Afet yönetimi kapsamında hata ağacı analizi ile risk tabanlı tesis yer seçimi
Risk based facility location by using fault tree analysis in disaster management
Yazar: FERHAT GÜMÜŞBUĞA
Danışman: YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM AKGÜN
Kara Harp Okulu Komutanlığı / Savunma Bilimleri Enstitüsü / Harekat Araştırması Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Kamu Yönetimi = Public Administration ; İşletme = Business Administration
Dizin: Afet yönetimi = Disaster management ; Hata ağacı analizi = Fault tree analysis ; Risk = Risk ; Tesis yer seçimi = Site selection

Özet:
Afet yönetim sisteminin, afet öncesi hazırlık çalışmalarını kapsayan risk yönetimi ve afet sonrası müdahale ve düzeltme çalışmalarını kapsayan kriz yönetimi olmak üzere iki boyutu vardır. Risk yönetiminin bir parçası olarak, afetlere müdahalede kullanılacak kaynakların (personel, malzeme, araç, vb.) bulunacağı tesislerin yerlerinin belirlenmesi, afet sonrasındaki müdahale operasyonlarının başarısını doğrudan etkileyebilecek, stratejik öneme sahip kararlardan birisidir.Afet yönetimi kapsamında tesis yeri seçimi problemine ilişkin çalışmalarda, genellikle, maliyetin ve afet bölgesine müdahale süresinin minimize edilmesi hedeflenmiştir. Ayrıca, afet sonrası müdahalede kullanılacak lojistik ağın güvenilirliğinin maksimize edilmesine yönelik az sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalarda, tesis (tesisin hasar görmesi ya da erişilememe), talep noktası (afetten etkilenen insan sayısı) ve lojistik ağdaki yollardan kaynaklı belirsizlikler, teker teker ve rastgele ya da uzman görüşüne dayalı olasılık değerleri atanarak modellenmiş; ancak, olasılık değerlerinin belirlenmesine ilişkin bir yöntem önerilmemiştir.Bu çalışma da, afet sonrası müdahalede kullanılacak lojistik ağın güvenilirliğinin artırılmasına yönelik bir çalışmadır. Ancak, (1) lojistik ağdaki belirsizliklerin aynı anda dikkate alınması, (2) belirsizliklerin modellenmesine yönelik bir sistematik önerilmesi ve (3) doğrudan talep noktasının desteklenememe riskinin minimize edilmesi nedenleriyle, yazında yer alan çalışmalardan önemli farklılıkları bulunmaktadır.Çalışmada, muhtemel afet bölgeleri içinde en büyük desteklenememe riskine sahip bölgenin riskinin minimize edilmesini sağlayan tamsayılı doğrusal olmayan bir p-Merkez Risk (p-MR) optimizasyon modeli geliştirilmiştir. Modelde risk, tehdit (bir bölgede afet olma olasılığı), değer (afet sonucu ortaya çıkan kayıp) ve hassasiyet (afet bölgesine tesislerden müdahale edilememe olasılığı) terimlerinin çarpımı olarak ifade edilmiştir. Tehdit ve değer ile talep kaynaklı belirsizlik, hassasiyet ile tesis ve lojistik ağdaki yolların belirsizliği modellenmiştir. Tesis yerlerine göre değişen hassasiyet değerlerinin hesaplanmasında, risk analizinin önemli araçlarından birisi olan Hata Ağacı Analizi kullanılmıştır. Optimizasyon modelinin çözülmesinde, Evolver çözücüsünden istifade edilmiştir.Geliştirilen model ve yaklaşım, Türkiye'deki illerin deprem tehdit seviyeleri, nüfus değerleri ve afet dereceleri dikkate alınarak uygulanmıştır. Elde edilen risk değerleri, p-Merkez modelinden elde edilen risk değerleri ile karşılaştırılmış ve p-MR modelinin risk değerleri açısından önemli bir fark yaratabileceği (2,5-30 kat arasında) tespit edilmiştir. Sonuçlar, tesis yerlerinin seçiminde, tesislerin maruz kalabilecekleri tehdidin dikkate alınmasının, afet bölgelerinin desteklenememe risklerinde önemli farklılıklar yaratabileceğini ortaya koymuştur.

Abstract:
Risk management and crisis management are two facets of disaster management. Before a disaster, risk management is conducted to enhance preparedness for disasters, and after a disaster, crisis management is conducted to respond and recover. Determining facility locations to preposition resources (personnel, equipment, items etc.) as a part of risk management is a strategic decision that directly affects the success of disaster response operations.Studies on locating disaster response facilities generally focus on minimizing total cost or response time. Besides, there are a few studies aiming at maximizing the reliability of logistics network to be used in a disaster situation. In these studies, uncertainties about facilities (damages to facilities), demand points (number of people affected by disaster) and roads (damages to roads) are modeled by assigning probability values determined randomly or depending on experts? opinions, but no method is proposed to assign these values.This study is also about increasing the reliability of logistics network to be used for delivering aid. However, this study differs from the ones in the literature as it (1) deals with all uncertainties in a logistics network at the same time, (2) suggests a systematic approach to model uncertainties, and (3) directly minimizes the risk of not supporting a demand point.In the study, a new nonlinear integer programming model, named p-Center Risk Model (p-CR), is developed to minimize the maximum risk that a demand point (probable disaster point) is exposed to because of the possibility of not being supported by the located facilities. Risk is calculated by multiplying threat (probability of occurrence of disaster at a point), value (loss due to disaster) and vulnerability (probability of a demand point not being supported by facilities). Uncertainties related to demand points are modeled by threat and value while uncertainties related to facilities and logistics network links (roads) are modeled by vulnerability. Vulnerability, which depends on facility points, is evaluated by using an important risk analysis tool, Fault Tree Analysis (FTA). Evolver solver is used to solve the optimization model.The proposed approach and model are used to solve problems that consist of data regarding earthquake levels, populations, and disaster categories of cities in Turkey. Solutions of p-CR are compared to the solutions of p-Center Model. The results indicate that p-CR can create differences in risk values changing between 2.5 and 30 times. The findings show that taking facilities? susceptibility to a threat into account may greatly change the risk of demand points not being supported by facilities.