BibTex RIS Cite

-

Year 2015, , 36 - 42, 28.08.2015
https://doi.org/10.15659/hartek.15.06.69

Abstract

Traffic accidents are one of the important problems in our country and in world. So many investments have been made to reduce traffic accident. Traffic accidents have occurred by the road geometry, the segment length, the number of lanes etc. It is important to determine the black spot where the accident occurred frequently. In this study, the Empirical Bayes method has used in order to determine risky road segments. Traffic accident data have been compiled general directorate for highways and general directorate of security. The data cover traffic accidents in highways of Afyonkarahisar and Konya in 2006-2011 years. The Empirical Bayes methods have predicted the expected accidents for a segment. Performance Index and estimate of the accident have been calculated to determine black spot. These segments which are identified as at risk have visualized with software supported Geographical Information Systems

References

  • Lord, D., ve Mannering, F. (2010). The statistical analysis of crash-frequency data: A review and assessment of methodological alternatives. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 44(5), 291–305.
  • Elvik, R. (2008). The predictive validity of empirical Bayes estimates of road safety. Accident analysis and prevention, 40(6).
  • Erdogan, S., Yilmaz, I., Baybura, T., ve Güllü, M. (2007). Geographical information systems aided traffic accident analysis system case study: city of Afyonkarahisar. Accident Analysis and Prevention, 40 (1), 174–81.
  • Garber, N. J., ve Ph, D. (2010). Contract Report Safety Performance Functıons For Intersectıons On Hıghways Maıntaıned By The Vırgınıa Department Of Transportatıon.
  • Tegge, R. A., ve Jo, J. (2010). Development And Application Of Safety Performance Functions For Illinois Research Report (2009-2010).
  • Vogt, A. and Bared, J.G.(1998), Accident Models for Two-lane Rural Roads: Segments and Intersections, Federal Highway Administration, Report FHWA-RD-98-133.
  • Hauer, E., (2001). Estimating Safety by the Empirical Bayes Method: ATutorial.
  • Miranda-Moreno, L. F., & Lord, D. ( 2005). Bayesian road safety analysis : incorporation of past experiences and effect of hyper-prior choice, (519), 1–39.
  • Ankaralı, H., (2005). Mersin’ de Yaşayan Çocuklarda İntihar Girişim Sıklığı İçin Poisson Regresyon Modelinin Kullanımı, VIII. Ulusal Biyoistatistik Kongresi, 20-22 Eylül 2005.
  • An Introduction to the Highway Safety Manuel, 2010.
  • Powers M. ve Carson J., 2004. Before-After Crash Analysis: A Primer for Using the Empirical Bayes Method. Montana State University, Department of Civil Engineering.
  • Kahramangil, M., Şenkal, Ş., (1999), Kaza Kara Noktaları Belirleme Yöntemleri, II. Ulaşım ve Trafik Kongresi- Sergisi.
  • Denham, B., Eguakun, G., ve Quaye, K., (2011). GeoTAIS: An Application of Spatial Analysis for Traffic Safety Improvements on Provicial Highways in Saskatchewan, Effective methods for identification of potential Sites for Roadway improvements Session of the 2011 Annual Conference of the Transportation Association of Canada Edmonton, Alberta.

Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Trafik Kaza Kara Nokta Belirleme: Ampirik Bayes Uygulaması

Year 2015, , 36 - 42, 28.08.2015
https://doi.org/10.15659/hartek.15.06.69

Abstract

Trafik kazaları dünyada olduğu gibi ülkemizde de önemli problemlerden birisidir. Bu nedenle trafik kazalarının azaltılmasına yönelik birçok yatırım yapılmaktadır. Gerçekleşen bu yatırımların yanında, trafik yoğunluğundan, yol geometrisinden, segment uzunluklarından, şerit sayısından vb. nedenlerden dolayı kazaların sıklıkla meydana geldiği trafik kaza kara noktalarının belirlenmesi de önemlidir. Bu çalışmada trafik açısından riskli olan yol segmentlerinin belirlenmesi amacıyla, kara nokta belirleme yöntemlerinden biri olan Ampirik Bayes yöntemi kullanılmıştır. Karayolları Genel Müdürlüğü ve Emniyet Genel Müdürlüğü’nden temin edilmiş olan 2006-2011 yılları Afyonkarahisar-Konya illeri dâhilinde bulunan karayollarında gerçekleşen trafik kaza verileri kullanılarak her yol segmenti için beklenen kaza tahminleri hesaplanmıştır. Her yol segmenti için hesaplanan kaza tahminleri ile performans indeksleri belirlenmiş ve performans indeksleri birden büyük olan segmentler kara nokta olarak nitelendirilmiştir.  Riskli olarak belirlenen bu segmentler Coğrafi Bilgi Sistemleri destekli yazılımlar yardımıyla görselleştirilmiştir.

References

  • Lord, D., ve Mannering, F. (2010). The statistical analysis of crash-frequency data: A review and assessment of methodological alternatives. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 44(5), 291–305.
  • Elvik, R. (2008). The predictive validity of empirical Bayes estimates of road safety. Accident analysis and prevention, 40(6).
  • Erdogan, S., Yilmaz, I., Baybura, T., ve Güllü, M. (2007). Geographical information systems aided traffic accident analysis system case study: city of Afyonkarahisar. Accident Analysis and Prevention, 40 (1), 174–81.
  • Garber, N. J., ve Ph, D. (2010). Contract Report Safety Performance Functıons For Intersectıons On Hıghways Maıntaıned By The Vırgınıa Department Of Transportatıon.
  • Tegge, R. A., ve Jo, J. (2010). Development And Application Of Safety Performance Functions For Illinois Research Report (2009-2010).
  • Vogt, A. and Bared, J.G.(1998), Accident Models for Two-lane Rural Roads: Segments and Intersections, Federal Highway Administration, Report FHWA-RD-98-133.
  • Hauer, E., (2001). Estimating Safety by the Empirical Bayes Method: ATutorial.
  • Miranda-Moreno, L. F., & Lord, D. ( 2005). Bayesian road safety analysis : incorporation of past experiences and effect of hyper-prior choice, (519), 1–39.
  • Ankaralı, H., (2005). Mersin’ de Yaşayan Çocuklarda İntihar Girişim Sıklığı İçin Poisson Regresyon Modelinin Kullanımı, VIII. Ulusal Biyoistatistik Kongresi, 20-22 Eylül 2005.
  • An Introduction to the Highway Safety Manuel, 2010.
  • Powers M. ve Carson J., 2004. Before-After Crash Analysis: A Primer for Using the Empirical Bayes Method. Montana State University, Department of Civil Engineering.
  • Kahramangil, M., Şenkal, Ş., (1999), Kaza Kara Noktaları Belirleme Yöntemleri, II. Ulaşım ve Trafik Kongresi- Sergisi.
  • Denham, B., Eguakun, G., ve Quaye, K., (2011). GeoTAIS: An Application of Spatial Analysis for Traffic Safety Improvements on Provicial Highways in Saskatchewan, Effective methods for identification of potential Sites for Roadway improvements Session of the 2011 Annual Conference of the Transportation Association of Canada Edmonton, Alberta.
There are 13 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Articles
Authors

Mehmet Ali Dereli This is me

Saffet Erdoğan

Ömer Soysal This is me

Alper Çabuk This is me

Murat Uysal

İbrahim Tiryakioğlu

Hüseyin Akbulut

Süleyman Dündar

Hamza Erdoğdu This is me

Sinan Saraçlı

Mustafa Yalçın

Ahmet Gülal This is me

Merve Taşbaş This is me

Mahmut Kantar This is me

Yaşar Arslan This is me

Publication Date August 28, 2015
Published in Issue Year 2015

Cite

APA Dereli, M. A., Erdoğan, S., Soysal, Ö., Çabuk, A., et al. (2015). Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Trafik Kaza Kara Nokta Belirleme: Ampirik Bayes Uygulaması. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 7(2), 36-42. https://doi.org/10.15659/hartek.15.06.69
AMA Dereli MA, Erdoğan S, Soysal Ö, Çabuk A, Uysal M, Tiryakioğlu İ, Akbulut H, Dündar S, Erdoğdu H, Saraçlı S, Yalçın M, Gülal A, Taşbaş M, Kantar M, Arslan Y. Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Trafik Kaza Kara Nokta Belirleme: Ampirik Bayes Uygulaması. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi. August 2015;7(2):36-42. doi:10.15659/hartek.15.06.69
Chicago Dereli, Mehmet Ali, Saffet Erdoğan, Ömer Soysal, Alper Çabuk, Murat Uysal, İbrahim Tiryakioğlu, Hüseyin Akbulut, Süleyman Dündar, Hamza Erdoğdu, Sinan Saraçlı, Mustafa Yalçın, Ahmet Gülal, Merve Taşbaş, Mahmut Kantar, and Yaşar Arslan. “Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Trafik Kaza Kara Nokta Belirleme: Ampirik Bayes Uygulaması”. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi 7, no. 2 (August 2015): 36-42. https://doi.org/10.15659/hartek.15.06.69.
EndNote Dereli MA, Erdoğan S, Soysal Ö, Çabuk A, Uysal M, Tiryakioğlu İ, Akbulut H, Dündar S, Erdoğdu H, Saraçlı S, Yalçın M, Gülal A, Taşbaş M, Kantar M, Arslan Y (August 1, 2015) Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Trafik Kaza Kara Nokta Belirleme: Ampirik Bayes Uygulaması. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi 7 2 36–42.
IEEE M. A. Dereli, “Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Trafik Kaza Kara Nokta Belirleme: Ampirik Bayes Uygulaması”, Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, vol. 7, no. 2, pp. 36–42, 2015, doi: 10.15659/hartek.15.06.69.
ISNAD Dereli, Mehmet Ali et al. “Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Trafik Kaza Kara Nokta Belirleme: Ampirik Bayes Uygulaması”. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi 7/2 (August 2015), 36-42. https://doi.org/10.15659/hartek.15.06.69.
JAMA Dereli MA, Erdoğan S, Soysal Ö, Çabuk A, Uysal M, Tiryakioğlu İ, Akbulut H, Dündar S, Erdoğdu H, Saraçlı S, Yalçın M, Gülal A, Taşbaş M, Kantar M, Arslan Y. Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Trafik Kaza Kara Nokta Belirleme: Ampirik Bayes Uygulaması. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi. 2015;7:36–42.
MLA Dereli, Mehmet Ali et al. “Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Trafik Kaza Kara Nokta Belirleme: Ampirik Bayes Uygulaması”. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, vol. 7, no. 2, 2015, pp. 36-42, doi:10.15659/hartek.15.06.69.
Vancouver Dereli MA, Erdoğan S, Soysal Ö, Çabuk A, Uysal M, Tiryakioğlu İ, Akbulut H, Dündar S, Erdoğdu H, Saraçlı S, Yalçın M, Gülal A, Taşbaş M, Kantar M, Arslan Y. Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Trafik Kaza Kara Nokta Belirleme: Ampirik Bayes Uygulaması. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi. 2015;7(2):36-42.