Analysis of the potential of transit-oriented development around metro stations of Tashkent

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The escalating vehicle emissions in Tashkent have given rise to deteriorating air quality, contributing to health issues. The surge in car ownership exacerbates the problem of car dependence, necessitating solutions for sustainable urban development. Transit-Oriented Development (TOD) emerges as a potential remedy, directing planning towards the transportation network. However, the complex nature of TOD requires a multi-criteria method and a GIS-based geoprocessing model for a comprehensive evaluation. This research addresses the absence of a suitable measurement framework for TOD around metro stations in Tashkent, introducing a TODness index. The index aims to assist stakeholders in informed decision-making, resource allocation, and attracting investments for TOD projects, fostering the sustainable development of Tashkent's urban landscape, with a particular focus on the city's extensive network of 50 metro stations.
The lack of a standardized framework for TOD assessment poses a significant challenge, leading to inconsistencies in criteria application and misallocation of resources. This research aims to fill this gap by developing a methodology for quantitatively measuring TOD around each of Tashkent's 50 metro stations. The focus is on creating a TOD Index that incorporates various indicators, identifying areas for improvement, and providing recommendations for TOD planning proposals. The central research question addresses how current TOD levels around each of the 50 metro stations can be measured and analyzed to inform policies and identify areas for enhancement.
The significance of the study lies in providing actionable insights for successful TOD investments and areas requiring improvement in Tashkent, leveraging the unique opportunity presented by the city's extensive metro system. The methodology developed can be applied beyond Tashkent, contributing to the broader knowledge base on sustainable urban development and transit planning.
The research successfully achieved its objectives, employing innovative spatial frameworks, advanced geoprocessing models, and Spatial Multi-Criteria Analysis (SMCA). In addition, spatial statistical analyses, including Global Moran’s I Statistics, Statistics of Getis-Ord Gi, and Anselin Local Moran's I statistics, were applied to enhance the comprehensiveness of the TOD assessment. The results clarify opportunities for TOD in Tashkent, contributing to the ongoing discourse on urban development and sustainable transportation. Challenges, including the ambiguous nature of TOD evaluation standards and data limitations, were addressed. Recommendations include refining GIS models, adopting participatory decision-making methods, and incorporating indicator weighting processes based on input from stakeholders such as planning professionals, academics, and community representatives. This ensures a comprehensive assessment that considers the priorities and perspectives of diverse groups, enhancing the relevance and effectiveness of TOD evaluation as a tool for urban development and decision-making.

국문 초록 (Abstract)

타슈켄트의 차량 배기가스 증가로 인해 대기 질이 악화되어 건강 문제가 발생했다. 자동차 소유의 급증은 자동차 의존 문제를 악화시키며, 지속 가능한 도시 개발을 위한 솔루션이 필요하다. 대중교통지향형도시개발 (Transit-Oriented Development, TOD)은 교통 네트워크에 대한 계획을 세우는 잠재적인 해결책으로 등장하였다. 그러나 TOD의 복잡한 특성으로 인해 포괄적인 평가를 위해서는 다기준 방법과 GIS 기반 지오프로세싱 모델이 필요하다. 이 연구는 TODness 지수를 도입하여 타슈켄트 지하철 역 주변의 TOD에 대한 적절한 측정 프레임워크가 없다는 점을 다루고 있다. 이 지수는 정보에 입각한 의사 결정, 자원 할당 및 TOD 프로젝트에 대한 투자 유치에 있어 이해관계자를 지원하고 타슈켄트 도시 경관의 지속 가능한 발전을 촉진하는 것을 목표로 하며 특히 도시의 광범위한 50개 지하철 역 네트워크에 중점을 두고 있다.
TOD 평가를 위한 표준화된 프레임워크가 부족하면 기준 적용에 불일치가 발생하고 자원이 잘못 할당되는 등 심각한 문제가 발생한다. 본 연구는 타슈켄트의 50개 지하철역 각각 주변의 TOD를 정량적으로 측정하는 방법론을 개발하여 이러한 격차를 줄이는 것을 목표로 하였다. 다양한 지표를 통합하고, 개선 영역을 식별하고, TOD 계획 제안에 대한 권장 사항을 제공하는 TOD 지수를 만드는 데 중점을 두었다. 주된 연구질문은 정책을 알리고 개선 영역을 식별하기 위해 50개 지하철 역 각각의 현재 TOD 수준을 어떻게 측정하고 분석할 수 있는지를 다루었다.
이 연구의 중요성은 도시의 광범위한 지하철 시스템이 제공하는 독특한 기회를 활용하여 성공적인 TOD 투자와 타슈켄트의 개선이 필요한 영역에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공한다는 데 있다. 개발된 방법론은 타슈켄트 이외의 지역에도 적용할 수 있으며 지속 가능한 도시 개발 및 교통 계획에 대한 광범위한 지식 기반에 기여할 것으로 본다.
이 연구는 혁신적인 공간 프레임워크, 고급 지오프로세싱 모델 및 공간 다중 기준 분석(Spatial Multi-Criteria Analysis, SMCA)을 사용하여 성공적으로 목표를 달성했다. 또한 TOD 평가의 포괄성을 높이기 위해 전역적 모란지수 (Global Moran I) 통계, 게티스지(Getis-Ord Gi) 통계, 안셀린 국지적 모란지수 (Anselin Local Moran I) 통계 등 공간 통계 분석을 적용했다. 결과는 타슈켄트의 TOD에 대한 기회를 명확히 하여 도시 개발과 지속 가능한 교통에 대한 지속적인 논의에 기여한다. TOD 평가 표준의 모호한 특성과 데이터 제한을 포함한 문제가 해결되었다. 권장사항에는 GIS 모델 개선, 참여적 의사결정 방법 채택, 기획 전문가, 학계, 지역사회 대표 등 이해관계자의 의견을 바탕으로 지표 가중치 프로세스 통합이 포함된다. 이를 통해 다양한 그룹의 우선순위와 관점을 고려하는 포괄적인 평가를 보장하였고, 도시 개발 및 의사결정을 위한 도구로서 TOD 평가의 타당성과 효율성을 향상시켰다.

목차 (Table of Contents)

• 1. INTRODUCTION 1
• 1.1 Background and context of the study 1
• 1.2 Statement of the problem 3
• 1.3 Research objectives and questions 4
• 1.4 Significance of the Study 6
• 1.5 Strategy of research 8
• 1.6 Conclusion 8
• 2. LITERATURE REVIEW 11
• 2.1 Transit Oriented Development 11
• 2.2 Transit Oriented Development design principles 13
• 2.3 Transit Oriented Development evaluation 16
• 2.4 Multi Criteria Decision Making and Geo Information Systems 19
• 2.5 Transit Oriented Development index 22
• 2.6 Spatial Statistical Analysis and Spatial Clustering 26
• 3. RESEARCH METHODOLOGY 31
• 3.1 Measurement indicators for Transit Oriented Development 31
• 3.2 Geographical parameters of Transit Oriented Development measurement 34
• 3.3 Gathering and preparing data 36
• 3.4. Calculating indicators 37
• 3.4.1 Density indicators 37
• 3.4.2 Mixed use indicator 39
• 3.4.3 Land use diversity indicator 40
• 3.5 SMCA and computing potential TOD index 43
• 3.6 Conclusion 46
• 4. ANALYSIS OF INDICATORS 49
• 4.1 Spatial statistical analysis 49
• 4.1.1 Spatial autocorrelation analysis clusters 49
• 4.1.2 Clusters - Anselin Local Moran's I Statistics and Getis-Ord Gi* 52
• 5. RESULTS AND DISCUSSIONS 54
• 5.1 Metro Station Area Indicators in Pedestrian Catchment 54
• 5.2 Analysis of TODness index values of Tashkent city. 57
• 5.3 Enhancing TODness Index Levels in Tashkent city 67
• 5.4 Spatial Statistical analysis results 70
• 5.4.1 Global Moran's I Statistics 72
• 5.4.2. Statistics of Getis-Ord Gi* 73
• 6. CONCLUSION AND RECOMENDATIONS 78
• BIBLIOGRAPHY 82
• APPENDICES 86
• Appendix A: Results of the research on each metro station area within 800m pedestrian catchment area 86
• 초록 87
• ACKNOWLEDGEMENT 90