Pandemi Sürecinin Toplu Taşıma Türlerine Yönelik Etkisinin Ölçülmesi: Çok Terimli Logit Bağlanım Modeli, İstanbul Örneği

Yıl 2021, Cilt: 12 Sayı: 34, 1146 - 1173, 31.12.2021

Enver İnce , Elif Can Cengiz , Pelin Alpkökin

https://doi.org/10.31198/idealkent.1003041

Cited By: 2

Öz

Pandemi sürecinde kentsel toplulukların temel gereksinimleri kapsamında ev bazlı iş ile ev bazlı zaruri alışveriş yolculukları gibi zorunlu kentsel hareketliliklerin sağlanmasına yönelik kentsel ulaşım talebinin toplu taşıma hizmet ayağının yeniden sorgulanması konusu, sıkça üzerinde durulan konulardan biri haline gelmiştir. Bu bağlamda, özellikle toplu taşıma hizmeti sağlayan yüksek yolcu taşıma kapasiteli taşıtların, virüsün hızla yayılması için verimli bir ortam yarattığına yönelik yaygın düşüncenin, yolculuk türel dağılımlarında toplu taşıma kullanım oranlarının aleyhine olacak bir biçimde ciddi değişimlere yol açtığı gözlemlenmektedir. Bu noktadan hareketle ortaya konulan bu çalışmada, İstanbul içerisinde aktif olarak kullanılan toplu taşıma türlerindeki kullanım oranlarının pandemi sürecinden etkilenme düzeyleri, çok terimli logit bağlanım modeli aracılığıyla deneysel olarak ortaya konulmuştur. Elde edilen model bulgularına göre, İstanbul’da pandemi sürecinin etkisiyle otobüs, metrobüs, metro, hafif raylı sistemler, Marmaray ve deniz ulaşımı türlerinin kullanımı % 43 ile % 24 arasında değişen oranlarda azalış göstermiş olup, söz konusu dalgalanmaların yolculuk talepleri ve taşıma kapasiteleri ile doğru orantılı olarak şiddetlendiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Pandemi ve Ulaşım, Pandemi ve Toplu Taşıma, Çok Terimli Logit Bağlanım Modeli

Measuring the Effect of Pandemic on Public Transportation Modes: Multinominal Logit Model in İstanbul

Öz

The precautions of the pandemic process has resulted in the investigations on the changes of basic requrements of the urban communities with especially regard to the imperative urban motorized flows called home based work trips and home based imperative shopping trips, which are carried out by urban public transportation facilities. In this sense, the decrease in the usage of the public transportation modes -with regard to the common belief indicating that the pandemic virus generally sprawls in the public transport modes with high passenger carriage capacities- has extensively begun to be interrogated. From this point forth, this article measured the effect of the pandemic on the modal split ratios in the usage of public transport modes with the help of multinominal logistic regression model. According to the findings, the decrease -changing in between 24 % and 43 % in the usage of the public transportation modes called bus, metrobus, metro, light rail systems, Marmaray, and sea transport- was observed. Also, it was seen that the related decreasing ratios got larger as the passenger carrying capacities of the public transit mode increased.

Anahtar Kelimeler

Pandemic and Transportation, Pandemic and Public Transport, Multinominal Logistic Regression Model

Kaynakça

• Amelang, S. (2020, Mayıs 07). Pandemic makes private cars more popular, public transport loses out- survey. Clean Enery Wire. 10 Ağustos 2021 tarihinde https://www.cleanenergywire.org/news/pandemic-makes-private-cars-more-popular-public-transport-loses-out-survey adresinden erişildi.
• Amerika'nın Sesi. (2020, Eylül 09). İstanbul Valiliği yeni corona virüs önlemlerini açıkladı. 11 Ağustos 2021 tarihinde https://www.amerikaninsesi.com/a/istanbul-da-valilik--corona-virusu-salginina-karsi-yeni-onlemleri-acikladi/5576497.html adresinden erişildi.
• Apple. (2021, Ağustos 12). Hareketlilik trendleri. 12 Ağustos 2021 tarihinde https://covid19.apple.com/mobility adresinden erişildi.
• Bernhardt, J. (2020, Mart 25). Decline in ridership, adapted timetables and disinfection-robots-the impact of Corona/ Covid 10 on public transport. Urban Transport Magazine. 10 Ağustos 2021 tarihinde https://www.urban-transport-magazine.com/en/decline-in-ridership-adapted-timetables-and-disinfection-robots-the-impact-of-corona-covid-10-on-public-transport/ adresinden erişildi.
• Cameron, C., ve Trivedi, P. (2005). Microeconometrics: Methods and Applications. New York: Cambridge University Press.
• Carteni, A., Di Francesco, L., ve Martino, M. (2020, Kasım 1). How mobility habits influenced the spread of the COVID-19 pandemic: Results from the Italian case study, Science of the Total Environment, 741.
• Christidis, P., Christodoulou, A., Navajas-Cawood, E., ve Ciuffo, B. (2021). The post-pandemic recovery of transport activity: Emerging mobility patterns and repercussion on future evolution. Sustainability, 13.
• DSÖ. (2020, Nisan 27). Archived: WHO timeline-COVID-19. 12 Ağustos 2021 tarihinde https://www.who.int/news/item/27-04-2020-who-timeline---covid-19 adresinden erişildi.
• Eken, Ö., Tosun, N., ve Eken, D. T. (2020, 10 14). Covid-19 salgını ile acil ve zorunlu uzaktan eğitime geçiş: Genel bir değerlendirme. Milli Eğitim, 113-128.
• El-Habil, A. (2012). An application on multinominal logistic regression model. Journal of Statistics and Operation Research.
• Erbaş, Ö. (2020, Nisan 04). COVID-19 döneminde kent içi toplu ulaşım kullancı davranışları: İstanbul örneği. Kent Akademisi, 13, 431-442.
• Falchetta, G., ve Noussan, M. (2020). The impact of COVID-19 on transport demand, modal choices, and sectoral energy consumption in Europe. The Energy Journal, 48-50.
• Gümüş, A. ve Hacıevliyagil, N. (2020). Covid-19 salgın hastalığının borsaya etkisi: Turizm ve ulaşım endeksleri üzerine bir uygulama. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 76-98.
• İBB. (2019-2020-2021). İstanbul ulaşım ve hareketlilik raporu.
• İBB Açık Veri Portalı. (2021, Ekim 01) Trafik indeks veri seti
• London Assembly. (2020, Ekim 15). Changes in London road traffic since March 2020. 10 Ağustos 2021 tarihinde https://www.london.gov.uk/questions/2020/3301 adresinden erişildi.
• Sinko, S., Prah, K., ve Kramberger, T. (2021, Haziran 24). Spatial modelling of modal shift due to COVID-19, Sustainability, 13.
• Tavukçu, S. (2020, Nisan 10). Salgın hastalıkların tetiklediği dünya tarihindeki güç ve düzen değişiklikleri. 23 Eylül 2021 tarihinde https://www.sde.org.tr/sinan-tavukcu/genel/salgin-hastaliklarin-tetikledigi-dunya-tarihindeki-guc-ve-duzen-degisiklikleri-kose-yazisi-16688 adresinden erişildi.
• TC. Sağlık Bakanlığı. (2021, Ağustos 10). Genel koronavirüs tablosu 10 Ağustos, 2021 tarihinde https://covid19.saglik.gov.tr/TR-66935/genel-koronavirus-tablosu.html adresinden erişildi.
• Tosman, Ö. (2021, Ağustos 15). İstanbul ulaşımına COVID-19 etkisi. 15 Ağustos 2021 tarihinde http://cushbakisi.com/blog/istanbul-ulasimina-covid-19-etkisi/ adresinden erişildi.
• TÜBİTAK. (2021, Ağustos 13). Türkiye'de durum. 13 Ağustos 2021 tarihinde https://covid19.tubitak.gov.tr/turkiyede-durum adresinden alındı
• TÜİK. (2020). 15 Ağustos 2021 tarihinde erişildi. Worldometer. (2021, Ağustos 12). COVID-19 coronavirus pandemic 12 Ağustos 2021 tarihinde https://www.worldometers.info/coronavirus/#countries adresinden erişildi.