DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

KENT KARAYOLLARINDA KAPASTENN BULANIK MANTIK LE MODELLENMES Nuran BAIRGAN1, lker AHNOLU2 2

1 Dumlupnar Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, naat Mühendislii Bölümü, 43270 Kütahya, [email protected] ahinolu Elektrik, Güzelce Mah. Yourthane Cad. Atatürk Park Kars, 34910 Büyükçekmece/ stanbul, [email protected]

Geli Tarihi:03.08.2010

Kabul Tarihi: 10.01.2011

ÖZET Karayolu kapasitesini etkileyen pek çok deiken bulunmaktadr. Bu çalmada ise, karayolu kapasitesini etkileyen deikenlerden; erit genilii, boyuna eim ile yol kenarnda park eden araç saysnn birlikte karayolu kapasitesine etkilerinin deerlendirildii bir model elde edilmitir. Karayolu kapasitesini etkileyen oldukça fazla belirsizliklerin bulunmas nedeniyle modelin oluturulmasnda bulank mantk yöntemi kullanlmtr. Model; iki eritli, tek yönlü ve çk eimli, B (ana cadde, durma yasa var ve edüzey kesimeler az) ve C (cadde, bekleme ve park yasa var, kavaklarn kapasitesi iyi) gibi iki farkl kent karayolu snf için oluturulmutur. B ve C yol snflar için ayr ayr oluturulan modelden elde edilen sonuçlar referans alnan TS12008’deki verilerle karlatrldnda B yol snf için R-Kare dalm 0.952, C yol snf için ise 0.936 olarak elde edilmitir.

Anahtar Kelimeler: Bulank Mantk, Karayolu Kapasitesi, Karayolu Geometrik Standartlar

CAPACITY MODELLING OF URBAN HIGHWAYS BY FUZZY LOGIC ABSTRACT There are many variables affecting highway capacity. In this study, a model, in which the effects of the variables such as the lane width, lengthwise declivity and the number of the vehicles parked along the road are evaluated together, has been obtained from the variables affecting highway capacity. Because there are many uncertainties affecting the highway capacity fuzzy logic method was used in the construction of the model. The model was formed for two different urban highway types as one way and ascent pitched, B (main street, no stopping zone and less coequal intersection) and C (street, no waiting and parking zone, the capacity of the cross road is good). When the results taken from the model for the B and C road types was compared the data based on TS12008 RSquare distribution was found as 0.952 for B type road and 0.936 for C type road.

Key Words: Fuzzy Logic, Highway Capacity, Highway Geometric Standards 1. GR Karayolu dünyada olduu gibi ülkemizde de en önemli ulatrma yatrmlarnn banda gelmektedir. Bir karayolu ann uzunluu, ülke içindeki dalm, geometrik standartlarnn kalitesi ülke ekonomisinin kalknmas açsndan önemli bir yere sahiptir [1]. Ulatrma yatrmlar pahal yatrmlardr. Bu sebeple ülkeler, karayollarnn geometrik standartlarn gereksinimlere göre karlama yoluna gitmektedirler. Bu sorun gelimekte olan ülkelerde daha belirgin bir ekilde ortaya çkmakta ve karayollarnn geometrik standartlar sürekli olarak deiiklik göstermektedir. Karayollarnn kapasitesini, en verimli ekilde kullanlabilmesi için yollarn geometrik standartlarnn kesintisiz uygulanmas gerekmektedir. Ancak, ülkemizin de içinde bulunduu gelimekte olan ülkelerde hem çok yüksek geometrik standartlar kullanp hem de bunlarn devamlln salamak oldukça zordur [2]. Bu nedenlerle karayollarnn kapasitesinin en verimli ekilde kullanlmas için kapasiteyi etkileyen etkenlerin deerlerinin ne olmas gerektiinin bilinmesi gerekmektedir. Örnein; erit 43



DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

geniliinin, boyuna eimin ve yol kenarnda park eden araç saysnn farkl deerleri karayolu kapasitesini nasl etkilemektedir? Karayolu kapasitesine etki eden çok fazla deiken bulunmaktadr. Bu deikenlerin pek çou da belirsizlikler içermektedir. Baz deikenlerin karayolu kapasitesini ne ölçüde etkilediinin saysal deerini tanmlamakta oldukça zordur. Örnein; yayalarn etkisi, sürücü davranlar veya hava koullar gibi... Bu nedenle bu çalmada birden fazla belirsizlik içeren deikenlerin, birbirlerine etkilerini saysallatrabilen bulank mantk yöntemi kullanlmaktadr. Bulank manta dayal model gelitirilmesinde ise en önemli konu, üyelik ilevlerinin belirlenmesidir. Üyelik ilevlerinin gelitirilmesinde geçmi çalmalardan yararlanlmaktadr. 2. KAYNAK ARATIRMASI Karayolu kapasitesine etki eden etkenlerin; karayolu kapasitesine etkilerini birlikte deerlendiren çok fazla çalma bulunmamaktadr. Önceki çalmalar daha çok, bu etkenlerin ayr ayr deerlendirildii çalmalardr. Karayolu kapasitesine etki eden bu etkenlerden en önemlisi erit geniliidir. Yollarn kapasitesi el kitabnda, ideal koullar altnda erit genilii 3.65m olarak verilmektedir [4]. Bu ideal genilikten daha dar eritler, kesiksiz akm koullar altnda daha az kapasiteye sahiptir. eritlerin dar ve geni olmalarnn kapasite üzerindeki etkisi daha çok tatlarn geçme manevralar srasnda meydana gelmektedir. ki eritli bir karayolunda; kendinden daha düük hzdaki arac geçmek isteyen araç, kar yönden gelen aracn eridini kullanacandan bu manevrada araçlar, geni eritlere göre dar eritleri daha uzun süre igal ederler. Çok eritli karayollarnda ise geni eritlere göre, dar eritlerde daha çok sayda araç, bulunduu eridi kulland gibi yan eride de tecavüz ederler. Böylece iki eridi birden kullanm olurlar. Bu durum da kapasitenin azalmasna neden olur [5]. Leong (1968) New South Wales’te krsal alan üzerinde yapt çalmasnda 31 bölgede hzlar ve kapasiteyi ölçmektedir. Çallan bölgelerde erit ve banket genilikleri deikenlik göstermekte, banketler çakldan olumaktadr. Elde edilen veriler çoklu regresyon kullanarak çözümlenmektedir. Bu çalma sonucunda; hzn, artan banket genilii ile artt ve özellikle iki eritli bir karayolunda, erit genilii 3.7m’den 2.75m’ye azaldnda, karayolu kapasitesinin de %28 azald sonucu elde edilmektedir [6]. Chandra ve Kumar (2003), tarafndan yaplan çalmada; Hindistan’da erit geniliinin kark trafik koullar altnda, iki eritli bir karayolunun kapasitesine etkisi aratrlmaktadr. Genilii 5.5m ile 8.8m arasnda deien iki eritli karayollarnn farkl kesimlerinden elde edilen veriler incelenerek, erit genilii için ayarlama faktörü elde edilmektedir. Elde edilen ayarlama faktörlerinin HCM (Highway Capacity Manual) (1994)’te verilenlerden daha düük olduu sonucuna ulalmaktadr. Buna neden olarak; karmak trafiin olumsuz etkilerinin dar eritlerde daha belirgin olduu gösterilmektedir. Yine bu çalmada, erit geniliini 0.3m artrmann kapasiteyi yaklak %14 arttrd, 0.6m olmas durumunda ise kapasitenin %24 arttrd sonucu verilmektedir [7]. Karayolu kapasitesine etki eden ve modelde kullanlan dier deikende yolun boyuna eimidir. Boyuna eimin kapasiteye etkisi Yollarn Kapasitesi el kitabnda u ekilde deerlendirilmektedir; eer karayolunda eimli bir kesim var ise bu yol kesimi her zaman olmasa bile genellikle görü mesafesini kstlar ve bu nedenle iki eritli yollarda geçme manevralarnn güvenli bir ekilde yaplaca yol uzunluunun orann etkiler. Tatlar, düz yol kesimlerine göre, eim yukar iken daha az, eim aa iken daha fazla fren mesafesine sahiptir. Bu nedenden dolay tatlar arasnda, güvenli bir takip mesafesi için inite daha fazla, çkta ise daha az mesafe bulunmas gerekir. Ar tatlar, özellikle yüklü kamyonlar, yollarn düz kesimlerine göre, dik eimli kesimlerde çkta daha düük hzlarda hareket ederler. Bu durum otomobiller için belli bir eime kadar sorun tekil etmemektedir. Bu sebeple ar tatlar için eim, yollarn kapasitesini etkilemektedir [5]. ehirleraras karayollarnda yolun çk eimli kesimlerinde kapasitenin azalmasn önlemek amacyla trmanma eritleri uygulanmaktadr. Kent yollarnda böyle bir uygulama yoktur ve daha dik boyuna eimler kullanlmaktadr. Kent yollarnda boyuna eimin kapasiteyi nasl etkiledii konusunda yaplm çok fazla çalma bulunmamaktadr. Ancak, model için referans alnan deerler her %1’lik çk eimi için kapasitenin %3 azaltlmasdr [8]. Ya da ini eimi olmas durumunda kapasite arttrlacaktr.

44



DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

Karayolu kapasitesine etki eden ve modelde kullanlan son deiken de yol kenarnda park eden araç saysdr. Bu çalmada kent yollarn esas ald için yan açklk veya yol kenar engeli yerine, yol kenarndaki araç parknn kapasiteye etkisinin deerlendirilmesi daha uygun olacaktr. Yan açklklar, kaplama kenar ile yol kenarnda bulunan trafik iaret direi, elektrik direi, istinat duvar, yol kenarnda park eden veya duran tatlarn arasndaki mesafedir [9]. Genel olarak, yol kenarnda park etmi araçlarn bulunmas yol kenar engeli olarak alglanmakta ve sürücülerin erit ortalarna doru kaçmalarna neden olmaktadr. Bu da erit geniliinin azalmas gibi kapasiteyi azaltmaktadr. Ayrca, park eden araçlarn park etmek için ya da park yerinden çkmak için yaptklar manevralar da trafik akmndan ayrlma ve katlma gibi deerlendirilebilir. Çünkü bu manevralar srasnda, dier park eridine komu eritteki tatlar ya hzlarn azaltacak ya da tamamen durmak durumunda kalacaklardr. Ensari (1993) tarafndan hazrlanan yüksek lisans tezinde karayolu geometrik standartlarnn karayolu güvenliine ve kapasiteye etkisi aratrlmaktadr. Bu çalmada karayolu kapasitesine etki eden etkenler, karayolu geometrisi ve trafik özellikleri olmak üzere iki gruba ayrlmaktadr. Karayolu platformu ile ilgili geometrik standartlar; erit genilii, erit says, yan açklk, banketler, yardmc eritler ve eim olarak deerlendirilmektedir. Bu çalma sonucunda erit geniliinin azalmas durumunda kapasitenin olumsuz etkilendii, yanal açklklarn, yani kaplama kenar ile karayolu kenar arasnda bulunan engellerin 1.80 m’den daha az mesafede bulunmas durumunda kapasiteyi olumsuz etkilemektedir [10]. Ylmaz (2000) tarafndan hazrlanan yüksek lisans tezinde ise; karayolu geometrik standartlar ile karayolu güvenlii ve kapasitesi arasndaki iliki ele alnmaktadr. Çalmada karayolu kapasitesine etki eden etmenler tanmlanmakta ve karayolu geometrik standartlarnn kapasiteye etkisi aratrlmaktadr. Karayolu güvenlii ile kapasitesinin arttrlabilmesi için karayolu geometrik standartlarn ne olmas gerektii konusunda teorik bilgileri sunmaktadr [1]. Chakroborty ve Kikuchi (1990), kapasite ve hizmet düzeyi çözümlemesinde, bulank küme teorisinin uygulanabilirliini tartarak bir model gelitirmekteler. Gelitirilen bu modelde ideal kapasite, görü mesafesi, trafik hacmi ve tat araln girdi deikenleri, ayarlama faktörü, gerçek kapasite ve hizmet düzeyini de çk deikenleri olarak ele almaktadrlar. Bu çalmada iki hizmet düzeyi arasndaki geçiin aniden deil de dereceli olarak deiecei düünülmektedir. Bu nedenle, hizmet düzeyi ve dier deikenleri, birbirine geçilerin keskin olmad (üçgen) bulank alt kümelere ayrarak modeli bu ekilde oluturmaktadrlar. Bu çalmann sonucunda, bulank küme teorisi kullanlarak oluturulan modelin var olan yöntemden daha kesin ve iyi sonuçlar verdii belirtilmektedir [11]. Murat Y.. (2006), tarafndan hazrlanan çalmada, sinyalize kavaklarn tasarm ve iletilmesinde etkili parametrelerden birinin tat gecikme süreleri olduu vurgulanmaktadr. Bu çalma kapsamnda tat gecikme sürelerinin modellenmesi ele alnmaktadr. Çalmada, gecikmenin belirlenmesi için kullanlan geleneksel yaklamlarn genellikle baarl olduu ancak buna ramen özellikle doygun üstü trafik koullarnda veya talebin kapasiteye yaklat ve hatta at durumlarda bu yöntemlerin yetersiz kald belirtilmektedir. Doygun üstü durumlarda artan gecikmenin yeterince tanmlanamamas, belirsizlikler içermesi ve doru tahmin edilememesinden kaynakland belirtilmektedir. Çalmada, bu eksiklii gidermek amacyla, trafik hacmi, krmz sürenin devre süresine oran, kuyruktaki ortalama tat says parametreleri dikkate alnarak ve bulank mantk tekniinden faydalanarak, sinyalli kavaklardaki tat gecikmeleri modellenmektedir. Çalma sonucu elde edilen bulank manta dayal model, mevcut gecikme tahmini yaklamlar ve gerçek deerler ile karlatrlmakta ve son derece iyi sonuçlar elde edilmektedir [12]. Uluda N. (2005), tarafndan hazrlanan yüksek lisans tezinde ulam alarnda rota seçim problemi bulank mantk ile modellenmektedir. Çalmada Denizli’de belirlenen bir yol andaki rota seçim problemini, yapm olduu anket çalmas sonucundan elde ettii gerçek verileri kullanarak bulank olarak modellemektedir. Bulank mantk modeli, rota seçim probleminde etkili olan seyahat süresi, trafik güvenlii, tkanma olasl ve çevresel etkiler ile elde edilmektedir. Elde edilen model, lojistik regresyon modelleri ile karlatrlmaktadr. Bulank modelden elde edilen deerlerin, gerçek deerlere daha yakn olduu sonucuna ulalmaktadr[13].

45



DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

Murat Y.. (2004), bu çalmada bulank mantk teknikleri ile bu zamana kadar yaplan ulatrma mühendislii problemleri deerlendirilmektedir. Çalmada, yaplan bir takm ulatrma problemlerinin bulank mantk teknii ile uygulamalarna yer verilmektedir. Trafik sinyal denetimi, seyahat süresi tahmini, sürücü davranlarnn modellenmesi, kapasite ve hizmet düzeyi tahmini, tat takip modelleri ve rota seçim davrannn modellenmesi gibi ulatrma mühendislii konularnda yaplan çalmalar deerlendirilmektedir [14]. 3. YÖNTEM Gerçek dünya karmaktr. Bu karmaklk genel olarak belirsizlik ve kesin düünce veya kararlar verilemeyiten kaynaklanmaktadr. Genel olarak, deiik biçimlerde ortaya çkan karmaklk ve belirsizlik gibi tam ve kesin olmayan bilgi kaynaklarna bulank ad verilmektedir [15]. Trafikte tahminlerin olmas, yaklak deerlerin alnmas ve düzenleme katsaylarnn kullanlmas gibi kesinlik tanmlamayan hesaplamalar yaplmaktadr. Karayolu kapasitesi hesaplanrken de bu yaklamlardan yararlanlmaktadr. Karayolunun kapasitesini sadece karayolu geometrik standartlar etkilemez, bunun yannda sürücü davranlar, havann yal olmas, yaya davranlar gibi saysal olarak tanmlayamadmz etkilerde bulunmaktadr. Bu nedenle bu deikenlerin etkileri istatistiksel olarak incelenebilir. Belirsizlik durumlarnda en uygun yöntem küme elemanlarna deiik üyelik derecelerinin verilmesi ile olmaktadr [16]. Aristo mantnda kesinlik söz konusudur. Yani ele alnan deer 1 üyelik derecesi ile o kümenin elemandr veya 0 üyelik derecesi ile o kümenin eleman deildir. Ancak, bulank kümelerde birbirine geçiler yumuak ve sürekli olmaktadr [15]. Yani bir bulank küme, öeleri birbirinden farkl üyelik derecelerine sahip elemanlardan meydana gelmektedir. Ayrca bulank kümenin herhangi bir öesi baka bir kümenin de öesi olabilmektedir [15]. Bulank mantkta bir küme deiik bulank alt kümelere ayrlmaktadr. Örnein, karayolunun boyuna eiminin üyelik derecelerini atamak için genel olarak hafif, orta ve dik diye üç tane bulank alt küme oluturabiliriz. Karayolu eiminin bulank alt kümeleri örnei ekil 1’de gösterilmektedir [3].



hafif

orta

dik

1.0

0.5

x 0

1

2

3

4

5

6

7

8

ekil 1. Karayolu boyuna eimi bulank alt kümeleri 4. MODEL OLUTURULMASI Karayolu geometrik standartlarnn, karayolu kapasitesini nasl ve ne kadar etkiledii konusunda yaplm çok fazla çalma bulunmamaktadr. Bu nedenle, karayolu kapasitesi konusunda hazrlanm olan ve ülkemizde de kabul gören Highway Capacity Manual (HCM) rehber kitab ve TS12008’deki saysal veriler kullanlarak elde edilen deerler bu çalma için klavuz kaynak olarak kullanlmaktadr. Klavuz kaynaklarda ele alnan deikenlerin kapasiteyle olan ilikileri ayr ayr deerlendirilmektedir. Fakat bu çalmada, karayolunun kapasitesini etkileyen deikenler birlikte deerlendirilmekte ve deikelerin her bir deeri için kapasite deeri 46



DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

kolay bir ekilde elde edilmektedir. Bu sebeple çalmada, birden fazla belirsizlik içeren deikenlerin, birbirlerine etkilerini saysallatrabilen bulank mantk yöntemi kullanlmaktadr. Bu çalmada amaç; kent karayolu geometrik standartlarnn karayolunun kapasitesine etkisinin modellenmesidir. Bu nedenle, model oluturmada deiken olarak; erit genilii (G), boyuna eim (BE) ve yol kenar araç park says (PAS) seçilmektedir. Bu deikenlerin seçilmesinin ve saysnn az tutulmasnn nedeni; yaplan literatür çalmasnda, seçilen bu deikenlerle ilgili daha fazla veriye ulalm olmasdr. Modele gelecekte farkl deikenler eklenerek (örnein; erit says, yüzey koullar, yoldaki denetim koullar gibi) model gelitirilebilir. Bu durumda oluturulan bulank model; erit genilii (G), boyuna eim (BE) ve yol kenar araç park says (PAS) olmak üzere üç girdiden olumaktadr. Modelin çkts ise pratik kapasite (PK) deeridir. Pratik kapasite: Trafiin ar tkanmalar ile kazalara sebep olmayacak, ayrca sürücülerin hz, takip aral ve sollama gibi hususlarda tat yönetmeliindeki davranlar normalin üzerinde snrlandrmaya yol açmayacak bir younlukta bulunmas durumunda hakim yol ve trafik koullar altnda yolun bütününden veya bir eridinden bir saatte geçebilen azami tat saysdr [9]. Model; iki eritli, tek yönlü ve çk eimli, B (ana cadde, durma yasa var ve edüzey kesimeler az) ve C (cadde, bekleme ve park yasa var, kavaklarn kapasitesi iyi) gibi iki farkl kent karayolu tipi için oluturulmaktadr. Her iki yol tipi içinde girdi ve çkt deikenleri ayn alnmaktadr. Ancak her iki yol farkl kapasitelere sahip olduundan, çktnn üyelik ilevleri farkl snr deerlerine sahip olmaktadr. Modelde birinci girdi erit genilii (G) deikenidir. deal koullar için erit genilii 3.65 m olarak verilmektedir [4]. Bu nedenle erit geniliinin bu deerden yani 3.65m’den daha az olmas durumunda kapasite azalacaktr. erit geniliinin kapasiteye etkisi hakknda daha önce yaplm çalmalara dayanarak; erit genilii 3.65’den 2.75m’ye dütüünde, kapasitenin de yaklak %30 azalacan söylemek mümkündür. Klavuz olarak alnan 2 eritli tek yönlü kent içi yollarda pratik kapasite (oto/sa) deerleri Çizelge 1’de verilmektedir. Çizelge 1’deki B (ana cadde, durma yasa var ve edüzey kesimeler az) ve C (cadde, bekleme ve park yasa var, kavaklarn kapasitesi iyi) yol tipi durumlarnn referans alnmasnn nedeni ise, pratik kapasitede gerekli azaltmalar için, deikenlerin bu modelde ayrca girdi olarak verilmesidir. Çizelge 1. Tek yönlü kentiçi yollarda pratik kapasite deerleri (oto/sa) [8] Yol genilii (m) 2 erit Yol cinsi

6

6,5

3 erit 7

9

10

4 erit 11

12

13,5

14,5

A) ehiriçi otoyol 3000

(ekspres yol, edüzey

4500

6000

kesime yok ) B) Çok amaçl yol (ana cadde, durma yasa var, edüzey

2000

2200

2400

3000

kesimeler az )

47



3300

3600

4000

4400

4800

DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

C) Çok amaçl yol (cadde, bekleme ve park yasa var, kavaklarn

1300

1450

1600

2150

2400

2650

3000

3350

3700

800

950

1100

1650

1900

2150

2500

2800

3200

kapasitesi iyi ) D) 3. Derece yol (cadde, kapasiteyi azaltc park ve kavak etkileri fazla)

Bulank modelde birinci girdi olarak alnan erit genilii (G); dar, orta ve geni olmak üzere üç bulank alt kümeye ayrlmaktadr. ekil 2 erit genilii bulank alt kümesini göstermektedir. ekil 2’de üyelik ilevi 1 olarak alnan 3m erit genilii bulank ‘Dar’ alt kümesini, üyelik ilevi 1 olarak alnan 3.3m erit genilii bulank ‘Orta’ alt kümesini ve üyelik ilevi 1 olarak alnan 3.6m erit genilii ise bulank ‘Geni’ alt kümesini oluturmaktadr. erit genilii bulank alt kümelerinin üçgen ve birbirlerine eit aralkl alnmasnn nedeni; literatüre dayanarak klavuz alnan deerlere benzeyen sonuçlar elde etmeye çalmak ve kiisel tercihlerin kullanlmasdr.

ekil 2. erit genilii (m)- 1.girdi Modelde ikinci girdi yol kenarnda park eden araç says (PAS)’dr. Yaplan literatür çalmasnda yol kenar engellerinin kapasiteye etkisi üzerinde verilere ulalmaktadr. Ancak, bu çalma kentiçi yollar esas ald için yan açklk veya yol kenar engeli yerine, yol kenarndaki araç parknn kapasiteye etkisinin deerlendirilmesi daha uygun olacaktr. Bu nedenle, yol kenarnda park eden araçlarn kapasiteyi nasl etkilediini gösteren aratrmalar deerlendirilmektedir. Genel olarak, yol kenarnda park etmi araçlarn bulunmas yol kenar engeli olarak alglanmakta ve sürücülerin erit ortalarna doru kaçmalarna neden olmaktadr. Bu da erit geniliinin azalmas gibi kapasiteyi azaltmaktadr. Ayrca, park eden araçlarn park etmek için ya da park yerinden çkmak için yaptklar manevralar da trafik akmndan ayrlma ve katlma gibi deerlendirilebilir. Çünkü bu manevralar srasnda, dier park eridine komu eritteki tatlar ya hzlarn azaltacak ya da tamamen durmak durumunda kalacaklardr. Çizelge 2’de 1.5km’lik karayolu boyunca, yol kenarnda park eden araçlarn kapasiteyi ne kadar azaltt görülmektedir. Oluturulan modelde, park eden araç saysnn kapasiteye etkisi deerlendirilirken Çizelge 2 referans olarak alnmaktadr. Fakat oluturulan modelde yol tipi tek yönlü olduundan ve park sadece tek yönde olacandan Çizelge 2’de verilen park halindeki araç saysnn yars dolaysyla kapasitedeki azaltma miktarnn da yars alnarak klavuz deerler elde edilmektedir.

48



DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

Çizelge 2. Yol kenarnda park eden araç says ve kapasite azalmas arasndaki iliki [8] 1.5km yol kesiminde iki yönde park eden araç says (adet) Kapasite azaltmas (oto/sa)

5

10

50

100

200

500

200

275

475

575

675

800

Çizelge 2 incelendiinde, 1.5 km’lik yol boyunda park eden araç says 3 olduunda, kapasitede yaklak 100 oto/sa azalma olmaktadr. Park eden araç says arttkça, kapasitedeki azalma ayn oranda olmamaktadr. Bu nedenle, park eden araç says referans alnan Çizelge 2’deki deerlere benzetmek için alt bulank alt kümeye (Üç, Be, Yirmibe, Elli, Yüz, kiyüzeli) ayrlmaktadr (ekil 3). Bulank alt kümelerin sözel adlandrmalar, kiisel tercihtir ve referans alnan deerlere benzetmek amacyla benzer seçilmitir.

ekil 3. Park eden araç says (araç/1.5km) – 2.girdi Modeldeki üçüncü ve son girdi yolun boyuna eimidir (BE). Yaplan önceki çalmalar incelenildiinde, genel olarak; karayolunun çk eimli olmasnn kapasiteyi olumsuz etkiledii görülmektedir. ehirleraras karayollarnda yolun çk eimli kesimlerinde kapasitenin azalmasn önlemek amacyla trmanma eritleri uygulanmaktadr. Kent yollarnda böyle bir uygulama yoktur. Kentiçi karayollarnda daha dik boyuna eimler kullanlmaktadr. Kentiçi karayollarnda boyuna eimin kapasiteyi nasl etkiledii konusunda yaplm çok fazla çalma bulunmamaktadr. Ancak, model için referans alnan deerler her %1’lik çk eimi için kapasitenin %3 azaltlmasdr [8]. Ya da ini eimi olmas durumunda kapasite arttrlacaktr. ekil 4’ de boyuna eim üç tane bulank alt kümeye ayrlmaktadr. ‘Az’ bulank alt kümesinde %3, ‘Orta’ bulank alt kümesinde %6, ‘Çok’ bulank alt kümesinde ise %10 çk eimi için üyelik ilevi 1 alnmaktadr.

 ekil 4. Boyuna eim(%) – 3.girdi 49



DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

Her iki yol tipi içinde oluturulan modelin çkts pratik kapasitedir (PK) (ekil 5 ve ekil 6). Sadece yol tiplerinin farkl kapasitelere sahip olmalar nedeniyle üyelik ilevlerinin snr deerleri farkldr.

ekil 5. B yol tipi için pratik kapasite (oto/sa) – çkt

ekil 6. C yol tipi için pratik kapasite (oto/sa) – çkt Çktda pratik kapasite alt bulank alt kümeye ayrlmaktadr (Çok çok az, Çok az, Az, Orta, Fazla, Çok fazla). Çktnn eit üçgen alt bulank alt kümeye ayrlmasnn nedeni klavuz alnan deerlere benzetmektir. Bulank alt küme saysn azaltmak ve modele yeni deikenler eklendiinde düzenlemek mümkün olacaktr. Her iki yol tipi içinde üyelik ilevleri belirlendikten sonra, ayr ayr 54 tane EER-SE bulank kurallar ‘ve’ balac kullanlarak oluturulmutur. Her iki yol tipi için oluturulan bulank kurallara örnekler Çizelge 3 ve Çizelge 4’te verilmektedir. Ayrca elde edilen bu bulank kurallarn saysal örneklendirilmesi Çizelge 5 ve Çizelge 6’da verilmektedir. Klavuz pratik kapasite deerleri, her bir kural için, Çizelge 1 ve Çizelge 2’den alnan deerlerden, boyuna eimdeki azaltmalarn yaplmas sonucu elde edilen deerlerdir. Çizelge 3. B tipi yol için modelin bulank kurallar Kural

G(m)

ve

PAS(Adet)

ve

BE(%)

ise

PK(oto/saat)

1

Dar

ve

Üç

ve

Az

ise

Orta

3

Dar

ve

Yirmi be

ve

Az

ise

Az

11

Dar

ve

Yüz

ve

Orta

ise

Çok Az

17

Dar

ve

Yüz

ve

Çok

ise

Çok Çok Az

19

Orta

ve

Üç

ve

Az

ise

Fazla

ve

Üç

ve

Az

ise

Çok Fazla

37

Geni

50



DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

Çizelge 4. B tipi yol için bulank kurallarn saysal örneklendirilmesi Kural

G(m)

ve

PAS(Adet)

ve

BE(%)

ise

PK(oto/saat)

KPK(oto/saat)

1

3

ve

3

ve

3

ise

1820

1843

3

3

ve

25

ve

3

ise

1620

1712

11

3

ve

100

ve

6

ise

1420

1465

17

3

ve

100

ve

10

ise

1280

1265

19

3.3

ve

3

ve

3

ise

2030

2037

37

3.6

ve

3

ve

3

ise

2170

2231

Çizelge 5. C tipi yol için modelin bulank kurallar Kural

G(m)

ve

PAS(Adet)

ve

BE(%)

ise

PK(oto/saat)

2

Dar

ve

Be

ve

Az

ise

Orta

4

Dar

ve

Elli

ve

Az

ise

Az

10

Dar

ve

Elli

ve

Orta

ise

Çok Az

17

Dar

ve

Yüz

ve

Çok

ise

Çok Çok Az

19

Orta

ve

Üç

ve

Az

ise

Fazla

Çizelge 6. C tipi yol için bulank kurallarn saysal örneklendirilmesi Kural

G(m)

ve

PAS(Adet)

ve

BE(%)

ise

PK(oto/saat)

KPK(oto/saat)

2

3

ve

5

ve

3

ise

1150

1130

4

3

ve

50

ve

3

ise

992

985

10

3

ve

50

ve

6

ise

838

893

17

3

ve

100

ve

10

ise

733

733

19

3.3

ve

3

ve

3

ise

1300

1310

Klavuz verileri ile elde edilen pratik kapasite (KPK) deerleri ile model tarafndan bulanan pratik kapasite deerleri (PK) arasndaki R- Kare dalm B snf yollar için 0.952, C snf yollar için de 0.936 olarak elde edilmektedir. Bu dalmlar sras ile ekil 7 ve ekil 8’de gösterilmektedir.

51



DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

ekil 7. B yol tipi için model sonuçlarnn R-Kare dalm

 ekil 8. C yol tipi için model sonuçlarnn R-Kare dalm Modeldeki her bir kural için bütün deikenler sabit alnarak dier deikenlerin pratik kapasiteyle olan ilikisi elde edilebilmektedir. Bu deiimleri göstermek için binlerce saysal örnekler verilebilir. Ancak, burada sadece deikenlerle pratik kapasite arasndaki ilikiyi görebilmek için birkaç örnek gösterilmektedir. Bu örneklerde deikenlerden ikisi sabit alnarak dier deikene farkl saysal deerler verilmekte ve pratik kapasite ile ilikileri grafikle gösterilmektedir.

52



DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

Örnein çizelge 7’de B tipi yolda, park eden araç says (PAS) ve boyuna eim (BE) girdileri sabit deerler alnarak ve erit genilii (G) girdisinin deerleri deitirilerek pratik kapasite deerleri bulunmaktadr. Çizelgedeki bu verilerin grafik olarak gösterimi ise ekil 9’da yer almaktadr. ekil 9 incelendiinde, boyuna eimin %3, yol kenar araç park saysnn da 25 olmas durumunda; erit genilii arttkça pratik kapasite deerleri de artmaktadr. Çizelge 7. G-PK (dier deikenler sabit) deiim çizelgesi G(m)

PAS(Adet)

BE(%)

PK(oto/saat)

3

ve

25

ve

3

ise

1620

3.2

ve

25

ve

3

ise

1750

3.3

ve

25

ve

3

ise

1820

3.5

ve

25

ve

3

ise

1950

3.6

ve

25

ve

3

ise

2030

ekil 9. erit genilii-karayolu pratik kapasitesi ilikisi B tipi yol için bir baka örnekte çizelge 8’de gösterilmektedir. Çizelge 8’de erit genilii (G) ve boyuna eim (BE) girdileri sabit deerler alnarak ve park eden araç says (PAS) girdisinin deerleri deitirilerek pratik kapasite (PK) deerleri bulunmaktadr. Çizelge 8’deki bu verilerin grafik gösterimi ise ekil 10’da yer almaktadr. ekil 10 incelendiinde, erit geniliinin 3m, boyuna eimin %6 olmas durumunda; park eden araç says arttnda pratik kapasite deeri dümektedir.

53



DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

Çizelge 8. PAS-PK (dier deikenler sabit) deiim çizelgesi G(m)

PAS(Adet)

BE(%)

PK(oto/saat)

3

ve

25

ve

6

ise

1620

3

ve

30

ve

6

ise

1570

3

ve

35

ve

6

ise

1540

3

ve

40

ve

6

ise

1500

3

ve

45

ve

6

ise

1470

ekil 10. Yol boyunca park eden araç says-karayolu pratik kapasitesi ilikisi Dier bir saysal örnek ise B tipi yol için çizelge 9’da gösterilmektedir. Çizelge 9’da erit genilii (G) ve park eden araç says (PAS) girdileri sabit deerler alnarak ve boyuna eim (BE) girdisinin deerleri deitirilerek pratik kapasite (PK) deerleri bulunmaktadr. Çizelge 9’daki bu verilerin grafik gösterimi ise ekil 11’de yer almaktadr. ekil 11 incelendiinde, erit geniliinin 3.6m, park eden araç saysnn 50 olmas durumunda; boyuna eim arttnda pratik kapasite deerinin dütüü görülmektedir. Çizelge 9. BE-PK (dier deikenler sabit) deiim çizelgesi G(m)

PAS(Adet)

BE(%)

3.6

ve

50

ve

3

ise

2030

3.6

ve

50

ve

5

ise

1900

3.6

ve

50

ve

6

ise

1820

3.6

ve

50

ve

8

ise

1720

3.6

ve

50

ve

10

ise

1620

54



PK(oto/saat)

DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

ekil 11. Boyuna eim- karayolu pratik kapasitesi ilikisi B tipi yolda olduu gibi C tipi yolda da benzer örnekler yaplabilir. Ayrca bütün deikenler sabit alnarak dier deikenin pratik kapasiteyle olan ilikisi elde edilebilir ve bu deiimleri göstermek için binlerce saysal örnek verilebilir. Bu nedenle örnekleri deiik biçimde elde edip incelemek mümkündür. Örnein B tipi yolda farkl erit genilikleri için, park eden araç says ile pratik kapasite arasndaki ilikiyi gösteren deerler Çizelge 10 ve Çizelge 11’de verilmektedir. Tüm deiken deerleri sabit alnarak, iki farkl erit genilii ile pratik kapasite arasndaki ilikinin karlatrlmas ise ekil 12’de gösterilmektedir. erit genilii 3.3m iken park eden araç saysnn 70 olmas durumunda elde edilen pratik kapasite deeri, erit genilii 3m iken 25 tane park eden araç olmas durumunda elde edilmektedir.

Çizelge 10. PAS-PK (dier deikenler sabit) deiim çizelgesi G(m)

PAS(Adet)

BE(%)

3

ve

25

ve

6

ise

1620

3

ve

30

ve

6

ise

1570

3

ve

35

ve

6

ise

1540

3

ve

40

ve

6

ise

1500

3

ve

70

ve

6

ise

1420

55



PK(oto/saat)

DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

Çizelge 11. PAS-PK (dier deikenler sabit) deiim çizelgesi G(m)

PAS(Adet)

BE(%)

PK(oto/saat)

3.3

ve

25

ve

6

ise

1820

3.3

ve

30

ve

6

ise

1780

3.3

ve

35

ve

6

ise

1740

3.3

ve

40

ve

6

ise

1710

3.3

ve

70

ve

6

ise

1620

ekil 12. Farkl erit genilikleri için, Araç says ve pratik kapasite karlatrmas

5. SONUÇ Kent karayollarndaki trafik sorunlar dünyada olduu gibi ülkemizde de en önemli ve çözülmesi gereken problemlerin banda gelmektedir. Bu nedenle karayollarndan en verimli ekilde yararlanlmas gerekmektedir. Bunu salamann yolu ise; o karayolunun kapasitesinde çalmasnn salanmasdr. Kent karayollarnn kapasitesi, erit genilii, erit says, boyuna eim, yan açklk, yüzey koullar, yaya kaldrm ve orta refüj yükseklii, yardmc eritler, yoldaki trafik özellikleri ve denetim koullar gibi birçok deikene ve ölçülemeyen yaya ve sürücü davranlarna baldr. Karayolunun kapasitesi bu deikenlerin farkl deerleri için farkl sonuçlar vermektedir.

56



DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

erit genilii için ideal deer 3.65m olarak verilmektedir. Ancak, bu genilikten sonraki deerler için kapasite deimemektedir. Bu nedenle, karayolu tasarmnda erit geniliini 3,65m daha fazla attrmak yerine olanak varsa erit saysnn arttrlmas kapasiteyi artracaktr. Boyuna eim, karayollarnn kapasitesini önemli ölçüde etkilemektedir. Geçmi çalmalar, kent yollarnda boyuna eimin %10 olmas durumunda kapasitenin yaklak %24 orannda dütüünü göstermektedir. Kent yollarnda özellikle park eritleri iyi tasarlanmal ve park etme kurallar benimsenmelidir. Çünkü park halindeki araçlar karayolunun kapasitesini önemli ölçüde etkilemektedir. Kent yollarnda park halindeki araçlar sürücüler tarafndan yan engel olarak alglanmaktadr. Sürücüler bu engellerden erit içine doru kaçarak kapasite azalmasna neden olmaktadr. Bu nedenlerden dolay park eritlerinin iyi bir ekilde düzenlenmesinde ve sürücülere park yapma kurallarnn benimsetilmesinde yarar olacaktr. Bu çalma kapsamnda yukarda saylan deikenlerden erit genilii, boyuna eim ve yol kenarnda park eden araç says dikkate alnmaktadr. Bu deikenlerin alnmasnn nedeni; yalnz bu deikenler ile ilgili saysal verilere ulalm olmasdr. Çalmada, birden fazla belirsizlik içeren deikenlerin, birbirlerine etkilerini saysallatrabilen bulank mantk yöntemi kullanlmtr. Bulank mantk yöntemi kullanlarak kent karayollarnda kapasiteye; erit geniliinin, yol kenar araç parknn ve eimin birlikte olan etkisi modellenmitir. Karayolu kapasitesini birçok deiken etkilemektedir. Bu nedenle bu modele gelecekte farkl deikenler eklenebilir. Örnein; erit says, yüzey koullar, yoldaki denetim koullar gibi deikenler ile model gelitirilebilir. Oluturulan bu modelden elde edilen deerler, klavuz kaynaklardaki deerlere oldukça yakn elde edilmektedir. Klavuz verileri ile elde edilen pratik kapasite (KPK) deerleri ile model tarafndan bulanan pratik kapasite deerleri (PK) arasndaki R- Kare dalm B snf yollar için 0.952, C snf yollar için de 0.936 olarak elde edilmektedir. Modelin getirdii yararlar aadaki gibi sralanabilir: x

x

x x x

Klavuz kaynaklarda ele alnan deikenlerin kapasiteyle olan ilikileri ayr ayr deerlendirilmektedir. Fakat bu çalmada, karayolunun kapasitesini etkileyen deikenler birlikte deerlendirilmekte ve deikelerin her bir deeri için kapasite deeri kolay bir ekilde elde edilmektedir. Bu sebeple çalmada, birden fazla belirsizlik içeren deikenlerin, birbirlerine etkilerini saysallatrabilen bulank mantk yöntemi kullanlmtr. Karayolu kapasitesini belirlemede, saysal deerleri kullanmadan sadece bulank kavramlar kullanarak sorunlara çözüm getirilmektedir. Böylece model gelitirilmek istendiinde, saysal olarak tanmlamakta zorluk çekilen deikenler, bulank kavramlar yardm ile modele eklenebilir ve istenilen sonuçlara ulalabilir. Mevcut kent karayollarnn geometrik deikenleri, karayolu kapasitesi bakmndan deerlendirilebilir ve karayolunun pratik kapasitesini etkileyen deiken bulunabilir. Yeni bir kent karayolu tasarlanacanda, deikenlerin farkl deerleri için pratik kapasitenin ne olaca hesaplanabilir. Ulatrma yatrmlar pahaldr. Bu nedenle kapasitenin en verimli ekilde kullanlmas için geometrik standartlarn ne olmas gerektii belirlenerek ülke ekonomisine kazanç salanabilir.

57



DPÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Say 24, Nisan 2011

Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan, .ahinolu

KAYNAKLAR [1]

E. Ylmaz, “Karayolu Geometrik Standartlar ile Karayolu Güvenlii ve Kapasitesi likileri”, Yüksek Lisans Tezi, TÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, stanbul, 2000.

[2]

H. A. Adler, “Economic Apprasial of Transportation Projects”, World Bank, E.D.I. Series in Economic Development, January, 235 p., 1987.

[3]

N. Bargan, “ehirleraras Karayollarnda Trafik Güvenlii Tahmini”, Doktora Tezi, SDÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü , Isparta, 170s., 2006.

[4]

Transportation Research Board, “Highway Capacity Manual (HCM)”, National Research Council, Washington, D.C., 2000.

[5]

“Highway Capacity Manual”, Genel Müdürlüü, 523s., 1965.

[6]

H.J.W. Leong, “Distiribution and Trend of Free Speed on Two Lane Two Way Rural Highways in New South Wales”, Proc. 4th ARRB Conf., Part 1, Australian Road Research Board, 791-814, 1968.

[7]

S. Chandra, U. Kumar, “ Effect of Lane Width on Capacity Under Mixed Traffic Conditions in India”, Journal of Transportation Engineering, ASCE, 155-160, 2003.

[8]

TS 12008, “ehiriçi Yollar-Trafik Hizmet Seviyesi ve Yol Kapasiteleri”, TSE, 1996.

[9]

N. Yayla, “ Karayolu Mühendislii”, Birsen Yaynevi, stanbul, 285s., 2006.

[10]

N.K. Ensari, “ Yol Geometrik Standartlarnn Yol Güvenliine ve Kapasiteye Etkisi”, Yüksek Lisans Tezi, TÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, stanbul, 1993.

[11]

P. Chakroborty, S. Kikuchi, , “Application of Fuzzy Set Theory to the Analysis of Capacity and Level of Service of Highways”, IEEE, 146-150,1990

[12]

Y.. Murat, “Sinyalize Kavaklardaki Tat Gecikmelerinin Bulank Mantk ile Modellenmesi” IMO Teknik Dergi, 2006 3903-3916, Yaz 258, 2006

[13]

N. Uluda, 2005, Ulam Alarnda Rota Seçim Probleminin Bulank Mantk ile Modellenmesi, Yüksek Lisans Tezi, PAÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, 99s.,Denizli, 2005

[14]

Y.. Murat, “ Ulatrma-Trafik Mühendisliinde Yeni Yöntemler: Bulank Mant Teknii Uygulamalar”, TMH,Say-429,53-59, 2004

[15]

Z. en, “ Mühendislikte Bulank Mantk le Modelleme Prensipleri”, Su Vakf Yaynlar, stanbul, 191s., 2004.

[16]

L. Zadeh, “ Fuzzy Sets, Information and Control”, 8, 338-353, 1965.

(Çev.

C.C.



58



Yalgn),

Bayndrlk

Bakanl

Karayollar