Beş katmanlı bütünleşik akıllı hareketlilik çerçevesi, fiziksel altyapı, hareketlilik hizmetleri, enerji sistemi, dijital veri/iletişim altyapısı ve yönetişimi birbirinden bağımsız teknolojiler olarak değil, karşılıklı etkileşen bir kentsel sistem olarak ele alan kavramsal bir çerçevedir. Bu çalışma, 2018–2026 dönemindeki literatürü PRISMA 2020 ilkelerine göre taramış, Google Scholar üzerinden elde edilen geniş kayıt havuzundan 162 uygun çalışmayı seçmiş ve bu çalışmaları akıllı ulaşım sistemleri, dayanıklı altyapı, elektrikli hareketlilik/yenilenebilir enerji entegrasyonu ve otonom-bağlantılı araçlar olmak üzere dört temel araştırma sütunu çevresinde anlatısal olarak sentezlemiştir.

Derlemenin ana sonucu, akıllı ve sürdürülebilir kentsel hareketliliğin şehir ölçeğinde yaygınlaşmasını engelleyen sorunların yalnız teknolojik yetersizlikten kaynaklanmadığıdır. Kaynak literatürün sentezine göre eski fiziksel altyapının uzun yaşam döngüsü, ulaştırma ve enerji sistemlerinin birlikte planlanmaması, veri parçalanması, birlikte çalışabilirlik eksikliği, siber güvenlik, düzenleyici gecikme, katı kamu satın alma süreçleri ve kurumlar arası silolar teknolojik kapasite kadar önemli darboğazlar oluşturabilmektedir.

Çalışma özellikle literatürdeki bir başka soruna dikkat çekmektedir: akıllı hareketlilik alanındaki birçok araştırma simülasyon ve modelleme üzerinde yoğunlaşırken büyük ölçekli gerçek yaşam saha denemeleri daha sınırlı kalmaktadır. Bu nedenle laboratuvar, simülasyon veya küçük pilotlarda iyi görünen çözümlerin şehir ölçeğinde aynı performansı göstereceği otomatik olarak varsayılamaz.

Yazarların önerdiği beş katmanlı çerçeve bir şehirde doğrudan uygulanıp sonucu doğrulanmış bir mühendislik sistemi değildir. Kaynak bunu kavramsal ve tanısal bir mimari olarak sunmaktadır. Özellikle düşük gelirli veya dijital altyapısı gelişmemiş kentlerde model bir “hemen uygulanacak reçete” değil, önce yönetişim ve temel altyapı kapasitesinin geliştirilmesini gerektiren aşamalı bir hedef durum olarak değerlendirilmelidir.

Derlemenin içerdiği V2G batarya yaşlanması, trafik ışığı optimizasyonu, MaaS kullanımı veya otonom araç teknolojileriyle ilgili belirli sayısal örnekler, bu makalenin kendi yaptığı deneylerin sonuçları değildir. Bunlar incelenen özgün çalışmalardan aktarılan literatür bulgularıdır ve her biri kendi yöntem, şehir, teknoloji ve deney koşulları içinde değerlendirilmelidir.

Araştırmanın temel problemi

Akıllı kentsel hareketlilik literatürü yapay zekâ ile trafik optimizasyonu, elektrikli araç şarjı, Vehicle-to-Grid, otonom araçlar, sensör ağları, akıllı altyapı, Mobility as a Service ve benzeri alanlarda hızlı biçimde büyümektedir. Ancak yazarların belirlediği temel boşluk, bu alanların çoğunlukla ayrı disiplinler halinde incelenmesidir.

Örneğin başarılı bir elektrikli araç sistemi yalnız iyi bir batarya veya şarj algoritmasına bağlı değildir. Şarj istasyonlarının fiziksel olarak kurulması, dağıtım şebekesinin yükü kaldırması, elektrik fiyatlandırmasının uygun olması, araç ile şebekenin ortak protokolle haberleşmesi, sürücünün sistemi kullanmayı kabul etmesi, belediye ile elektrik dağıtım şirketinin aynı plan üzerinde anlaşması ve mevzuatın çift yönlü enerji alışverişine izin vermesi gerekir.

Benzer biçimde otonom bir aracın sensör ve yapay zekâ açısından çalışması, onun kent ölçeğinde sorunsuz biçimde işletilebileceği anlamına gelmez. Yol altyapısı, bağlantı kapsaması, iletişim gecikmesi, veri standardı, siber güvenlik, hukuki sorumluluk ve kamusal kabul gibi başka katmanların da aynı anda çalışması gerekir.

Dört temel araştırma sütunu ile beş katmanlı çerçeve aynı şey midir?

Hayır. Makalenin literatür taramasını düzenlediği dört temel sütun ile sentezin sonunda önerdiği beş sistem katmanı farklı yapılardır. Dört sütun, hangi araştırma alanlarının tarandığını; beş katman ise şehir ölçeğinde bu alanların nasıl bir bütün olarak birlikte çalışması gerektiğini anlatır.

Sürdürülebilir hareketlilik kaynakta nasıl tanımlanıyor?

Kaynak çalışmanın kavramsal kullanımında sürdürülebilir hareketlilik, elektrikli taşımacılığın yenilenebilir enerji şebekeleriyle bütünleştirilerek kentsel karbon emisyonlarının azaltılması ve kaynak verimliliğinin iyileştirilmesi yönündeki sistem yaklaşımını ifade eder.

Dayanıklı hareketlilik ağı ne demektir?

Kaynağın operasyonel tanımına göre dayanıklı bir hareketlilik ağı; şiddetli meteorolojik olay, trafik anomalisi veya siber-fiziksel tehdit gibi sistem bozulmalarını absorbe edebilen, bunlara uyum sağlayabilen ve hizmet sürekliliğini yeniden kurabilecek şekilde toparlanabilen altyapıdır.

PRISMA 2020 ile çalışmalar nasıl seçildi?

Derleme, 2018–2026 dönemindeki akıllı hareketlilik ve enerji-hareketlilik literatürünü Google Scholar'ı toplu arama motoru olarak kullanarak taramış; yaklaşık 324.000 sonuçtan arama algoritmasının en ilgili gördüğü 400 kaydı manuel taramaya almış ve başlık/özet ile tam metin elemesinden sonra 162 çalışmayı nihai anlatısal senteze dahil etmiştir.

Arama stratejisi

Google Scholar, Scopus, Web of Science, IEEE Xplore, ScienceDirect ve SpringerLink gibi yayın kaynaklarında yer alan akademik çalışmalara ulaşmak için toplu arama aracı olarak kullanılmıştır. Yazarlar Boolean operatörlü arama dizileri hazırlamıştır. Kaynakta verilen örnek arama mantığı şu kavramları birlikte kullanmaktadır:

("intelligent transportation systems" OR "autonomous vehicles") AND ("vehicle-to-grid" OR "renewable energy EV charging") AND "urban resilience"

Birincil arama ayrıca önemli derleme çalışmalarının kaynakçalarının geriye doğru ve onları atıflayan çalışmaların ileriye doğru izlenmesi anlamına gelen backward/forward snowballing ile desteklenmiştir.

Dahil etme ölçütleri

• Hakemli dergi makaleleri ve konferans bildirileri.
• Kentsel hareketlilik, altyapı veya enerji entegrasyonunu açık biçimde ele alan çalışmalar.
• Deneysel veya simülasyon temelli akademik çalışmalar.
• 2018–2026 döneminde yayımlanan ve araştırma kapsamıyla ilişkili çalışmalar.

Dışlama ölçütleri

• İngilizce dışındaki yayınlar.
• Ampirik veri içermeyen görüş/opinion yazıları.
• Açık bir kentsel uygulama bağlantısı bulunmayan yalnız bileşen düzeyindeki mühendislik çalışmaları.
• Konu dışı veya kentsel uygulama açısından uygun yöntemsel çerçevesi bulunmayan çalışmalar.

İngilizce dışındaki yayınların dışlanması yazarlar tarafından açık bir sınırlılık olarak kabul edilmektedir. Bunun Çin, Güney Kore ve Singapur gibi akıllı hareketlilikte önemli çalışmalar üreten bölgelerden gelen bazı gelişmelerin derlemede daha az temsil edilmesine yol açabileceği belirtilmiştir.

Bu yöntem neden tam bir nicel meta-analiz değildir?

Nihai 162 çalışma seçildikten sonra ortak bir etki büyüklüğü hesaplanmamış, çalışmaların sayısal sonuçları tek istatistiksel model altında birleştirilmemiş ve bariyerlerin büyüklüğünü karşılaştıran pooled effect, meta-regresyon veya benzeri nicel analiz yapılmamıştır. Yazarlar çalışmalar arasındaki temaları, kesişimleri, sorunları ve çözüm yollarını anlatısal ve yorumlayıcı olarak sentezlemiştir.

Bu nedenle “162 çalışma şu teknolojinin etkisini yüzde X olarak kanıtladı” biçiminde tek bir ortak nicel sonuç bu makaleden çıkarılamaz.

Beş sistemik sorun alanı

Altyapı katılığı ve “zamansal asimetri”

Kaynağın “temporal asymmetry” olarak adlandırdığı sorun, teknolojinin değişim hızı ile altyapının yenilenme hızı arasındaki büyük farktır. Yapay zekâ yazılımı veya araç iletişim protokolü birkaç yıl içinde önemli ölçüde değişebilirken yol ağı, köprü, trafo, otopark veya enerji dağıtım altyapısı onlarca yıl kullanılmak üzere tasarlanır.

Bu nedenle yeni bir teknoloji yalnız yazılım güncellemesi gerektirmeyebilir. Çift yönlü elektrikli araç şarjı için uygun EVSE donanımı, akıllı trafik yönetimi için sensör ve kenar hesaplama altyapısı veya otonom araçlar için güvenilir yol-iletişim donanımı gibi fiziksel yatırımlar gerekebilir.

Kaynak 3D baskı ve prefabrik/modüler altyapıyı daha uyarlanabilir kentsel yapıların potansiyel araçları arasında tartışmaktadır. Ancak çok malzemeli üretimde bağ dayanımı ve beton içerisine iletken bileşen gömülmesi gibi bazı uygulamaların teknik sorunlarının henüz tam çözülmediğini de vurgular. Dolayısıyla 3D baskı burada tamamlanmış genel çözüm değil, gelişmekte olan bir altyapı yaklaşımıdır.

Enerji–hareketlilik entegrasyonunun temel sorunu

Elektrikli araçların yaygınlaşması ulaşım talebini doğrudan elektrik dağıtım sistemine bağlar. Özellikle büyük elektrikli otobüs depolarında çok sayıda aracın aynı anda şarj edilmesi yerel trafolarda yüksek güç talebi oluşturabilir. Şebeke bu yük için tasarlanmamışsa yeni altyapı yatırımı gerekebilir.

Elektrikli araç aynı zamanda yalnız enerji tüketicisi olmak zorunda değildir. Vehicle-to-Grid (V2G), araç bataryasının uygun koşullarda şebekeye enerji geri verebilmesini ifade eder. Vehicle-to-Building (V2B) ve Vehicle-to-Home (V2H) benzer çift yönlü enerji ilişkilerini bina ve ev düzeyine taşır.

Bu yaklaşım özellikle güneş ve rüzgâr gibi değişken yenilenebilir enerji kaynaklarında önemlidir. Fazla üretim olduğunda elektrikli araç bataryaları yük olarak enerji emebilir; yüksek talep veya uygun şebeke koşullarında ise depolanmış enerjinin bir bölümü geri verilebilir. Bununla birlikte batarya çevrim sayısı, şarj altyapısı, kullanıcıların minimum menzil beklentisi, tarifeler, iletişim donanımı ve şebeke kararlılığı gibi sorunlar çözülmelidir.

V2G batarya yaşlanması için verilen sayılar ne anlama geliyor?

Kaynak derleme, bazı modelleme çalışmalarının kontrollü senaryolarda V2G katılımının on yıllık sürede batarya yaşlanmasını yaklaşık %9–14 artırabileceğine ve bazı senaryolarda yıllık yaklaşık %0,3 kapasite kaybı tahminlerine işaret ettiğini aktarmaktadır. Ancak yazarlar bu rakamların şarj paterni, katılım yoğunluğu ve batarya kimyasına çok duyarlı olduğunu özellikle belirtir.

Dolayısıyla bu rakamlar “V2G her bataryayı kesin olarak %9–14 daha hızlı yaşlandırır” şeklinde yorumlanamaz. Bunlar derlemede aktarılan belirli modelleme senaryolarının sonuçlarıdır; alanın kesin ortak görüşü değildir.

Enerji sistemi için önerilen çözüm yönleri

• Akıllı şarj ve demand response ile şarj gücünün şebeke koşullarına göre ayarlanması.
• Yerel yenilenebilir üretim ve sabit batarya depolamasıyla hızlı şarj merkezlerinin şebeke üzerindeki ani yükünün azaltılması.
• Time-of-use tarifeleri ve teşviklerle kullanıcı davranışının yoğun olmayan saatlere kaydırılması.
• V2G/V2X için ortak iletişim standartları ve çok katmanlı siber güvenlik.
• Büyük yatırımlara geçmeden önce aşamalı saha pilotları ve gerçek yaşam doğrulaması.

Veri parçalanması neden bu kadar önemli?

Akıllı şehirlerde veri kıtlığı her zaman temel problem değildir. Trafik sensörleri, mobil uygulamalar, araç telemetrisi, şarj istasyonları, toplu taşıma sistemleri ve enerji altyapısı çok büyük miktarda veri üretebilir. Sorun, verilerin farklı kurumların kapalı ve uyumsuz sistemlerinde tutulmasıdır.

Örneğin bir trafik kontrol merkezi yol sensörlerinden canlı araç sayısını biliyor olabilir fakat elektrikli araç şarj noktalarının doluluğuna, toplu taşıma araçlarının gerçek doluluk bilgisine veya enerji şebekesinin anlık yük durumuna erişemeyebilir. Böyle bir durumda her alt sistem kendi içinde “akıllı” olsa bile bütün şehir ortak biçimde optimize edilemez.

Kaynak, birlikte çalışabilirliği yalnız dosya biçimi problemi olarak ele almamaktadır. Sistemlerin arayüz, sözdizimi ve anlam düzeyinde ortaklaşması gerekir. Ortak API'ler ve middleware eski sistemleri tamamen değiştirmeden bağlayabilir; Mobility Data Space türü yatay veri alanları farklı kurumların güvenli veri paylaşmasını sağlayabilir.

ITS neden pilotta çalışıp şehir ölçeğinde zorlanabilir?

Küçük bir pilot projede sensör yoğunluğu, iletişim altyapısı, veri kalitesi ve kullanıcı davranışı yakından kontrol edilebilir. Şehir ölçeğinde ise farklı mahalleler, yol tipleri, sağlayıcılar, ağ gecikmeleri, veri kalitesi sorunları ve düşük sensör yoğunluğu aynı sistemin performansını değiştirebilir.

Kaynak özellikle LiDAR gibi yüksek doğruluklu yol kenarı sensörlerinin maliyetinin ölçekleme açısından önemli olduğunu; daha ucuz termal kamera veya radar seçeneklerinin maliyeti azaltabilmesine rağmen veri niteliğinde ödünleşim yaratabileceğini tartışmaktadır.

Algoritmik yanlılık neden hareketlilik sorunudur?

Trafik optimizasyonu için kullanılan yapay zekâ modelleri ağırlıklı olarak yoğun ticari merkezlerden veriyle eğitilirse sistem trafik akışını bu bölgelerde iyileştirirken çevre mahalleleri daha az temsil edebilir. Böylece toplam ağ verimliliği yükselirken bazı nüfus gruplarının erişilebilirliği kötüleşebilir.

Kaynak bu nedenle açıklanabilir yapay zekâ (Explainable AI, XAI), algoritmik şeffaflık ve düzenli bias denetimlerini yalnız etik bir ek değil, adil kentsel hareketlilik için gerekli dijital yönetişim unsurları olarak tartışmaktadır.

Bağlantılı araçlarda V2X neyi kapsıyor?

Derlemede aktarılan örneklerden birinde V2I ve büyük veri tabanlı trafik ışığı senkronizasyonunun gaz emisyonları ve bekleme sürelerinde %20'ye kadar azalma gösterebildiği belirtilmektedir. Bu değer bu derleme makalesinin kendi deneyi değildir; kaynak gösterilen özgün V2I çalışmalarından aktarılan bir örnektir.

Bağlantılı araç ekosisteminin çalışması için düşük gecikmeli iletişim, güvenilir 5G/C-V2X bağlantısı, IEEE 802.11p ve ISO 21217 gibi iletişim mimarileri, ISO 15118 gibi akıllı şarj iletişim standartları ve farklı sensörlerin doğru çalışması önem taşır.

Otonom araçların tam yaygınlaşması için tarih veriliyor mu?

Kaynak literatürde bazı tahminlerin tam otonom araç penetrasyonu ve ilişkili faydaların 2050'lerin sonları veya 2060'lara kadar tam gerçekleşmeyebileceğini öne sürdüğünü aktarır. Ancak yazarlar bu tarihlerin spekülatif olduğunu ve düzenleyici, güvenlik, altyapı ve teknoloji sorunlarının çözülme hızına bağlı olduğunu açıkça belirtmektedir.

MaaS ve MOD nedir?

Mobility as a Service (MaaS), farklı ulaşım türlerini tek bir dijital hizmet ortamında planlama, rezervasyon, ödeme veya erişim açısından bütünleştirmeyi amaçlayan hareketlilik yaklaşımıdır. Mobility-on-Demand (MOD) ise yolculuk talebine göre hizmet sağlayan araç çağırma veya benzeri esnek mobilite hizmetlerini kapsar.

Derlemede altı aylık Gothenburg saha deneyi gibi çalışmaların bütünleşik mobilite kredilerinin bazı kullanıcıları kişisel otomobilden uzaklaştırabildiği aktarılmaktadır. Buna karşılık MaaS ve MOD'un çevresel ve sosyal etkilerinin kent yapısına bağlı olduğu; paylaşılmış hizmetlerin toplu taşımaya destek olmak yerine bazı merkez bölgelerde onunla rekabet edebildiği de vurgulanır.

Beş katmanlı bütünleşik akıllı hareketlilik çerçevesi nedir?

Beş katmanlı çerçeve; altyapı, hareketlilik, enerji, dijital ve yönetişim sistemlerinin birbirinin girdilerini ve kısıtlarını sürekli etkilediği, bu nedenle akıllı hareketliliğin tek bir teknoloji satın alınarak değil bütün sistemin koordinasyonuyla ölçeklenebileceğini savunan kavramsal bir mimaridir.

1. Altyapı katmanı

Altyapı katmanı yol ağları, park alanları, şarj altyapısı ve fiziksel ITS donanımını içerir. Kaynak bu katmanı tüm akıllı hareketlilik sisteminin fiziksel temeli olarak görür.

Akıllı trafik sinyalleri, çift yönlü EV şarj cihazları, sensörler ve edge-computing düğümleri gibi yeni bileşenler fiziksel kente yerleştirilmeden dijital hizmetlerin tamamı çalışamaz. Ancak bu yatırımlar sermaye yoğundur ve eski altyapının yapısal kısıtlarıyla karşılaşır.

Altyapı yalnız sensör eklenerek “akıllı” hale gelmez. Riyadh Metro gibi büyük ölçekli yatırımları tartışan literatür örnekleri, kapsamlı izleme ve otomasyon bulunmasına rağmen daha geniş sistem entegrasyonu eksikse temel trafik sıkışıklığı problemlerinin devam edebileceğini göstermektedir.

2. Hareketlilik katmanı

Hareketlilik katmanı bağlı, otonom ve paylaşımlı araçları; toplu taşımayı; MaaS ve MOD hizmetlerini kapsar. Araç artık kaynak çerçevesinde yalnız ulaşım nesnesi değildir; bilgi ve bazı durumlarda enerji alışverişi yapan aktif ağ düğümüdür.

Kaynak, yürüme ve bisiklet paylaşımının ağırlıklı olarak kısa mesafelerde; araç paylaşımı ve taksi benzeri hizmetlerin ise orta ve uzun mesafelerde öne çıktığını aktaran literatürü tartışır. Bununla birlikte bu davranış örnekleri tüm şehirler için evrensel eşik olarak kabul edilmemelidir.

MaaS uygulamasının başarısı kullanıcı davranışı, ücret yapısı, filo boyutu, toplu taşıma omurgası ve farklı modların tek hizmet içinde gerçekten bütünleştirilmesine bağlıdır.

3. Enerji katmanı

Enerji katmanı elektrikli hareketlilik ile şehir elektrik şebekesi arasındaki bağlantıyı yönetir. Akıllı şarj, yenilenebilir enerji, yerel depolama, V2G/V2B/V2H ve talep yönetimi bu katmanın temel bileşenleridir.

Kaynakta Artificial Bee Colony Optimization gibi meta-sezgisel algoritmaların bazı V2G çalışmalarında batarya State of Charge değerleri ve enerji alışverişi programlarının optimize edilmesinde kullanıldığı aktarılmaktadır. Örnek uygulamalarda %20 ≤ SoC ≤ %80 benzeri sınırlar kullanılabilir. Bu sınır bu derlemenin önerdiği evrensel batarya işletim standardı değil, atıf yapılan model çalışmalarının örneğidir.

4. Dijital katman

Dijital katman, kaynağın ifadesiyle sistemin “merkezi sinir sistemi” işlevini görür: fiziksel altyapıdan, araçlardan ve kullanıcı sistemlerinden gelen ham veriyi karar desteğine dönüştürür.

Kaynak özellikle üç karşılıklı bağımlı dijital yapıyı öne çıkarır:

• Yapay zekâ destekli Digital Twin sistemleri.
• V2X iletişim ağları.
• Edge-to-Cloud hesaplama mimarileri.

Dijital ikiz çok miktarda IoT verisine ihtiyaç duyduğu için bütün verinin uzak buluta gönderilmesi ağ gecikmesine yol açabilir. Edge computing verinin bir bölümünü yerel olarak işleyerek yalnız kritik sonuçları buluta gönderebilir. Benzer biçimde V2X sistemlerinin gerçek zamanlı işleyebilmesi düşük gecikmeli haberleşmeye bağımlıdır.

Kaynak, blockchain gibi başka teknolojilerin potansiyelini reddetmemekle birlikte, temel bağlantı ve veri entegrasyonu sorunları çözülmeden bunların ikincil önemde kaldığını savunmaktadır.

5. Yönetişim katmanı

Yönetişim katmanı, teknik sistemlerin hangi kurallarla, hangi bütçeyle, hangi aktörlerin sorumluluğunda ve kimin yararına çalışacağını belirleyen üst koordinasyon katmanıdır.

Kaynakta öne çıkan sorunlardan biri düzenleyici gecikmedir. V2G, otonom sürüş, gerçek zamanlı trafik kontrolü veya yeni mobilite iş modelleri teknik olarak gelişirken güvenlik, sorumluluk, veri koruma ve ticari işletme mevzuatı daha yavaş değişebilir.

İkinci sorun kurumsal silolardır. Bir EV şarj ağı için lokasyon planlamasını belediye ulaşım ekibi yapabilir; şebeke güçlendirmesi enerji şirketinin sorumluluğunda olabilir; fiyatlandırma başka bir düzenleyicinin kontrolünde bulunabilir. Ortak hedef ve takvim yoksa teknik çözüm hazır olsa bile yatırım gecikebilir.

Kaynak bu nedenle regulatory sandbox, çevik satın alma, paylaşımlı veri platformları, çok paydaşlı karar verme ve vatandaş katılımı gibi yönetişim araçlarını vurgular. Singapur'un kademeli otonom araç regulatory sandbox yaklaşımı ve Amsterdam InChange gibi kurumlar arası ağ yapıları bu bölümde örnek olarak ele alınmıştır.

Neden yalnız daha iyi teknoloji akıllı hareketlilik için yeterli değildir?

Derlemenin temel sentezine göre şehir ölçeğinde akıllı hareketlilik bir sistem entegrasyonu problemidir: gelişmiş araç, yapay zekâ veya enerji teknolojisi; onu taşıyacak fiziksel altyapı, ortak veri standartları, yeterli şebeke kapasitesi, siber güvenlik, finansman, mevzuat ve kurumlar arası koordinasyon aynı anda hazır değilse tek başına ölçeklenebilir kamu değeri üretemez.

Teknolojik olgunluk bütün katmanlarda aynı değildir

Kaynak, farklı teknolojilerin aynı olgunluk seviyesinde değerlendirilmemesi gerektiğini özellikle vurgular. Örneğin algoritmik trafik ışığı optimizasyonu ticari olarak uygulanmış olgun bir dijital teknoloji olarak ele alınırken büyük ölçekli çift yönlü V2G entegrasyonu düzenleyici ve altyapısal belirsizlikler nedeniyle gelişmekte olan bir paradigma olarak değerlendirilir.

Mobile-Energy-as-a-Service (MEaaS) ise kaynakta geleceğe dönük daha spekülatif bir kavram olarak sınıflandırılır ve şehir ölçeğinde benimsenmeden önce kontrollü saha denemelerine ihtiyaç duyduğu belirtilir.

Eşitlik neden beş katmanın tamamına uygulanıyor?

Yazarların çerçevesinde eşitlik yalnız sosyal politika bölümüne ait bir konu değildir. Şarj altyapısının yalnız yüksek gelirli mahallelere kurulması altyapı katmanında; dinamik fiyatlandırma algoritmasının esnek zamanı olmayan kullanıcıları dezavantajlı hale getirmesi dijital ve enerji katmanında; düşük gelirli bölgelerin paylaşımlı hizmetlerden dışlanması hareketlilik katmanında; vatandaşların karar süreçlerine dahil edilmemesi ise yönetişim katmanında eşitsizlik üretebilir.

Bu nedenle kaynak, teknoloji başarısını yalnız sistem verimliliğiyle ölçmek yerine erişilebilirlik, kapsayıcılık ve kamusal değerle birlikte değerlendirmeyi önermektedir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Derlemenin yöntemsel özeti

Çalışmada formül veya istatistiksel etki büyüklüğü var mı?

Kaynak makale kendi araştırma sorusu için merkezi matematiksel denklem, pooled effect size, meta-analitik güven aralığı veya p değeri üretmemektedir. Bu nedenle Verianla makalesine kaynak dışı formül eklenmemiştir.

Derlemede geçen yüzdeler, süreler veya teknik değerler çoğunlukla incelenen özgün çalışmaların sonuçlarını açıklayan örneklerdir. Bunların tüm 162 çalışmanın ortak istatistiksel sonucu gibi sunulması doğru değildir.

Beş sorun alanı ve karşılık gelen çözüm yönleri

Derlemenin temel bilimsel bulguları

1. Sistem parçalanması merkezi darboğazdır. Literatür farklı teknolojilerde önemli ilerlemeler göstermesine rağmen altyapı, enerji, dijital sistemler ve yönetişim birbirinden kopuk ilerlediğinde şehir ölçeğinde dağıtım zorlaşmaktadır.

2. Fiziksel altyapı teknolojiden daha yavaş değişmektedir. Yol, köprü ve enerji dağıtım sistemlerinin uzun yatırım döngüleri, daha hızlı gelişen AI, V2X ve otonom sistemlerle uyum sorununa yol açmaktadır.

3. Elektrikli hareketlilik enerji sistemini doğrudan ulaşım sisteminin bir parçası haline getirmektedir. Şarj zamanlaması, yerel trafo kapasitesi, yenilenebilir üretim, V2G ve batarya yönetimi birlikte ele alınmalıdır.

4. Veri miktarı tek başına yeterli değildir. Şehirlerin çok veri üretmesi, sistemlerin birlikte çalışabildiği anlamına gelmez. Veri standardı, semantik uyumluluk, API ve kurumsal paylaşım mekanizmaları gereklidir.

5. Bağlantı arttıkça siber-fiziksel risk de artmaktadır. Araçlar, şarj istasyonları ve enerji sistemleri birbirine bağlandıkça bir dijital saldırının fiziksel altyapıya veya güvenliğe yansıma ihtimali önem kazanmaktadır.

6. Akıllı mobilite sosyal açıdan nötr değildir. Şarj noktalarının konumu, algoritmik rota optimizasyonu, MaaS/MOD erişimi ve dinamik fiyatlandırma farklı mahalleleri eşit olmayan biçimde etkileyebilir.

7. Yönetişim yalnız “idari destek” değildir. Makalenin genel sentezinde yönetişim, diğer dört katmanın ölçeklenebilmesi için onları bir arada tutan temel koordinasyon sistemidir.

8. Gerçek yaşam doğrulaması eksiktir. Derlemenin metodolojik değerlendirmesi, simülasyonların büyük ölçekli saha denemelerine kıyasla fazla temsil edildiğini ve gerçek dünya pilotlarının artırılması gerektiğini vurgular.

Beş katman için gelecek araştırma öncelikleri

Çalışmanın başlıca sınırlılıkları

Anlatısal sentez: Çalışma formal nicel meta-analiz değil, anlatısal ve yorumlayıcı sentez kullandığı için temaların kategorize edilmesinde araştırmacı yorumu tamamen ortadan kalkmaz.

Google Scholar sıralama etkisi: Yaklaşık 324.000 sonuçtan yalnız ilk 400 kaydın manuel taramaya alınması Google Scholar'ın ilgililik sıralamasını fiilen araştırma seçim sürecinin önemli bir filtresi haline getirir. Yazarlar bunun algoritmik seçim yanlılığı oluşturabileceğini ve mutlak yeniden üretilebilirliği sınırlayabileceğini belirtmektedir.

Yalnız İngilizce yayınlar: İngilizce dışındaki çalışmaların dışlanması bazı ülkelerdeki yerel literatürün yeterince temsil edilmemesine yol açabilir.

Beş katmanlı çerçevenin doğrulama durumu: Çerçeve kavramsal bir tanı ve planlama aracıdır; şehir ölçeğinde deneysel olarak doğrulanmış operasyonel bir mühendislik mimarisi değildir.

Bölgesel uygulanabilirlik: Çerçeve ağırlıklı olarak yüksek dijital kapasiteye ve güçlü kurumsal kaynaklara sahip kentleri yansıtmaktadır. Düşük gelirli veya altyapısı sınırlı kentlerde önce temel yönetişim ve altyapı kapasitesinin oluşturulması gerekebilir.

Teknolojinin hızlı eskimesi: Akıllı hareketlilik, yapay zekâ, iletişim ve enerji teknolojileri hızlı değiştiği için 2018–2026 literatüründen çıkarılan bazı teknoloji değerlendirmeleri zamanla güncelliğini yitirebilir.

Simülasyon ağırlığı: İncelenen literatürün önemli bölümü simülasyon tabanlıdır. Simülasyonlar insan davranışı, fiziksel arıza ve siyasi/kurumsal sürtüşmelerin tamamını temsil edemeyebilir ve bazı durumlarda sistem verimliliğini olduğundan iyimser gösterebilir.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Akıllı kentsel hareketlilikte teknoloji, altyapı, enerji, veri ve yönetişim birbirine bağımlıdır.
• Kurumsal parçalanma ve altyapı katılığı ölçekleme önünde ciddi engellerdir.
• Veri paylaşımı ve birlikte çalışabilirlik, şehir ölçeğinde ITS için temel gereksinimlerdir.
• Elektrikli hareketliliğin büyümesi enerji şebekesiyle koordinasyonu zorunlu hale getirir.
• V2X ve bağlantılı araçlar yeni güvenlik ve birlikte çalışabilirlik gereksinimleri üretir.
• Yönetişim ve kurumlar arası koordinasyon teknik ilerleme kadar önemlidir.
• Gerçek saha pilotlarının artırılması, simülasyon ağırlıklı literatürün sınırlılıklarını azaltmak için önemli bir araştırma ihtiyacıdır.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• Beş katmanlı çerçevenin herhangi bir şehirde kesin olarak başarı sağlayacağı kanıtlanmamıştır.
• 162 çalışmanın tamamı aynı teknolojiyi veya aynı politika yaklaşımını desteklememektedir.
• Derlemede geçen tekil yüzde değerleri 162 çalışmanın ortak meta-analitik sonucu değildir.
• V2G'nin batarya ömrüne etkisi için tek ve evrensel bir yüzde belirlenmemiştir.
• Tam otonom araçların kesin olarak 2050'lerin sonu veya 2060'larda yaygınlaşacağı kanıtlanmamıştır; bu tarihler kaynak literatürdeki spekülatif öngörülerdir.
• Akıllı ulaşım teknolojisinin tek başına karbon emisyonlarını, sıkışıklığı veya sosyal eşitsizliği otomatik olarak çözeceği gösterilmemiştir.
• Bir teknoloji pilotta başarılı olduğu için metropol ölçeğinde aynı performansı göstereceği sonucuna varılamaz.
• Yönetişim engellerinin teknik engellerden tam olarak kaç kat daha güçlü olduğu nicel olarak hesaplanmamıştır.

Pratik olarak makalenin verdiği ana mesaj

Kaynağın bütün bölümleri birlikte okunduğunda ortaya çıkan mesaj, “şehirleri daha fazla teknolojiyle doldurmak” değildir. Akıllı hareketlilik; fiziksel altyapının, araç ve mobilite hizmetlerinin, elektrik sisteminin, dijital verinin ve yönetişimin aynı sistem mimarisi içerisinde birlikte planlanmasını gerektirir.

Bir katmanın hızlı ilerlemesi diğer katmanlardaki darboğazları otomatik olarak çözmez. Çok güçlü bir yapay zekâ trafik modeli yetersiz sensör verisi nedeniyle çalışmayabilir; çok gelişmiş V2G sistemi mevzuat veya şebeke altyapısı nedeniyle ölçeklenemeyebilir; iyi bir MaaS uygulaması düşük gelirli veya çevre bölgelerde hizmete erişim eşitsizliği yaratabilir; büyük fiziksel yatırım ise kurumlar arasında koordinasyon yoksa beklenen sistem faydasını vermeyebilir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık: A Literature Review on Challenges and Solutions for Smart and Sustainable Urban Mobility

Yazarlar: Antonio Verde; Miguel Meléndez-Useros; Fernando Viadero-Monasterio.

Yazar sırası: Kaynaktaki sıra aynen korunmuştur.

Sorumlu yazar: Fernando Viadero-Monasterio.

Kurum 1: Mechanical Engineering Department, Università degli Studi della Campania “Luigi Vanvitelli”, Aversa, Italy.

Kurum 2: Mechanical Engineering Department, Advanced Vehicle Dynamics and Mechatronic Systems (VEDYMEC), Universidad Carlos III de Madrid, Leganés, Spain.

Eş katkı / eş birinci yazarlık: Kaynakta eş katkı veya eş birinci yazarlık işareti belirtilmemektedir.

Dergi: Urban Science.

Yayınevi: MDPI, Basel, Switzerland.

Makale türü: Review / literatür derlemesi.

Cilt / sayı / makale numarası: 10(6), 326.

DOI: 10.3390/urbansci10060326

Gönderim tarihi: 7 Mayıs 2026.

Revizyon tarihi: 8 Haziran 2026.

Kabul tarihi: 9 Haziran 2026.

Yayın tarihi: 11 Haziran 2026.

Hakemlik durumu: Urban Science dergisinde yayımlanmış hakemli derleme makalesidir.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Resmî yayın bağlantısı: DOI 10.3390/urbansci10060326 üzerinden MDPI Urban Science resmî makale sayfası.

Anahtar kelimeler: smart cities; intelligent transportation systems; autonomous and connected vehicles; energy-mobility nexus; vehicle-to-grid.

Derleme dönemi: 2018–2026.

Derleme yöntemi: PRISMA 2020 rehberliğinde literatür taraması; Google Scholar üzerinden Boolean arama dizileri; backward ve forward snowballing; başlık/özet ve tam metin uygunluk taraması; anlatısal ve yorumlayıcı sentez.

Nihai çalışma sayısı: 162.

Meta-analiz durumu: Formal nicel meta-analiz yapılmamıştır.

Temel araştırma sütunları: Akıllı ulaşım sistemleri; sürdürülebilir/dayanıklı altyapı; yenilenebilir enerji entegrasyonu ve elektrikli hareketlilik; otonom ve bağlantılı hareketlilik.

Önerilen kavramsal çerçeve: Altyapı, hareketlilik, enerji, dijital ve yönetişim olmak üzere beş karşılıklı bağımlı katman.

Temel yöntemsel sınırlılık: Yaklaşık 324.000 Google Scholar sonucu içinden yalnız en ilgili görülen 400 kaydın manuel taranması algoritmik seçim yanlılığı oluşturabilir. İngilizce dışındaki yayınların dışlanması da küresel temsil açısından sınırlılık yaratmaktadır.

Çerçevenin doğrulama durumu: Beş katmanlı mimari kavramsal ve tanısal bir çerçevedir; deneysel veya şehir ölçeğinde operasyonel doğrulaması yapılmamıştır.

Coğrafi uygulanabilirlik: Çerçeve öncelikle yüksek dijital ve kurumsal kapasiteye sahip kent bağlamlarına göre oluşturulmuştur; daha düşük kaynaklı kentlerde aşamalı hedef durum olarak değerlendirilmelidir.

Finansman: Yazarlar araştırmanın dış finansman almadığını bildirmektedir.

Etik kurul: Uygulanabilir değil.

Bilgilendirilmiş onam: Uygulanabilir değil.

Veri erişilebilirliği: Kaynak, verilerin makalenin içerisinde bulunduğunu belirtmektedir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan etmektedir.

Üretken yapay zekâ kullanımı: Yazarlar makalenin hazırlanması sırasında Gemini Pro 3.1'i İngilizce metnin dilsel revizyonuna yardımcı olmak ve kendi tasarladıkları kavramsal mimarilere dayanan şekillerin görsel render/grafik iyileştirmesine destek olmak amacıyla kullandıklarını açıklamaktadır. Nihai teknik doğruluk ve içerik sorumluluğunun yazarlarda olduğu belirtilmiştir.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma, yöntem, biçimsel analiz, araştırma, kaynaklar, özgün taslak, gözden geçirme/düzenleme ve görselleştirme: Antonio Verde, Miguel Meléndez-Useros ve Fernando Viadero-Monasterio. Veri kürasyonu: Antonio Verde ve Fernando Viadero-Monasterio. Gözetim ve proje yönetimi: Fernando Viadero-Monasterio. Tüm yazarlar yayımlanan sürümü okuyup onaylamıştır.

Temel yorum sınırı: Bu derleme farklı yöntemlerle üretilmiş literatürü anlatısal olarak sentezlemektedir. Kaynakta aktarılan belirli yüzdeler veya teknoloji performansları, derlemenin kendi deney verisi veya 162 çalışmanın ortak meta-analitik etkisi olarak yorumlanmamalıdır. Beş katmanlı model de doğrudan kullanıma hazır ve şehir ölçeğinde doğrulanmış bir mühendislik ürünü değildir.