| Popis: |
Erişilebilirlik, ilk olarak 1959 yılında kullanılmakla birlikte, kentsel erişim son zamanlarda politika yapımcıları arasında yeniden ilgi çekmeye başlamıştır. Günümüzde, ulaştırma yatırımlarının değerlendirilmesinden, okul, hastane gibi temel ihtiyaçlara erişimi problemli alanların belirlenmesine kadar değişen pek çok alanda gerek uygulama gerek teorik pek çok erişilebilirlik çalışmasına rastlamak mümkündür. Erişilebilirlik, en basit şekilde bireylerin ihtiyaçları olan hizmet, yer veya tesise erişebilme kolaylığı olarak tanımlanabilir.Tezin odak noktalarından diğeri ise ödenebilirliktir. Ulaştırmada ödenebilirlik, temel ihtiyaçlara ulaşmak için yolculuk maliyetinin aşırı olmaması durumudur. Ödenebilirlik ve erişilebilirlik birlikte pek çok araştırmanın konusu olmuşlardır.Bu çalışmanın amacı, sürdürülebilir ulaştırmanın ekonomik ve sosyal hedeflerine odaklanarak, içinde ödenebilirlik etkisini de içeren bir erişilebilirlik modeli geliştirmek ve bu model ile İstanbul için erişilebilirliği ve ödenebilirliği hesaplamaktır. Bu çalışmayı diğerlerinden farklı kılan, oluşturulacak tek bir erişilebilirlik-ödenebilirlik modeli ile erişilebilirliğin ve ödenebilirliğin birlikte ve ayrı ayrı hesaplanması ve erişilebilirlik içerisinde ödenebilirliğin etkisinin incelenmesidir.2016 yılı itibarı ile 14,8 milyon nüfusu ile megakent İstanbul, yalnızca Türkiye'nin ekonomik ve sosyal etkinlikler açısından merkezi değil aynı zamanda dünyanın en kalabalık kentlerinden biridir. Bu durum, plansız yapılaşma, artan nüfusa yetişme çabasıyla yapılan yetersiz ve tutarsız ulaştırma yatırımları, düzensiz arazi kullanımı ile birleşince ortaya baş edilmesi güç ulaştırma problemleri çıkmıştır. Kentin büyük kısmı otobüs ve minibüs hatları ile oluşturulmuş toplu taşıma ağı, yolculuk talebini karşılamakta yetersiz, yavaş ve konfor düzeyi son derece düşük bir tercih olarak kalmış, özel otomobil kullanımına yönelen yolcular ise trafik sıkışıklıkları nedeniyle uzun yolculuk sürelerine katlanmak zorunda kalmışlardır.Bütün dünyada gelişmekte olan bilinç ile karayolu temelli ulaşımın ekonomik, sosyal ve çevresel olarak sürdürülebilir olmadığı gerçeği ile İstanbul'da da sürdürülebilir ulaştırma politikaları önem kazanmaya başlamış, bu yönde planlama ve yatırım yaklaşımları izlenmesinin gerekliliği vurgulanmaya başlamıştır. Sürdürülebilir ulaştırma ile değişen ulaştırma anlayışında hareketliliği arttırmaya çalışan yaklaşım artık yerini erişilebilirliği arttırmaya bırakmıştır. Tez çalışmasında İstanbul için erişilebilirlik ve ödenebilirliğin hesaplanmasının belirtilenler ışığında faydalı olacağı düşünülmüş ve İstanbul çalışma alanı olarak belirlenmiştir.Tez kapsamında, literatürde mevcut erişilebilirlik hesap yöntemleri incelenmiş ve çalışma amaçları doğrultusunda fayda tabanlı erişilebilirlik hesap yönteminin kullanılması uygun görülmüştür. Birleşik lojit model kullanılarak tür ve varış noktası tercihlerini eş zamanlı tahmin eden, içerisinde ödenebilirlik değişkeni içeren bir erişilebilirlik-ödenebilirlik modeli kalibre edilmiştir. Veri olarak İstanbul Ulaşım AnaxxPlanı çalışmaları için 2006 yılında yapılmış olan hanehalkı ulaşım anketi verisinden seçilen ev-iş yolculukları verisi kullanılmıştır.Model içerisindeki değişkenler değerlendirildiğinde, yolculuk süresinin, yolculuk maliyetinin gelire oranının diğer bir deyişle ödenebilirliğin, bireylerin cinsiyetinin, otomobil sahipliğinin ve zonlardaki istihdam oranlarının yolculuk yapanların zon-ulaşım türü ortak tercihleri üzerinde etkili olduğu görülmüştür.Yapılan esneklik analizlerinde yolculuk yapanların küçük bir kısmını oluşturan, erkek, yüksek ve orta gelir düzeyinde ve hanehalkının kullanımında bir veya daha fazla otomobil bulunan bireylerin ev-iş yolculuklarını özel araç ile yapmayı tercih ettikleri ve bu tercihlerinin değiştirilmesinde yalnızca yolculuk maliyetindeki artışın etkili olmayacağı sonucuna varılmıştır.Oluşturulan model ile İstanbul için 2006 ve 2012 yılları için erişilebilirlik-ödenebilirlik hesapları yapılmış, elde edilen sonuçlar harita olarak görselleştirilmiştir.Üretilen modelin ödenebilirlik kısmı ile ayrıca İstanbul için ödenebilirlik hesapları yapılmış ve haritaları oluşturulmuştur. Benzer şekilde ödenebilirlik modelin ödenebilirlik kısmı dahil edilmeden yalnızca erişilebilirlik kısmı da hesaplanmış ve erişilebilirlik haritaları oluşturulmuştur.Oluşturulan erişilebilirlik-ödenebilirlik haritalarında, kentin erişilebilirlik açısından tek merkezli bir yapıya sahip olduğu görülmektedir. Sosyal ve ekonomik olarak kentin kalbi olarak kabul edilebilecek Avrupa yakasında, Tarihi Yarımada, Beyoğlu, Beşiktaş ve Şişli ilçelerinin bir kısmı ve Anadolu yakasında Kadıköy ve Üsküdar ilçelerinin bir kısmını içeren bu bölgeden dışarıya doğru gidildikçe erişilebilirliğin de azaldığı gözlemlenmektedir. Belirtilen yıllar arasında erişilebilirliğin özellikle kentin merkezden uzak kesimlerinde arttığı, merkezi kesimlerde ise çok az değiştiği hatta az miktarda da olsa azaldığı görülmüştür. Yalnızca ödenebilirlik incelendiğinde, 2006'dan 2012'ye ödenebilirlikte artış olmadığı, hatta azalmaların olduğu, yalnızca erişilebilirlikte ise ödenebilirliğin aksiye belirgin artışların bulunduğu dikkat çekmektedir.Gelecek çalışmalarda, İstanbul'da yapılmış ve yapılmakta olan yeni havaalanı, boğaz geçişleri, karayolu ve raylı sistem projeleri gibi büyük ulaştırma yatırımlarının değerlendirilmesi için bu modelin kullanılması planlanmaktadır. Modeldeki ulaştırma maliyetinin ödenebilirliğinin, ulaştırma ve konut/kira maliyeti toplamının ödenebilirliği şeklinde geliştirilmesi de düşünülmektedir. Accessibility is a term first used in 1959, but urban access has sparked renewed interest among policy makers recently. Today it is very common to encounter with a study that contains accessibility involving assessment of transportation investments or problems with access to basic needs such as jobs, education, health etc.Appraisal of transport projects has traditionally focused on travel time savings and congestion relief and has used the cost-benefit analysis. Accessibility changes are indirectly included in such analyses. But the concept of accessibility is far more extensive than is assumed by this perspective and it is also related with social terms such as equity and social exclusion.Transportation affordability means that user financial costs of transport are not excessive, particularly for basic access. Accessibility refers to the ease of reaching goods, services, activities and destinations, which together are called opportunities.Altough affordability and accessibility together have been analysed by many researches, there is a lack of studies that contains the development of an accessibility measure (metric) together with an affordability parameter, i.e., examining the effect of affordability on accessibility by calculating accessibility and affordability together and separately. The purpose of this study is to introduce an accessibility measure that contains the effect of affordability by focusing on the economical and social goals of sustainable transportation. A case study for Istanbul is also presented to compare the accessibility and the affordability calculated in the years 2006 and 2012.Accessibility measures include one or more components from the following characteristics; land use, transportation, travel time and individual attributes of trip makers. Accessibility measures in the literature can be classified as a) infrastructure-based measures, b) location-based measures, c) person-based measures, d) utility-based measures and e) mixed measures. Infrastructure-based and location-based models are relatively simpler in structure and need less data which makes them easier to use in practice. On the other hand, person-based measures requires extensive person-based data.In this study, a utility-based accessibility measure is preferred because of its higher capability of reflecting social and economical effects. There are several utility-based accessibility measures available in the literature like multinomial logit, joint logit, and nested logit models. In order to estimate both destination and mode choices of the travellers, joint logit models and nested logit models are applicable. Nested logit has a sequential tree structure whereas joint logit model estimates destination and mode choices together. A joint logit model has been preferred in this study due to its relatively simpler structure.With 14.8 million population in 2016, Istanbul is not only the center of economical and social activities in Turkey, but also is one of the largest and highly urbanized citiesxxiiin the world. Combined with rapid urbanization, insufficient and inconsistent transportation investments and disorganized land-use planning, the city is now facing severe traffic congestion problems. Despite the large scale rail transit investments in recent years, a great ratio of the public transportation system is dominated by bus and minibus network which is very slow, uncomfortable and insufficient to meet the mobility needs. This causes people to use private cars and makes them spend long times under congested traffic conditions. As a result, Istanbul is now overwhelmed by a flood of people and vehicles, an inadequate road network and a public transport system that has been slow and expensive to develop. Recently, a paradigm shift, from mobility-based analysis to accessibility-based analysis has taken place among the transport policy makers. In this understanding, the apporoach for increasing mobility is replaced by the aim for increasing accessibility. Within this scope, Istanbul is chosen as the case city because it is a megacity trying to cope with income inequalities, irrepressible transport related problems and extensive transport infrastructure investments.Home-based work trips data from the household travel surveys that were carried out in 2006 for Istanbul Transportation Master Plan Study by the Transportation Planning Department of Istanbul Metropolitan Municipality are used for the study. The data contain information of approximately 20,000 home-based work trips from 451 traffic analysis zones of Istanbul. In this study, private car and public transport trips of about around 8,000 individuals have been used. Parameters such as population, population density, number of jobs, car ownership, income and the transportation network are examined for the years 2006 and 2012.Transportation costs and monthly household incomes, travel times, gender, car availability of public transportation and private car users and ratio of number of jobs to the population in the zones are taken into consideration in the utility function. For spatial accessibility analysis, accessibility-affordability measures are aggregated on zonal basis. Aggregate accessibility measure of a zone is calculated by applying joint disaggregate measure of individuals to each specified group in traffic analysis zones and expanding these accessibilities to the entire population of zones.In addition to above mentioned calculations, elasticity of the model results with respect to travel time and transportation cost are investigated. Analyses point that a small portion of people, which are male, belong to middle or high income groups and own one or more private cars choose to travel by car on their home-based-work trips. It is difficult to change their mode choices by reducing public transportation travel time or by increasing the costs of private car.The model developed in this study is used to calculate accessibility of Istanbul for the years 2006 and 2012. Calculation results are visualized as accessibility-affordability maps. These maps show that the city is monocentric in terms of accessibility. Accessibility-affordability levels are high in the core area which is also the social and economical center of the city and decrease to the outward. The core area covers the Historical Peninsula, Fatih, Beyoğlu and parts of the Bakırköy, Beşiktaş, Üsküdar and Kadıköy districts. The outer zones are generally rural areas with low level of accessibility. Comparing the years 2006 and 2012, it is observed that accessibility-affordability levels increased in 2012 on the outer side of the core area. In the central area, accessibility-affordability levels mostly remain same; there are minor decreases in some zones.xxiiiIn order to investigate the effect of affordability on accessibility the same model is used. In this calculation, every coefficient in the utility function except the coefficient of affordability parameter (which is defined as monthly transportation cost divided by monthly household income) is taken as zero. Results show that affordability slightly decreases between 2006 and 2012. Moreover, the same model is used to calculate stand alone accessibility without affordability. In this calculation only the coefficient of affordability parameter is taken as zero. Comparing the years 2006 and 2012, contrary to the affordability measure, it is observed that the accessibility levels generally increase.Accessibility is a quite popular and still immature research area. For accessibility studies, it is essential to define the research purpose and choose the best measure which fulfills the research needs. Accesibility measures should be tailored to the purpose of the study so that they are relevant to the people affected by policies under consideration. Simple location-based measures can be used for benchmarking the cities. Person-based measures can identify social groups and locations with poor levels of access and assess who would benefit from specific policies. Historically, the high cost of data collection made accessibility studies infrequent and less timely. This is no longer the case as new data sources are becoming available. Data science and analytic methods are improving. However, availability and access to data are still important barriers in accessibility studies in Turkey.Further studies may include the use of the developed accessibility model to assess the effects of new major transportation investments on accessibility in Istanbul such as the new airport, the third Bosphorus bridge, Avrasia tunnel, new motorways and rail transit systems. Moreover, the affordability parameter in the model might be improved by combining transportation and housing costs. 154 |
