KSUY 5328 Hafta 10

KSUY 5328METROPOLITEN ALANLARDA KENTSEL

YAPı VE ULAŞıM DAVRANıŞLARı

Hafta 10: Modelleme ve Senaryo

Değerlendirme

DOÇ. DR. DARÇIN [email protected]

www.slideshare.net/dr_darcinakin

mailto:[email protected]



http://www.slideshare.net/dr_darcinakin




Ġçerik

Bu ders kapsamında,

otomobil sahipliliği ve

yolculuk davranışları (yolculuk sayısı, uzunluk, süre)

kentsel yapı karakteristiklerinin (bölgeleme,

yoğunluk ve arazi değeri) bir fonksiyonu olarak

modellenmiş ve geliştirilen alternatif plan

senaryoları değerlendirilmiştir.

Doç. Dr. Darçın AKIN, [email protected], www.slideshare.net/dr_darcinakin









Ġçerik

Modelleme

Bağımlı değişkenler

Otomobil sahipliliği

Yolculuk davranışları

Bağımsız değişkenler

kentsel yapı karakteristiklerinin

bölgeleme,

yoğunluk ve

arazi değeri

Alternatif plan senaryolarının değerlendirilmesi

Kentsel yayılma ve

Akıllı büyüme










Modelleme

Modelleme yaklaşımı olarak doğrusal regresyon

yöntemi kullanılmıştır.

Bu yöntemin kavramsal içeriği ve çıktılarının

anlaşılabilirliği yüksek olup, modellerin

uygulanabilir olup olmadığına karar vermek ve

farklı plan senaryolarına ait girdileri modelde

ifade etmek oldukça kolaydır.










Doğrusal regresyon modeli

Doğrusal regresyon modelinin genel formu aşağıdaki gibidir:

Y = b0+ b1. X1 + b2. X2 + …. + bn. Xn + ε

burada

Y=bağımlı değişken

X1,2,...,n= bağımsız değişkenler

ε=hata terimi

a, b, c, …, n değerleri kalibrasyon parametreleri olup, en küçük-kareler yöntemi kullanılarak hesaplanmaktadır.










Doğrusal regresyon modeli (DRM)

Bağımlı değişkendeki (Y) örneklem değişkenliğinin bağımsız değişkenlerle (X1, X2,…, Xn) kurulan doğrusal ilişki tarafından açıklanma oranı, belirlilik katsayısı denilen R2 değeri ile ölçülmektedir.

R2 sıfır ile 1 arasında bir değere sahip olup, R2’nin 1’e yakın olması verilerin en açıklanabilir olması halini ifade etmektedir.

Modelin genel olarak anlamlılığı F-testi, model parametrelerinin de sıfırdan farklı olup olmadıkları t-testi ile ifade edilmektedir.










Geliştirilen DRM’leri

Alternatif plan senaryolarının değerlendirilebilmesi amacıyla, otomobil sahipliliği, yolculuk üretimi, uzunluğu ve süresi için doğrusal regresyon modelleri geliştirilmiştir. Bu modeller arazi kullanımı-ulaşım ilişkisini modellemekte, kentsel bölge (kent merkezi, kentsel alan, kırsal alan) ve yoğunluk (kişi/km2) değişkenleri ile ulaşım göstergelerinin (oto sayısı, yolculuk üretimi, yolculuk uzunluğu ve süresi) arasındaki ilişkiyi tarif eden modeller Tablo’da yer almaktadır.










Arazi Kullanımı-Ulaşım Modelleri (Oto sayısı, yolculuk

üretimi, yolculuk uzunluğu ve yolculuk süresi regresyon

modelleri)










Arazi Kullanımı-Ulaşım Modelleri

Tablo’daki modeller α=0,05 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı çıkmış olup, bazı modellerin R2 değerleri küçük çıkmıştır. Fakat literatürde de rapor edilen bazı çalışmalarda doğrusal regresyon modelleri için benzer durumlar söz konusudur (Pan et al., 2007).

Bu modellerde bağımsız değişken olarak “yoğunluk (kişi/km2)” değişkeni α=0,05 düzeyinde anlamlı çıkarken, “arazi değeri (TL/m2)” değişkeni anlamlı çıkmadığından denklemlerde yer almamıştır. Ayrıca, modellenen arazi parçasının kentsel (içmerkez, merkez ve kentsel çeper bölgeleri) ya da kırsal alan (kırsal çeper ve çeper kırsalı) olup olmadığını (1 ya da 0) ifade eden “kukla” değişken de denklemde yer almıştır.

Modellerde kullanılan veriler trafik analiz bölgesi (TAB) ölçeğinde toplulaştırılmış olup, gözlem birimi Ġstanbul metropoliten alanını kapsayan 446 adet bölgedir.

Alternatif Plan Senaryolarının

Geliştirilmesi

Kentsel planlama politikalarında Ġkinci Dünya Savaşı sonrasında gelişmiş ülkelerin benimsedikleri, özellikle Kuzey Amerika ülkelerinde, kentsel yayılma ya da banliyöleşme politikası, Amerika Birleşik Devletlerinde 1950’li yıllarda Başkan Eisenhower zamanında kanunlaştırılan 60 bin km eyaletler arası otoyol sistemi inşası politikası ile desteklenmiştir.

Otoyol inşa etmek isteyen her eyalet hükümeti federal hükümetten projesine %90 oranında maddi destek alabilmiştir (Vuchic, 1999). Bu da, diğer önemli faktörlerle beraber (sahip olunan ilk ev için vergi indiriminin sağlanması, banliyölerde okul kalitesinin artışı ve kent merkezlerinde güvenlik problemlerinin ortaya çıkışı), banliyöleşmeyi desteklemiş, kent merkezleri boşalmış ve canlılığını yitirmiştir. Beyaz nüfusun terk ettiği yerleşim alanlarına daha düşük gelirli sosyo-ekonomik gruplar yerleşirken, bu bölgelerin çöküş süreci de böylece başlamıştır.


Geliştirilmesi

Kentsel yayılma ya da banliyöleşme, Amerikan rüyası olarak da adlandırılan bu fenomen, 1990 yıllardan itibaren ciddi eleştirilerle karşı karşıya kalmıştır. Artan enerji fiyatları, otomobile dayalı ulaşımın yolcu-km başına yüksek enerji tüketimi ve çevresel etkileri, şehirleşmede karma arazi kullanımı politikasını, yeni kentleşme (new-urbanism), sürdürülebilir gelişme, akıllı büyüme gibi farklı isimler fakat aynı ya da benzer ilkelerle gündeme taşımıştır.

Kentsel yayılma ve akıllı büyüme politikaları arasındaki farkların özetlendiği Tablo’da akıllı büyüme politikaları daha sağlıklı bir çevreyi ve doğal kaynakların daha dengeli tüketimini öne çıkarırken, kentsel yayılmada yerleşim yoğunluğu daha düşük ve doğal kaynakların tüketimi daha fazladır.


Geliştirilmesi

ÖZELLİK KENTSEL YAYILMA AKILLI BÜYÜME

Yoğunluk Az yoğun Çok yoğun

Büyüme şekli Kent çevresine (greenfield) doğru gelişim. Kentin içini doldurma (brownfield) şeklinde

gelişim.

Arazi kullanımı Homojen Karma

Ölçek Geniş ölçek. Daha büyük, geniş binalar,

geniş yollar.

İnsan ölçeği. Daha küçük binalar, yollar, yayalar

için

Ulaşım Otomobil odaklı. Yürüme, bisiklete binme

ve toplu taşıma için uygun değil.

Çok türlü (multi-modal). Yürümeyi, bisiklete

binmeyi ve toplu taşımayı destekler.

Cadde tasarımı Caddeler motorlu araç trafik hacmini ve

hızını maksimize edecek şekilde

tasarlanmıştır.

Caddeler çeşitli aktivitelere imkân sağlayacak

şekilde tasarlanmıştır. Trafik sakinleştirmesi.

Planlama Süreci Plansız, idarelerle pay sahipleri arasında

çok az koordinasyon mecut.

Planlı, hak sahipleri ve idareler arasında

koordinasyon mevcut.

Kamusal alan Özel alanı (bahçeler, AVM, özel klüpler)

vurgular.

Kamusal alanı (cadde, park, yürüme altyapısı)

vurgular.

Kentsel Yayılma ve Akıllı Büyüme Senaryolarının

Özellikleri


Geliştirilmesi

Ġstanbul metropoliten alanının 2005 yılına ait alansal büyüklük, nüfus ve kentsel yoğunluk değerlerine bağlı olarak yolculuk değerleri doğrusal regresyon modelleri kullanılarak hesaplanmış ve Tablo’da sunulmuştur.

Buna göre 2005 yılı kentsel yoğunluklarına göre (ortalama 2.153 kişi/km2), Ġstanbul metropoliten alanında 20 milyon 200 bin civarında yolculuk (yaya ve araçlı yolculukların toplamı) gerçekleşmekte olup, ortalama yolculuk uzunluğu 6,4 km ve süresi de 30,6 dakikadır (yaya dâhil tüm yolculuklar). 1000 kişi başına otomobil sahipliliği de 121,7’dir.

Ġstanbul Metropoliten Alanı 2005 Yılı

Kentsel Yapı ve Ulaşım Değerleri











Geliştirilmesi

Bu derste, “kentsel yayılma” ve “akıllı büyüme” plan senaryolarını temsil eden iki örnek, doğrusal regresyon modelleri aracılığı ile modellenmiş ve hangi senaryonun daha tercih edilebilir olduğu üç kriterin

yolculuk üretimi,

yolculuk uzunluğu ve

süresi

beraber değerlendirildiği çok kriterli değerlendirme yaklaşımı ile ortaya konmuştur.











Geliştirilmesi

“Mevcut durum”, “kentsel yayılma” ve “akıllı büyüme” plan senaryolarına ait nüfus yoğunlukları Şekil’de görülmektedir.

Akıllı büyüme senaryosuna ait yoğunlukların mevcut duruma göre biraz yüksek olduğu varsayılmıştır. Ġçmerkez, merkez ve kentsel çeper bölgelerinde yoğunluklar arttırılıken, kırsal çeper ve çeper kırsalına fazla yoğunluk artışı getirilmemiştir. En yüksek bölgesel yoğunluk iç merkezde olup 20 bin 500 kişi/km2’dir. Bu yoğunluk varsayımlarına göre mevcut durumda 11 milyon 600 bin kişilik nüfus, akıllı büyüme senaryosunda 16 milyon 200 bin olacağı hesaplanmıştır.

Kentsel yayılma senaryosunda ise, tüm bölgesel yoğunlukların 10 bin kişi/km2’nin altında olacağı varsayımı ile toplam nüfus 22 milyon 550 bin olacağı hesaplanmıştır. Bu nüfus varsayımları Şubat 2009 onanlı 1/100.000 ölçekli Ġstanbul Ġli Çevre Düzeni Planı nüfus projeksiyonlarına dayandırılmıştır.











Geliştirilmesi

0

5000

10000

15000

20000

25000

1. İç Merkez 2. Merkez 3.

K entselÇ eper

4. K ırsal Ç eper 5. Ç eper K ırsalı

Nü

fus

Yo

ğu

nlu

ğu

(k

işi/

km

2)

Mevcut D urum K ents el Yayılma Akıllı B üyüme

Mevcut Durum ve Senaryo Yoğunlukları (Kişi/Km2)


Geliştirilmesi

“Kentsel yayılma” ve “akıllı büyüme” plan

senaryolarını ifade eden nüfus ve kentsel yoğunluk

değerlerine bağlı olarak doğrusal regresyon

modelleri ile hesaplanan yolculuk değerleri

Tablo’da sunulmuştur.










Kentsel Yayılma ve Akıllı Büyüme Senaryoları

için Kentsel Yapı ve Ulaşım Değerleri

Kentsel Yayılma ve Akıllı Büyüme

Senaryoları için Kentsel Yapı ve Ulaşım

Değerleri Senaryo 1: kentsel yayılma ve Senaryo 2: akıllı büyüme plan

senaryoları arasındaki kentsel yapı ve ulaşım değerlerinin karşılaştırılması Tablo’da sunulmuştur.

Buna göre, akıllı büyüme senaryosunda kentsel yayılma senaryosuna göre nüfus %39 daha azdır. Akıllı büyüme senaryosunda iç merkez ve merkez alanlarda yolculuk uzunlukları %11 ve 7 daha az çıkmıştır. Yolculuk süreleri de %6 ve 4 daha düşüktür.

Akıllı büyüme senaryosunda yolculuk üretimleri iç merkez ve merkez alanlarda %33-44 daha fazla çıkarken, kentsel çeperde %25-48 daha az çıkmıştır. Bu oranlar kırsal bölgelerde %500 ile 1800 daha az oranda gerçekleşmiştir. Yolculuk üretim değerlerinin karşılaştırılmasında “akıllı büyüme” senaryosunun daha tercih edilebilir olduğu görülmektedir

Kentsel Yayılma ve Akıllı Büyüme

Senaryoları için Kentsel Yapı ve Ulaşım

DeğerleriKentsel Yayılma ve Akıllı Büyüme Senaryolarının Karşılaştırılması

Alternatif Plan Senaryolarının Çok

Kriterli Değerlendirme Yöntemiyle

Karşılaştırılması

Geliştirilen alternatif plan senaryolarının

karşılaştırılmasında çok ölçütlü değerlendirme yöntemi

kullanılmıştır.

Kentsel yapı-ulaşım ilişkisi üç değişkenle modellenmiş

olup, bu üç kriterin etkisi beraberce değerlendirilmiştir.

Şekil’de bu kriterlerin senaryolar altındaki değerleri

verilmiştir.

Bir diğer şekil’de de kriterlerin senaryo 1 ve 2’ye göre

aldığı değerlerin yüzdesel farkları gösterilmiştir










Ulaşım Kriterlerinin Senaryolara Göre Değişimi

Ulaşım Kriterlerinin Senaryolara Göre Yüzdesel Farkları

Çok Kriterli Değerlendirme Yöntemi

Bu değerlendirmede kriterlerin ağırlıkları

değiştirilmek suretiyle altı farklı alternatif

oluşturularak, duyarlılık analizi gerçekleştirilmiştir.

Bu alternatifler ve sonuçları Tablo’da özetlenmiştir.

Farklı ağırlık alternatiflerine göre bütün durumlar

için Senaryo 2: akıllı büyüme tercih edilebilir

çıkmıştır.










Senaryo Değerlendirme Alternatifleri

Alternatif Ağırlıklar Senaryo

Değerlendirme Sonuç

PuanıKriter 1:

Yolculuk Üretimi

Kriter 2:

Yolculuk Uzunluğu

Kriter 3:

Yolculuk Süresi

1. Eşit ağırlık 0,333 0,333 0,333

Senaryo 1: 0,99452515

Senaryo 2: 0,94036360

2. Farklı ağırlık 0,500 0,400 0,100

Senaryo 1: 0,99503600

Senaryo 2: 0,91054681

3. Farklı ağırlık 0,500 0,100 0,400

Senaryo 1: 0,99675323

Senaryo 2: 0,91054681

4. Farklı ağırlık 0,500 0,250 0,250

Senaryo 1: 0,99589461

Senaryo 2: 0,91054681

5. Farklı ağırlık 0,200 0,400 0,400

Senaryo 1: 0,99343138

Senaryo 2: 0,96421873

6. Farklı ağırlık 0,100 0,450 0,450

Senaryo 1: 0,99261030

Senaryo 2: 0,98210936

Sonuçlar ve Değerlendirme

Kentsel yapı-ulaşım ilişkisinin modellendiği doğrusal regresyon analizlerinde nüfus yoğunluğu, otomobil sahipliliği, yolculuk üretimi, uzunluk ve süre ile ters ilişkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Model, bağımlı değişkende toplam değişimin sadece %1 ile 74’ünü açıklamasına rağmen (R2=0,01-0,73), katsayıların işaretleri ve büyüklükleri tamamen mantıklı ve sonuçlar istatiksel olarak son derece anlamlı çıkmıştır. Modelde kullanılan sosyo-ekonomik değişkenlerin hesaplanan sonuçları, genel olarak teorik beklentilerle uyumludur. Kentsel yoğunluk arttıkça otomobil sahipliliği düşmekte, yolculukların sayısı, uzunluğu ve süresi azalmaktadır. Buna göre, akıllı büyüme politikaları ile kentsel ulaşımın kontrolünün mümkün olduğu sonucuna ulaşılmıştır.











Alternatif plan senaryolarının ulaşım değerleri karşılaştırıldığında, akıllı büyüme senaryosunda iç merkez ve merkez alanlarda yolculuk uzunlukları %11 ve 7 daha az çıkmıştır. Yolculuk süreleri de %6 ve 4 daha düşüktür. Akıllı büyüme senaryosunda yolculuk üretimleri iç merkez ve merkez alanlarda %33-44 daha fazla çıkarken, kentsel çeperde %25-48 daha az çıkmıştır. Bu oranlar kırsal bölgelerde %500 ile 1800 daha az oranda gerçekleşmiştir. Yolculuk üretim değerlerinin karşılaştırılmasında “akıllı büyüme” senaryosunun daha tercih edilebilir olduğu görülmektedir.











Çok ölçütlü değerlendirme yaklaşımı ile yolculuk

üretimi, uzunluğu ve süresi kriterlerine göre farklı

ağırlık değerleri verilerek yapılan duyarlılık

analizlerinde, alternatif plan senaryolarından “akıllı

büyüme” senaryosu “kentsel yayılma” senaryosuna

göre her zaman tercih edilebilir çıkmıştır.










Ödev 3.

REGRESYON MODELLEMESĠ ĠLE

SENARYO DEĞERLENDĠRME










Kişi yolculuklarının modellenmesi

Model değişkenleri

Bağımlı değişkenler Kişi başına yolculuk sayısı (scale)

Kişi başına yolculuk uzunluğu (scale)

Kişi başına yolculuk süresi (scale)

ve bağımsız değişkenlerden Kişi değişkenleri ve

Gelir, eğitim, eğitim yılı, yaş, cinsiyet, öğrenci, hanehalkı üyeliği, çalışma durumu,

Kişinin otomobil sahipliliği

Kişinin ehliyet sahipliliği

kentsel yapı değişkenleri Kentsel bölge, yoğunluk ve arazi değeri sınıflaması

Ort. yoğunluk ve arazi değerleri.

oluşmalı.










Hane yolculuklarının modellenmesi

Örnek 1: Model değişkenleri

Bağımlı

Kişi başına yolculuk sayısı (scale)

ve bağımsız

Yas (nominal, 0 ve 1)

Cinsiyet (nominal, 0 ve 1)

Öğrenci (nominali 0 ve 1)

Gelir (scale)

Egitim yılı (scale)

ve kentsel yapı

Kentselyapı2 (nominal, 1=iç merkez=merkez, 0= diğerleri)

değişkenlerinden oluşmalı.









































Model değişkenleri

Bağımlı değişkenler hane başına yolculuk sayısı (scale)

hane başına yolculuk uzunluğu (scale)

hane başına yolculuk süresi (scale)

hane başına otomobil sahipliliği

hane başına ehliyet sahipliliği

ve bağımsız değişkenlerden hane değişkenleri ve

Çalışan sayısı, kişi sayısı, öğrenci sayısı, gelir, eğitim yılı, oto sayısı, ehliyetli kişi sayısı, aile yapısı, bina türü,

kentsel yapı değişkenleri Kentsel bölge, yoğunluk ve arazi değeri sınıflaması

Ort. yoğunluk ve arazi değerleri.

oluşmalı.












Bağımlı

hane başına yolculuk sayısı (scale)

ve bağımsız

Hanede çalışan sayısı

ve kentsel yapı

Kentsel merkez (1=iç merkez + merkez, 0= diğerleri)















Bağımlı

hane başına yolculuk sayısı (scale)

ve bağımsız

Hanede çalışan sayısı

ve kentsel yapı

Kentsel merkez (1=iç merkez + merkez + kentsel çeper, 0=

diğerleri)













Haneye ait verilerin oluşturulması

Hanedeki öğrenci sayısı değişkenini oluşturmak için:

Bireylerin öğrenci olup olmadığını belirleyen

“ogrenci (0, 1)” değişkenini her hane için toplayarak

“ogrenci_sum” değişkenini elde edeceğiz.

“ogrenci_sum” değişkeni hanemi=1 değişkeninin

olduğu satırlarda dolu, diğerlerinde boş olmalı.










Haneye ait verilerin oluşturulması Hanedeki öğrenci sayısı değişkenini oluşturmak











Education

KSUY 5328 Hafta 10