COVID-19 Pandemisi için Şehir içi Otobüs Taşımacılığı Ağının Değerlendirilmesi

Creative Commons License

SİYAH B., BERBER T.

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, cilt.28, sa.83, ss.203-211, 2026 (TRDizin)

Özet

COVID-19 salgını, artan talep altında yolcu yükünü karşılamak ve aynı zamanda halk sağlığını ve güvenliğini korumak için gerçek zamanlı izleme ve optimizasyon gerektiren kentsel ulaşım ağlarını olumsuz etkiledi. Bu çalışmada, pandemi sırasında Türkiye'deki bir belediyede kentsel otobüs ulaşım ağının performansını ölçmek için yeni bir Optimizasyon modeli önerdik. Model, oturan ve ayakta yolcu azaltma faktörleri dikkate alınarak yolcu yüklerini karşılamak için gerekli olan optimum otobüs seferi sayısını belirlemek için yoğun saatlerde dört ana otobüs hattından manuel yolcu sayma verilerini kullanır. Model, Google OR-Tools ile uygulandı ve öznel tasarım kararlarından yoksun, gerçek otobüs seferi sayımları optimum sayımlarla karşılaştırıldı. Bulgular, veri toplama süresi boyunca gerçekleştirilen sefer sayısının hem yolcu yükünü karşılamak hem de halk sağlığını sağlamak için yeterli olduğunu, buna karşın seferlerin konfor seviyesinin biraz daha fazla sefer eklenerek iyileştirilebileceğini gösterdi. Modelin hem aşırı kalabalık hem de yetersiz kalabalık senaryolarında sefer sayılarını değiştirme yeteneği, karar vericilerin değişen yolcu sayıları ve acil durumlarda ağ performansını iyileştirmelerini sağlar. Bu çalışma ayrıca optimize edilmiş ağın karbon emisyonlarıyla ilişkili çevresel etkisini de değerlendirdi. Önerilen teknik, kentsel ulaşım ağlarını değerlendirmek ve geliştirmek için nesnel, veri odaklı bir çerçeve sunarak, karar vericilerin pandemiler gibi olağanüstü durumlara yanıt vermesi, yolcu güvenliği ve konforunu önceliklendirmesi için kritik içgörüler sağladı.
The COVID-19 pandemic adversely affected urban transportation networks, necessitating real-time monitoring and optimization to meet passenger loads under rising demand while maintaining public health and safety. This study proposes a novel optimization model to evaluate the performance of an urban bus transportation network in a Turkish municipality during the pandemic. The model uses manual passenger counts from four primary bus lines during peak hours to determine the optimal number of bus trips required to accommodate demand, considering seated and standing passenger reduction factors. The model is implemented with Google OR-Tools and compares actual trip counts with optimal values, avoiding subjective design decisions. Findings indicate that trip numbers during the data-collection period were sufficient to meet demand and protect public health; however, comfort could be improved by adding a small number of additional trips. By adjusting trip counts in both overloaded and underloaded scenarios, the model enables decision-makers to improve network performance under varying demand and emergency conditions. The study also evaluates environmental impacts, with a focus on carbon emissions. The proposed technique offers an objective, data-driven framework for assessing and enhancing urban transportation networks, providing critical insights for responding to extraordinary circumstances—such as pandemics—while prioritizing passenger safety and comfort.