Objective: One of the leading social problems all over the world is deaths and injuries caused by traffic accidents. Identification of accident hotspots and sources by Geographical Information System has been popular tool to provide road/travel safety. In this study, it was aimed to analyze the trends and characteristics of traffic accidents by presenting a system with geographically referenced data on a district basis, taking into account various variables such as accident type, accident result, time period (day/night) and intervals of the accident, and in which days or months the accident occurred. Material and Methods: All the statistical results of accidents were obtained by expert reports issued in 2017 by İstanbul Council of Forensic Medicine, Traffic Specialization Department. Although the accidents, that are the subject of this study, occurred between 2005 and 2017, they were sent to the Forensic Medicine Council and reported in 2017 due to the length of legal processes and the inconsistency of forensic expert reports. Results: In this way, 1,568 accidents occurred in İstanbul, which were submitted to the judicial authorities as a result of the disputes arising after a traffic accident, were determined and examined. Since accident reports are prepared in textual format, this situation makes difficult to analyze data. This study includes data on traffic accidents within the provincial borders of İstanbul to investigate trends and characteristics. According to the obtained data, it was possible to determine the accidents which have occurred on the European Side were doubled the ones on the Anatolia Side. Küçükçekmece district was the highest number of accident in both fatal and injured. June (148 accidents-9.4%) and September (144- 9.1%) were the months with the highest number of accidents occurred on a monthly basis. The majority of traffic accidents have occurred at the 16.00-19.59 interval hours. Conclusion: The identification of potential accident hotspots is effective and practical for management decision-making, reducing traffic accidents and improving safety operation management.
Keywords: Traffic accident; İstanbul; accident trends; traffic model
Amaç: Trafik kazalarından kaynaklanan ölüm ve yaralanmalar, tüm dünyada önde gelen sosyal sorunlardan biridir. Coğrafik Bilgi Sistemi ile kara yolunda kaza noktalarının ve kaynaklarının belirlenmesi, yol/seyahat güvenliğini sağlamak için popüler bir araç olmuştur. Bu çalışmada, ilçe bazında coğrafi referanslı veriler içeren bir sistem sunarak kaza tipi, kaza sonucu, kazanın gerçekleştiği zaman dilimi (gündüz/gece) ve saat aralıkları, kazanın hangi gün veya aylarda meydana geldiği gibi çeşitli değişkenler dikkate alarak trafik kazalarının eğilimlerinin ve özelliklerinin analiz edilmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntemler: Kazaların tüm istatistiksel sonuçları, İstanbul Adli Tıp Kurumu Trafik İhtisas Daire Başkanlığı tarafından 2017 yılında düzenlenen bilirkişi raporları ile elde edilmiştir. Bu çalışmaya konu olan kazalar, 2005-2017 yılları arasında meydana gelmesine rağmen yasal süreçlerin uzunluğu, adli bilirkişi raporlarının uyuşmazlığı nedeniyle adli tıp kurumuna gönderilip 2017 yılında raporlanmıştır. Bulgular: Kara yolunda çıkan anlaşmazlıklar sonucu mahkemeye intikal eden raporlar arasında İstanbul ili sınırları içinde 1.568 kaza meydana geldiği belirlenmiştir. Kaza raporlarının metin formatında hazırlanması, verilerin analizini zorlaştırmaktadır. Bu çalışma eğilimleri ve özellikleri araştırmak için İstanbul il sınırları içindeki trafik kazalarına ilişkin verileri içermektedir. Elde edilen verilere göre, Avrupa Yakasında meydana gelen kazaların Anadolu Yakasındakileri 2'ye katladığı, Küçükçekmece ilçesinin hem ölümlü hem de yaralamalı kazaların en fazla görüldüğü ilçe olduğu, Haziran (148 kaza-%9,4) ve Eylül (144-%9,1) aylarında en fazla kazanın meydana geldiği ve kazalarının büyük çoğunluğunun 16.00-19.59 saatleri arasında meydana geldiği belirlenmiştir. Sonuç: Olası kaza noktalarının belirlenmesi, şehir yönetiminin karar almasında, trafik kazalarının azaltılmasında ve güvenlik yönetiminin iyileştirilmesinde etkili ve pratik bir yöntemdir.
Anahtar Kelimeler: Trafik kazası; İstanbul; kaza trendleri; trafik modeli
- World Health Organization [Internet]. © 2022 WHO [Cited: November 15, 2021]. Road traffic injuries. Available from: [Link]
- Polat ZA, Memduhoğlu A, Hacar M, Duman H. Kentsel büyüme ile motorlu araç trafiği yoğunluğu arasindaki ilişkinin belirlenmesi: İstanbul örneği [Determining the relationship between urban growth and motor vehicle traffic: İstanbul case study]. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2017;6(2):442-51. [Crossref]
- Ayataç H. Kentsel ulaşım planlaması ve İstanbul. İTÜ Vakfı Dergisi. 2016;71:31-5. [Link]
- Tomtom [Internet]. Copyright © 2022 TomTom International BV [Cited: November 15, 2021]. Tomtom Traffic Index. Available from: [Link]
- Alvarez MD, Yarcan Ş. İstanbul as a world city: a cultural perspective. International Journal of Culture Tourism and Hospitality Research. 2010;4(3):266-76. [Crossref]
- Haberler.com [İnternet]. © 2022 [Erişim tarihi: 15 Kasım 2021]. İstanbul'daki araç sayısı 22 ilin toplam nüfusu kadar. Erişim linki: [Link]
- TÜİK [İnternet]. [Erişim tarihi: 15 Kasım 2021]. Motorlu Kara Taşıtları, Temmuz 2021. Erişim linki: [Link]
- TUIK [Internet]. [Cited: November 15, 2021]. Road Traffic Accident Statistics, 2020. Available from: [Link]
- T.C. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı. Trafik Kazaları Özeti 2017. [Erişim tarihi: 15 Kasım 2021]. Erişim linki: [Link]
- Erdogan S, Yilmaz I, Baybura T, Gullu M. Geographical information systems aided traffic accident analysis system case study: city of Afyonkarahisar. Accid Anal Prev. 2008;40(1):174-81. [Crossref] [PubMed]
- Yomralioğlu T, Döner F. Mobil GIS: Gezici coğrafi bilgi sistemleri ve uygulamaları [Mobile GIS: Portable geographical information systems and their applications]. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi. 2005;93:30-7. [Link]
- TUIK [Internet]. [Cited: November 15, 2021]. The Results of Address Based Population Registration System, 2017. Available from: [Link]
- nsc Injury Facts [Internet]. © 2022 National Safety Council [Cited: November 15, 2021]. Crashes by Time of Day and Day of Week. Available from: [Link]
- Barger LK, Cade BE, Ayas NT, Cronin JW, Rosner B, Speizer FE, et al; Harvard Work Hours, Health, and Safety Group. Extended work shifts and the risk of motor vehicle crashes among interns. N Engl J Med. 2005;352(2):125-34. [Crossref] [PubMed]
- Traffic V. National Highway Traffic Safety Administration (DOT), Washington, DC.; National Center for Statistics and Analysis; 2001. (Cited: 12.10.2022) Available from: [Link]
- Doherty ST, Andrey JC, MacGregor C. The situational risks of young drivers: the influence of passengers, time of day and day of week on accident rates. Accid Anal Prev. 1998;30(1):45-52. [Crossref] [PubMed]
- Kim JK, Ulfarsson GF, Kim S, Shankar VN. Driver-injury severity in single-vehicle crashes in California: A mixed logit analysis of heterogeneity due to age and gender. Accid Anal Prev. 2013;50:1073-81. [Crossref] [PubMed]
- Huang WS, Lai CH. Survival risk factors for fatal injured car and motorcycle drivers in single alcohol-related and alcohol-unrelated vehicle crashes. J Safety Res. 2011;42(2):93-9. [Crossref] [PubMed]
- Vorko-Jović A, Kern J, Biloglav Z. Risk factors in urban road traffic accidents. J Safety Res. 2006;37(1):93-8. [Crossref] [PubMed]
- Blum JJ, Scullion P, Morgan RM, Digges K, Kan CD, Park S, et al. Vehicle related factors that influence injury outcome in head-on collisions. Ann Adv Automot Med. 2008;52:131-40. [PubMed] [PMC]
- U.S. Department of Transportation, National Highway Traffic Safety Administration. Analyses of Rear-End Crashes and Near-Crashes in the 100-Car Naturalistic Driving Study to Support Rear-Signaling Countermeasure Development. 2007. [Cited: August 18, 2022]. Available from: [Link]
- Timmermans C, Alhajyaseen W, Al Mamun A, Wakjira T, Qasem M, Almallah M, et al. Analysis of road traffic crashes in the State of Qatar. Int J Inj Contr Saf Promot. 2019;26(3):242-50. [Crossref] [PubMed]
- Ersen M, Büyüklü AH, Taşabat Erpolat S. Analysis of fatal and injury traffic accidents in İstanbul Sarıyer district with spatial statistics methods. Sustainability. 2021;13(19):11039. [Crossref]
- Ertunç E, Tayfun ÇAY, Mutluoğlu Ö. Analysis of Road Traffic Accidents in Antalya Province (Turkey) Using Geographical Information Systems. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi. 2016;4(4): 309-20. [Crossref]
- Kundakci E. Identification of urban traffic accident hot spots and their characteristics by using GIS [Master dissertation]. Ankara: Orta Doğu Teknik Üniversitesi; 2014. [Link]
.: Process List