| dc.contributor.advisor | Erdoğan, Saffet | |
| dc.contributor.author | Dereli, Mehmet Ali | |
| dc.date.accessioned | 2019-05-27T10:44:05Z | |
| dc.date.available | 2019-05-27T10:44:05Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.date.submitted | 2016 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11630/6204 | |
| dc.description | Traffic accidents are one of the important problems in our country as it in the world. The World Health Organization case reports published in 2015 is stated that about 1.25 million people died each year and more than 50 million people injured as a result of traffic accidents in the World. Considering this situation, it is seen that the traffic accidents are human origin and one of the major problems that is negatively affecting life. In this context, many investments and many studies performed to reduce traffic accidents. The thesis takes into account a variety of reasons in order to determine traffic accident black spot.
It is aimed to get a descriptive model for determining the traffic accident black spots by using model-based spatial statistical methods. These methods are accident rate, accident frequency, accident severity, Getis Ord Gi *, Moran's I, Poisson regression, Negative Binomial regression and empirical Bayesian method. The ultimate aim of this study is to build a model that allows evaluating all the methods together in Geographic Information Systems (GIS) which is now quite widely in use.
In this study, 300 thousand traffic accident data of 2408 different state road covering the years 2005-2013 obtained from General Directorate of Highways. State roads are divided into 32107 sub-segments that all is 1km. depending on the methods are used in the study, 126 sub-segment are decided as traffic accident black spots. According to comparison of the methods used in the study, the Empirical Bayesian method is giving better results than other methods. | en_US |
| dc.description.abstract | Trafik kazaları dünyada olduğu gibi ülkemizde de önemli problemlerden birisidir. Dünya Sağlık Örgütü’ nün yayımladığı 2015 yılı durum raporunda trafik kazaları sonucu her yıl yaklaşık 1.25 milyon insanın yaşamını yitirdiği ve 50 milyondan fazla insanın da yaralandığı belirtilmektedir. Bu durum dikkate alındığında, trafik kazalarının hayatı olumsuz etkileyen insan kaynaklı önemli bir problem olduğu görülmektedir. Bu kapsamda trafik kazalarının azaltılmasına yönelik birçok yatırım ve buna bağlı olarak da birçok çalışma gerçekleştirilmektedir. Bu çalışmaların bir kısmı da çeşitli sebepleri dikkate alan trafik kaza kara nokta belirleme çalışmalarıdır.
Bu çalışmada trafik kaza kara noktalarının belirlenmesine yönelik bir model geliştirilmesi amacıyla tanımlayıcı, mekânsal ve model bazlı istatistiksel yöntemler çalışılmıştır. Bu yöntemler kaza oranı, kaza frekansı, kaza şiddeti, Getis Ord Gi*, Moran’s I, Poisson regresyon, Negatif Binomiyal regresyon ve Ampirik Bayes yöntemleridir. Bu çalışmanın nihai amacı, günümüzde oldukça yaygın bir şekilde kullanılmakta olan Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS)’de tüm yöntemlerin birlikte değerlendirildiği bir model oluşturmaktır.
Bu çalışmada, Karayolları Genel Müdürlüğü’nden temin edilen 2005-2013 yıllarını kapsayan yaklaşık 300 bin trafik kaza verisi ile 2408 adet devlet yolu kullanılmıştır. Devlet yollarının birer km’lik alt segmentlere ayrılması sonucunda elde edilen 32107 segment içinden 126 adet segmentin, kullanılan yöntemler doğrultusunda kara nokta olduğu yargısına varılmıştır. Çalışma bünyesinde uygulanan yöntemlerin analizi yapıldığında ise Ampirik Bayes yönteminin, diğer yöntemlere nazaran daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. | en_US |
| dc.language.iso | tur | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Kara Nokta, Kaza Oranı, Kaza Frekansı, Kaza Şiddeti, Getis Ord Gi *, Moran's I, Poisson Regresyon, Negatif Binomiyal Regresyon, Ampirik Bayes, Coğrafi Bilgi Sistemleri | en_US |
| dc.title | Trafik Kaza Kara Noktalarının Belirlenmesi için Coğrafi Bilgi Sistemleri (Cbs) Destekli Mekânsal İstatistiksel Metotlar ile Bir Model Geliştirilmesi | en_US |
| dc.title.alternative | Development of A Model for Determınıng the Traffıc Accıdent Black Spots Based on Geographıcal Informatıon Systems (Gıs) Aıded Spatıal Statıstıcal Methods | en_US |
| dc.type | doctoralThesis | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
