13.11.2017, 15:37

Küresel Örnekleri ile Toplu Ulaştırma Örnekleri - 6

Arazi kullanım çeşitliliği; toplam ihtimal dâhilindeki kullanımların (7) 100 ile çarpılması ile her bir tampon bölgedeki mevcut arazi kullanım sayısına bölünerek elde edilen bir endeks ile ölçülmektedir. Kaldırım engelleri kesim sayısına bir eklenmesi ile elde edilen sayıdaki (paydanın sıfır olmasına engellemek için) gözlemlenen engellerin sayısının tersi alınarak ölçeklendirilmektedir. Bu işlemin sonunda düşük bir değer yüksek bir değere nazaran daha çok engeli ifade etmektedir. Trafik kontrol araçları endeksi, her bir istasyondaki elverişli olan bütün olası trafik kontrol ve yaya destek araçlarının (trafik sinyal, yaya sinyali, dur sinyali, yaya geçidi, üstgeçit) yüzdesini ölçülendirmektedir. Sonuç olarak bir imkânlar endeksi, mevcut her bir istasyon mücavir alanındaki tampon bölgedeki bütün muhtemel imkânların(banklar, çöp kutuları, bisiklet muhafazaları, kamusal aydınlatmalar ve uygun işaretlemeler) yüzdesine göre tayin edilmektedir.
 
Ulaştırma talebi ve etkileşim
Bu kapsamda toplu ulaştırma talebi ve toplu ulaştırma arasındaki etkileşimi hesaplayan iki eşitliğe dayalı eş zamanlı model geliştirilmiştir. Bu çerçevede; toplu ulaştırma sefer sayıları talep için istikşafi değişkenlere göre oluşturulmuştur. Besleyici otobüs hatları, istasyonlara erişimi sağlayan alternatif toplu ulaştırma hatları, istasyon mücavir alanındaki sosyal katmanlar ve nüfus tanımlanarak 8 aylık süreçte kaydedilen seferlere göre arzın oluşturulmasındaki birer unsuru olarak değerlendirmeye dâhil edilmişlerdir. Arz tarafında, bu sistem hizmet arzını belirlemekte olup diğer ulaştırma modları ile rekabetçi ve tamamlayıcı işlevine ilave olarak, mevcut ve geçmiş talebi, yoğunluğu ve sosyo ekonomik karakteristikleri de dikkate alıp dâhil etmektedir.
 
Çevresel faktörler
Talep tarafında ise söz konusu sistem, toplu ulaştırma kullanımını belirleyen toplu ulaştırma arzı ve çevresel faktörlere dayalı kabuller gerçekleştirmektedir. Talep eşitliğine mücavir yapılaşma aralıklarının dâhil edilmesi ile dışsallıkları hakkında varsayımlar gerçekleştirilmektedir. Esasen mücavir alan yapılaşma karakteristiklerinin çoğunun mevcut toplu ulaştırma sistemine iki nedenden dolayı dışsal durumda olduğu düşünülmektedir. Birincisi mücavir alan karakteristikleri BRT sistemi yatırımları ile geliştirilerek değişmektedir. Aydınlatma, yaya kaldırımı kalitesi ve süreklilik özelliklerinin hepsi BRT paketinin bir parçası olarak dâhil edilmektedir ve istasyon bazlı talep öngörüleri ile ilgili değildir. İkincisi, veri toplandığı sırada BRT 5 yıldan az bir süredir işletiliyor durumda idi. Dolayısı ile mücavir alan değişimleri; karma arazi kullanımları ya da yoğunluk değişimlerinde görüldüğü üzere, kısa bir zaman periyodunda ortaya çıkmadığından dolayı önemli görülmemektedir. Özetle bu tarz araştırmalar kapsamında gerçekleştirilen tasarım, mücavir alan yapılaşmasındaki toplu ulaştırma talebi ve toplu ulaştırma arzı üzerindeki etkinin deneysel olarak kontrolü için Bogota otobüs sistemindeki değişimde rassal zamanlama avantajına sahiptir.
 
İstatiksel model
Keşif amaçlı faktör analizi, istasyon başına mücavir alan yapılaşmasının yüksek uygun değişken sayısı ile doğrulanmaktadır. Prosedür çok ölçekli bir yöntem ile çekirdek etkileri ihtiva eden düşük sayıdaki faktör ile sonuçlanmaktadır. Çok sayıdaki istasyonla, faktör analizinin kullanımından kaçınılmış ve istatistiksel model doğrudan hesaplanmıştır. İlk seferde faktör çıkartılmış olup faktör hesapları istatistiksel modelde kullanılmıştır. Söz konusu istikşafı faktör analizi hedefi ile bütün değişkenler sürekli gibi işleme tabi tutulmuştur.
 
Faktör analizleri
İlk olarak faktör analizlerinin sonuçları elde edilmiştir. 23 denetlenmiş sorunun bağıntı matrisini ifade eden numune ölçütleri faktör analizi için uygun durumdadır. Kaygantaş testi ve öz değer>1,0 kriteri, devri daim için 4 faktörün uygunluğu ile örtüşmektedir. Bu sonuçlara dayalı olarak, bütün bir numune faktör analizine tabi tutulmuş ve 4 faktör dik açılı çözümlemeler ile devrettirilmiştir. İki eleman en az bir faktörde 0,4 veya daha fazla yüklenmiş iken 4 eleman ise çift yüklemeye tabi tutulmuştur. Dört faktör 23 sorunun varyansını yüzde 83,4 olarak hesaplamıştır. Her bir faktör için ölçek stabilitesi ya da güvenilirliği, cronbach’ın alfasına göre hesaplanarak ifade edilmiştir. 1994 yılında yapılan ilgili çalışmalarda 0,80’in üzerindeki dereceli yüksek derecede istenen olarak savunulmuş olmasına karşın tipik olarak bir büyüklük eğer cronbach’ın alfasında 0,70 ve üzeri olarak sonuç verdi ise güvenilir kabul edilmektedir. Faktörler cronbach’ın alfasına göre ortalama 0,884’de (0,80-0,94 aralığında) standardize edilmiştir.

İlk faktör; yaya kaldırımı kalitesi, kolaylık endeksi, bisiklet yolunun varlığı ve algı düzeyi, bütün bunlarla birlikte bütün olumlu ve düzey arttıran tesisatlar gibi mücavir alanın çeşitli ölçütlerinden oluşmakta olup yaya erişimine çevresel destek dâhilinde yorumlanmaktadır. İkinci faktör ise çevresel, güvenlik ve sosyodemografik açılardan araç kullanımına açık bir şekilde engel ya da caydırıcı olarak yorumlanan yoğunluk, karma arazi kullanımı, bisiklet desteği, işsizlik gibi pozitif yüklemelerden ilse sosyoekonomik statü ve eğitim, araç kazaları ve araç hırsızlıkları gibi negatif yüklemelerden oluşmaktadır. Üçüncü faktör ise algılanabilir ve güncel yaya güvenliği ve emniyeti değişkenleri ile çok sayıdaki trafik kontrol araçlarını içermektedir. Son olarak dördüncü faktör, yol yoğunluğu ve kavşak sayısına göre ölçülen birleşik bir bağlantısallık ölçüsü olarak yorumlanmaktadır.
 
Faktör değişkenleri
Faktör sonuçları ve diğer ilgili değişkenler; eşzamanlı eşitliklerin model hesaplaması için en az iki aşamalı kare regresyonda kullanılmaktadır. Detaylar Tablo 2’de verilmiştir. Toplu ulaştırma talebi değişkeni logaritmik dönüşümlüdür. Katsayılar moment tahmin edicilerinin genelleştirilmiş yöntemi (GMM) kullanılarak hesaplanmakta olup standart hataların tutarlı tahminlerinin yanı sıra sabit varyanslı olmayan rassal değerlerin varlığında verimli katsayı tahminleri üretmektedir. Bu tahminler oldukça önemlidir. Toplu ulaştırma arzının içsellik testi, etkili değişkenlerin kullanımının teminini desteklerken tanımlı kısıtlarda gerçekleştirilen Hansen J-testi, eşitliklerin uygun bir şekilde belirlendiği ve tesirlik katsayılarının sağlandığı bir durumu ortaya koymaktadır.
 
 
Değişkenler
Katsayı
Standart Sapma
P-değeri
Toplu Ulaştırma Arzı
0,00097***
0,000
0,000
Yaya Erişilebilirliği Desteği
0,1421***
0,658
0,001
Araç Kullanımına Engeller
0,1438**
0,074
0,021
Güvenlik ve Emniyet
0,1382**
0,055
0,049
Bağlanabilirlik
0,0304
0,549
0,440
Sabit
7,3483***
0,153
0,000
N
68
-
-
R
0,45
-
-
F İstatistikleri
55,16
-
-
Tablo 2. İstasyon Binişleri Regresyon Modeli
Yorumlar (0)
banner117
5
kısa süreli hafif yoğunluklu yağmur
banner153
Puan Durumu
Takımlar O P
1. Galatasaray 28 71
2. Fenerbahçe 28 68
3. Samsunspor 29 51
4. Beşiktaş 28 48
5. Eyüpspor 29 47
6. Başakşehir 28 42
7. Göztepe 28 39
8. Gaziantep FK 28 39
9. Kasımpaşa 29 39
10. Antalyaspor 29 39
11. Trabzonspor 28 36
12. Konyaspor 29 34
13. Rizespor 28 34
14. Bodrum FK 29 33
15. Kayserispor 28 33
16. Sivasspor 29 31
17. Alanyaspor 29 31
18. Hatayspor 28 19
19. A.Demirspor 28 -2
Takımlar O P
1. Kocaelispor 32 63
2. Karagümrük 32 59
3. Erzurumspor 32 54
4. Gençlerbirliği 32 54
5. İstanbulspor 33 52
6. Bandırmaspor 32 52
7. Keçiörengücü 33 48
8. Iğdır FK 33 48
9. Amed Sportif 33 48
10. Ahlatçı Çorum FK 32 47
11. Ümraniye 32 46
12. Esenler Erokspor 32 45
13. Boluspor 32 45
14. Pendikspor 32 42
15. Sakaryaspor 32 42
16. Ankaragücü 32 38
17. Manisa FK 33 38
18. Şanlıurfaspor 33 37
19. Adanaspor 32 27
20. Yeni Malatyaspor 32 -21
Takımlar O P
1. Liverpool 31 73
2. Arsenal 31 62
3. Nottingham Forest 31 57
4. Chelsea 31 53
5. Newcastle 30 53
6. M.City 31 52
7. Aston Villa 31 51
8. Fulham 31 48
9. Brighton 31 47
10. Bournemouth 31 45
11. Crystal Palace 30 43
12. Brentford 31 42
13. M. United 31 38
14. Tottenham 31 37
15. Everton 31 35
16. West Ham United 31 35
17. Wolves 31 32
18. Ipswich Town 31 20
19. Leicester City 31 17
20. Southampton 31 10
Takımlar O P
1. Barcelona 30 67
2. Real Madrid 30 63
3. Atletico Madrid 30 60
4. Athletic Bilbao 30 54
5. Villarreal 29 48
6. Real Betis 30 48
7. Celta Vigo 30 43
8. Real Sociedad 30 41
9. Rayo Vallecano 30 40
10. Mallorca 30 40
11. Getafe 30 39
12. Sevilla 30 36
13. Osasuna 30 35
14. Valencia 30 34
15. Girona 30 34
16. Espanyol 29 32
17. Deportivo Alaves 30 30
18. Leganes 30 28
19. Las Palmas 30 26
20. Real Valladolid 30 16