Ankara metropoliten bölgede seyahat süresi ve mesafe dayalı kentsel sağlık hizmet alanlarına erişebilirliğin değerlendirmesi

Abstract

Nüfus artışı ve kentleşme özellikle gelişmekte olan ülkelerde kentsel hizmet alanlarının kullanımını doğrudan etkilemektedir. Özellikle gelişmiş metropolitan alanlarda kentli bireylerin bu alanlara erişim süreleri oldukça önemlidir. Bu makale Türkiye’nin başkenti Ankara’da ilçe merkezlerinden ve mahallelerden farklı konumlarda bulunan şehir hastaneleri, araştırma hastaneleri, üniversite hastaneleri ve devlet hastanelerine erişebilirliği Coğrafi bilgi sistemleri kullanarak analiz etmektedir. Araştırmada hastanelere erişebilirliği hesaplamak için iki adımlı servis alanı (two-step floating catchment area) 2SFCA ve KD2SFCA yöntemleri kullanılmıştır. Araştırma kapsamında hastanelere erişebilirliği hesaplamak için sürüş süresi analizlerinde Google Haritalar Routes API verileri kullanılmıştır. Analizlerde kullanılan trafik veri setleri Python yazılımında geliştirilen kodlar yardımı ile çekilmiştir. Bu veri setleri daha sonra ArcGIS Pro 3.3.0 yazılımı kullanılarak mahalle ölçeğinde erişilebilirlik analizleri gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak Ankara’da 9 ilçeden ilk olarak 542 en kısa (süre ve mesafeye göre) rota oluşturulmuş. Daha sonra bu rotalar 484 mahalleyi kapsayacak şekilde geliştirilmiş ve 29,040 en kısa rota oluşturulmuştur. Bu kapsamda Keçiören, Çankaya, Yenimahalle, Altındağ ve Mamak ilçelerinde sağlık hizmet alanlarına erişebilirlik yüksekken, Sincan, Pursaklar ve Etimesgut ilçelerinde düşüktür.

Population growth and urbanization significantly influence the utilization of urban service areas, particularly in developing countries. In metropolitan areas, especially those that are highly developed, the accessibility of these services—measured by the time it takes for urban residents to reach them—is crucial. This paper analyzes the accessibility of city hospitals, research hospitals, university hospitals, and state hospitals in Ankara, the capital of Turkey, from district centers and neighborhoods, using Geographic Information Systems (GIS). For this analysis, the two-step floating catchment area (2SFCA) and KD2SFCA methods were applied to assess hospital accessibility. The study utilized Google Maps Routes API data to calculate driving times to hospitals, with traffic data sets extracted through Python-developed code. These datasets were subsequently analyzed at the neighborhood scale using ArcGIS Pro 3.3.0 software. The analysis generated 542 shortest routes (based on time and distance) from nine districts in Ankara, which were further expanded to cover 484 neighborhoods, resulting in 29,040 optimized routes. The findings indicate that accessibility to health service areas is high in the Keçiören, Çankaya, Yenimahalle, Altındag, and Mamak districts, whereas it is comparatively low in the Sincan, Pursaklar, and Etimesgut districts.