Toplu Taşıma Organizasyonlarında Akıllı Ulaşım Sistemlerinin Karşılaştırmalı Değerlendirme Yöntemi ile Performans Analizi

Abstract

Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde kentsel ulaşım problemleri artış göstermekte, geleneksel planlama yöntemleri bu problemlere çözüm üretme konusunda yetersiz kalmaktadır. Planlama yaklaşımları ulaşım altyapılarının geliştirilmesi ve kapasitesinin arttırılması gibi geleneksel çözümlerden yenilikçi, sürdürülebilir ve kentsel yaşam odaklı çözümlerin tercih edildiği çözümlere doğru değişim göstermiştir. Planlama yaklaşımlarındaki bu değişim ile birlikte Akıllı Ulaşım Sistemleri (AUS), sürdürülebilir kentsel hareketlilik hedeflerine ulaşmada büyüyen ve gelişen bir olgu olarak ortaya çıkmıştır. Gözlemleme, veri toplama ve etkili yönetim amaçları ile kullanılan bir çok AUS teknolojisi kentsel toplu taşıma sistemlerine entegre edilmiştir. Bu teknolojilerin kentsel ulaşım sistemlerinde uygulanması kentsel ulaşımın kalitesi açısından her ne kadar fayda sağlasa da, bu sistemlerin sürekli gelişiminin ve olumlu etkilerinin devamlılığının sağlanması açısından izleme ve değerlendirme çalışmaları gereklidir. Çalışmanın amacı AUS uygulamaları üzerinden sistem performansı ölçümü için “karşılaştırmalı değerlendirme aracı” üretmektir. Çalışmada, toplu taşıma organizasyonlarının performanslarının analiz edildiği “karşılaştırmalı değerlendirme yöntemi” geliştirilmiştir. Çalışma için Amerika Birleşik Devletleri’nin metropolitan bölgelerinden 7 toplu taşıma işletmesi, 5 performans kategorisi altında 24 performans göstergesi üzerinden değerlendirilmek üzere seçilmiştir. Toplu taşıma işletmelerinin birbirlerine göre güçlü ve zayıf özelliklerinin belirlenmesi amacıyla bu göstergelerin değerleri ile toplu taşıma işletmelerinin performans endeksleri hesaplanmış ve çeşitli duyarlılık analizleri gerçekleştirilmiştir.

Keywords

• Karşılaştırmalı Değerlendirme
• Akıllı Ulaşım Sistemleri
• Toplu Taşıma

Benchmarking Intelligent Transportation Systems Performance of Urban Public Transportation Operations

Abstract

Urban transportation problems have been increasing in developing and developed countries around the world and traditional planning approaches have started to be obsolete in regards to come forward with the solutions to these problems. Planning paradigm shifted from infrastructure development and expansion to look for innovative, sustainable and urban life focused solutions. With this paradigm shift, Intelligent Transportation Systems (ITS) have emerged as a growing and developing phenomenon in means of reaching sustainable urban mobility goals. Many ITS technologies have been integrated with public transportation systems in urban areas which are used for purposes such as monitoring, data collection and informing. Although implementation of the technologies into the urban transportation systems are beneficial for the quality of urban transportation, monitoring and evaluation is essential for ensuring the continuous improvement of these systems and their positive impacts. With this purpose a benchmarking framework is developed in this study, subjecting transit agencies to comparative analyses amongst its peers. 7 transit agencies from metropolitan areas of the United States have been chosen for the study, to be benchmarked in the base of 24 performance indicators in 5 performance categories. A performance index is calculated using these indicator values and several sensitivity analyses are carried out to determine the strengths and weaknesses of transit agencies compared to each other. It is aimed by the study to provide a benchmarking tool for ITS performance assessment.

Keywords

• Benchmarking
• Intelligent Transportation Systems
• Public Transportation

References

1. Awasthi, A., Omrani, H., & Gerber, P. (2018). Investigating ideal-solution based multicriteriadecision making techniques for sustainability evaluation of urban mobility projects. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 116, 247–259. https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.06.007
2. Benchmarking European Sustainable Transport. (n.d.). Retrieved June 26, 2024, from https://trimis.ec.europa.eu/project/benchmarking-european-sustainable-transport
3. Cheng, Z. A., Pang, M., Pavlou, P. A., Cheng, Z. A., Pang, M., & Pavlou, A. (2020). Mitigating Traffic Congestion : The Role of Intelligent Transportation Systems Mitigating Traf fi c Congestion : The Role of Intelligent Transportation Systems. May.
4. Choosakun, A., & Yeom, C. (2021). Developing Evaluation Framework for Intelligent Transport System on Public Transportation in Bangkok Metropolitan Regions Using Fuzzy AHP. Infrastructures, 6(12), 182. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/infrastructures6120182
5. da Silva, A. N. R., da Silva Costa, M., & Macedo, M. H. (2008). Multiple views of sustainable urban mobility: The case of Brazil. Transport Policy, 15(6), 350–360. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2008.12.003
6. Debnath, A. K., Chin, H. C., Haque, Md. M., & Yuen, B. (2014). A methodological framework for benchmarking smart transport cities. Cities, 37, 47–56. https://doi.org/10.1016/j.cities.2013.11.004
7. Henning, T. F. P., Muruvan, S., Feng, W. A., & Dunn, R. C. (2011). The development of a benchmarking tool for monitoring progress towards sustainable transportation in New Zealand. Transport Policy, 18(2), 480–488. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2010.10.012
8. Intelligent Transportation Systems Joint Program Office. (n.d.-a). 2020 ITS Deployment Tracking Survey (DTS).

9. Intelligent Transportation Systems Joint Program Office. (n.d.-b). ITS Deployment Tracking Survey Data Repository. https://www.itskrs.its.dot.gov/deployment/surveys
10. Kiba-Janiak, M., & Witkowski, J. (2019). Sustainable urban mobility plans: How do they work? Sustainability (Switzerland), 11(17). https://doi.org/10.3390/su11174605
11. Luque-Martínez, T., & Muñoz-Leiva, F. (2005). City benchmarking: A methodological proposal referring specifically to Granada. Cities, 22(6), 411–423. https://doi.org/10.1016/j.cities.2005.07.008
12. Miranda, H. de F., & Rodrigues da Silva, A. N. (2012). Benchmarking sustainable urban mobility: The case of Curitiba, Brazil. Transport Policy, 21, 141–151. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2012.03.009
13. National Intelligent Transportation Systems Strategy Document and 2020-2023 Action Plan. (2020).
14. Perra, V.-M., Sdoukopoulos, A., & Pitsiava-Latinopoulou, M. (2017). Evaluation of sustainable urban mobility in the city of Thessaloniki. Transportation Research Procedia, 24, 329–336. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.05.103
15. Pindarwati, A., & Wijayanto, A. W. (2015). Measuring Performance Level of Smart Transportation System in Big Cities of Indonesia. 2015 International Conference on Information Technology Systems and Innovation (ICITSI), 1–6. https://doi.org/10.1109/ICITSI.2015.7437716
16. Singh, B., & Gupta, A. (2015). Recent trends in intelligent transportation systems: a review. Journal of Transport Literature, 9(2), 30–34. https://doi.org/10.1590/2238-1031.jtl.v9n2a6
17. Stone, J., Mees, P., & Imran, M. (2012). Benchmarking the Efficiency and Effectiveness of Public Transport in New Zealand Cities. Urban Policy and Research, 30(2), 207–224. https://doi.org/10.1080/08111146.2012.666210
18. The Urban Transport Benchmarking Initiative. (n.d.). Retrieved June 26, 2024, from https://trimis.ec.europa.eu/project/urban-transport-benchmarking-initiative
19. Wootton, J. R., García-Ortiz, A., & Amin, S. M. (1995). Intelligent transportation systems: A global perspective. Mathematical and Computer Modelling, 22(4–7), 259–268. https://doi.org/10.1016/0895-7177(95)00137-Q
20. Zope, R., Vasudevan, N., Arkatkar, S. S., & Joshi, G. (2019). Benchmarking: A tool for evaluation and monitoring sustainability of urban transport system in metropolitan cities of India. Sustainable Cities and Society, 45, 48–58. https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.11.011