Coğrafi bilgi sistemleri kullanarak trafik kazalarının analizi: Siirt kenti örneği

Author:

ALKAN Adnan1ORCID,ADIGÜZEL Fatih2ORCID,ÇETİN Mehmet3ORCID

Affiliation:

1. ANKARA HACI BAYRAM VELİ ÜNİVERSİTESİ

2. BİTLİS EREN ÜNİVERSİTESİ

3. ONDOKUZ MAYIS UNIVERSITY

Abstract

Trafik kazaları dünya genelinde ciddi bir sorun olarak kabul edilmektedir, çünkü insan kaybına ve maddi zararlara yol açmaktadır. Bu sorunu çözmek için çeşitli önlemler alınmaktadır. Bunlar, yol kalitesinin artırılması, kentsel arazi kullanımının doğru planlanması, sürücü, yolcu ve yaya eğitimlerinin verilmesi ve araçlarda güvenlik donanımlarının geliştirilmesi gibi önlemleri içermektedir. Son yıllarda, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), trafik kazalarının azaltılmasında etkili bir şekilde kullanılmaktadır. CBS, trafik kazalarının mekânsal analizlerini yaparak kaza kara noktalarını belirlemekte ve buna göre önlemler alınmaktadır. Siirt kentindeki trafik kazalarını analiz etmek ve kazaların azaltılması için çözüm yolları geliştirmek amacıyla bir çalışma yapılmıştır. 2015-2019 yılları arasındaki veriler incelenmiş ve kazaların yoğun olduğu bölgeler tespit edilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre, Siirt'te 2015-2019 yılları arasında toplam 2195 trafik kazası meydana gelmiştir. Kazaların çoğunluğu tek yönlü yollarda ve caddelerde gerçekleşmiştir. Kaza kara noktalarının analizi sonucunda Heykel Bulvarı, Siirt Eğitim Araştırma Hastanesi önü, Hükümet Caddesi ve Yağmurtepe gibi bölgelerin kazaların yoğunlaştığı alanlar olduğu belirlenmiştir. Bu çalışma, belirli zaman dilimlerinde ve bölgelerde trafik kazalarının yoğunlaştığını göstermekte ve Siirt'teki kazaların azaltılması için alınması gereken önlemlere işaret etmektedir.

Publisher

Bandirma Onyedi Eylul University

Subject

General Medicine

Reference36 articles.

1. Abrahart, R. J., and See, L. (1998). Neural Network vs. ARMA Modelling: Constructing Benchmark Case Studies of River Flow Prediction. In GeoComputation ’98. Proceedings of the Third International Conference on GeoComputation, University of Bristol, United Kingdom, 17–19 September (CD-ROM).

2. Afshin, S.M., Matin, S., Babak, M. (2013). GIS Based Method for Detecting High-Crash-Risk Road Segments Using Network Kernel Density Estimation, Geo-Spatial Information Science, 16(2), 113-119.

3. Al-Aamri, A.K., Hornby, G., Zhang, L.C., Al-Maniri, A.A., Padmadas, S.S. (2020). Mapping Road Traffic Crash Hotspots Using GIS-Based Methods: A Case Study of Muscat Governorate in The Sultanate of Oman. Spatial Statistics (2020), 1-42.

4. Blazquez, C.A., Celis, M.S. (2013). A Spatial and Temporal Analysis of Child Pedestrian Crashes in Santiago, Chile. Accident Analysis and Prevention, 50, 304–311.

5. Bulut, Y., Demir, M., Batuhan, T. (2016). Black Point Analysis of Traffic Accidents: 2015 Erzurum City Case, Proceedings of Academics World International Conference, Manila, Philippines, 2 May 2016.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3