Elektrikli araç şarj istasyonlarının optimum yerleşimine yönelik coğrafi analiz araçlarının geliştirilmesi

Yıl 2025, Cilt: 8 Sayı: 1, 39 - 52, 25.03.2025

Arif Çağdaş Aydınoğlu , Tansu Çetin , Abdullah Uğur Topal , Süleyman Şişman

https://doi.org/10.51513/jitsa.1525522

Öz

Elektrikli araçlar, iklim değişikliği ile mücadele, sıfır emisyon hedeflerine ulaşma, sürdürülebilir ulaşım ve enerji verimliliği gibi küresel konulara çevre dostu bir çözüm olarak görülmektedir. Gelişen üretim teknolojileri ve genişleyen satış pazarıyla elektrikli araçların yaygınlaşması beraberinde şarj ekosistemi kavramını getirmiştir. Sunulan bu çalışma, elektrikli araç şarj istasyonlarının uygun yerlere konumlandırılması için coğrafi analiz araçlarının geliştirilmesine odaklanmaktadır. Şarj istasyonları yer seçiminde kritik rol oynayan kentsel parametrelerden çevresel, enerji, kentsel tesisler, sosyoekonomik özellikler ve ulaşım ana kriterler olmak üzere 32 kriter belirlenmiştir. Karmaşık coğrafi verilerin analiz edilmesini kolaylaştırmak ve karar verme sürecinde daha etkili bir yaklaşım benimsemek amacıyla coğrafi bilgi sistemleri ve çok kriterli karar verme teknikleri bir arada kullanılmıştır. Kriterlerin önem sıralaması 20 uzman karar vericiye uygulanan ankete göre yapılmış ve en iyi-en kötü yöntemi kullanılarak ağırlıkları hesaplanmıştır. Pendik ve Tuzla ilçeleri çalışma alanı olarak belirlenmiştir. CBS model geliştirme ortamında 8 adet analitik araç geliştirilmiş, bunlar çeşitli coğrafi veri analiz tekniklerini içermekte, yer seçimi için uygunluk haritalarının üretilmesini sağlamaktadır. Sonuç olarak, farklı çalışma gruplarına uygulanan değerlendirme endeksi sistemi sonuçlarına göre öncelikleri belirlenen kriterler ve geliştirilen analiz araçları, elektrikli araç şarj istasyonu yer seçimi sürecinde karar vericilere ve politika yapıcılara geniş bir bakış açısı sunarak sürecin kapsamlı ve bilimsel bir yaklaşımla yönetilmesini kolaylaştırmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Coğrafi bilgi sistemi, çok kriterli karar verme, elektrikli araç şarj istasyonu, en iyi-en kötü yöntemi, yer seçimi

Kaynakça

• AlosPalsar. (2024). ALOS PALSAR. Erişim: 15 Ocak 2024, https://asf.alaska.edu/datasets/daac/alos-palsar
• Asnaz, M. S. K. ve Özdemir, B. (2021). Elektrikli araç şarj istasyonlarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile optimal konumlandırması. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 4(2), 175-187. doi: 10.51513/jitsa.1015108.
• Eşarj. (2024). Eşarj İstasyon Haritası. Erişim: 15 Ocak 2024, https://esarj.com/harita
• AFAD. (2024). Türkiye Deprem Tehlike Haritaları. Erişim:15 Ocak 2024, https://tdth.afad.gov.tr
• T.C. ÇŞİDB. (2024). Ulusal Hava Kalitesi İzleme Ağı. Erişim: 15 Ocak 2024, https://sim.csb.gov.tr/SERVICES/airquality
• Rezaei, J. (2015). Best-Worst Multi-Criteria Decision-Making Method. Omega, 53, 49-57. doi: 10.1016/j.omega.2014.11.009.
• EU. (2020). European Electric Vehicle Factbook. Erişim: 10 Ocak 2024, https://theicct.org/sites/default/files/publications/EV-EU-Factbook-2020.pdf
• Guo, S. and Zhao, H. (2015). Optimal site selection of electric vehicle charging station by using fuzzy TOPSIS based on sustainability perspective. Applied Energy, 158, 390-402. doi: 10.1016/j.apenergy.2015.08.082.
• IEA. (2022). By 2030 EVs represent more than 60% of vehicles sold globally, and require an adequate surge in chargers installed in buildings. Erişim: 10 Ocak 2024, https://www.iea.org/reports/by-2030-evs-represent-more-than-60-of-vehicles-sold-globally-and-require-an-adequate-surge-in-chargers-installed-in-buildings,
• Irle, R. (2023). Global EV sales for 2023. Erişim: 10 Ocak 2024, https://ev-volumes.com/news/ev/global-ev-sales-for-2023/#:~:text=A%20total%20of%2014%2C2,Range%20Extender%20EVs%20(EREV)
• İBB. (2024). İBB Açık Veri Portalı. Erişim: 15 Ocak 2024, https://data.ibb.gov.tr
• Kaya, Ö., Alemdar, K. D., and Çodur, M. Y. (2020). A novel two stage approach for electric taxis charging station site selection. Sustainable Cities and Society, 62, 102396. doi: 10.1016/j.scs.2020.102396.
• Meticulous Market Research. (2022). Electric Vehicle Market to Grow at a CAGR of 33.6% from 2020 to Reach $2,495.4 Billion by 2027 - Market Size, Share, Forecasts, & Trends Analysis Report with COVID-19 Impact by Meticulous Research. Retrieved January 10, 2024, from prnewswire.com. https://www.prnewswire.com/news-releases/electric-vehicle-market-to-grow-at-a-cagr-of-33-6-from-2020-to-reach-2-495-4-billion-by-2027---market-size-share-forecasts--trends-analysis-report-with-covid-19-impact-by-meticulous-research-301499046.html
• OSM. (2024). Open Street Map. Erişim: 15 Ocak 2024, https://www.openstreetmap.org
• Sisman, S., Ergul, I., and Aydinoglu, A.C. (2021). Designing GIS-based site selection model for urban investment planning in smart cities with the case of electric vehicle charging stations. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 46, 515-522. doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-4-W5-2021-515-2021.
• Topal, A. U., Sisman, S., and Aydinoglu, A.C. (2023). Developing An Implementation Approach For Electric Vehicle Charging Station Location Selection For Sustainable Urban Transportation: The Case Of Pendik and Tuzla Districts. V. International Cappadocia Scientific Research Congress, Nevşehir, Türkiye, November 5-7, 2023.
• TÜİK. (2024). Türkiye İstatistik Kurumu İstatistik Veri Portalı. Erişim: 10 Ocak 2024, https://www.data.tuik.gov.tr
• UrbanAtlas. (2024). Urban Atlas. Erişim: 15 Ocak 2024, https://land.copernicus.eu/en/products/urban-atlas
• Url-1 <https://suvmodelleri.com/elektrikli-araclarin-avantajlari>, erişim tarihi 10.01.2024.
• ZES. (2024). Şarj İstasyonları. Erişim: 15 Ocak 2024, https://zes.net/sarj-istasyonlari