Coğrafi Bilgi Sistemleri Tabanlı Mekânsal Analiz ile Trafik Kazası Sıcak Noktalarının Belirlenmesi: Bitlis, Türkiye Örneği

Öz

Trafik kazaları, küresel ölçekte olduğu gibi Türkiye'de de ulaşım güvenliği ve toplum sağlığı açısından kritik bir sorun olmaya devam etmektedir. Bu bağlamda, kaza verilerinin mekânsal analizi; yüksek riskli bölgelerin hassas tespiti, etkin güvenlik stratejilerinin geliştirilmesi ve kaza oranlarını azaltacak politikaların oluşturulması açısından hayati önem taşımaktadır. Türkiye literatüründe çeşitli illerin kaza dağılımlarını inceleyen çalışmalar bulunsa da Bitlis ili özelinde Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanlı kapsamlı bir analiz eksikliği dikkat çekmektedir. Bu çalışma, söz konusu boşluğu doldurmak amacıyla Bitlis'teki trafik kazalarının mekânsal dağılımını CBS destekli analitik yöntemlerle incelemeyi hedeflemektedir. Araştırma kapsamında, 2020–2024 yıllarını kapsayan kaza noktası verileri kullanılarak yoğunluk bölgeleri tanımlanmış ve istatistiksel sıcak nokta (hotspot) analizleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgular, kaza kümelerinin temel olarak yoğun trafik akışına sahip güzergâhlarda ve fiziksel/yapısal koşulların zorlayıcı olduğu yol kesimlerinde yoğunlaştığını göstermektedir. Ayrıca sert iklim faktörleri, yol özellikleri ve sürücü davranışları kaza oluşumunda temel belirleyiciler olarak öne çıkmaktadır. Sonuç olarak bu araştırma, Bitlis ili için yürütülen ilk kapsamlı CBS tabanlı kaza analizi niteliğindedir. Elde edilen sonuçlar; bölgesel trafik güvenliğinin artırılması, kara noktaların belirlenmesi ve stratejik altyapı projelerinin planlanması için güçlü bir referans teşkil ederken gelecekteki çalışmalar için de temel bir veri çerçevesi sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Bitlis
• trafik kazaları
• Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS)
• kaza yoğunluğu
• yol güvenliği
• sıcak nokta

Destekleyen Kurum

TüBiTAK-2209/A

Proje Numarası

1919B012403309

Etik Beyan

Bu çalışma, insan veya hayvan denekleri üzerinde gerçekleştirilen herhangi bir deneysel uygulama içermemekte olup kişisel veri kullanılmamıştır. Bu nedenle etik kurul onayı gerekmemektedir.

Teşekkür

Bu çalışmanın gerçekleştirilmesine sağladığı maddi ve bilimsel destekten dolayı Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu’na (TÜBİTAK), 2209-A Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destekleme Programı kapsamında teşekkür ederiz.

Identification of Traffic Accident Hotspots Through Geographic Information Systems-Based Spatial Analysis: The Case of Bitlis, Türkiye

Öz

Traffic accidents persist as a critical transportation and public health challenge in Türkiye, echoing a global trend. In this framework, spatial analysis of accident data is of paramount importance for the precise identification of high-risk zones, the development of robust safety strategies, and the formulation of evidence-based policies aimed at mitigating accident rates. While numerous studies in the Turkish literature examine the spatiotemporal distribution of traffic accidents across various provinces, a comprehensive Geographic Information Systems (GIS)-based analysis specifically focusing on Bitlis has not yet been conducted. This gap underscores the necessity of scientifically investigating the region's accident patterns and generating data-driven insights to assist decision-makers. This study seeks to fill this significant academic void by analyzing the spatial distribution of traffic accidents in Bitlis through GIS-supported analytical methodologies. Utilizing a five-year accident point dataset (2020–2024), the research delineates density zones, conducts statistical hotspot analysis, and identifies high-risk road segments. The findings demonstrate that accident clusters are predominantly concentrated along corridors with heavy traffic volumes and road sections with challenging physical or structural constraints. Additionally, harsh climatic factors, road geometry, and driver behaviors emerge as primary determinants of accident occurrences. Consequently, this research represents the first comprehensive GIS-based accident analysis for Bitlis. The results provide a substantial reference for enhancing regional traffic safety, eliminating chronic blackspot, and planning strategic infrastructure investments while establishing a fundamental framework for future research.

Anahtar Kelimeler

• Bitlis
• traffic accidents
• Geographic Information Systems (GIS)
• accident density
• road safety
• hotspots

Destekleyen Kurum

TÜBİTAK 2209-A

Proje Numarası

1919B012403309

Etik Beyan

This study does not involve any experimental procedures on human or animal subjects and does not include the use of personal data. Therefore, ethics committee approval is not required.

Teşekkür

We would like to thank The Scientific and Technological Research Council of Turkey (TÜBİTAK) for the financial and scientific support provided within the scope of the 2209-A Research Projects Support Program for Undergraduate Students.

Kaynakça

1. Alkan, A., Adıgüzel, F., & Çetin, M. (2024). Coğrafi bilgi sistemleri kullanarak trafik kazalarının analizi: Siirt kenti örneği. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 7(1). https://doi.org/10.51513/jitsa.1333482
2. Azari, M., Paydar, A., Feizizadeh, B., & Hasanlou, V. G. (2023). A GIS-based approach for accident hotspots mapping in mountain roads using seasonal and geometric indicators. Applied Geomatics, 15(1). https://doi.org/10.1007/s12518-023-00490-2
3. Bitlis Postası. (n.d.). Traffic accident in Bitlis. https://www.bitlispostasi.com/bitliste-trafik-kazasi
4. Bucsuházy, K., Matuchová, E., Zůvala, R., Moravcová, P., Kostíková, M., & Mikulec, R. (2020). Human factors contributing to the road traffic accident occurrence. Transportation Research Procedia, 45. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.03.057
5. Cheng, W., & Washington, S. P. (2005). Experimental evaluation of hotspot identification methods. Accident Analysis and Prevention, 37(5). https://doi.org/10.1016/j.aap.2005.04.015
6. Colak, H. E., Memisoglu, T., Erbas, Y. S., & Bediroglu, S. (2018). Hot spot analysis based on network spatial weights to determine spatial statistics of traffic accidents in Rize, Turkey. Arabian Journal of Geosciences, 11(7). https://doi.org/10.1007/s12517-018-3492-8
7. Diler, Z., Haybat, H., & Özlü, T. (2023). Trafik kazalarının zamansal ve mekânsal incelenmesi: Konya şehri örneği. Coğrafi Bilimler Dergisi, 21(2). https://doi.org/10.33688/aucbd.1257076
8. Durduran, S. S. (2010). A decision making system to automatic recognize of traffic accidents on the basis of a GIS platform. Expert Systems with Applications, 37(12). https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.04.068

9. El, E. (2025). Investigation of biogas generation capacity from animal manure in Bitlis province. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 14(2). https://doi.org/10.17798/bitlisfen.1635391
10. Erdogan, S., Yilmaz, I., Baybura, T., & Gullu, M. (2008). Geographical information systems aided traffic accident analysis system case study: city of Afyonkarahisar. Accident Analysis and Prevention, 40(1). https://doi.org/10.1016/j.aap.2007.05.004
11. General Directorate of Highways Bitlis Road Network. (2024). https://doi.org/https://www.kgm.gov.tr/Sayfalar/KGM/SiteTr/Bolgeler/11Bolge/Iller/IlBitlis.aspx
12. General Directorate of Mapping. (n.d.). Bitlis Physical Province Map. https://www.harita.gov.tr/urun/bitlis-fiziki-il-haritasi/436
13. Güngör, M., Vural, E., & Adıgüzel, F. (2021). Investigation of traffic accidents in the city center of Şanlıurfa by using GIS. Kastamonu University Journal of Engineering and Sciences, 7(1), 74–82. https://dergipark.org.tr/en/pub/kastamonujes/article/939432
14. Haghighi, F., & Karimi, E. (2018). Evaluation and statistical validation of black-spots identification methods. Tarrahan Parseh Transportation Research Institute, 6(1). https://www.sid.ir/paper/332969/en.
15. Haybat, H., & Karakaş, E. (2020). Relationship between daily activity areas and traffic accidents in İzmir city. International Journal of Geograpy and Geography Education (IGGE), 42, 429–454. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1216695
16. Haybat, H., Zerenoğlu, H., & Özlü, T. (2022). Temporal and spatial analysis of traffic accidents: the case of Bursa city. International Journal of Geography and Geography Education, 45. https://doi.org/10.32003/igge.1016204
17. Hazaymeh, K., Almagbile, A., & Alomari, A. H. (2022). Spatiotemporal analysis of traffic accidents hotspots based on geospatial techniques. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(4). https://doi.org/10.3390/ijgi11040260
18. Heydari, S., Hickford, A., McIlroy, R., Turner, J., & Bachani, A. M. (2019). Road safety in low-income countries: state of knowledge and future directions. In Sustainability (Switzerland) (Vol. 11, Issue 22). https://doi.org/10.3390/su11226249
19. Hossain, M. S., & Faruque, M. O. (2019). Road traffic accident scenario, pattern and forecasting in Bangladesh. Journal of Data Analysis and Information Processing, 07(02). https://doi.org/10.4236/jdaip.2019.72003
20. Lai, P. C., & Chan, W. Y. (2004). GIS for road accident analysis in Hong Kong. Geographic Information Sciences, 10(1). https://doi.org/10.1080/10824000409480655
21. Mesquitela, J., Elvas, L. B., Ferreira, J. C., & Nunes, L. (2022). Data analytics process over road accidents data—a case study of Lisbon city. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(2). https://doi.org/10.3390/ijgi11020143
22. Ouni, F., & Belloumi, M. (2019). Pattern of road traffic crash hot zones versus probable hot zones in Tunisia: A geospatial analysis. Accident Analysis and Prevention, 128. https://doi.org/10.1016/j.aap.2019.04.008
23. Özcan, M., & Küçükönder, M. (2020). Investigation of spatiotemporal changes in the incidence of traffic accidents in Kahramanmaraş, Turkey, Using GIS-Based Density Analysis. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 48(7). https://doi.org/10.1007/s12524-020-01137-0
24. Özşahin, E., & Yılmaz, O. (2023). Tekirdağ ilinde meydana gelen karayolu trafik kazalarının zamansal ve mekansal analizi. Eastern Geographical Review, 28(49), 52–62. https://doi.org/https://doi.org/10.5152/EGJ.2023.23056
25. Prasannakumar, V., Vijith, H., Charutha, R., & Geetha, N. (2011). Spatio-temporal clustering of road accidents: GIS based analysis and assessment. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 21. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.07.020
26. Saplıoğlu, M., & Karaşahin, M. (2006). Coğrafi Bilgi Sistemi yardımı ile Isparta ili kent içi trafik Kaza analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(3), 321–332. https://doi.org/https://dergipark.org.tr/en/pub/pajes/issue/20521/218519
27. Siyavuş, A. E. (2022). Üsküdar’da meydana gelen trafik kazalarının Coğrafi Bilgi Sistemleri yardımıyla analizi. Trafik ve Ulaşım Araştırmaları Dergisi, 5(1). https://doi.org/10.38002/tuad.1097692
28. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). (2024). Karayolu Trafik Kaza İstatistikleri,2024. https://www.tuik.gov.tr
29. Uyurca, Ö., & Atılgan, İ. (2018). Ankara ilinde meydana gelen trafik kazalarının incelenmesi. Kent Akademisi, 11(4), 618–626.
30. World Health Organization. (2023). Global status report on road safety 2023.
31. Yalcin, G. (2013). Non-spatial analysis for the road traffic accidents. Procedia- Social and Behavioral Sciences, 92. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.08.795
32. Yıldırım, V., Yurdakul, E., Adana Karaağaç, G., Koçer, M., & Uyguçgil, H. (2023). Eskişehir kent merkezindeki trafik kazalarının zamana bağlı konumsal analizi. Turkish Journal of Remote Sensing and GIS. https://doi.org/10.48123/rsgis.1167844