Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAnaliz sonuçları, en yüksek uygunluk alanının kentin ticari ve ulaşım merkezi olan Dörtyol mevkii ve çevresinde yoğunlaştığını göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Küresel ölçekte yaşanan enerji dönüşümü ve sürdürülebilir ulaşım politikaları, elektrikli araçların (EA) kullanımını hızla artırmakta ve bütüncül bir şarj altyapısı planlamasını zorunlu kılmaktadır. Küresel enerji piyasalarındaki arz istikrarsızlığı ve yükselen maliyetler, ulaşım sektöründe fosil yakıt bağımlılığını azaltmayı stratejik bir gereklilik haline getirmiştir. Bu çalışma, Türkiye’nin kritik ulaşım koridorlarının kesişiminde yer alan Erzincan kent merkezinde, EA şarj istasyonları için en uygun konumların belirlenmesi amacıyla Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Çok Kriterli Karar Verme tekniklerini entegre eden bir model sunmaktadır. Analiz süreci; bina morfolojisi tabanlı enerji talep skoru, trafo merkezleri, ana ulaşım ağları, akaryakıt istasyonları, mevcut şarj üniteleri ile park ve yeşil alanlar olmak üzere altı temel kriter üzerinden kurgulanmıştır. Bina tabanlı talep yoğunluğu için "Kernel Density", erişilebilirlik parametreleri için "Euclidean Distance" analizleri kullanılmış ve veriler "Weighted Overlay" yöntemiyle sentezlenmiştir. Analiz sonuçları, en yüksek uygunluk alanının kentin ticari ve ulaşım merkezi olan Dörtyol mevkii ve çevresinde yoğunlaştığını göstermektedir. Ayrıca, Erzincan’daki elektrikli araç parkının %93,47 gibi baskın bir oranının motosikletlerden oluşması, yerel planlama stratejilerinin elektrikli motosiklet kullanıcılarına yönelik şarj çözümlerini de içermesi gerektiğini ortaya koymuştur.
Abstract
The global energy transition and sustainable transportation policies are rapidly accelerating the adoption of electric vehicles (EVs), necessitating integrated planning of charging infrastructure. Supply instability in global energy markets and rising costs have made reducing fossil fuel dependence in the transportation sector a strategic necessity.This study presents a model integrating Geographic Information Systems and Multi-Criteria Decision Analysis to identify optimal locations for EV charging stations in Erzincan city center, situated at the intersection of Turkey’s critical transportation corridors. The analysis is structured around six core criteria: energy demand scores derived from building morphology, proximity to transformer substations, primary transportation networks, existing gas stations, current charging units, and urban green spaces. Kernel Density analysis was utilized to model building-based energy demand, while Euclidean Distance was employed for accessibility parameters. Spatial datasets were synthesized using the Weighted Overlay method. The findings reveal that the highest suitability scores are concentrated around the "Dörtyol" junction and its commercial surroundings, which serve as the city's commercial and transportation hub. Furthermore, the study identifies a unique local characteristic: 93.47% of the electric vehicle fleet in Erzincan consists of motorcycles, highlighting the need for local planning strategies to incorporate electric motorcycle-oriented charging solutions.