LRT Developments in Anatolia: A Growing Marketdr_darcinakin
Ìý
This document discusses the growing light rail transit (LRT) sector in Anatolia, Turkey. It provides background on how LRT systems can help reduce urban sprawl and create more livable cities. It then outlines key LRT developments that have occurred in Anatolia over the past few decades, including the reemergence of tram systems in Istanbul and EskiÅŸehir after more than 30 years without trams. Several other Turkish cities are now planning or constructing new tram lines as well.
1. KSUY 5328
Metropoliten Alanlarda Kentsel Yapı ve
Ulaşım Davranışları
Hafta 11: Modelleme ve Senaryo
DeÄŸerlendirme-2
DOÇ. DR. DARÇIN AKIN
darcinakin1@gmail.com
www.slideshare.net/dr_darcinakin
2. İçerik
 Bu ders kapsamında,
ï‚— otomobil sahipliliÄŸi ve
 yolculuk davranışları (yolculuk sayısı, uzunluk, süre)
 kentsel yapı karakteristiklerinin (bölgeleme, yoğunluk ve
arazi deÄŸeri) bir fonksiyonu olarak modellenmiÅŸ ve
geliştirilen alternatif plan senaryoları değerlendirilmiştir.
Doç. Dr. Darçın AKIN, darcinakin1@gmail.com, www.slideshare.net/dr_darcinakin
3. İçerik
ï‚— Modelleme
 Bağımlı değişkenler
ï‚— Otomobil sahipliliÄŸi
 Yolculuk davranışları
 Bağımsız değişkenler
 kentsel yapı karakteristiklerinin Kişi ve hane
 bölgeleme, karakteristikleri
ï‚— yoÄŸunluk ve
ï‚— arazi deÄŸeri
 Alternatif plan senaryolarının değerlendirilmesi
 Kentsel yayılma ve
 Akıllı büyüme
Doç. Dr. Darçın AKIN, darcinakin1@gmail.com, www.slideshare.net/dr_darcinakin
4. 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.
Doç. Dr. Darçın AKIN, darcinakin1@gmail.com, www.slideshare.net/dr_darcinakin
5. DoÄŸrusal regresyon modeli
 Doğrusal regresyon modelinin genel formu aşağıdaki gibidir:
 Y = b0+ b1. X1 + b2. X2 + …. + bn. Xn + ε
ï‚— burada
 Y=bağımlı değişken
 X1,2,...,n= bağımsız değişkenler
 ε=hata terimi
 b0, b1, b2, …. bn değerleri kalibrasyon parametreleri olup, en
küçük-kareler yöntemi kullanılarak hesaplanmaktadır.
Doç. Dr. Darçın AKIN, darcinakin1@gmail.com, www.slideshare.net/dr_darcinakin
6. DoÄŸrusal 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.
Doç. Dr. Darçın AKIN, darcinakin1@gmail.com, www.slideshare.net/dr_darcinakin
8. 2030 yılı Plan Senaryo verileri
 1. Senaryo: Kentsel Yayılma
Kriter 1 Kriter 2 Kriter 3 Kriter 4
Kentsel YoÄŸunluk Arazi Otomobil Yolculuk Ort. Ort.
Bölge (kişi/ha) değeri sahipliliği üretimi Yolculuk Yolculuk
(TL/m2) (1000 kişi için) (P/hane) uzunluğu süresi
örnek (km/hane) (dak/hane)
1. İç 100 model 1-1 150 model 2-1 model 3-1 model 4-1
merkez
2. Merkez 70 model 1-2 225 model 2-2 model 3-2 model 4-2
3. Kentsel 60 model 1-3 250 model 2-3 model 3-3 model 4-3
Çeper
4. Kırsal 40 model 1-4 260 model 2-4 model 3-4 model 4-4
Çeper
5. Çeper 25 model 1-5 280 model 2-5 model 3-5 model 4-5
Kırsalı
9. 2030 yılı Plan Senaryo verileri
 2. Senaryo: Akıllı büyüme
Kriter 1 Kriter 2 Kriter 3 Kriter 4
Kentsel YoÄŸunluk Arazi Otomobil Yolculuk Ort. Ort.
Bölge (kişi/ha) değeri sahipliliği üretimi Yolculuk Yolculuk
(TL/m2) (1000 kişi için) (P/hane) uzunluğu süresi
örnek (km/hane) (dak/hane)
1. İç 160 model 1-1 225 model 2-1 model 3-1 model 4-1
merkez
2. Merkez 155 model 1-2 240 model 2-2 model 3-2 model 4-2
3. Kentsel 35 model 1-3 250 model 2-3 model 3-3 model 4-3
Çeper
4. Kırsal 5 model 1-4 235 model 2-4 model 3-4 model 4-4
Çeper
5. Çeper 2 model 1-5 170 model 2-5 model 3-5 model 4-5
Kırsalı
26. Yolculuk Ãœretimi Modelleri (YÃœM)
Mode Y b0 b1 X1 b2 X2 b3 X3 b4 X4 b5 X5 R2
l
2-1 1,049 1,825 Hane 0,201 Hane 0,001 Hane 2,321 Çalışa 0,218 iç 0,404
başına eğitim geliri, n sayısı merkez=
Hane başına günlük ort. yolculuk sayısı
oto yılı TL/ay 1
2-2 1,176 1,828 Hane 0,201 Hane 0,001 Hane 2,322 Çalışa -0,168 merkez 0,404
başına eğitim geliri, n sayısı =1
oto yılı TL/ay
2-3 1,057 1,819 Hane 0,201 Hane 0,001 Hane 2,324 Çalışa 0,170 kentsel 0,404
başına eğitim geliri, n sayısı çeper=1
oto yılı TL/ay
2-4 1,107 1,816 Hane 0,201 Hane 0,001 Hane 2,325 Çalışa -0,218 kırsal 0,404
başına eğitim geliri, n sayısı çeper=1
oto yılı TL/ay
2-5 1,096 1,819 Hane 0,201 Hane 0,001 Hane 2,321 Çalışa -0,073 çeper 0,404
başına eğitim geliri, n sayısı kırsalı
oto yılı TL/ay =1
35. Yolculuk UzunluÄŸu Modelleri (YUM)
Mode Y b0 b1 X1 b2 X2 b3 X3 b4 X4 b5 X5 R2
l
3-1
Hane başına günlük ort. yolculuk uzunluğu
8,644 6,278 Hane 1,406 Hane 0,004 Hane 15,433 Çalışa -5,062 iç 0,310
başına eğitim geliri, n sayısı merkez=
oto yılı TL/ay 1
3-2 5,447 6,192 Hane 1,404 Hane 0,004 Hane 15,405 Çalışa 4,442 merkez 0,310
başına eğitim geliri, n sayısı =1
oto yılı TL/ay
3-3 8,010 6,419 Hane 1,407 Hane 0,004 Hane 15,385 Çalışa -1,812 kentsel 0,308
başına eğitim geliri, n sayısı çeper=1
oto yılı TL/ay
3-4 7,886 6,345 Hane 1,406 Hane 0,004 Hane 15,486 Çalışa -4,214 kırsal 0,309
başına eğitim geliri, n sayısı çeper=1
oto yılı TL/ay
3-5 7,373 6,488 Hane 1,407 Hane 0,004 Hane 15,459 Çalışa 7,532 çeper 0,309
başına eğitim geliri, n sayısı kırsalı
oto yılı TL/ay =1
52. Çok Kriterli Değerlendirme
 2030 yılı plan senaryoları
 S1: Kentsel Yayılma
 S2: Akıllı büyüme
ï‚— DeÄŸerlendirme kriterleri
 K1: Otomobil sahipliliği (1000 kişi başına)
 K2: Toplam yolculuk üretimi (yolculuk sayısı)
ï‚— K3: Toplam yolculuk uzunluÄŸu (km)
 K4: Toplam yolculuk süresi (dak)
53. Çok Kriterli Değerlendirme
Senaryo K1 K2 K3 K4
Otomobil Toplam yolculuk Toplam yolculuk Toplam yolculuk süresi
sahipliliği (1000 üretimi (yolculuk uzunluğu (km) (dak)
kişi başına) sayısı)
S1-içmrkz 150 hane sayısı * 12,39 hane sayısı * 69,18 hane sayısı * 224,66
S2-içmrkz 225 hane sayısı * 12,55 hane sayısı * 69,73 hane sayısı * 227,10
S1-mrkz 225 hane sayısı * 12,59 hane sayısı * 77,53 hane sayısı * 237,54
S2-mrkz 240 hane sayısı * 12,56 hane sayısı * 77,30 hane sayısı * 237,87
S1-k.çpr 250 hane sayısı * 12,82 hane sayısı * 73,78 hane sayısı * 231,05
S2-k.çpr 250 hane sayısı * 12,78 hane sayısı * 73,58 hane sayısı * 230,91
S1-kr.çpr 260 hane sayısı * 12,65 hane sayısı * 72,14 hane sayısı * 218,21
S2-kr.çpr 235 hane sayısı * 12,37 hane sayısı * 71,00 hane sayısı * 219,47
S1-çpr.krs 280 hane sayısı * 13,07 hane sayısı * 85,21 hane sayısı * 233,21
S2-çpr.krs 170 hane sayısı * 12,38 hane sayısı * 82,50 hane sayısı * 225,61