Kent İçi Yolculuk Ağları Üzerine Çoklu Aktivite Perspektifinden Bir İnceleme: Ankara Örneği
Anahtar Kelimeler:
Kent içi ağlar- merkezilik- sosyoekonomi- yapılı çevre- yolculuk akışlarıÖzet
"Kentsel ortamlarda insan faaliyetlerinin temel bir bileşeni olan hareketlilik davranışları, kentsel mekânın morfolojik yapısıyla yakından ilişkilidir. Literatürde insan hareketliliği perspektifinden kentsel yapılar üzerine çeşitli çalışmalar bulunsa da ken t içi yolculuk ağları (intra -urban travel networks, UTN) ile yapılı çevre arasındaki ilişkileri çoklu etkinlik bağlamında ele alan araştırmalar sınırlıdır. Bu çalışma, Ankara kentinde iş, alışveriş ve yeme-içme amaçlı yolculukları temel alarak, UTN’lerin y apısal özelliklerini ve bunların morfolojik özellikler ile sosyoekonomik faktörler arasındaki ilişkisini belirlemeyi amaçlamaktadır. Araştırma kapsamında, Ankara’nın merkez ilçelerinde 1800 hane ile yürütülen anket çalışmasıyla yolculuk verileri toplanmış; ArcGIS Pro’nun Survey1,2,3 arayüzüyle başlangıç -varış konumları vektörel olarak kaydedilmiştir. Kızılay, Ulus ve Bahçelievler merkezleri üzerinden tanımlanan UTN’lerin yapısal özelliklerini ortaya koymak amacıyla seyahat mesafeleri, yolculuk için kullanılan ulaşım modları ve yolculuk süreleri analiz edilmiştir. Ayrıca, varış noktalarını oluşturan üç merkezin yapılı çevre özellikleri, Conzen’in kentsel form göstergelerine dayalı olarak analiz edilmiş; Mekânsal Tasarım Ağ Analizi (sDNA) ile sokak ağı merkezi liği (yakınlık ve aradalık), yoğunluk indeksi (ABEI) ile yapılı çevre yoğunluğu, ilgi çekici nokta (Points of Interest, POI) verileri üzerinden de arazi kullanım yoğunluğu ve çeşitliliği (entropi) hesaplanmıştır. Sosyoekonomik özelliklerin hareketlilik dav ranışları üzerindeki etkilerini belirlemek için tanımlayıcı istatistikler ve ANOVA testi uygulanmıştır. Bulgular, gelir düzeyi, yaş ve çocuk sayısı gibi faktörlerin merkeze yönelim kararlarını anlamlı düzeyde etkilediğini göstermiştir. Kentsel alanlarda yü ksek entropi değerlerinin çok amaçlı yolculukları teşvik ettiği; düşük gelir düzeyine sahip bölgelerde daha uzun mesafeli iş yolculuklarının öne çıktığı belirlenmiştir. Çalışma, mekânsal yapı ile sosyoekonomik dinamiklerin yolculuk davranışları üzerindeki etkilerini görünür kılarak ulaşım ve planlama politikaları için önemli içgörüler Bu çalışma 122K902 numaralı ve 'Yerleşim Sistemleri Örüntülerini Tanımlamada Yeni Bir Yöntemsel Yaklaşım' başlıklı TÜBİTAK-SOBAG projesi kapsamında geliştirilmiştir . Kent İçi Yolculuk Ağları Üzerine Çoklu Aktivite Perspektifinden Bir İnceleme: Ankara Örneği"
İndirmeler
Referanslar
Andreasen, M. H., Agergaard, J., Oteng -Ababio, M., Møller -Jensen, L. (2024). High Mobility Lifestyles:Unpacking Travel Behavior in Accra's Rapidly Expanding Periphery. Cities, 155, 105471.
Batty, M. (2007). Cities and Complexity: Understanding Cities with Cellular Automata, Agent - BasedModels, and Fractals. London: The MIT Press.
Batty, M. (2013). The New Science of Cities. London: The MIT Press.
Burger, M. J., Van Der Knaap, B., Wall, R. S. (2014). Polycentricity and the Multiplexity of Urban Networks.European Planning Studies, 22 (4), 816 -840.
Cagney, K. A., York Cornwell, E., Goldman, A. W., Cai, L. (2020). Urban Mobility and Activity Space.Annual Review of Sociology, 46(1), 623 -648.
Castells, M. (2011). The Rise of the Network Society. Hoboken, NJ: Wiley.
Cooper, C. (2018) Spatial Design Network Analysis (sDNA) Version 3.4 Manual. Cardiff University.
Dadashpoor, H., Yousefi, Z. (2018). Centralization or Decentralization? A Review on the Effects of Information and Communication Technology on Urban Spatial Structure. Cities, 78, 194 -205.
Firozjaei, M. K., Sedighi, A., Kiavarz, M., Qureshi, S., Haase, D., Alavipanah, S. K. (2019). Automated Built - up Extraction Index: A New Technique for Mapping Surface Built -Up Areas Using LANDSAT 8 OLI Imagery. Remote Sensing, 11 (17), 1966.
Hipp, J. R., Lee, S., Kim, J. H., Forthun, B. (2022). Employment Deconcentration and Spatial Dispersion in Metropolitan Areas: Consequences for Commuting Patterns. Cities, 131, 103947.
Hong, J., Shen, Q., Zhang, L. (2014). How Do Built -Environment Factors Affect Travel Behavior? A Spatial Analysis at Different Geographic Scales. Transportation, 41, 419 -440.
Hu, H., Xu, J., Shen, Q., Shi, F., Chen, Y. (2018). Travel Mode Choices in Small Cities of China: A Case Study of Changting. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 59, 361 -374.
Ji, Y., Cao, Y., Liu, Y., Guo, W., Gao, L. (2019). Research on Classification and Influencing Factors of Metro Commuting Patterns by Combining Smart Card Data and Household Travel Survey Data. IET Intelligent Transport Systems, 13 (10), 1525-1532.
Lee, N. H., Choi, C. G. (2019). A Study on the Influencing Factors of the Time and Distance for Weekday
Leisure Travel. Journal of the Korea Real Estate Analysts Association, 25 (2), 23 -36.
Liu, J., Meng, B., Shi, C. (2023). A Multi -Activity View of Intra -Urban Travel Networks: A Case Study of Beijing. Cities, 143, 104634.
Liu, J., Meng, B., Yang, M., Peng, X., Zhan, D., Zhi, G. (2022). Quantifying Spatial Disparities and Influencing Factors of Home, Work, and Activity Space Separation in Beijing. Habitat International, 126, 102621.
Liu, X., Huang, J., Lai, J., Zhang, J., Senousi, A. M., Zhao, P. (2021). Analysis of Urban Agglomeration Structure through Spatial Network and Mobile Phone Data. Transactions in GIS, 25 (4), 1949 -1969.
Lobsang, T., Zhen, F., Zhang, S., Xi, G., Yang, Y. (2021). Methodological Framework for Understanding Urban People Flow from a Complex Network Perspective. Journal of Urban Planning and Development, 147(3), 04021020.
Nyamai, D. N., Schramm, S. (2023). Accessibility, Mobility, and Spatial Justice in Nairobi, Kenya. Journal of Urban Affairs, 45(3), 367 -389.
Parady, G. T., Katayama, G., Yamazaki, H., Yamanami, T., Takami, K., Harata, N. (2019). Analysis of Social
Networks, Social İnteractions, and Out -of-Home Leisure Activity Generation: Evidence from Japan. Transportation, 46, 537 -562.
Poku-Boansi, M. (2021). Contextualizing Urban Growth, Urbanisation and Travel Behaviour in Ghanaian Cities. Cities, 110, 103083 .
Rahman, M. H., Ashik, F. R. (2020). Is Neighborhood Level Jobs -Housing Balance Associated with Travel
Behavior of Commuters?: A Case Study on Dhaka City, Bangladesh. GeoScape, 14 (2), 122 -133.
Sun, B., He, Z., Zhang, T., Wang, R. (2016). Urban Spatial Structure and Commute Duration: An Empirical Study of China. International Journal of Sustainable Transportation, 10 (7), 638 -644.
Tao, S., He, S. Y., Chen, X., Lee, J., Liu, M. (2023). Walking Accessibility to Non -Work Facilities and Travel Patterns in Suburban New Towns. Cities, 137, 104324.
Van Acker, V., Goodwin, P., Witlox, F. (2016). Key Research Themes on Travel Behavior, Lifestyle, and Sustainable Urban Mobility. International Journal of Sustainable Transportation, 10 (1), 25 -32.
Xu, C., Jin, L., Lee, L. (2023). An Empirical Spatial Network Model Based on Human Mobility for Epidemiological Research: A Case Study. Annals of the American Association of Geographers, 113 (6), 1461-1482.
Yang, S. H., Park, J. A. (2023). An Analysis of the Effect of Commercial Environment in the Neighborhood on Changes in Leisure Trip after COVID -19 Outbreak: Focusing on Home -based Leisure Trips. Journal of Korea Planning Association, 58 (4), 30 -47.
Zhang, J., Liu, X., Senousi, A. M. (2021). A Multilayer Mobility Network Approach to Inferring Urban Structures Using Shared Mobility and Taxi Data. Transactions in GIS, 25(6), 2840 -2865.
Zhong, C., Arisona , S. M., Huang, X., Batty, M., Schmitt, G. (2014). Detecting the Dynamics of Urban Structure through Spatial Network Analysis. International Journal of Geographical Information Science, 28 (11), 2178-2199.
Ek Dosyalar
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2026 Cansu Güller- Çiğdem Varol
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
