Spatio-temporal Analysis of Traffic Accidents in Erzincan City Center During the COVID-19 Pandemic (2020-2023) Using the Time-Space Cube Method

Abstract

This study examines the spatio-temporal dynamics of fatal and injury-causing traffic accidents in Erzincan city center between 2020 and 2023, specifically focusing on the impacts of the COVID-19 pandemic. Erzincan was selected as the study area due to its unique profile; it ranks first in the Eastern Anatolia Region in vehicle ownership per thousand people (0.320) and exhibits disproportionately high accident statistics relative to its low population. Spatio-temporal patterns were mapped using Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*), Kernel Density Estimation, and Space-Time Cube Analysis. Additionally, accident risk factors were prioritized using the Analytic Hierarchy Process (AHP). Findings reveal a significant decline in accidents during the 2020 lockdown period, followed by a sharp increase that surpassed pre-pandemic levels, peaking in 2023 during the normalization phase. Spatial analyses identified "intensifying hot spots" along major arterial roads and the "Dörtyol" intersection, while AHP results confirmed that traffic density (46%) and speed (33%) are the primary contributing factors to accident risk. Based on these findings, the study proposes locally applicable traffic safety strategies targeting high-risk intersections and peak hours.

Keywords

• COVID-19
• Erzincan
• traffic accident
• spatio-temporal analysis

Thanks

We extend our sincere gratitude to the Erzincan Provincial Security Directorate, and particularly to the Traffic Registration and Inspection Branch Directorate, for their valuable support and cooperation in providing the data on traffic accidents involving fatalities and injuries in Erzincan province between 2020 and 2023, which constitutes the raw data for this research. This data formed the foundation of the study and enabled the analyses to be conducted.

COVID-19 Pandemi Döneminde Erzincan Kent Merkezinde Trafik Kazalarının Zaman-Mekân Küpü Yöntemiyle Zamansal – Mekânsal Analizi (2020-2023)

Abstract

Bu çalışma, 2020-2023 döneminde Erzincan kent merkezinde meydana gelen ölümlü ve yaralanmalı trafik kazalarının zamansal ve mekânsal dinamiklerini, COVID-19 pandemisinin etkileri bağlamında incelemektedir. Erzincan, Doğu Anadolu Bölgesi’nde bin kişi başına düşen araç sayısında birinci sırada yer alması ve düşük nüfusuna rağmen yüksek kaza istatistikleri göstermesi nedeniyle çalışma alanı olarak seçilmiştir. Araştırmada; Sıcak Nokta Analizi (Getis-Ord Gi*), Kernel Yoğunluk Analizi ve Zaman-Mekân Küpü Analizi yöntemleri kullanılarak kazaların dağılımı haritalanmıştır. Ayrıca, Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) ile kaza risk faktörleri ağırlıklandırılmıştır. Bulgular, COVID-19 kısıtlamalarının yaşandığı 2020 yılında kaza sayılarında belirgin bir düşüş yaşandığını, ancak normalleşme süreciyle birlikte 2023 yılında kaza ve yaralı sayılarının pandemi öncesi seviyeleri aşarak zirve yaptığını ortaya koymuştur. Mekânsal analizler, kaza riskinin Dörtyol kavşağı ve ana arterler üzerinde "yoğunlaşan sıcak nokta" karakteri sergilediğini; AHP sonuçları ise trafik yoğunluğu (%46) ve hızın (%33) temel risk faktörleri olduğunu kanıtlamıştır. Çalışma, elde edilen bulgular ışığında, riskli kavşaklar ve trafiğin zirve yaptığı saatler için yerel ölçekte uygulanabilir trafik güvenliği stratejileri sunmaktadır.

Keywords

• COVID-19
• Erzincan
• trafik kazası
• zamansal-mekânsal analiz

Thanks

Bu araştırmanın ham verisini oluşturan, 2020-2023 yılları arasındaki Erzincan iline ait ölümlü ve yaralanmalı trafik kazalarına ilişkin verilerin sağlanmasındaki değerli destek ve iş birliklerinden ötürü Erzincan İl Emniyet Müdürlüğü'ne ve özellikle Trafik Tescil ve Denetleme Şube Müdürlüğü'ne en içten şükranlarımızı sunarız. Bu veriler, çalışmanın temelini oluşturmuş ve analizlerin gerçekleştirilmesini mümkün kılmıştır.

References

1. Abdulrazaq, M. A., & Fan, W. D. (2026). Seasonal instability indeterminants of vulnerable road user crashes: A partially temporally constrained modeling approach. Accident Analysis & Prevention, 224, 108277. https://doi.org/10.1016/j.aap.2025.108277
2. Afolayan, A., Easa, S. M., Abiola, O. S., Alayaki, F. M., & Folorunso, O. (2022). GIS-based spatial analysis of accident hotspots: A Nigerian case study. Infrastructures, 7(8), 103. https://doi.org/10.3390/infrastructures7080103
3. Aiash, A., & Robusté, F. (2023). COVID-19 pandemic effects on traffic crash patterns and injuries in Barcelona, Spain: An interpretable approach. Explainable artificial intelligence for intelligent transportation systems içinde (ss. 75-92). CRC Press. https://www.taylorfrancis.com/chapters/edit/10.1201/9781003324140-4/covid-19-pandemic-effects-traffic-crash-patterns-injuries-barcelona-spain-interpretable-approach-ahmad-aiash-francesc-robust%C3%A9
4. Akın, D., & Eryılmaz, Y. (2001). Coğrafi bilgi sistemi destekli trafik kaza analizi. Coğrafi Bilgi Sistemi Bilişim Günleri, Fatih Üniversitesi.
5. Bíl, M., Andrášik, R., & Sedoník, J. (2019). A detailed spatiotemporal analysis of traffic crash hotspots. Applied Geography, 107, 82-90. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2019.04.008
6. Bilașco, Ș., & Man, T.-C. (2024). GIS-based spatial analysis model for assessing impact and cumulative risk in road traffic accidents via Analytic Hierarchy Process (AHP). Applied Sciences, 14(6), 2643. https://doi.org/10.3390/app14062643
7. Brody, H., Rip, M. R., Vinten-Johansen, P., Paneth, N., & Rachman, S. (2000). Map-making and myth-making in broad street: The London Cholera Epidemic, 1854. The Lancet, 356(9223), 64-68.
8. Cervero, R., & Murakami, J. (2010). Effects of built environments on vehicle miles traveled: Evidence from 370 US urbanized areas. Environment and Planning A, 42(2), 400-418. https://doi.org/10.1068/a4236

9. Chang, K. T. (2019). Introduction to geographic information systems. Mc Graw Hill.
10. Çağlıyan, A., Dağlı, D., & Ayhan, G. (2016). Traffic accident analysis of the City of Elazığ by geographical information system. 4th International Geography Symposium, Antalya, Turkey.
11. Çelik, A. K., & Senger, Ö. (2014). Risk factors affecting fatal versus non-fatal road traffic accidents: The case of Kars province, Turkey. International Journal for Traffic and Transport Engineering, 4(3), 339–351. 10.7708/ijtte.2014.4(3).07
12. Çodur, M. Y., & Tortum, A. (2015). An artificial neural network model for highway accident prediction: A case study of Erzurum, Turkey. Promet – Traffic & Transportation, 27(3), 217–225. https://doi.org/10.7307/ptt.v27i3.1551
13. Çolak, H. E., Memişoğlu, T., Erbas, Y. S., & Bediroglu, S., (2018). Hot spot analysis based on network spatial weights to determine spatial statistics of traffic accidents in Rize, Turkey. Arabian Journal of Geosciences, 11(7). https://doi.org/10.1007/s12517-018-3492-8
14. De Silva, V., Tharindra, H., Vissoci, J. R. N., Andrade, L., Mallawaarachchi, B. C., Østbye, T., & Staton, C. A. (2018). Road traffic crashes and built environment analysis of crash hotspots based on local police data in Galle, Sri Lanka. International Journal of Injury Control and Safety Promotion, 25(3), 311-318. 10.1080/17457300.2018.1431932
15. Değerliyurt, M., & Özşahin, E. (2012). Trafik kazalarının önlenmesinde Coğrafi Bilgi Sistemlerinin (CBS) kullanılması: Antakya (Hatay) örneği. 1. Ulusal Karayolları ve Trafik Güvenliği Sempozyumu (6–8 Mayıs 2010). Polis Akademisi Yayınları.
16. Diler, Z., Haybat, H., & Özlü, T. (2023b). Trafik kazalarının zamansal ve mekânsal incelenmesi: Konya şehri örneği. Coğrafi Bilimler Dergisi, 21(2), 248-276. https://doi.org/10.33688/aucbd.1257076
17. Diler, Z., Özlü, T., & Haybat, H. (2023a). Trafik kazalarinin zamansal ve mekânsal incelenmesi: Mersin şehri örneği. Mavi Atlas, 11(2), 276-296. https://doi.org/10.18795/gumusmaviatlas.1338005
18. Doğru, E., & Aydın, F. (2018). Coğrafi bilgi sistemleri yardımıyla trafik kazalarının analizi: Karabük merkez ilçe örneği. TÜCAUM 30. Yıl Uluslararası Coğrafya Sempozyumu, Ankara (pp. 355–369).
19. Dünya Sağlık Örgütü, 2020. 17.03.2025 tarihinde https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19---11-march-2020 adresinden alınmıştır.
20. Dünya Sağlık Örgütü, 2025. Number of COVID-19 deaths reported to WHO (cumulative total). 17.03.2025 tarihinde https://data.who.int/dashboards/covid19/deaths?m49=792&n=o adresinden alınmıştır. Environmental Systems Research Institute, How Create Space Time Cube Works. (https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool reference/space-time-pattern-mining/learnmorecreatecube.htm Erişim Tarihi:19-03-2025)
21. Environmental Systems Research Institute, How Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*) Works. (https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/h-how-hot-spot-analysis-getis-ord-gi-spatial-stati.htm Erişim Tarihi:21-03-2025)
22. Environmental Systems Research Institute, How Emerging Hot Spot Analysis Works. (https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/space-time-pattern-mining/learnmoreemerging.htm Erişim Tarihi:06-04-2026)
23. Erdoğan, S., & Güllü, M. (2004). Coğrafi Bilgi Sistemleri ile trafik kazalarının analizi: Afyon örneği. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi, (91), 29-33. https://dergipark.org.tr/en/pub/hkmojjd/issue/53188/705676 February 13: 16 – 17; February 20: 223 – 224.
24. Erdogan, S., Yilmaz, I., Baybura, T., & Gullu, M. (2008). Geographical Information Systems aided traffic accident analysis system: Case study of Afyonkarahisar. Accident Analysis & Prevention, 40(1), 174–181. https://doi.org/10.1016/j.aap.2007.05.004
25. Feizizadeh, B., Omarzadeh, D., Sharifi, A., Rahmani, A., Lakes, T., & Blaschke, T. (2022). A GIS-based spatiotemporal modelling of urban traffic accidents in Tabriz city during the COVID-19 Pandemic. Sustainability, 14(12), 7468. https://doi.org/10.3390/su14127468
26. Fidan, S., Yılmaz, M., Ateş, E., Altundal Öncü, M. (2024). Traffic accidents in Ankara (Turkey) from a spatiotemporal perspective: Analysis of fatalities and injuries. Cografya Dergisi, 48, 193-211. https://doi.org/10.26650/JGEOG2024-1438461
27. Getis, A., & Ord, J. K. (1992). The analysis of spatial association by use of distance statistics. Geographical Analysis, 24(3), 189–206. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x
28. Geurts, K., Wets, G., Brijs, T., & Vanhoof, K. (2004). Identification and ranking of black spots: Sensitivity analysis. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 1897(1), 34–42. https://doi.org/10.3141/1897-05
29. Gökçe, S. (2015). Trafik kazalarının koordinat verileri ile mekânsal analizi: Ankara örneği (Tez No: 396971). [Yayınlanmamış Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü]. Yüksek Öğretim Kurulu Tez Merkezi.
30. Gül, A. (2011). Osmanlı döneminde Erzincan kazasında ulaşım ve haberleşme. History Studies (13094688), 3(1).
31. Güngör, M., Vural, E., & Adıgüzel, F. (2021). Investigation of traffic accidents in the city center of Sanliurfa by using GIS. Kastamonu Üniversitesi Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 7(1), 74–82. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1776440
32. Halim, H., Tumpu, M., Lapian, F. E., Rangan, P. R., Yunianta, A., & Yusuf, H. (2025). Patterns and sociodemographic determinants of traffic accidents in Makassar city: A study toward targeted road safety interventions. Engineering, Technology & Applied Science Research, 15(6), 29077-29083. https://doi.org/10.48084/etasr.13119
33. Haybat, H. & Karakaş, E. (2020). Relationship between daily activity areas and traffic accidents in İzmir city. International Journal of Geography and Geography Education (IGGE), 42, 429-454. https://doi.org/10.32003/igge.670506
34. Haybat, H., & Karakaş, E. (2018). An analysis of traffic accidents with spatial statistical methods in Izmir province. Social Science Development Journal, 3(13), 599–617. https://doi.org/10.31567/ssd.126
35. Haybat, H., Zerenoğlu, H., & Özlü, T. (2022). Temporal and spatial analysis of traffic accidents: The case of Bursa city. International Journal of Geography and Geography Education, 45, 404–423. https://doi.org/10.32003/igge.1016204
36. Hayidso, T. H., Gemeda, D. O., & Abraham, A. M. (2019). Identifying road traffic accidents hotspots areas using GIS in Ethiopia: A case study of Hosanna Town. Transport and Telecommunication, 20(2), 123-132. 10.2478/ttj-2019-0011
37. Karagel, H. (2020). Türkiye’de coğrafyacıların sağlık coğrafyası çalışmaları üzerine bibliyotektik bir analiz. Turkish Studies-Social Sciences, 15(8), 3585-3610.
38. Karayolları Genel Müdürlüğü. (t.y.). Kara noktalar. Erişim tarihi: 13 Nisan 2026, https://www.kgm.gov.tr/Sayfalar/KGM/SiteTr/Trafik/KaraNoktalar.aspx
39. Koch, T. (2017). Cartographies of disease: Maps, mapping, and medicine (p. 840). Redlands, CA: Esri Press.
40. Krieger, N. (2003). Place, space, and health: GIS and epidemiology. Epidemiology, 14(4), 384-385. doi:10.1097/01.ede.0000071473.69307.8a. PMID: 12843759.
41. Lloyd, G. E. R., Chadwick, J., & Mann, W. N. (Editörler). (1983). Hippocratic writings (Vol. 451). Penguin UK. McLeod, K. S. (2000). Our sense of Snow: the myth of John Snow in medical geography. Social Science & Medicine, 50(7-8), 923-935.
42. Nugraha, M. A., Muhidong, J., & Soma, A. (2025). Multi-criteria decision-making in road maintenance: An AHP-GIS approach. International Journal of the Analytic Hierarchy Process, 17(3). https://doi.org/10.13033/ijahp.v17i3.1307
43. Özcan, M., & Küçükönder, M. (2020). Investigation of spatiotemporal changes in the incidence of traffic accidents in Kahramanmaraş, Turkey, using GIS-based density analysis. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 48(7), 1045–1056. 10.1007/s12524-020-01137-0
44. Özdoğan, İ. (2020). Türkiye sağlık coğrafyası literatürünün değerlendirilmesi. Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(1), 161-192.
45. Özlü, T., Haybat, H., & Zerenoğlu, H. (2021). Trafik kazalarının zamansal ve mekânsal incelenmesi: Eskişehir şehir örneği. International Journal of Geography and Geography Education (43), 136-158. https://doi.org/10.32003/igge.746447
46. Patwary, A. L., & Khattak, A. J. (2023). Crash harm before and during the COVID-19 Pandemic: Evidence for spatial heterogeneity in Tennessee. Accident Analysis & Prevention, 183, 106988. https://doi.org/10.1016/j.aap.2023.106988 Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process: Planning, priority setting, resource allocation. McGraw-Hill. https://doi.org/10.21236/ADA214804
47. Saladié, Ò., Domínguez-Mallafré, M., Domènech, A., & Gutiérrez, A. (2023). ‘Back to the past’: The decline and rebound in traffic accident numbers in Catalonia in the context of COVID-19 lockdown and post-lockdown. Norsk Geografisk Tidsskrift - Norwegian Journal of Geography, 77(2), 78–97. https://doi.org/10.1080/00291951.2023.2217818
48. Saifullizan, M. B., Nur, A. F. M. F., Nazirah, M. A., & Anuar, M. S. (2022). Analysis of severity level types and trends in road accident cases at Johor inter state road using Analythical Hierarchy Process (AHP) and Geographical Information System. International Journal of Integrated Engineering, 14(9), 66–73.
49. Saplıoğlu, M., & Karaşahin, M. (2006). Coğrafi Bilgi Sistemi yardımı ile Isparta ili kentiçi trafik kaza analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(3), 321-332. https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20521/218519#article_cite
50. Sheather, S. J. (2004). Density Estimation. Statistical Science, 19(4), 588–597. http://dx.doi.org/10.1214/088342304000000297
51. Silverman, B. W. (1998). Density estimation for statistics and data analysis. Chapman & Hall/CRC. https://doi.org/10.1201/9781315140919
52. Siyavuş, A. E. (2022). Üsküdar’da meydana gelen trafik kazalarının Coğrafi Bilgi Sistemleri yardımıyla analizi. Trafik ve Ulaşım Araştırmaları Dergisi, 5(1), 65-82. https://doi.org/10.38002/tuad.1097692
53. Snow, J. 1858. “Drainage and Water Supply in Connection with the Public Health.” Medical Times and Gazette.
54. Tola, A. M., Demissie, T. A., Saathoff, F., & Gebissa, A. (2021). Severity, spatial pattern and statistical analysis of road traffic crash hot spots in Ethiopia. Applied Sciences, 11(19), 8828. https://doi.org/10.3390/app11198828
55. Tona, A. U., Maraş, E. E., & Demir, V. (2024). Mevcut kavşakların işlevlerinin (yoğunluklarının) CBS ortamında değerlendirilmesi: Samsun- Atakum örneği. Geomatik, 9(1), 12-26. https://doi.org/10.29128/geomatik.1258135
56. Toprakçı, B. B., (2007). İstanbul Kadıköy C bölgesinde meydana gelen trafik kazalarının coğrafi bilgi sisteminde incelenmesi (Tez No: 201282). [Yüksek lisans tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü]. Yüksek Öğretim Kurulu Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp?id=1_KsDbrsrfuiBUslnJoM5w&no=Gd7UV_qwgP62-FKHE7Ggmw adresinden alınmıştır.
57. Tuncuk, M., & Karaşahin, M. (2004). Coğrafi Bilgi Sistemleriyle Şehir İçi Trafik Kaza Analizi: Isparta Örneği. TMMOB İnşaat Mühendisleri Odası 17. Teknik Kongre ve Sergisi, 15-16-17 Nisan, İstanbul.
58. Turab, D., Muzaffar, S., Nadeem, L., Li, J., Wang, Y., Mahmood, T., & Saba, T. (2026). Data-driven analysis and prediction of traffic accident dynamics using spatiotemporal modeling and optimized machine learning techniques. International Journal of Data Science and Analytics, 22(1), 28. DOI:10.1007/s41060-025-00938-1
59. Türkiye İstatistik Kurumu. (2024). Motorlu kara taşıt istatistikleri, 2024 (Haber Bülteni). https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?locale=tr
60. Türkiye İstatistik Kurumu. (2024). Karayolu trafik kaza istatistikleri, 2023 (Haber Bülteni). https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Karayolu-Trafik-Kaza-Istatistikleri-2023-53479
61. Uyurca, Ö., & Atılgan, İ. (2018). Ankara ilinde meydana gelen trafik kazalarının incelenmesi. Kent Akademisi, 11(4), 618-626.
62. Vale, F. (2018). Spatial data mining II; A deep dive into space-time analysis. ESRI Federal GIS Conference. https://proceedings.esri.com/library/userconf/fed18/papers/fed-134.pdf
63. Valent, F. (2022). Road traffic accidents in Italy during COVID-19. Traffic Injury Prevention, 23(4), 193-197. https://doi.org/10.1080/15389588.2022.2047956
64. Vandoros, S. (2022). COVID-19, Lockdowns and motor vehicle collisions: Empirical evidence from Greece. Injury Prevention, 28(1), 81-85. https://doi.org/10.1136/injuryprev-2020-044139
65. Vinten-Johansen, P., Brody, H., Paneth, N., Rachman, S., Rip, M., & Zuck, D. (2003). Cholera, chloroform, and the science of medicine: A life of John Snow. Oxford University Press.
66. Vural, E. (2019). Viranşehir (Şanlıurfa) Şehir Merkezi’ndeki trafik kazalarının coğrafi analizi (2013–2017). Kent Akademisi, 12(2), 340–363. https://doi.org/10.35674/kent.540211
67. Yalcin, G., & Duzgun, H. S. (2015). Spatial analysis of two-wheeled vehicles traffic crashes: Osmaniye in Turkey. KSCE Journal of Civil Engineering, 19(7), 2225–2232. https://doi.org/10.1007/s12205-015-0661-0
68. Yalçın, M. A., Köfteci, S., Şan, B. T., & Burgan, H. İ. (2026). A GIS-based approach to analyzing traffic accidents and their spatial and temporal distribution: A case study of the Antalya city center. ISPRS International Journal of Geo-Information, 15(1), 19. https://doi.org/10.3390/ijgi15010019
69. Yasin, Y. J., Grivna, M., & Abu-Zidan, F. M. (2021). Global impact of COVID-19 Pandemic on road traffic collisions. World Journal of Emergency Surgery, 16, 1-14. https://rdcu.be/ed2e0
70. Yıldırım, V., Yurdakul, E., Adana Karaağaç, G., Koçer, M., & Uyguçgil, H. (2023). Eskişehir kent merkezindeki trafik kazalarının zamana bağlı konumsal analizi. Türk Uzaktan Algılama ve CBS Dergisi, 4(1), 17-32. https://doi.org/10.48123/rsgis.1167844
71. Yılmaz, İ., Erdogan, S., Baybura, T., Güllü, M., & Uysal, M. (2007). Cografi Bilgi Sistemi yardımıyla trafik kazalarının analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 7(2), 135-150. https://izlik.org/JA88KH56HC
72. Yohannes, A. Y. W., & Minale, A. S. (2015). Identifying the hot spot areas of road traffic accidents. Jordan Journal of Civil Engineering, 9(3), 358-370.
73. Zerenoğlu, H. (2020). Trafik kazalarının mekânsal analizi: Eskişehir örneği (Tez No: 633905). [Yüksek Lisans Tezi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü]. Yüksek Öğretim Kurulu Tez Merkezi.