Yangın Risk Haritasının Üretilmesi ve İstasyonların Konumlarının Uygun Yer Analizi İle İrdelenmesi



Benzer belgeler
YANGIN İSTASYONLARININ KONUMLARININ İLK MÜDAHALE SÜRESİ YAKLAŞIMIYLA İRDELENMESİ: SAMSUN ÖRNEĞİ

Kentsel Bölgelerde Acil Müdahale İstasyonlarının En Uygun Yer Seçimi

Burcu Özdemir 2. Özet ve zincirleme etkileri. ç, tarihi. dokuyu göz önüne alan optimum. Anahtar Kelime

İSTANBUL İLİ İTFAİYE İSTASYONLARININ ETKİ ALANLARININ CBS İLE HESAPLANARAK MEVCUT YANGIN RİSK DURUMU İLE KARŞILAŞTIRILMASI

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLE EN UYGUN AMBULANS YERLERİNİN BELİRLENMESİ

Konumsal Kaza Verileri Analiz Edilerek Etkin Trafik Denetim ve Kaza Bilirkişilik Politikalarının Oluşturulması; Ankara Örneği

The World Cadastre Summit, 2015 Congress&Exhibition wcadastre.org Canan Güngör, WCS-CE, Istanbul, Turkey, April 2015.

İTFAİYE BİLGİ SİSTEMİ

ONDOKUZMAYIS İLÇESİ NDE (SAMSUN) AFETE YÖNELİK CBS ÇALIŞMALARI

MapCodeX Web Client ELER, AKOM Modülleri

112 ACİL İSTASYON MERKEZLERİNİN COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİYLE BELİRLENEREK, YOL GÜZERGÂHLARININ ANALİZİ

SPATIAL STATISTICAL ANALYSIS OF THE EFFECTS OF URBAN FORM INDICATORS ON ROAD-TRAFFIC NOISE EXPOSURE OF A CITY IN SOUTH KOREA

BELEDİYEDE YAPILAN CBS ÇALIŞMALARINDAN ELDE EDİLEN 2 BOYUTLU VE 3 BOYUTLU TEMATİK HARİTALARIN SUNUMU

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİYLE ŞEHİRİÇİ TRAFİK KAZA ANALİZİ: ISPARTA ÖRNEĞİ

Mekânsal Analizler ve Arc Hydro

EN UYGUN ACİL DURUM MÜDAHALE İSTASYON YERLERİNİN BELİRLENMESİ VE EN KISA SÜRE TAYİNİ İÇİN AĞ TASARIMI

Yangın Gözetleme Kulelerinin Lokasyonlarının CBS Ortamında Görünürlük Analizi İle Değerlendirilmesi

2. ACİL SAĞLIK HİZMETLERİ

SAMSUN BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİ YENİ HİZMET ALANI

ANKARA İLİ DEVLET YOLLARINDA MEYDANA GELEN TRAFİK KAZALARININ KONUMSAL VERİLERİNİN, TRAFİK DENETİM POLİTİKALARINA KATKISI

ESKİŞEHİR İLİNDE YOL ASFALTLAMA ÇALIŞMALARININ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ KULLANILARAK YAPILMASI

Harita 12 - Türkiye Deprem Bölgeleri Haritası

İlköğretim Donatı Standartlarının ve Uygulamasının CBS İle İrdelenmesi 2. İLKÖĞRETİM OKULLARI DONATI STANDARTLARI VE YER SEÇİMİ İlköğretim yerleşme bi

KENTSEL RİSK BÖLGELERİNİN BELİRLENMESİ AMAÇLI WEB TABANLI VERİ GİRİŞ ARAYÜZÜ VE ADRESLEME ÇALIŞMALARI

Entegre Acil Durum Yönetimi Sistemine Giriş

Ö Z G E Ç M İ Ş. 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN. 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D.

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ

SAMGAZ ve SelÇukGAZ DOABİS CBS UYGULAMALARI

Volume: 12 Issue: 62 Year: Issn:

Afetlere Müdahale ve İyileştirme Kapasitesini Etkin Risk Yönetimi ile Geliştirmek

Coğrafi Bilgi Sistemleri Çözümleri

İSKENDERUN KENTİNDEKİ (HATAY) ACİL DURUM ÜNİTELERİNİN ULAŞABİLİRLİK ÖZELLİKLERİNİN ANALİZİ * ÖZET

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLE AFET VE ACİL DURUM YÖNETİM BİLGİ SİSTEMLERİ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ŞUBE MÜDÜRLÜĞÜ FAALİYET VE PROJELERİ

Yrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN

ÇIĞ DUYARLILIK ANALİZİ RAPORU

Coğrafi Bilgilerin Harita Servisleri ile Paylaşımına Yönelik Uygulama Örnekleri

ArcGIS ile Su Yönetimi Eğitimi

Afet-Acil Durum Yönetimine Yönelik Web CBS Çözümleri. Sercan ERHAN

Sakarya Toplum Taşıma Sistemi için CBS Uygulamalı Otobüs Durağı Optimizasyonu

DÜNYA DA VE TÜRKİYE DE ORGANİK ÜZÜM YETİŞTİRİCİLİĞİ

TÜRKİYE DE GERÇEKLEŞTİRİLEN İHALELERİN DAĞILIMLARININ CBS DESTEKLİ İRDELENMESİ

LONDRA İTFAİYESİ. Medeni olmayan insanlar, medeni olanların ayakları altında kalmaya mahkumdurlar. K. Atatürk

AFET KOORDİNASYON MERKEZİNİ (AKOM)KURDUK

Determination of Temporal Change in Agricultural Land Use in Trabzon with GIS

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

ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi

BAYRAM TATİLLERİNİN TRAFİK KAZALARINA ETKİLERİ Kaygısız, Ömür. 1, Düzgün, Şebnem. 2, Semiz, Emin 1

CBS ILE BINALARIN BAZI ÖZELLIKLERININ IRDELENMESI

YENİ NESİL 112 ACİL ÇAĞRI MERKEZİ YAZILIM PROJESİ. Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı

SAMSUN İL MERKEZİNDE AMBULANS HELİKOPTERLER İÇİN UYGUN PİST ALANLARININ BELİRLENMESİ

GeoBusiness Solutions

ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

AFET KOORDİNASYON MERKEZİNİ (AKOM)KURDUK

Tekirdağ&Ziraat&Fakültesi&Dergisi&

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLE KENTSEL AMAÇLI ACİL DURUM YÖNETİM MODELİ: TRABZON ÖRNEĞİ

TÜRKİYE'DE HASTANE ÖNCESİ ACİL SAĞLIK HİZMETLERİ

ADRES BİLGİ SİSTEMİ TASARIMI VE AĞ ANALİZLERİ UYGULAMALARI


ESRI Türkiye Konferansı BULUT BİLİŞİM İLE TURİZM HARİTALARININ YAYIMLANMASI: TRABZON İLİ ÖRNEĞİ

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ İLE DÜZENLİ DEPONİ YER SEÇİMİ: İSTANBUL İLİ ÖRNEĞİ. Doğuş Güler Prof. Dr. Tahsin Yomralıoğlu

YOL GÜVENLİĞİ HİBE PROGRAMI Güvenli Kentsel Hız Yönetimi

112 Acil Operasyon Yönetim Sistemi

İSTANBUL BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİ İTFAİYE DAİRE BAŞKANLIĞI

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ

Derin Paket Analizi Kullanılarak DDoS Saldırı Tespiti. Towards DDoS Attack Detection Using Deep Packet Analysis

Kaynak: KGM, Tesisler ve Bakım Dairesi, 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi. Harita 16 - Türkiye 2023 Yılı Bölünmüş Yol Hedefi

Mali Kaynak Dağılım Tablosu BİLGİ TEKNOLOJİLERİ DAİRE BAŞKANLIĞI PERFORMANS PROGRAMI

DRONMARKET. Türkiye nin Drone Teknolojileri Sitesi.

19. Esri Kullanıcılar Konferansı, Ekim 2014 ODTÜ, Ankara. Savunma Çözümleri. Ümit Rıfat ERDEM- Mert Gökay SOYUER

1 : ÖLÇEKLİ TÜRKİYE MÜLKİ İDARE BÖLÜMLERİ HARİTASI VE YÜZÖLÇÜMLERİ

İSTANBUL BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİ İTFAİYE DAİRE BAŞKANLIĞI İSTATİSTİKLER

TİCARİ CBS DE HARİTA KULLANIMI VE MEKANSAL ANALİZLER: BİREYSEL BANKACILIK ÖRNEĞİ

KONYA İLİ İÇİNDE MEYDANA GELEN TRAFİK KAZALARININ İRDELENMESİ INVESTIGATION OF TRAFFIC ACCIDENTS OCCURRING IN KONYA PROVINCE.

İSTANBUL DA İTFAİYE İSTASYONU YERLERİNİN SEÇİMİ İÇİN YENİ BİR MODEL

KARABÜK İÇİN DERECE-ZAMAN HESAPLAMALARI DEGREE-TIME CALCULATIONS FOR KARABÜK

BURSA KARAYOLU GÜRÜLTÜ HARİTASI HAZIRLAMA PROJESİ

COMPARING THE PERFORMANCE OF KINEMATIC PPP AND POST PROCESS KINEMATICS METHODS IN RURAL AND URBAN AREAS

ACİL DURUMLARDA AMBULANS ERİŞEBİLİRLİĞİ: ANTAKYA (HATAY) ÖRNEĞİ 1

GeoBusiness Solutions

PRELIMINARY REPORT. 19/09/2012 KAHRAMANMARAŞ PAZARCIK EARTHQUAKE (SOUTHEAST TURKEY) Ml=5.1.

SEC 424 ALTYAPI KADASTROSU. Yrd. Doç. Dr. H. Ebru ÇOLAK

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ KİMYA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ACİL DURUM EKİPLERİ VE GÖREVLERİ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ MİMARLIK FAKÜLTESİ ŞEHİR VE BÖLGE PLANLAMA BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI ÖĞRETİM PLANI

GÜLSER FİDANCI ZİRAAT MÜHENDİSİ UNIVERSITY OF STIRLING 28 ARALIK NİSAN 2013

Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi

ULAŞIM. MANİSA

Niğde İli Köydes ve CBS çalışmaları

CBS KULLANARAK KEMALPAŞA DAĞI'NDAKİ ORMAN YANGIN GÖZETLEME KULELERİNİN GÖRÜNÜRLÜK ANALİZLERİNİN YAPILMASI VE ALTERNATİF GÖZLEM NOKTALARININ SAPTANMASI

T.C. ALANYA BELEDİYESİ İTFAİYE MÜDÜRLÜĞÜ

IT-515 E-Devlet ve e-dönüşüm Türk Hava Kurumu Üniversitesi Bilişim Teknolojileri Yüksek Lisans Programı 2014

ÖZET ve niteliktedir. rme. saatlerinin ilk saatlerinde, üretim hatt. 1, Mehmet Dokur 2, Nurhan Bayraktar 1,

Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon.

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DÖNEM PROJESİ TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE HEDONİK REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ. Duygu ÖZÇALIK

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon

SU KALITE SİSTEMİ. Türkiye Halk Sağlığı Kurumu

BURSA ĠLĠ ĠÇĠN ZEMĠN SINIFLAMASI VE SĠSMĠK TEHLĠKE DEĞERLENDĠRMESĠ PROJESĠ

Hem OHSAS yönetim sisteminde hem de iş güvenliği mevzuatlarında Acil durum hazırlığı ve bu durumda yapılması gerekenler tanımlanmıştır.

MARMARA COĞRAFYA DERGİSİ SAYI: 32, TEMMUZ , S İSTANBUL ISSN: E-ISSN copyright 2015

Transkript:

Yangın Risk Haritasının Üretilmesi ve İstasyonların Konumlarının Uygun Yer Analizi İle İrdelenmesi Aziz SİSMAN 1 Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Samsun, Türkiye Özet Acil durumlara müdahale istasyonlarının konumları, başarılı bir acil durum yönetimi için önemlidir. Erken dönemde hızlıca yapılan bir müdahale acil durumların olumsuz etkisinin azaltılmasında çok önemli yer tutar. Acil durumlara müdahale süresi pek çok unsur tarafından etkilenir, bunların en önemlisi ulaşım süresidir. Ulaşım süresi ise, trafik yoğunluğu, sürücü alışkanlıkları, yolun durumu, günün saati vb. durumlardan etkilenir. Acil durumlara ortalama ulaşım süresini etkileyen asıl faktör ise istasyonun konumudur. Bu çalışmada Samsun ilinde gerçekleşen yangın ve kurtarma olayları irdelenmiş ve bu olaylara göre riskli alanlar tespit edilmiştir. Bu riskli alanlar ve müdahale süresi kapsamında mevcut istasyonların yerleri ve ihtiyaç duyulan istasyon yerleri hakkında belirlemeler yapılmıştır. Anahtar Kelimeler: Risk Analizi, İtfaiye istasyonu, uygun yer analizi Producing Fire Risk Map and Determinig The Location of Fire Stations Using Location Allocation Analysis 1. Giriş Abstract Location of the emergency stations plays a key role in emergency management. An early and aggressive primary attack is very important to decrease negative effects of emergency cases. Response time is affected a lot of factor which the most important one is travel time. Travel time it is affected by various factors; such as traffic volume, road networks, the time of day, driver habits ect. The location of the fire and emergency station is the main factor which affect the average travel time. In this study fire and rescue cases are examined occurred in Samsun and risk area was determined. The location of existing stations was examined according to the response time coverage area, in addition, necessity of new fire and rescue stations and locations of them were determined. Keywords: Risk analysis, Fire station, Location & Allocation analysis. Trafik kazası, iş kazası, tıbbi acil durumlar, yangın vb olaylar insan hayatının kaçınılmaz unsurlarıdır. Bu durumlardan tamamen kurtulmanın imkansız olması sebebiyle bu durumların insan hayatı üzerindeki olumsuz etkilerini en aza indirecek tedbirlerin alınması asıl önemli olan husustur. Bu çalışmanın odağını itfaiye istasyonlarının müdahale ettiği yangın ve kurtarma olayları oluşturmaktadır. Kentsel ve kırsal alanlarda canlıların, eşyaların ve çevrede yer alan diğer unsurların yangınlardan korunması insanlar için çok önemli bir olgudur [1]. Eğer yangınlar başlamasını takip eden erken süreler içerisinde kontrol altına alınamazsa ciddi hasarlara, yaralanmalara ve hatta can kayıplarına yol açarlar [2]. *Address: Mühendislik Fakültesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Ondokuz Mayıs Üniversitesi 55139, Samsun TÜRKİYE. E-posta: asisman@omu.edu.tr; +90362 3121919

A.SİSMAN / ISITES2015 Valencia -Spain 489 Yangın ve kurtarma olaylarının olumsuz etkilerini en aza indirmenin yolu erken müdahaleden geçmektedir. Yangınla mücadele, planlama, koordinasyon, analiz, karar verme süreçlerini içermektedir. Ancak yangınla mücadele de asıl önemli olan konu yangına hazır olma yangın olaylarını önleme ve tedbir alma süreçleridir [3]. Yangınla mücadele konusunda araştırmalar, istasyon konumları ve ulaşım problemleri üzerinde yoğunlaşmaktadır [3,4,5]. İtfaiye istasyonlarının konumları ve ulaşılabilirlik problemleri müdahale süresi kapsamında irdelenmesi gereken bir husustur. Müdahale süresinin ne olması gerektiği konusunda yapılmış pek çok çalışmaya ulaşmak mümkündür. Tıbbi acil durumlarda ilk müdahale süresinin belirlenmesinde temel parametreler vardır. Ambulans endüstrisi bunu; bütün çağrıların %90 nından fazlasına ilk 8 dakika veya daha bir sürede ulaşılabilmesine işaret etmektedir [6]. Yangınlara müdahalede de literatürde ilk sekiz dakikanın önemine işaret edilmektedir, [1, 7, 8, 9]. Bu sekiz dakikalık süre acil çağrının alınması, çağrının işlenmesi ve yola çıkış, ulaşım süresi ve olay yerinde hazırlık süresinin tamamını içermektedir [10]. Bu sürelerin en kısa şekilde gerçekleşmesi, can ve mal kayıplarının önüne geçilmesini sağlayabilecektir. Müdahale süresi içerisindeki acil çağrının alınması, çağrının işlenmesi ve olay yerine hareket edilmesi süreçleri personelin iyi eğitilmesi ile en ideal sürelere çekilebilir [11], ancak burada en önemli zaman dilimi ulaşım süresidir ve bu süre kontrol edilemeyen pek çok etmenden etkilenir. Bu etmenlerden en önemlisi istasyonun konumu ve bununla ilişkili olarak gerçekleşen yangın ya da kurtarma olayının konumudur. Bunun dışında, trafik yoğunluğu, ortalama hız, sürücü alışkanlıkları, yol ağının durumu, gün içi zaman dilimi ve mevsim müdahale süresini etkileyen faktörler olarak sıralanabilir. Bu çalışmada gerçekleşen yangın ve kurtarma olaylarına göre riskli alanlar belirlenmiş ayrıca mevcut itfaiye istasyonlarının konumlarına göre literatürde yer alan müdahale süresi olan 8 dakikalık süre içerisinde erişilebilen yangınlar belirlenmiş ve bu erişim bilgilerine göre itfaiye istasyonlarının konumları irdelenmiştir. Ulaşım süresini etkileyen pek çok faktörün bileşkesi itfaiye ve kurtarma araçlarının ortalama hızını belirler. Bu çalışmada ortalama hız verisi, Samsun İtfaiye Müdürlüğü araçlarının araç takip sistemine kayıt edilen ortalama hız verilerinden belirlenmiş ve bu sayede gerçekçi değerlerle uygulama yapılmıştır. 2. Materyal ve Metot Bu çalışmada Samsun ili, Atakum, İlkadım, Canik ve Tekkeköy ilçelerinden 2013 yılında meydana gelen 1014 adet yangın ve kurtarma olayı irdelenmiştir. Şekil 1: Çalışma alanı

A.SİSMAN / ISITES2015 Valencia -Spain 490 Çalışma alanında İlkadım ilçesi sınırları içerisinde bir ana itfaiye istasyonu, biri Atakum biri de Tekkeköy ilçesinde olmak üzere iki de bağlı itfaiye birimi bulunmaktadır. 2013 yılında gerçekleşen 1014 adet yangın ve kurtarma olayı adres bilgilerinden faydalanarak Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yazılımı olan ArcGIS ortamında sayısallaştırılmış (Şekil 2) ve öznitelik bilgileri sisteme girilmiştir. Sisteme girilen veriler CBS yardımıyla analiz edilerek riskli mahalleler belirlenmiş ve itfaiye istasyonlarının konumları ağ analizi uygulamalarıyla irdelenerek çeşitli belirlemeler yapılmıştır. 2.1 Risk Alanlarının Belirlenmesi Çalışma sahasında kayıt altına alınan 1014 adet Yangın ve kurtarma olayları (Şekil 2) mahalle bazında tasnif edilmiş ve bunlar riskli mahallelerin belirlenmesinde kullanılmıştır. Olayların bazı mahallelerde yoğunlaştığı gözlemlenmiştir (Şekil 3). Özellikle İlkadım ilçesinin merkez mahalleleri ve Atakum ilçesinin sahil mahallelerinde yangın ve kurtarma olaylarının sayılarının arttığı gözlemlenmiştir. Şekil 2: Yangın ve kurtarma olayları Şekil 3: Mahalle bazında yangın ve kurtarma olayları Çalışma alanındaki veriler irdelendiğinde bazı mahallelerdeki toplam yangın ve kurtarma olayı sayısı 0 3 arasında değişirken, bu rakamın bazı mahallelerde 60 sayısının üzerine çıktığı belirlenmiştir (Şekil 3). Bu rakamlara etki eden faktörler; yerleşim yerinin eski bir yer olması, yoğun bir yerleşim yeri olması veya sanayi bölgesi olması gibi hususların ön plana çıktığı belirlenmiştir. Çalışma kapsamında mahalle bazında irdelenen yangın ve kurtarma olayları mahallenin alanı ile de ilişkilendirilmiştir. Bu irdeleme ile birim alana (hektar başına) düşen olay sayısı belirlenmiştir. Yüzölçümü çok büyük olan bir mahalledeki yıllık 10 adet yangın ve kurtarma olayının risk haritasına etkisi ile yüzölçümü çok küçük bir mahallede gerçekleşen 10 adet yangın ve kurtarma olayının risk haritasına etkisi farklı olacaktır. Şekil 4 de verilen risk analiz grafiğinde toplam yangın ve kurtarma olayı sayısı ile birim alana düşen yangın ve kurtarma olayı sayısı karşılıklı değerlendirilmeye çalışılmıştır. Yangın ve kurtarma olayı sayısının artması ve birim alana düşen olay sayısının artması söz konusu mahallenin riskini artıran bir

Olay sayısı A.SİSMAN / ISITES2015 Valencia -Spain 491 durum olarak belirlenmiştir. Toplam olay sayısı ve birim alana düşen olay sayısının ilişkilendirilmesi ile ortaya çıkan sonuç verisi yangın ve kurtarma olaylarının öznitelik bilgilerine girilmiş ve mahalle bazında yangın ve kurtarma olayları risk haritası üretilmiştir (Şekil 5). 0-12 13-24 25-37 38-50 51- yukarı Birim alana (1 hektar) düşen olay sayısı 0-0,2 0,21-0,40 0,41-0,6 0,61-0,8 0,81-yukarı Şekil 4.Risk analiz grafiği Şekil 5.Risk haritası Şekil 5 de verilen risk haritasına göre kırmızı ile renklendirilen alanların çok yüksek riskli alanlar olarak, turuncu ile gösterilen alanların yüksek riskli alanlar olarak belirlenmiştir. Sarı renkte gösterilen bölgelerin düşük risk alanları olduğu, açık yeşil ve yeşil ile gösterilen alanların ise çok düşük risk alanları olduğu belirlenmiştir. 2.2 Uygun Yer Analizi Çalışma alanında gerçekleşen 1014 adet yangın için literatürde belirlenen müdahale süresi kapsamında erişebilirlik analizi gerçekleştirilmiştir. Sekiz dakikalık müdahale süresinin ilk 120 saniyesini çağrının alınması, hazırlık ve çıkış, son 60 saniyesini olay yerinde müdahaleye hazırlık süresi olarak belirledikten sonra toplam 5 dakikalık süre için de ulaşım süresi belirlenmiştir.

A.SİSMAN / ISITES2015 Valencia -Spain 492 Çalışma alanının yol ağı sayısallaştırılmış ve tüm yollar için belirlenen ortalama hızlar yollara öznitelik verisi olarak atanmıştır. Çalışma alanında araç takip sistemi verilerinden elde edilen bilgiler ışığında bulvarlar 40km/s, caddeler 30km/s, sokaklar 25 km/s ve ara sokaklar 15km/s ortalama hız ile irdelenmiştir. Bu hızlar trafik yoğunluğundan, trafik sinyalizasyonlarından, hatalı park eden araçlardan vb etkilenerek oluşan ortalama hızlardır. Ortalama hızlara göre 5 dakikalık sürede CBS ağ analizine bağlı olarak gerçekleştirilen uygun yer (location&allocation) analizi sonucunda erişilebilen olaylar Şekil 6 da verilmiştir. Bu sonuçlara göre mevcut 3 adet istasyon 5 dakikalık süre içerisinde toplam 1014 olaydan 372 (%36.7) tanesine, ortalama koşullar içerisinde 8 dakika (5 dakikalık ulaşım süresi) içerisinde müdahale edebilmektedir. Ulaşım süresinin 8 dakikaya çıkarılması durumunda elde edilen sonuç Şekil 7 de verilmiştir. Bu koşullar altında erişilebilen olay sayısı 622 ye (%62.3) çıkmaktadır. Bu durum, 8 dakika kapsama alanını 11 dakikaya (8 dakika ulaşım süresi) çıkarıldığında ilave 250 olaya daha müdahale edilebileceği sonucunu ortaya çıkarmaktadır. Şekil 6: 5 dakikalık ulaşım süresi kapsamı Şekil 7: 8 dakikalık ulaşım süresi kapsamı 3. Bulgular Çalışma kapsamında yer alan dört adet ilçe ve bu ilçelerden yer alan 123 adet mahalle irdelenmiştir. Çalışmaya konu edilen 1014 yangın 91 adet mahallede yer almıştır, diğer 32 mahallede ise kayıtlı yangın ve kurtarma olayı bulunmamaktadır. Şekil 3 den de görüleceği üzere 19 ve daha fazla sayıda yangın ve kurtarma olayının gerçekleştiği mahalle sayısı ise 16 dır. Mahallelerde gerçekleşen olaylar ve mahalle yüzölçümleri birlikte incelendiğinde Şekil 5 de verildiği gibi 3 adet mahalle yangın ve kurtarma olayları açısından çok yüksek risk taşırken 4 adet mahalle ise yüksek risk taşımaktadır. Çalışma alanındaki 3 adet istasyon 5 dakikalık ulaşım süresi içerisinde toplam 1014 olaydan 372 (%36.7) tanesine ulaşabilmekte iken ulaşım süresi 8 dakikaya çıkarıldığında erişilebilen olay sayısı 622 ye (%62.3) çıkmaktadır. Toplamda 1014 olayın olduğu bölgede ortalama koşullara göre 5 dakikalık süre içerisinde 642 yangın ve kurtarma olayına zamanında müdahale gerçekleştirme olasılığı bulunmamaktadır, bu rakam 8 dakikaya çıkarıldığında ise 392 olaya düşmektedir.

A.SİSMAN / ISITES2015 Valencia -Spain 493 4. Sonuçlar Coğrafi Bilgi Sistemleri yazılımlarının kabiliyetleri ile gerçekleştirilen bu çalışmada Samsun ilinde merkezde yer alan Atakum, İlkadım, Canik ve Tekkeköy ilçelerinde yangın ve kurtarma olayları açısından çok yüksek ve yüksek risk taşıyan 5 adet mahalle belirlenmiş ve 5 ve 8 dakikalık ulaşım süreleri kapsamında erişilebilen yangın ve kurtarma olayları belirlenmiştir. Yapılan bu çalışma ve elde edilen bilgiler ışığında çalışmaya konu bölgede etkin bir yangınla mücadele ve kurtarma faaliyeti gerçekleştirebilmek için biri Atakum bir diğeri de İlkadım ilçesi olmak üzere iki adet itfaiye istasyonuna ihtiyaç duyulduğu sonucuna varılmıştır. Yeni önerilecek istasyonların konumları ise; yeni yıllarda gerçekleşen olayların verileri de (2014-2015 verileri) ilave edilerek, ulaşılamayan olayların konumsal ve istatistiksel analizlerinin yapılması ile en ideal şekilde belirlenmelidir. Kaynaklar [1] Murray AT. Optimising the spatial location of urban fire stations. Fire Safety J 2013; 62:64 71. [2] Chiang TH, Lin FT. A Delineation of Fire Risk Zones in Urban Area. 2nd International Conference on Urban Disaster Reduction, 27-29 Nov 2007 Taiwan. [3] Ceyhan E, Ertugay K, Duzgun S. Exploratory and inferential methods for spatiotemporal analysis of residential fire clustering in urban areas. Fire Safety J 2013; 58:226-239. [4] Revelle C, Snyder S. Integrated fire and ambulance siting: a deterministic model. Socio Econ. Plan Sci 1995; 29 (4):261-271. [5] Xin H, Jie L, Zuyan S, Non-autonomous coloured Petri net-based methodology for the dispatching process of urban fire-fighting. Fire Safety J 2000; 35:299 325. [6] Pons PT, Markovchick VJ. Eight minutes or less: does the ambulance response time guideline impact trauma patient outcome? J Emerg Med 2002; 23:43-8. [9] Catay B. Siting new fire stations in Istanbul: A risk-based optimization approach, OR Insight, 2011; 24 (2):77 89. [7] Yang L, Jones BF, Yang SH. A fuzzy multi-objective programming for optimization of fire station locations through genetic algorithms. Eur J Oper Res 2007; 181:903 915. [8] Chevalier P, Thomas I, Geraets D, Goetghebeur E, Janssens O, Peeters D, Plastria F. Locating fire stations: An integrated approach for Belgium. Socio Econ Plan Sci 2012; 46:173-182. [10] National Fire Protection Association. NFPA 1710 Standard for the Organization and Deployment of Fire Suppression Operations, Emergency Medical Operations, and Special Operations to the Public by Career Fire Departments 2010. http://www.nfpa.org/. Accessed 05 August 2013. [11] ESRI. GIS for Fire Station Locations and Response Protocol an ESRI White Paper, 2007.