LİMAN SAHASINDA MEYDANA GELEN GEMİ KAZALARININ KONUMSAL ANALİZİ: EGE BÖLGESİ İÇİN BİR UYGULAMA

Yıl 2019, Cilt: 11, 1 - 16, 27.05.2019

Müge Büber Ali Cemal Töz

https://doi.org/10.18613/deudfd.565124

Cited By: 1

Öz

Bu çalışmanın amacı, Ege Denizi’nin Türk karasuları
içerisinde meydana gelen gemi kazalarının coğrafi bilgi sistemleri kullanarak
konumsal analizini yapmak ve bölgenin gemi kazaları açısından risk düzeyini
tespit etmektir. Bu kapsamda, 2005-2017(Temmuz) yılları arasında meydana gelen toplam
106 gemi kazasına ait detaylar, Türk Ana Arama ve Kurtarma Koordinasyon Merkezi
(TMSRCC)’nin kaza veri tabanından elde edilmiştir. Gemi kazalarının konumsal
analizi, Coğrafi Bilgi Sistemleri(CBS) tabanlı Mapinfo 8.0 yazılımı ile
gerçekleştirilmiş olup, kaza frekanslarına göre bölgenin risk düzeyi tespit
edilmiştir. Çalışmada, kuru yük gemileri (28; %26) ve özel yat (25; %23) sınıfı
teknelerin sıklıkla gemi kazası yaşadıkları, ayrıca kazaya karışan gemilerin
büyük bir kısmının (64; %60) Türk bayraklı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bölgede
en sık yaşanan kazaların ise karaya oturma (27; % 23) kazaları olduğu tespit
edilmiştir. Çalışmada İzmir liman iç sahası ve Yenikale mevkiinin gemi kazaları
açısından çok yüksek riskli (VHR) bölgeler olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu
sonuçlar ışığında bölgedeki risk düzeyini azaltmak açısından alınması gerekli
tedbirler önerilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Coğrafi bilgi sistemleri, Ege Denizi, gemi kazaları, konumsal analiz

SPATIAL ANALYSIS OF SHIP ACCIDENTS IN PORTAREA: AN APPLICATION FOR AEGEAN REGION

Öz

In this study, it
is aimed to perform the spatial analysis of the ship accidents in the Aegean region
in Turkish territorial waters using geographic information systems and to determine
the risk levels of the region according to ship accident frequency. In this context,
data from 106 vessels between 2005-2017 (July) were provided by the Turkish Maritime
Search and Rescue Coordination Center (TMSRCC) database. The spatial analysis of ship accidents
was carried out with Mapinfo 8.0 software based on Geographic Information
Systems and the risk levels of the region were determined according to the accident
frequencies. In this study, Bulk carriers (28; 26%) and private yachts (25;23%)
most frequently experienced ship accidents, (64; 60%) of vessel flag caused the
accident were Turkish flagged and most frequent causes of ship accident in the region
was grounding (27; 23%). It is concluded that Izmir inner port area and Yenikale
have been identified as very high risk (VHR) zones depending on the number of
ship accidents. As a result of the study, suggestions have been made to reduce the
risks of the ship accidents, to improve the legislation and standards for the safety
and security of life, property and marine environment, and to reduce the adverse
effects of the accidents.

Anahtar Kelimeler

Geographical information system, Aegean Sea, ship accident, spatial analysis

Kaynakça

• Alkış, Z. (1994). Yerel yönetimler için kent bilgi sistemi tasarım ve uygulaması, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul.
• Ana Arama Kurtarma Koordinasyon Merkezi (AAKKM) (2017). Kaza/Olay İstatistikleri. http://atlantis.udhb.gov.tr/denizkaza/ yayin/aakbbolsonuc.asp?BOLGE=IZMIR&Submit=ARA, Erişim Tarihi: 20.08.2017.
• Antenucci, J.C., Brown, K., Croswell, P.L., Kevany, M.J. ve Archer, H. (1991). Geographic information systems: Guide to the technology. New York: Van Nostr and Reinhold.
• Burrough, P. A ve McDonnel, R. A. (1998). Principles of geographical information systems. Economic Geography, 75(4), 422.
• Celik, M., & Cebi, S. (2009). Analytical HFACS for investigating human errors in shipping accidents. Accident Analysis & Prevention, 41(1), 66-75.
• Dikerler, T. (2016). Çevre mühendisleri için coğrafi bilgi sistemleri temel eğitimi eğitim notları. İstanbul: TMMOB Çevre Mühendisleri Odası İstanbul Şubesi.
• Ercan, Y. ve Komesli, M. (2008). Kent bilgi sistemlerindeki veritabanı farklılıklarının iyileştirilmesi. Journal of Yaşar University, 3(9), 1081-1092.
• Erol, S. ve Başar, E. (2015). The analysis of ship accident occurred in Turkish search and rescue area by using decision tree. Maritime Policy & Management, 42(4), 377-388.
• ESRI. (2006). ArcGIS 9.1 Standard classification schemes. ESRI.
• Geymen, A. ve Dedeoğlu, O. K. (2016). Coğrafi bilgi sistemlerinden yararlanılarak trafik kazalarının azaltılması: Kahramanmaraş ili örneği. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(2), 79-88. Giziakis, K., Kanellopoulos, N. ve Gialoutsi, S. (2013). Spatial analysis of oil spills from marine accidents in Greek waters. SPOUDAI-Journal of Economics and Business, 63(3-4), 60-74.
• Huisman O. ve De By R. (2009). Principles of geographic information systems. (Four edition). Hengelosestraat: The International Institute for Aero space Survey and Earth Sciences (ITC).
• Kapluhan, E. (2014). Coğrafi Bilgi Sistemleri’nin (CBS) coğrafya öğretiminde kullanımının önemi ve gerekliliği. Marmara Coğrafya Dergisi, 29, 34-59.
• Kınacıgil, H.T. ve Ünal, V. (2014). Ege Denizi balıkçılığı ve balıkçılarımız çalıştayı. Ankara: Su Ürünleri Kooperatifleri Merkez Birliği Yayınları.
• Kol, Ç. ve Küpçü, S. (2008). ArcGIS Spatial Analyse. Ankara: İşlem Coğrafi Bilgi Sistemleri Mühendisliği ve Eğitim Ltd. Şti Yayınları.
• Kujala, P., Hänninen, M., Arola, T. ve Ylitalo, J. (2009). Analysis of the marine traffic safety in the Gulf of Finland. Reliability Engineering & System Safety, 94(8), 1349-1357.
• MapInfo (2003). Mapinfo professional version 8.0 user manual. Newyork: TroyPress.
• Marinetraffic. (2017). Aegean Region Ship Traffic Density http://www.marinevesseltraffic.com/2013/06/aegean-sea-marine-traffic.html, Erişim Tarihi: 20.08.2017.
• Miller, A. (2016). Spatial analysis of hurricane Sandy’s effect on ship traffic. University of Maryland and NOAA/National Weather Service/Ocean Prediction Center.
• Pırnar, İ., ve Sarı, F. Ö. (2017). Ege Bölgesi’nde sürdürülebilir deniz turizmine yönelik nitel bir araştırma ve GZFT analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi Denizcilik Fakültesi Dergisi, 9(1), 55-72.
• Sahin, B. ve Senol, Y. E. (2015). A novel process model for marine accident analysis by using generic fuzzy-AHP algorithm. The Journal of Navigation, 68(1): 162-183.
• Shahrabi, J. ve Pelot, R. (2009). Kernel density analysis of maritime fishing traffic and incidents in Canadian Atlantic waters. Journal of Applied Sciences, 9(3): 415-426.
• Star, J. ve Estes, J. (1990). Geographical information system: An introduction. New Jersey: Prentice-Hall.
• Tecim, V. (2008). Coğrafi bilgi sistemleri harita tabanlı bilgi yönetimi. Ankara: Renk Form Offset Yayıncılık.
• Toffoli, A., Lefevre, J. M., Bitner-Gregersen, E. ve Monbaliu, J. (2005). Towards the identification of warning criteria: analysis of a ship accident database. Applied Ocean Research, 27(6), 281-291.
• Uğurlu, Ö. (2011). Petrol tankerlerinde meydana gelen deniz kazalarının risk analizi. Doktora Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon.
• Uğurlu, Ö. ve Yıldız, S. (2016). Evaluation of passenger vessel accidents and spatial analysis. Journal of ETA Maritime Science, 4(4), 289-302.
• Uğurlu, Ö., Nişancı, R., Köse, E., Yıldırım, U. ve Yüksekyıldız, E. (2015). Investigation of oil tanker accidents by using GIS. International Journal Maritime Engineering, 157(2), 113-124.
• Uğurlu, Ö., Yıldırım, U. ve Yüksekyildiz, E. (2013). Marine accident analysis with GIS. Journal of Shipping and Ocean Engineering, 3, 21-29.
• Uluğtekin, N. ve Bildirici, Ö. (1997). Coğrafi bilgi sistemi ve harita, 6. Harita Kurultayı Bildiriler Kitabı, s:85-95, 1997, Ankara.
• Yomralıoğlu, T. (2000). Geographical information systems, basic concepts and applications. Istanbul: Seçil Offset.