Assessing connectivity levels of public transportation stops: a case study of istanbul
Toplu taşıma duraklarının bağlantısallık düzeylerinin belirlenmesi: istanbul örneği
- Tez No: 948097
- Danışmanlar: PROF. DR. ZAİDE DURAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ulaşım, Şehircilik ve Bölge Planlama, Transportation, Urban and Regional Planning
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Kentlere yapılan yatırımların, istihdam, eğitim, sağlık gibi imkanların kırsal kesimlere göre daha çok olması, buna bağlı olarak hayat kalitesinin daha yüksek olması gibi nedenlerle kentlere göçün artması ve doğal nüfus artışı ile beraber kentler yüzölçümü olarak genişlemektedir. Özellikle gelişmekte olan ülkeler başta olmak üzere kentler plansız bir şekilde büyüdüğünden kentsel altyapı yetersiz kalmıştır. Kentsel sistemlerin bu nüfus artışı ve oluşan talebe karşı yetersiz kalmaması için kentin sürdürülebilirlik anlayışı ile planlanması gerekir. Sürdürülebilirlik genel anlamda gelecekte oluşabilecek ihtiyaçları da göz önüne alarak bugünün ihtiyaçlarını karşılamaktır. Sürdürülebilirlik etkileri açısından çevresel, sosyal ve ekonomik olmak üzere 3 temel başlıkta incelenebilir. Sürdürülebilirlik anlayışı ile planlanan kentlerde hava, su ve toprak kirliliği yaratan eylemler minimize edilir, kaynaklar verimli ve etkin kullanır, canlı bir ekonomiye katkı sağlanır, kişilerin hayat kalitesi artırılır. Kentsel ulaşım sistemleri nüfusu, arazi kullanımını, kent formunu, ekonomiyi ve kişilerin hayat kalitesini doğrudan etkiler. Kentsel ulaşım sistemlerinin otomobile bağımlılığını azaltmak amacıyla sera gazı emisyonlarını minimize eden toplu taşımanın daha çok tercih edilir hale getirilmesi, kentsel sürdürülebilirliği artırmanın bir yoludur. Toplu taşımaya talebi artırabilmek için toplu taşıma ağlarının genişletilerek kentlilerin daha uzak mesafelere erişiminin sağlanması, yolculuk süresinin kısaltılması için bekleme ve aktarma sürelerinin minimize edilmesi, toplu taşıma hatlarının güvenilirliğinin, sefer sıklığının ve yolcu kapasitesinin artırılması, durak ve yürüme yollarının tasarımının iyileştirilmesi ve ağların entegrasyonun iyi planlanması gerekmektedir. Toplu taşıma sistemlerinin entegrasyonu çok boyutlu olup fiziksel, ücret, yapısal, bilgilendirme, zamansal ve ağ olmak üzere 6 kategoriye ayrılır. Toplu taşıma sistemlerinde entegrasyon seviyesinin artırılması bir yolculuğun en kritik kısmı olan aktarmanın daha kolay, hızlı ve uygun fiyata yapılmasını sağlar. Toplu taşıma hatlarının entegrasyonunun geliştirilmesi, hem toplu taşıma ile erişilebilen mesafelerin artması hem de aktarmaların iyileştirilmesi sebebiyle yolcuların toplu taşımaya talebini artırır. Aktarma yapılacak iki durak çifti arasındaki erişilebilirlik ve entegrasyon düzeyi bağlantısallık kavramı ile ifade edilir. Kısaca bağlantısallık toplu taşıma durakları arasındaki erişilebilirliğin bir ölçüsüdür. Durak çiftleri arasındaki bağlantısallık değerinin ölçülmesi ile ağ ve zamansal entegrasyonun seviyesi belirlenir. Literatürdeki bağlantısallık çalışmaları incelendiğinde toplu taşıma hatlarının karakteristik özelliklerinin bağlantısallık değerini doğrudan etkilediği görülmüştür. İki durak çifti arasındaki bağlantısallık önce graf teorisini temel alan centrality yöntemleri ile ölçülmüştür. Ancak centrality yöntemleri toplu taşıma hatlarının karakteristik özelliklerini hesaba katmadığından gerçekçi sonuçlar üretemez. Bu sebeple bağlantısallık indeksleri geliştirilmiştir. Geliştirilen bağlantısallık indeksleri hem toplu taşıma sistemlerinin karakteristik özelliklerine dair hem de yolculuk talebine dair verileri hesaba katar. Böylece mevcut toplu taşıma sistemleri daha iyi modellenerek hem arzı ve hem de talebi daha iyi yansıtan sonuçlar elde edilir. Bu çalışmanın amacı kullanımda veya inşa halinde olan toplu taşıma duraklarının bağlantısallık değerlerinin bulunması ve bulunan bağlantısallık değerlerine göre durakların sınıflandırılmasına yönelik bir yöntem geliştirmektir. Ek olarak, bağlantısallığı zayıf olan durakların tespit edilerek bağlantısallığı ve dolayısıyla entegrasyonu artırıcı öneriler verilmesi amaçlanmıştır. Geliştirilen indeksin kolay hesaplanması, açık verilerden yararlanması, kompleks verileri kullanmaması, toplu taşıma hattının karakteristik özelliklerini yansıtarak olabildiğince gerçekçi sonuçlar üretebilmesi amaçlanmıştır. Bağlantısallık seviyelerinin belirlenmesi amacıyla durakları başlangıç noktaları kabul edilerek incelenen hat, M7 Yıldız-Mahmutbey metro hattıdır. İstanbul'daki 6 farklı ilçeyi birbirine bağlayan, 17 istasyonundan 5'inde diğer raylı sistemlere aktarma sağlayabilen, metro, metrobüs, tramvay ve otobüs olmak üzere 4 ayrı moda aktarma yapılabilen ve yolculuk talebi yüksek olan M7 metro hattı bu nedenlerden dolayı çalışma alanı olarak seçilmiştir. Çalışmada yer alan tüm veriler açık kaynaklı olup İBB Açık Veri Platformu'nun sağladığı raylı sistem ve otobüs durakları verisi, Open Street Map (OSM) platformundan sağlanan yol ağı verisi, Google Maps web sitesinin sağladığı duraklardan geçen hatların numaralarına dair veriler, İETT, Metro İstanbul, İstanbul Airport, Şehir Hatları ve Dentur web sitelerinden sağlanan duraklardan geçen hatların frekansları, çalışma saatleri, yolcu kapasiteleri ve hızlarına dair veriler kullanılmıştır. Ölçüm yönteminin geliştirilmesi amacıyla en çok atıf alan ve bağlantısallık indeksi geliştirilen 6 çalışma incelenmiştir. Tüm metotlar derlenerek“Simplified Connectivity Index”({SCI}_{l,n}) endeksi geliştirilmiştir. Endekste kullanılan kriterlerin ağırlıklarının eşit kabul edilebilmesi ve sonuçların objektif görüşlerle değişkenlik göstermemesi için kriterlerin birbirine bağımlı olmaması ve nicel değerler alabilmesi hedeflenmiştir. 6 farklı açık kaynaktan edilen veriler, {SCI}_{l,n} indeksine entegre edilerek hatların her bir durağa özgü olan -düğüm (node)- bağlantısallık değerleri ölçülmüştür. Düğümlerin {SCI}_{l,n} değeri bulunduktan sonra hesaplanan {SCI}_{l,n} değerlerinin ortalaması alınarak durakların“Stop Simplified Connectivity Index”({SCI}_s) değerleri ve {SCI}_s değerlerinin ortalaması alınarak başlangıç noktası kabul edilen M7 istasyonlarının“Origin Simplified Connectivity Index”({SCI}_O) değeri hesaplanır. Son adımda {SCI}_O değerleri z-skor yöntemi ile iyi, orta ve zayıf olmak üzere 3 sınıfa ayrılır. Böylelikle {SCI}_O değerlerinden daha anlamlı ve kıyaslanabilir sonuçlar üretilmiştir. {SCI}_O değerlerinin, direkt aktarma yapabilme, istasyonlardan erişilebilen farklı mod sayısı ve istasyonları kullanan günlük yolcu sayısı ile güçlü bir korelasyonu olduğu belirlenmiştir. Bir istasyondan birden çok moda eriştikçe hat ağı entegrasyonunun arttığı ve entegrasyon seviyesi arttıkça da yolculuk talebinin arttığı bilindiğinden bu durum, geliştirilen bağlantısallık indeksinin duraklar arası entegrasyonu iyi şekilde ölçtüğünü göstermektedir. M7 metrosunun 17 istasyonundan 5'inin iyi, 4'ünün orta ve 8'inin zayıf bağlantısallık seviyesine sahip olduğu hesaplanmıştır. Bu sınıflandırma, M7 istasyonlarının neredeyse yarısının çevresindeki diğer toplu taşıma hatları ile entegre olamadığını, diğer hatlardan beslenemediğini göstermektedir. Zayıf bağlantısallık seviyesine sahip istasyonların sadece otobüs hatlarıyla entegre olabildiği belirlenmiştir. Zayıf bağlantısallık seviyesine sahip istasyonların başka modlarla entegre edilmesi, istasyonları besleyen otobüs hatlarının sayısının artırılması ve/veya hatların frekans ve çalışma saatlerinin artırılması önerilmektedir. Ancak yatırım ve iyileştirmelerin verimli olabilmesi için sadece bağlantısallık seviyesi değil, durak bazlı yolculuk talepleri de göz önüne alınmalıdır. Fulya istasyonunun yolculuk talebi göz önüne alındığında çevresindeki duraklarla gereğinden fazla bağlantılı olduğu, Karadeniz durağının ise en çok yolcuya sahip olmamasına rağmen en yüksek bağlantısallık değerine sahip olduğu hesaplanmıştır. Bu sebeple her iki istasyonunda daha fazla iyileştirmeye ihtiyacı yoktur. Ancak Kazım Karabekir durağı en çok kullanılan 6. durak olmasına karşın en düşük bağlantısallık değerine ({SCI}_O) sahip duraklardan biridir ve iyileştirmeye ihtiyaç duymaktadır. İstasyonların 320, 640 ve 960 metrelik aktarma mesafeleri içerisinde yer alan durakların SCIs değerlerinin ortalaması alınarak servis alanı bazlı bağlantısallık değerleri hesaplanmış olup 5 sınıfa ayrılmıştır. Raylı sistem entegrasyonu olan istasyonların servis alanlarının bağlantısallık seviyesi sadece otobüs entegrasyonu olan istasyonlara göre daha yüksektir. Buna ek olarak metro entegrasyonunun servis alanı bazlı bağlantısallık seviyesine etkisi tramvaya göre daha fazladır. Ayrıca servis alanı mesafesi arttıkça raylı sistem entegrasyonunun bağlantısallık düzeyine etkisi azalmaktadır.
Özet (Çeviri)
Migration to cities has increased because investments in cities and opportunities such as employment, education, and healthcare are greater than in rural areas, and as a result, the quality of life is higher. Along with natural population growth, cities are expanding in terms of surface area. Especially in developing countries, since cities are growing in an unplanned way, urban infrastructure has remained insufficient. For urban systems not to be inadequate in the face of this population growth and emerging demand, cities need to be planned with a sustainability approach. Sustainability practices can be examined under three main categories: environmental, social, and economic. In cities planned with a sustainability approach, actions that cause air, water, and soil pollution are minimized, resources are used efficiently and effectively, a vibrant economy is supported, and the quality of life of individuals is improved. Urban transportation systems directly affect population, land use, urban form, the economy, and the quality of life of individuals. One way to improve urban sustainability is to make public transportation, which minimizes greenhouse gas emissions, more preferable to reduce the dependency of urban transportation systems on automobiles. To increase the demand for public transportation, it is necessary to expand public transportation networks to enable urban residents to access longer distances, to minimize waiting and transfer times to shorten travel time, to increase the reliability, service frequency, and passenger capacity of public transportation lines, to improve the design of stops and walking paths, and to plan the integration of networks properly. The integration of public transportation systems is divided into six categories: physical, fare, structural, information, schedule, and network. Increasing the level of integration in public transportation systems ensures that the transfer, which is the most critical part of a journey, can be made more easily, quickly, and at a reasonable cost. Improving the integration of public transportation lines increases the demand for public transportation by increasing both the distances that can be accessed with public transportation and improving transfers. The level of accessibility and integration between two stops where a transfer will be made is expressed by the concept of connectivity. By measuring the connectivity value between stop pairs, the level of network and schedule integration is determined. When the connectivity studies in the literature are examined, it is seen that the characteristic features of public transportation lines directly affect the connectivity value. The connectivity between two stop pairs was first measured using centrality methods based on graph theory. However, since centrality methods do not take into account the characteristic features of public transportation lines, they cannot produce realistic results. For this reason, connectivity indices have been developed. The developed connectivity indices take into account both the data related to the characteristic features of public transportation systems and the data related to travel demand. In this way, results that better reflect the current situation are obtained. This study aims to develop a method for determining the connectivity values of public transportation stops that are in use or under construction, and for classifying the stops according to the determined connectivity values. In addition, it is aimed to identify the stops with weak connectivity and to provide suggestions to improve their connectivity and accessibility. The developed index is intended to be easy to calculate, to make use of open data, not to use complex data, and to produce realistic results as much as possible by reflecting the characteristic features of the public transportation line. To determine the connectivity levels, the line examined by accepting the stops as origin points is the M7 Yıldız-Mahmutbey metro line. The M7 metro line, which connects six different districts in Istanbul, allows transfers to other rail systems at 5 of its 17 stations, enables transfers to four different modes—metro, metrobus, tram, and bus—and has high travel demand, was selected as the study area for these reasons. All the data used in the study are open-source, including the rail system and bus stop data provided by the IMM Open Data Platform, the road network data obtained from the Open Street Map (OSM) platform, the data about the line numbers passing through the stops provided by the Google Maps website, and the frequency, operating hours, passenger capacity, and speed data of the lines passing through the stops provided by the websites of IETT, Metro Istanbul, and Istanbul Airport. To develop the measurement method, six studies that have received the most citations and that have developed connectivity indices were examined. By compiling all the methods, the Simplified Connectivity Index ({SCI}_{l,n}) was developed. In order to assume equal weights for the criteria used in the index and to ensure that the results do not vary depending on subjective opinions, it was aimed that the criteria are not dependent on each other and can take quantitative values. The data obtained from six different sources were integrated into the {SCI}_{l,n} index, and the connectivity values specific to each stop on the lines were measured. After the {SCI}_{l,n} values of the lines were determined, the average of the calculated SCI values was taken to find the Stop Simplified Connectivity Index ({SCI}_s) values of the stops, and the average of the {SCI}_s values was taken to find the Origin Simplified Connectivity Index ({SCI}_O) value of the M7 stops, which were accepted as origin points. In the final step, {SCI}_O values were divided into three classes—good, average, and weak—using the z-score method. It was found that the {SCI}_O values have a strong correlation with both the number of different modes accessible from the stations and the daily number of passengers using the stations. Since it is known that as access to more modes increases from a station, the integration of the line network also increases, and as the level of integration increases, travel demand also increases, this situation shows that the developed connectivity index successfully measures the inter-stop integration. It was calculated that out of the 17 stations of the M7 metro, 5 have good, 4 have average, and 8 have weak connectivity levels. This classification shows that nearly half of the M7 stations are not integrated with other public transportation lines around them and cannot be fed by other lines. It was determined that the stations with weak connectivity levels are only integrated with bus lines. It is recommended that the stations with weak connectivity levels be integrated with other modes, that the number of bus lines feeding the stations be increased, and/or that the frequency and operating hours of the lines be increased. However, for investments and improvements to be efficient, not only the connectivity level but also stop-based travel demand should be taken into account. Considering the travel demand of Fulya Station, it has been calculated that it is more connected with the surrounding stops than necessary. Although Karadeniz Station does not have the highest number of passengers, it has the highest connectivity value. For this reason, neither of these two stations requires further improvement. However, although Kazım Karabekir Station is the sixth most used stop, it is among the stops with the lowest {SCI}_O\ value and requires improvement. The average {SCI}_s values of the stops located within the 320, 640, and 960-meter transfer distances of the stations were calculated to determine the service-area-based connectivity values, which were then classified into five groups. The connectivity levels of the service areas containing rail system stops are higher compared to the service areas containing only bus stops. In addition, metro integration has a greater impact on service-area-based connectivity than tram integration. Moreover, as the service area distance increases, the impact of rail integration on the connectivity level decreases.
Benzer Tezler
- Fractal analyzes of age-friendly transportation system: A comparison of the İstanbul Kadikoy and Besiktas
Yaş dostu toplu ulaşim sistemi'nin fraktal analizleri: İstanbul Kadiköy ve Besiktaş'ın karşilaştırmasi
MOHAMMADAMIN FATHKABIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKSENİN İNALHAN
- Multimodal integration of intracity sea transport the case of İstanbul
Şehiriçi deniz taşımacılığının multımodal entegrasyonu İstanbul uygulaması
ÖZGÜR SOY
Doktora
İngilizce
2023
Ulaşımİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU
- Utilizing corine land cover data in diverse spatial decision making and management processes
Çeşitli mekansal karar alım ve yönetim süreçlerinde corine arazi örtüsü verisinden yararlanılması
ARTAN HYSA
Doktora
İngilizce
2018
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA AYÇİM TÜRER BAŞKAYA
- Görme engelli bireylerin peyzajı algılama biçimlerinin anlaşılması
Investigation of the visually impaired individuals' perception of the landscape
DUYGU ÖZGÜR
Doktora
Türkçe
2021
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİYE EŞBAH TUNÇAY