Kentsel Eğilimler, Akıllı Teknolojiler ve Buna Göre Ulaşım Talebinin Değerlendirilmesi - 10
Son 150 yıllık klasik algı bizi; Dünya’yı Batı ve Doğu Eksenli ve Batı Merkezli (ister karşıt ister taraf olsun) algılama refleksine itti. Hâlbuki bu tür net bir kategorik ayrım Dünya’nın hiçbir döneminde olmamış olup, ‘sürdürülebilir’ de değildir. Ayrıca burada; Kuzey-Güney eksenini de göz önüne almak durumundayız. Dünya’ da her ne kadar; son yüzyılda ‘teknik gelişmeler’ in ışığında tarafımıza ‘hareket kabiliyetinin maksimizasyonu’ olarak güdülenmiş olsa da, tarih boyunca her dönem insanlar bir şekilde hızlı akan bir tarih içerisinde(özellikle Coğrafyamızda) hızla hareket etmişlerdir. Bugünde; bu insan hareketleri ‘büyük parametreler ölçeği’nde hızla devam etmektedir. Ancak görülmemektedir ki; Dünya’da teknik ve ekonomik gelişmelerin öncüsü görünen yapıların ‘sosyal ajandası’nın sürekliliği zayıflamaktadır. Bu anlamda; Dünya’ da nüfus hareketlerine baktığımızda Küresel anlamda Güney ve Doğu’dan Kuzey ve Batı’ ya göç hareketlerinin ivmelenerek devam ettiğini ve insanların ekonomik-sosyal kaygılarla göçünün yanı sıra ‘vatanını, güvenliğini, özgürlüğünü’ tamamen kaybetmiş olarak kitleler halinde göçe devam ettikleri, ilk çeyreğinin sonuna yaklaşmakta olduğumuz 21.Yüzyıl’ın en önemli yakıcı gerçeklerindendir. Bunun yanı sıra 30-50 yıllık nüfus projeksiyonlarında; en büyük nüfus artış oranlarının Afrika Sewahili (Sahili) Bölgesi’nde (Sudan Somali Eritre Kongo Kenya Cibuti Uganda Zaire), Hind Alt Kıtası’nda (Hindistan Pakistan Bangladeş Sri Lanka), Asya Pasifik ve Hindi-Çin’de (Filipinler Tayland Vietman, Myanmar), Kuzey Afrika’ da(Mısır Cezayir Libya), İç Asya’nın Güneyinde(Afganistan Özbekistan Tacikistan), Latin Amerika’ da(Kolombiya Meksika Venezüella Peru) ve Yakın Doğu’ da(Suriye Irak Filistin Lübnan) olduğunu görmekteyiz. Bunu; Kuzey-Güney Ekseni ile ve A.B.’ nin ekonomik gidişatı ile birleştirdiğimizde; karşımıza Avrupa Rusyası-Polonya-Ukrayna-Türkiye-Mısır-Sudan hattı çıkmaktadır. Dolayısıyla bütün bu verdiğimiz bağlam; çoklu okumalar çerçevesinde insan odaklı bir ‘Akıllı Şehirler Akıllı Ulaştırma’ yaklaşımının, bahsini ettiğimiz Coğrafyadaki ‘zaruretini ve fırsatlarını’ da ortaya koymaktadır. ‘Hizmet-Denetim-Güvenlik-Hayat Standartları’ algısı; bir bütüncül yaklaşımı gerektirmektedir.
Teşvik edilen seyahatin önemli bir seyahat talebi unsuru olduğu açıktır. Gelişen ulaştırma koşulları ile birlikte kısa vadeli etkiler (örneğin güzergâh geçişleri, türel geçiş, varış noktası değişimi ve yeni seyahat üretimi) ve uzun vadeli etkiler (örneğin hane halkı otomobil sahipliğindeki değişim ve etkinliklerin yersel olarak yeniden tahsisi) gözlemlenmektedir. Bu tarz çalışmalar kapsamında hizmet düzeyinde önemli değişimler için uygun olan entegre bir kentler arası seyahat talebi modelleme sisteminin geliştirilmesi hedeflenmektedir. Model; SP, RP ve kümeli veri gibi çoklu veri kaynakları arasında terkibi hesaplamalardan faydalanmaktadır. Bu entegre kentler arası seyahat talebi modelleme sistemi, açık bir şekilde kentler arası seyahat davranışı kurgusu ve uyarılan seyahatleri de kapsama yeterliliğince karakterize edilmektedir. Kentler arası seyahat kararları kümeli bir model yapısı ile temsil edilmekte ve bir erişilebilirlik ölçütü kısa vadeli uyarılmış seyahatlerin kapsanması için ortaya konmuştur. Bu tarz çalışmalar kapsamında aynı zamanda uzun vadeli değişimlerden (etkinliklerin yeniden yersel dağıtımı) elde edilen uyarılmış seyahat sonuçları için de bir yol çizilmektedir. Bir mevcut durum çalışması olarak; seyahat maliyeti, seyahat süresi vs. ye göre kısa vadeli uyarılmış seyahat elastisiteleri ve Japonya’da planlanan kentler arası yüksek hızlı demiryolu (YHD) projesi için seyahat üretimi, varış noktası seçimi, türel seçim ve güzergah seçimini içeren entegre bir model ortaya konmaktadır.
Belirli bir koridor dâhilindeki seyahat talebi büyümesi yeni kapasite eklendikten sonra beklenen seyahat gelişiminin üstünde gerçekleşmektedir. Seyahat talebi büyümesi muhtemelen sadece gelir ve nüfus büyümesi gibi faktörlerden değil fakat aynı zamanda da seyahat mücavir alanındaki gelişmelerden de etkilenmektedir. Bu ilave seyahat uyarılmış seyahat olarak adlandırılmaktadır. Bununla beraber çoğu geleneksel talep modelleri genellikle seyahat talebinin yolculuk sayılarına göre ölçüldüğünü kabul etmekte olup bu değer de ulaştırma sisteminin hizmet düzeyine tamamıyla inelastik (esnek olmayan) olmaktadır. Dahası bu türden seyahat talebi büyümelerinin tahmininde yetersiz olmaktadırlar.
Birleşik Krallık ulaştırma ekonomistleri tarafından yürütülen bir çalışma kısa vadede seyahat süresine göre araç yolculuk milinde (VMT) ölçülen seyahat hacmi elastisitesini -0,5 değeri ile sonuçlandırmıştır. Bu bir koridorda seyahat süresindeki %20’lik bir düşüşün, kısa vadede trafik hacminde tipik olarak %10’luk bir artışa neden olacağı anlamına gelmektedir. Birleşik Krallık karayolu projelerindeki durumda, tamamlanmasından sonraki ilk yılda karayolunun güncel kullanımı ortalama olarak kullanılan tahmindekinden %10 daha büyük olmaktadır. Birleşik Krallık hükümeti tarafından kullanılan hesap modeli sistematik olarak talebi nispeten düşük hesaplıyor gibi görünmektedir. Noland ve Cowart tarafından 2000 yılında yapılan, bütün bir araç yolculuk miline (VMT) uyarılmış seyahate nispi destekle ilgili bir çalışmada uyarılmış seyahat araç yolculuk milindeki (VMT) yıllık büyümenin %15 ila %40’ına tekabül etmektedir. 1996 yılında King tarafından yapılan çalışmada demiryolu projeleri için ortalama olarak Fransa ve Japonya’da yüksek hızlı demiryollarının (YHD) meydana getirdiği üretilen ya da sapan trafiğin %35’in üzerinde olduğu ve tipik olarak %30’luk sapan trafikten fazla olduğu önerilmektedir.
14 yayınlandı
Buna mukabil olarak herhangi bir gelişimin boyutu uyarılan trafiğin miktarından etkilenmektedir. Özellikle karayolu kapasite gelişme projeleri için trafik tıkanıklığı düşüşü faydaları normalin üzerinde hesaplanmaktadır. Dahası ilgili çalışmalarda gelecekte bu gibi etkilerinde hesaba katılması önerilmektedir.
Bununla beraber geleneksel dört adım yöntemi ile seyahat üretiminde farklılaşan koşullara göre değişimin ölçülmesi zordur çünkü geleneksel seyahat üretim yöntemleri hizmet düzeyi değişimlerine karşı hassas olmamakta ve bu gibi seyahat süresi düşüş etkilerini ihtiva etmeye elverişli olmamaktadır. Belirtilen hatalar için en muhtemel neden olarak uyarılmış trafiğin yeterli düzeyde ihtiva edilmesi noktasındaki eksiklikler görülmektedir. Dolayısı ile uyarılmış trafik için güncel hesap yeterliliği dâhilinde seyahat talebi modelleri oldukça arzu edilen düzeydedir.
Arz ve talep ekonomik teorisine göre ürünlerin maliyetlerindeki herhangi bir düşüş söz konusu ürünlere talepte bir artış ile sonuçlanacaktır. İlgili detaylar Şekil 1’de görülmektedir. Gelişen sosyo-ekonomik koşullar dâhilinde (örneğin nüfus büyümesi, gelir artışı, bölgesel bir ekonomik kalkınma) seyahat talebi D1’den D2’ye geçmektedir. Bu sırada seyahat hızındaki artışlar ve seyahat maliyetindeki düşüşler gibi seyahat koşullarındaki gelişmeler, genelleştirilmiş maliyetlerde arz eğrisini S1’den S2’ye taşıyan düşüş sonuçlarına neden olmaktadır. Dahası seyahat talebi gelişimi, hem talep eğrisinin yerleşimini belirleyen dış faktörlerden (örneğin nüfus artışı, ekonomik kalkınma vs.) ve hem de talep eğrisi boyunca fiyat-hacim noktasını belirleyen iç faktörlerden (örneğin seyahat süresi ve seyahat maliyetindeki düşüşler) etkilenmektedir.
Arz ve talep eğrilerindeki eş zamanlı geçişlerin bir sonucu olarak yeni bir denge noktasına ulaşılmakta ve seyahat talebi artışı T1’den T3’eulaşacaktır. Bununla beraber uyarılmış trafik, sadece gelecek sosyo-ekonomik bağlamında genelleştirilmiş seyahat maliyetlerindeki düşüş yolu ile kaydedilen artış ile C2’den C3’e geçiş ve T2’den 3’e talepteki değişimin bir parçası olarak ölçülmektedir. Aslında genellikle eş zamanlı olarak ortaya çıkan iç ve dış faktörlerdeki değişimlerden dolayı iç ve dış faktörlere bağlı olarak değişimlerin ayrıştırılması zor olmaktadır. Dahası uyarılmış talebin ayırt edilmesi ve ölçülmesi de zordur.
Şekil 1. Uyarılmış Trafik
Bu ekonomik mantığa dayalı olarak uyarılmış trafik açık bir şekilde, çeşitli dış faktörlere (örneğin ulaştırma kapasitesi ya da ulaştırma hizmetlerindeki gelişim) bağlı olarak seyahat talebinde net artışlar olarak tanımlanabilir. Daha detaylı olarak uyarılmış trafik alternatif güzergâhlar, türler, varış noktaları ve günün zamanları arasında geçişler yapmaktadır, müteakiben yeni seyahatler yapılmamaktadır. Kesin olarak uyarılmış trafik hesabı, örneğin bütün faktörlerin her zaman uyarılmış trafiğe yardımcı olmaması gibi, talep eğrisinin belirlendiği pazara bağlıdır. Örneğin uyarılmış trafik; paralel güzergâhlardan sapan seyahatleri içeren yeterlilik düzeyinde ve diğer ulaştırma türlerinde çekilen trafiğe göre tanımlanır iken bölgesel düzeyde uyarılmış trafik ise sadece yeni seyahatleri içermektedir. Bir koridordaki diğer ulaştırma özellikleri ya da karayolu kapasite gelişimi ile ilgili mantıksal bir seçimin sonucu, hem uzun vadeli ve hem de kısa vadeli etkileri göre tasnif edilebilen çeşitli davranışsal değişimlere neden olacaktır.2001 yılında Litman ve 1996 yılında Hills’in yaptığı çalışmalarda ifade edildiği üzere kısa vadeli etkiler aşağıdakileri içermektedir: seyahat kalkış zamanlarındaki değişimler, güzergâh geçişleri, türel geçişler, daha uzun seyahatler (örneğin varış noktası değişimi) ve seyahat üretimindeki artışlar. Güzergâh/tür geçişi ve hareket saati değişimleri gibi bazı değişimler bölgesel düzeyde uyarılmış trafiğe etki edememelerine karşın ilave uyarılmış trafiğe neden olacak olan seyahat koşullarında değişim sonuçları ortaya çıkmaktadır. Örneğin tür/güzergâh geçişi, tıkanık bir karayolunda kapasite sağlamakta ve uyarılmış trafiğe neden olmaktadır. Bu; ikincil etkilere iyi bir örnektir. Seyahat koşullarındaki değişimlere gecikmiş müdahalelerin bir sonucu olarak, hane halkı otomobil sahipliği ya da etkinliklerin yersel yeniden dağılımında artışlar ihtimal dâhilindedir ve uyarılmış trafiğin uzun vadeli etkileri arasında değerlendirilmektedir.
Ayrık bir logit modelde öngörülen maksimum fayda (erişilebilirlik), faydanın maksimizasyonuna dayalı olarak uyarılmış trafiğe (mantıklı tür, güzergâh ve varış noktası seçimleri) bağlı olarak yolcuların kısa vadeli refah seviyesi değişimini ihtiva etme yeterliliğindedir.
Takımlar | O | P |
---|---|---|
1. Galatasaray | 11 | 31 |
2. Fenerbahçe | 11 | 26 |
3. Samsunspor | 12 | 25 |
4. Eyüpspor | 12 | 22 |
5. Beşiktaş | 11 | 21 |
6. Göztepe | 11 | 18 |
7. Sivasspor | 12 | 17 |
8. Başakşehir | 11 | 16 |
9. Kasımpasa | 12 | 14 |
10. Konyaspor | 12 | 14 |
11. Antalyaspor | 12 | 14 |
12. Rizespor | 11 | 13 |
13. Trabzonspor | 11 | 12 |
14. Gaziantep FK | 11 | 12 |
15. Kayserispor | 11 | 12 |
16. Bodrumspor | 12 | 11 |
17. Alanyaspor | 11 | 10 |
18. Hatayspor | 11 | 6 |
19. A.Demirspor | 11 | 2 |
Takımlar | O | P |
---|---|---|
1. Kocaelispor | 12 | 25 |
2. Bandırmaspor | 12 | 24 |
3. Erzurumspor | 12 | 22 |
4. Karagümrük | 12 | 21 |
5. Igdir FK | 12 | 21 |
6. Ankaragücü | 12 | 19 |
7. Ahlatçı Çorum FK | 12 | 19 |
8. Boluspor | 12 | 18 |
9. Şanlıurfaspor | 12 | 18 |
10. Manisa FK | 12 | 17 |
11. Esenler Erokspor | 12 | 17 |
12. Ümraniye | 12 | 17 |
13. Pendikspor | 12 | 17 |
14. Keçiörengücü | 12 | 15 |
15. Gençlerbirliği | 12 | 15 |
16. İstanbulspor | 12 | 14 |
17. Amed Sportif | 12 | 14 |
18. Sakaryaspor | 12 | 13 |
19. Adanaspor | 12 | 7 |
20. Yeni Malatyaspor | 12 | -3 |
Takımlar | O | P |
---|---|---|
1. Liverpool | 11 | 28 |
2. M.City | 11 | 23 |
3. Chelsea | 11 | 19 |
4. Arsenal | 11 | 19 |
5. Nottingham Forest | 11 | 19 |
6. Brighton | 11 | 19 |
7. Fulham | 11 | 18 |
8. Newcastle | 11 | 18 |
9. Aston Villa | 11 | 18 |
10. Tottenham | 11 | 16 |
11. Brentford | 11 | 16 |
12. Bournemouth | 11 | 15 |
13. M. United | 11 | 15 |
14. West Ham United | 11 | 12 |
15. Leicester City | 11 | 10 |
16. Everton | 11 | 10 |
17. Ipswich Town | 11 | 8 |
18. Crystal Palace | 11 | 7 |
19. Wolves | 11 | 6 |
20. Southampton | 11 | 4 |
Takımlar | O | P |
---|---|---|
1. Barcelona | 13 | 33 |
2. Real Madrid | 12 | 27 |
3. Atletico Madrid | 13 | 26 |
4. Villarreal | 12 | 24 |
5. Osasuna | 13 | 21 |
6. Athletic Bilbao | 13 | 20 |
7. Real Betis | 13 | 20 |
8. Real Sociedad | 13 | 18 |
9. Mallorca | 13 | 18 |
10. Girona | 13 | 18 |
11. Celta Vigo | 13 | 17 |
12. Rayo Vallecano | 12 | 16 |
13. Sevilla | 13 | 15 |
14. Leganes | 13 | 14 |
15. Deportivo Alaves | 13 | 13 |
16. Las Palmas | 13 | 12 |
17. Getafe | 13 | 10 |
18. Espanyol | 12 | 10 |
19. Real Valladolid | 13 | 9 |
20. Valencia | 11 | 7 |