Eskişehir'de zorunlu olmayan yolculuklar için yolculuğa başlangıç saatinin çok terimli lojit model ile analizi
Analysis of the trip departure time for non-mandatory trip in Eskisehir with a multinomial logit model
Yazar: MERVE YÜCEL
Danışman: DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ulaştırma Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ulaşım = Transportation
Dizin: Eskişehir = Eskişehir ; Seçim sistemleri = Election systems ; Ulaşım modelleri = Transport models ; Ulaşım planlaması = Transport planning

Özet:
Tüm dünyada, nüfusun artışıyla birlikte oluşan hızlı kentleşme sonucunda ulaşıma olan talep artmaktadır. Kentlerde artan ulaşım talebine karşın; gün içinde ulaşım arzının yetersiz kaldığı durumlarda ve  zaman dilimlerinde trafik sorunları meydana gelmeye başlamıştır. Trafik sorunlarını çözmek amacıyla geliştirilen çözüm yöntemleri arasında ulaşım talebinin zirve yaptığı zaman dilimlerinde bir takım politikalar uygulanarak bu saatlerdeki trafik yoğunluğunu azaltmak yer almaktadır. Bu amaçla, özel otomobil kullanımını kısıtlayıcı ve/veya toplu taşıma ile aktif ulaşım (yaya ve bisiklet) türlerini destekleyici uygulamaların yanı sıra zirve saatler içerisinde gerçekleşen bazı yolculukların diğer zaman aralıklarına kaydırılmasına yönelik adımlar atılması da mümkündür. Bu yüzden, bireylerin gün içerisinde yaptığı yolculukların başlangıç saatinin bilinmesi ulaşım planlaması çalışmaları için önemlidir.
Bireyler yolculuk yapmak için üç çeşit karar verme aşamasından geçerler. Bunlar; yolculuk türü seçimi, yolculuğa başlangıç saati ve güzergah seçimidir. Bu seçimler içerisinde, literatürde en çok ön plana çıkan ulaşım türü seçimi üzerine yapılan çalışmalardır. Yolculuğa başlangıç saati daha az incelenen bir konu olmasına rağmen, özellikle son yıllarda, bu seçimi diğer seçimlerle beraber incelendiği çalışmalar yapılmıştır.
Yolculuğa başlangıç saati açısından önemli bir konu, yolculuk amacıdır. Genel olarak, yolculuklar zorunlu ve zorunlu olmayan yolculuklar olarak ikiye ayrılır. Zorunlu yolculuklardan olan evden okula veya evden işe gerçekleşen yolculukların okulun veya işin başlama saatine bağlı olarak belirli ve değişmeyen bir yolculuğa başlangıç saati olur. Ancak zorunlu olmayan yolculuklar, yolculuğa başlangıç saatine yönelik politika ve uygulamaların, zorunlu olmayan yolculukların gerçekleştirilme saati üzerindeki etkisi, zorunlu olan yolculuklara göre daha fazla olacaktır.
Bu çalışmada, zorunlu olmayan yolculukları etkileyen unsurları belirleyerek, zirve saatlerde gerçekleşen zorunlu olmayan yolculukların, bu saatler arasından diğer saatler arasına kaydırılması için çözüm önerileri bulmaya çalışılmıştır. 
Tez çalışması kapsamında, Eskişehir'de 2015 yılında yapılan hanehalkı anket çalışmasından elde edilen veriler kullanılmıştır. Toplam 32.847 anket verisinden, zorunlu olmayan yolculuk içeren 5.653'ü kullanılmıştır. 
Tez kapsamında kestirimi yapılan modellerde bireyin yaşı, aylık geliri, hanedeki birey sayısı, bireyin gün içerisinde gerçekleştirdiği toplam yolculuk sayısı ve süresi bağımsız değişken olarak alınmıştır. Gün, 07:00-08:00, 08:00-12:00, 12:00-14:00, 14:00-17:00, 17:00-18:00 ve 18:00-00:00 saatleri şeklinde 6 farklı zaman dilimine ayrılmış ve her bir zaman aralığı seçenekler olarak kurgulanmıştır.
Anket sonuçlarına göre, ev-diğer yolculukları en çok öğle zirve saatler olan 12:00-14:00 saatleri arasında, en az ise akşam zirve dışı saatler olan 18:00-00:00 saatleri arasında gerçekleşmektedir.
Yöntem kısmında ayrık seçim modellerinden, rassal fayda kuramından ve seçim için olasılık hesabından söz edilmiştir. Bu tez çalışması için fayda tabanlı seçim kuramı baz alınarak model oluşturulmuştur. Fayda tabanlı seçim teorisinde birey kendisi için en yüksek faydayı sağlayan seçeneği seçeceği kabul edilir.
Tez kapsamında çok terimli lojit model kullanılmıştır. Çok terimli lojit model ikiden fazla bağımsız değişkene sahiptir ve bağımsız değişkenler arasında herhangi bir sıralama bulunmamaktadır.
Bu çalışmada katmanlı çözümleme gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda, belirlenen farklı sosyal katmanlar için, aynı değişken grubu kullanılarak model kestirimleri yapılmıştır. Ayrı ayrı model kestirimi yapılan katmanlar: arabası olan ve toplu taşıma kullanan, arabası olmayan ve toplu taşıma kullanan, arabası olan ve aktif ulaşım kullanan, arabası olmayan ve aktif ulaşım kullanan ve arabası olan ve özel ulaşım kullananlardan oluşmaktadır. Altıncı bir katman olarak değerlendirilmesi söz konusu olan arabası olmayan ve özel ulaşım kullanan bireyler, diğer modellere göre daha az sayıda veri içerdiği için bu durumla ilgili modelleme çalışması yapılmamıştır.
Toplam altı zaman aralığı için beş fayda fonksiyonu oluşturulmuştur. Model kestirimlerinden sonra elde edilen katsayılar için işaret ve büyüklük açısından değerlendirme yapılmış, t-istatistiği kullanılarak bağımsız değişkenlerin anlamlılık düzeylerine bakılmış, -2LL testi ve uyum iyiliği ölçütü olan ρ2 değerine bakılmıştır.
t-istatistiği kullanılarak elde edilen katsayıların %90 güven aralığında kalanları uygun bulunmuştur. Her model için farklı değişkenler %90 güven aralığında kalmıştır. 
Arabası olan ve toplu taşıma kullanan bireylerin yer aldığı modelde herhangi bir değişken %90 güven aralığı içerisinde kalmamıştır.
Arabası olmayan ve toplu taşıma kullanan bireylerin yer aldığı modelde öğlen zirve saatlerde yapılan yolculuklara ait modelde yaş katsayı değeri anlamlı ve pozitiftir. Yaş arttıkça, öğlen zirve saatlerde zorunlu olmayan yolculuk yapma olasılığı akşam zirve dışı saatlere göre artacaktır. Bireylerin aylık gelirine ait olan gelir katsayısı değeri sabah zirve saatlerde anlamlı ve pozitiftir. Bireylerin aylık geliri arttıkça sabah zirve saatlerde zorunlu olmayan yolculuk yapma olasılığı akşam zirve dışı saatlere göre artacaktır. Toplam yolculuk süresine ait katsayı değeri akşam zirve dışı saatler haricinde anlamlı ve pozitiftir. Toplam yolculuk süresi arttıkça akşam zirve saatleri öncesinde yolculuk yapma olasılığı akşam zirve dışı saatlere göre artmaktadır. Yolculuk sayısı değişkenine bakıldığında, sabah zirve saatlerde anlamlı ve pozitiftir. Yolculuk sayısı arttıkça, sabah zirve saatlerde yolculuk yapma olasılığı akşam zirve dışı saatlere göre artmaktadır.
Arabası olan ve aktif ulaşım kullanan bireylerin yer aldığı modelde, yaş değişkeni öğlen zirve saatlerde anlamlı ve pozitiftir. Yaş arttıkça öğlen zirve saatlerde zorunlu olmayan yolculuk yapma olasılığı akşam zirve dışı saatlere göre artacaktır. Toplam yolculuk süresi değişkeni tüm zaman aralıkları için anlamlı ve pozitiftir. Toplam yolculuk süresi arttıkça akşam zirve dışı saatler öncesi zorunlu olmayan yolculuk yapma olasılığı akşam zirve dışı saatlerde yolculuk yapma olasılığına göre artacaktır. Yolculuk sayısı değişkeni sabah zirve saatler ve sabah zirve dışı saatlerde anlamlı ve pozitiftir. Bu durumda yolculuk sayısı arttıkça, öğlen zirve saatleri öncesi zorunlu olmayan yolculuk yapma olasılığı, akşam zirve dışı saatlere göre artacaktır.
Arabası olmayan ve aktif ulaşım kullanan bireylerin yer aldığı modelde, yaş değişkeni, sabah zirve dışı, öğlen zirve ve öğlen zirve dışı saatlerde anlamlı ve pozitiftir. Yaş arttıkça bu saatlerde zorunlu olmayan yolculuk yapma olasılığı akşam zirve dışı saatlere göre artacaktır. Toplam yolculuk süresi değişkeni akşam zirve saatleri öncesinde anlamlı ve pozitiftir. Toplam yolculuk süresi arttıkça akşam zirve saatleri öncesi zorunlu olmayan yolculuk yapma olasılığı akşam zirve dışı saatlere göre artacaktır. Birey sayısı değişkeni sabah zirve saatlerde anlamlı ve pozitiftir. Hanedeki birey sayısı arttıkça sabah zirve saatlerde zorunlu olmayan yolculuk yapma olasılığı akşam zirve dışı saatlere göre artacaktır. Yolculuk sayısı ddeğişkeni akşam zirve dışı saatleri öncesinde anlamlı ve pozitiftir. Bireyin gün içerisinde gerçekleştirdiği yolculuk sayısı arttıkça akşam zirve dışı saatleri öncesi zorunlu olmayan yolculuk yapma olasılığı akşam zirve dışı saatlere göre artacaktır.
Arabası olan ve özel ulaşım kullanan bireylerin yer aldığı modelde, yaş değişkeni sabah zirve dışı ve öğlen zirve dışı saatlerde anlamlı ve pozitiftir. Yaş arttıkça sabah zirve dışı ve öğlen zirve dışı saatlerde zorunlu olmayan yolculuk yapma olasılığı, akşam zirve saatlere göre artacaktır. Yolculuk sayısı değişkeni sabah zirve saatlerde anlamlı ve pozitiftir. Yolculuk sayısı arttıkça sabah zirve saatlerde yolculuk yapma olasılığı akşam zirve dışı saatlere göre artacaktır.
Tez için kullanılan anket verileri içerisinde bireylerin öğrenci, çalışan, emekli olma durumu ve cinsiyeti  gibi bilgileri yoktur. İleride yapılacak olan çalışmalarda anket soruları içerisinde bu tür bilgilere yer verilmesi ve modelleme çalışmasında bu bilgilerin kullanılması bireylerin yolculuk davranışlarını değerlendirmek için daha etkili olacaktır.

Abstract:
All over the world, the demand for transportation is increasing as a result of rapid urbanization with the increase in population. Despite the increasing demand for transportation in cities; during the day, traffic problems have started to occur in cases and time periods when the transportation supply was insufficient. Among the solution methods developed to solve traffic problems is to reduce the traffic density in these hours by applying some policies during the times when the transportation demand is at its peak. For this purpose, it is possible to take steps to shift some trips that take place during the peak hours to other time intervals, as well as the practices that restrict the use of private cars and/or support public transportation and active transportation (walking and bicycling) types. Therefore, knowing the departure time of the trips made by individuals during the day is important for transportation planning studies.
Individuals experience three types of decision-making stages to trip. These; trip type selection, trip departure time and route selection. Among these choices, the most prominent in the literature are the studies on the choice of transportation type. Although the departure time of the trip is a less studied subject, there have been studies in which this choice was examined together with other choices, especially in recent years.
An important issue in terms of the departure time of the trip is the purpose of the trip. In general, trips are divided into essential and non-essential trips. The trips from home to school or from home to work, which are compulsory trips, have a definite and unchanging departure time depending on the departure time of school or work. However, non-essential trips, policies and practices regarding trip departure time will have a greater impact on the time of non-essential trips than essential trips.
In this study, by determining the factors affecting non-essential trips, it has been tried to find solutions for shifting non-essential trips from these hours to other hours.
Within the scope of the thesis study, the data obtained from the household survey study conducted in Eskişehir in 2015 was used. Out of a total of 32,847 survey data, 5,653 including non-essential trip were used.
In the models estimated within the scope of the thesis, the individual's age, monthly income, the number of individuals in the household, the total number of trips made by the individual during the day and their duration are taken as independent variables. Day, 07:00-08:00, 08:00-12:00, 12:00-14:00, 14:00-17:00, 17:00-18:00 and 18:00-00:00 hours It has been divided into 6 different time periods in the form of an option and each time interval has been set up as options.
According to the survey results, home-other trips are mostly between 12:00-14:00 hours, which are the peak hours of noon, and the least between 18:00-00:00 hours, which are non-peak hours in the evening.
In the method part, discrete selection models, random utility theory and probability calculation for selection are mentioned. For this thesis, a model was created based on utility-based choice theory. In utility-based choice theory, it is assumed that the individual will choose the option that provides the highest utility for him/her. The multinomial logit model was used within the scope of the thesis. The multinomial logit model has more than two independent variables and there is no ordering between the independent variables. 
Layered analysis was carried out in this study. In this context, model estimations were made using the same variable group for the different social layers determined. The layers for which the models are estimated separately are: those with a car and using public transportation, those without a car and those using public transportation, those with a car and those using active transportation, those without a car and those using active transportation, and those with a car and those using private transportation. Since the individuals who do not have a car and use private transportation, which is considered as the sixth layer, contain less data than other models, no modeling study has been carried out regarding this situation.
Five utility functions were created for a total of six time intervals. The coefficients obtained after the model estimations were evaluated in terms of sign and magnitude, the significance levels of the independent variables were checked using the t-statistic, the -2LL test and the goodness-of-fit criterion ρ2 were checked. The coefficients obtained using the t-statistic were found to be within the 90% confidence interval. Different variables for each model remained within the 90% confidence interval.
In the model, which includes individuals who have a car and use public transportation, any variable did not remain within the 90% confidence interval.
In the model that includes individuals who do not have a car and use public transportation, the age coefficient value is significant and positive in the model of the trips made during the peak hours of noon. As age increases, the probability of non-essential trip during the noon peak hours will increase relative to the evening non-peak hours. The income coefficient value, which belongs to the monthly income of individuals, is significant and positive in the morning peak hours. As the monthly income of individuals increases, the probability of making non-essential trip during the morning peak hours will increase compared to the evening non-peak hours. The coefficient value of the total trip time is significant and positive except for the evening non-peak hours. As the total trip time increases, the probability of traveling before the evening peak hours increases compared to the evening non-peak hours. Considering the number of trips variable, it is significant and positive in the morning peak hours. As the number of trips increases, the probability of traveling during the morning peak hours increases compared to the evening non-peak hours.
In the model, which includes individuals who have a car and use active transportation, the age variable is significant and positive at noon peak hours. As age increases, the probability of non-essential trip during the noon peak hours will increase compared to the evening non-peak hours. The total trip time variable is significant and positive for all time intervals. As the total trip time increases, the probability of non-essential trip before the evening non-peak hours will increase compared to the probability of traveling during the evening non-peak hours. The number of trips variable is significant and positive in the morning peak hours and morning non-peak hours. In this case, as the number of trips increases, the probability of making a non-essential trip before the noon peak hours will increase compared to the evening non-peak hours.
In the model, which includes individuals who do not have a car and use active transportation, the age variable is significant and positive in the morning off-peak, noon-peak and noon-peak non-peak hours. As age increases, the probability of non-essential trip during these hours will increase compared to non-peak hours in the evening. The total trip time variable is significant and positive before the evening peak hours. As the total trip time increases, the probability of non-essential trip before the evening peak hours will increase compared to the evening non-peak hours. The number of individuals variable is significant and positive in the morning peak hours. As the number of individuals in the household increases, the probability of non-essential trip during the morning peak hours will increase compared to the evening non-peak hours. The number of trips variable is significant and positive before the evening non-peak hours. As the number of trips made by the individual during the day increases, the probability of making a non-essential trip before the evening non-peak hours will increase compared to the evening non-peak hours.
In the model, which includes individuals who have a car and use private transportation, the age variable is significant and positive in the morning non-peak and midday non-peak hours. As age increases, the probability of non-essential travel during the morning non-peak and noon non-peak hours will increase compared to the evening peak hours. The number of trips variable is significant and positive in the morning peak hours. As the number of trips increases, the probability of traveling during the morning peak hours will increase compared to the non-peak hours in the evening.
In the survey data used for the thesis, there is no information such as students, employees, retirement status and gender of individuals. In the future studies, including such information in the survey questions and using this information in the modeling study will be more effective in evaluating the trip behavior of individuals.