İstasyonsuz paylaşımlı ulaşım sistemleri için kullanıcı yürüme davranışı tabanlı konumlandırma stratejisi geliştirilmesi

Paylaşımlı ulaşım sistemleri, özellikle büyükşehirlerde yaşanan ulaşım ve park sorunlarına yenilikçi çözümler sunmaktadır. Bu sistemlerin önemli bir bileşeni olan mikromobilite çözümleri, şehir içindeki trafik sıkışıklığı, park yeri bulma güçlükleri ve toplu taşımaya erişimde yaşanan zorluklar nedeniyle giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Bu sistemler, kullanılan taşıt türünden bağımsız olarak (e-skuter, bisiklet, motosiklet, otomobil vb.) istasyonlu ve istasyonsuz olmak üzere iki temel kategoriye ayrılmaktadır. İstasyonsuz modeller, kullanıcıların araçları istedikleri zaman ve yerde alıp bırakabilmelerine olanak tanıyarak kullanıcılara benzersiz bir esneklik sunmaktadır. Ancak, bu esneklik operatör firmalar açısından bir dizi operasyonel zorluğu da beraberinde getirmektedir. Bu sorunların başında, yüksek talep gören bölgelerde talep edilen sayıda araç bulunamazken, düşük talep gören bölgelerde araçların atıl durumda beklemesi olarak özetlenebilecek arz-talep dengesizliği gelmektedir. Yapılan bilimsel ve akademik çalışmalarda, öncelikle kullanıcı taleplerinin başarılı şekilde tahmin edilmesi, sonrasında araçların az talep olan bölgeden çok talep olan bölgeye taşınması yani yeniden dengelenmesi (rebalancing) amaçlanmaktadır. Yeniden dengeleme adımında hizmet alanındaki aktif araç durumunu da göz önünde bulundurarak bölgelere yerleştirilmesi gereken araç sayısı ve bu araçların nereden karşılanacağı belirlenmektedir. Bu adımda önemli bir diğer bileşen olan konuşlandırma/yerleştirme/konumlandırma (placement/positioning) stratejisi bulunmaktadır. Bu strateji, kullanıcı taleplerini göz önünde bulundurarak, talepleri karşılayacak araç yerleşim aday noktalarının mekânsal optimizasyonu olarak tanımlanabilir. Literatürde bu çalışmalar için Maksimal Kapsama Yeri Problemi (Maximal Covering Location Problem-MCLP), Konum Tahsisi Problemi, Tesis Yerleşim Problemi gibi çeşitli modeller kullanılmaktadır. MCLP'nin temel amacı belirli bir hizmet mesafesinin içinde, mümkün olan en yüksek sayıda talebi kapsayacak hizmet noktalarının tespit edilmesidir. Paylaşımlı ulaşım sistemlerinde bu kapsama, kullanıcıların o araçlara ulaşmak için yürümeyi kabul ettikleri mesafe veya zaman olarak ifade edilebilir. Literatürdeki çalışmalarda, kullanıcıların yürüme toleransının ve istekliliğinin doğru şekilde modellenmesi ve bir diğer etmen olan eğim parametresinin modele entegre edilmesi göz ardı edilmiştir. Bu çalışma, kullanıcıların sürüş öncesi yürüme sürelerini tespit ve analiz etmeyi amaçlamıştır. Bu analiz doğrultusunda hem mesafeye hem de eğime bağlı yürüme davranışları modellenmiş ve literatürdeki çalışmalardan daha başarılı yerleşim modeli geliştirilmiştir. Talep noktalarını kapsayacak şekilde ve gelecek taleplerin en az yürüme süreleri ile araçlara ulaşabilmesini sağlayan yürüme davranışı tabanlı MCLP (Walking-Behaviour Based MCLP – WB-MCLP) modeli önerilmiştir. Geliştirilen WB-MCLP modeli, literatürdeki DT-MCLP modeli (Distance Tolerance MCLP) ve bu modelin (bu tezde geliştirilmiş) eğim parametresi eklenen versiyonu olan DT-MCLP+S (Distance and Slope Tolerance MCLP) modellerinin yanında rastgele yerleşim ve genetik algoritma stratejileri ile karşılaştırılmıştır. Geçmiş sürüş verilerinden elde edilen talep noktaları ve bu noktaları kullanarak filtrelenmiş ızgara şeklindeki farklı boyutlardaki (250, 500, 750 ve 1000 m) aday noktaları bulunmuştur. Aday noktaları oluştururken ve modelleri test ederken tekrarlanan k-katlı çapraz doğrulama (repeated k-fold cross validation) yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin birçok şehir ve bölgede eğimi ve yürüme davranışını başarılı şekilde temsil ederek diğer modellerden daha başarılı sonuçlar elde ettiğini göstermiştir. Özetle bu çalışma, kullanıcı davranışları, çevresel faktörler ve operasyonel stratejiler arasındaki etkileşimi kapsamlı bir şekilde analiz ederek, paylaşımlı ulaşım sistemlerinin verimliliğini artırmaya yönelik yenilikçi yaklaşım geliştirmiştir. Elde edilen bulgular, önerilen modelin mesafe ve eğim faktörlerinin birlikte ele alınması ile kullanıcı davranışını daha gerçekçi yansıtarak istasyonsuz paylaşımlı skuter sistemlerinin optimizasyonunda anlamlı iyileştirmeler sağladığını kanıtlamıştır. Bu çalışma, paylaşımlı istasyonsuz ulaşım sistemlerinin optimizasyonunu hedefleyen mobilite hizmeti sağlayıcılarına, şehir planlamacılarına ve bu alanda çalışmak isteyen araştırmacılara değerli bilgiler sunmaktadır.