Journals / Afet ve Risk Dergisi / 2026 / Sayı: 22

Evaluation of Accessibility and Transportation Safety During Disasters Using Geographic Information Systems: A Case Study of Esenyurt District

Coğrafi Bilgi Sistemleri ile Afet Anında Erişilebilirlik ve Ulaşım Güvenliğinin Değerlendirilmesi: Esenyurt İlçesi Örneği

Sude Dışkaya(İSTANBUL ESENYURT ÜNİVERSİTESİ)0009-0003-8816-4236
Pages
—
Publication Date
2026-10-15
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The findings indicate that the existing emergency transportation network is insufficient in certain areas and that additional connection segments are required to enhance accessibility within the scope of disaster logistics.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study aims to evaluate the accessibility and transportation safety of emergency routes in Esenyurt, the most densely populated district of Istanbul, using Geographic Information Systems (GIS).
📊
Key Findings & Data:Population data from the Turkish Statistical Institute and road and building data provided by the Istanbul Metropolitan Municipality and the Transportation Coordination Center were integrated into a unified GIS dataset in QGIS.
💡
Conclusion & Impact:The findings indicate that the existing emergency transportation network is insufficient in certain areas and that additional connection segments are required to enhance accessibility within the scope of disaster logistics.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Afet Lojistiği · Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) · QGIS

Abstract

This study aims to evaluate the accessibility and transportation safety of emergency routes in Esenyurt, the most densely populated district of Istanbul, using Geographic Information Systems (GIS). Population data from the Turkish Statistical Institute and road and building data provided by the Istanbul Metropolitan Municipality and the Transportation Coordination Center were integrated into a unified GIS dataset in QGIS. Route and isochrone analyses were conducted using the ORS Tools (OpenRouteService) plugin. Isochrone maps were generated to evaluate the shortest and fastest route scenarios for uninterrupted access during a potential disaster. For the same origin and destination points, two scenarios were produced: a distance-based “shortest route” and a time-based “fastest route,” and their spatial outcomes were compared. The shortest route is 5.5 km long and primarily follows secondary streets, whereas the fastest route is 6.8 km and mainly uses arterial roads. Although the routes do not cover entire neighborhoods, they influence access for a substantial population. Additionally, four network intervention strategies were evaluated to strengthen connectivity between hospitals and critical junctions. The findings indicate that the existing emergency transportation network is insufficient in certain areas and that additional connection segments are required to enhance accessibility within the scope of disaster logistics.

Özet

Bu çalışma, İstanbul’un en yoğun nüfusa sahip ilçesi olan Esenyurt’ta, acil ulaşım yollarının erişilebilirliğini ve ulaşım güvenliğini Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada, Türkiye İstatistik Kurumu’ndan (TÜİK) elde edilen nüfus verileri ile İstanbul Büyükşehir Belediyesi ve Ulaşım Koordinasyon Merkezi (UKOME) tarafından sağlanan yol ve bina verileri QGIS yazılımında entegre edilerek tek bir CBS veri seti hâline getirilmiş; rota ve izokron analizleri QGIS’e entegre ORS Tools (OpenRouteService) eklentisi aracılığıyla gerçekleştirilmiştir. Analiz kapsamında izokron haritaları oluşturularak, afet anında kesintisiz erişim sağlayabilecek en kısa ve en hızlı güzergâh senaryoları değerlendirilmiştir. Aynı başlangıç ve bitiş noktaları için mesafe temelli “en kısa güzergâh” ve süre temelli “en hızlı güzergâh” olmak üzere iki farklı senaryo üretilmiş ve mekânsal sonuçları karşılaştırılmıştır. En kısa güzergâh 5,5 km uzunluğunda olup tali yollar üzerinden ilerlemektedir. En hızlı güzergâh ise 6,8 km uzunluğunda olup ana arterler üzerinden devam etmektedir. Güzergâhlar mahallelerin tamamını kapsamamakla birlikte, geniş bir nüfusun erişimini etkileyebilecek potansiyele sahiptir. Ayrıca, hastaneler ve kavşak noktaları arasındaki bağlantı sürekliliğini güçlendirmeye yönelik dört ağ müdahale stratejisi senaryo temelli olarak değerlendirilmiştir. Bulgular, mevcut acil ulaşım ağının belirli kesimlerde yetersiz kaldığını ve afet lojistiği kapsamında erişilebilirliğin artırılması amacıyla ilave bağlantı yollarının dâhil edilmesi gerekliliğini göstermektedir.

🔖

Cite This Article

Dışkaya, S. (2026). Evaluation of Accessibility and Transportation Safety During Disasters Using Geographic Information Systems: A Case Study of Esenyurt District. Afet ve Risk Dergisi, Sayı: 22. https://doi.org/10.35341/afet.1757150

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (32)

  1. Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD). (2018). Türkiye bina deprem yönetmeliği. Resmî Gazete (18 Mart 2018, Sayı: 30364).
  2. Ajaj, Q. M., Shafri, H. Z. M., Wayayok, A., & Ramli, M. F. (2023). Assessing the impact of Kirkuk cement plant emissions on land cover by modelling gaussian plume with Python and QGIS. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 26(1), 1–16. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2022.12.001
  3. Al-Thuwaynee, O. F., Melillo, M., Gariano, S. L., Park, H. J., Kim, S.-W., Lombardo, L., Hader, P., Mohajane, M., Quevedo, R. P., & Catani, F. (2023). DEWS: A QGIS tool pack for the automatic selection of reference rain gauges for landslide-triggering rainfall thresholds. Environmental Modelling & Software, 162, 105657. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2023.105657
  4. Atay, M., Alhamad, M., Çetinkaya, C., & Seçkiner, S. (2023). Suriye mülteci kamplarının ve insani yardım depo konumlarının coğrafi bilgi sistemi (CBS) ve doğrusal programlama ile modellenmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 38(3), 633–645. https://doi.org/10.21605/cukurovaumfd.1377216
  5. Avdan, U., Alkış, A. (2011). Doğal afetlere yönelik bütünleşik konumsal veri tabanı modelinin geliştirilmesi. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 3(1), 17–26.
  6. Avdar, R., & Avdar, R. (2022). Türkiye’de yaşanan doğa kaynaklı afetlerin sosyo-ekonomik etkileri. Afet ve Risk Dergisi, 5(1), 1–12.
  7. Bin, Y., & Li, Y. (2021). Rapid and auxiliary decision system of earthquake emergency based on QGIS. In 2021 International Conference on Information Technology and Biomedical Engineering (ICITBE). https://doi.org/10.1109/ICITBE54178.2021.00042
  8. Cantemir, E., & İnceoğlu, M. (2024). Esenyurt Cumhuriyet Meydanı’nın kalite açısından değerlendirilmesi. 10th International EMI Entrepreneurship & Social Sciences Congress, Romanya.
  9. Dırama, A. (2020). Özgür coğrafi bilgi sistemi (CBS) yazılımları ile sulama kooperatifleri için veritabanı oluşturulması: Kırklareli ili örneği [Yüksek Lisans Tezi, Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
  10. Gerdan, S. (2018). GIS-based decision-support system applications in disaster management. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 25(3), 961–979. https://doi.org/10.18657/yonveek.306383
  11. İstanbul Büyükşehir Belediyesi. (2024a). 1. derece acil ulaşım yolları verisi. Ulasav Açık Veri Platformu. https://ulasav.csb.gov.tr/dataset/34-1-derece-acil-ulasim-yollari-verisi (Erişim tarihi: 24 Eylül 2025).
  12. İstanbul Büyükşehir Belediyesi. (2024b). 34 Dakika İstanbul yaşam kalitesi indeksi. Ulasav Açık Veri Platformu. https://ulasav.csb.gov.tr/dataset/34-34-dakika-istanbul-yasam-kalitesi-indeksi (Erişim tarihi: 24 Eylül 2025).
  13. İstanbul Büyükşehir Belediyesi. (2025). Olası kayıp tahminleri – ilçe kitapçıkları. https://depremzemin.ibb.istanbul/tr/olasi-deprem-kayip-tahminleri-ilce-kitapciklari (Son Erişim Tarihi: 24 Eylül 2025).
  14. Jefferson, T. L., & Johannes, T. W. (2016). Using geographic information systems to support decision making in disaster response. Intelligent Decision Technologies, 10(2), 193-207. https://doi.org/10.3233/IDT-160255
  15. Kaya-Zelzele, B., & Ergün, M. (2025). Afet lojistiği kapsamında CBS ile depo yeri belirleme: Kilis ili örneği. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 11(1), 14–33. https://doi.org/10.21324/dacd.1438317
  16. Kesik, O. A., Taştan, B., & Azgın, T. (2024). Engellilerin afet toplanma alanlarına erişebilirliğinin ağ analizi yöntemiyle belirlenmesi: Kastamonu il merkezi örneği. Menba Kastamonu Üniversitesi Su Ürünleri Fakültesi Dergisi, 10(1), 13–27.
  17. Kim, J., Kim, D. H., Lee, J., Cheon, Y., & Yoo, S. (2022). A scoping review of qualitative geographic information systems in studies addressing health issues. Social Science & Medicine, 314, 115472. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2022.115472
  18. Koç, M. (2006). Jeofizik yöntemlerle Avcılar Esenyurt (İstanbul) arasındaki alanın yerleşime uygunluğunun değerlendirilmesi. [Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
  19. Onyıl, H. İ., & Ulukavak, M. (2021). Açık kaynak kodlu yazılımlarla alternatif web tabanlı mobil mekânsal veri toplama arayüzü geliştirilmesi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 6(2), 111–120. https://doi.org/10.46578/humder.892840
  20. Önsüz, M. F., & Işıktekin-Atalay, B. (2015). Afet lojistiği. Osmangazi Tıp Dergisi, 37(3), 1–6. https://doi.org/10.20515/otd.45606
  21. Priyanka, M. L. L., Padmakar, M., & Barhmaiah, B. (2021). Establishing the need for rural road development using QGIS and its estimation. Materials Today: Proceedings, 37, 2228–2232. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.07.658
  22. QGIS Development Team. (2025). QGIS geographic information system: overview. https://qgis.org/project/overview/ (Son Erişim Tarihi: 23 Eylül 2025).
  23. Sansare, D. A., & Mhaske, S. Y. (2020). Natural hazard assessment and mapping using remote sensing and QGIS tools for Mumbai city, India. Natural Hazards, 100(3), 1117–1136. https://doi.org/10.1007/s11069-019-03852-5
  24. So, E., & Spence, R. (2013). Estimating shaking-induced casualties and building damage for global earthquake events: a proposed modelling approach. Bulletin of Earthquake Engineering, 11(1), 347–363. https://doi.org/10.1007/s10518-012-9373-8
  25. Şentürk, E., & Erener, A. (2017). Determination of temporary shelter areas in natural disasters by gis: A case study, Gölcük/Turkey. International Journal of Engineering and Geosciences, 2(3), 84–90. https://doi.org/10.26833/ijeg.317314
  26. Tecim, V. (2008). Coğrafi bilgi sistemleri: Harita tabanlı bilgi yönetimi. Renk Form Ofset Matbaacılık.
  27. Türkiye İstatistik Kurumu. (2023). Adrese dayalı nüfus kayıt sistemi sonuçları, 2023. https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Adrese-Dayali-Nufus-Kayit-Sistemi-Sonuclari-2023-49684 (Son Erişim Tarihi: 24 Eylül 2025).
  28. Türkiye İstatistik Kurumu. (2024). Adrese dayalı nüfus kayıt sistemi sonuçları, 2024. https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Adrese-Dayali-Nufus-Kayit-Sistemi-Sonuclari-2024-53783 (Son Erişim Tarihi: 24 Eylül 2025).
  29. Uzun, E., & Uzun, P. D. (2019). Antep Savunması’nın Gaziantep ili yerleşme adları üzerindeki etkisi ve bu etkinin coğrafi bilgi sistemleri tabanlı mekânsal analizi. Türk Coğrafya Dergisi, (72), 7–12.
  30. Verma, S., Mehta, D., Pandey, A., Malani, S. R., & Pandey, R. (2024). Flood Hazard: A QGIS plugin for assessing flood consequences. Journal of Water Management Modeling. https://doi.org/10.14796/JWMM.C529
  31. Von Lubitz, D. K., Beakley, J. E., & Patricelli, F. (2008). ‘All hazards approach’ to disaster management: The role of information and knowledge management, Boyd’s OODA Loop, and network‐centricity. Disasters, 32(4), 561–585. https://doi.org/10.1111/j.1467-7717.2008.01055.x
  32. Yomralıoğlu, T., Akça, M. D. (1999). Çevresel bilgi sistemleri için model altlık tasarımı: Trabzon - Değirmendere Havzası örneği. Yerel Yönetimlerde Kent Bilgi Sistemi Uygulamaları Sempozyumu, Trabzon, Türkiye.