Frekans Oranı Yöntemi Kullanılarak Arsuz Çayı Havzası Heyelan Duyarlılık Analizi

Semir Demirbilek; Hüseyin Turoğlu

doi:10.46453/jader.1496249

EN TR

Landslide Susceptibility Analysis of Arsuz Stream Basin Using the Frequency Ratio Method

Abstract

Landslide events are one of the leading natural disasters that occur in many regions of Turkey. Arsuz Stream Basin, located within the borders of Hatay Arsuz, is one of the areas where these landslide events occur.The purpose of the study is to perform landslide susceptibility analysis of the Arsuz Stream Basin through the frequency ratio method. For this purpose, a total of 15 parameters including elevation, slope, aspect, topographic moisture index (TWI), stream erosion power (Spi), distance to road, distance to stream, topographic roughness index (TRI), normalized vegetation index (NDVI), linearity distance, land use, precipitation, valley depth, curvature and lithology were used in the landslide susceptibility analysis. In the study carried out based on Geographic Information Systems (GIS), 1/25,000 scale Mersin P35b1, Mersin P35b2, Mersin P35b3, Antakya P36a4 topography sheets, 1/100,000 scale Antakya P36-P37-Hama-R36- Mersin P35-Latakia-R35 geology sheets, digital elevation model (SYM-10 m), land cover (10 m), Sentinel-2 satellite image dated 25/01/2024 (10 m), road data (10 m), rainfall data (1 km²) were used. When the landslide susceptibility map created according to the frequency ratio method, the distribution characteristics of these areas; very low sensitivity class is 34.9 km², approximately 23.8% in the total area, low class sensitivity is 31 km² and 21.2% in the total area, medium sensitivity classes are 45.9 km² and 31.3% in the total area, high sensitivity areas are 30.3 km² and 20.7% in the total area, very high class sensitivity areas cover 4.5 km² and 3.1% of the total area. The receiver operating characteristic (ROC) method was used for the accuracy of the analyzes performed in the study. Within the scope of accuracy analysis based on the ROC method, it was determined that the model created according to the Frequency Ratio (FR) method had a very high value of 0.828. Accordingly, the model accuracy has an accuracy of approximately 83%.

Frekans Oranı Yöntemi Kullanılarak Arsuz Çayı Havzası Heyelan Duyarlılık Analizi

Öz

Heyelan afetleri, Türkiye’nin birçok bölgesinde gerçekleşen doğal afetlerin başında gelmektedir. Hatay Arsuz sınırları içerisinde yer alan Arsuz Çayı Havzası’da heyelan afetlerinin gerçekleştiği sahalardan biridir. Çalışmanın amacı, Arsuz Çayı Havzası’nın frekans oranı yöntemi aracılığıyla heyelan duyarlılık analizinin yapılmasıdır. Bu amaç doğrultusunda heyelan duyarlılık analizinin gerçekleştirilmesinde; yükselti, eğim, bakı, topografik nemlilik indisi (TWI) akarsu aşındırma gücü (Spi), yola uzaklık, akarsuya uzaklık, topografik pürüzlülük indisi (TRI), normalize edilmiş bitki indisi (NDVI), çizgisellik mesafesi, arazi örtüsü, yağış, vadi derinliği, eğrisellik ve litoloji olmak üzere toplamda 15 parametre kullanılmıştır. Analizlerin ortaya konulmasında 1/25.000 ölçekli Mersin P35b1, Mersin P35b2, Mersin P35b3, Antakya P36a4 topografya paftaları, 1/100.000 ölçekli Antakya P36-P37-Hama-R36- Mersin P35-Lazkiye-R35 jeoloji paftaları, sayısal yükselti modeli (SYM-10 m), arazi örtüsü(10 m), Sentinel-2 25/01/2024 güncel tarihli uydu görüntüsü (10 m), yol verisi (10 m), yağış verisi (1 km²) ile Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılmıştır. Frekans oranı yöntemine göre oluşturulan heyelan duyarlılık haritası incelendiğinde, bu alanların dağılış özellikleri; çok düşük duyarlılık sınıfı 34.9 km², toplam alan içerisinde yaklaşık %23.8, düşük sınıfta duyarlılık 31 km² ve toplam alan içerisinde % 21.2, orta duyarlılıkta sınıflar 45.9 km² ve toplam alan içerisinde %31.3, yüksek duyarlı alanlar 30.3 km² ve toplam alan içerisinde % 20.7, çok yüksek sınıfta duyarlılık sahaları ise 4.5 km² ve toplam alan içerisinde %3.1’lik alan kaplamaktadır. Çalışmada yapılan analizlerin doğruluğu için alıcı işletim karakteristiği (ROC) yöntemi kullanılmıştır. ROC yöntemine bağlı olarak doğruluk analizi kapsamında, Frekans Oranı (FR) yöntemine göre oluşturulan modelin 0.828 gibi oldukça yüksek bir değerde doğruluk değerine ulaşılmıştır. Buna göre model doğruluğu yaklaşık % 83 oranında bir doğruluğa sahiptir.

Anahtar Kelimeler

Arsuz Çayı Havzası , Heyelan duyarlılık analizi , Frekans Oranı

Kaynakça

Ado, M., Amitab, K., Maji, A.K., Jasińska, E., Gono, R., Leonowicz, Z. & Jasiński, M. (2022). "Landslide Susceptibility Mapping Using Machine Learning: A Literature Survey" Remote Sensing 14, no. 13: 3029. https://doi.org/10.3390/rs14133029
Akgün, A., Türk, N. (2010). İki ve Çok Değişkenli İstatistik ve Sezgisel Tabanlı Heyelan Duyarlılık Modellerinin Karşılaştırılması: Ayvalık (Balıkesir, Kuzeybatı Türkiye) Örneği. Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 34(2), 85-112. Erişim adresi:https://dergipark.org.tr/tr/pub/jmd/issue/28177/295467
Akıncı, H., Doğan, S. Kılıçoğlu, C. 2017. Landslide Susceptıbılıty Mapping Of Canik (Samsun) Dıstrıct Usıng Bayesıan Probabılıty and Frequency Ratıo Models. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 5(3), 283-299. https://doi.org/10.15317/Scitech.2017.89
Arca, D., Kutoğlu, Ş.H. (2017). Frekans Oranı Metodu ile Heyelan Duyarlılık Haritasının Üterilmesi. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 16. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara. Erişim adresi: https://www.hkmo.org.tr/resimler/ekler/23443add7429229_ek.pdf
Azarafza, M., Azarafza, M., Akgün, H., Atkinson, P.M., & Derakhshani, R. (2021). Deep learning-based landslide susceptibility mapping. Scientific Report, 11, 24112. https://doi.org/10.1038/s41598-021-03585-1
Bonham-Carter, G.F. (1994). Geographic Information Systems for Geoscientists. Pergamon Press, Modeling with GIS, Oxford.Erişim adresi: https://www.sciencedirect.com/book/9780080418674/geographic-information-systems-for-geoscientists
Cemiloglu, A., Zhu, L., Mohammednour, A. B., Azarafza, M., Nanehkaran, Y.A. 2023. "Landslide Susceptibility Assessment for Maragheh County, Iran, Using the Logistic Regression Algorithm" Land 12, no. 7: 1397. https://doi.org/10.3390/land12071397
Cihangir, M. E., Görüm, T. (2016). Kelkit vadisinin aşağı çığırında gelişmiş heyelanların dağılım deseni ve oluşumlarını kontrol eden faktörler. Türk Coğrafya Dergisi (66), 19-28. https://doi.org/10.17211/tcd.84731
Çan, T., Duman, T. Y., Olgun, Ş., Çörekçioğlu, Ş., Karakaya-Gülmez, F., Elmacı, H., Hamzaçebi, S., & Emre, Ö. (2013). Türkiye Heyelan Veri Tabanı. TMMOB Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi.Erişim adresi: //https://obs.hkmo.org.tr/showmedia/resimler/ekler/85a47f65233d5d0_ek.pdf
Chen, W., Chai, H., Sun, X., Wang, Q., Ding, X., & Hong, H.(2016a). A GIS-based comparative study of frequency ratio, statistical index and weights-of-evidence models in landslide susceptibility mapping. Arabian Journal of Geosciences. 9 (3), 204.https://doi.org/ 10.1007/s12517-015-2150-7

Chen, W., Wang, J., Xie, X., Hong, H., Van Trung, N., Bui, D.T., Wang, G., & Li, X.(2016b). Spatial prediction of landslide susceptibility using integrated frequency ratio with entropy and support vector machines by different kernel functions. Environmental Earth Sciences. 75 (20), 1344. https://doi.org/10.1007/s12665-016-6162-8
Dalkes, M., Korkmaz, M. S. (2023). Analitik Hiyerarşi Süreci ve Frekans Oranı Yöntemlerinin Heyelan Duyarlılık Analizinde Karşılaştırılması: Trabzon İli Akçaabat ve Düzköy İlçeleri Örneği. Doğal Afetler Ve Çevre Dergisi, 9(1), 16-38. https://doi.org/10.21324/dacd.1105000
Değerliyurt, M. (2014). İskenderun-Arsuz İlçelerinin (Hatay) CBS Tabanlı Zemin Hareketleri Duyarlılık Analizi, Turkish Studies, Cilt 9, Sayı 5:655-678. doi:http://dx.doi.org/10.7827/TurkishStudies.6765
Ding, Q., Chen, W., & Hong, H. (2017). Application of frequency ratio, weights of evidence and evidential belief function models in landslide susceptibility mapping. Geocarto International 32 (6), 619–639. https://doi.org/10.1080/10106049.2016.1165294
Erener, A., Duzgun, H.S. (2010) Improvement of statistical landslide susceptibility mapping by using spatial and global regression methods in the case of More and Romsdal (Norway), Landslides, 7, 55-68. https://doi.org/10.1007/s10346-009-0188-x
Ergünay, O. (2007). Türkiye’nin afet profili. TMMOB Afet Sempozyumu, 5(7), 1-14. Erişim adresi:https://eskisakarya.imo.org.tr/resimler/ekutuphane/pdf/3885.pdf
Fick. E.S., Hijmans, R.J. (2017). WorldClim 2: new 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology. https://doi.org/10.1002/joc.5086
Froude M. J., Petley D. (2018). Global fatal landslide occurrence from 2004 to 2016. Natural Hazards and Earth System Sciences, 18, 2161-2181. https://doi.org/10.5194/nhess-18-2161-2018
Gong, W., Hu, M., Zhang, Y., Tang, H., Liu, D. & Song, Q. (2021). GIS-based landslide susceptibility mapping using ensemble methods for Fengjie County in the Three Gorges Reservoir Region, China. International Journal of Environmental Science and Technology, 1-18. https://doi.org/10.1007/s13762-021-03572-z.
Gökçeoğlu, C., Ercanoğlu, M. (2001) Heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasında kullanılan parametrelere ilişkin belirsizlikler. Yerbilimleri 23, 189–206. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/yerbilimleri/issue/13619/165042
Görüm, T. (2006). Coğrafi bilgi sistemi ve istatistiksel yöntemler kullanılarak heyelan duyarlılık analizi: Melen boğazı ve yakın çevresi (Tez No.215614). [Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi]. Yök Tez Merkezi.
Görüm, T., Fidan, S. (2021). Spatiotemporal variations of fatal landslides in Turkey. Landslides 18, 1691–1705. https://doi.org/10.1007/s10346-020-01580-7.
Guzzetti, F., Carrara, A., Cardinali, M., & Reichenbach, P. (1999). Landslide hazard evaluation: a review of current techniques and their application in a multi-scale study, Central Italy. Geomorphology 31, 181–216. https://doi.org/10.1016/S0169-555X(99)00078-1
Guzzetti, F., Mondini, A.C., Cardinali, M., Fiorucci, F., Santangelo, M., & Chang, K.T. (2012). Landslide inventory maps: New tools for an old problem. Earth-Science Reviews.112, 42–66. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2012.02.001
Günini, N. Ü., Öztürk, D. (2021). Van ili heyelan duyarlılığının frekans oranı yöntemiyle analizi. Bursa Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, Cilt 26, Sayı 3. https://doi.org/10.17482/uumfd.969246
Hepdeniz, K., Soyaslan, İ. İ. (2018). CBS ve Frekans Oranı yöntemi kullanılarak Isparta-Burdur dağ yolu heyelan duyarlılığının değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(2),179-186. https://doi.org/10.29048/makufebed.414392
Jenks, G. F. (1967). The Data Model Concept in Statistical Mapping. International Yearbook of Cartography, 7, 186-190.
Ke, C., He, S., & Qin, Y. (2023). Comparison of natural breaks method and frequency ratio dividing attribute intervals for landslide susceptibility mapping. Bulletin of Engineering Geology and the Environment 82, 384. https://doi.org/10.1007/s10064-023-03392-0.
Khan, H., Shafique, M., Khan, M. A., Bacha, M. A., Shah, S. U., & Calligaris, C. (2018). Landslide susceptibility assessment using Frequency Ratio, a case study of northern Pakistan. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 22(1), 11-24. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2018.03.004
Kılıçoğlu, C. (2020). Frekans Oranı Metodu ve Bayesyen Olasılık Modeli Kullanılarak Samsun İli Vezirköprü İlçesinin Heyelan Duyarlılık Haritasının Üretilmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(1), 138-154. https://doi.org/10.35414/akufemubid.658662
Lee, S., Talib, J. A. (2005). Probabilistic landslide susceptibility and factor effect analysis. Environmental Geology. 47 (7), 982–990. https://doi.org/10.1007/s00254-005-1228-z
Mandal, S., Mondal, S. (2019). Statistical Approaches for Landslide Susceptibility Assessment and Prediction, Springer International Publishing, Cham, 193 s. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93897-4
Mohammady, M., Pourghasemi, H. R., & Pradhan, B. (2012). Landslide susceptibility mapping at Golestan Province, Iran: a comparison between frequency ratio, Dempster–Shafer, and weights-of-evidence models. Journal of Asian Earth Sciences, 61, 221-236. https://doi.org/10.1016/j.jseaes.2012.10.005
Özdemir, A., & Altural, T. (2013). A comparative study of frequency ratio, weights of evidence and logistic regression methods for landslide susceptibility mapping: Sultan Mountains, SW Turkey. Journal of Asian Earth Sciences, 64, 180-197. https://doi.org/10.1016/j.jseaes.2012.12.014
Pham, B.T., Nguyen-Thoi, T., Qi, C., Phong, T.V., Dou, J., Ho, L.S., Le, H.V., & Prakash, I. (2020). Coupling RBF neural network with ensemble learning techniques for landslide susceptibility mapping. Catena 195, 104805. https://doi.org/10.1016/j.catena.2020.104805
Pourghasemi, H.R., Kornejady, A., Kerle, N., & Shabani, F. (2020). Investigating the effects of different landslide positioning techniques, landslide partitioning approaches, and presence-absence balances on landslide susceptibility mapping. Catena 187, 104364. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.104364
Rahmati, O., Pourghasemi, H. R., & Zeinivand, H. (2016). Flood susceptibility mapping using frequency ratio and weights-of-evidence models in the Golastan Province, Iran. Geocarto International, 31(1), 42–70. https://doi.org/10.1080/10106049.2015.104155 9
Reis, S., Yalcin, A., Atasoy, M., Nisanci, R., Bayrak, T., Erduran, M., Sancar, C., Ekercin, S. (2012). Remote sensing and GIS-based landslide susceptibility mapping using frequency ratio and analytical hierarchy methods in Rize province (NE Turkey). Environmental Earth Sciences, 66 (7), 2063–2073. https://doi.org/10.1007/s12665-011-1432-y
Shano, L., Raghuvanshi, T.K., & Meten, M. (2021). Landslide susceptibility mapping using frequency ratio model: the case of Gamo highland, South Ethiopia. Arabian Journal of Geosciences, 14, 623. https://doi.org/10.1007/s12517-021-06995-7.
Shirzadi, A., Chapi, K., Shahabi, H., Solaimani, K., Kavian, A., & Ahmad, B. Bin. (2017). Rock fall susceptibility assessment along a mountainous road: an evaluation of bivariate statistic, analytical hierarchy process and frequency ratio. Environmental Earth Sciences, 76(4), 1–17. https://doi.org/10.1007/s12665-017-6471-6
Shu, H., Guo, Z., Qi, S., Song, D., Pourghasemi, H.R., & Ma, J. (2021). Integrating Landslide Typology with Weighted Frequency Ratio Model for Landslide Susceptibility Mapping: A Case Study from Lanzhou City of Northwestern China. Remote Sensing,13, 3623. https://doi.org/10.3390/rs13183623
Sun, D.L., Wen, H.J., Wang, D.Z., & Xu, J.H. (2020). A random forest model of landslide susceptibility mapping based on hyperparameter optimization using Bayes algorithm. Geomorphology 362, 107201. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2020.107201
Taşkanat, T. (2012). Frekans Oranı Ve Kanıt Ağırlığı Metotları Kullanılarak Heyelan Duyarlılık Analizi, Kayseri Küpeli Mahallesi Örneği. Uzal ve CBS Sempozyumu. 1-9. https://doi.org/10.15659/uzalcbs2022.13033
Turoğlu, H. (2000). Doğal Ortam Analizi ve Düzenleme-Planlama Çalışmaları. İstanbul Üniversitesi Coğrafya Dergisi (8), 201-212. Erişimadresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/iucografya/issue/25057/264552
Utlu, M. (2023). Frekans Oranı ve Shannon Entropisi Yöntemi Kullanarak Ezine Çayı Havzası Taşkın Duyarlılık Analizi (Kastamonu-Bozkurt). Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi (11), 160-178. https://doi.org/10.46453/jader.1358845
Van Westen, C.J. (1993). Remote Sensing and Geographic İnformation Systems for Geologic Hazard Mitigation. ITC Journal-4. Erişim adresi: https://www.researchgate.net/publication/209805617_Remote_Sensing_and_Geographic_Information_Systems_for_Geological_Hazard_Mitigation
Wang, Y., Sun, D., Wen, H., Zhang, H., & Zhang, F. (2020). Comparison of Random Forest Model and Frequency Ratio Model for Landslide Susceptibility Mapping (LSM) in Yunyang County (Chongqing, China). International Journal of Environmental Research and Public Health, 17, 4206. https://doi.org/10.3390/ijerph17124206
Yılmaz, I. (2009). Landslide susceptibility mapping using frequency ratio, logistic regression, artificial neural networks and their comparison: A case study from Kat landslides (Tokat—Turkey). Computers-Geosciences, 35 (6), 1125–1138. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2008.08.007
Yılmaz, O. S. (2023). Frekans oranı yöntemiyle coğrafi bilgi sistemi ortamında heyelan duyarlılık haritasının üretilmesi: Manisa, Demirci, Tekeler Köyü örneği. Geomatik, 8(1), 42-54. https://doi.org/10.29128/geomatik.1108735
Zhou, X., Wen, H., Zhang, Y., Xu, J., & Zhang, W. (2021). Landslide susceptibility mapping using hybrid random forest with GeoDetector and RFE for factor optimization. Geoscience Frontiers, 12(5), 101211. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2021.101211

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Jeoformoloji ve Yüzey Örtü Süreçleri

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Semir Demirbilek ^*
0000-0003-4463-4016
Türkiye

Hüseyin Turoğlu
Türkiye

Erken Görünüm Tarihi

21 Ağustos 2024

Yayımlanma Tarihi

15 Ekim 2024

Gönderilme Tarihi

5 Haziran 2024

Kabul Tarihi

8 Ağustos 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Sayı: 13

DOI

https://doi.org/10.46453/jader.1496249

IZ

https://izlik.org/JA92EP67JX

APA

Demirbilek, S., & Turoğlu, H. (2024). Frekans Oranı Yöntemi Kullanılarak Arsuz Çayı Havzası Heyelan Duyarlılık Analizi. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, 13, 23-39. https://doi.org/10.46453/jader.1496249

Cited By

Frekans Oranı ve Yapay Sinir Ağları Yöntemleri İle Samanlı Dağları Kütlesinde Heyelan Duyarlılık Analizi

Doğal Afetler ve Çevre Dergisi

https://doi.org/10.21324/dacd.1663672

Comparison Of Analytical Hierarchy Process (AHP) And Frequency Ratio (FR) Methods In Landslide Susceptibility Assessment: A Case Study In Kemah-Kömür Stream Basin, Erzincan

Ege Coğrafya Dergisi

https://doi.org/10.51800/ecd.1761885

Akyayla Dağı’nın Heyelan Morfolojisi ve Heyelan Duyarlılığının CBS Tabanlı Frekans Oranı (FO) Yöntemi ile Analizi (Doğubayazıt / Ağrı)

Jeoloji Mühendisliği Dergisi

https://doi.org/10.24232/jmd.1704248

Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi ( JADER ) - Journal of Geomorphological Researches

TR Dizin - DOAJ - Crossref - Google Scholar tarafından taranmaktadır.

Jeomorfoloji Derneği - Turkish Society for Geomorphology

www.jd.org.tr

Landslide Susceptibility Analysis of Arsuz Stream Basin Using the Frequency Ratio Method

Abstract

Frekans Oranı Yöntemi Kullanılarak Arsuz Çayı Havzası Heyelan Duyarlılık Analizi

Öz

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Erken Görünüm Tarihi

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster

Cited By

Frekans Oranı ve Yapay Sinir Ağları Yöntemleri İle Samanlı Dağları Kütlesinde Heyelan Duyarlılık Analizi

Comparison Of Analytical Hierarchy Process (AHP) And Frequency Ratio (FR) Methods In Landslide Susceptibility Assessment: A Case Study In Kemah-Kömür Stream Basin, Erzincan

Akyayla Dağı’nın Heyelan Morfolojisi ve Heyelan Duyarlılığının CBS Tabanlı Frekans Oranı (FO) Yöntemi ile Analizi (Doğubayazıt / Ağrı)