KENT KARAYOLLARINDA KAPAS TEN N BULANIK MANTIK LE MODELLENMES CAPACITY MODELLING OF URBAN HIGHWAYS BY FUZZY LOGIC

Transkript

1 Say 24, Nisan 2011 Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan,.ahinolu KENT KARAYOLLARINDA KAPASTENN BULANIK MANTIK LE MODELLENMES Nuran BAIRGAN 1, lker AHNOLU 2 1 Dumlupnar Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, naat Mühendislii Bölümü, Kütahya, nbagirgan@dumlupinar.edu.tr 2 ahinolu Elektrik, Güzelce Mah. Yourthane Cad. Atatürk Park Kars, Büyükçekmece/ stanbul, ilker_sahinoglu@hotmail.com Geli Tarihi: Kabul Tarihi: 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 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 R- Square distribution was found as for B type road and 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

2 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

3 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

4 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 x 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 ekil 1. Karayolu boyuna eimi bulank alt kümeleri 46

5 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 3 erit 4 erit Yol cinsi 6 6, ,5 14,5 A) ehiriçi otoyol (ekspres yol, edüzey kesime yok ) B) Çok amaçl yol (ana cadde, durma yasa var, edüzey kesimeler az )

6 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 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

7 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) 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

8 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 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 ekil 6. C yol tipi için pratik kapasite (oto/sa) çkt 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 37 Geni ve Üç ve Az ise Çok Fazla 50

9 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 ve 25 ve 3 ise ve 100 ve 6 ise ve 100 ve 10 ise ve 3 ve 3 ise ve 3 ve 3 ise 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 ve 50 ve 3 ise ve 50 ve 6 ise ve 100 ve 10 ise ve 3 ve 3 ise 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 olarak elde edilmektedir. Bu dalmlar sras ile ekil 7 ve ekil 8 de gösterilmektedir. 51

10 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

11 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 ve 25 ve 3 ise ve 25 ve 3 ise ve 25 ve 3 ise 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

12 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 ve 30 ve 6 ise ve 35 ve 6 ise ve 40 ve 6 ise 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(%) PK(oto/saat) 3.6 ve 50 ve 3 ise ve 50 ve 5 ise ve 50 ve 6 ise ve 50 ve 8 ise ve 50 ve 10 ise

13 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(%) PK(oto/saat) 3 ve 25 ve 6 ise ve 30 ve 6 ise ve 35 ve 6 ise ve 40 ve 6 ise ve 70 ve 6 ise

14 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 ve 30 ve 6 ise ve 35 ve 6 ise ve 40 ve 6 ise 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

15 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 olarak elde edilmektedir. Modelin getirdii yararlar aadaki gibi sralanabilir: 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

16 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, [2] H. A. Adler, Economic Apprasial of Transportation Projects, World Bank, E.D.I. Series in Economic Development, January, 235 p., [3] N. Bargan, ehirleraras Karayollarnda Trafik Güvenlii Tahmini, Doktora Tezi, SDÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta, 170s., [4] Transportation Research Board, Highway Capacity Manual (HCM), National Research Council, Washington, D.C., [5] Highway Capacity Manual, (Çev. C.C. Yalgn), Bayndrlk Bakanl Karayollar Genel Müdürlüü, 523s., [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, , [7] S. Chandra, U. Kumar, Effect of Lane Width on Capacity Under Mixed Traffic Conditions in India, Journal of Transportation Engineering, ASCE, , [8] TS 12008, ehiriçi Yollar-Trafik Hizmet Seviyesi ve Yol Kapasiteleri, TSE, [9] N. Yayla, Karayolu Mühendislii, Birsen Yaynevi, stanbul, 285s., [10] N.K. Ensari, Yol Geometrik Standartlarnn Yol Güvenliine ve Kapasiteye Etkisi, Yüksek Lisans Tezi, TÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, stanbul, [11] P. Chakroborty, S. Kikuchi,, Application of Fuzzy Set Theory to the Analysis of Capacity and Level of Service of Highways, IEEE, ,1990 [12] Y.. Murat, Sinyalize Kavaklardaki Tat Gecikmelerinin Bulank Mantk ile Modellenmesi IMO Teknik Dergi, , 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., [16] L. Zadeh, Fuzzy Sets, Information and Control, 8, ,