A MODEL SUGGESTION FOR THE DETERMINATION OF THE TRAFFIC ACCIDENT HOTSPOTS ON THE TURKISH HIGHWAY ROAD NETWORK: A PILOT STUDY

Abstract

Traffic accidents are very serious problems for human life and the environment. In road safety, it is crucial to identify the high risk locations to apply proper counter measures. This paper aims at introducing outcomes of a pilot project whose main goal is to develop a GIS based crash analysis system integrated with the quantitative methods for identification of high risk locations on road networks in Turkey. In this concept, traditional hotspot detection methods used in Turkey(crash frequency, rate, and severity) are compared with the spatial statistical methods including Moran's I, GetisOrd G and planar and network kernel density estimation in terms of their sensitivity to spatial characteristics of crash clusters. Many countries use traditional hotspot detection approaches such as crash frequency, crash rate, and crash severity as well as Turkey. In this project, we aimed at obtaining a model including different hotspot identification methods for the safety program of Turkey. In order to obtain the model, many hotspot detection methods will be used and compare stage by stage. In the first stage, the seven methods mentioned above are used and examined. Although some of these methods are compared in couple, there is no study using all these methods together extensively in the literature. Methods validated with a different spatial vantage points. Repetitiveness of hotspots in a seven years period are used to compare the methods. Meanwhile advantages and disadvantages of the methods according to location of hotspots are examined additionally. Results show that using planar KDE with Gi in the junction locations and using planar KDE with Moran's I in the straight road locations could improve the model while determining hotspots.Acidentes de trânsito são sérios problemas para os seres humanos e para o meio ambiente. Para msegurança nas estradas, é crucial que se verifique os locais de alto risco para aplicar contra-medidas apropriadas. Este trabalho objetiva introduzir resultados de um projeto piloto cujo objetivo principal é o desenvolver um sistema de análise de acidentes baseado em SIG integrado com métodos quantitativos para identificar os locais de alto risco em rede de estradas de rodagem na Turquia. Neste conceito, métodos tradicionais de detecção dos pontos críticos usados na Turquias (freqüência de acidentes, velocidade e severidade) são comparados com métodos estatísticos espaciais incluindo Moran's I, GetisOrd G, Planar e densidade do núcleo da rede estimados nos termos de sua sensitividade para as características espaciais de uma série de acidentes. Muitos países usam métodos de detecção de pontos críticos tradicionais tais como freqüência, velocidade e sensitividade assim como na Turquia. Neste projeto, nós tencionamos obter um modelo incluindo diferentes métodos de identificação de pontos críticos para um programa de segurança na Turquia. A fim de obter o modelo, muitos modelos de detecção de pontos críticos serão usados e comparados por estágio. No primeiro, os sete métodos mencionados acima serão usados e examinados. Apesar de alguns destes métodos serem comparados em duplas, não há nenhum estudo na literatura usando todos juntos extensivamente. Métodos validaram pontos de natureza espacial diferente. A repetição de pontos críticos num período de sete anos, são usados para comparar os métodos. Enquanto isto, vantagens e desvantagens de métodos de acordo com a localização de pontos críticos são examinadas adicionalmente. Os resultados mostraram que usando o Planar KDE com Gi nos locais de encruzilhadas e usando o Planar KDE com Moran's I em locais de estrada retas poderiam melhorar o modelo enquanto se determina os pontos críticos.