Akıllı kart verileri kullanılarak toplu ulaşım yolculuk talebinin belirlenmesi ve sefer çizelgeleme optimizasyonu
The prediction of passenger demand in public transport by using smart card data and scheduling optimization
Yazar: ALPER DERİ
Danışman: DOÇ. DR. SERHAN TANYEL
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Bölümü / Ulaştırma Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Ulaşım = Transportation ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Ekonomik kaynakları sınırlı olan ülkelerde ilk yatırım maliyetlerinin yüksek olması sebebiyle toplu ulaşımın büyük bir oranı raylı sistemler yerine lastik tekerlekli toplu ulaşım araçlarıyla sağlanması yoluna başvurulmaktadır. Fakat lastik tekerlekli toplu ulaşım sistemleri, hat planlaması, işletmesi ve revizyonunda büyük esneklikler sağlamasına rağmen, çoğunlukla diğer taşıt trafiğinin içinde işletildiklerinden, performansları mevcut trafik koşullarından doğrudan etkilenmektedir. Trafik koşullarına bağlı olarak gecikmeler özellikle zirve saatlerde artmakta ve sistemin hizmet seviyesi giderek azalmaktadır.Akıllı kartla ücret toplama sistemleri toplu ulaşım işletmecileri tarafından sıklıkla kullanılmaktadır. İşletmecilerin ana amacı hâsılatı toplamak olarak algılansa da akıllı kart bilgileri binişlerle ilgili çok sayıda ve ayrıntılı veri sağlamaktadır. Elde edilen verilerin değerlendirilmesiyle kısa ve uzun vadeli stratejiler geliştirmek için oldukça kullanışlı sonuçlar elde edilmektedir.Tez çalışmasının ilk aşamasında, İzmir kent merkezindeki toplu ulaşım olanakları ve yolculuk eğilimleri incelenmiştir. 2012 yılı itibariyle İzmir Büyükşehir sınırları içerisinde hafif raylı sistem, banliyö sistemi, körfez içi vapur hatları, belediye otobüsleri ve minibüsler ile toplu ulaşım hizmeti gerçekleştirilmektedir. Minibüsler dışındaki tüm türler İzmir Büyük Şehir Belediyesi tarafından işletilmektedir.Akıllı kart sistemi verileri incelendiğinde günlük toplam binişlerin %80 inin otobüslerce karşılandığı görülmektedir. Bu verilerin ışığında karayoluna dayalı toplu ulaşım sisteminin ne kadar yaygın olduğu açıkça anlaşılmaktadır. Akıllı kart sisteminden alınan bilgilerin oluşturulan algoritmalar yardımıyla değerlendirilip kişi-hat-durak-saat bazında yapılan analizler incelenmiştir. Bu sonuçlara göre yüksek yoğunluklu konut alanları ile kent merkezi arasındaki yolculuk talebini karşılayan hatların, diğer toplu ulaşım türleri ile aktarma olanağına sahip olan hatların ve üniversite alanlarına bağlantıyı sağlayan hatların yolcu yoğunluklarının fazla olduğu görülmüştür. Yolcu yoğunluğu olan durakların çoğunda fiziki alan yetersizliği olduğu belirlenmiştir. Özellikle banliyö sistemi ve vapur hatları ile otobüs sistemi arasında bağlantıyı sağlayan aktarma noktalarındaki yolculuk sayısının düşük çıkması da türler arasında entegresyonun yeterince sağlanamadığını göstermektedir.Tez çalışmasının üzerinde durduğu temel problemlerden biri de, gün içerisinde değişen yolcu talebini dikkate alan optimum sefer sıklığının belirlenmesidir. Yapılan çalışmada, İzmir güney-batı bölgesi ile Konak-Halkapınar arasında hizmet veren otobüs hatları örneği üzerinde durulmuştur. Sabah zirve saati içerisinde kent merkezine gidiş yönündeki talebe cevap verecek en uygun otobüs sefer sıklıkları, hafta ortası bir güne ait yolculuk verileri kullanılarak Doğrusal Hedef Programlama (DHP) yöntemi ve ampirik bağıntılar yardımıyla hesaplanmış ve elde edilen sefer sayıları işletmenin yaptığı sefer sayılarıyla karşılaştırılmıştır.

Abstract:
In the countries with limited economic sources, public transportation systems are based on bus transit rather than rail transit systems because rail transit systems have higher initial investment costs. Although bus transit systems can provide flexibility of bus line planning, operating and revision, they are mostly operated on mixed vehicle traffic and thus their performance directly is affected by the traffic conditions. Due to the traffic conditions delays increase especially in the peak hours and the service quality of bus transit system decreases considerably. Smart card based fare collection systems are widely used by transit operators. While their main purpose is perceived as collecting revenue, smart cards provide large quantities of detailed data. Evaluation of obtained data provides useful results for improving short and long term operational strategies.In the first stage of the thesis, facilities of transit systems in İzmir city center and passenger tendencies are discussed. By 2012, public transportation service is provided by light rail system, commuter rail system, ferry routes, bus routes and para-transit routes. Except the para-transit routes, other types are operated by İzmir Metropolitan Municipality. When smart card data are evaluated, it is seen that the 80% proportion of all boarding in a week day is supplied by bus routes. This clearly shows that highway based transportation systems are used widely. Smart card data are evaluated with generated algorithms and passenger, hour, route, bus stop based results were obtained. By using these results, it is obtained that the routes giving services between city center and high density residence areas, offering transfers with other transit systems and the routes providing transportation to the university campuses have higher passenger loads. Besides, most of the bus stops that have higher passenger loads are determined to have limited waiting areas. It is also seen that, especially transfer centers that provides integration between bus routes and commuter rail or ferry routes have lower passenger loads which show that the integration between the transit systems are not efficiently provided.One of the problem that tried to be solved in the thesis is, determining the optimum trip frequencies that take into account the passenger demand daily changes. In the study, optimum frequencies depending on passenger demand are investigated for the sample bus routes which serve between South-East region of İzmir city and city center Konak. Optimum frequencies that can be used for morning peak period are calculated by using some empirical equations and linear goal programming methods and results are compared with operator's.