Mikro Ölçekli Trafik Simülasyonu, Mikro Ölçekli Emisyon Modellemesi ve Görüntü İşleme Teknikleri Üzerine Bir Derleme

Elif İzol; Abdulkadir Yıldırım; Güzin Akyıldız Alçura; Halit Özen

doi:10.38002/tuad.1706324

Review

Mikro Ölçekli Trafik Simülasyonu, Mikro Ölçekli Emisyon Modellemesi ve Görüntü İşleme Teknikleri Üzerine Bir Derleme

Year 2026, Issue: 1, - , 09.01.2026

Elif İzol , Abdulkadir Yıldırım , Güzin Akyıldız Alçura , Halit Özen

https://doi.org/10.38002/tuad.1706324

Abstract

Kentsel ölçekte araç emisyonlarının doğru tahmin edilmesi, etkili çevre yönetimi ve trafik planlaması için büyük önem taşımaktadır. Son yıllarda, mikroskobik trafik simülasyonu, mikroskobik emisyon modellemesi ve görüntü işleme tabanlı araç tespit yöntemlerini birleştiren entegre yaklaşımlar, tahmin doğruluğunu artırma potansiyelleri nedeniyle giderek daha fazla ilgi görmektedir. Bununla birlikte, her üç bileşeni bir çerçevede birleştiren çalışmalar literatürde oldukça sınırlı kalmaktadır. Bu derleme, araç tespiti için görüntü işleme tekniklerini (örn. Gerçek zamanlı nesne tanıma yöntemi olan You Only Look Once [YOLO]), Kalman Filtresi, optik akış), trafik akışı modellemesi için trafik simülasyon araçlarını (örn. Trafik mikro simülasyon yazılımı, Verkehr In Städten – Simulation [VISSIM]), kentsel hareketlilik simülasyonu (Simulation of Urban Mobility [SUMO]) ve karbondioksit (CO₂), karbonmonoksit (CO), azotoksit (NOₓ) ve partikül madde (PM) gibi emisyonların hesaplanması için çeşitli emisyon modellerini (örn. Passenger Car and Heavy Duty Emission Model (PHEM), Vehicle Emission Model [VERSIT+]) kullanan seçilmiş araştırmaları incelemektedir. Özellikle gerçek zamanlı uygulamalara ve farklı veri kaynaklarının bütünleştirilmesine odaklanmaktadır. Bu çalışma, mevcut hibrit yaklaşımların avantaj ve sınırlılıklarını ortaya koymakta ve trafik verilerini emisyon tahmin araçlarıyla bütünleştiren kapsamlı modellerin geliştirilmesine yönelik geleceğe dair öneriler sunmaktadır. Bununla birlikte, bu sistemlerin karar destek mekanizmalarına entegre edilmesiyle şehir yönetiminde etkinlik sağlanabilmesi konusunda fikirler sunmaktadır.

Keywords

Trafik Simülasyonu , Emisyon Modellemesi , Görüntü İşleme , Hava Kirliliği

Ethical Statement

İlgili çalışmada insan veya hayvan katılımcılardan veri toplanmadığı için etik kurul izni gerekmemektedir.

References

Abdelwahab, M. A. (2019). Fast approach for efficient vehicle counting. Electronics Letters, 55(1), 20–22. https://doi.org/10.1049/el.2018.6719
Acuto, F., Coelho, M. C., Fernandes, P., Giuffrè, T., Macioszek, E., ve Granà, A. (2022). Assessing the environmental performances of urban roundabouts using the vsp methodology and AIMSUN. Energies, 15(4), 1371. https://doi.org/10.3390/en15041371
Adamidis, F. K., Mantouka, E. G., ve Vlahogianni, E. I. (2020). Effects of controlling aggressive driving behavior on network-wide traffic flow and emissions. International Journal of Transportation Science and Technology, 9(3), 263–276. https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2020.05.003
Adi, K., Widodo, A. P., Widodo, C. E., Pamungkas, A., ve Putranto, A. B. (2018). Automatic vehicle counting using background subtraction method on gray scale images and morphology operation. Journal of Physics: Conference Series, 1025(1), 012025. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1025/1/012025
Ahn, K., ve Rakha, H. (2008). The effects of route choice decisions on vehicle energy consumption and emissions. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 13(3), 151–167. https://doi.org/10.1016/j.trd.2008.01.005
Ahn, K., Rakha, H., Trani, A., ve Van Aerde, M. (2002). Estimating vehicle fuel consumption and emissions based on instantaneous speed and acceleration levels. Journal of Transportation Engineering, 128(2), 182–190. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-947X(2002)128:2(182)
Aimsun. (t.y.). Aimsun – Mobility intelligence for decisions that count. 12 Şubat 2025 tarihinde https://www.aimsun.com/ adresinden erişilmiştir.
Akkaya, S., ve Engin, T. (2022). Trafik simülasyon yazılımlarına genel bakış. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 5(2), 158–168. https://doi.org/10.51513/jitsa.1090209
Alam, G. M. I., Arfin Tanim, S., Sarker, S. K., Watanobe, Y., Islam, R., Mridha, M. F., ve Nur, K. (2025). Deep learning model based prediction of vehicle CO2 emissions with eXplainable AI integration for sustainable environment. Scientific Reports, 15(1), 1–28. https://doi.org/10.1038/s41598-025-87233-y
Barceló, J. (2010). Fundamentals of traffic simulation. Springer Press.
Bari, C., Gangwal, A., Rahimi, Z., Srikanth, L., Singh, B., ve Dhamaniya, A. (2023). Emission modeling at toll plaza under mixed traffic condition using simulation. Environmental Monitoring and Assessment, 195(7), 11409. https://doi.org/10.1007/s10661-023-11409-0
Barth, M., ve Boriboonsomsin, K. (2008). Real-world carbon dioxide impacts of traffic congestion. Transportation Research Record, 2058(1), 163–171. https://doi.org/10.3141/2058-20
Beza, A. D., Maghrour Zefreh, M., ve Torok, A. (2022). Impacts of different types of automated vehicles on traffic flow characteristics and emissions: a microscopic traffic simulation of different freeway segments. Energies, 15(18), 6669. https://doi.org/10.3390/en15186669
Birleşmiş Milletler. (1992). United Nations Framework Convention on Climate Change. https://unfccc.int/resource/docs/convkp/conveng.pdf
Birleşmiş Milletler. (1998). Kyoto Protocol to the United Nations Framework Convention on Climate Change. https://unfccc.int/resource/docs/convkp/kpeng.pdf
Birleşmiş Milletler. (2015). Paris Agreement. https://unfccc.int/sites/default/files/english_paris_agreement.pdf
Blokpoel, R., Hausberger, S., ve Krajzewicz, D. (2017). Emission optimised control and speed limit for isolated intersections. IET Intelligent Transport Systems, 11(3), 174–181. https://doi.org/10.1049/iet-its.2016.0027
Blomgren, M., ve Jungbjer, P. (2019). Emissions modeling of electric urban transit: Analysis of environmental effects of electric public transit in Johanneberg by using the software PTV Vissim and EnViVer [Yüksek lisans tezi]. Chalmers University of Technology.
Caliper Corporation. (t.y.). TransModeler traffic simulation software. 12 Şubat 2025 tarihinde https://www.caliper.com/transmodeler/default.htm adresinden erişilmiştir.
Charef, A., Jarir, Z., ve Quafafou, M. (2024). The impact of motorcycle positioning on start-up lost time: the empirical case study of signalized intersections in marrakech using VISSIM. Engineering, Technology and Applied Science Research, 14(3), 14313–14318. https://doi.org/10.48084/etasr.7141
Chauhan, B. P., Joshi, G. J., ve Parida, P. (2019). Car following model for urban signalised intersection to estimate speed based vehicle exhaust emissions. Urban Climate, 29, 100480. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2019.100480
Chauhan, B. P., Joshi, G. J., ve Parida, P. (2024). Traffic simulation-emission modelling to evaluate impact of signal cycle on automobile emissions. European Transport / Trasporti Europei, 98, 1–15. https://doi.org/10.48295/et.2024.98.9
Chawla, A., Khare, M., ve Khan, S. (2021). Evaluating the effect of speed variation on vehicular emission using an integrated modelling approach. S. S. Arkatkar, S. Velmurugan ve A. Verma (Ed.), Recent advances in traffic engineering içinde (ss. 299–315). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-51485-3_20
Chen, J., Li, Y., Meng, Z., Feng, X., Wang, J., Zhou, H., Li, J., Shi, J., Chen, Q., Shi, H., ve Wang, S. (2022). Study on emission characteristics and emission reduction effect for construction machinery under actual operating conditions using a portable emission measurement system (PEMS). International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(15), 9546. https://doi.org/10.3390/ijerph19159546
Chhadikar, N., Bhamare, P., Patil, K., ve Kumari, S. (2019). Image processing based tracking and counting vehicles. Proceedings of the 2019 3rd International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology (ICECA). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICECA.2019.8822092
Chonchannavar, S. R., ve Arunkumar, T. (2022). Vehicle detection and counting using video frame. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 4(8). https://doi.org/10.56726/irjmets29427
Csikós, A., ve Varga, I. (2012). Real-time modeling and control objective analysis of motorway emissions. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 54, 1027–1036. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.09.818
Dai, Z., Song, H., Wang, X., Fang, Y., Yun, X., Zhang, Z., ve Li, H. (2019). Video-based vehicle counting framework. IEEE Access, 7, 64460–64470. https://doi.org/10.1109/access.2019.2914254
De La Rocha, E., ve Palacios, R. (2010). Image-processing algorithms for detecting and counting vehicles waiting at a traffic light. Journal of Electronic Imaging, 19(4), 043025–043028. https://doi.org/10.1117/1.3528465 Eclipse SUMO. (2025). SUMO (Simulation of Urban Mobility) user documentation. 10 Şubat 2025 tarihinde https://sumo.dlr.de/docs/ adresinden erişilmiştir.
Ejercito, P. M., Nebrija, K. G. E., Feria, R. P., ve Lara-Figueroa, L. L. (2017). Traffic simulation software review. Proceedings of the 2017 8th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA) (ss. 1–4). IEEE. https://doi.org/10.1109/iisa.2017.8316415
Elshebli, E., ve Erdos, F. (2022). Combination of simulation and machine learning to mitigate traffic emissions. Proceedings of the 2022 13th IEEE International Conference on Cognitive Infocommunications (CogInfoCom) (ss. 41–46). IEEE.
Essamlali, I., Nhaila, H., ve El Khaili, M. (2025). Impact of urban block shape on traffic and air quality: A SUMO-based comparative study of rectangular, radial, and triangular forms. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 31, 101413. https://doi.org/10.1016/j.trip.2025.101413
European Commission. (2016). EU reference scenario 2016: Energy, transport and GHG emissions trends to 2050. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2833/9127
Fachrie, M. (2020). A simple vehicle counting system using deep learning with YOLOv3 model. RESTI Journal (System Engineering and Information Technology), 4(2), 462–468. https://doi.org/10.29207/resti.v4i2.5474
Fan, J., Gao, K., Xing, Y., ve Lu, J. (2019). Evaluating the effects of one-way traffic management on different vehicle exhaust emissions using an integrated approach. Journal of Advanced Transportation, 2019, 1–11. https://doi.org/10.1155/2019/6248796
Fang, Y., Zhang, S., Yu, K., Gao, J., Liu, X., Cui, C., ve Hu, J. (2025). PM₂.₅ concentration prediction algorithm integrating traffic congestion index. Journal of Environmental Sciences, 155, 359–371. https://doi.org/10.1016/j.jes.2024.09.029
Frey, H. C., Zhang, K., ve Rouphail, N. M. (2010). Vehicle-specific emissions modeling based upon on-road measurements. Environmental Science and Technology, 44(9), 3594–3600. https://doi.org/10.1021/es902835h
Gao, J., Chen, H., Dave, K., Chen, J., ve Jia, D. (2020). Fuel economy and exhaust emissions of a diesel vehicle under real traffic conditions. Energy Science and Engineering, 8(5), 1781–1792. https://doi.org/10.1002/ese3.632
Giechaskiel, B., Casadei, S., Rossi, T., Forloni, F., ve Di Domenico, A. (2021). Measurements of the emissions of a “golden” vehicle at seven laboratories with portable emission measurement systems (PEMS). Sustainability, 13(16), 8762. https://doi.org/10.3390/su13168762
Gräbe, R. J., ve Joubert, J. W. (2022). Are we getting vehicle emissions estimation right? Transportation Research Part D: Transport and Environment, 112, 103477. https://doi.org/10.1016/j.trd.2022.103477
Hausberger, S., Rodler, J., Sturm, P., ve Rexeis, M. (2003). Emission factors for heavy-duty vehicles and validation by tunnel measurements. Atmospheric Environment, 37(37), 5237–5245. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2003.05.002
Int Panis, L., Broekx, S., ve Liu, R. (2006). Modelling instantaneous traffic emission and the influence of traffic speed limits. Science of The Total Environment, 371(1–3), 270–285. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2006.08.017
Jia, T., Zhang, P., ve Chen, B. (2022). A microscopic model of vehicle CO2 emissions based on deep learning - a spatiotemporal analysis of taxicabs in Wuhan, China. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23(10), 18446–18455. https://doi.org/10.1109/tits.2022.3151655
Karaçor, F., Ergül, H., Hatipoğlu, S. ve İzol, E. (2024). Yerel yönetimlerin sürdürülebilir kentsel hareketlilik planları yeterliliklerinin tespiti üzerine bir uygulama. Trafik ve Ulaşım Araştırmaları Dergisi, 7(1), 75–84. https://doi.org/10.38002/tuad.1388954
Ko, M., Lord, D., ve Zietsman, J. (2012). Environmentally conscious highway design for crest vertical curves. Transportation Research Record, 2270(1), 96–106. https://doi.org/10.3141/2270-12
Kwak, J., Park, B., ve Lee, J. (2012). Evaluating the impacts of urban corridor traffic signal optimization on vehicle emissions and fuel consumption. Transportation Planning and Technology, 35(2), 145–160. https://doi.org/10.1080/03081060.2011.651877
Lee, G., You, S. I., Ritchie, S. G., Saphores, J.-D. M., Sangkapichai, M., ve Jayakrishnan, R. (2008). Environmental impacts of a major freight corridor: A study of the I-710 in California (UCTC-FR-2008-11). University of California Transportation Center. https://escholarship.org/uc/item/7kw9370n
Lee, K. S., Eom, J. K., ve Moon, D. S. (2014). Applications of TRANSIMS in transportation: A literature review. Procedia Computer Science, 32, 769–773. https://doi.org/10.1016/J.PROCS.2014.05.489
Lejri, D., Can, A., Schiper, N., ve Leclercq, L. (2018). Accounting for traffic speed dynamics when calculating COPERT and PHEM pollutant emissions at the urban scale. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 63, 588–603. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.023
Li, S., ve Yoon, H. S. (2023). Vehicle localization in 3d world coordinates using single camera at traffic intersection. Sensors, 23(7). https://doi.org/10.3390/s23073661
Lin, Y. C., Lin, Y. T., Chen, C. R., ve Lai, C. Y. (2025). Meteorological and traffic effects on air pollutants using Bayesian networks and deep learning. Journal of Environmental Sciences, 152, 54–70. https://doi.org/10.1016/j.jes.2024.01.057
Liu, R. (1994). DRACULA microscopic traffic simulator. (Working Paper 431). University of Leeds.
Liu, R., ve Tate, J. (2004). Network effects of intelligent speed adaptation systems. Transportation, 31(3), 297–325. https://doi.org/10.1023/B:PORT.0000025394.78857.13/METRICS
Lopez, P. A., Behrisch, M., Bieker-Walz, L., Erdmann, J., Flötteröd, Y.-P., Hilbrich, R., Lücken, L., Rummel, J., Wagner, P., ve Wießner, E. (2018). Microscopic traffic simulation using SUMO. 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (ss. 2575–2582). IEEE. https://doi.org/10.1109/ITSC.2018.8569938
Ma, X., Lei, W., Andréasson, I., ve Chen, H. (2012). An evaluation of microscopic emission models for traffic pollution simulation using on-board measurement. Environmental Modeling and Assessment, 17(4), 375–387. https://doi.org/10.1007/s10666-011-9296-9
Maduro, C., Batista, K., Peixoto, P. ve Batista, J. (2008). Estimating vehicle velocity using rectified images. Proceedings of the Third International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP 2008) (ss. 551–558). SciTePress. https://doi.org/10.5220/0001088205510558
Mądziel, M. (2024). Instantaneous CO2 emission modelling for a Euro 6 start-stop vehicle based on portable emission measurement system data and artificial intelligence methods. Environmental Science and Pollution Research, 31(5), 6944–6959. https://doi.org/10.1007/s11356-023-31022-5
Mądziel, M., ve Campisi, T. (2023). Investigation of vehicular pollutant emissions at 4-arm intersections for the improvement of integrated actions in the sustainable urban mobility plans (SUMPs). Sustainability, 15(3). https://doi.org/10.3390/su15031860
Mądziel, M., Jaworski, A., Savostin-Kosiak, D., ve Lejda, K. (2020). The impact of exhaust emission from combustion engines on the environment: Modelling of vehicle movement at roundabouts. International Journal of Automotive and Mechanical Engineering, 17(4), 8360–8371. https://doi.org/10.15282/ijame.17.4.2020.12.0632
MATSim. (t.y.). MATSim – Open-source framework for large-scale agent-based transport simulations. 12 Şubat 2025 tarihinde https://www.matsim.org/ adresinden erişilmiştir.
McTrans Center. (2025). TSIS-CORSIM 2025 – Traffic software integrated system. 12 Şubat 2025 tarihinde https://mctrans.ce.ufl.edu/tsis-corsim/ adresinden erişilmiştir.
Metil, P. D., ve Nigavekar, A. R. (2019). Review on traffic density count using ımage processing. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, 7(1), 285–290. https://doi.org/10.22214/ijraset.2019.1048
Miyazaki, H., Witayangkurn, A., ve Kii, M. (2020). A review of MATSim: A pilot study of Chatuchak, Bangkok THAILAND. Journal of Intelligent Informatics and Smart Technology, 4, 1–6. https://ph05.tci-thaijo.org/index.php/JIIST/article/view/97/93
Namekawa, M., Kanagawa, S. ve Shinkai, K. (2019). Image recognition for vehicle traffic analysis at intersections. Proceedings of the 23rd International Congress on Modelling and Simulation (MODSIM 2019) (ss. 484–490). Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand.
Niroomand, N., Bach, C., ve Elser, M. (2021). Segment-based CO₂ emission evaluations from passenger cars based on deep learning techniques. IEEE Access, 9, 166314–166327. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3135604
Noland, R. B., ve Quddus, M. A. (2006). Flow improvements and vehicle emissions: Effects of trip generation and emission control technology. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 11(1), 1–14. https://doi.org/10.1016/J.TRD.2005.06.003
Okebe, M. W., Abuodha, S. O., ve Ochieng, M. O. A. (2024). Evaluating emission reduction policies along an urban arterial highway using the AIMSUN model. Journal of Advanced Transportation, 2024. https://doi.org/10.1155/2024/6309854
Overtoom, I., Correia, G., Huang, Y., ve Verbraeck, A. (2020). Assessing the impacts of shared autonomous vehicles on congestion and curb use: A traffic simulation study in The Hague, Netherlands. International Journal of Transportation Science and Technology, 9(3), 195–206. https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2020.03.009
Park, B. B., Yun, I., ve Ahn, K. (2009). Stochastic optimization for sustainable traffic signal control. International Journal of Sustainable Transportation, 3(4), 263–284. https://doi.org/10.1080/15568310802091053
Park, B., ve Qi, H. (2004). Development and evaluation of a calibration and validation procedure for microscopic simulation models (Report No. VTRC 05-CR8). Virginia Transportation Research Council. https://doi.org/10.21949/1503647
Patiño-Aroca, M., Parra, A., ve Borge, R. (2022). On-road vehicle emission inventory and its spatial and temporal distribution in the city of Guayaquil, Ecuador. Science of the Total Environment, 848. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.157664
Pignatta, G. ve Balazadeh, N. (2022). Hybrid vehicles as a transition for full e-mobility achievement in positive energy districts: A comparative assessment of real-driving emissions. Energies. 15, 2760. https://doi.org/ 10.3390/en15082760
Prohanov, S., Bart, A., Fazliev, A. Z. ve Starchenko, A. V. (2021). Use of computer vision in assessment of air quality in city transportation system. Proceedings of the 27th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics (Cilt 11916, Madde 119168T). SPIE. https://doi.org/10.1117/12.2603497
PTV Group. (t.y.). PTV Vissim: Multimodal traffic simulation software. 12 Şubat 2025 tarihinde https://www.ptvgroup.com/en/products/ptv-vissim/ adresinden erişilmiştir.
Quaassdorff, C., Borge, R., Pérez, J., Lumbreras, J., de la Paz, D., ve de Andrés, J. M. (2016). Microscale traffic simulation and emission estimation in a heavily trafficked roundabout in Madrid (Spain). Science of the Total Environment, 416–427. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.05.051
Rahimi, M. (2023). Modeling and simulation of vehicle emissions for the reduction of road traffic pollution [Doktora tezi, University of Trento]. IRIS Institutional Research Information System. https://doi.org/10.15168/11572_365449
Rajput, D., Singhai, T., Bhadauria, D., ve Relan, S. (2023). Comparative analysis for vehicle detection and counting system using machine learning. International Journal of Scientific Research in Engineering and Management (IJSREM), 7(3), 1–6. https://doi.org/10.55041/ijsrem17924
Rakha, H., Ahn, K., ve Trani, A. (2004). Development of VT-Micro model for estimating hot stabilized light duty vehicle and truck emissions. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 9(1), 49–74. https://doi.org/10.1016/S1361-9209(03)00054-3
Ratrout, N. T., ve Rahman, S. M. (2009). A comparative analysis of currently used microscopic and macroscopic traffic simulation software. Arabian Journal for Science and Engineering, 121–133. https://www.researchgate.net/publication/228676772
Romero, B., Coello, M., ve Cordero-Moreno, D. (2020). GPS data correction through the IVE model for use in vehicle emission estimates for congestion pricing. Proceedings of the 2020 IEEE ANDESCON (ANDESCON 2020). https://doi.org/10.1109/ANDESCON50619.2020.9272080
Saadeldin, A., Rashid, M. M., Shafie, A. A., ve Hasan, T. F. (2024). Real-time vehicle counting using custom YOLOv8n and DeepSORT for resource-limited edge devices. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), 22(1), 104–112. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v22i1.25096
Sakhare, N. N., Tatale, S. B., Sakhare, S. R., Dusaane, H., Puri, M., Girme, P., Sankpal, R., ve Ghule, P. (2020). Image processing and iot based dynamic traffic management system. International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology, 7(2), 180–188. https://doi.org/10.32628/IJSRSET207230
Shokrolah Shirazi, M., Chang, H. F., ve Tayeb, S. (2022). Turning movement count data integration methods for intersection analysis and traffic signal design. Sensors, 22(19), 7111. https://doi.org/10.3390/s22197111
Smith, M., Duncan, G., ve Druitt, S. (1995). PARAMICS: Microscopic traffic simulation for congestion management. The Institution of Electrical Engineers. https://doi.org/10.1049/ic:19950249
Song, H., Liang, H., Li, H., Dai, Z., ve Yun, X. (2019). Vision-based vehicle detection and counting system using deep learning in highway scenes. European Transport Research Review, 11(1), 51. https://doi.org/10.1186/s12544-019-0390-4
Song, Z., Wang, H., Sun, J., ve Tian, Y. (2020). Experimental findings with VISSIM and TransModeler for evaluating environmental and safety impacts using micro-simulations. Transportation Research Record, 2674(8), 566–580. https://doi.org/10.1177/0361198120925077
Sterzin, E. D. (2004). Modeling influencing factors in a microscopic traffic simulator [Yüksek lisans tezi, Massachusetts Institute of Technology]. DSpace@MIT. https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/29398
Su, S., Hou, P., Wang, X., Lyu, L., Ge, Y., Lyu, T., Lai, Y., Luo, W., ve Wang, Y. (2023). Evaluating the measurement uncertainty of on-road NOx using a portable emission measurement system (PEMS) based on real testing data in China. Atmosphere, 14(4), 702. https://doi.org/10.3390/atmos14040702
Suparwito, H., Prakoso, B. G. H., Kumalasanti, R. A., ve Polina, A. M. (2025). Real-time vehicle detection and air pollution estimation using YOLOv9. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), 14(1), 23–30. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v14i1.2339
SYSTRA. (t.y.). Paramics microsimulation – Designs and evaluates road transport network. 12 Şubat 2025 tarihinde https://www.systra.com/digital/solutions/transport-planning/paramics/ adresinden erişilmiştir.
Tenekeci, G. (2019). Computation and assessment of environmental emissions resulting from traffic operations at roundabouts. European Journal of Science and Technology, (Special Issue), 130–145. https://doi.org/10.31590/EJOSAT.637594
Travel Forecasting Resource. (t.y.). TRANSIMS. 12 Şubat 2025 tarihinde https://tfresource.org/topics/TRANSIMS.html adresinden erişilmiştir.
Ullah, M. R., Khattak, K. S., Khan, Z. H., Khan, M. A., Minallah, N., ve Khan, A. N. (2021). Vehicular traffic simulation software: A systematic comparative analysis. Pakistan Journal of Engineering and Technology, 4(1), 66–78. https://journals.uol.edu.pk/pakjet/article/view/686/469
Unzueta, L., Nieto, M., Cortés, A., Barandiaran, J., Otaegui, O., ve Sánchez, P. (2012). Adaptive multicue background subtraction for robust vehicle counting and classification. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 13(2), 527–540. https://doi.org/10.1109/TITS.2011.2174358
Viola, P., ve Jones, M. (2001). Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Cilt 1, ss. 511–518). IEEE. https://doi.org/10.1109/CVPR.2001.990517
Wei, Y., Yu, Y., Xu, L., Huang, W., Guo, J., Wan, Y., ve Cao, J. (2019). Vehicle emission computation through microscopic traffic simulation calibrated using genetic algorithm. Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research, 9(1), 67–80. https://doi.org/10.2478/jaiscr-2018-0025
Wu, J. D., Chen, B. Y., Shyr, W. J., ve Shih, F. Y. (2021). Vehicle classification and counting system using YOLO object detection technology. Traitement du Signal, 38(4), 1087–1093. https://doi.org/10.18280/ts.380419
Xia, Y., Shi, X., Song, G., Geng, Q., ve Liu, Y. (2016). Towards improving quality of video-based vehicle counting method for traffic flow estimation. Signal Processing, 120, 672–681. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2014.10.035
Xu, Z., Wei, T., Easa, S., Zhao, X., ve Qu, X. (2018). Modeling Relationship between Truck Fuel Consumption and Driving Behavior Using Data from Internet of Vehicles. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 33(2), 209–219. https://doi.org/10.1111/MICE.12344
Yang, H., ve Qu, S. (2017). Real-time vehicle detection and counting in complex traffic scenes using background subtraction model with low-rank decomposition. IET Intelligent Transport Systems, 12(1), 75–85. https://doi.org/10.1049/iet-its.2017.0047
Yang, Y., Yang, Y., Zhang, B., Cheng, P., Lee, D. H. ve Hu, S. (2024). Traffic emission estimation and modelling at urban intersections using high-resolution UAV-based video. 2024 Forum for Innovative Sustainable Transportation Systems (FISTS) (ss. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/FISTS60717.2024.10485600
Yavuz, E., Öztürk, A., Balkanlı, N. G. N., Engin, Ş. N., ve Kuzu, S. L. (2024). Development of artificial intelligent-based methodology to prepare input for estimating vehicle emissions. Applied Sciences (Switzerland), 14(23), 11175. https://doi.org/10.3390/app142311175
Yu, Q., Yang, Y., Xiong, X., Sun, S., Liu, Y., ve Wang, Y. (2021). Assessing the impact of multi-dimensional driving behaviors on link-level emissions based on a Portable Emission Measurement System (PEMS). Atmospheric Pollution Research, 12(1), 414–424. https://doi.org/10.1016/J.APR.2020.09.022
Zhai, Z., Song, G., Lu, H., He, W., ve Yu, L. (2017). Validation of temporal and spatial consistency of facility- and speed-specific vehicle-specific power distributions for emission estimation: A case study in Beijing, China. Journal of the Air and Waste Management Association, 67(9), 949–957. https://doi.org/10.1080/10962247.2017.1294545
Zhang, K., Batterman, S., ve Dion, F. (2011). Vehicle emissions in congestion: Comparison of work zone, rush hour and free-flow conditions. Atmospheric Environment, 45(11), 1929–1939. https://doi.org/10.1016/J.ATMOSENV.2011.01.030
Zhang, R., Wang, Y., Pang, Y., Zhang, B., Wei, Y., Wang, M., ve Zhu, R. (2022). A deep learning micro-scale model to estimate the CO₂ emissions from light-duty diesel trucks based on real-world driving. Atmosphere, 13(9), 1466. https://doi.org/10.3390/atmos13091466
Zhang, S., Wu, G., Costeira, J. P., ve Moura, J. M. F. (2017). FCN-rLSTM: Deep spatio-temporal neural networks for vehicle counting in city cameras. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ss. 3687–3696). https://doi.org/10.1109/ICCV.2017.396
Zhang, Y., ve Ioannou, P. A. (2016). Environmental impact of combined variable speed limit and lane change control: A comparison of MOVES and CMEM model. IFAC-PapersOnLine, 49(3), 323–328. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.07.054
Zhao, H., Mu, L., Li, Y., Qiu, J., Sun, C., ve Liu, X. (2021). Unregulated emissions from natural gas taxi based on IVE model. Atmosphere, 12(4), 478. https://doi.org/10.3390/atmos12040478
Zhao, Z.-Q., Zheng, P., Xu, S., ve Wu, X. (2019). Object detection with deep learning: A review. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 30(11), 3212–3232. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2018.2876865

A Review of Microscopic Traffic Simulation, Microscopic Emission Modeling, and Image Processing Techniques

Year 2026, Issue: 1, - , 09.01.2026

Elif İzol , Abdulkadir Yıldırım , Güzin Akyıldız Alçura , Halit Özen

https://doi.org/10.38002/tuad.1706324

Abstract

Accurately estimating vehicle emissions at the urban scale is crucial for effective environmental management and traffic planning. In recent years, integrated approaches that combine microscopic traffic simulation, microscopic emission modelling, and image processing-based vehicle detection techniques have gained significant attention due to their potential to enhance prediction accuracy. However, studies that holistically incorporate all three components within a single framework remain scarce in the literature. This review analyzes selected research that utilizes image processing methods (e.g., YOLO, Kalman Filter, Optical Flow) for vehicle detection, traffic simulation platforms (e.g., VISSIM, SUMO) for modelling traffic flow, and various emission models (e.g., PHEM, VERSIT+) for estimating pollutants such as CO₂, CO, NOₓ, and PM. The study particularly emphasizes real-time applications and the integration of heterogeneous data sources. By examining the strengths and limitations of existing hybrid approaches, the paper highlights current challenges and identifies future research opportunities for developing comprehensive, data-driven systems that integrate traffic dynamics with emission estimation tools. Furthermore, it explores how these integrated systems can be leveraged as part of intelligent decision-support mechanisms to enhance urban management and sustainability efforts.

Keywords

Traffic Simulation , Emission Modeling , Image Processing , Air Pollution

References

Abdelwahab, M. A. (2019). Fast approach for efficient vehicle counting. Electronics Letters, 55(1), 20–22. https://doi.org/10.1049/el.2018.6719
Acuto, F., Coelho, M. C., Fernandes, P., Giuffrè, T., Macioszek, E., ve Granà, A. (2022). Assessing the environmental performances of urban roundabouts using the vsp methodology and AIMSUN. Energies, 15(4), 1371. https://doi.org/10.3390/en15041371
Adamidis, F. K., Mantouka, E. G., ve Vlahogianni, E. I. (2020). Effects of controlling aggressive driving behavior on network-wide traffic flow and emissions. International Journal of Transportation Science and Technology, 9(3), 263–276. https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2020.05.003
Adi, K., Widodo, A. P., Widodo, C. E., Pamungkas, A., ve Putranto, A. B. (2018). Automatic vehicle counting using background subtraction method on gray scale images and morphology operation. Journal of Physics: Conference Series, 1025(1), 012025. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1025/1/012025
Ahn, K., ve Rakha, H. (2008). The effects of route choice decisions on vehicle energy consumption and emissions. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 13(3), 151–167. https://doi.org/10.1016/j.trd.2008.01.005
Ahn, K., Rakha, H., Trani, A., ve Van Aerde, M. (2002). Estimating vehicle fuel consumption and emissions based on instantaneous speed and acceleration levels. Journal of Transportation Engineering, 128(2), 182–190. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-947X(2002)128:2(182)
Aimsun. (t.y.). Aimsun – Mobility intelligence for decisions that count. 12 Şubat 2025 tarihinde https://www.aimsun.com/ adresinden erişilmiştir.
Akkaya, S., ve Engin, T. (2022). Trafik simülasyon yazılımlarına genel bakış. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 5(2), 158–168. https://doi.org/10.51513/jitsa.1090209
Alam, G. M. I., Arfin Tanim, S., Sarker, S. K., Watanobe, Y., Islam, R., Mridha, M. F., ve Nur, K. (2025). Deep learning model based prediction of vehicle CO2 emissions with eXplainable AI integration for sustainable environment. Scientific Reports, 15(1), 1–28. https://doi.org/10.1038/s41598-025-87233-y
Barceló, J. (2010). Fundamentals of traffic simulation. Springer Press.
Bari, C., Gangwal, A., Rahimi, Z., Srikanth, L., Singh, B., ve Dhamaniya, A. (2023). Emission modeling at toll plaza under mixed traffic condition using simulation. Environmental Monitoring and Assessment, 195(7), 11409. https://doi.org/10.1007/s10661-023-11409-0
Barth, M., ve Boriboonsomsin, K. (2008). Real-world carbon dioxide impacts of traffic congestion. Transportation Research Record, 2058(1), 163–171. https://doi.org/10.3141/2058-20
Beza, A. D., Maghrour Zefreh, M., ve Torok, A. (2022). Impacts of different types of automated vehicles on traffic flow characteristics and emissions: a microscopic traffic simulation of different freeway segments. Energies, 15(18), 6669. https://doi.org/10.3390/en15186669
Birleşmiş Milletler. (1992). United Nations Framework Convention on Climate Change. https://unfccc.int/resource/docs/convkp/conveng.pdf
Birleşmiş Milletler. (1998). Kyoto Protocol to the United Nations Framework Convention on Climate Change. https://unfccc.int/resource/docs/convkp/kpeng.pdf
Birleşmiş Milletler. (2015). Paris Agreement. https://unfccc.int/sites/default/files/english_paris_agreement.pdf
Blokpoel, R., Hausberger, S., ve Krajzewicz, D. (2017). Emission optimised control and speed limit for isolated intersections. IET Intelligent Transport Systems, 11(3), 174–181. https://doi.org/10.1049/iet-its.2016.0027
Blomgren, M., ve Jungbjer, P. (2019). Emissions modeling of electric urban transit: Analysis of environmental effects of electric public transit in Johanneberg by using the software PTV Vissim and EnViVer [Yüksek lisans tezi]. Chalmers University of Technology.
Caliper Corporation. (t.y.). TransModeler traffic simulation software. 12 Şubat 2025 tarihinde https://www.caliper.com/transmodeler/default.htm adresinden erişilmiştir.
Charef, A., Jarir, Z., ve Quafafou, M. (2024). The impact of motorcycle positioning on start-up lost time: the empirical case study of signalized intersections in marrakech using VISSIM. Engineering, Technology and Applied Science Research, 14(3), 14313–14318. https://doi.org/10.48084/etasr.7141
Chauhan, B. P., Joshi, G. J., ve Parida, P. (2019). Car following model for urban signalised intersection to estimate speed based vehicle exhaust emissions. Urban Climate, 29, 100480. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2019.100480
Chauhan, B. P., Joshi, G. J., ve Parida, P. (2024). Traffic simulation-emission modelling to evaluate impact of signal cycle on automobile emissions. European Transport / Trasporti Europei, 98, 1–15. https://doi.org/10.48295/et.2024.98.9
Chawla, A., Khare, M., ve Khan, S. (2021). Evaluating the effect of speed variation on vehicular emission using an integrated modelling approach. S. S. Arkatkar, S. Velmurugan ve A. Verma (Ed.), Recent advances in traffic engineering içinde (ss. 299–315). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-51485-3_20
Chen, J., Li, Y., Meng, Z., Feng, X., Wang, J., Zhou, H., Li, J., Shi, J., Chen, Q., Shi, H., ve Wang, S. (2022). Study on emission characteristics and emission reduction effect for construction machinery under actual operating conditions using a portable emission measurement system (PEMS). International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(15), 9546. https://doi.org/10.3390/ijerph19159546
Chhadikar, N., Bhamare, P., Patil, K., ve Kumari, S. (2019). Image processing based tracking and counting vehicles. Proceedings of the 2019 3rd International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology (ICECA). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICECA.2019.8822092
Chonchannavar, S. R., ve Arunkumar, T. (2022). Vehicle detection and counting using video frame. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 4(8). https://doi.org/10.56726/irjmets29427
Csikós, A., ve Varga, I. (2012). Real-time modeling and control objective analysis of motorway emissions. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 54, 1027–1036. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.09.818
Dai, Z., Song, H., Wang, X., Fang, Y., Yun, X., Zhang, Z., ve Li, H. (2019). Video-based vehicle counting framework. IEEE Access, 7, 64460–64470. https://doi.org/10.1109/access.2019.2914254
De La Rocha, E., ve Palacios, R. (2010). Image-processing algorithms for detecting and counting vehicles waiting at a traffic light. Journal of Electronic Imaging, 19(4), 043025–043028. https://doi.org/10.1117/1.3528465 Eclipse SUMO. (2025). SUMO (Simulation of Urban Mobility) user documentation. 10 Şubat 2025 tarihinde https://sumo.dlr.de/docs/ adresinden erişilmiştir.
Ejercito, P. M., Nebrija, K. G. E., Feria, R. P., ve Lara-Figueroa, L. L. (2017). Traffic simulation software review. Proceedings of the 2017 8th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA) (ss. 1–4). IEEE. https://doi.org/10.1109/iisa.2017.8316415
Elshebli, E., ve Erdos, F. (2022). Combination of simulation and machine learning to mitigate traffic emissions. Proceedings of the 2022 13th IEEE International Conference on Cognitive Infocommunications (CogInfoCom) (ss. 41–46). IEEE.
Essamlali, I., Nhaila, H., ve El Khaili, M. (2025). Impact of urban block shape on traffic and air quality: A SUMO-based comparative study of rectangular, radial, and triangular forms. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 31, 101413. https://doi.org/10.1016/j.trip.2025.101413
European Commission. (2016). EU reference scenario 2016: Energy, transport and GHG emissions trends to 2050. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2833/9127
Fachrie, M. (2020). A simple vehicle counting system using deep learning with YOLOv3 model. RESTI Journal (System Engineering and Information Technology), 4(2), 462–468. https://doi.org/10.29207/resti.v4i2.5474
Fan, J., Gao, K., Xing, Y., ve Lu, J. (2019). Evaluating the effects of one-way traffic management on different vehicle exhaust emissions using an integrated approach. Journal of Advanced Transportation, 2019, 1–11. https://doi.org/10.1155/2019/6248796
Fang, Y., Zhang, S., Yu, K., Gao, J., Liu, X., Cui, C., ve Hu, J. (2025). PM₂.₅ concentration prediction algorithm integrating traffic congestion index. Journal of Environmental Sciences, 155, 359–371. https://doi.org/10.1016/j.jes.2024.09.029
Frey, H. C., Zhang, K., ve Rouphail, N. M. (2010). Vehicle-specific emissions modeling based upon on-road measurements. Environmental Science and Technology, 44(9), 3594–3600. https://doi.org/10.1021/es902835h
Gao, J., Chen, H., Dave, K., Chen, J., ve Jia, D. (2020). Fuel economy and exhaust emissions of a diesel vehicle under real traffic conditions. Energy Science and Engineering, 8(5), 1781–1792. https://doi.org/10.1002/ese3.632
Giechaskiel, B., Casadei, S., Rossi, T., Forloni, F., ve Di Domenico, A. (2021). Measurements of the emissions of a “golden” vehicle at seven laboratories with portable emission measurement systems (PEMS). Sustainability, 13(16), 8762. https://doi.org/10.3390/su13168762
Gräbe, R. J., ve Joubert, J. W. (2022). Are we getting vehicle emissions estimation right? Transportation Research Part D: Transport and Environment, 112, 103477. https://doi.org/10.1016/j.trd.2022.103477
Hausberger, S., Rodler, J., Sturm, P., ve Rexeis, M. (2003). Emission factors for heavy-duty vehicles and validation by tunnel measurements. Atmospheric Environment, 37(37), 5237–5245. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2003.05.002
Int Panis, L., Broekx, S., ve Liu, R. (2006). Modelling instantaneous traffic emission and the influence of traffic speed limits. Science of The Total Environment, 371(1–3), 270–285. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2006.08.017
Jia, T., Zhang, P., ve Chen, B. (2022). A microscopic model of vehicle CO2 emissions based on deep learning - a spatiotemporal analysis of taxicabs in Wuhan, China. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23(10), 18446–18455. https://doi.org/10.1109/tits.2022.3151655
Karaçor, F., Ergül, H., Hatipoğlu, S. ve İzol, E. (2024). Yerel yönetimlerin sürdürülebilir kentsel hareketlilik planları yeterliliklerinin tespiti üzerine bir uygulama. Trafik ve Ulaşım Araştırmaları Dergisi, 7(1), 75–84. https://doi.org/10.38002/tuad.1388954
Ko, M., Lord, D., ve Zietsman, J. (2012). Environmentally conscious highway design for crest vertical curves. Transportation Research Record, 2270(1), 96–106. https://doi.org/10.3141/2270-12
Kwak, J., Park, B., ve Lee, J. (2012). Evaluating the impacts of urban corridor traffic signal optimization on vehicle emissions and fuel consumption. Transportation Planning and Technology, 35(2), 145–160. https://doi.org/10.1080/03081060.2011.651877
Lee, G., You, S. I., Ritchie, S. G., Saphores, J.-D. M., Sangkapichai, M., ve Jayakrishnan, R. (2008). Environmental impacts of a major freight corridor: A study of the I-710 in California (UCTC-FR-2008-11). University of California Transportation Center. https://escholarship.org/uc/item/7kw9370n
Lee, K. S., Eom, J. K., ve Moon, D. S. (2014). Applications of TRANSIMS in transportation: A literature review. Procedia Computer Science, 32, 769–773. https://doi.org/10.1016/J.PROCS.2014.05.489
Lejri, D., Can, A., Schiper, N., ve Leclercq, L. (2018). Accounting for traffic speed dynamics when calculating COPERT and PHEM pollutant emissions at the urban scale. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 63, 588–603. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.023
Li, S., ve Yoon, H. S. (2023). Vehicle localization in 3d world coordinates using single camera at traffic intersection. Sensors, 23(7). https://doi.org/10.3390/s23073661
Lin, Y. C., Lin, Y. T., Chen, C. R., ve Lai, C. Y. (2025). Meteorological and traffic effects on air pollutants using Bayesian networks and deep learning. Journal of Environmental Sciences, 152, 54–70. https://doi.org/10.1016/j.jes.2024.01.057
Liu, R. (1994). DRACULA microscopic traffic simulator. (Working Paper 431). University of Leeds.
Liu, R., ve Tate, J. (2004). Network effects of intelligent speed adaptation systems. Transportation, 31(3), 297–325. https://doi.org/10.1023/B:PORT.0000025394.78857.13/METRICS
Lopez, P. A., Behrisch, M., Bieker-Walz, L., Erdmann, J., Flötteröd, Y.-P., Hilbrich, R., Lücken, L., Rummel, J., Wagner, P., ve Wießner, E. (2018). Microscopic traffic simulation using SUMO. 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (ss. 2575–2582). IEEE. https://doi.org/10.1109/ITSC.2018.8569938
Ma, X., Lei, W., Andréasson, I., ve Chen, H. (2012). An evaluation of microscopic emission models for traffic pollution simulation using on-board measurement. Environmental Modeling and Assessment, 17(4), 375–387. https://doi.org/10.1007/s10666-011-9296-9
Maduro, C., Batista, K., Peixoto, P. ve Batista, J. (2008). Estimating vehicle velocity using rectified images. Proceedings of the Third International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP 2008) (ss. 551–558). SciTePress. https://doi.org/10.5220/0001088205510558
Mądziel, M. (2024). Instantaneous CO2 emission modelling for a Euro 6 start-stop vehicle based on portable emission measurement system data and artificial intelligence methods. Environmental Science and Pollution Research, 31(5), 6944–6959. https://doi.org/10.1007/s11356-023-31022-5
Mądziel, M., ve Campisi, T. (2023). Investigation of vehicular pollutant emissions at 4-arm intersections for the improvement of integrated actions in the sustainable urban mobility plans (SUMPs). Sustainability, 15(3). https://doi.org/10.3390/su15031860
Mądziel, M., Jaworski, A., Savostin-Kosiak, D., ve Lejda, K. (2020). The impact of exhaust emission from combustion engines on the environment: Modelling of vehicle movement at roundabouts. International Journal of Automotive and Mechanical Engineering, 17(4), 8360–8371. https://doi.org/10.15282/ijame.17.4.2020.12.0632
MATSim. (t.y.). MATSim – Open-source framework for large-scale agent-based transport simulations. 12 Şubat 2025 tarihinde https://www.matsim.org/ adresinden erişilmiştir.
McTrans Center. (2025). TSIS-CORSIM 2025 – Traffic software integrated system. 12 Şubat 2025 tarihinde https://mctrans.ce.ufl.edu/tsis-corsim/ adresinden erişilmiştir.
Metil, P. D., ve Nigavekar, A. R. (2019). Review on traffic density count using ımage processing. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, 7(1), 285–290. https://doi.org/10.22214/ijraset.2019.1048
Miyazaki, H., Witayangkurn, A., ve Kii, M. (2020). A review of MATSim: A pilot study of Chatuchak, Bangkok THAILAND. Journal of Intelligent Informatics and Smart Technology, 4, 1–6. https://ph05.tci-thaijo.org/index.php/JIIST/article/view/97/93
Namekawa, M., Kanagawa, S. ve Shinkai, K. (2019). Image recognition for vehicle traffic analysis at intersections. Proceedings of the 23rd International Congress on Modelling and Simulation (MODSIM 2019) (ss. 484–490). Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand.
Niroomand, N., Bach, C., ve Elser, M. (2021). Segment-based CO₂ emission evaluations from passenger cars based on deep learning techniques. IEEE Access, 9, 166314–166327. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3135604
Noland, R. B., ve Quddus, M. A. (2006). Flow improvements and vehicle emissions: Effects of trip generation and emission control technology. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 11(1), 1–14. https://doi.org/10.1016/J.TRD.2005.06.003
Okebe, M. W., Abuodha, S. O., ve Ochieng, M. O. A. (2024). Evaluating emission reduction policies along an urban arterial highway using the AIMSUN model. Journal of Advanced Transportation, 2024. https://doi.org/10.1155/2024/6309854
Overtoom, I., Correia, G., Huang, Y., ve Verbraeck, A. (2020). Assessing the impacts of shared autonomous vehicles on congestion and curb use: A traffic simulation study in The Hague, Netherlands. International Journal of Transportation Science and Technology, 9(3), 195–206. https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2020.03.009
Park, B. B., Yun, I., ve Ahn, K. (2009). Stochastic optimization for sustainable traffic signal control. International Journal of Sustainable Transportation, 3(4), 263–284. https://doi.org/10.1080/15568310802091053
Park, B., ve Qi, H. (2004). Development and evaluation of a calibration and validation procedure for microscopic simulation models (Report No. VTRC 05-CR8). Virginia Transportation Research Council. https://doi.org/10.21949/1503647
Patiño-Aroca, M., Parra, A., ve Borge, R. (2022). On-road vehicle emission inventory and its spatial and temporal distribution in the city of Guayaquil, Ecuador. Science of the Total Environment, 848. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.157664
Pignatta, G. ve Balazadeh, N. (2022). Hybrid vehicles as a transition for full e-mobility achievement in positive energy districts: A comparative assessment of real-driving emissions. Energies. 15, 2760. https://doi.org/ 10.3390/en15082760
Prohanov, S., Bart, A., Fazliev, A. Z. ve Starchenko, A. V. (2021). Use of computer vision in assessment of air quality in city transportation system. Proceedings of the 27th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics (Cilt 11916, Madde 119168T). SPIE. https://doi.org/10.1117/12.2603497
PTV Group. (t.y.). PTV Vissim: Multimodal traffic simulation software. 12 Şubat 2025 tarihinde https://www.ptvgroup.com/en/products/ptv-vissim/ adresinden erişilmiştir.
Quaassdorff, C., Borge, R., Pérez, J., Lumbreras, J., de la Paz, D., ve de Andrés, J. M. (2016). Microscale traffic simulation and emission estimation in a heavily trafficked roundabout in Madrid (Spain). Science of the Total Environment, 416–427. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.05.051
Rahimi, M. (2023). Modeling and simulation of vehicle emissions for the reduction of road traffic pollution [Doktora tezi, University of Trento]. IRIS Institutional Research Information System. https://doi.org/10.15168/11572_365449
Rajput, D., Singhai, T., Bhadauria, D., ve Relan, S. (2023). Comparative analysis for vehicle detection and counting system using machine learning. International Journal of Scientific Research in Engineering and Management (IJSREM), 7(3), 1–6. https://doi.org/10.55041/ijsrem17924
Rakha, H., Ahn, K., ve Trani, A. (2004). Development of VT-Micro model for estimating hot stabilized light duty vehicle and truck emissions. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 9(1), 49–74. https://doi.org/10.1016/S1361-9209(03)00054-3
Ratrout, N. T., ve Rahman, S. M. (2009). A comparative analysis of currently used microscopic and macroscopic traffic simulation software. Arabian Journal for Science and Engineering, 121–133. https://www.researchgate.net/publication/228676772
Romero, B., Coello, M., ve Cordero-Moreno, D. (2020). GPS data correction through the IVE model for use in vehicle emission estimates for congestion pricing. Proceedings of the 2020 IEEE ANDESCON (ANDESCON 2020). https://doi.org/10.1109/ANDESCON50619.2020.9272080
Saadeldin, A., Rashid, M. M., Shafie, A. A., ve Hasan, T. F. (2024). Real-time vehicle counting using custom YOLOv8n and DeepSORT for resource-limited edge devices. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), 22(1), 104–112. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v22i1.25096
Sakhare, N. N., Tatale, S. B., Sakhare, S. R., Dusaane, H., Puri, M., Girme, P., Sankpal, R., ve Ghule, P. (2020). Image processing and iot based dynamic traffic management system. International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology, 7(2), 180–188. https://doi.org/10.32628/IJSRSET207230
Shokrolah Shirazi, M., Chang, H. F., ve Tayeb, S. (2022). Turning movement count data integration methods for intersection analysis and traffic signal design. Sensors, 22(19), 7111. https://doi.org/10.3390/s22197111
Smith, M., Duncan, G., ve Druitt, S. (1995). PARAMICS: Microscopic traffic simulation for congestion management. The Institution of Electrical Engineers. https://doi.org/10.1049/ic:19950249
Song, H., Liang, H., Li, H., Dai, Z., ve Yun, X. (2019). Vision-based vehicle detection and counting system using deep learning in highway scenes. European Transport Research Review, 11(1), 51. https://doi.org/10.1186/s12544-019-0390-4
Song, Z., Wang, H., Sun, J., ve Tian, Y. (2020). Experimental findings with VISSIM and TransModeler for evaluating environmental and safety impacts using micro-simulations. Transportation Research Record, 2674(8), 566–580. https://doi.org/10.1177/0361198120925077
Sterzin, E. D. (2004). Modeling influencing factors in a microscopic traffic simulator [Yüksek lisans tezi, Massachusetts Institute of Technology]. DSpace@MIT. https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/29398
Su, S., Hou, P., Wang, X., Lyu, L., Ge, Y., Lyu, T., Lai, Y., Luo, W., ve Wang, Y. (2023). Evaluating the measurement uncertainty of on-road NOx using a portable emission measurement system (PEMS) based on real testing data in China. Atmosphere, 14(4), 702. https://doi.org/10.3390/atmos14040702
Suparwito, H., Prakoso, B. G. H., Kumalasanti, R. A., ve Polina, A. M. (2025). Real-time vehicle detection and air pollution estimation using YOLOv9. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), 14(1), 23–30. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v14i1.2339
SYSTRA. (t.y.). Paramics microsimulation – Designs and evaluates road transport network. 12 Şubat 2025 tarihinde https://www.systra.com/digital/solutions/transport-planning/paramics/ adresinden erişilmiştir.
Tenekeci, G. (2019). Computation and assessment of environmental emissions resulting from traffic operations at roundabouts. European Journal of Science and Technology, (Special Issue), 130–145. https://doi.org/10.31590/EJOSAT.637594
Travel Forecasting Resource. (t.y.). TRANSIMS. 12 Şubat 2025 tarihinde https://tfresource.org/topics/TRANSIMS.html adresinden erişilmiştir.
Ullah, M. R., Khattak, K. S., Khan, Z. H., Khan, M. A., Minallah, N., ve Khan, A. N. (2021). Vehicular traffic simulation software: A systematic comparative analysis. Pakistan Journal of Engineering and Technology, 4(1), 66–78. https://journals.uol.edu.pk/pakjet/article/view/686/469
Unzueta, L., Nieto, M., Cortés, A., Barandiaran, J., Otaegui, O., ve Sánchez, P. (2012). Adaptive multicue background subtraction for robust vehicle counting and classification. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 13(2), 527–540. https://doi.org/10.1109/TITS.2011.2174358
Viola, P., ve Jones, M. (2001). Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Cilt 1, ss. 511–518). IEEE. https://doi.org/10.1109/CVPR.2001.990517
Wei, Y., Yu, Y., Xu, L., Huang, W., Guo, J., Wan, Y., ve Cao, J. (2019). Vehicle emission computation through microscopic traffic simulation calibrated using genetic algorithm. Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research, 9(1), 67–80. https://doi.org/10.2478/jaiscr-2018-0025
Wu, J. D., Chen, B. Y., Shyr, W. J., ve Shih, F. Y. (2021). Vehicle classification and counting system using YOLO object detection technology. Traitement du Signal, 38(4), 1087–1093. https://doi.org/10.18280/ts.380419
Xia, Y., Shi, X., Song, G., Geng, Q., ve Liu, Y. (2016). Towards improving quality of video-based vehicle counting method for traffic flow estimation. Signal Processing, 120, 672–681. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2014.10.035
Xu, Z., Wei, T., Easa, S., Zhao, X., ve Qu, X. (2018). Modeling Relationship between Truck Fuel Consumption and Driving Behavior Using Data from Internet of Vehicles. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 33(2), 209–219. https://doi.org/10.1111/MICE.12344
Yang, H., ve Qu, S. (2017). Real-time vehicle detection and counting in complex traffic scenes using background subtraction model with low-rank decomposition. IET Intelligent Transport Systems, 12(1), 75–85. https://doi.org/10.1049/iet-its.2017.0047
Yang, Y., Yang, Y., Zhang, B., Cheng, P., Lee, D. H. ve Hu, S. (2024). Traffic emission estimation and modelling at urban intersections using high-resolution UAV-based video. 2024 Forum for Innovative Sustainable Transportation Systems (FISTS) (ss. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/FISTS60717.2024.10485600
Yavuz, E., Öztürk, A., Balkanlı, N. G. N., Engin, Ş. N., ve Kuzu, S. L. (2024). Development of artificial intelligent-based methodology to prepare input for estimating vehicle emissions. Applied Sciences (Switzerland), 14(23), 11175. https://doi.org/10.3390/app142311175
Yu, Q., Yang, Y., Xiong, X., Sun, S., Liu, Y., ve Wang, Y. (2021). Assessing the impact of multi-dimensional driving behaviors on link-level emissions based on a Portable Emission Measurement System (PEMS). Atmospheric Pollution Research, 12(1), 414–424. https://doi.org/10.1016/J.APR.2020.09.022
Zhai, Z., Song, G., Lu, H., He, W., ve Yu, L. (2017). Validation of temporal and spatial consistency of facility- and speed-specific vehicle-specific power distributions for emission estimation: A case study in Beijing, China. Journal of the Air and Waste Management Association, 67(9), 949–957. https://doi.org/10.1080/10962247.2017.1294545
Zhang, K., Batterman, S., ve Dion, F. (2011). Vehicle emissions in congestion: Comparison of work zone, rush hour and free-flow conditions. Atmospheric Environment, 45(11), 1929–1939. https://doi.org/10.1016/J.ATMOSENV.2011.01.030
Zhang, R., Wang, Y., Pang, Y., Zhang, B., Wei, Y., Wang, M., ve Zhu, R. (2022). A deep learning micro-scale model to estimate the CO₂ emissions from light-duty diesel trucks based on real-world driving. Atmosphere, 13(9), 1466. https://doi.org/10.3390/atmos13091466
Zhang, S., Wu, G., Costeira, J. P., ve Moura, J. M. F. (2017). FCN-rLSTM: Deep spatio-temporal neural networks for vehicle counting in city cameras. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ss. 3687–3696). https://doi.org/10.1109/ICCV.2017.396
Zhang, Y., ve Ioannou, P. A. (2016). Environmental impact of combined variable speed limit and lane change control: A comparison of MOVES and CMEM model. IFAC-PapersOnLine, 49(3), 323–328. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.07.054
Zhao, H., Mu, L., Li, Y., Qiu, J., Sun, C., ve Liu, X. (2021). Unregulated emissions from natural gas taxi based on IVE model. Atmosphere, 12(4), 478. https://doi.org/10.3390/atmos12040478
Zhao, Z.-Q., Zheng, P., Xu, S., ve Wu, X. (2019). Object detection with deep learning: A review. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 30(11), 3212–3232. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2018.2876865

There are 110 citations in total.

Details

Primary Language	Turkish
Subjects	Transportation and Traffic
Journal Section	Review
Authors	Elif İzol 0000-0003-2826-6970 Abdulkadir Yıldırım 0000-0002-0223-9221 Güzin Akyıldız Alçura 0000-0001-7424-2764 Halit Özen
Submission Date	May 26, 2025
Acceptance Date	October 20, 2025
Early Pub Date	December 24, 2025
Publication Date	January 9, 2026
Published in Issue	Year 2026 Issue: 1

Cite

APA	İzol, E., Yıldırım, A., Akyıldız Alçura, G., Özen, H. (2026). Mikro Ölçekli Trafik Simülasyonu, Mikro Ölçekli Emisyon Modellemesi ve Görüntü İşleme Teknikleri Üzerine Bir Derleme. Trafik Ve Ulaşım Araştırmaları Dergisi(1). https://doi.org/10.38002/tuad.1706324

Aim & Scope

TUAD HAKKINDA

Trafik ve Ulaşım Araştırmaları Dergisi (TUAD) ilgili ulusal ve uluslararası alanyazına katkıda bulunmak, alanda çalışan araştırmacılar, uygulayıcılar ve karar vericiler için disiplinlerarası bilgi ve deneyim paylaşımını artırıcı bir rol oynamak amacıyla yayın hayatına 2018 yılı Nisan ayında başlamış çift-kör hakem denetimli bir dergidir.

Nisan ve Ekim aylarında olmak üzere yılda iki sayı olarak yayımlanan TUAD kapsamında yayın dili Türkçe ve İngilizce olan, ağırlıklı olarak niceliksel, niteliksel veya her iki yöntemin de kullanıldığı, daha önce yayımlanmamış, yayımlanmak üzere kabul almamış, değerlendirme sürecinde olmayan ve başka yerde yayımlanmayacak olan bilimsel araştırma, derleme ve vaka/olay incelemesi türü eserler değerlendirilmektedir.

TUAD, genel olarak disiplinlerarası bir bakış açısıyla karayolu, demiryolu, havayolu gibi trafik ve ulaşım ortamlarında güvenlik, tasarım, yapılanma ve denetim gibi konulara ilişkin; bu ortamlardaki yol ve seyahat güvenliği ile ilgili insan, araç, fiziksel ve sosyal çevre gibi etmenleri konu alan bilimsel çalışmalar yayımlamayı amaçlamaktadır. TUAD açık erişim politikasını destekleyerek yayımladığı içeriğe ücretsiz erişim sunan bir dergidir.

Aşağıda TUAD kapsamında değerlendirilebilecek bazı genel araştırma konularına örnekler sunulmaktadır:

Trafik ve ulaşım ortamlarında insan, araç ve çevre faktörleri

Trafik ve ulaşım alanında politika, planlama ve karar alma süreçleri

Karşı önlem uygulama ve değerlendirmesi

Kaza verilerinin modellemesi ve istatistiksel analizi

Kaza ve yaralanma epidemiyolojisi

Trafik ve ulaşım ortamlarında acil durum ve olay planlaması

Trafik ve ulaşım ortamlarında travma

Akıllı Ulaşım Sistemleri

Aşağıda TUAD kapsamında değerlendirilebilecek bazı genel araştırma konularına örnekler sunulmaktadır:

Trafik ve ulaşım ortamlarında insan, araç ve çevre faktörleri

Trafik ve ulaşım alanında politika, planlama ve karar alma süreçleri

Karşı önlem uygulama ve değerlendirmesi

Kaza verilerinin modellemesi ve istatistiksel analizi

Kaza ve yaralanma epidemiyolojisi

Trafik ve ulaşım ortamlarında acil durum ve olay planlaması

Trafik ve ulaşım ortamlarında travma

Akıllı Ulaşım Sistemleri

Author Guidelines

UYARI: Makalelerin bu sayfada belirtilen yazım kurallarına uygun olarak gönderilmesi gerekmektedir. Kabul alan makalelerin TUAD yayın formatına uygun hale getirilmesi işlemi, hakem değerlendirme aşaması tamamlandıktan sonra TUAD mizanpaj ekibi tarafından gerçekleştirilecektir.

Sayfa sırası:
1. Kapak sayfası / Title page
2. Türkçe Öz / Turkish Abstract
3. İngilizce Öz / English Abstract
4. Giriş / Introduction
5. Yöntem / Method
6. Bulgular / Results
7. Tartışma / Discussion
8. Kaynakça / References
9. Ekler / Appendix

sırasıyla ilerlemelidir.

• Türkçe Öz, İngilizce Öz, Giriş, Kaynakça, ve Ekler kısımları yeni bir sayfada başlamalıdır.
• Tablolar ve Figürler bölümler ayrı bir başlık altında toplanmadan metnin içinde ilgili bölümlerde bulunmalıdırlar.
• Kapak sayfası, Öz, İngilizce Öz, Giriş, Yöntem, Sonuçlar, Tartışma ve Kaynakça bölümleri taslak makalede zorunlu olarak bulunması gereken bölümlerdir.

Sayfa ve Yazı Biçimlendirilmesi:
Aşağıda bahsedilen istisnai durumlar dışında makalenin tüm sayfaları 2.0 satır aralıklı, 12 punto, Times New Roman karakterinde olmalı ve metin her yönden (aşağı, yukarı, sağ, sol) 2.54 cm (1 inç) boşluk bırakılarak sayfaya yerleştirilmelidir. Kapak başlığı birinci sayfa olmak üzere tüm sayfalarda sağ üst köşede sayfa numarası yer almalıdır. Kapak başlığı dahil olmak üzere tüm sayfalarda sol üst köşede makalenin kısa başlığı büyük harflerle yazılmış şekilde bulunmalıdır.

Font ve yazı karakterinde dikkat edilmesi gereken istisnai durumlar şunlardır:
• Figürlerde yazı karakteri sans serif karakterlerden (Calibri, Ariel vb.) biri olarak seçilmeli ve punto 8-14 aralığında tercih edilmelidir.
• Makalede bilgisayar kodlamasına yer veriliyorsa bu kısımda 10 punto Lucida Console veya 10 punto Carier New gibi puntolar kullanılmalıdır.

Satır aralığında dikkat edilmesi gereken istisnai durumlar aşağıdaki gibidir:
• Kapak sayfasında kapak ve yazarın adının verildiği kısım arasında iki kere 2.0 satır aralıklı boşluk bırakılmalıdır. Bununla birlikte, kapak sayfasındaki kurumlar kısmında son kurum ile yazarın notu arasında en az bir adet 2.0 satır aralıklı boşluk bulunmalıdır.
• Tablolardaki hücreler ve figürlerdeki yazılar için en etkili satır aralığı yazar tarafından belirlenebilir.
• Dipnotlar eğer ayrı bir başlık altında toplanmıyorsa sayfa sonuna iliştirilen dipnotlar 1.0 satır aralıklı olmalıdır. Dipnotlar için yeni bir sayfaya geçildiyse tüm sayfalarda olduğu gibi 2.0 satır aralıklı olmalıdır.

Dikkat edilmesi gereken diğer hususlar aşağıdaki gibidir:
• Paragraflar arasında fazladan boşluk bırakılmamalıdır.
• Satır sonuna sığmayan kelime, DOI veya URL bölünmemelidir.
• Her paragrafın ilk satırı 1.27 cm (0.5 inç) sola yaslanmalıdır.
• Kapak sayfasında başlık, yazar veya yazarlar, ve kurumlar sayfanın ortasında olacak şekilde ayarlanmalıdır.
• Öz ve İngilizce Öz’ün ilk satırı tamamen sola yaslanmalıdır.
• Tablo veya Şekil numaraları satırı tamamen sola yaslanmalıdır.
• Kaynakçadaki her maddenin ilk satırı 1.27 cm (0.5 inç) sola yaslanmalıdır.

Başlıklar ve Alt Başlıklar:
Başlıklar APA yazım kuralları çerçevesince beş düzeyden oluşmaktadır. Taslak makalenin başlığı olan ana başlık birinci düzey başlık olarak kabul edilir. Ardından gelen başlıklar, bu birinci düzey başlık ile aynı önem düzeyinde ise birinci düzey, eğer birinci düzey başlığın alt başlığı olarak oluşturuluyorsa ikinci düzey kabul edilir. Metnin devamındaki başlık veya alt başlıkların, aynı yöntem kullanılarak (önem düzeyine göre) başlık düzeyine karar verilir.
Kapak sayfasındaki ana başlık giriş sayfasında ilk harfleri büyük olacak şekilde sayfaya ortalanıp tekrar yazılır. Giriş sayfasında “Giriş” başlığı atılmaz. Bunun dışındaki tüm bölümler için (Yöntem, Kaynakça vb.) birinci düzey başlık kullanılır. Tüm başlıklar birinci başlıktan itibaren numaranlandırılmalıdır (Örn: 1, 1.1., 1.1.2.).

Başlık düzeylerine göre kurallar aşağıda belirtilmiştir:

Birinci Düzey Başlık: İlk harfler büyük, koyu renk, ortalanmış. Sonrasında gelen yazı yeni bir paragrafta başlar.

İkinci Düzey Başlık: İlk harfler büyük, koyu renk, sola yaslanmış. Sonrasında gelen yazı yeni bir paragrafta başlar.

Üçüncü Düzey Başlık: İlk harfler büyük, italik (eğik), koyu renk, sola yaslanmış.

Dördüncü Düzey Başlık: Paragraf boşluğu bırakılmış (1.27 cm), ilk harfler büyük, koyu renk ve sonunda nokta konularak bitirilmelidir. Sonrasında gelen yazı yeni bir paragrafa geçmeden başlık bitiminden devam eder.

Beşinci Düzey Başlık: Paragraf boşluğu bırakılmış (1.27 cm), ilk harfler büyük, koyu renk, italik (eğik) ve sonunda nokta konularak bitirilmelidir. Sonrasında gelen yazı yeni bir paragrafa geçmeden başlık bitiminden devam eder.

Kapak Sayfası:
Kapak sayfasında makale başlığı sayfanın ortasında bulunacak şekilde kalın ve ilk harfleri büyük olarak yazılır. Başlık, çalışmanın ana konusunu özetler nitelikte olmalıdır. İki adet 2.0 satır aralıklı boşluk bırakıldıktan sonra başlığa ortadan hizalı bir biçimde yazar isimleri yazılır. Tüm yazarlar aynı kurumda ise yazar numaralandırılması yapılması gerekmemektedir. Yazarlar farklı kurumlarda ise yazarlar numaralandırılarak kurumlarla eşlenmelidir. Bir adet 2.0 satır aralıklı boşluk bırakılarak hizalı bir şekilde yazarların bağlı olduğu kurumlar yazılır. Yazarın notuna kapak sayfasının sonunda ve en son kurum isminden en az bir adet 2.0 satır aralıklı boşluk uzaklıkta olacak mesafede yer verilir. Kapak sayfasından başlayarak her sayfada sol üst tarafta makalenin kısa başlığı büyük harflerle ve sağ üst tarafta kapak sayfası birinci sayfa olacak şekilde sayfa numarasına yer verilir.

Öz: Kapak sayfasından sonra gelen bu kısım, ortalanarak yazılmış “Öz” başlığının ardından, paragraf başı yapılmadan yazılmalı ve 150-250 kelimeden oluşan kapsamlı bir özeti içermelidir. Temel olarak çalışmanın amacı, incelenen değişkenler ya da ilişkiler, katılımcılara ilişkin kısa bilgi, izlenen yöntem ve sonuçlar “Öz” kısmının içeriğini oluşturmalıdır. Metin içerisinde verilmeyen herhangi bir bilgi, “Öz” içinde bulunmamalı ve “Öz” kısımda başka kaynaklardan alıntılara yer verilmemelidir. Öz kısmının altına, beş sözcüğü ya da sözcük grubunu geçmeyecek şekilde, anahtar sözcükler eklenmelidir. İngilizce öz çalışmanın özünün İngilizce versiyonudur ve çalışmanın İngilizce başlığını da içermelidir.

Kaynakların Belirtilmesi (Kaynakça):
Makalenin sonunda, varsa ekler kısmından önce, atıf yapılan bütün kaynaklar, yazarların soyadına göre alfabetik sırada olmak üzere liste haline getirilmelidir. Kaynakların belirtilmesi konusunda APA 7 ve Türkçe yazım kurallarına dikkat edilmelidir.
APA 7’ye göre alıntılar doğrudan ya da başka sözcüklerle yapılabilir.

1.Alıntı Türleri
1.1. Doğrudan Alıntı
Doğrudan alıntılar başka bir eserden kelimesi kelimesine yapılmış alıntılardır ve bu tip alıntılar hiçbir değişiklik yapılmadan metin içine yerleştirilmelidir. Kırk kelimeden az alıntılara tırnak işareti içinde ve metne gömülü şekilde yer verilir. Kırk veya daha fazla kelimeden oluşan alıntılara ise metnin içinde soldan girintili şekilde ve blok halinde yer verilmelidir. Kaynağın yazarı, tarihi ve sayfa numarası parantez içinde belirtilir. Doğrudan alıntı yapılan kaynak sayfası birden fazla ise (ss. 23-25) şeklinde verilirken tek sayfa (s.32) şeklinde verilmelidir. İngilizce kaynaklarda “s” yerine “p” kullanılmalıdır.

1.2. Başka Sözcüklerle Anlatma
Makale yazarının, kaynağı ve tarihini parantez içerisinde belirterek, kendi cümlelerini kullanarak açıkladığı alıntılardan oluşur.

Kaynakların Metin İçinde ve Kaynakçada Gösterimleri
Alıntı yapılan kaynakların, metin içerinde belirtilmesi, yazar sayısına, yazar soyadlarına, yayın tarihlerine göre değişiklik gösterebilmektedir. Farklı şekilleri aşağıda örneklenmiştir.

Tek Yazarlı Çalışmalarda:
Metin İçi:
Kessler (2003) …
Kessler’a (2003) göre…
… (Kessler, 2003).
Kaynakça:
Beck, A. T. (1961). An inventory for measuring depression. Archieves of General Psychiatry, 4, 561–571.

İki Yazarlı Çalışmalarda:
Metin İçi:
Walker ve Allen (2004)….
Walker ve Allen’a (2004) göre…..
…. (Walker ve Allen, 2004).
Kaynakça:
Neal, J. A. ve Edelmann, R. J. (2003). The etiology of social phobia: Toward a developmental profile. Clinical Psychology Review, 23, 761–786.

Üç ve daha fazla yazarlı çalışmalarda:
Çalışmada belirtilen sıraya göre “ilk yazar ve arkadaşları” olarak atıf yapılmalıdır.
Metin İçi:
Kisangau, ve arkadaşları (2007) …
Kisangau ve arkadaşları (2007),….
….(Kisangau ve arkadaşları, 2007).
Kaynakça:
Herbert, J. D., Hope, D. A. ve Bellack, A. S. (1992). Validity of the distinction between generalized social phobia and avoidant personality disorder. Journal of Abnormal Psychology, 101, 332–339.

Aynı Soyadını Taşıyan Yazarlı Çalışmalarda:
Eğer yayın yılları farklı olsa da kaynakçada soyadları aynı olan iki farklı yazarın yayınları mevcut ise metin içinde ilk yazarların ilk isimlerinin baş harfi de yazılır.
Metin İçi:
M. A. Light ve Light (2008)… ve I. Light (2006) …
Kaynakça:
Light, I. (2006). Deflecting immigration: Networks, markets, and regulation in Los Angeles. New York, NY: Russell Sage Foundation.
Light, M. A. ve Light, I. H. (2008). The geographic expansion of Mexican immigration in the United States and its implications for local law enforcement. Law Enforcement Executive Forum Journal, 8, 73–82.

Birden fazla yazarın ortak olduğu çalışmalarda:
Eğer atıfta bulunulan iki farklı kaynağın kısa versiyonu aynı oluyorsa iki çalışmanın farklı olduğunu belirtmek için yeterli olacak kadar yazarın ismi verilir.
Örneğin, alıntı yapılan kaynaklardan birinin yazarları, Ireys, Chernoff, DeVet ve Kim (2001), diğer kaynağın yazarları, Ireys, Chernoff, Stein, DeVet ve Silver (2001) ise; iki kaynak şu şekilde belirtilir:
Ireys, Chernoff, DeVet ve arkadaşları (2001)… ve Ireys, Chernoff, Stein ve arkadaşları (2001)…

Aynı yazarın farklı yıllardaki çalışmalarına bir arada atıfta bulunurken:
Aynı cümle içinde, yazarın farklı yıllardaki iki veya daha fazla çalışmasına atıfta bulunulduğunda, yazarın isminden sonra her çalışmanın yılı, virgül ile ayrılarak sıralanır. Eğer baskıda olan bir yayın bulunuyorsa o en sona eklenir.
Örneğin; (Department of Veterans Affairs, 2001, 2003) ve Önceki çalışmalar (Gogel, 1990, 2006, baskıda)

Aynı yazarın (veya aynı sıradaki aynı iki veya daha fazla yazarın) aynı tarihli birden fazla çalışmasının bulunması durumunda:
Bu durumda, ayrım sağlayabilmek için, çalışmaların yıllarının sonuna alfabetik sıra ile bir harf eklenir.
Metin İçi:
(Bednarik, 2003a, 2003b)
Bednarik (2003a)………….
Kaynakça:
Bednarik, R. G. (2003a). Concerns in rock art science. Aura Newsletter, 20(1), 1–4.
Bednarik, R. G. (2003b). A figurine from the African Acheulian. Current Anthropology, 44(3), 405–413.

Birden Fazla Yayına Aynı Anda Atıfta Bulunma:
Aynı cümle içinde, farklı yazarlara ait çalışmalara atıfta bulunulduğunda, yazar soyadları alfabetik sıra ile yazılır.
Örneğin; … (Miller, 1999; Shafranske ve Mahoney, 1998).

İkincil Kaynaktan Atıf:
Farklı nedenlerle orijinal kaynağa ulaşamadığımız zaman metin içerisinde ikincil kaynağa aşağıdaki şekilde atıfta bulunulur.
Örneğin; White (1996), ………………… (Akt., Nicholson, 2003).
Ya da; ………………………………… (White, 1996, aktaran Nicholson, 2003).
Makalenin kaynakça kısmında ise sadece ikincil kaynak yer alır.

Çeviri kaynaklar:
Metin içerisinde çevirisi yapılmış kaynaklara atıf yaparken metnin orijinal yayın tarihi başta olmak üzere hem orijinal yayın tarihi hem de çeviri tarihi yazılır.
Metin içi:
White (1996/2003) …….
Kaynakça:
Freud, S. (1953). The method of interpreting dreams: An analysis of a specimen dream (J. Strachey, Çev. ve Ed.). The standard edition of the complete psychological works of Sigmund Freud, 4, 96–121. http://books.google.com/books (Orijinal çalışma basım tarihi 1900)

Kurum Yazarlığı:
Kurum yazarlığı metinde kaynağa yapılan ilk göndermede şu şekilde belirtilir:
… (National Institude of Mental Health [NIMH], 2003).
Sonraki atıflarda sadece kısaltma kullanılır:
(NIMH, 2003)

Kitap Başlığına Gönderme:
Metin içinde başlığa gönderme yapılırken, basım sayısı parantez içinde verilir:
Freud, Uygarlığın Huzursuzluğu (2. basım) adlı eserinde…

Kaynakça Bölümü Genel Kurallar:
• Yazarın belirli olmadığı durumlarda, çalışma başlığı yazar isminin yerine konularak, alfabetik sıraya uygun şekilde kaynakça listesine dahil edilir.
• Yirmi veya daha az yazar olduğunda, bütün yazar isimleri belirtilir.
• Yirmi veya daha fazla yazar olduğunda ilk on dokuz yazarın ismi verildikten sonra üç nokta konarak son yazarın adı ile bitirilir.

Sürekli Yayınlar:
Kaynakça kısmında, metin içinde atıfta bulunulan sürekli yayınlar verilirken aşağıdaki genel format kullanılır:
Yazar, A. A., Yazar, B. B. ve Yazar, C. C. (yıl). Makalenin Başlığı. Sürekli Yayının İsmi, Cilt, Dergi Sayısı, Sayfa aralığı. doi:xx.xxxxxxxxxx (linkin tamamı)

1. Doi numaralı dergi makalesi:
Herbst-Damm, K. L. ve Kulik, J. A (2005). Volunteer support, marital status, and the survival times of terminally ill patients. Health Psychology, 24(12), 225–229. https://doi.org/10.1037/0278-6133.24.2.225

2. Doi numaralı dergi makalesi, 20 yazardan fazla olduğunda:
Kalnay, E., Kanamitsu, M., Kistler, R., Collins, W., Deaven, D., Gandin, L., Iredell, M., Saha, S., White, G., Woollen, J., Zhu, Y., Chelliah, M., Ebisuzaki, W., Higgins, W., Janowiak, J., Mo, K. C., Ropelewski, C., Wang, J., Leetmaa, A.,…Joseph, D. (1996). The NCEP/NCAR 40-Year Reanalysis Project. Bulletin of the American Meteorological Society, 77(3), 437–472. https://doi.org/fg6rf9

3. Doi numarasız dergi makalesi:
Light, M. A. ve Light, I. H. (2008). The geographic expansion of Mexican immigration in the United States and its implications for local law enforcement. Law Enforcement Executive Forum Journal, 8(1), 73–82.

4. Gazete Yazısı
Schwartz, J. (30 Eylül 1993). Obesity affects economic, social status. The Washington Post, A1, A4.

Kitaplar
Kaynakça kısmında, metin içinde kitaplara atıfta bulunulurken aşağıdaki genel format kullanılır:
Yazar, A. A. (Yıl). Başlık. Yayınevi.
Yazar, A. A. (Yıl). Başlık. http://www.xxxxx
Yazar, A. A. (Yıl). Başlık. https://doi.org/:xxxxx (linkin tamamı)
Editör, E. E. (Yıl). Başlık.Yayınevi.

1. Tüm Kitap
Shotton, M. A. (1989). Computer addiction? A study of computer dependency. Taylor & Francis.

2. Kitap Bölümü:
Yazar, A A ve Yazar, B. B. (yıl). Kitap bölümünün başlığı. A. Editor, B. Editor ve C. Editor (Ed.), Kitabın adı içinde (s. xxx-xxx). Basım Yeri: Yayınevi.
Yazar, A A ve Yazar, B. B. (yıl). Kitap bölümünün başlığı. A. Editor ve B. Editor (Ed.), Kitabın adı içinde (s. xxx-xxx). URL
Yazar, A A ve Yazar, B. B. (yıl). Kitap bölümünün başlığı. A. Editor, B. Editor ve C. Editor (Ed.), Kitabın adı içinde (s. xxx-xxx). Yayınevi. https://doi.org/:xxxxx
Haybron, D. M. (2008). Philosophy and the science of subjective well-being. M. Eid ve R. J. Larsen (Ed.), The science of subjective well-being içinde (ss. 17-43). Guilford Press.

Yüksek Lisans ve Doktora Tezi
Yazar, A. (Yıl). Doktora veya yüksek lisans tezinin başlığı [yayımlanmamış doktora tezi veya yüksek lisans tezi]. Üniversite.
Durkee, S. M. (2010). The effect of simulation attributes on driver perception and behavior [yayımlanmamış doktora tezi]. Montana State University.

Yazarsız Web sayfası
Başlık. (son güncelleme tarihi; bilinmiyorsa (t.y.) yazılmalıdır). Web sitesi başlığı. URL
Six sites meet for comprehensive anti-gang initiative conference. (Kasım/ Aralık, 2006). OJJDP News @ a Glance. http://www.ncjrs.gov/htmllojjdp/news_acglance/216684/topstory.htm

Teknik Raporlar ve Araştırma Raporları
1. Yazarı belli olan rapor:
Yazar, A A, (Yıl). Rapor Başlığı. Kurrum veya Kuruluş. URL
Fried, D. ve Polyakova,A A. (2018). Democratic defense against disinformation. Atlantic Council. Https://www.atlanticcouncil.org/images/publications/Democratic Defense Against Disinformation.FINAL.pdf
2. Yazarı belli olmayan rapor:
Kurum veya Kuruluş. (Yıl). Rapor başlığı. URL
T.C. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı (2020). Çok Ciddi Deniz Kazası Nihai İnceleme Raporu. Https://ulasimemniyeti.uab.gov.tr/deniz

Konferanslar, Sempozyumlar ve Poster Sunumları
Yazar, A.A, (Yayın Yılı, Gün Ay). Çalışmanın başlığı [Konferans sunumu/Sözlü bildiri/Poster sunumu/ Sempozyum]. Etkinliğin Başlığı, Yer, Ülke.
Fistek, A., Jester, E. ve Sonnenberg, K. (2017, 12-15 Temmuz). Everybody's got a little music in them: Using music therapy to connect, engage, and motivate [Konferans sunumu]. Autism Society National Conference, Milwaukee, WI, United States.

Genel Bilgilendirme:
Alıntı ve kaynakları belirtmeye ilişkin daha fazla bilgiyi https://apastyle.apa.org/style-grammar-guidelines/paper-format/sample-papers adresinden ulaşabilirsiniz.

Ethical Principles and Publication Policy

Etik İlkeler ve Yayın Politikası

Trafik ve Ulaşım Araştırmaları Dergisi (TUAD), bilginin bilimsel yöntemle yansız bir şekilde üretilmesini ve paylaşılmasını temel ilke olarak benimsemiştir. Bu ilke doğrultusunda, dergimiz yayın etiğini en yüksek standartlarda uygulamaya özen gösterir. Süreçlerin sözü edilen doğrultuda uygulanması, dergimiz kapsamında değerlendirilen çalışmalara doğrudan yansımaktadır. Süreçlerin yayın etiğine uygun şekilde ilerleyebilmesi için, editörler, hakemler, yazarlar ve diğer tüm paydaşların etik ilkelere uymaları gerekmektedir. Bu nedenle, TUAD’ın yayın etiği ile açık erişim politikası, Yayın Etiği Komitesi (COPE) tarafından yayınlanan kılavuzlar ve politikalar (örneğin, Yayın Etiği Komitesi Davranış Kuralları ve Dergi Editörleri için En İyi Uygulama Kılavuzları) doğrultusunda tüm paydaşların etik ilkelere uymasını zorunlu kılmaktadır. Editörler ile yayın kurulu, hakemler ve yazarların uyması beklenen etik ilke ve standartlar aşağıda belirtilmektedir.

TUAD yayın etiği ve standartları gereği yayınlanacak makalelerde benzerlik oranını kontrol etmektedir. Makale yükleme aşamasında eseriniz DergiPark tarafından sağlanan intihal.net hizmeti ile kontrol edilecek ve eserin benzerlik oranı ön kontrol aşamasında incelenecektir. Bu noktada sizden konuyla ilgili düzenleme istenebilir ve düzenlenen makaleniz tekrar benzerlik kontrolüne tabi tutulabilir.

Editör(ler)in ve Yayın Kurulunun Sorumlulukları

Editörler, hakemlerin, yazar(lar)ın, araştırmacı, uygulayıcı ve okuyucuların bilgi gereksinimlerini karşılamaya, dönüt vermeye, yayın sürecinde düzeltme, açıklama gerektiren konularda açıklık ilkelerine göre davranmaya çaba gösterirler.
Editörler, TUAD kapsamında yayımlanacak olan makalelerin özgün olmasına; makalelerin alanyazına, okuyucu, araştırmacı ve uygulayıcılara katkıda bulunacak yayınlar olmasına özen gösterirler.
Editörler, makalelerle ilgili değerlendirme yaparken, makalelerin derginin amaç ve kapsamı dahilinde olması, alana özgün katkılarının olması, kullanılan araştırma yöntemlerinin geçerliliğine ve güvenirliğine, yazım dilinin açıklığına dikkat ederler.
Editörler, başvurusu yapılan makaleleri mümkün olduğunca ön değerlendirme aşamasına alır, olumlu hakem önerilerini göz önünde bulundururlar.
Editörler, yayın politikalarına uygun şekilde, kör hakemlik ve değerlendirme süreçlerini uygular, hakemlerin kimlik bilgilerini gizli tutar, her makalenin yansız ve süresi içinde değerlendirilmesini sağlarlar.
Editörler, makaleler için hakem seçiminde bulunurken hakemlerin uzmanlık alanlarını dikkate alır, değerlendirmelerin yansız ve bağımsız yapılmasını desteklerler.
Editörler, makalenin yansız değerlendirilmesi için editörler, hakemler ve yazar(lar) arasındaki çıkar çatışması-çıkar birliği olup olmadığını göz önünde bulundururlar.
Editörler, hakem havuzunun farklı alanlardan bilim insanlarını dahil edecek şekilde oluşturulması ve bu temelde sürekli güncellenmesi için çalışmalar yaparlar.
Editörler, akademik görgü kurallarına uymayan ve bilimsel olmayan değerlendirmelerin aktarımını engellerler.
Editörler, yayın sürecinde görev alan tüm paydaşlarla etkili iletişim kurup belirli aralıklarla toplantılar düzenleyerek bu iletişimi korurlar.
Editörler, dergi kapsamında değerlendirilen makalelerdeki kişisel verilerin korunduğundan emin olur; yazar, hakem ve okuyucuların bireysel verilerini korurlar.
Editörler; dergi kapsamında değerlendirilen makalelerde insan ve hayvan haklarının korunmasına özen gösterir, çalışmaya katkı sağlayan katılımcıların açık onayının belgelendirilmesini önemser, makalenin etik kurul onayı sunulmadığı takdirde makaleyi reddederler.
Editörler, değerlendirmeye tabi tutulan metinlerdeki hata, tutarsızlık ya da yanlış yönlendirmelerin düzeltilmesini sağlarlar.
Editörler, yayınlanan makalelerin fikri mülkiyet hakkını korur, ihlal olması durumunda derginin ve yazar(lar)ın haklarını savunurlar. Ayrıca yayımlanan makalelerin içeriğinin başka yayınların fikri mülkiyet haklarını ihlal etmemesi konusunda gerekli önlemleri alırlar.
Editörler, dergide yayımlanan makalelere yönelik tutarlı eleştirileri dikkate alır, eleştirilen makalelerin yazar(lar)ına yanıt hakkı tanırlar.
Editör Kurulu, yayın, değerlendirme süreci, etik ilkeler gibi çeşitli konulara yönelik dergi politikalarının belirlenmesi, uygulanması ve güncellenmesini sağlar. Ayrıca değerlendirme ve yayın süreçlerinde fikri mülkiyet haklarının ihlali, bilimsel/etik olmayan davranışlar, intihal ve atıf istismarına karşı gerekli önlemleri alma konularında sorumludur.
Editörler Kurulu, yazar(lar)ın ihtiyaç duyabilecekleri bilgileri içeren bir “Yazar Kılavuzu”, hakemlerin değerlendirme aşamasında kullanabilecekleri bir “Hakem Değerlendirme Formu” hazırlar. Kurul, bu formları yeni gelişen ihtiyaçlar temelinde sürekli günceller.
Editör Kurulu, hakemleri, yazar(lar)ı, okuyucuları ve diğer tüm paydaşları güdüleyici politikalar belirler.
Editör Kurulu, her makalenin belgelerini, kolayca erişilebilir şekilde elektronik olarak arşivler.

Hakemlerin Sorumlulukları

TUAD makale değerlendirme sürecinde, çift kör hakemlik ilkesi uygulanır. Bu uygulama kapsamında yazarlar hakemlerin, hakemler yazarların kim olduğu bilgisine sahip değildir. Hakemler yazarlar ile doğrudan iletişim kuramazlar; hakemilerin makale değerlendirme formları, düzeltme istekleri ve notları dergi yönetim sistemi üzerinden editörlerce yazar(lar)a anonim şekilde iletilir.
TUAD’a başvurusu yapılan makaleleri değerlendirecek hakemler aşağıdaki etik sorumluluklara sahiptir:
Hakemler yalnızca uzmanlık alanlarına uygun makaleleri değerlendirmeyi kabul etmelidir.
Hakemler, makaleleri değerlendirirken yansızlığa ve gizliliğe önem vermelidir. Bu ilke gereğince inceledikleri makaleleri değerlendirme sürecinin sonunda imha etmeli, ancak yayınlandıktan sonra kullanmalıdırlar. Uyruk, cinsiyet, dini inanç, siyasal duruş ve ticari kaygılar, değerlendirmeye etki etmemelidir.
Hakemler, çıkar çatışması ya da çıkar birliği olduğunu fark ettikleri takdirde makaleyi değerlendirmeyi reddetmeli ve editörlere duruma ilişkin bilgi vermelidir.
Hakemler, değerlendirme yaparken akademik görgü kurallarına uygun biçimde, yapıcı bir dil kullanmalı; hakaret ve düşmanlık içeren kişisel yorumlardan kaçınmalıdır.
Hakemler, değerlendirmeyi kabul ettikleri takdirde makaleye ilişkin görüşlerini kendilerine tanınan süre dahilinde iletmelidir.

Yazarların Sorumlulukları

Yazar(lar), başka yerde yayımladıkları ya da yayımlanmak üzere gönderdikleri herhangi bir makaleyi TUAD kapsamında değerlendirilmek üzere gönderemezler.
Yazar(lar)ın, TUAD’a gönderdikleri makaleler özgün makaleler olmalıdır.
Etik ilkeler doğrultusunda yazar(lar), makale yazımında faydalandıkları kaynaklara doğru biçimde atıf yapmalıdır.
Makaleye yeterli katkı sağlamayan kişilerin adı, yazar olarak eklenmemeli, değerlendirme için gönderilen bir makalenin yazar sırasını değiştirme, yazar çıkartma, yazar ekleme talep edilmemelidir.
Değerlendirme için gönderilen makaleyle ilgili çıkar çatışması ya da çıkar birliği olan kişiler editörlere bildirmelidir.
Yazar(lar), değerlendirme sürecinde kendilerinden makalelerine ilişkin herhangi bir bilgi ya da ham veri talep edilmesi halinde, istenen bilgileri Editörlere sunmalıdırlar.
Yazar(lar), makalelerinde kullandıkları verilerin kullanım haklarına, araştırma-çözümlemelerle ilgili izinlerin ya da araştırmalarına dahil olan katılımcıların onayının alındığını belgelemelidirler.
Yazar(lar)ın, değerlendirmedeki, erken görünüm aşamasındaki ya da elektronik ortamda yayımlanmış makaleleriyle ilgili herhangi bir hata fark etmeleri halinde bilgilendirme, düzeltme ya da geri çekme için Editörle iletişime geçmesi beklenmektedir.
Yazar(lar), etik kurul kararı gerektiren, insan veya hayvan katılımcıların yer aldığı deney, anket, ölçek, görüşme, gözlem, odak grup çalışması gibi nicel ya da nitel yöntemlerle yürüttükleri veri toplamayı gerektiren araştırmalar için etik kurul onayı almak zorundadırlar. Bu onaya sahip olduklarını, etik kurul adı, karar tarihi ve sayısı bilgileri ile değerlendirme için TUAD’a gönderilen makale metninin son sayfasında, varsa yazar notlarından sonra, kaynakçadan önce ve yöntem bölümünde belirtmelidirler. Bununla birlikte, etik kurul kararını gösteren belgeyi makalenin başvurusuyla birlikte sisteme yüklemelidirler. Ayrıca olgu sunumlarında aydınlatılmış olur/onam formunun alındığına ilişkin bilgiye makalede yer vermelidir.
Yazar(lar), veri toplama sürecinde etik ilkelere gösterdikleri özenin örneklerini (örneğin, başkalarının ölçek, anket, fotoğraf gibi belgelerinin kullanılması için kendilerinden izin alınması gibi) makale içinde sunmalıdırlar. Makalelerde tüm süreçlerin araştırma ve yayın etiğine, fikir ve sanat eserleri için telif hakları düzenlemelerine uygun şekilde işletildiği belirtilmelidir. Araştırmanın insan ve hayvan denekler üzerinde gerçekleştirilmiş olması halinde, araştırmanın uluslararası bildiriler, kılavuzlar ve benzeri standartlara uygun şekilde gerçekleştirildiği belirtilmelidir.
Yazar(lar)dan derleme makaleler için etik kurul onayı istenmez. Bununla birlikte, etik kurul kararı gerektirmeyen makalelerde de, sözü edilen kararın gerekmediği, makalenin son sayfasında ve yöntem bölümünde açıklanmalıdır.

Etik İlkelere Uymayan Durumun Editöre Bildirilmesi

TUAD’ın makale gönderme veya değerlendirme aşamasında herhangi bir konu, kişi veya olay ile ilgili veya değerlendirme sürecindeki, erken görünümdeki ya da yayınlanmış herhangi bir makale ilgili etik olmayan herhangi bir durumla karşılaşılması durumunda; tuad@metu.edu.tr adresine e-posta gönderilerek gerekli bilgilendirmenin yapılması gerekmektedir. Bildirilen durumlar yayın kurulu tarafından incelenecektir ve yayın kurulu ilgili etik kurullara bilgilendirme yapma hakkına sahiptir.