Hafif raylı sistem istasyonlarının yer tespitine yönelik bir karar destek modeli önerisi: Balıkesir örneği

Abstract

Günümüzde, bir yandan teknolojilerin ilerlemesi, bir yandan da kentlerin kalabalıklaşması ve metropolleşmesi ile birlikte, kentsel alandaki problemler hızla artarken, bu problemlerin çözümü sürecinde analiz edilmesi gereken bilgi de çoğalmaktadır. Sunulan çalışmada, kentsel alandaki yer tespiti problemlerine, sistematik ve otonom şekilde çözüm sunan bir karar destek modeli geliştirilmiştir. Bu model geliştirilirken alan çalışması olarak, Balıkesir ilindeki raylı sistemin, günümüzde atıl durumda kalması ve kent merkezinde bariyer etkisi yaratması sonucunda, hafif raylı sisteme dönüştürülmesi süreci ele alınmaktadır. Çalışma bu dönüşüm sürecinin kente en yüksek fayda sağlayacak şekilde yapılmasına odaklanmakta ve bu doğrultuda istasyon noktalarının yer seçiminin önemine vurgu yapmaktadır. Bu bağlamda bahsedilen istasyon noktalarının tespitiyle ilgili geliştirilen modelde ilk olarak, istasyon noktalarının kullanımını etkileyecek kriterler belirlenmiş ve bu kriterler, sözel ifadeleri dikkate alarak analitik bir değerlendirme yapmayı sağlayan Bulanık AHP yöntemi ile ağırlıklandırılmıştır. Daha sonra ise, bu ağırlıklar ve toplanan kriter verileri kullanılarak, ArcGIS yazılımı ile hat üzerinde belirlenen alternatif istasyon noktalarının uygunluk puanları tespit edilmiştir. Uygunluk puanlarının belirlenmesinin ardından, phyton aracılığıyla alternatif noktalar arasından, belirlenen kurallara göre seçim yapmayı sağlayan bir algoritma geliştirilerek, bu algoritma çift yönlü olarak çalıştırılmış ve böylece en uygun istasyon noktaları elde edilmiştir. Son aşamada ise, tespit edilen bu noktaların hat üzerinde optimum dağılımlarının sağlanabilmesi için, MATLAB yazılımı aracılığıyla genetik algoritma tabanlı çok amaçlı bir optimizasyon (pareto) gerçekleştirilmiştir. Böylece, hafif raylı sistem istasyon yerleşimleri için elde edilen çözüm önerileri sunularak alan çalışması tamamlanmıştır. Geliştirilen karar destek modelinin, farklı amaçlarla, farklı alanlardaki yer seçimi problemlerine de, veriye dayalı ve sistematik çözümler sunabileceği düşünülmektedir.

While the problems in the urban areas are increasing rapidly with the advancement of technologies and the overcrowding of cities, the information that needs to be analyzed in the process of solving these problems is also increasing. In the study presented, a decision support model was developed that provides systematic and autonomous solutions to site selection problems in urban areas. While developing this model, the process of transforming the rail system in Balıkesir province into a light rail system, as it remains idle and creates a barrier effect in the city center, is discussed as a field study. The study focuses on carrying out this transformation process in a way that will provide the highest benefit to the city and, in this regard, emphasizes the importance of location selection of stations. In this context, firstly, the criteria that affect the use of the stations were determined in the model developed in the determination of the stations mentioned, and these criteria were weighted by the fuzzy AHP method that enables an analytical assessment by taking into account verbal expressions. Afterward, using these weights and criterion data, the suitability scores of the alternative station points ascertained on the route were determined by using the ArcGIS software. Following the determination of the conformity scores, an algorithm that provides selection according to the specified rules through Phyton was developed and this algorithm was operated bidirectional, and thus the most appropriate station points were obtained. In the last stage, a genetic algorithm-based multi-objective optimization (Pareto) was performed through MATLAB software in order to provide the optimum distribution of these points on the rail system line. Thereby, the field study was completed by presenting the solution suggestions for light rail system station layouts. It is thought that the developed decision support model can offer data-based and systematic solutions to site selection problems in different areas for different purposes.