Hücresel Özişlem Yöntemi ile İzmir Körfez Tüp Geçiş Projesinin Rant Artışına Etkisinin Tahminlemesi: İnciraltı Örneği

Bir kentin zaman içerisinde uğradığı değişimin, gelişme yönünün ve arazi kullanımlarındaki değişim eğilimlerinin simülasyonlarla belirlenmesi ile geleceğe yönelik tahminler yapmak etkili bir planlama çalışmasında oldukça önemlidir. Mevcut literatürde, kentlerin çevreye yayılımı; Hücresel Özişlem, Çok Ajanlı Sistemler, Yapay Sinir Ağları gibi karmaşık sistem modelleme teknikleri ile modellenmektedir. Hücresel Özişlem bu yöntemlerin en çok uygulananlarından biridir. Kentsel mekanın zamanda uğradığı değişim ve CBS’de Hücresel Özişlem (HÖ) yöntemiyle tahminlenmesi önemi artan bir konu olmuştur. Ülkemiz gündeminde yer alan köprü, tüp geçit, vb. projelerin kendileri kadar önemli ekonomik, sosyal ve çevresel etkileri vardır. Özellikle bu tür mega-projelerin kentsel rantlara olduğu kadar, planlama süreçlerine de olumlu/ olumsuz ikincil ve sinerjik etkileri bulunmaktadır. Bu tür etkilerin gelecekte ne olacağı da planlama açısından aynı derecede önemlidir. Ancak, mega-projelerin kentsel ranta söz konusu yöntemle etkisinin ele alınması oldukça yenidir. Rayiç bedel ve rantı belirleyen parametreler hakkında emlakçı görüşleri veri alınarak İzmir İnciraltı’ndan geçmesi planlanan İzmir Körfez Tüp Geçiş Projesinin (İKTG) HÖ ile üç olası senaryo bazında ve 2016’dan sonra beşer yıllık dönemlerde rant etkileri simüle edilmiştir. Yöntemin işleyiş sınaması yapılmış, İnciraltı bölgesindeki rantların geleceğe ilişkin verisi üretilmiştir. İKTG’nin, bölgenin hangi noktalarına güçlü etkide bulunabileceği gözlemlenmiştir. Böylece, büyük projelerin olası rant etkisi ile ilgili planlamanın yararlanabileceği ve ileride yazılıma dönüştürülebilecek elverişli bir araç geliştirilmiştir.

Forecasting the Effects of İzmir Bay Tube-Tunnel Project on Rent Increase with Cellular Automata Method: The Case of İnciraltı

Using simulations and perform predictions with results of the simulation to discover the changes in cities over time, the direction of growth and tendency of change patterns is pretty vital for an effective planning study. In the current literature, the sprawl of cities to their closer environs have in general been modeled by complex methods such as Cellular Automata, Multi-agent Systems and Artificial Neural Networks. Cellular Automata is one of the most common of these methods. Urban spatial change and its simulation by GIS-based Cellular Automata (GCA) is a trending issue. Such mega-projects as the bridge and tube-tunnel projects, etc., which are at the agenda of our country, are supposed to have quite important socio-economic and environmental impacts as well as the importance given to the traffic relief and transportation. These big project are known to have the secondary and synergetic impacts on urban rental values, too, and also positive and negative effects on the planning process.However, estimation of urban rent impacts of mega-projects through the method is quite new. Using data of current land values and realtor opinions on determining rent parameters, rent impacts were estimated for Izmir Bay Tube-Tunnel Project (IBTT) for three scenarios and 5-year periods after 2016. The method utility was tested for Inciraltı region, and which locations would be significantly affected by the IBTT were detected. A useful instrument that the planning can use to know rent impacts of big projects, which can be a software application in the future, was developed.

PDF

___

Ayazlı, İ. (2011). Ulaşım Ağlarının Etkisiyle Kentsel Yayılmanın Simülasyon Modeli: 3. Boğaz Köprüsü Örneği. (Yayımlanmamış doktora tezi). Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul.
Balchin, P., Bull, G. (1987). Regional and Urban Economics. London, UK, Harper & Row Ltd.
Batty, M., Xie, Y. C. (1994). From Cells to Cities. Environment and Planning B, 21, 31–48.
Benenson, I., Torrens, P. M. (2004). Geosimulation: Object-based Modeling of Urban Phenomena. Computers, Environment and Urban Systems, 28, 1–8.
Blecic, I., Cecchini, A., Trunfio, G. A. (2012). Parallel Simulation of Urban Dynamics on the GPU. International Conference on Computational Science and its Applications (ICCSA), Omaha, USA, 4–6 June.
Clark, K., Hoppen, S., Gaydos, L. (1997). A Self-Modifying Cellular Automaton Model of Historical Urbanization in the San Francisco Bay Area, Environment and Planning B, Vol. 24, 247–261.
Clarke, K., Gaydos, L. J. (1998). Loose Coupling a Cellular Automaton Model and GIS: Long-term Urban Growth Prediction for San Francisco and Washington/Baltimore. International Journal Geographical Information Science, 12, 699–714.
Couclelis, H. (1997). From Cellular Automata to Urban Models: New Principles for Model Development and Implementation. Environment and Planning B, 24, 165–174.
Duvarcı, Y. (2018). Rantın Elli Tonu. Ankara: Gece Kitaplığı Yayınevi. Egercioğlu, Y., Ercoşkun, Ö. (2015). İzmir’de Sürdürülebilir Kentsel Planlama İçin Expo Alanının Sunduğu Riskler ve Fırsatlar. Planlama Dergisi, 15, 8–20.
Evans A. W. (1991). On Monopoly Rent. Land Economics, 67, 1–14.
Gonzále, P. B., Gómez-Delgado, M., Benavente, F. (2015). Vector-based Cellular Automata: Exploring New Methods of Urban Growth Simulation with Cadastral Parcels and Graph Theory. CUPUM 2015, International Conference on Computer in Urban Planning and Urban Management, Cambridge, USA, 7–10 July.
Harvey, J. (1996). Urban Land Economics. London, UK, Macmillan.
Hutchinson, B., Batty, M. (1986). Advances in Urban Systems Modelling, Urban Transport Planning: A Development Approach. Dimitriou H. (Ed.). United Kingdom: Routledge.
Itami, R. (1994). Simulating Spatial Dynamics: Cellular Automata Theory. Landscape and Urban Planning, 30, 24–47.
İzmir Büyükşehir Belediyesi (2014). Balçova Turizm Merkezi İnciraltı Kesimi Raporu. İzmir.
Kalabalık, H. (2011). İmar Hukuk Dersleri (3. Baskı). Ankara: Seçkin Yayıncılık.
Keleş, R. (2004). Kentleşme Politikası. Ankara: İmge Kitabevi.
Landis, J. (1995). Imaging Land Use Features: Applying the California Urban Futures Model. Journal of American Planning Association, 61, 438–457.
Li, X., Yeh, A. (1998). Modeling Sustainable Urban Development by the Integration of Constrained Cellular Automata and GIS. International Journal of Geographical Information Science, 2000, 14, 2, 131–152.
Li, X., Yeh, A. (2002). Neural-Network-based Cellular Automata for Simulating Multiple Land Use Changes Using GIS. International Journal of Geographical Information Science, 164, 323–343.
Liu, L., Wang, X., Eck, J., Liang, J. (2005). Simulating Crime Events and Crime Patterns. Editor: Wang F. Geographic Information Systems and Crime Analysis, 198–213, USA: Northern Illinois University.
Liu, Y. (2009). Modelling Urban Development with Geographical Information Systems and Cellular Automata. London, UK: CRC Press, Taylor & Francis Group.
Marx, K. (1998). Artı Değer Teorileri. Çeviri: Yurdakul Fidancı, Sol Yayınları, Ankara.
Meaille, R., Wald, L. (1990). Using Geographical Information Systems and Satellite Imagery within a Numerical Simulation of Regional Urban Growth. International Journal of Geographical Information Systems, 4, 445–456.
Moore, E. (1964). The Firing Squad Synchronization Problem, Sequential Machines. Editor: Moore E. (Ed.), Addison-Wesley, Reading, 213–213, MA.
Packard, N., Wolfram, S. (1985). “Two-Dimensional Cellular Automata. Journal of Statistical Physics, 38, 901–946.
Sui, D., Zeng, H. (2001). Modeling the Dynamics of Landscape Structure in Asia’s Emerging Desakota Regions: A Case Study in Shenzhen. Landscape and Urban Planning, 53, 37–52.
Takeyama, M., Couclelis, H. (1997). Map Dynamics: Integrating Cellular Automata and GIS through Geo-Algebra. International Journal of Geographical Information Science, 11, 73–91.
Torrens, P, O’Sullivan, D. (2001). Cellular Automata and Urban Simulation: Where Do We Go from Here? Environment and Planning B: Planning and Design, 28, 163–168.
Turner, B., Moss, R., Skole, D. (1993). Relating Land use and Global Land Cover Change: A proposal for an IGBP-HDP Core Project. International-Geosphere-Biosphere Program, IGBP Report No. 24, HDP Report No: 5, Stockholm: Royal Swedish Academy of Sciences.
Türk Müşavir Mühendisler ve Mimarlar Birliği (2015). İzmir Körfez Geçişi Sunumu, Yüksel Proje Uluslararası A.Ş. http://www.tmmmb.org. tr/images/Etkinlikler/9_TMK/ozgur_ugurlu.pdf (Erişim Tarihi: 23.08.2018).
White, R., Engelen, G (1993). Cellular Automata and Fractal Urban Form: A Cellular Modelling Aproach to the Evolution of Urban Land Use Patterns. Environment and Planning A, 25, 1175–1199.
White, R., Engelen, G., Uljee, I. (1997). The Use of Constrained Cellular Automata for High-resolution Modelling of Urban Land-use Dynamics. Environment and Planning B, 3, 323–343.
Von Neumann, J. (1966). Theory of Self-Reproducing Automata. UMl Reprint University Illinois.
Wolfram, S. (1984). Universality and Complexity in Cellular Automata. Physica D, 10, 1–35.
Xie, Y., Batty, M. (1997). Automata-based Exploration of Emergent Urban Form. Geographical Systems, 4, 83–102.
Yüzer, M., Yüzer, Ş. (2006). Cellular Automata Tabanlı LUCAM Modeli ile İstanbul’un Gelişim ve Dönüşümüne İlişkin Makro Form Simülasyonları. Journal of İstanbul Kültür University, 4, 231–244.