Coğrafi Bilgi Sistemleri Mekansal Analizi ile İstanbul Boğazı’nda yaşanan Deniz Kazaları Üzerine Bir Araştırma

Abstract

Çalışmanın amacı, İstanbul Boğazı’nda önceki yıllarda meydana gelmiş kaza verileri kullanılarak Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yardımı ile kaza yoğunluğuna bağlı öncelikli riskli bölgelerin belirlenmesidir. Yıllar içerisinde riskli bölgelerin sıralamasının değişimi analiz edilecektir. İstanbul Boğazı’nı alt bölgelere bölmek o bölgede meydana gelen kazaların oluş şekillerini belirlemeye ve sebep-sonuç ilişkilerini daha kolay analiz etmeye yardımcı olacaktır. Ayrıca daha dar alanlarda ilgili bölgenin özelliklerine uygun önlemler almayı kolaylaştıracaktır. Kaza verileri ArcGIS Pro yazılımı kullanılarak haritalandırılmış ve bu mekânsal veriler Kernel metodu ile analiz edilerek sonuçları yine bu haritalara işlenmiştir. İstanbul Boğazı’nın kuzey girişinde Türkeli Feneri-Anadolu Feneri ve güney çıkışında Ahırkapı Feneri-İnciburnu Feneri arasında kalan alan çalışma alanıdır. Bu alan uzman görüşlerine dayanarak 5 bölgeye ayrılmıştır. 2001-2022 yılları arasında meydana gelen deniz olaylarına ait veriler kullanılmıştır. 22 yıllık ve son 13 yıllık kaza yoğunluklarının yaşandığı bölgelerdeki değişim karşılaştırılmıştır. Her iki zaman aralığı için B5 bölgesi “Ortaköy-Beylerbeyi/Ahırkapı Feneri-İnciburnu Feneri” arasındaki alan en riskli bölge orak belirlenmiştir. Diğer bölgelerde ise kaza yoğunluğuna bağlı risk sıralamasının değiştiği belirlenmiştir. Kaza nedenleri ve kaza saatleri açısından yıllara bağlı değişimler analiz edilmiş, seyir emniyetini artırabilecek önerilere yer verilmiştir. Çalışma, zaman içerisinde riskli bölgelerdeki öncelik sıralamasını ve değişimini belirleyerek, İstanbul Boğazı’na hizmet verenlerin ve İstanbul Boğazı’nı kullananların seyir emniyeti için bölgesel bazda planlama yapmalarına katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Keywords

• Coğrafi Bilgi Sistemleri
• Gemi Kazaları
• İstanbul Boğazı
• Kaza Yoğunluğu
• Riskli Bölgeler

A Study on Maritime Accidents in the Istanbul Strait through Spatial Analysis with Geographic Information Systems

Abstract

This study aims to identify priority high-risk areas in the Istanbul Strait by analyzing past accident data using Geographic Information Systems (GIS) and evaluating accident density. The change in the ranking of high-risk areas over the years will be analyzed. Dividing the Istanbul Strait into sub-regions will help identify the patterns of accidents occurring in those areas and facilitate easier analysis of cause-and-effect relationships. It will also make it easier to implement measures tailored to the specific characteristics of each narrower area. Accident data were mapped using ArcGIS Pro software, and these spatial data were analyzed using the Kernel method. The study area covers the region between Türkeli Feneri –Anadolu Feneri at the northern entrance of the Istanbul Strait and Ahırkapı Feneri–İnciburnu Feneri at the southern exit. Based on expert opinions, this area was divided into five zones. Data from maritime incidents that occurred between 2001 and 2022 has been used. Changes in the areas with high accident density over the 22-year and the most recent 13-year periods have been compared. Zone B5 “defined as the area between “Ortaköy-Beylerbeyi and Ahırkapı Feneri–İnciburnu Feneri” was identified as the riskiest region. In other regions, it has been determined that the risk ranking based on accident density has changed. Changes in accident causes and accident times by year were analyzed, and suggestions were made to improve navigational safety. The study is expected to contribute to regional planning for navigational safety by identifying the prioritization and changes in high-risk areas over time, thereby assisting those who serve the Istanbul Strait and those who navigate through it.

Keywords

• The Istanbul Strait
• Maritime Accidents
• Geographic Information Systems
• Accident Density
• Risky Areas

References

1. Akten, N. (2004). Analysis of Shipping Casualties in The Bosphorus, Journal of Navigation 57 (3): 345–356. doi:10.1017/S0373463304002826.
2. Alkan, A., Adıgüzel, F. Ve Çetin, M. (2024). Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanarak Trafik Kazalarının Analizi: Siirt Kenti Örneği, Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi Cilt:7 – Sayı:1, DOI: 10.51513/jitsa.1333482
3. ArcGIS Pro Help, https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/tool-reference/spatial-analyst/how-kernel-density-works.htm
4. Arslan, Ö. and Turan, O. (2009). Analytical Investigation of Marine Casualties at The Strait of Istanbul With SWOT–AHP Method, Maritime Policy & Management, 36:2, 131-145, https://doi.org/10.1080/03088830902868081
5. Asyalı, E. ve Kızkapan, T. (2012). Türkiye Kıyılarında 2004-2008 Yıllarında Uluslararası Sefer Yapan Gemilerin Karıştığı Deniz Kazalarının Analizi, Dokuz Eylül Üniversitesi Denizcilik Fakültesi Dergisi Cilt:4 Sayı:2
6. Atalar, F. (2021).Türk Boğazlarında Seyir Emniyetini Tehdit Eden Unsurların Sektörel Bazda İncelenmesi, Ordu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi. chrom-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://earsiv.odu.edu.tr/jspui/bitstream/11489/3750/1/10434005.pdf
7. Atasoy, C. (2008). İstanbul Boğazı’nda Yerel Trafiğin İncelenmesi, İ.T.Ü.Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
8. Aydoğdu, YV.,Yurtoren, C., Park, JS. and Park, Y.S. (2012). A Study on Local Traffic Management to Improve Marine Traffic Safety in The Istanbul Strait. The Journal of Navigation, 65(1), 99-112. https://bibliotecausatpdqt.wordpress.com/wp-content/uploads/2013/02/a-study-on-local.pdf

9. Aydogdu, Y.V. (2014). A Comparison of Maritime Risk Perception and Accident Statistics in The Istanbul Straight. The Journal of Navigation, 67(1), 129.doi:10.1017/S0373463313000593
10. Balık, İ., Aydın, S.Z. ve Bitiktaş, F. (2022). Türk Boğazları Trafik Yoğunluğu, Bekleme Süreleri ve Deniz Kazaları, Kent Akademisi Dergisi, 15(1):262-276 https://doi.org/10.35674/kent.1033749
11. Bayar, S. ve Akan, E. (2021).Türk Arama Kurtarma Bölgesinde Gerçekleşen Gezi/Spor/Eğlence Amaçlı Gemi ve Yatların Karıştığı Kazaların Analizi. Aquatic Research, 5(1), 29-38. https://doi.org/10.3153/AR22004
12. Bayazit, O., Toz, A. C. and Büber, M. (2020). Spatial Distribution Analysis of Ship Accidents in The Çanakkale Strait. Scientific Journals of The Maritime University of Szczecin, 62, 9-17. doi:10.17402/414
13. Bakak, Ö. (2016). 2005 Sığacık Körfezi (İzmir) Depremlerinin Mekânsal Değerlendirilmesi, Bulletin For Earth Sciences, Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama Ve Araştırma Merkezi Bülteni, Cilt:37, Sayı:1 , https://yerbilimleri.hacettepe.edu.tr/371/4.pdf
14. Bozkurt, H. ve Yılmaz, H. (2020). Yol Güvenliğinin Artırılmasında Kaza Kara Noktaları Tespitinin Önemi, 4th International Symposium on Natural Hazards and Disaster Management 24-25 October 2020 (ISHAD2020 Bursa - Turkey), https://doi.org/10.33793/acperpro.03.02.26
15. Büber, M. ve Töz, A. C. (2019). Liman Sahasında Meydana Gelen Gemi Kazalarının Konumsal Analizi: Ege Bölgesi İçin Bir Uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi Denizcilik Fakültesi Dergisi, 11,1-16. doi:10.18613/ deudfd.565124
16. Cömert, A. (2013). Türk Boğazları İçin Bir Seyir Modeli Geliştirilmesi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Doktora Tezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp?id=fh9dtdQ_bH929DiUJpsN7Q&no=vGaSw2lsEUsqZKKTiprgMQ
17. Çakır, E. ve Kamal, B. (2021).İstanbul Boğazı’ndaki Ticari Gemi Kazalarının Karar Ağacı Yöntemiyle Analizi. Aquatic Research, 4(1), 10-20. https://doi.org/10.3153/AR21002
18. Çelebi, A. (2014). Konumsal Kaza Verilerinin Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanılarak Analizi (Kocaeli Örneği), Bahçeşehir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
19. Çeliker, E., Y., Cenani, Ş. ve Çağdaş, G. ( 2021). İstanbul Boğazı’nda Gemi Kazalarının Önlenmesi İçin Bayes Ağı Tabanlı Bir Karar Destek Sistemi Önerisi, Mimarlık Bilimleri ve Teknolojisi, Bölüm 14, Haziran 2021 , s.371-401, https://www.researchgate.net/publication/350186293_ISTANBUL_BOGAZI'NDA_GEMI_KAZALARININ_ONLENMESI_ICIN_BAYES_AGI_TABANLI_BIR_KARAR_DESTEK_SISTEMI_ONERISI_A_Bayesian_Network_Based_Decision_Support_System_Proposal_for_The_Prevention_of_Ship_Accidents_in#fullTextFileContent
20. Çolak, H. E. ve Çan, G. (2007). Sağlık CBS Uygulamalarında Konumsal Kümeleme Yönteminin Kullanımı, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 30 Ekim –02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon, https://web.itu.edu.tr/tahsin/CBS2007/bildiri/S_110.pdf
21. Dağkıran, B. (2024). Türk Boğazları Gemi Trafik Yönetimi Etkinliğinin Sistem Dinamikleri ile Modellenmesi: Sürdürülebilir Deniz ulaştırma Yatırımları Yaklaşımı, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul
22. DEDER. Deniz Emniyet Derneği, https://www.deder.org/duyurular ( 18.11.2024)
23. Dönmez, K. ve Uslu, S. (2018). İnsan Faktörleri Analiz ve Sınıflandırma Sistemi’nin (HFACS) Literatürde Yaygın Kullanımının Değerlendirilmesi. Journal of Aviation, 2(2), 156-176. doi:10.30518/jav.463607
24. DTDT. Türk Boğazları Deniz Trafik Düzeni Tüzüğü, Setir Hidrografi ve Oşinografi Dairesi Başkanlığı, Çubuklu İstanbul 2001
25. DTDY. Türk Boğazları Deniz Trafik Düzeni Yönetmeliği Uygulama Yönergesi, Yürürlük tarihi: 1 Ocak 2024, https://www.denizticaretodasi.org.tr/tr/sirkuler/turk-bogazlari-deniz-trafik-duzeni-yonetmeligi-uygulama-yonergesi-hakkinda-20609
26. Durduran, S., Sarı, F., Erdi, A. ve Alkaya, C. (2011). Trafik Kazalarının Analizi İçin Web Tabanlı CBS: Konya Örneği. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi(104.1), 59-64. https://dergipark.org.tr/tr/pub/hkmojjd/issue/53172/705360#article_cite
27. Ece, N.J. (2011). İstanbul Bogazı’nda Meydana Gelen Deniz Kazalarının İncelenmesi ve Analizi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Denizcilik Fakültesi Dergisi, Cilt:3 Sayı:2, P :41, https://dergipark.org.tr/tr/pub/deudfd/issue/4583/62751
28. Ece, N.J. (2021). Statistical Analysis of Marine Accidents in The Strait of Istanbul Using Chi-Square Test, Mersin University Journal of Maritime Faculty (MEUJMAF) Vol. 3, Issue 1, pp. 17-27, ID 0000-0003-2048-5458
29. Erol, S. and Başar, E. (2015). The Analysis of Ship Accident Occurred in Turkish Search and Rescue Area by Using DecisionTree, Maritime Policy and Management 1–12. https://doi.org/10.1080/03088839.2013.870357
30. Erol, S., Demir, M., Cetişli, B. and Eyuboğlu, E. (2017). Analysis of Ship Accidents in The İstanbul Strait Using Neuro-Fuzzy and Genetically Optimised Fuzzy, The Journal of Navigation, Volume 71, Issue 2, Doi : https://doi.org/10.1017/S0373463317000601
31. Fan, S., Blanco-Davis, E., Yang, Z., Zhang, J. and Yan, X. (2020). Incorporation of Human Factors into Maritime Accident Analysis using a Data-Driven Bayesian Network, Reliability Engineering and System Safety, 203. ISSN 0951-8320.https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0951832020305718
32. Isnan, S.,Nordin, N.H., Rahman, A., Rosly, A., Aziz, A., Zulkifly, M.R., Zarim, A. and Abu, M.S.B.B.M. (2021). Application of GIS: Maritime Accident Analysis in Malaysian Waters Using Kernel Density Function, Universiti Pertahanan Nasional Malaysia, doi: 10.7225/toms.v10.n02.004
33. KEGM-a (2024), Kıtı Emniyeti Genel Müdürlüğü, 2024 Sektör Raporu ,https://www.kiyiemniyeti.gov.tr/raporlar (15.06.2025)
34. KEGM-b (2021). Türk Boğazları Gemi Trafik Hizmetleri Kullanıcı Rehberi, https://kiyiemniyeti.gov.tr/AnnouncementDetail/184/TURK-BOGAZLARI-GEMI-TRAFIK-HIZMETLERI-KULLANICI-REHBERI (10.03.2025)
35. Koldemir, B. (2006). İstanbul Boğazı Trafiğinde Seyir Güvenliği olan Bölgelerin Belirlenmesi için Bir Yöntem, Pamukkale Üniversitesi, Mühendislik Bilimleri Dergisi, Sayı:1, Cilt:12, ISSN: 1300-7009,2006.
36. Li, G.,GAo, K., Weng, J. and Qu, X., (2025). Deciphering Spatial Heterogeneity of Maritime Accidents Considering Impact Scale Variations, Maritime Policy & Management, The Flagship Journal of International Shipping and Port Research, 52:2, 309-333, DOI: 10.1080/03088839.2024.2347893
37. Maltaşı, A., Özen, H. ve Saraçoğlu, A. (2019). Ağ tarama ve K-Ortalama Kümeleme Yöntemleri ile Kaza Kara Noktalarının Belirlenmesi: İstanbul D100 Karayolu örneği. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 25(6), 672-682 doi: 10.5505/pajes.2018.77012 https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/50276/649998
38. Medda, A., Serra, P., Mandas, M. and Fancello, G., (2024). A Risk Prediction Model for Maritime Accidents WMU Journal of Maritime Affairs (2024) 23:415–436 https://doi.org/10.1007/s13437-024-00337-6
39. Olgaç, T. (2021).Deniz Kazaları ve Deniz Olaylarını İnceleme Çalışmalarında Kullanılan Analiz Yöntemleri Üzerine Bir Değerlendirme, Deniz Taşımacılığı ve Lojistiği Dergisi, Cilt:2, Sayı:2. https://doi.org/10.52602/mtl.885205
40. Oluseye, O.O. and Ogunseye, O.O. ( 2016). Human Factors as Determinants of Marine Accidents in Maritime Companies in Nigeria, Journal of Maritime Research Vol XIII. No. III, 61–68. https://www.jmr.unican.es/index.php/jmr/article/view/386
41. Örs, H. (2003). Oil Transport in The Turkish Straits System: A Simulation of Contamination in The Istanbul Strait, Energy Sources, 25:11, 1043-1052, Doi:10.1080/00908310390233559
42. Özbaş, B., Or, İ. and Altıok, T. (2013). Comprehensive Scenario Analysis for Mitigation of Risks of the Maritime Traffic in the Strait of Istanbul, Journal of Risk Research, 16:5, 541-561, https://doi.org/10.1080/13669877.2012.726239
43. Özdemir, Ü. and Güneroğlu, A. (2015). Strategic Approach Model for Investigating The Cause of Maritime Accidents, Promet – Traffic & Transportation, Vol. 27, 2015, No. 2, 113-123, https://doi.org/10.7307/ptt.v27i2.1461
44. Pense, C. (2018). Deniz Kazalarında İnsan Faktörü ve Bir Çözüm Olarak e-seyir, Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, Cilt:1, Say:2, https://dergipark.org.tr/tr/pub/jitsa/issue/39569/463520
45. Rong, H.,Teixeira, A.P. and Soares, C.G. (2021). Spatial Correlation Analysis of Near Ship Collision Hotspots With Local Maritime Traffic Characteristics. Reliability Engineering and System Safety 209: 107463. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0951832021000314?via%3Dihub
46. Silverman, Bernard W. (1986). Density Estimation for Statistics and Data Analysis. New York: Chapman and Hall.
47. Sun, Y.,HouC., Chen, X., Wang, Y., Dia, L. and Hu, Q., (2024). Accident Black Spot Clustering Oriented Maritime Search and Rescue Resource Allocation and Optimization, Frontiers in Marine Science, DOI 10.3389/fmars.2024.1395614
48. Sun, Y.,Cao, Y., Chen, X.Q, Chen, L. and Hu, Q., ( 2025). Marine Accident Black Spot Clustering and Search and Rescue Resource Optimization Based on Multiple Features, Ocean Engineering, https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.121546
49. Şener, B. ve Tanrıöver, A. A. (2023). Depreme Dirençli Kentler: Bursa İli Yıldırım İlçesi Örneği, Ağaç ve Orman, 4(2): 47-57. , https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3191083
50. Tonoğlu, F., Atalar, F., Başkan, İ. B., Yıldız, S., Uğurlu, Ö. and Wang, J. (2022). A New Hybrid Approach For Determining Sector-Specific Risk Factors in Turkish Straits: Fuzzy AHP-PRAT technique, Ocean Engineering, 252. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0029801822006746
51. Töz, A. C.,Büber, M., Köseoğlu, B. and Şakar, C. (2022). Analysis of Collision Accidents in Maritime Transportation by FTA Method, Turkish Journal of Maritime and Marine Sciences,Volume: 8 Issue: 1, 15-30, https://doi.org/10.52998/trjmms.971042
52. Tunçel, A. L. (2020). Dökme Yük ve Genel Kargo Gemi Kazalarının Analizi (Yüksek Lisans Tezi).İskenderun Teknik Üniversitesi Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü.
53. UAB-a. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı, https://denizcilikistatistikleri.uab.gov.tr/turk-bogazlari-gemi-gecis-istatistikleri (16.09.2024)
54. UAB-b. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı, https://denizcilik.uab.gov.tr/deniz-trafigini-takibe-yonelik-kurulmus-olan-sistemler (30.12.2024)
55. UAB-c. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı, https://denizcilikistatistikleri.uab.gov.tr/uploads/pages/diger-istatistikler/aakkm-son-10-yil-kaza.pdf( 16.09.2024)
56. Uğurlu , Ö., Nişancı, R., Köse, E., Yıldırım, U. and Yüksekyıldız, E. (2015). Investigation of Oil Tanker Accidents By Using GIS, Trans RINA, Vol 157, Part A2, Intl J MaritimeEng, DOI No: 10.3940/rina.ijme.2015.a2.323
57. Uğurlu, Ö., Erol, S. and Başar, E. (2016). The Analysis of Life Safety and Economic Loss in Marine Accidents Occurring in The Turkish Straits, Maritime Policy & Management, 43:3, 356-370, 10.1080/03088839.2014.1000992
58. Uğurlu, Ö., Yıldız, S., Loughney, S., Kuntchulia, J.,W., S. and Sharabidze I. (2020). Analyzing Collision, Grounding, and Sinking Accidents Occurring in The Black Sea Utilizing HFACS and Bayesian Networks, Risk Analysis an International Journal, Volume 40, Issue 12. https://doi.org/10.1111/risa.13568
59. Usluer, H.B., Alkan, G.B. and Turan, O. (2022). Prediction of The Effects of The Current Regime on Ship’s Maneuvering at The Strait of Istanbul, Kent Akademisi Dergisi, 15(2):611-629 https://doi.org/10.35674/kent.1098026
60. Ülker, L. (2023). İstanbul Boğazı Sektör Kandilli Sorumluluk Bölgesinde Seyir Emniyeti Değerlendirmesi, Ordu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, https://earsiv.odu.edu.tr/xmlui/handle/11489/3974
61. Ünlügençoğlu, K. (2024). An Investigation of Maritime Accidents in Turkish Territorial Waters.J Nav Architect Mar Technol. 2024; 226(2):49-64. DOI: 10.54926/jnamt.2025.2411
62. Yildiz, S., Sönmez, V. Z., Uğurlu, Ö., Sivri, N., Loughney, S., & Wang, J. (2021). Modelling of possible tanker accident oil spills in the Istanbul Strait in order to demonstrate the dispersion and toxic effects of oil pollution. Environmental Monitoring and Assessment, 193(8), 538.
63. Yildiz, S., Uğurlu, Ö., Loughney, S., Wang, J., & Tonoğlu, F. (2022). Spatial and statistical analysis of operational conditions influencing accident formation in narrow waterways: A Case Study of Istanbul Strait and Dover Strait. Ocean Engineering, 265, 112647
64. Yıldız, S., Uğurlu, Ö., Wang, X., Loughney, S., & Wang, J. (2024). Dynamic accident network model for predicting marine accidents in narrow waterways under variable conditions: A case study of the Istanbul strait. Journal of Marine Science and Engineering, 12(12), 2305.
65. Yorulmaz, M. ve Sezen, K. (2023).Denizcilik Alanında Kullanılan Risk Analizi Yöntemleri ve Fine Kinney Yöntemiyle Bir Uygulama, Afet ve Risk Dergisi, 6(3), 622-637.DOI: 10.35341/afet.1190044