Havacılığın karbonsuzlaşması yalnız daha verimli uçak veya daha düşük karbonlu yakıt geliştirmekten ibaret değildir. Bir teknoloji çevresel açıdan avantaj sağlarken daha pahalı olabilir; daha düşük gürültü sağlayan bir uçuş profili operasyon süresini artırabilir; sürdürülebilir havacılık yakıtı yaşam döngüsü emisyonlarını azaltırken hammadde, üretim kapasitesi ve altyapı kısıtlarına takılabilir. Bu nedenle havacılıkta sürdürülebilirlik kararları çevresel, ekonomik, teknik, operasyonel, sosyal ve kurumsal kriterlerin aynı anda değerlendirilmesini gerektirir. Bu çalışma, 2005–2025 arasında yayımlanan 115 araştırmayı inceleyerek Multi-Criteria Decision-Making (MCDM), Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA), Multi-Objective Optimization (MOO) ve Data Envelopment Analysis (DEA) gibi çok kriterli karar desteği yöntemlerinin sürdürülebilir havacılıkta nasıl kullanıldığını sentezlemektedir. Literatür beş değer-zinciri alanında incelenmiştir: sürdürülebilir havacılık yakıtları ve enerji sistemleri, uçak sistemleri ve tahrik, havayolu operasyonları ve verimlilik, havaalanı altyapısı ve hava trafik yönetimi ile politika, düzenleme ve yönetişim. Yazarlar ayrıca çalışmaların teknik altyapıdan kurumsal üstyapıya ve çevresel etkiden ekonomik etkiye uzanan konumunu değerlendiren Sustainability Mechanisms–Impacts (SM–SI) adlı iki eksenli bir sosyoteknik çerçeve geliştirmektedir. İncelenen 50 temsilî çalışmanın %44'ü ağırlıklı teknik/altyapı düzeyinde konumlanırken %48'i çevresel ve ekonomik kriterleri dengeli biçimde ele almaktadır. Buna karşılık yalnız %34'ü katılımcı veya açıkça çok aktörlü karar süreci kullanmaktadır. Bulgular, çok kriterli yöntemlerin havacılıkta teknik optimizasyon açısından gelişmiş olduğunu; ancak sertifikasyon, düzenleme, yönetişim, kurumlar arası koordinasyon ve paydaş katılımının birçok uygulama alanında karar modellerine yeterince dahil edilmediğini göstermektedir. Çalışma bu nedenle sürdürülebilir havacılığın sonraki karar-destek aşamasının yalnız daha gelişmiş teknik optimizasyon değil, teknoloji, ekonomi, çevre, politika ve çok aktörlü yönetişimi aynı problem içinde birleştiren geçiş odaklı modeller olması gerektiğini savunmaktadır.

Sürdürülebilir havacılık neden çok kriterli bir karar problemidir?

Sürdürülebilir havacılıkta tek bir performans göstergesini iyileştirmek çoğu durumda yeterli değildir. Daha düşük CO₂ emisyonu, maliyet, güvenlik, teknik olgunluk, altyapı uyumluluğu, gürültü, operasyonel uygulanabilirlik ve sosyal kabul arasında ödünleşmeler bulunabilir. Çok kriterli karar desteği bu farklı hedefleri aynı karar yapısında görünür hale getirerek hangi alternatifin hangi öncelik altında tercih edildiğini sistematik biçimde değerlendirmeyi amaçlar.

Kaynak çalışma sürdürülebilirliği özellikle havacılığın çevresel performansını iyileştiren ancak aynı zamanda ekonomik, teknik, operasyonel ve kurumsal uygulanabilirliği dikkate alan daha düşük karbonlu geçiş yolları bağlamında kullanmaktadır. Dolayısıyla makale bütün sürdürülebilir kalkınma göstergelerini eksiksiz kapsayan genel bir sürdürülebilirlik ölçümü değildir.

MC, MCDM, MCDA, MOO ve DEA aynı şey midir?

Hayır. Çalışma bunları ortak bir “MC-family” çatısı altında toplamakla birlikte analitik amaçlarını birbirinden ayırmaktadır. MCDM ve MCDA çok sayıda rakip kriter altında alternatifleri yapılandırmak, karşılaştırmak ve sıralamak için kullanılırken MOO birden fazla nicel hedefin aynı anda optimize edildiği Pareto-etkin çözümleri araştırır. DEA ise çoklu girdiler ve çıktılar kullanarak karşılaştırılabilir birimlerin göreli verimliliğini sınır yaklaşımıyla ölçer.

Literatür hangi beş havacılık alanına ayrıldı?

Sürdürülebilir havacılık yakıtlarında çok kriterli karar desteği neyi değiştiriyor?

SAF seçimi yalnız yaşam döngüsü CO₂ emisyonuna göre yapılamaz. Çalışmalar aynı zamanda hammadde bulunabilirliği, üretim ölçeği, yakıt uyumluluğu, minimum yakıt satış fiyatı, sermaye ve işletme maliyetleri, su ve arazi kullanımı, altyapı ve politika koşullarını değerlendirmektedir.

İncelenen literatürde HEFA, Fischer–Tropsch, Alcohol-to-Jet, Hydrothermal Liquefaction, Power-to-Liquid ve diğer yollar farklı bölgesel koşullarda karşılaştırılmıştır. Kaynak, tek bir SAF yolunu evrensel kazanan olarak ilan etmemektedir; sonuçların hammadde, coğrafya, teknoloji olgunluğu ve karar kriterlerine göre değiştiğini göstermektedir.

Uçak tasarımı neden hâlâ büyük ölçüde teknokratik?

Uçak sistemleri ve tahrik alanındaki temsilî çalışmalar yakıt tüketimi, ağırlık, emisyon, gürültü, menzil, doğrudan işletme maliyeti, hidrojen tüketimi ve yapısal performans gibi ölçütleri gelişmiş MOO ve MCDM yöntemleriyle değerlendirmektedir. Buna rağmen temsilî on çalışmanın hiçbiri ağırlıklı yönetişim veya tamamen kurumsal SM=3–4 bölgesine ulaşmamaktadır.

Bu durum, gerçek uçak geliştirme sürecinde sertifikasyon, düzenleme, altyapı ve kurumsal kabul çok önemli olmasına rağmen akademik karar modellerinin bunları çoğunlukla dışsal koşul olarak bırakması anlamına gelmektedir.

Havayolu operasyonlarında en önemli değişim nedir?

Havayolu performans araştırmaları yalnız finansal verimlilikten emisyon, SAF kullanımı, hizmet kalitesi ve operasyonel dayanıklılık gibi daha geniş göstergelere doğru ilerlemiştir. DEA özellikle yakıt, personel ve uçak kapasitesi gibi girdilerin yolcu-kilometre, gelir ve aynı zamanda istenmeyen çıktı olarak CO₂'ye nasıl dönüştürüldüğünü değerlendirmede kullanılmaktadır.

Havaalanı ve ATM neden daha karma bir sosyoteknik profile sahip?

Havaalanı ve hava trafik yönetiminde teknik performans ile kurumlar ve paydaşlar doğal olarak daha fazla iç içedir. Slot tahsisi, kapasite, gürültü, gecikme, emisyon, yerel toplum etkisi, güvenlik ve yatırım maliyeti aynı karar içinde yer alabilir. Bu nedenle bu alanın SM skorları teknik uçak tasarımından daha geniş bir aralığa yayılmaktadır.

Politika ve yönetişim neden en büyük araştırma fırsatlarından biri?

Politika alanındaki çalışmalar karbon ücretleri, emisyon ticareti, yakıt teşvikleri, gürültü sistemleri, slot adaleti ve ulusal havacılık politikalarını çok kriterli biçimde değerlendirebilmektedir. Ancak bu çalışmalar toplam literatür içinde teknik uygulamalardan daha az sayıdadır. Makale bu nedenle MCDA'nın sürdürülebilir havacılık politikalarının oluşturulması, stres testi ve aktörler arası koordinasyonu açısından henüz tam kullanılmadığı sonucuna ulaşmaktadır.

Yöntem ve Bulgular

115 çalışma nasıl seçildi?

Yazarlar 2005–2025 dönemi için ScienceDirect, Google Scholar, JSTOR, Taylor & Francis, Springer, Wiley Online Library ve AIAA yayınlarında çok kriterli karar desteği ile sürdürülebilir havacılık anahtar kelime ailelerini birleştiren taramalar gerçekleştirmiştir. İlk elemeden sonra yalnız sürdürülebilirlikle ilişkili bir havacılık probleminde açık biçimde MC-family yaklaşımı kullanan çalışmalar tutulmuş ve 115 benzersiz çalışma analitik korpusu oluşturmuştur.

50 temsilî çalışma neden ayrıca seçildi?

Her değer-zinciri alanından on çalışma seçilerek toplam 50 temsilî çalışma ayrıntılı biçimde Tables 2–6'da kodlanmıştır. Seçim yöntem çeşitliliği, kullanılan kriterlerin çeşitliliği, SM–SI uzayında farklı konumların temsil edilmesi ve tarihsel etkisi yüksek çalışmaların dahil edilmesine dayanmaktadır. Dolayısıyla aşağıdaki SM–SI yüzdeleri bütün 115 çalışmanın doğrudan frekans dağılımı değil, bu yapılandırılmış 50 çalışmalık temsilî alt kümenin sonucudur.

SM–SI heatmap'in gerçek sayısal dağılımı nedir?

Literatürün ana yapısal eğilimleri nelerdir?

Kaynağın Discussion metninde SM=2 için %30 ve SM≥3 için %26 yazılmaktadır. Ancak Figure 2 hücrelerinin toplamı sırasıyla 13 ve 15 çalışma verdiğinden matematiksel dağılım %26 ve %30'dur. Bu makalede görünür heatmap değerleri source-of-truth olarak esas alınmıştır.

En büyük araştırma boşluğu nerede?

Yazarların en önemli araştırma fırsatı olarak belirlediği bölge güçlü kurumsal ve yönetişim mekanizmalarının çevresel veya çevre–ekonomi dengeli hedeflerle birlikte ele alındığı \(SM\geq3,\ SI\leq2\) bölgesidir. Temsilî çalışmaların yalnız yaklaşık %20'si burada bulunmaktadır.

Bu boşluk, gelecekteki karar modellerinin sertifikasyon rejimlerini, politika araçlarını, kurumlar arası koordinasyonu, yatırım riskini ve paydaş uyumunu yalnız dışsal kısıt olarak değil karar probleminin içsel değişkenleri olarak ele alması gerektiğini düşündürmektedir.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Çok kriterli karar desteği sürdürülebilir havacılığın bütün değer zincirinde yaygın biçimde kullanılmaktadır.
• Araştırma hacmi 2020–2025 döneminde belirgin biçimde artmıştır.
• Çevresel ve ekonomik kriterlerin birlikte değerlendirilmesi literatürde yaygındır.
• Teknik ve altyapısal karar problemleri hâlâ baskındır.
• Uçak sistemleri ve havayolu operasyonlarında kurum, sertifikasyon ve yönetişim boyutlarının açık modellenmesi sınırlıdır.
• SAF ve havaalanı/ATM literatürü teknik ve kurumsal boyutlar arasında görece daha geniş bir dağılım göstermektedir.
• Politika ve yönetişim çalışmalarının mekanizma skorları yüksektir ancak toplam araştırma hacmi sınırlıdır.
• Katılımcı ve çok aktörlü karar yapıları temsilî literatürün azınlığını oluşturmaktadır.
• MCDA'nın sonraki önemli araştırma alanı teknoloji, ekonomi, çevre, kurum ve paydaşları bütünleşik biçimde ele alan geçiş odaklı karar desteğidir.

Çalışmanın desteklemediği genellemeler

• Bu çalışma yeni bir SAF, uçak, motor veya havaalanı teknolojisinin deneysel performansını ölçmemektedir.
• Review belirli bir SAF yolunun bütün ülkelerde en sürdürülebilir seçenek olduğunu göstermemektedir.
• 115 çalışma üzerinde nicel effect-size meta-analizi yapılmamıştır.
• SM–SI heatmap bütün 115 kaynağın eksiksiz frekans haritası değildir; 50 temsilî çalışmaya dayanmaktadır.
• SM ve SI puanları fiziksel ölçüm değil, ordinal analitik sınıflandırmalardır.
• Kaynakta kodlayıcılar arası güvenilirlik metriği raporlanmamaktadır.
• Çalışma havacılığın 2050 net-sıfır hedefinin belirli bir MCDA yöntemiyle garanti edilebileceğini ileri sürmemektedir.
• MC yöntemleri karar vericinin tercih ve kriter seçiminden bağımsız, tamamen değer-yansız araçlar olarak görülmemelidir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma:Multicriteria Decision Support for Sustainable Aviation: A Two-Decade Review.

Yazarlar: Felipe Henao, Robert A. Edgell, Carlos A. Díaz González ve William Durgin.

Kurumlar: Felipe Henao, Robert A. Edgell ve William Durgin — State University of New York Polytechnic Institute, Utica, New York, ABD; Carlos A. Díaz González — Universidad Autónoma de Bucaramanga, Santander, Kolombiya.

İletişim yazarı: Robert A. Edgell.

Dergi:Journal of Air Transportation, American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA).

DOI: 10.2514/1.D0605.

Yayın statüsü: Yüklenen 40 sayfalık dosya Author Accepted Manuscript'tir. Dosyanın ilk sayfası nihai version of record'un Journal of Air Transportation'da 2026 yılında yayımlandığını belirtmektedir. AIAA dergileri uzmanlar tarafından single-blind hakem değerlendirmesinden geçirilen hakemli teknik dergilerdir.

İnceleme dönemi: 2005–2025.

Toplam korpus: 115 benzersiz çalışma.

Temsilî ayrıntılı alt küme: Beş uygulama alanının her birinden en fazla 10 çalışma; Tables 2–6'da toplam 50 çalışma.

Arama kaynakları: ScienceDirect, Google Scholar, JSTOR, Taylor & Francis, Springer, Wiley Online Library ve AIAA yayınları.

MC ailesi: MCDM, MCDA, MOO ve DEA dahil çok kriterli karar-destek yaklaşımları.

SM–SI Framework: SM=0–4 altyapıdan kurumsal üstyapıya; SI=0–4 çevresel etkiden ekonomik etkiye uzanan ordinal dominance skorlarıdır. DM kodu S=tek/analist ağırlıklı, P=çoğul/katılımcı karar sürecidir.

Yöntem sınırı: Tam veri tabanı arama dizileri, bütün tarama tarihleri, ilk bulunan kayıt sayıları ve ayrıntılı exclusion-flow verileri raporlanmadığından bağımsız bibliyografik yeniden üretilebilirlik tam değildir. 50 temsilî çalışmanın seçimi amaçlıdır ve heatmap bütün 115 çalışmanın doğrudan frekans tablosu olarak yorumlanmamalıdır.

Kodlama sınırı: SM ve SI sınıflandırmaları yorumlayıcı ordinal dominance değerlendirmeleridir; kaynak inter-rater reliability katsayısı raporlamamaktadır.

Kaynak içi heatmap notu: Figure 2'deki hücreler SM=2 için 13/50=%26, SM≥3 için 15/50=%30 verirken Discussion metni bu iki yüzdelik değeri ters sırada yazmaktadır.

Kaynak içi tablo notu: Table 2'de [29] satırındaki PROMETHEE/TOPSIS/VIKOR yöntem tanımı, kaynakçada [29] olarak verilen A cognitive mapping approach to analyse stakeholders’ perspectives on sustainable aviation fuels kaydıyla görünürde uyuşmamaktadır. Table 4'te [15] için AHP+VIKOR/TOPSIS yazılırken ana anlatım aynı çalışma için AHP+EDAS+TOPSIS belirtmektedir. Bu bibliyografik/yöntem etiketlerinin version of record üzerinden ayrıca kontrol edilmesi uygundur.

Finansman: Sustainable Aerospace Energy Center ve Center for Business and Applied Ethics, College of Business, State University of New York Polytechnic Institute; Carlos A. Díaz ayrıca Universidad Autónoma de Bucaramanga Excellence in Research funding program 2025 desteğini beyan etmektedir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çalışmayı etkileyebilecek bilinen finansal çıkar veya kişisel ilişki bulunmadığını beyan etmektedir.

AI kullanım açıklaması: Yazarlar ChatGPT ve Claude dahil AI tabanlı araçların iç tutarlılığın değerlendirilmesi, kavramsal ayrımlar, anlatım/düzenleme, proofreading ve görsel materyallerin hazırlanmasına yardımcı olmak üzere seçici biçimde kullanıldığını; bütün AI destekli içeriğin gözden geçirilip doğrulandığını ve bilimsel sorumluluğun yazarlarda kaldığını belirtmektedir.

Telif ve görsel kullanımı: Kaynak Figure 1 ve Figure 2 birebir kopyalanmak yerine havacılık değer zinciri ve SM–SI dağılımı Verianla için özgün bilimsel grafiklerle yeniden çizilmelidir.