir (Şekil 3). Ağ veri seti kullanılarak link (ND_Edges) ve düğüm noktası (ND_Junctions) dosyaları üretilmiştir (Şekil 4). Şekil 3: ArcCatalog modülü ile özel ağ veritabanının (sol) ve ağ veri setinin (sağ) üretilmesi

4 Yangın Sahasına En Kısa Sürede Ulaşımı Sağlayan Optimum Güzergahın Belirlenmesinde CBS Tabanlı Karar Destekleme Sisteminin Kullanılması Şekil 4: Ağ veri seti kullanılarak üretilen link (sol) ve düğüm noktası (sağ) dosyaları Ağ veri seti üretildikten sonra, ArcGIS 9.2 yazılımdan ArcMap modülünde açılmış ve Network Analyst eklentisi kullanılarak ağ analizi uygulaması gerçekleştirilmiştir. Network Analyst eklentisi altında yer alan ağ analizi yöntemleri arasında optimum güzergahın seçilmesi (New Route), yakınlık analizi (New Closest Facility), en uygun servis alanının belirlenmesi (New Service Area) ve maliyet matrisi (New OD Cost Matrix) yöntemleri uygulanmıştır (Şekil 5). Ağ veri setinde herhangi bir nedenle kullanıma kapalı linkler (yol seksiyonları) varsa, Network Analyst menüsü yardımı ile ilgili düğüm noktalarına engeller (barriers) yerleştirilerek bu linkler optimum güzergah seçiminde değerlendirme dışı bırakılabilmektedir. Bu çalışmada da, yangın sahasına ulaşımı sağlayan optimum güzergah üzerinde yangın nedeni ile veya diğer bazı nedenlerle yolların kapanması ihtimali göz önünde bulundurularak, bazı düğüm noktalarına engeller yerleştirilmiş ve bunlar optimum güzergah seçiminde değerlendirme dışı bırakılmışlardır. Şekil 5: Network Analyst eklentisi ve ağ analizi yöntemleri

5 Akay ve Şakar 3. BULGULAR Çalışma alanında gerçekleştirilen örnek ağ analizi uygulamasında, ilk olarak bölgede daha önceden gerçekleşen yangınlar dikkate alınarak 6 ayrı potansiyel yangın sahası belirlenmiştir. Daha sonra, personel sayısının ve ekipmanların bütün yangın harekat merkezlerinde yeterli olduğu kabul edilerek, New Closest Facility yöntemi ile ilk müdahale ekiplerinden hangisinin potansiyel yangın sahalarına en kısa sürede ulaşacağı tespit edilmiştir. Tablo 2 de ilk müdahale ekiplerinin örnek yangın sahalarına ulaşım süreleri gösterilmektedir. Sonuçlara göre, belirlenen 6 ayrı potansiyel yangın sahasına kritik müdahale süresinin altında ve en kısa sürede ulaşan ilk müdahale ekiplerinin sırası ile Yeşilova, Kurucaova, Tekerek, Yeniyapan, Suçatı ve Göksun yangın harekat merkezlerinden hareket eden ekipler olduğu bulunmuştur. Ayrıca, 1. yangın sahası için optimum güzergah üzerinde yangın nedeni ile bazı yol seksiyonlarının kapandığı kabul edilerek yangın sahasına güvenli ve en hızlı ulaşımı sağlayacak optimum güzergah araştırılmıştır. Sonuç olarak, Şekil 6 da görülen iki ayrı engel yol ağ sistemine yerleştirildikten sonra Kurucaova daki ilk müdahale ekibinin yangın sahasına 17,91 dakikada ulaşırken, Yeşilova da konuşlanan ilk müdahale ekibinin 1. yangın sahasına farklı bir güzergahtan ve ancak 35,80 dakikada ulaşabileceği bulunmuştur. Tablo 2: Đlk müdahale ekiplerinin örnek yangın sahalarına ulaşım süresi (dakika) Đlk Müdahale Potansiyel Yangın Sahaları Ekipleri Göksun 112,54 110,44 102,47 89,11 54,22 18,34 Kurucaova 13,70 19,93 78,21 64,83 86,59 83,72 Suçatı 82,80 71,05 34,59 21,24 18,63 52,66 Tekerek 84,09 72,34 16,07 38,29 58,76 92,79 Yeniyapan 55,33 43,59 22,90 19,86 45,78 79,80 Yeşilova 13,17 39,09 84,76 81,72 107,64 106,52 Şekil 6: Yol ağ sistemine yangın nedeni ile bazı engeller yerleştirildikten sonra Kurucaova (sol) ve Yeşilova (sağ) ilk müdahale ekiplerini 1. yangın sahasına en kısa sürede ulaştıracak optimum güzergahlar

6 Yangın Sahasına En Kısa Sürede Ulaşımı Sağlayan Optimum Güzergahın Belirlenmesinde CBS Tabanlı Karar Destekleme Sisteminin Kullanılması Mevcut yangın harekat merkezlerinde konuşlanan ilk müdahale ekiplerinin, çalışma alanının tamamı dikkate alındığında, kritik müdahale süresinde (20 dakika) ulaşabilecekleri bölgelerin belirlenmesi için Servis Alanı (New Service Area) yöntemi kullanılmıştır. Sonuçlar, ilk müdahale ekiplerinin 20 dakika içinde toplam alanın yaklaşık %27 sine ulaşabileceklerini göstermiştir. Yangın sahasına müdahale süresi 40 dakikaya çıkarıldığında ise toplam alanın yaklaşık %65 ine ulaşılabileceği bulunmuştur (Şekil 7). Şekil 7: Çalışma alanındaki ilk müdahale ekiplerinin 20 dakika (sol) ve 40 dakika (sağ) içinde ulaşabilecekleri alanlar 4. SONUÇLAR Bu çalışmada, ağ analizi yöntemini temel alan CBS tabanlı bir karar destekleme sistemi kullanılarak Kahramanmaraş Orman Bölge Müdürlüğü sınırlarından seçilen 6 adet yangın harekat merkezinden 6 ayrı potansiyel yangın sahasına en kısa sürede ulaşımı sağlayacak optimum güzergahlar belirlenmiştir. ArcGIS 9.2 ortamında gerçekleştirilen örnek uygulama, ilk müdahale ekiplerini en kısa sürede yangın sahasına ulaştırabilecek optimum güzergahların gerçek zamanlı olarak ve kısa sürede belirlenebileceğini göstermiştir. Ayrıca, mevcut yangın harekat merkezlerinin lokasyonlarının ve sayılarının uygunluğunu incelemek için ilk müdahale ekiplerinin 20 dakika ve 40 dakikada ulaşabilecekleri alanlar belirlenmiştir. Sonuçlar, ekiplerin çalışma alanının %35 ine karayolu ile ancak 40 dakikadan daha fazla zamanda ulaşabileceklerini göstermiştir. Bu sonuçlar, mevcut yangın harekat merkezlerine ek olarak yeni harekat merkezlerinin tesis edilmesinin gerekliliğini ortaya çıkarmıştır. Ayrıca, çalışma alanındaki yol ağının yeni yollarla geliştirilmesinin veya mevcut yolların standartlarının iyileştirilerek ulaşım hızının arttırılmasının da sorunun çözümüne fayda sağlayacağı düşünülmektedir. TEŞEKKÜR Bu çalışma, TOVAG-109O028 nolu proje kapsamında TÜBĐTAK tarafından desteklenmiştir. KAYNAKLAR Akay, A.E., Yenilmez, N., Şakar, D., CBS Tabanlı Karar Destek Sistemi ile Yangın Sahasına En Kısa Sürede Ulaşımı Sağlayan Optimum Güzergahın Belirlenmesi. 1. Orman Yangınları Sempozyumu, 7-10 Ocak, Antalya. Akay, A.E., Erdaş, O., Karaş, Đ.R., Sediment üretimini en aza indiren orman yolu güzergahının seçiminde CBS ve optimizasyon tekniklerinin kullanılması.1.uzaktan Algılama-CBS Çalıştayı, Kasım, ĐTÜ, Đstanbul.

7 Akay ve Şakar Neyişçi, T., Ayaşlıgil, Y., Ayaşlıgil, T., Sönmezışık, S., 1999: Yangına Dirençli Orman Kurma Đlkeleri. TMMOB Orman Mühendisleri Odası Yayın No: 21, Ankara. OGM, Orman Yangınları ile Mücadele Faaliyetleri 2006 yılı Değerlendirme Raporu. OMO, Antalya Orman Bölge Müdürlüğü Serik ve Taşağıl Orman Đşletme Müdürlüklerinde 31 Temmuz Ağustos 2008 Tarihleri Arasında Çıkan Orman Yangınına Đlişkin Orman Mühendisleri Odası Komisyon Raporu. Yıldırım, V., Yomralıoğlu, T., Adres Bilgi Sistemi Tasarımı ve Ağ Analizi Uygulamaları, Türkiye Sekizinci Esri ve Erdas Kullanıcıları Grubu Toplantısı, 6-7 Haziran 2002, ODTÜ, Ankara. Yücel M., Fethiye Yöresi Ormanlarında Yangınların Gözetlenmesi ve Yangın Söndürme Ekiplerinin Planlanması. Ormancılık Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü Teknik Bülten Serisi No: 187, 58 s., Ankara. Zhan, F.B., Three fastest shortest path algorithms on real road networks: Data structures and procedures. Journal of Geographic Information and Decision Analysis. 1,