Coğrafi Bilgi Sistemleri ile Kentsel Alanlardaki Sıcak Noktaların Haritalanması, Ankara Örneği

Yıl 2023, Cilt: 2 Sayı: 2, 44 - 52, 29.12.2023

Beyza Nur Tanrıverdi , İlker Atmaca

Öz

Coğrafi bilgi sistemleri, coğrafi referanslı kentsel verilerin işlenmesine olanak sağlamaktadır. Kent planlama ve yönetiminde sıklıkla kullanılan coğrafi referanslı veri analizleri gerçek dünya ile odaklanılan konular arasında köprüler kurar, gerçeklik bilgisini geliştirir ve bilgileri mekânsallaştırarak, organize ederek ve normalleştirerek analiz etme, karar geliştirme ve planlama işlemlerini kolaylaştırır.
Hava kirliliği, salgın hastalık yayılımı, insan hareketliliği, suç tahmini, trafik kazaları vb. gibi şehir sıcak nokta (hot spot) verilerinin analizi ve haritalanması, kent plancıları ve karar vericiler açısından oldukça değerlidir. Bununla birlikte bu tür verilerin analizinde ve haritalandırılmasında kullanılan, kümelenme algoritmaları, yoğunluk değerleri ile karakterize edilen sıcak noktaları keşfetmek için en uygun yöntemlerdendir.
Bu makale, kentsel alanlardaki sıcak noktaları haritalandırılma yöntemleri karşılaştırmalı biçimde sunulmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Coğrafi Bilgi Sistemleri, Sıcak Nokta Analizi, Nokta Yoğunluğu, Kent Planlama

Kaynakça

• [1] N. S. Partigöç, "Sürdürülebilir Kentsel Planlama Süreçlerinde Akilli Şehir Yaklaşiminin Rolü", Çevre Şehir ve İklim Dergisi, no. 3, pp. 174-189, 31 Ocak 2023.
• [2] F. F. Bilgili, "Küreselleşmenin Kentlerin Ekonomik Gelişimleri Üzerine Etkileri: Tr 72 Bölgesi Illeri Açisindan Bir Karşilaştirma", Dicle Üniversitesi İktisaid ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, no. 11, pp. 254-280, 10 Ağustos 2021.
• [3] S. K. Misra ve S. Sharma, "Site Suitability Analysis for Urban Development: A Review", International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, no. 3, pp. 3647-3651, 2015.
• [4] J. Martinez, J. Morales ve J. Flacke, "GIS in Sustainable Urban Planning and Management / A Collaborative Planning Framework to Support Sustainable Development", v. M. Martin, M. Javier ve F. Johannes , Dü, Taylor & Francis, 2019, pp. 29-45.
• [5] H. Harirforoush ve L. Bellalite, "A new integrated GIS-based analysis to detect hotspots: A case study of the city of Sherbrooke", Accident Analysis & Prevention, pp. 62-74, September 2019.
• [6] T. Grubesic ve A. Murray, "Detecting Hotspots Using Cluster Analysis and GIS", http://www.tonygrubesic.net/hot_spot.pdf. [Erişim Tarihi: April 2023].
• [7] F. Amin ve S. G. Choi, "Hotspots Analysis Using Cyber-Physical-Social System for a Smart City", IEEE Access, pp. 122197-122209, 2020.
• [8] M. Shariati, T. Mesgari ve K. Mahboobeh, "Spatiotemporal analysis and hotspots detection of COVID-19 using geographic information system (March and April, 2020)", Journal of Environmental Health Science and Engineering, pp. 1499-1507, 2020.
• [9] C. Y. Chen ve Q. H. Yang, "Hotspot Analysis of the Spatial and Temporal Distribution of Fires", %1 içinde GISTAM, 2018.
• [10] Sigorta Bilgi ve Gözetim Merkezi, "Mobil kaza tutanağı yoğunluk raporu", Ankara.
• [11] Ankara İl Emniyet Müdürlüğü Trafik Denetleme Şube Müdürlüğü, "Kaza İstatistikleri", 2022-2023.
• [12] S. Chainey, L. Tompson ve S. Uhlig , "The Utility of Hotspot Mapping for Predicting Spatial Patterns of Crime", Security Journal, pp. 4-28, 2008.
• [13] D. Wang, W. Ding, H. Lo ve T. Stepinski, "Crime hotspot mapping using the crime related factors—a spatial data mining approach", Applied Intelligence , pp. 772-781, 2013.
• [14] M. Barthel, J. . A. Fava, C. A. Harnanan , P. Strothmann, . S. Khan ve S. Miller, "Hotspots Analysis: Providing the Focus for Action", %1 içinde Life Cycle Management, Springer, Dordrecht, 2015, pp. 149-167.
• [15] A. De Sherbinin, Mapping the unmeasurable." Spatial Analysis of Vulnerability to Climate Change and Climate Variability", University of Twente, 2014.