Bisiklet paylaşım istasyonlarının belirlenmesi: CBS tabanlı çok kriterli karar verme yaklaşımı

Abstract

Dünya genelinde bisiklet kullanımını artırmak için bisiklet paylaşım sistemleri uygulanmaktadır. Bisiklet paylaşım istasyonlarına olan potansiyel talep ve istasyonların yerlerinin uygun şekilde seçilmesi, bu sistemlerin başarısını yüksek derecede etkilemektedir. Genç nüfusun fazla ve bisiklet kullanımı açısından mesafelerin elverişli olduğu üniversite kampüsleri çalışmanın alanını belirlemektedir. Bu çalışmada, Balıkesir Üniversitesi Çağış Kampüsünde bisiklet rotalarının ve paylaşım istasyonlarının en uygun şekilde belirlenmesi için coğrafi bilgi sistemi (CBS) tabanlı çok kriterli bir karar verme sistemi önerilmektedir. Bu kapsamda öncelikle, coğrafi bilgi sistemlerinden yararlanılarak kampüsteki bisiklet rotaları belirlenmiştir. Sonrasında ise CBS ve kullanımı oldukça yaygın çok kriterli bir karar verme yöntemi olan Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) birlikte kullanılarak kampüsteki öğrenci ve personelin kullanımına en uygun bisiklet paylaşım istasyonlarının belirlenmesine çalışılmıştır. Önerilen bisiklet paylaşım sistemiyle çevresel ve sosyal açılardan kampüsün daha verimli bir ortama dönüştürülmesi, öğrenci ve personele de fiziksel ve ruhsal açılardan daha sağlıklı bir ortam sunulması hedeflenmiştir. Çağış kampüsünde yapılan çalışma kapsamında, kullanılan yöntemin en uygun bisiklet paylaşım istasyonlarının yerlerinin belirlenmesi noktasında verimlilik sağladığı ve kampüs içerisinde daha dinamik ve çevre dostu bir ulaşım imkanı oluşturduğu düşünülmektedir.

Keywords

• Bisiklet paylaşım istasyonları
• kampüs bisiklet paylaşımı
• CBS
• AHP

Determination of bicycle sharing stations: GIS-based multi-criteria decision making approach

Abstract

Bicycle sharing systems are implemented to increase the use of bicycles worldwide. The potential demand for bicycle sharing stations and the appropriate selection of the locations of the stations profoundly affect the success of these systems. University campuses with a high young population and convenient distances for bicycle use, determine the sphere of the study. In this study, a geographic information system (GIS) based multi-criteria decision-making system is proposed to determine the bicycle routes and sharing stations in Balikesir University Cagis Campus in the most appropriate way. In this context, primarily, cycling routes in the campus are determined by using geographic information systems. Afterwards, GIS and Analytical Hierarchy Process (AHP), which is a widely used multi-criteria decision-making method, is used together to determine the most appropriate bike sharing stations for the use of students and staff on campus. With the recommended bike sharing system, it is aimed to transform the campus into a more efficient atmosphere in environmental and social terms, and to provide a healthier environment for students and staff in terms of physical and mental aspects. Within the scope of the study carried out on the Cagis Campus, it is thought that the method used provides efficiency in determining the locations of the most proper bike sharing stations and constitutes a more dynamic and environmentally friendly transportation opportunity within the campus.

Keywords

• Bike sharing stations
• campus bike sharing
• GIS
• AHP

References

1. Benevolo, C., Dameri, R., P. ve D’Auria, B., Smart mobility in smart city, In: Empowering Organizations, Springer, (2016).
2. Lee, J. H., Phaal, R. ve Lee, S. H., An integrated service-device-technology roadmap for smart city development, Technological Forecasting and Social Change, 80, 2, 286-306, (2013).
3. Bamwesigye, D. ve Hlavackova, P., Analysis of sustainable transport for smart cities, Sustainability, 11, 7, (2019).
4. Cerutti, P. S., Martins, R. D., Macke, J. ve Sarate, J. A. R., “Green, but not as green as that”: An analysis of a Brazilian bike-sharing system, Journal of Cleaner Production, 217, 185-193, (2019).
5. Makarova, I., Shubenkova, K., Vadim Mavrin, V., Boyko, A. ve Katunin, A., Development of sustainable transport in smart cities, Proceedings: IEEE 3rd International Forum on Research and Technologies for Society and Industry (RTSI), 1-6, Modena, (2017)
6. Lin, J. R. ve Yang, T. H., Strategic design of public bicycle sharing systems with service level constraints, Transportation Research Part E, 47, 284-294, (2011).
7. Kabak, M., Erbas¸ M., Çetinkaya, C. ve Özceylan, E., A GIS-based MCDM approach for the evaluation of bike-share stations, Journal of Cleaner Production, 201, 49-60, (2018).
8. DeMaio, P., Bike-sharing: history, impacts, models of provision, and future, Journal of Public Transportation, 12, 4, (2009).

9. Chan, W. T. ve Suja, T., A multi-criteria approach in designing bicycle tracks, In: Map Asia Conference, (2003).
10. https://www.google.com/maps, (01.06.2020).
11. Erbolat Taşabat, S., Cinemre, N. ve Şen, S., Financial performance evaluation of Turkish deposit banks by application of different weighting techniques in multi-criteria decision making methods, Social Sciences Research Journal, 4, 2, 96-110, (2015).
12. Çol Yılmaz, D. ve Gerçek, H., Prioritization of integrated bicycle network clusters in Istanbul using analytic hierarchy process, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20, 6, 215-224, (2014).
13. Mosallanejad, M., Azadedel, Y. ve Dalirpour, S., Improving bicycle path in urban area using AHP and GIS, International Journal of Fundamental Arts and Architecture, 1, 1, 1-7, (2015).
14. Pal, A. ve Zhang, Y., Free-floating bike sharing: Solving real-life large-scale static rebalancing problems, Transportation Research Part C, 80, 92-116, (2017).
15. Choudhary, K. D., Altaf Taher Shah, A. T. ve Kasture A. B., A suggestive implementation on study of an ıot-based dock-less bicycle sharing venture, International Journal of Innovative Research in Engineering & Multidisciplinary Physical Sciences, 6, 5, (2018).
16. Namiot, D. ve Sneps-Sneppe, M., On bikes in smart cities, Automatic Control and Computer Sciences, 53, 1, 63-71, (2019).
17. García-Palomares, J. C., Gutiérrez, J. ve Latorre, M., Optimizing the location of stations in bike-sharing programs: A GIS approach, Applied Geography, 35, 235-246, (2012).
18. Erbaş, M., Kabak, M., Özceylan, E. ve Çetinkaya, C., Optimal siting of electric vehicle charging stations: a GIS-based fuzzy multi-criteria decision analysis, Energy, 163, 1017-1031, (2018).
19. Saaty, T. L., The Analytic Hierarchy Process, New York: McGraw Hill, (1980).
20. Saplıoğlu, M. ve Aydın, M. M., Choosing safe and suitable bicycle routes to integrate cycling and public transport systems, Journal of Transport & Health, 10, 236-252, (2018).
21. Saaty, T. L., The analytic hierarchy and analytic network processes: applications to decisions under risk, European Journal of Pure and Applied Mathematics, 1, 1, 122-196, (2008).
22. Longley, P. A., Goodchild, M. F., Maguire, D. J., ve Rhind, D. W., Geographic Information Systems and Science, 2nd edition, John Wiley & Sons, New York NY, (2005).
23. Bernhardsen, T., Geographic information systems: an introduction, 3rd edition, John Wiley & Sons, New York NY, (2002).
24. Jahanshahi, D., Minaei, M., Kharazmi, O. A. ve Minaei, F., Evaluation and relocating bicycle sharing stations in mashhad city using multi-criteria analysis, International Journal of Transportation Engineering, 6, 3, 23, (2019).
25. Khadem, N. K., Kabir, M. M., Banerjee, S., ve Jeihani, M., Bike station suitability on university campus using origin - destination matrix - a Morgan State University case study. Urban Science, 3, 74, (2019).
26. http://www.superdecisions.com, (01.06.2020).
27. Larsen, J., Patterson, Z., ve El‐Geneidy, A., Build it. But where? The use of geographic information systems in identifying locations for new cycling infrastructure, International Journal of Sustainable Transportation, 7, 299-317, (2013).