İstatistiksel Yöntemlerle Yukarı Karasu Havzası'nın Kuzeydoğu Bölümünün (Erzurum) Heyelan Duyarlılık Analizi

Year 2023, , 64 - 82, 28.03.2023

Erdem Aydoğan , Serhat Dağ

https://doi.org/10.48123/rsgis.1202140

Cited By: 1

Abstract

Bu çalışmada, Erzurum ilinde Yukarı Karasu Havzası’nın kuzeydoğu bölümünün heyelan duyarlılık analizi gerçekleştirilmiştir. Arazi çalışmaları ile 334 adet heyelan tespit edilerek heyelan envanter haritası oluşturulmuştur. Mevcut heyelanların %80’i analizlerde kullanılırken, rastgele seçilen %20’si ise duyarlılık performansının değerlendirilmesinde kullanılmıştır. Çalışma alanı koşulları göz önünde bulundurularak jeolojik, topoğrafik ve çevresel ilişkin parametreler analizlerde değerlendirilmiştir. Çalışmada hem frekans oranı yöntemi (FO) hem de Bayes olasılık modeli (BO) kullanılarak 5 farklı duyarlılık sınıfından oluşacak şekilde heyelan duyarlılık haritaları üretilmiştir. Daha sonra haritalar mevcut heyelanlarla karşılaştırılarak performans analizi gerçekleştirilmiştir. Frekans oranı yöntemine göre çalışma alanının %55.02’si, mevcut heyelanların ise %89.1’i yüksek ve çok yüksek duyarlı alanlar olarak belirlenmiştir. Bayes olasılık modeli ile üretilen duyarlılık haritasında ise çalışma alanının %41.21’i, mevcut heyelanların ise %76.45’i yüksek ve çok yüksek duyarlı alanlarda tespit edilmiştir. Bu sonuç çalışmada her iki yöntemle elde edilen heyelan duyarlılık haritalarının mühendislik projelerinin tasarımı ve mekânsal planlama çalışmalarında kullanılabilir nitelikte olduğunu göstermektedir.

Keywords

Heyelan, Frekans oranı yöntemi, Bayes olasılık modeli, Yukarı Karasu havzası, Erzurum, Duyarlılık analizi

Landslide Susceptibility Analysis of the Northeastern Part of the Upper Karasu Basin (Erzurum) Using Statistical Methods

Abstract

In this study, a landslide susceptibility analysis was carried out in the northeastern part of the Upper Karasu Basin in Erzurum. 334 landslides were determined by field studies and a landslide inventory map was created. While 80% of the existing landslides were used in the analyses, the randomly selected 20% were used in the evaluation of the susceptibility performance. Considering the conditions of the study area, from geological factors, topographic and as environmental factors parameters were evaluated in the analysis. The landslide susceptibility maps were produced using both the Frequency ratio method (FR) and Bayesian probability modal (BM), consisting of five susceptibility classes. Then, performance analysis was performed by comparing these maps with the existing landslides. According to the frequency ratio method, 55.02% of the study area and 89.1% of the existing landslides were determined as high and very high susceptible areas. However, in the susceptibility map produced by the Bayesian probability model, 41.21% of the study area and 76.45% of the existing landslides were detected in high and very high susceptible areas. This result shows that the landslide susceptibility maps obtained by both methods can be used in the design of engineering projects and spatial planning studies.

Keywords

Landslide, Frequency ratio method, Bayesian probability model, Upper Karasu basin, Erzurum, Susceptibility analysis

References

• Akdeniz, N., Akçören, F., & Timur, E. (1994). Aşkale-İspir arasının jeolojisi (Rapor No. 9731). Ankara: MTA Jeoloji Etütleri Dairesi.
• Akıncı, H., Özalp, A.Y., & Kılıçer, S.T. (2015). Coğrafi bilgi sistemleri ve ahp yöntemi kullanılarak planlı alanlarda heyelan duyarlılığının değerlendirilmesi: Artvin Örneği. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 1(1-2), 40-53.
• Akıncı, H., Doğan, S., & Kılıçoğlu, C. (2017). Landslide susceptibility mapping of Canik (Samsun) district using bayesian probability and frequency ratio models. Selcuk University Journal of Engineering Science and Technology, 5(3), 283-299.
• Akıncı, H. (2022). Assessment of rainfall-induced landslide susceptibility in Artvin, Turkey using machine learning techniques. Journal of African Earth Sciences, 191, 104535. doi: 10.1016/j.jafrearsci.2022.104535.
• Akgun, A., Sezer, E. A., Nefeslioglu, H. A., Cokceoglu, C., & Pradhan, B. (2012). An easy-to use MATLAB program (MamLand) for the assessment of landslide susceptibility using a Mamdani fuzzy algorithm. Computers & Geosciences, 38(1), 23-34.
• Akgün, A., Dağ, S., & Bulut, F. (2008). Landslide susceptibility mapping for a landslide-prone area (Findikli, NE of Turkey) by likelihood-frequency ratio and weighted linear combination models. Environmental Geology, 54, 1127-1143.
• Akgün, A. (2018). Bulanık uyarlanabilir rezonans teorisi (FuzzyART) yöntemi kullanılarak heyelan duyarlılık analizi: Tonya (Trabzon) Örneği. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 8(1), 135-146.
• Aydoğan, E. (2019). Yukarı Karasu Havzasının Aziziye-Aşkale Arasında Kalan Bölümünün Heyelan Duyarlılık Analizi, (Yüksek Lisans Tezi). Gümüşhane Üniversitesi, Gümüşhane.
• Ayalew, L., Yamagishi, H., & Ugawa, N. (2004). Landslide susceptibility mapping using GIS-based weighted linear combination, the case in Tsugawa area of Agano river, Niigate prefecture, Japan. Landslides, 1, 73-81. doi: 10.1007/s10346-003-0006-9.
• Ayalew, L., & Yamagishi, H. (2005). The application of GIS-based logistic regression for landslide susceptibility mapping in the Kakuda-Yahiko Mountains, Central Japan. Geomorphology, 65(1-2), 15-31.
• Ayalew, L., Yamagishi, H., Marui, H., & Kanno, T. (2005). Landslide in Sado Island of Japan: Part II. GIS-based susceptibility mapping with comparison of results from two methods and verifications. Engineering Geology, 81, 432-445.
• Baştuğ, G. (2018). Adrasen ve Olimpos (Antalya) bölgelerinin heyelan duyarlılık haritasının hazırlanması (Yüksek Lisans Tezi). Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
• Corsini, A., Cervi, F., & Ronchetti F. (2009). Weight of evidence and artificial neural networks for potential groundwater spring mapping: an application to the Mt. Modino area (Northern Apennines, Italy). Geomorphology, 111(1-2), 79-87). doi: 10.1016/j.geomorph.2008.03.015.
• Çellek, S. (2013). Sinop-Gerze yöresinin heyelan duyarlılık analizi (Doktora Tezi). Karadeniz Teknik Üniversitesi, Trabzon.
• Dağ, S. (2007). Çayeli (Rize) ve çevresinin istatistiksel yöntemlerle heyelan duyarlılık analizi (Doktora Tezi). Karadeniz Teknik Üniversitesi, Trabzon, Türkiye.
• Dağ, S., Bulut, F., Alemdağ, S., & Kaya A. (2011). Heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesinde kullanılan yöntem ve parametrelere ilişkin genel bir değerlendirme. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 1(2), 151-176.
• Dağ, S., & Bulut F. (2012). Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye). Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 36(1), 35-62.
• Dağ, S., Akgün, A., Kaya, A., Alemdağ, A., & Bostancı, H. T. (2021). Medium scale earthflow susceptibility modelling by remote sensing and geographical information systems based multivariate statistics approach: an example from Northeastern Turkey. Environmental Earth Sciences, 79, 468, doi: 10.1007/s12665-020-09217-7.
• Derin, L., & Ercanoğlu M. (2018). Heyelan duyarlılığı, tehlikesi ve riski ile ilgili çalışmalarda Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerinin karşılaştırılması. Afet ve Risk Dergisi, 1(1), 26-38.
• Erener, A., & Düzgün, H. S. B. (2010). Improvement of statistical landslide susceptibility mapping by using spatial and global regression methods in the case of More and Romsdal (Norway). Landslides, 7(1), 55-68.
• Fell, R., Corominas, J., Bonnard, C., Cascini, L., Leroi, E., & Savage, W. Z. (2008). Guidelines for landslide susceptibility, hazard and risk zoning for land use planning. Engineering Geology, 102(3), 85-98.
• Fidan, S., & Görüm T. (2020). Türkiye’de ölümcül heyelanların dağılım karakteristikleri ve ulusal ölçekte öncelikli alanların belirlenmesi. Türk Coğrafya Dergisi, 74, 123-134.
• Gökçe, O., Özden, Ş., & Demir, A. (2008). Türkiye’de afetlerin mekânsal ve istatistiksel dağılımı afet bilgileri envanteri, T.C Bayındırlık ve İskân Bakanlığı, Afet İşleri Genel Müdürlüğü, Afet Etüt ve Hasar Tespit Daire Başkanlığı, Afet İşleri Genel Müdürlüğü.
• Gökçeoğlu, C., & Ercanoğlu, M. (2001). Heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasında kullanılan parametrelere ilişkin belirsizlikler. Yerbilimleri, 22(23), 189-206.
• Haque, U., da Silva, P.F., Devoli, G., Pilz, J., Zhao, B., Khaloua, A., Wilopo, W., Andersen, P., Lu, P., Lee, J., Yamamoto, T., Keellings, D., Wu, J-H., & Glass, G.E. (2019). The human cost of global warming: deadly landslides and their trigger (1995-2014). Science of The Total Environment, 682, 673-684.
• Kayastha, P., Dhital, M.R., & De Smedt, F. (2013). Application of the analytical hierarchy process (AHP) for landslide susceptibility mapping: A case study from the Tinau watershed, west Nepal. Computers & Geosciences, 52, 398-408.
• Kılıçoğlu, C. (2020). Frekans oranı metodu ve bayesyen olasılık modeli kullanılarak Samsun ili Vezirköprü ilçesinin heyelan duyarlılık haritasının üretilmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(1), 138-154.
• Kremier, A., & Arnould, M. (2000). World Bank’s Role in Reducing Impacts of Disasters. Natural Hazards, 1(1), 37-42.
• Lee, S. (2005). Application of logistic regression model and its validation for landslide susceptibility mapping using GIS and remote sensing data. International Journal of Remote Sensing, 26(7), 1477-1491.
• Lee, S., & Talib, J.A. (2005). Probabilistic Landslide Susceptibility and Factor Effect Analysis. Environmental Geology, 47, 982-990.
• Maharaj, R. (1993). Landslide processes and landslide susceptibility analysis from an upland watershed: a case study from St. Andrew West Indies Jamaica. Engineering Geology, 34(1-2), 53-79.
• Nagarajan, R., Roy, A., Vinod Kumar, R., Mukherjee, A., & Khire, M.V. (2000). Landslide hazard susceptibility mapping based on terrain and climatic factors for tropical monsoon regions. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 58, 275-287.
• Neuhauser, B., Damm, B., & Terhorst, B. (2012). GIS-based assessment of landslide susceptibility on the base of the weights-of-evidence model. Landslides, 9(4), 511-528.
• Neuhauser, B., & Terhorst B. (2007). Landslide susceptibility assessment using “weights-of-evidence” applied to a study area at the Jurassic escarpment (SW-Germany). Geomorphology, 86(1-2), 12-24.
• Pradhan, B., & Lee S. (2010). Delineation of landslide hazard areas on Penang Island-Malaysia: by using frequency ratio-logistic regression, and artificial neural network model. Environmental Earth Sciences, 60, 1037-1054.
• Regmi, N.R., Giardino, J.R., & Vitek, J.D. (2010). Modeling susceptibility to landslides using the weight of evidence approach: Western Colorado, USA. Geomorphology, 115(1-2), 172-187.
• Romer, C., & Ferentinou, M. (2016). Shallow landslide susceptibility assessment in a semiarid environment—A Quaternary catchment of KwaZulu-Natal, South Africa. Engineering Geology, 201, 29-44.
• Schuster, R.L. (1996). Socio-economic significance of landslides. In Turner A.K., Schuster R.L. (Eds.) Landslides: Investigation and Mitigation. Transportation Research Board-National Research Council, Special Report, 247, 12-35.
• Süzen, M. L., & Doyuran, V. (2004). Data driven bivariate landslide susceptibility assesment using geographical information system: a method and application to Asarsuyu catchment, Turkey. Engineering Geology, 71(3-4), 303-321.
• Tarhan, N. (1989). Hınıs-Varto (Erzurum-Muş) dolayının jeolojisi ve petrolojisi (Doktora Tezi). İstanbul Üniversitesi, İstanbul.
• Tarhan, N. (1990). 1/100000 ölçekli açınsama nitelikli Türkiye jeoloji haritaları serisi G-33 paftası (Rapor No. 35). Ankara: MTA Jeoloji Etütleri Dairesi.
• Tarhan, N. (1998). 1/100000 ölçekli açınsama nitelikli Türkiye jeoloji haritaları serisi F-31 paftası (Rapor No. 56). Ankara: MTA Jeoloji Etütleri Dairesi.
• Tekin, S., & Çan, T. (2019). Yapay sinir ağları yöntemi ile Ermenek Havzası’nın (Karaman) kayma türü heyelan duyarlılık değerlendirmesi. Bilge International Journal of Science and Technology Research, 3(1), 21-28.
• Temesgen, B., Mohammed, M. U., & Korme, T. (2001). Natural hazard assessment using GIS and remote sensing methods, with particular reference to the landslides in the Wondogenet Area, Ethiophia. Physics and Chemistry of the Earth, Part C: Solar, Terrestrial & Planetary Science, 26(9), 665-675.
• Timur, E. (1997). Yeşirçöl Dağı (Aşkale, Erzurum) ve dolayının jeolojisi ve sedimanter özellikleri (Doktora Tezi). İstanbul Üniversitesi, İstanbul.
• Timur, E. (2000). Yeşirçöl Dağı (Aşkale, Erzurum) ve dolayının stratigrafisi. İstanbul Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Yerbilimleri Dergisi, 13(1-2), 85-99.
• van Westen, C. J. (1994). GIS in landslide hazard zonation: a review with examples from the Colombian Andes. In M.F. Price & D.I. Heywood (Eds.), Mountain environments & geographic information systems (pp. 135-165), London, UK: Taylor and Francis.
• van Westen, C. J., Rengers, N., & Soeters, R. (2003). Use of geomorphological information in indirect landslide susceptibility assessment, Natural Hazards, 30(2003), 399-419.