Cbs yer belirleme
Contents:
Compared to other methods mathematical and statistical methods GIS. Although GIS applications are intensely conducted i n. One popular application of GIS is. This study presents a research in that an optimum location. For the application population, financial and residential data together with spatial thematic maps and satellite. By considering the most important. Küreselleşen dünya ve artan rekabet koşulları , iş dünyasını n mevcut konumlarını yeniden gözden geçirerek.
Özel sektör kuruluşlarını n yaşadı ğı sorunlardan biri olan. Böylelikle end üstriyel faaliyet alanında çalışan pek çok kuruluş konumsal proble mlerin. Bu nedenle çalışma kapsa mında perakende hizmet veren kuruluşların en uygun market ala nlarını. Nihai tüketiciye ihtiyacı olan mal ve hizmetleri tüm paza rlama faaliyetlerini yaparak ulaştıran kuruluşlara. Perakende m arketler m al ve hizmetlerin pazarlanması ile ilgili. Bu kuruluşları n müşterilere ul aşabilmeleri, e n iyi hizmeti.
Başlıca avantajları bu yerleşim bölgelerinin bulundukları lokasyona bağlı olarak ulaşı m ve toplu taşıma. Karşılaştıkları dezavantajlar ise park sorunu, şiddetli rekabet ortamı, kira. Perakende market işletmeleri açacakl ar ı mağazaların kuruluş yerlerini belirlerken nitel ve nicel verilere ihtiyaç. Bu verilerin toplanmasında dikkat etmeleri gereken noktalar ise şunlardır: En uygun yer seçimine ilişkin uygulamalarda kullanıla n nitel ve nicel veriler , matematiksel ve istatistiksel analiz.
A ynı zamanda bu çalışmalarda konumsal veriler ile deste klenmi ş. İ stenilen kriter ve sorguları derinlemesine incelediğimiz de. Sonuç olarak en uygun yer seçimi. Coğrafi bilg i sistemleri, mekana dayalı işlemlerde konumsal ve konumsal olmayan verileri toplayan, saklayan,.
CBS-TR : Büyük Çaplı Teleskoplar için Türkiye Coğrafyasında Yer Belirleme Çalıştayı
Aynı zamanda coğrafi bilgi sistemleri arazi yönetimi, kaynak yönetimi ve iş planlaması gibi birçok. Çok değişkenli ve büyük hacimli verilerin karmaşık karar verme işlemlerinde kullanılarak çözü mlenmesi CBS. Haritalar ve diğer nitel ve nicel veri katmanlarının bir bütün olarak işlenmesi. CBS ile mümkün olmaktadır Şekil 1.
CBS ile yapılan konum analizleri ise daha az maliyetle gerçekleştiği. Günümüzde ö zel perakende kuruluşları nı n CBS ile yaptıkları örnek. Yer seçimi işlemlerinde kullanılacak tüm kriter katmanları yol, bina, raster görüntü gibi karar verme. Başarılı bir yer seçimi analizinin tamamlanabilmesi için en uygun faktörlerin.
- cep telefonu görüşme kayıtları.
- Perakende Marketlerin Yer Seçimine Yönelik CBS Uygulaması.
- iphone 7 s müzik dinleme programı!
- .
- .
- telefonu casus kamera yapma.
- (PDF) Perakende Marketlerin Yer Seçimine.
Bu faktörler 1 operasyon , 2 bölge, 3 yer saptaması olarak sıralanabilir. Bu nedenle faktörlerin belirlenmesinde ve kontrol sürecinde.
Operasyonel faktörler genellikle poligon özellikli b ina katmanların ın kendi içersindeki öznitelik verileri nin. Mağaza yönetimi, müşteri servisi, temizlik, görünüm, dekorasyon buna örnek. Bölge faktörleri bina ve mülkiyeti çevreleyen unsurlarla ili şkilidir. Konum fa ktörleri ; demografik bilgiler ,. Bu faktörler C BS içerisinde veri işlem e, sorgulama ve.
En uygun market alanının belirlenmesine yönelik uygulamada bu üç. İstanbul ilinin Pendik ilçesi seçilmiştir. Pendik ilçesi Kocaeli yarım adasının güneyinde yer alır. Çalışma kapsamında 14 mahallesi uygulamaya alınmıştır. Perakende market alanlarının en uygun yer seçimine yönelik yapılacak çalışmada kulla nılacak veri alt yapısının.
Bu b ağlamda , perakende h izmeti veren kuruluşların. Analizler genel itibari ile üçe ayrılmaktadır. Bu üç analiz kapsamında çalışma bölgesine ait vektörel yapıda bina, yol-orta , ilçe, yapı adası ve ma halle katmanı. M evcut katman ve katmanların öznitelikleri ve türleri. ArcGIS Diagrammer da oluşturulan katmanlar ve ö znitelikleri. Yapılan çalışma ile herhangi bir perakende kuruluşun un — büyüme planlarına dair bir senaryo.
Bu uygulama senaryosuna g öre , Pendik ilçesi nin 14 mahallesinde perake nde marketine ait hali. Bu işletme mevcut şubelerinin dışında 5 adet noktada daha hizmet vermek. Çalış mada 5 adet şubenin konumlanacağı en uygun alanları n belirlenmesine çalışılacaktır. Projede beni msenen yer seçimi kriterleri, emlak verileri, s orgulamalar v e istenilen koşullar aşa ğıdaki şekilde. Perakende Yer seçiminde ihtiyaç duyulan kriter, emlak verileri, sorgulamalar ve istenilen koşullar. Rakip Şirketlere En Az. En Yakin Şubeye En Az.
Netcad Portal
Bunlardan bazıları konumsal bilgiler bazıları ise konumsal olmayan sözel bilgilerdir. Konumsal veriler raster ve vektörel verilerd en elde edilmiştir. Demografik yapı, kira ücreti g ibi v eriler ise TUİK,. Bu kısım altındaki başlıklar projede istenilen koşullara gör e kısıtları ve bilgileri sağlamaktadır. Sorgulamalar kısmındaki alt başlıklar proje içersinde oluşturulan tampon bölge analizleri, matematiksel analizler. Çalışma alanındaki mahalleler içersindeki marketler. Çalışma alanındaki kiralık olan ve olmayan marketlerin öznitelik verileri. Çalışmanın analiz kısmına tampon bölgeleri n oluşturulması ile başlanmıştır.
İlk olarak yol -o rta katmanında. Son olarak oluşturulan tampon bölgeler bi r leştirilerek tek bir katman haline. Böylelikle yol -orta çizgiler inden geçirilen tampon bölgeler ile istenilen market yerlerinin sadece yol. Yani ana cadde kenar larında bulunmayan, kapalı alanlar içersine sıkışmı ş. İkinci tampon bölge analizi ile en uygun market satış noktasını arayan. Analiz sonrası perakende kuruluş içi n kendi marketlerine m. Mekânsal a nalizler Tampon Bölge sonucu 58 kiralık noktadan sonra g eriye 22 nokta kalmıştır. Analizler sonrası bölgeye ilişkin nüfus, gelir.
Discover the world's research
Sorgulama türleri ve her sorgunun koşul içer iği. Proje kapsamında oluşturulan senaryo çerçevesinde perakende kuruluşun belirlemek istediği y eni satış. İlk aşama olan puanlamada, karar faktörlerinde verilen sınırlamalara göre alternatiflere puan verilir. Geliştirilen karar destek sistemi CBS destekli bir sistem olduğu için, puanlama alternatif sahalar bazında değil; CBS ortamındaki uygun her hücre grid bazında yapılmaktadır. Örneğin, yerleşim alanlarına uzaklık faktörü için uygunluk, m ile m arasında değişiyor ise, saha uygunluk analizinde uygun olarak belirlenen her hücre yerleşim alanlarına uzaklığına göre, 0 — 1 arasında puan alır.
İkinci aşamada, değerlendirmeye esas olan her bir faktörün karardaki etki derecesi Saaty tarafından geliştirilen ve ikili kıyaslama esasına dayanan Analitik Hiyerarşi Prosesi AHP ile belirlenir. AHP tekniği faktörler hakkında kişisel bakış açısı ile yapılan sübjektif değerlendirmeleri dengeleyen bir yönteme dayanır. Faktör ağırlıklarının belirlenmesinde, karar vericiler yerel yöneticiler, katı atık uzmanları ve ilgili taraflardan sivil toplum örgütleri vb. AHP yöntemi ile, matristeki değerlendirmeleri esas alınarak faktörlerin ağırlıkları tespit edilir. Katı atık depolama alanları yer seçimi karar destek sisteminin son aşamasında, saha uygunluk analizinde elde edilen uygunluk haritası ve karar analizinde elde edilen nihai puanlamalar kullanılarak Ağırlıklı Doğrusal Birleştirme Weighted Linear Combination yöntemi ile her bir alternatif için uygunluk indeksleri hesaplanır.
İlçenin yılında toplam nüfusu Nüfus ve katı atık miktarı ile ilgili belediye tarafından yapılan tahminlere göre, yılında ilçe nüfusunun Veritabanı Hazırlama Çalışma kapsamında kullanılan veriler, üç farklı kaynaktan temin edilmiştir. Arazi kullanım, arazi kullanım kabiliyet sınıfları, toprak bünye tipleri, idari sınırlar, ulaşım ağı otoyol ve demiryolları , yüzeysel sular ile ilgili veriler ise, Özen tarafından gerçekleştirilen araştırma çalışması kapsamında üretilen verilerden yararlanılarak veritabanına dahil edilmiştir.
Sahadaki yeraltı suyu tablası derinlikleri ve hidrolik iletkenlik değerleri ise, Şimşek tarafından Torbalı İlçesi katı atık depolama sahası için gerçekleştirilen hidrojeolojik inceleme çalışmasından elde edilmiştir. Veritabanı hazırlama kapsamında son olarak, hazırlanan tüm tematik haritalar UTM koordinat sistemine UTMN çevrilmiş ve çalışma grid tabanlı olacağından tüm haritalar raster formatına dönüştürülmüştür. Buradaki faktör ağırlıkları incelendiğinde, örnek çalışma için yapılan değerlendirmede, zemin geçirgenliğinin bir göstergesi olan toprak bünye tipi en önemli faktör olarak belirlenmiştir.
Karar destek sistemi için geliştirilen model ile her kriter açısından uygun olmayan alanlar, kriter veri yapısına göre tampon bölge oluşturma Buffer ve yeniden sınıflandırma Reclass analizleri gibi farklı CBS analizleri uygulanarak tespit edilmiş ve elenmiştir. Hazırlanan konumsal veri tabakaları kullanılarak gerçekleştirilen ilk saha uygunluk analizinde, uygun olmayan alanlar elendiğinde en küçüğü 7 ha ve en büyüğü ha olan 10 alternatif saha elde edilmiştir.
Daha önce de belirtildiği gibi, saha uygunluk analizinde en önemli konulardan biri, uygulanacak kısıtların seçimi ve bu kısıtlarla ilgili değerlendirmelerin yapılmasıdır. Çünkü elde edilecek sonuç, doğrudan seçilen kriterlerin bir yansımasıdır. Yer seçiminde esas alınan kriterlerin sonuca etkisini analiz etmek için, taşıma mesafesi kriteri örnek olarak ele alınmıştır. Taşıma mesafesi, işletme açısından, depolama sahaları planlamasında en önemli kararlardan biridir.
Çünkü daha büyük taşıma mesafeleri taşıma maliyetlerini ciddi oranda arttırmaktadır. Yerleşim alanına göre yüksek kotlu noktalara taşıma, hem ulaşım güçlüğü hem de taşıma maliyeti açısından önemli bir dezavantaj oluşturmaktadır.
Heyelan riski taşıyan alanların belirlenmesinde yeryüzünün farklı karakteristiklerini gösteren veri katmanlarının bir arada değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu uygulama senaryosuna g öre , Pendik ilçesi nin 14 mahallesinde perake nde marketine ait hali. Karar faktörleri ise, puanlama yoluyla alternatiflerin uygunluğunu arttıran yüksek puan ile veya azaltan düşük puan ile kriterlerdir Eastman, Thus, this study showed that GIS can be effectively used in decision support systems of private sectors. Environment , 42 2 , İstanbul ilinin Pendik ilçesi seçilmiştir. Başarılı bir yer seçimi analizinin tamamlanabilmesi için en uygun faktörlerin.
Bu nedenle, taşıma mesafesi için yapılan analizden sonra arazi kotu kriteri de sürece dâhil edilmiştir. Torbalı İlçesi ortalama olarak 50 m kotlarında yer aldığı için depolama sahası arazi kotunun en fazla m olması öngörülerek bu kriterin sonuç üzerindeki etkisi incelenmiştir Şekil 3.
Bu sonuçlar, önceki aşamalarda uygun saha olarak belirlenen alanların önemli bir kısmının yüksek kotlu bölgelerde yer aldığını göstermektedir. Karar destek sisteminin ikinci aşaması olan ÇKKA aşamasında, ilk saha uygunluk analizinde elde edilen tüm aday sahalar 10 saha için puanlama uygulanmasına karar verilmiştir. Bu haritalar AHP aşamasında belirlenen faktör ağırlıkları esas alınarak ve saha uygunluk analizinde elde edilen uygunluk haritası ile birleştirilerek nihai saha uygunluk haritası elde edilmiştir Şekil 4.
Sonuçlar Bu çalışma kapsamında, ulusal ve uluslararası mevzuatlar ve bilimsel bilgi birikimi esas alınarak, katı atık depolama sahaları yer seçiminde etkin teknik ve ekonomik kriterler belirlenmiş ve uygulamada esas alınabilecek olası sınırlamalar saptanmıştır.
Çok disiplinli bir çalışma olan katı atık depolama sahaları yer seçimi, farklı alanlardan çevresel, jeolojik, ekonomik, toplumsal vb. Bu anlamda CBS, konumsal verileri analiz edebilme ve görselleştirme yetenekleri ile yer seçimi sürecinde etkin şekilde kullanılabilecek bir araçtır. Bu çalışma sonunda elde edilen bulgular, katı atık depolama alanları yer seçimi sürecinde en önemli aşamanın yer seçimi kriterlerini tespit etmek olduğunu ortaya koymaktadır.
CBS destekli saha uygunluk analizi ile elde edilen sonuç, doğrudan seçilen kriterlerin bir yansımasıdır. Farklı kriter setleri ile veya bu çalışmada taşıma mesafesi için örneği verildiği gibi aynı kriter için farklı değerlendirmeler ile farklı yer ve büyüklükte alternatif sahalar elde etmek mümkündür.