Kent İçi Raylı Toplu Taşıma Sistemi Performansının Farklı Çok Ölçütlü Karar Verme Teknikleri ile Karşılaştırmalı Değerlendirilmesi


ÖNDER H. G., Akdemir F.

Demiryolu Mühendisliği, sa.19, ss.184-196, 2024 (Hakemli Dergi) identifier

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Basım Tarihi: 2024
  • Doi Numarası: 10.47072/demiryolu.1395294
  • Dergi Adı: Demiryolu Mühendisliği
  • Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.184-196
  • Gazi Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Kent içi raylı ulaşım yatırımları, arazileri erişebilirlik bağıyla birbirine bağlayan ve değerli kent arazisini tüketen bir arazi kullanım kararıdır. Yatırımların büyük bütçeler gerektirmesinden kaynaklı olarak hem ekonomik hem de çevresel perspektifte yerel otoriteler birçok kaynağı rasyonel bir tutum içinde harcamak durumundadır. Bu nedenle, kent içi raylı ulaşım yatırımlarının ve verimliliklerinin periyodik olarak kontrol edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada bu kontrolü sağlayabilecek ve mevcut performans durumunu anlamak için bir yöntem önerisi yapılmaktadır. Çalışmada, kent içi raylı toplu ulaşım sistemi değerlendirilirken kullanılan performans göstergeleri, güncel literatür incelenerek hazırlanmıştır. Daha sonra söz konusu göstergeler, halihazırda Ankara ve İstanbul'da faaliyet gösteren kentsel raylı sistem performansının niceliksel değerlerinin bulunması amacıyla çok ölçütlü karar verme yöntemi kullanılarak hazırlanmıştır. Literatür kapsamında yapılan incelmeye göre, toplam hat uzunluğu, filo büyüklüğü, ortalama istasyon mesafesi, istasyon sayısı, maksimum yolcu kapasitesi, minimum frekans, yolculuk mesafesi, yolculuk süresi, ücret, ticari hız, araç için yolcu kapasitesi ve çalışma saatlerinin başlıca değerlendirme kriterleri olduğu tespit edilmiştir. Gri ilişkisel analiz, ARAS, COPRAS, Entropi tekniklerine göre, kent içi raylı sistem ve ulaşım sektöründe çalışan kişiler ile uygulama yapılmıştır. Entropi yöntemi uzman görüşüne alternatif oluşturması açısından değerlendirilirken diğer yöntemler çok ölçütlü karar verme problemi açısından daha fazla çeşitlilikte ideal raylı sistemin performansının test edilmesi ve ideallik durumunun sağlaması için kullanılmaktadır. Teknikler bazında yapılan karşılaştırma ile çalışma konusu olan raylı sistem hatları performans açısından değerlendirilmiştir. İncelenen 14 şehir içi toplu taşıma hattı arasında Ankara’da bulunan hatların her zaman en iyi performans gösteren ilk 5 hat arasında yer aldığı tespit edilmiştir.
Urban rail transportation investments are a land use decision that connects lands with accessibility and consumes valuable urban land. Since investments require large budgets, local authorities have to spend many resources in a rational manner, both from an economic and environmental perspective. In this study, a method is proposed to provide this control and to understand the current performance status. se indicators were used in Multi-Criteria Decision Methods techniques to find quantitative values of the performance of the urban rail system currently operating in Ankara and Istanbul. From the literature, it has been determined that total line distance, fleet size, average station distance, number of stations, maximum passenger capacity, minimum frequency, travel distance, travel time, fare, commercial speed, passenger capacity for the vehicle, and operating hours are the main evaluation criteria. According to gray relational analysis, ARAS, COPRAS, Entropy techniques, the application was made with people working in the urban rail system and transportation sector. While the Entropy method is evaluated as an alternative to expert opinion, other methods are used to test the performance of a wider variety of ideal rail systems and ensure ideality in terms of multi-criteria decision-making problems. With the comparison made on the basis of techniques, the rail system lines that are the subject of the study were evaluated in terms of performance. Among the 14 urban public transport lines examined, it was determined that the lines in Ankara are always among the top 5 performing lines.