Derleme
BibTex RIS Kaynak Göster

Ulaşım Modellemesinin Evriminden Türel Ayrım Aşaması İçin Bir Değerlendirme

Yıl 2025, Cilt: 6 Sayı: 2, 148 - 182, 31.12.2025

Öz

Ulaşım modellemesi, insanların mevcut durumda olan, gelecekte olması beklenen, yolculuk aktivitesi ve tutumlarına dair tahmin yapmak için kullanılan stratejik bir ulaşım planlaması aracıdır. Bu çalışmada ulaşım modellemesi tekniklerinin tarihi süreç içinde geçirdiği değişimler açıklanmakta, modellemenin insan tercih tutumunu ölçme ve algılamaya yarayan tek aşaması olan türel ayrım aşaması derinlemesine incelenmektedir. Modelde gerçeğe daha yakın sonuçları elde etmek için gelecekte hazırlanacak çalışmalarda ne tür yeni değişkenlerin ve tekniklerin araştırma konusu olabileceği yorumlanmaktadır. Geçmişten günümüze modellemenin evrimi üzerine yapılan incelemelerde modelleme yaklaşımlarının toplu talep temsilinden bireysel talep temsiline doğru bir değişim geçirdiği görülmektedir. Yapılan karşılaştırma kapsamında ekonometrik yaklaşımların genellikle modelin temelini oluşturduğu görülmekle birlikte günümüzde ulaşım modelini sürdürülebilirlik ve mobilite gibi kavramların şekillendirdiği literatür taraması yardımıyla görülmüştür. Yine literatürden ulaşım türü tercihine etkisi irdelenen, günümüzde insanların ulaşım tutumunun şekillenmesinde etkili ve modern zaman ihtiyaçlarının bir etkisi olan konfor, kesintisiz iletişim hizmeti ve iklim gibi faktörlerin modellerin türel ayrım aşamasında yeteri kadar yansıtılmadığı vurgusuna ulaşılmıştır.

Kaynakça

  • [1] Duranton, G., ve Turner, M. A., Urban growth and transportation. Review of Economic Studies, 79, 4, 1407-1440, (2012).
  • [2] Pojani, D., ve Stead, D., Sustainable urban transport in the developing world: beyond megacities, Sustainability, 7(6), 7784-7805, (2015).
  • [3] Lakshmanan, T. R., The broader economic consequences of transport infrastructure investments, Journal of Transport Geography, 19, 1, 1-12, (2011).
  • [4] Knowles, R. D., Ferbrache, F., ve Nikitas, a., Transport's historical, contemporary and future role in shaping urban development: re-evaluating transit oriented development, Cities, 99, 102607, (2020).
  • [5] Mahtta, R., Mahendra, A., ve Seto, K. C., Building up or spreading out? Typologies of urban growth across 478 cities of 1 million+, Environmental Research Letters, 14, 12, 124077, (2019).
  • [6] Barthel, S., ve Isendahl, C., Urban gardens, agriculture, and water management: Sources of resilience for long-term food security in cities, Ecological economics, 86, 224-234, (2013).
  • [7] Şengül, B., ve Mostofi, H., Impacts of e-micromobility on the sustainability of urban transportation a systematic review, Applied Sciences, 11, 13, 5851, (2021).
  • [8] Alipour, D., ve Dia, H., A systematic review of the role of land use, transport, and energy-environment ıntegration in shaping sustainable cities, Sustainability, 15, 8, 6447, (2023).
  • [9] Sun, L., Zhang, T., Liu, S., Wang, K., Rogers, T., Yao, L., ve Zhao, P., Reducing energy consumption and pollution in the urban transportation sector: a review of policies and regulations in beijing, Journal of Cleaner Production, 285, 125339, (2021).
  • [10] Farazi, N. P., Zou, B., Ahamed, T., ve Barua, L., Deep reinforcement learning in transportation research: a review, transportation research ınterdisciplinary perspectives, 11, 100425, (2021).
  • [11] Karami, Z., ve Kashef, R., Smart transportation planning: data, models, and algorithms, Transportation Engineering, 2, 100013, (2020).
  • [12] Nostikasari, D., ve Casey, C., Institutional barriers in the coproduction of knowledge for transportation planning, Planning Theory & Practice, 21,5, 671-691, (2020).
  • [13] Lovelace, R., Open source tools for geographic analysis in transport planning, journal of geographical systems, 23, 547–578, (2021).
  • [14] Maheshwari, T., ve Axhausen, K. W., How will the technological shift in transportation ımpact cities? a review of quantitative studies on the ımpacts of new transportation technologies, Sustainability, 13, 6, 3013, (2021).
  • [15] Iacono, M., Levinson, D., ve El-Geneidy, A., Models of transportation and land use change: a guide to the territory, Journal of Planning Literature, 22, 4, 323-340, (2008).
  • [16] Boyce, D., Network equilibrium models for urban transport, Springer, Berlin, Heidelberg. (2021).
  • [17] Perlov, V., ve Kyrytsya, I. Application of transport modeling in urban planning using the example of Vinnytsia, Visnyk of Khmelnytskyi National University, Economic Sciences, 319, 1, 247–251, (2023).
  • [18] Huang, H., Song, B., Xu, P., Zeng, Q., Lee, J., ve Abdel-Aty, M., Macro and micro models for zonal crash prediction with application in hot zones identification. Journal Of Transport Geography, 54, 248-256, (2016).
  • [19] Crespo-Pereira, D., Rios-Prado, R., ve Gregorio-Vicente, D., Comparison between a macro and a des approach to the transport mode choice problem, In 18th International Conference On Harbor, Maritime And Multimodal Logistics Modelling And Simulation, Hms 2016, 50-56, (2016).
  • [20] Cullen, D., Kuhn, H., ve Frank, M., Aggregation in Network Models For Transportation Planning (No. Dot-Tsc-Rspd-78-7), Dept. Of Transportation. Research And Special Programs Directorate, United States, (1978).
  • [21] Wong, T., Brownstone, D., ve Bunch, D. S., Aggregation biases in discrete choice models. Journal of Choice Modelling, 31, 210-221, (2019).
  • [22] Ben-Akiva, M. E., ve Lerman, S. R., Discrete choice analysis: theory and application to travel demand, 9, MIT Press, (1985).
  • [23] Nam, D., ve Cho, J., Deep neural network design for modeling individual-level travel mode choice behavior, Sustainability, 12, 18, 7481, (2020).
  • [24] Batarce, M., Estimation of discrete choice models with error in variables: an application to revealed preference data with aggregate service level variables, Transportation Research Part B: Methodological, 185, 102985, (2024).
  • [25] Ivanov, D., Hartl, R., Dolgui, A., Pavlov, A., ve Sokolov, B. Integration of aggregate distribution and dynamic transportation planning in a supply chain with capacity disruptions and the ripple effect consideration, International Journal Of Production Research, 53, 23, 6963-6979, (2015).
  • [26] Newman, J. P., Lurkin, V., ve Garrow, L. A., Computational methods for estimating multinomial, nested, and cross-nested logit models that account for semi-aggregate data, Journal Of Choice Modelling, 26, 28-40, (2018).
  • [27] Anda, C., Erath, A., Fourie, P. J., Transport modelling in the age of big data, International Journal Of Urban Sciences, 21, 19-42, (2017).
  • [28] Cipriani, E., Crisalli, U., Gemma, A., ve Mannini, L. Integration between activity-based demand models and multimodal assignment: some empirical evidences, Case Studies On Transport Policy, 8, 3, 1019-1029, (2020).
  • [29] Willumsen, L. (2021) Use Of Big Data İn Transport Modelling, International Transport Forum Discussion Papers, No. 2021/05, Oecd Publishing, Paris
  • [30] Drchal, J., Čertický, M., ve Jakob, M., Data-driven activity scheduler for agent-based mobility models, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 98, 370-390, (2019).
  • [31] Guo, Y., Yang, F., Xie, S., ve Yao, Z., Activity-based model based on long short-term memory network and mobile phone signalling data. Transportmetrica A: Transport Science, 20, 3, 2217283, (2024).
  • [32] Gemma, A., Mannini, L., Busillo, V., Cipriani, E., ve Crisalli, U., Case studies of integration between activity-based demand models and multimodal assignment, Research in Transportation Economics, 92, 101119, (2022).
  • [33] Agriesti, S., Kuzmanovski, V., Hollmén, J., Roncoli, C., ve Nahmias-Biran, B. H., A bayesian optimization approach for calibrating large-scale activity-based transport models, IEEE Open Journal Of Intelligent Transportation Systems, 4, 740-754, (2023).
  • [34] Drchal, J., Čertický, M., ve Jakob, M., Valfram: validation framework for activity-based models, Journal Of Artificial Societies And Social Simulation, 19, 3, (2016).
  • [35] Jafari, A., Singh, D., Both, A., Abdollahyar, M., Gunn, L., Pemberton, S., ve Giles-Corti, B., Activity-based and agent-based transport model of melbourne: an open multi-modal transport simulation model for greater melbourne, Journal Of Intelligent Transportation Systems, 1-18, (2024).
  • [36] Huang, J., Cui, Y., Zhang, L., Tong, W., Shi, Y., ve Liu, Z., An overview of agent-based models for transport simulation and analysis, Journal Of Advanced Transportation, (2022)
  • [37] Chayan, M. M. H., ve Cirillo, C., Predicting transit ridership using an agent-based modeling approach., Socio-Economic Planning Sciences, 95, 102031, (2024).
  • [38] Azevedo, C. L., Marczuk, K., Raveau, S., Soh, H., Adnan, M., Basak, K., ... ve Ben-Akiva, M. Microsimulation of demand and supply of autonomous mobility on demand, Transportation Research Record, 2564, 1, 21-30, (2016).
  • [39] Liu, S., Lo, S., Ma, J., ve Wang, W. An agent-based microscopic pedestrian flow simulation model for pedestrian traffic problems. IEEE Transactions On Intelligent Transportation Systems, 15, 3, 992-1001, (2014).
  • [40] Veldhuisen, J., Timmermans, H., ve Kapoen, L. Ramblas: A regional planning model based on the microsimulation of daily activity travel patterns. Environment And Planning A, 32, 3, 427- 443, (2000).
  • [41] Suaa, A. J. Q., Chuaa, H. N., Khoob, H. L., Lowa, Y. C., Leea, A. S. H., Ismailc, M. A., User mode choice behavior in public transportation: a systematic literature review. Jurnal Kejuruteraan, 34, 1 11-28, (2022).
  • [42] Özalp, M., ve Öcalır, E. V., Türkiye'deki kentiçi ulaşım planlaması çalışmalarının deǧerlendirilmesi, Metu Journal Of The Faculty Of Architecture, 25, 2, (2008).
  • [43] Mcnally, M. G., The four-step model ın handbook of transport modelling, Emerald Group Publishing Limited, (2007).
  • [44] Waghmare, A., Yadav, G., ve Tiwari, K., Four step travel demand modeling for urban transportativon planning, Sci. Eng. Technol., 5, 1254, (2022).
  • [45] Vuchic,V. R., Kent içi toplu ulaşım ve yaşanabilir şehirler cilt 2,İstanbul Ulaşım A.Ş., İstanbul, (2015).
  • [46] Saw, K., Katti, B. K., ve Joshi, G., Literature review of traffic assignment: static and dynamic, International Journal Of Transportation Engineering, 2, 4, 339-347, (2015).
  • [47] Duraku, R., Atanasova, V., ve Krstanoski, N., Building and calibration transport demand model in anamorava region, Tehnički Vjesnik, 26, 6, 1784-1793, (2019).
  • [48] Sekhar, C. R., Mode choice analysis: the data, the models and future ahead, International Journal For Traffic & Transport Engineering, 4, 3, (2014).
  • [49] Wang, D., ve Cheng, T., A spatio-temporal data model for activity-based transport demand modelling, International Journal Of Geographical Information Science, 15, 6, 561-585, (2001).
  • [50] Brown, H., Activity-based modeling framework for travel demand and behaviour, European Journal Of Social Sciences Studies, 2, 10, 103, (2018).
  • [51] Shiftan, Y., ve Ben-Akiva, M., A practical policy-sensitive, activity-based, travel-demand model, The Annals Of Regional Science, 47, 517-541, (2011).
  • [52] Hasnine, M. S., ve Nurul Habib, K., Tour based mode choice modelling as the core of an activity-based travel demand modelling framework: a review of state of the art, Transport Reviews, 41, 1, 5-26, (2021).
  • [53] Yan, X., Zhang, L., Gan, J., ve Huang, X., Study on decision making of travel mode based on fuzzy., 2018 IEEE 3rd Advanced Information Technology, Electronic And Automation Control Conference, (2018).
  • [54] Gomes, V. A., Pitombo, C. S., Rocha, S. S., ve Salgueiro, A. R., Kriging geostatistical methods for travel mode choice: a spatial data analysis to travel demand forecasting, Open Journal Of Statistics, 6, 3, 514-527, (2016).
  • [55] Geng, J., Long, R., Chen, H., Yue, T., Li, W., ve Li, Q., Exploring multiple motivations on urban residents’ travel mode choices: an empirical study from jiangsu province in china. Sustainability, 9, 1, 136, (2017).
  • [56] Castiglione, J., Bradley, M., ve Gliebe, J., Activity-based travel demand models: a primer (no. shrp 2 report s2-c46-rr-1), Transportation Research Board, Washington, D.C., (2015).
  • [57] Janik, A., Ryszko, A., ve Szafraniec, M. Scientific landscape of smart and sustainable cities literature: A bibliometric analysis, Sustainability, 12, 3, 779, (2020).
  • [58] Öztürk, O., & Gürler, G. (Eds.). (2022). Bir literatür incelemesi aracı olarak bibliyometrik analiz (3. bs.). Nobel Akademik Yayıncılık.
  • [59] Brömmelstroet, M., Nicolaisen, M. S., Büttner, B., ve Ferreira, A. Experiences with transportation models: An international survey of planning practices. Transport Policy, 58, 10- 18, (2017).
  • [60] Golledge, R. G., ve Garling, T., Spatial behavior in transportation modeling and planning (No. qt94f957b8). University of California Transportation Center, (2001).
  • [61] Ahmed, B. (2012). The traditional four steps transportation modeling using a simplified transport network: A case study of Dhaka City, Bangladesh. International Journal of Advanced Scientific Engineering and Technological Research, 1, 1, 19-40, (2012).
  • [62] Paul, T., Chakraborty, R., Ratri, S. A., & Debnath, M. Impact of COVID-19 on mode choice behavior: A case study for Dhaka, Bangladesh. Transportation Research İnterdisciplinary Perspectives, 15, 100665, (2022).
  • [63] Lwin, W. Y., Yoon, B. J., ve Lee, S. M., Exercising the traditional four-step transportation model using simplified transport network of Mandalay city in Myanmar. Journal of the Society of Disaster Information, 20, 2, 257-269, (2024).
  • [64] Grzenda, M., Luckner, M., Zawieska, J., & Wrona, P., Combining data from multiple sources for urban travel mode choice modelling. arXiv preprint arXiv:2407.12137. (2024).
  • [65] Otim, T., Dörfer, L., Ahmed, D. B., ve Munoz Diaz, E. Modeling the impact of weather and context data on transport mode choices: A case study of gps trajectories from beijing. Sustainability, 14(10), 6042, (2022).
  • [66] Adnan, M., Ratnasari, A. F., Gazder, U., Yasar, A. U. H., ve Bellemans, T., Investigating impacts of extreme weather episodes on travel behavior using microsimulation model-based activity-travel schedules. Transportation Research Procedia, 84, 456-463, (2025).
Toplam 66 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mimarlık (Diğer)
Bölüm Derleme
Yazarlar

Furkan Akdemir 0000-0003-0964-338X

Ebru Vesile Öcalır 0000-0001-8381-1308

Gönderilme Tarihi 27 Mayıs 2025
Kabul Tarihi 31 Temmuz 2025
Yayımlanma Tarihi 31 Aralık 2025
Yayımlandığı Sayı Yıl 2025 Cilt: 6 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Akdemir, F., & Öcalır, E. V. (2025). Ulaşım Modellemesinin Evriminden Türel Ayrım Aşaması İçin Bir Değerlendirme. Uluslararası Bilim Teknoloji ve Tasarım Dergisi, 6(2), 148-182.
AMA Akdemir F, Öcalır EV. Ulaşım Modellemesinin Evriminden Türel Ayrım Aşaması İçin Bir Değerlendirme. Uluslararası Bilim Teknoloji ve Tasarım Dergisi. Aralık 2025;6(2):148-182.
Chicago Akdemir, Furkan, ve Ebru Vesile Öcalır. “Ulaşım Modellemesinin Evriminden Türel Ayrım Aşaması İçin Bir Değerlendirme”. Uluslararası Bilim Teknoloji ve Tasarım Dergisi 6, sy. 2 (Aralık 2025): 148-82.
EndNote Akdemir F, Öcalır EV (01 Aralık 2025) Ulaşım Modellemesinin Evriminden Türel Ayrım Aşaması İçin Bir Değerlendirme. Uluslararası Bilim Teknoloji ve Tasarım Dergisi 6 2 148–182.
IEEE F. Akdemir ve E. V. Öcalır, “Ulaşım Modellemesinin Evriminden Türel Ayrım Aşaması İçin Bir Değerlendirme”, Uluslararası Bilim Teknoloji ve Tasarım Dergisi, c. 6, sy. 2, ss. 148–182, 2025.
ISNAD Akdemir, Furkan - Öcalır, Ebru Vesile. “Ulaşım Modellemesinin Evriminden Türel Ayrım Aşaması İçin Bir Değerlendirme”. Uluslararası Bilim Teknoloji ve Tasarım Dergisi 6/2 (Aralık2025), 148-182.
JAMA Akdemir F, Öcalır EV. Ulaşım Modellemesinin Evriminden Türel Ayrım Aşaması İçin Bir Değerlendirme. Uluslararası Bilim Teknoloji ve Tasarım Dergisi. 2025;6:148–182.
MLA Akdemir, Furkan ve Ebru Vesile Öcalır. “Ulaşım Modellemesinin Evriminden Türel Ayrım Aşaması İçin Bir Değerlendirme”. Uluslararası Bilim Teknoloji ve Tasarım Dergisi, c. 6, sy. 2, 2025, ss. 148-82.
Vancouver Akdemir F, Öcalır EV. Ulaşım Modellemesinin Evriminden Türel Ayrım Aşaması İçin Bir Değerlendirme. Uluslararası Bilim Teknoloji ve Tasarım Dergisi. 2025;6(2):148-82.