Ağ tarama yöntemleri ile kaza kara nokta tespiti: İstanbul D100 kara yolu örneği

Abstract

Trafik kazaları; ölüm, yaralanma ve maddi hasarların yanı sıra trafik tıkanıklıkları, yol güvenliğinde azalma, gürültü, hava kirliliği gibi olumsuzluklara da neden olmaktadır. Dünya Sağlık Örgütü'ne (WHO) göre, trafik kazalarında yaralanma sonrası ölümlerin günümüzde dünya çapında tüm yaş grupları arasında dokuzuncu sırada olduğu ve 2030 yılına kadar tüm ölüm nedenleri arasında yedinci sıraya yükseleceğini öngörmektedir. Bunun yanında, ülkelerin ekonomilerinde büyük miktarlarda ekonomik kayıplar yaşanmaktadır. Trafik kazalarının azaltılması amacıyla, trafikte denetimlerin artırılması, yoldan kaynaklı kusurların giderilmesi, araç muayenelerinin sıklaştırılması, kaza önleme mekanizmalarının geliştirilmesi gibi çeşitli tedbirler alınmaktadır. Bu tedbirlerin biri de; kaza kara noktaları olarak adlandırılan, trafik kazalarının yoğun bir şekilde yaşandığı kesimlerin tespiti ve iyileştirilmesidir.Bu tez çalışmasında Coğrafi Bilgi Sistemleri'nden yararlanarak kaza kara noktalarının tespiti üzerine analizler yapılmıştır. American Association of State Highway and Transportation Officials (AASHTO) tarafından yayımlanan Highway Safety Manual kitabındaki Network Screening (Ağ Tarama) başlığında anlatılan yöntemler (hücre kaydırma, basit sıralama, maksimum nokta arama), İstanbul İl Emniyet Müdürlüğü'nden temin edilen üç yıllık trafik kazası verilerine uygulanmış ve kaza kara noktaları K-ortalama kümeleme yöntemi kullanılarak tespit edilmiştir.

Traffic accidents bring on death, injuries and property damage, as well as traffic congestion, road safety, noise, air pollution, and so on. According to The World Health Organization (WHO), road traffic injuries are currently estimated to be the ninth leadingcause of death across all age groups globally and are predicted to become the seventh leading cause of death by 2030. Beside this, economic losses are experienced in large quantities in countries' economies. In order to reduce traffic accidents, various measures are taken such as increasing the number of traffic inspections, eliminating road-related defects, increasing the number of vehicle inspections, and developing accident prevention mechanisms. One of these precautions is the identification and improvement of the segments, called accident black spots, that traffic accidents occurred intensively.In this study, analyses were made on the determination of accident black spots by making use of Geographical Information Systems. The methods (sliding window, simple ranking, peak searching), described in the Network Screening title of the Highway Safety Manual published by American Association of State Highway and Transportation Officials, were applied on data of three years of Istanbul and accident black spots were detected by using K-means clustering.