TY  - JOUR
T1  - Ağ tarama ve K-ortalama kümeleme yöntemleri ile kaza kara noktalarının belirlenmesi: İstanbul D100 Karayolu örneği
TT  - Determination of accident black spots by using network screening and K-means clustering methods: a case study on D100 highway in Istanbul
AU  - Maltaş, Abdullah
AU  - Özen, Halit
AU  - Saraçoğlu, Abdülsamet
PY  - 2019
DA  - November
JF  - Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
PB  - Pamukkale Üniversitesi
WT  - DergiPark
SN  - 2147-5881
SP  - 672
EP  - 682
VL  - 25
IS  - 6
LA  - tr
AB  - Trafikkazaları; ölüm, yaralanma ve maddi hasarların yanı sıra trafik tıkanıklıkları,yol güvenliğinde azalma, gürültü ve hava kirliliği gibi olumsuzluklara da nedenolmaktadır. Dünya Sağlık Örgütü’nün (WHO) 2015 Küresel Yol Güvenliği DurumRaporu’na göre, trafik kazalarında yaralanma sonrası ölümlerin 2030 yılınakadar tüm ölüm nedenleri arasında yedinci sıraya yükseleceği öngörülmektedir.Bunun yanında, özellikle ülkemizin de yer aldığı gelişmekte olan ülkeler baştaolmak üzere, ülke ekonomilerinde trafik kazalarından dolayı büyük miktarlardaekonomik kayıplar da yaşanmaktadır. Trafik kazalarının azaltılması amacıyla, trafiktedenetimlerin artırılması, yoldan kaynaklı kusurların giderilmesi, araçmuayenelerinin sıklaştırılması, kaza önleme mekanizmalarının geliştirilmesigibi çeşitli tedbirler alınmaktadır. Kazaların gerek şiddetinin gereksesayısının azaltılmasında kaza kara noktaları olarak adlandırılan, trafikkazalarının yoğun bir şekilde yaşandığı kesimlerin tespiti ve iyileştirilmesibüyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, Coğrafi Bilgi Sistemleri’nden (CBS)yararlanılarak ağ tarama yöntemleri aracılığı ile kaza kara noktalarınıntespiti yapılmakta ve bu yöntemlerin olumlu ve olumsuz yönlerinin ortayakonulması amaçlanmaktadır. Bu amaçla, İstanbul D100 karayolunda, basitsıralama, hücre kaydırma ve maksimum nokta arama yöntemleri kullanılarak kavşakve yol kesimleri ayrı ayrı sıralanmış ve kaza kara noktaları K-ortalamakümeleme yöntemi kullanılarak belirlenmiştir.
KW  - Ağ tarama
KW  - Coğrafi bilgi sistemleri
KW  - İstanbul D100 karayolu
KW  - Kaza kara noktaları
KW  - K ortalamalar
N2  - Trafficaccidents cause fatality, injury and property damage, as well as trafficcongestion, road safety, noise, air pollution, and so on. According to GlobalStatus Report on Road Safety published by World Health Organization (WHO) in2015, deaths after traffic injuries are predicted to become the seventh leadingcause of death by 2030. Besides, economic losses are occurred in largequantities in the developing economies like our country, due to trafficaccidents. Various precautions are taken to reduce traffic accidents, such asincreasing the number of traffic controls, eliminating road-related defects,increasing the frequency of vehicle inspections, and developing accidentprevention mechanisms. In order to reduce the severity and the number ofaccidents, it has importance to identify and improve the zones called accidentblack spots where traffic accidents have occurred frequently. In this study, itis aimed to determine accident black spots by using Geographical InformationSystems (GIS) and network screening methods and reveal the positive andnegative aspects of these methods. For this purpose, the intersections and roadsegments at İstanbul D100 highway were sorted separately using simple ranking,sliding window and peak searching methods and accident black spots aredetermined using the K-means clustering method.
CR  - World Health Organisation. “Global Status Report on Road Safety 2015”. Italy, 2015.
CR  - Türkiye İstatistik Kurumu. “Karayolu Trafik Kaza İstatistikleri, 2017”. http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=27668 (27.06.2018).
CR  - Murat YŞ, Şekerler A. “Trafik kaza verilerinin kümelenme analizi yöntemi ile modellenmesi”. Teknik Dergi, 20(3), 4759-4777, 2009.
CR  - Karaşahin M, Terzi S. “Coğrafi bilgi sistemleri ile Isparta-Antalya-Burdur karayolunun kara nokta analizi”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(3), 305-311, 2003.
CR  - Saplıoğlu M, Karaşahin M. “Coğrafi bilgi sistemi yardımı ile Isparta ili kent içi trafik kaza analizi”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(3), 321-332, 2006.
CR  - Anderson TK. “Kernel density estimation and K-means clustering to profile road accident hotspots”. Accident Analysis & Prevention, 41(3), 359-364, 2009.
CR  - Kara C, Akçit N. “Traffic accident analysis using GIS: a case study of Kyrenia City”. Third International Conference on Remote Sensing and Geoinformation of the Environment, Paphos, Southern Cyprus, 16-19 March 2015.
CR  - Sandhu HAS, Singh G, Sisodia MS, Chauhan R. “Identification of black spots on highway with kernel density estimation method”. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 44(3), 457-464, 2016.
CR  - Colak HE, Memisoglu T, Erbaş, Y., Bediroglu S. “Hot spot analysis based on network spatial weights to determine spatial statistics of traffic accidents in Rize, Turkey”. Arabian Journal of Geosciences, 11(7), 151, 2018.
CR  - Kundakci E. Identification of Urban Traffic Accident Hot Spots and Their Characteristics by Using GIS. MSc Thesis, Middle East Technical University, Ankara, Turkey, 2014.
CR  - Dereli MA, Erdoğan S, Soysal Ö, Çabuk A, Uysal M, Tiryakioğlu İ, Akbulut H, Dündar S, Erdoğdu H, Saraçlı S, Yalçın M, Gülal AE, Taşbaş M, Kantar M, Arslan Y. “Coğrafi bilgi sistemleri destekli trafik kaza kara nokta belirleme: ampirik Bayes uygulaması”. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 7(2), 36-42, 2015.
CR  - Geymen A, Dedeoğlu OK. “Coğrafi bilgi sistemlerinden yararlanılarak trafik kazalarının azaltılması: Kahramanmaraş ili örneği”. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(2), 79-88, 2016.
CR  - Atalay A, Tortum A. “Türkiye'deki illerin 1997-2006 yılları arası trafik kazalarına göre kümeleme analizi”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16(3), 335-343, 2010.
CR  - Yakar F. “Tokat-niksar karayolundaki kazaya meyilli kesimlerin frekans orani yöntemiyle tespit edilmesi”. Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 7(1), 206-216, 2018.
CR  - AASHTO. Highway Safety Manual. 1st ed. Washington DC, USA, American Association of State Highway and Transportation Officials, 2010.
CR  - Manepalli URR, Bham GH. “An evaluation of performance measures for hotspot identification”. Journal of Transportation Safety & Security, 8(4), 327-345, 2016
CR  - Young J, Park PY. “Hotzone identification with GIS-based post-network screening analysis”. Journal of Transport Geography, 34, 106-120, 2014.
CR  - Council F, Zaloshnja E, Miller T, Persaud B. “Crash Cost Estimates by Maximum Police-Reported Injury Severity within Selected Crash Geometries”. Federal Highway Administration, Georgetown Pike, USA, FHWA-HRT-05-051, 2005.
CR  - Demirtaş RB. Kadıköy Merkez Bölgesinde Trafik Tıkanıklık Fiyatlandırması Potansiyeli Üzerine Bir Araştırma. Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2009.
CR  - Saraçoğlu S. Trafikte Olay Yönetimi Ve Süreç Tahmini: İstanbul Tem Otoyolu Örneği. Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2015.
CR  - Han J, Kamber M. Data Mining Concepts and Techniques. San Francisco, USA. Morgan Kaufmann Publishers. 2000.
CR  - Uylaş Satı N. "A collective learning approach for semi-supervised data classification". Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 24(5), 864-869, 2018.
UR  - http://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue//649998
L1  - http://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/860382
ER  -