Analitik hiyerarşi prosesi ve mekansal enterpolasyon yöntemlerinin yolculuk talebi belirleme yaklaşımı olarak kullanılabilirliğinin incelenmesi
Investigation of the use of analytical hierarchy process and spatial interpolation methods as a travel demand forecasting approach
Yazar: BİLGE YILMAZ
Danışman: DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI
İstanbul Teknik Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı / Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Ulaşım = Transportation ; Şehircilik ve Bölge Planlama = Urban and Regional Planning
Dizin: AHP =

Özet:
Dünyanın her yerinde kentlerin nüfus ve arazi kullanım yapısı durmaksızın bir değişim içerisindedir. Bu durum kentlerde sağlıklı, sürdürülebilir ilişkilerin kurulmasını amaçlayan planlama çalışmalarının sistematik bir şekilde yürütülmesini zorlaştırmaktadır. İlişkilendirildikleri veri setleri, değerleri değişken olan sosyo- ekonomik faktörlerden oluşan yolculuk üretim ve çekim değerleri kestirimlerinin gerçekle birebir örtüşen bir şekilde yapılması neredeyse imkansızdır. Günümüzde en doğru kestirimi yapabilecek yöntemler araştırılmakta ve bu yolculuk talebi tahmin yöntemleri genellikle ya kentin tamamı ya da herhangi bir noktası için ayrı ayrı verilerin toplanmasını veya sayım yapılmasını gerektirmektedir.Yolculuk talebi tahmin yöntemlerinin kullandıkları veri setlerinde gerçekleşen değişimlerin her biri tahmin adımlarının defalarca tekrarlanmasına sebebiyet vererek ve çok fazla iş gücü, zaman ve yüksek ücretlere mal olmaktadır. Değişken veri setinin yanı sıra , yolculuk talepleriyle ilişkilendirilen sosyo-ekonomik faktörlerin henüz yolculuk üretim ve çekimlerine ne ölçüde etki ettiğine ilişkin kapsamlı bir çalışma bulunmadığından, bu değerlerdeki artış veya azalışa göre oluşan yolculuk taleplerindeki değişikliklerin ne ölçüde olcağı tahmin edilememektedir. Bu nedenle kentlerde; daha az veri ve iş gücü ihtiyacı oluşturacak, güncelliği kolaylıkla korunabilecek yeni yolculuk talebi tahmin yöntemleri geliştirilmesi, kentin her bir noktasına ait yolculuk taleplerinin ve bu taleplere etki eden parametrelerin önem derecelerinin belirlenmesi, ayrıca taleplerin analiz haritalarının oluşturulması ihtiyacı bulunmaktadır. Ulaşım planlama faaliyetleriyle, yolculuk taleplerinin önceden kestiriminin yapılması, buna ilişkin yöntemlerin geliştirilmesi çalışmaları üstlenilerek kentlerin sağlıklı gelişimine katkı sağlanması hedeflenmektedir. Bu sayede şehilerdeki yolculuk talebi değişimleri, yaya, araç trafiği yoğunluğu en fazla olacak ilçeler mahalleler ve caddeler, kentin ihtiyaç duyduğu birçok altyapı tesisi kolaylıkla tespit edilebilcek kentler daha sağlıklı bir şekilde gelişecektir.
Çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan analitik hiyerarşi prosesi; birden fazla parametrenin bulunduğu çalışmalarda, bu parametrelerin önem derecelerinin; alanında uzman ya da uzman olmayan kişilerin sezgisel ya da mantıksal görüşlerinin alınıp, tutuarlı bir şekilde birleştirilerek belirlenmesi amacıyla kullanılmakta ve gün geçtikçe popülerleşen bir uygulamadır. Deterministik bir yöntem olan ters mesafe ağırlıklı enterpolasyon yöntemi ve jeoistatistiksel linear ve gaussian teorik variogram modeline uydurulan ordinary kriging enterpolasyon yöntemleri birbirlerine yakın objelerin, birbirlerine uzak olan objelere göre daha benzer olacağı prensibini esas alarak mesafeye bağlı ağırlıklandırmalar yapmakta, değeri bilinen gözlem noktalarını kullanarak, değeri bilinmeyen noktalara ilişkin kestirimler gerçekleştrimektedir ve coğrafi bilgi sistemleri aracılığıyla enterpole edilen bir alanın tüm yüzeyine ilişkin kestirim haritaları oluşturmaktadır. Genelde çok sayıda örneklem noktasıylakestirimler gerçekleştirilen bu yöntemlerle nehir su kalitesi, bölgesel heyelan tehlikesi, mekansal yağış dağılımı, toprak değişkenlerin tahminleri vb. optimizasyon problemleri, rezerv tahmini gibi farklı disiplinlere yönelik uygulamalarda başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Farklı çalışma alanlarına ilişkin uygulamaların doğrulama adımlarında sık sık kullanılan regresyon analizleri, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkilerin sayısal değerler ile bir matematiksel fonksiyon aracılığıyla açıklandığı ve çapraz doğrulama tekniği ise kriterlerin kestirim değerlerinin hata oranlarının belirlendiği uygulamalardır.
Ulaşım planlama çalışmalarına katkı sağlamayı ve geliştirilmeye açık olmayı amaçlayan bu tez çalışması kapsamında; İstanbul ili,her an kent içi değişimlerin gerçekleştiği bir metropol olması nedeniyle çalışma alanı olarak seçilmiştir. Çalışmada, yolculuk talebine etki eden parametrelerin bir literatür taraması ile tespit edilmesi, 200 kişinin yolculuk talebine etki ettiği belirlenen parametreleri karşılaştırdıkları bir anket çalışması, yolculuk talebine etki eden parametrelerin önem derecelerinin belirlenmesi için analitik hiyerarşi prosesi uygulaması ve ters mesafe ağırlıklı, linear ve gaussian teorik variogram modeline uydurulan ordinary kriging enterpolasyon yöntemleri kullanılarak bir yolculuk talep modeli ve yolculuk talebi kestirimleri yapılmıştır, çapraz doğrulama yöntemi ve regresyon analizleri ile kullanılabilirlikleri incelenmiştir.
Çalışmada kullanılan veri setini; İstanbul'un ilçeleri için mülkiyet sınırları ve ulaşım ağı haritası, 2012 yılına ait yolculuk üretimi, çekimi, ortalama hanehalkı geliri, araç, çalışan, istihdam, öğrenci, okul sayısı ve 0-24, 25-59, 60-75, 76-90+ yaş grupları nüfus değerleri oluşturmaktadır. 
Çalışmanın sonuç aşamasında, 200 kişiden alınan görüşler sonucunda ahp yaklaşımı ile belirlenen yolculuk talebine etki eden faktörlerin ağırlıklarının modeli doğru yönlendirdiği, elde edilen yolculuk talep modeli tahmin yoğunluk haritalarının mevcut durumu yansıttığı ve enterpolasyon yöntemleriyle yapılan değer kestirimlerinin İstanbul'un bazı ilçeleri için çok düşük hata oranına sahip olduğu tespit edilmiş olup, yöntemin çalışmada belirtilen öneriler doğrultusunda geliştirilerek kullanılabileceği ve ulaşım planlama çalışmalarına katkı sağlayacağı tespit edilmiştir.

Abstract:
As it well known, world's population keep rises day by day and the city's land- use change becomes inevitable because of this population growth. This situation makes difficult to carry out planning studies systematically in cities which aims to establish healthy sustainable relations. It is nearly impossible to have estimations on travel demand and attraction that consist of socio-economic factors which have variable values and are affected by the social, environmental and economic activities in the city. Today's studies stand on the methods that allows to make the most accurate estimation and these travel demand forecasting methods generally require data collection and data counting on the city scale or on the specific point in the city. The variability of the data set causes repeating the estimation steps repeatedly and this demands time, workforce and high budgets. In addition to the variable data set, there is no comprehensive study on the extent to which socio-economic factors associated with travel demands affect travel production and attraction, so it is not possible to estimate the extent to which changes in travel demands arising from an increase or decrease in these values. Because of these reasons, it needs to be developed new travel demand forecasting methods which will demand data and labor requirements less and can be easily updated. Additionally, it needs to be determined the significance levels of the travel demands for each point of the city, the parameters which effects these demands, and to create analysis maps of these travel demands. With the transportation planning activities, it is aimed to develop sustainable cities by evaluating the studies on the prediction of travel demand. Thanks to these methods, neighborhoods and avenues which have the most dense pedestrian and traffic volume, and many infrastructure facilities which are needed will be able to detected easiliy, therefore the cities will develop in a controlled way.
The analytic hierarchy process, which is one the multi-criteria decision-making methods, which is an increasingly popular application method, is used in studies which contain more than one parameter, and the significance levels of these parameters is determined by the intuitive or logical views of experts or non-experts in this field and the synthesis of these collected data. The inverse distance weighted method which is a deterministic procedure, and the ordinary kriging interpolation methods, which are adapted to the linear and gaussian theoretical variogram model, and also these are geostatistical procedure, make weight- dependent weighting based on the principle that the objects close to the each other will be more similar than to the objects are distant. It makes predictions abput unknown points by using the observation points whose values is known, and generates prediction maps for the entire surface of an area interpolated throgh geographic information systems. With these methods, which perform estimates with a lager number of sampling points, susccessful results were obtained in applications for different disciplines such as river water quality, regional landslide hazard, spatial precipitation distribution, estimates of soil variables and such optimization problems or reserve estimation. Regression analysis is an applications in which the relationships between dependent and independent variables are explained by a mathematical function with numerical values, and the cross-correlation technique is the application where the error rates of the criteria whose value estimates are made are determined. Two of them is frequently used in the verification steps. 
Within the scope of this thesis, which aims to contribute to transpostation planning studies and to be open to dispute and advance, Istanbul has been chosen as a case study area because it is a metropolis where changes occur constantly. In the study, data sets consist of socio-economic factors related to Istanbul were classifies according to standard deviation values and analysis maps were produced by using geographical information systems. Thanks to a broad literature review about on the travel demand and attraction estimation methods which has been studied, it is determined that the most used parameters that effects travel demand values are numbers of the population, average household income, vehicles, schools, employees and students. To determine the significance level of these parameters, two hundred participants from different participator groups were brought together and their opinions gathered in logical manner through the analytic hierarchy process.It was determined that the significance level of these parameters on the age range is 25-59, 0-24, 60-75, 76-90+ respectively, and then other characteristics comes respectively, number of employees, and students, job opportunity, income status, population, number of vehicles and number of schools. Classifications that are made by the standard deviation values in the analysis maps and significance level of the parameters was used on the analysis of the trip demand model value table. Analysis on both the model and the travel demand values on 2012 were compared with the spatial interpolation methods.Similar images were obtained from the analyzes made with two different data sets, the disadvantages and the advantages of the methods in the analysis maps were also explained.In the verification step, 20 districts were selected among 39 districts of Istanbul, by using the cross-correlation method. The values of 20 points are removed from the analysis maps. With the travel demand datas of 38 districts, spatial interpolation methods were analyzed for 20 observation points. The error ratio of the estimated values were calculated according to the actual values. In that way, it has been detected which method makes estimates with the least and most error rate for any district. Finally, regression analyzes were carried out to be able to explain the correlation between the predictive values and actual values of 20 observation points. It is observed that for which districts of Istanbul can be produced reliable values.
The data set used in this study were prepared according to datas of 2012, which are transportation network and property- line maps of the districts of Istanbul, trip demand and attraction values, average household income, number of vehicles, employees, employment volume, number of students, schools and 0-24, 25-59, 60-75, 76-90+ age groups of the population.
As a result of this study, thanks to the opinions received from 200 people, it was determined that the weight of the travel demand factors determined by the AHP approach directed the model correctly. It has been identified that the travel demand model which is obtained reflects the current station in 2012. And also, it has been identified that the value estimates made by interpolation methods have a very low error rate for some districts of Istanbul. So it is likely to say that the method can be used, and developed by considering future suggestions to move this study forward.