Journals / Mavi Atlas / 2022 / Cilt: 10 - Sayı: 2

Relationship of Traffic Accidents Occurring in Antalya City with Daily Activity Areas

Antalya Şehrinde Meydana Gelen Trafik Kazalarının Günlük Aktivite Alanları ile İlişkisi

Journal
Mavi Atlas
Pages
509–531
Publication Date
2022-10-28
DOI
—
🏛️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)

As a result of the study, it has been determined that traffic accidents occur mostly in the intersection areas of transportation and shopping areas among the daily activity areas.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Due to the increase in the population in Turkey, there is an increase in the number of vehicles.
📊
Key Findings & Data:Depending on the increase in the number of vehicles, it causes an increase in problems and traffic accidents in urban transportation.
💡
Conclusion & Impact:As a result of the study, it has been determined that traffic accidents occur mostly in the intersection areas of transportation and shopping areas among the daily activity areas.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2015-2019 Verileri
⚙️Variables:Trafik Kazası · Günlük Aktivite · Tampon Analizi

Abstract

Due to the increase in the population in Turkey, there is an increase in the number of vehicles. Depending on the increase in the number of vehicles, it causes an increase in problems and traffic accidents in urban transportation. The study was carried out to reveal and determine the relationship between traffic accidents and daily activity areas. Five central districts of Antalya were selected as the study area. Among the reasons for choosing the five central districts of the study area, the density of traffic accidents, the density of activity areas and the distribution of a large proportion of the population in this area. The research includes data obtained from traffic accident reports between 2015-2019. Two different analyzes were carried out in the study. Analyzes performed are enhanced buffer analysis and optimized hotspot analysis. The analyzes are to identify the dense areas where traffic accidents occur and to determine the relationship between daily activity areas. ArcGIS 10.8 software was used to implement the analyses. An improved buffer analysis tool, which is a unique method model, was produced using ArcGIS software. By using the developed buffer analysis method, the relationship between traffic accidents in the intersection areas of shopping-education, transportation-education and transportation-shopping areas was examined. Using the optimized analysis method, hot spot analyzes of shopping-education, transportation-shopping and transportation-education intersection areas were carried out. In the final analysis, traffic accidents occurring within 150 meters of transportation, shopping, education, accommodation and food and beverage areas were examined. As a result of the study, it has been determined that traffic accidents occur mostly in the intersection areas of transportation and shopping areas among the daily activity areas.

Özet

Türkiye’de nüfusun artmasına bağlı olarak araç sayısında da artış yaşanmaktadır. Araç sayısındaki artışa bağlı olarak da şehir içi ulaşımda sorunların ve trafik kazalarının artmasına neden olmaktadır. Çalışma trafik kazalarının günlük aktivite alanları ile ilişkisini ortaya koymak ve tespit etmek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışma alanı olarak Antalya ilinin beş merkez ilçesi seçilmiştir. Çalışma alanının beş merkez ilçesinin seçilmesindeki nedenler arasında trafik kazalarının yoğunluğu, aktivite alanlarının yoğunluğu ve nüfusun büyük bir oranı bu alanda dağılım göstermesidir. Araştırma 2015-2019 yılları arasında trafik kaza tutanakları ile elde edilen verileri içermektedir. Çalışmada iki farklı analiz gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen analizler geliştirilmiş tampon analizi ve optimize edilmiş sıcak nokta analizidir. Analizler trafik kazalarının gerçekleştiği yoğun alanlarını tespit etmek ve günlük aktivite alanları arasındaki ilişkiyi saptamaktır. Analizleri uygulamak için ArcGIS 10.8 yazılımı kullanılmıştır. ArcGIS yazılımı kullanılarak özgün bir metot modeli olan geliştirilmiş tampon analiz aracı üretilmiştir. Geliştirilmiş tampon analiz yöntemi kullanılarak alışveriş-eğitim, ulaşım-eğitim ve ulaşım-alışveriş alanlarının kesişim alanları içerisindeki trafik kazaları ile ilişkisi incelenmiştir. Optimize edilmiş analiz yöntemi kullanılarak alışveriş-eğitim, ulaşım-alışveriş ve ulaşım-eğitim kesişim alanlarının sıcak nokta analizleri gerçekleştirilmiştir. Son analizde ulaşım, alışveriş, eğitim, konaklama ve yeme-içme alanlarının 150 metre çevresinde meydana gelen trafik kazaları incelenmiştir. Çalışma sonucunda trafik kazalarının günlük aktivite alanları içerisinde en çok ulaşım ve alışveriş alanlarının kesişim alanlarında meydana geldiği tespit edilmiştir.

🔖

Cite This Article

ZERENOĞLU, H., ÖZLÜ, T., HAYBAT, H. (2022). Relationship of Traffic Accidents Occurring in Antalya City with Daily Activity Areas. Mavi Atlas, Cilt: 10 - Sayı: 2, 509–531. https://ajindex.com/articles/719708

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Aghajani, M. A., Dezfoulian, R. S., Arjroody, A. R., & Rezaei, M. (2017). Applying GIS to Identify the spatial and temporal patterns of road accidents using spatial statistics (case study: Ilam Province, Iran). Transportation Research Procedia, 25, 2126-2138. https://doi. org/10.1016/j.trpro.2017.05.409. Andrey, J. (2010). Long-term trends in weather-related crash risks. Journal of Transport Geography, 18, 247–258. https://doi:10.1016/j.jtrangeo.2009.05.002.
  2. Aronoff, S.(1989) Geographic information systems: A management perspective. Geocarto International, 4:4, 58-58. https://doi:10.1080/10106048909354237.
  3. Bassani, M., Rossetti, L. & Catani, L. (2020). Spatial analysis of road crashes involving vulnerable road users in support of road safety management strategies. Transportation Research Procedia, 45, 394-401. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.03.031.
  4. Bekele, T. G. (2019). Road traffic accident cause and effect on socio economy of Addis Ababa city. Economics And Social Sciences Academic Journal, 1(4), 21-37.
  5. Bhatia, S., Vira, V., Choksi, D. & Venkatachakam, P. (2013). An algorithm for generating geometric buffers for vector feature layers. Geo-spatial Information Science, 16, 130-138. https://doi.org/10.1080/10095020.2012.747643.
  6. Bhavan, T. (2019). The economic ımpact of road accidents: the case of Sri Lanka. South Asia Economic Journal, 20(1), 124-137. https://doi.org/10.1177/1391561418822210.
  7. Blazquez, C. A. & Celis, M. S. (2013). A spatial and temporal analysis of child pedestrian crashes in Santiago, Chile. Accident Analysis and Prevention, 50, 304-311. http://dx.doi.org/10.1016/j.aap.2012.05.001. Briz-Redón, Á., Martínez-Ruiz, F. & Montes, F. (2019). Spatial analysis of traffic accidents near and between road intersections in a directed linear network. Accident Analysis and Prevention, 132, 105-252. https://doi.org/10.1016/j.aap.2019.07.013.
  8. Burrough, P. A. (1986). Principles of geographical ınformation systems for land resources assement. Geocarto International, 1(3), 54. https://doi.org/10.1080/10106048609354060.
  9. Carter, J. R. (1989). On defining the geographic ınformation system. In W. J. Ripple (Ed.), Advanced in fundamentals of geographic information systems: a compendium (ss. 3-7).
  10. Falls Church, Va: American Society of Photogrammetry and Remote Sensing. Chen, S., Kuhn, M., Prettner, K. & Bloom, D. E. (2019). The global macroeconomic burden of road injuries: estimates and projections for 166 countries. Lancet Planet Health, 3, 390-398.
  11. Chen, J