Orjinal Araştırma Makalesi | Open Access
Gelecek Vizyonlar Dergisi 2024, Vol. 8(2) 100-131
pp. 100 - 131 | DOI: https://doi.org/10.29329/fvj.2024.1094.4
Publish Date: Aralık 28, 2024 | Number of Views: 23/34 | Number of Download: 45/44
Abstract
Günümüz kentlerinin en önemli sorunlarından biri de trafik problemidir. Bu problem park yeri bulma, trafik yoğunluğu, sinyalizasyon problemleri, kazalar vb şeklinde çoğaltılabilir. Özelikle trafik kazaları neden oldukları can ve mal kaybı ile bu problemin en dikkat çeken yönüdür. Bu sebeple trafik kazaları ile ilgili akademik çalışmaların sayısı gün geçtikçe artmaktadır. Kazaların yoğunluk tespitinde birçok yöntem kullanılsa da bunların içinde en popüler olanı kara nokta analizleridir. Kara noktaların bilimsel yöntemler ile tespit edilmesiyle trafik güvenlik politikaları daha etkili bir şekilde ortaya konabilir.
Bu çalışmada çalışma alanı olarak Konya şehrinin metropol ilçeleri olan Meram, Selçuklu ve Karatay seçilmiştir. Çalışmanın amacı adı geçen ilçelerde coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak mekânsal istatistiksel yöntemler yardımıyla trafik kaza kara noktalarını tespit etmektir. Yöntem olarak Moran’s I, Anselin Lokal Moran’s I, Getis-Ord Gi ve Geary’s C mekânsal otokorelasyon indisleri ve çekirdek yoğunluk tahmin edicisi (Kernel Density Estimation) ve mekansal enterpolasyon (IDW) uygulanmıştır. Araştırmada kullanılan veriler 2017-2022 yılları arasında Konya şehrinde meydana gelen ölü ve yaralanmalı trafik kazalarına ilişkin kaza tutanaklarından derlenmiştir.
Araştırma sonuçlarına göre şehirde 32 trafik kaza kara noktası tespit edilmiştir. Kazaların yoğunlaştığı yerlerde istatistiksel açıdan anlamlı kümelenmelerin oluştuğu görülmüştür. Bu bulgulara dayanarak şehirde kazalara sebep olan faktörler ortaya konmuş ve sahadaki yaralanmalı ve ölümlü kazaların azaltılabilmesi için çözüm önerileri getirilmiştir.
Keywords: Coğrafi bilgi sistemleri, mekânsal istatistiksel yöntemler, mekânsal otokorelasyon, mekansal kümeleme, sıcak nokta analizi, trafik kaza analizi, trafik kaza kara nokta analizi
APA 7th edition
Kinalioglu, I., & Deniz, M. (2024). Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Mekânsal İstatistiksel Yöntemler Kullanılarak Konya Şehrinde Kaza Kara Noktalarının Belirlenmesi. Gelecek Vizyonlar Dergisi, 8(2), 100-131. https://doi.org/10.29329/fvj.2024.1094.4
Harvard
Kinalioglu, I. and Deniz, M. (2024). Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Mekânsal İstatistiksel Yöntemler Kullanılarak Konya Şehrinde Kaza Kara Noktalarının Belirlenmesi. Gelecek Vizyonlar Dergisi, 8(2), pp. 100-131.
Chicago 16th edition
Kinalioglu, Ilknur and Mehmet Deniz (2024). "Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Mekânsal İstatistiksel Yöntemler Kullanılarak Konya Şehrinde Kaza Kara Noktalarının Belirlenmesi". Gelecek Vizyonlar Dergisi 8 (2):100-131. https://doi.org/10.29329/fvj.2024.1094.4
Arslan, F. & Üzülmez, M. (2019). Bandırma’da rüzgâr enerji santralleri için potansiyel alanların belirlenmesi. 2. Uluslararası Bandırma ve Çevresi Sempozyumu (UBS’19) Tam Metin Bildiriler Kitabı III, s. 103-113.
Aktaş, E. Ö., Koçak, A., Zeyfeoğlu, Y., Solak, İ., & Aksu, H. (t.y.). Trafik kazası nedeniyle Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi Acil Servis'e başvuran olguların özellikleri. Emniyet Genel Müdürlüğü Trafik Başkanlığı Yayınları. Erişim adresi: https://trafik.gov.tr/kurumlar/trafik.gov.tr/Arsiv/SiteAssets/Yayinlar/Bildiriler/pdf/A5-13.pdf
Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association—LISA. Geographical analysis, 27(2), 93-115.
Bíl, M., Andrášik, R., & Janoška, Z. (2013). Identification of hazardous road locations of traffic accidents by means of kernel density estimation and cluster significance evaluation. Accident Analysis & Prevention, 55, 265-273.
Bilgin, U. E., Meral, O., Koçak, A., Aktaş, E. Ö., Kıyan, S., & Altuncı, Y. A. (2013). 2011 yılında trafik kazası sonucu Ege Üniversitesi Hastanesi Acil Servisi'ne başvuran hastaların adli tıbbi boyutuyla incelenmesi. Ege Tıp Dergisi / Ege Journal of Medicine, 52(2), 93-99.
Chen, S., Kuhn, M., Prettner, K. ve Bloom, D. E. (2019). The global macroeconomic burden of road injuries: Estimates and projections for 166 countries. The Lancet Planetary Health, 3(9), e390-e398. doi:10.1016/S2542-5196(19)30170-6
Cressie, N., & Moores, M. T. (2020). Spatial Statistics. In B. S. Daya Sagar, Q. Cheng, J. McKinley, & F. Agterberg (Eds.), Encyclopedia of Mathematical Geosciences (pp. 1-11). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-26050-7_31-1
Çodur, M., Atalay, A., & Tortum, A. (2015). Coğrafi Bilgi Sistemleri Yardımıyla Trafik Kaza Analizi: Erzurum-Horasan Yolu Örneği İnşaat Mühendisleri Odası 11. Ulaştırma Kongresi,
Deniz, M., & Topuz, M. (2018). Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Destekli Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Analitik Hiyerarşi Tekniği Kullanarak Uşak Merkez İlçede Alternatif Çöplük Alanlarının Belirlenmesi. Journal of History Culture and Art Research, 7(5), 544-578
Dereli, M. A. (2016). Trafik kaza kara noktalarının belirlenmesi için Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) destekli mekânsal istatistiksel metotlar ile bir model geliştirilmesi. Yayınlanmış Bütünleşik Doktora Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyon.
Dereli, M. A., Erdoğan, S., Çabuk, A., Tiryakioğlu, İ., Uysal, M., Erdoğdu, H., Saraçlı, S., Akbulut, H., Dündar, S., & Yalçın, M. (2015). İstatistiksel Yöntemler Kullanılarak Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Kara Nokta Belirleme Çalışmaları. 15. Türkiye Harita Bilimsel Ve Teknik Kurultayı, 25-28.
Dubé, J., & Legros, D. (2014). Spatial econometrics using microdata. ISTE Ltd and John Wiley & Sons, Inc.
Doğru, E., & Aydın, F. (2018). Coğrafi Bilgi Sistemleri Yardımıyla Trafik Kazalarının Analizi: Karabük Merkez İlçe Örneği TÜCAUM 30. Yıl Uluslararası Coğrafya Sempozyumu, 2018,
Elvik, R. (2007). State-of-the-art approaches to road accident black spot management and safety analysis of road networks. Transportøkonomisk institutt Oslo, Norway.
Ertunç, E., Tayfun, Ç., & Mutluoğlu, Ö. (2016). Analysis of Road Traffic Accidents in Antalya Province (Turkey) Using Geographical Information Systems. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4(4), 309-320.
Geary, R. C. (1954). The contiguity ratio and statistical mapping. The incorporated statistician, 5(3), 115-146.
Getis, A. (2009). Spatial autocorrelation. In Handbook of applied spatial analysis: Software tools, methods and applications (pp. 255-278). Springer.
Getis, A., ve Ord, J. K. (1992). The analysis of spatial association by use of distance statistics. Geographical analysis, 24(3), 189-206.
Geymen, A., & Dedeoğlu, O. K. (2016). Coğrafi bilgi sistemlerinden yararlanılarak trafik kazalarının azaltılması: Kahramanmaraş ili örneği. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(2), 79-88.
Giungato, G., Maggio, S. (2023). Moran’s Index. In: Daya Sagar, B.S., Cheng, Q., McKinley, J., Agterberg, F. (eds) Encyclopedia of Mathematical Geosciences. Encyclopedia of Earth Sciences Series. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-85040-1_210
Güler, H. (2017). Karayolu trafik kazalarına yeni bir yaklaşım: Kaza analiz kesimleri modeli. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23(6), 707-717.
Haining, R. P. (2001). Spatial Autocorrelation. N. J. Smelser ve P. B. Baltes (Ed.), International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences içinde (ss. 14763-14768). Oxford: Pergamon. doi:10.1016/B0-08-043076-7/02511-0
Janani, G., & Devi, N. R. (2016). Road traffic accidents analysis using data mining techniques. JITA-APEIRON, 14(2).
Kınalıoğlu, İ. (2024). Coğrafi bilgi sistemleri destekli mekânsal istatistiksel yöntemler kullanılarak Konya şehrinde trafik kaza kara noktalarının belirlenmesi (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Uşak Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Uşak.
Maher, M., & Mountain, L. (1988). The identification of accident blackspots: a comparison of current methods. Accident Analysis & Prevention, 20(2), 143-151.
Moran, P. A. (1948). The interpretation of statistical maps. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 10(2), 243-251.
Ozdemir, H.M., Ozav, L. & Yasak, U. (2022). Etimesgut’ta (Ankara) Kentsel Morfolojik Süreçler: Konut Örüntüsünün Değişimi/Urban Morphological Processes in Etimesgut Urban Core (Istasyon District): Change in Housing Pattern . Gelecek Vizyonlar Dergisi, 6(4), 64-78. doi: 10.29329/fvj.2022.500.5
Özdemir, H.M., Yasak, Ü. (20224). Ankara metropol alanında (Türkiye) askeri bölgelerin yeşil alan olarak kullanılma potansiyelinin analizi. Humanit Soc Sci Commun 11, 1399. https://doi.org/10.1057/s41599-024-03850-4
Özlü, T., Haybat, H. & Zerenoğlu, H. (2021). Temporal and spatial analysis of traffic accidents: The case of Eskişehir city. International Journal of Geography and Geography Education (IGGE), 43, 136-158
Sandhu, H., Singh, G., Sisodia, M., & Chauhan, R. (2016). Identification of black spots on highway with kernel density estimation method. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 44, 457-464.
Saplıoğlu, M., & Karaşahin, M. (2006). Coğrafi bilgi sistemi yardimi ile isparta ili kentiçi trafik kaza analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(3), 321-332.
Siyavuş, A. E. (2022). Üsküdar’da Meydana Gelen Trafik Kazalarının Coğrafi Bilgi Sistemleri Yardımıyla Analizi. Trafik ve Ulaşım Araştırmaları Dergisi, 5(1), 65-82.
Şişman, A., Sesli, F., & Karaca, A. (2010). Samsun kent için trafik kazalarının CBS yardımıyla incelenmesi. III. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu Bildiriler Kitabı (ss. 692-699). Gebze, Kocaeli.
Topuz, M. & Deniz, M. (2022). Demirci’de (Manisa) şehirsel fonksiyonlar ve arazi kullanım özellikleri. Gelecek Vizyonlar Dergisi (Future Visions Journal), 6(4), 1-21.
Topuz, M., Deniz, M. Application of GIS and AHP for land use suitability analysis: case of Demirci district (Turkey). Humanities and Social Sciences Communications. 2023, 10(1),
1-15. https://doi.org/10.1057/s41599-023-01609-x
Thakali, L., Kwon, T. J., & Fu, L. (2015). Identification of crash hotspots using kernel density estimation and kriging methods: a comparison. Journal of Modern Transportation, 23, 93-106.
TÜİK. (2021). Yıllara Göre Ölü ve Yaralı Sayılarının Yaş Gruplarına Göre Dağılımı. Türkiye İstatistik Kurumu. Retrieved 01.01.2023 from https://data.tuik.gov.tr/Bulten/DownloadIstatistikselTablo?p=s3X1ewHAUrvDlu2xqzR8puR27kKCez/eWi8QBseKx9uf0L0wTjc7ol0a94Eaj0rk
Üzülmez, M. & Arslan, F. (2018). Sındırgı’da rüzgâr enerji santralleri (RES) kurulabilir alanların coğrafi bilgi sistemleri (CBS) belirlenmesi. Güncel Araştırmalar Işığında Sındırgı Bildiriler Kitabı, s. 273-282.
Vural, E. (2019). Viranşehir (Şanlıurfa) Şehir Merkezi’ndeki trafik kazalarının coğrafi analizi (2013-2017). Kent Akademisi, 12(2), 340-363.
Xie, Z., & Yan, J. (2008). Kernel density estimation of traffic accidents in a network space. Computers, environment and urban systems, 32(5), 396-406.
Xie, Z., & Yan, J. (2013). Detecting traffic accident clusters with network kernel density estimation and local spatial statistics: an integrated approach. Journal of transport geography, 31, 64-71.
Yöntem, A., Arslan, İ., & Bilen, S. (2024). Çocuk acil servise başvuran adli olguların değerlendirilmesi: COVID-19 pandemisinin adli olgulara etkileri. Mersin Üniversitesi Sağlık Bilim Dergisi, 17(Özel Sayı-1, 22. Mersin Pediatri Günleri), 192-200.
https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/h-how-spatial-autocorrelation-moran-s-i-spatial-st.htm
https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/h-how-hot-spot-analysis-getis-ord-gi-spatial-stati.htm
https://overpass-turbo.eu/
https://www.afro.who.int/publications/global-status-report-road-safety-time-action (19.12.2024)