Godrahav Havzasının (Artvin) Erozyon Duyarlılığının Jeo-çevresel Faktörler Kullanılarak Değerlendirilmesi

Year 2021, , 106 - 119, 29.09.2021

Eda Nur Çoruhlu , Halil Akıncı

https://doi.org/10.48123/rsgis.983373

Abstract

Bu çalışmada, Analitik Hiyerarşik Proses (AHP) yöntemi kullanılarak Godrahav havzası’nın erozyon duyarlılık haritasının üretilmesi amaçlanmıştır. Doğu Karadeniz Bölgesi’nde Artvin il sınırları içerisinde bulunan Godrahav deresi havzası, yaklaşık 5310.12 hektarlık yüzölçüme sahiptir. Çalışma alanının erozyon duyarlılık haritasını üretmek için erozyon oluşumunda etkili olan 11 jeo-çevresel kriter (eğim, bakı, profil eğriliği, drenaj yoğunluğu, drenaj ağlarına uzaklık, topoğrafik nemlilik indeksi (TWI), akarsu aşındırma güç indeksi (SPI), eğim uzunluk ve eğim diklik faktörü (LS), normalize edilmiş fark bitki örtüsü indeksi (NDVI), arazi kullanımı ve litoloji) dikkate alınmıştır. Kriterlerin ağırlıklarının belirlenmesinde AHP yöntemi kullanılmıştır. Kriterlerin birbirlerine göre önem derecelerinin belirlenmesinde ve ikili karşılaştırma matrisinin oluşturulmasında literatürdeki benzer çalışmalardan ve uzman görüşlerinden yararlanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, erozyon duyarlılığının havzanın %4.9’unda düşük, %9.57’sinde orta, %5.58’inde ise yüksek olduğu tespit edilmiştir. Çalışma alanında erozyon duyarlılığının yüksek olduğu bölgeleri, tarım ve verimsiz orman alanları ile eğimin yüksek olduğu araziler oluşturmaktadır. Erozyon riskini azaltmak için bu alanlarda ayrıntılı çalışmaların yapılması ve toprak koruma önlemlerinin alınması gerekmektedir.

Keywords

Erozyon, Çok kriterli karar verme, AHP, Godrahav havzası, Artvin

Evaluation of Erosion Susceptibility of Godrahav Basin (Artvin) Using Geo-environmental Factors

Abstract

This study aimed to produce the erosion susceptibility map of the Godrahav basin by using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method. Godrahav stream basin, located within the borders of Artvin province in the Eastern Black Sea Region, covers an area of approximately 5310.12 hectares. In order to produce the erosion susceptibility map of the study area, 11 geo-environmental criteria which are effective in the formation of erosion (slope, aspect, profile curvature, drainage density, distance to drainage network, topographic wetness index (TWI), stream power index (SPI), slope length and slope steepness factor (LS), normalized difference vegetation index (NDVI), land use and lithology) were taken into account. The AHP method was used to determine the weights of the criteria. Similar studies in the literature and expert opinions were used to determine the importance of the criteria with respect to each other and to create the pairwise comparison matrix. According to the results obtained, it was determined that the erosion susceptibility was low in 4.9% of the basin, medium in 9.57% and high in 5.58% of the basin. The areas with high erosion susceptibility in the study area consist of agricultural and unproductive forest areas and lands with high slope. In order to reduce the risk of erosion, detailed studies and soil protection measures should be taken in these areas.

Keywords

Erosion, Multi-criteria decision making, AHP, Godrahav basin, Artvin

References

• Akgün, A., & Türk, N. (2011). Mapping erosion susceptibility by a multivariate statistical method: A case study from the Ayvalık region, NW Turkey. Computers&Geosciences, 37, 1515–1524.
• Amiri, M., Pourghasemi, H. R., Ghanbarian, G. A. & Afzali, S. F. (2019). Assessment of the importance of gully erosion effective factors using Boruta algorithm and its spatial modeling and mapping using three machine learning algorithms. Geoderma, 340, 55–69.
• Arabameri, A., Rezaei, K., Pourghasemi, H. R., Lee, S. & Yamani, M. (2018). GIS-based gully erosion susceptibility mapping: a comparison among three data-driven models and AHP knowledge-based technique. Environmental Earth Sciences, 77, 628. doi: 10.1007/s12665-018-7808-5.
• Arabameri, A., Pradhan, B., Rezaei, K. & Conoscenti, C. (2019). Gully erosion susceptibility mapping using GIS-based multi-criteria decision analysis techniques. Catena, 180(2019), 282–297.
• Arabameri, A., Pradhan, B. & Tien Bui, D. (2020). Spatial modelling of gully erosion in the Ardib River Watershed using three statistical-based techniques. Catena, 190(2020), 104545. doi: 10.1016/j.catena.2020.104545.
• Aslam, B., Maqsoom, A., Alaloul, W. S., Musarat, M. A., Jabbar, T. & Zafar, A. (2021). Soil erosion susceptibility mapping using a GIS-based multi-criteria decision approach: Case of district Chitral, Pakistan. Ain Shams Engineering Journal, 12, 1637–1649.
• Avcı, V. (2016). Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile Gökdere Havzası ve Çevresinin (Bingöl) Erozyon Duyarlılık Analizi. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(26), 170-193.
• Avcı, V. & Yüksel, A. (2016). Büyükçay Havzası’nın (Elazığ) Erozyon Risk Haritasının Hazırlanması. Kastamonu Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 16(2), 319-335.
• Bhushan, N. & Kai, K. (2004). Strategic Decision Making: Applying the Analytic Hierarchy Process. London, UK: Springer-Verlag.
• Catani, F., Lagomarsino, D., Segoni, S. & Tofani, V. (2013). Landslide susceptibility estimation by random forests technique: sensitivity and scaling issues. Natural Hazards and Earth System Sciences. 2013, 13(11), 2815-2831.
• Conforti, M., Aucelli, P. C., Robustelli, G. & Scarciglia, F. (2011). Geomorphology and GIS analysis for mapping gully erosion susceptibility in the Turbolo stream catchment (Northern Calabria, Italy). Natural Hazards, 56, 881–898.
• ÇEM. (2021, Ağustos 6). Erozyon Kontrolü. T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı, Çölleşme ve Erozyonla Mücadele Genel Müdürlüğü. Retrieved from https://www.tarimorman.gov.tr/CEM/Menu/32/Erozyon-Kontrolu
• Değerliyurt, M. (2013). Arsuz Çayı Havzası’nın Erozyon Duyarlılık Analizi. International Journal of Social Science, 6(7), 321-344.
• Demirağ Turan, İ. & Uzun, A. (2021). Analitik Hiyerarşik Süreç ve CBS Teknikleri Kullanılarak Çorum Çayı Havzasında Toprak Erozyonu Riskinin Modellenmesi. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, 2021(6), 41-55.
• Dindaroğlu, T. & Canbolat, M. Y. (2014). Erzurum İli Kuzgun Baraj Gölü Havzasında Gerçek ve Potansiyel Erozyon Risk Alanlarının CORINE Yöntemiyle Belirlenmesi. KSÜ Doğa Bilimleri Dergisi, 16(4), 8-15.
• Donegan, H. A. & Dodd, F. J. (1991). A note on Saaty’s random indexes. Mathematical and Computer Modelling, 15(10), 135-137.
• Ghorbanzadeh, O., Shahabi, H., Mirchooli, F., Kamran, K. V., Lim, S., Aryal, J., Jarihani, B. & Blaschke, T. (2020). Gully erosion susceptibility mapping (GESM) using machine learning methods optimized by the multi-collinearity analysis and K-fold cross-validation. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 11(1), 1653–1678.
• Ghosh, B. & Mukhopadhyay, S. (2021). Erosion susceptibility mapping of sub-watersheds for management prioritization using MCDM-based ensemble approach. Arabian Journal of Geosciences, 14, 36, doi: 10.1007/s12517-020-06297-4.
• Gómez-Gutiérrez, A., Conoscenti, C., Angileri, S. E., Rotigliano, E., Schnabel, S. (2015). Using topographical attributes to evaluate gully erosion proneness (susceptibility) in two mediterranean basins: advantages and limitations. Natural Hazards, 79(1), 291–314.
• Güler, S. (2020). Godrahav Havzasında Toprak Bozulma Katsayısındaki Değişimin Belirlenmesi (Yüksek Lisans Tezi). Artvin Çoruh Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Orman Mühendisliği Anabilim Dalı, Artvin, Türkiye.
• Güney, Y. (2018). Frekans Oranı Yönteminin Erozyon Duyarlılık Analizinde Kullanımı: Selendi Çayı Havzası (Manisa) Örneği. Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Dergisi, 6(2), 73-85.
• Güney, Y. & Turoğlu, H. (2018). Çok Ölçütlü Karar Analizi İle Erozyon Duyarlılık Çalışmalarında Erozyon Yüzeyleri Envanter Verisinin Kullanımı: Selendi Çayı Havzası Örneği. Coğrafi Bilimler Dergisi, 16(1), 105-119.
• İkiel, C., Ustaoğlu, B. & Koç, D. E. (2020). Trakya Yarımadası’nda Erozyon Duyarlılık Analizi. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, 2020(4), 1-14.
• İmamoğlu, A. (2020). Alaca Çayı Havzası Erozyon Durumunun Morfometrik Ölçümler ile İlişkisi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 18, 868-878.
• Keskin, İ. (2013). 1:100 000 Ölçekli Türkiye Jeoloji Haritaları. No: 179: Artvin E47 ve F47 Paftaları. Maden Tetkik ve arama Genel Müdürlüğü, Jeoloji Etütleri Dairesi, Ankara.
• Malczewski, J. (1999). GIS and Multicriteria Decision Analysis. New York: John Wiley and Sons.
• MGM. (2021a, Ağustos 6). Resmi İstatistikler. T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı, Meteoroloji Genel Müdürlüğü. Retrieved from https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx?m=ARTVIN
• MGM. (2021b, Ağustos 6). Thornthwaite İklim Sınıflandırmasına Göre Türkiye İklimi. Meteoroloji Genel Müdürlüğü. Retrieved from https://www.mgm.gov.tr/FILES/iklim/iklim_siniflandirmalari/Thornthwaite.pdf
• Mokarram, M. & Zarei, A. R. (2021). Determining prone areas to gully erosion and the impact of land use change on it by using multiple-criteria decision-making algorithm in arid and semi-arid regions. Geoderma, 403, 115379, doi: 10.1016/j.geoderma.2021.115379.
• Mosavi, A., Sajedi-Hosseini, F., Choubin, B., Taromideh, F., Rahi, G. & Dineva, A.A. (2020). Susceptibility Mapping of Soil Water Erosion Using Machine Learning Models. Water, 12, 1995. doi: 10.3390/w12071995.
• Mutlu, Y. E., Soykan, A. & Fıçıcı, M. (2021). Kille Çayı (Balıkesir) Havzasında Erozyon Risk Analizi. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, 2021(6), 98-111.
• Özdemir, M. A. & Tatar Dönmez, S. (2016). CBS Tabanlı RUSLE Yöntemiyle Işıklı Gölü Havzasının Erozyon Risk Analizi. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 8(1), 1-21.
• Öztürk, D. & Batuk, F. (2010). Konumsal Karar Problemlerinde Analitik Hiyerarşi Yönteminin Kullanılması. Yıldız Teknik Üniversitesi Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 28, 124–137.
• Özşahin, E. (2008). Keçi Dere (Gönen Çayı’nın Bir Kolu) Havzasının Hidrografik Özelliklerine Sayısal Yaklaşım. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 5(10), 301-317.
• Pekal, K. & Tilki, F. (2010, Mayıs). Artvin Çoruh Nehri Su Havzasında Erozyon Kontrolü Amaçlı Ağaçlandırma Çalışmalarının Değerlendirilmesi. III. Ulusal Karadeniz Ormancılık Kongresi, 2010. Bildiri Kitapları (pp. 656-667).
• Pektezel, H. (2015). Gelibolu Yarımadası’nda CBS Tabanlı Rusle (3d) Yöntemiyle Erozyon Duyarlılık Analizi. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(17), 131-151.
• Pourghasemi, H. R., Yousefi, S., Kornejady, A. & Cerdà, A. (2017). Performance assessment of individual and ensemble data-mining techniques for gully erosion modeling. Science of the Total Environment, 609, 764–775.
• Rahmati, O., Haghizadeh, A., Pourghasemi, H. R. & Noormohamadi, F. (2016). Gully erosion susceptibility mapping: the role of GIS-based bivariate statistical models and their comparison. Natural Hazards, 82, 1231–1258.
• Rahmati, O., Tahmasebipour, N., Haghizadeh, A., Pourghasemi, H. R. & Feizizadeh, B. (2017). Evaluation of different machine learning models for predicting and mapping the susceptibility of gully Erosion. Geomorphology, 298, 118–137.
• Rouhani, H., Fathabadi, A. & Baartman, J. (2021). A wrapper feature selection approach for efficient modelling of gully erosion susceptibility mapping. Progress in Physical Geography, 45(4), 580–599.
• Saaty, T. L. (1977). A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of Mathematical Psychology, 15, 57–68.
• Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. New York, NY: McGraw-Hill International.
• Sönmez, M.E., Çelik, M.A. & Seven, M. (2013). Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama Yardımıyla Kilis Merkez İlçesinin Erozyon Risk Alanlarının Belirlenmesi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(1), 1-21.
• Sun, W., Shao, Q., Liu, J. & Zhai, J. (2014). Assessing the effects of land use and topography on soil erosion on the Loess Plateau in China. Catena, 121, 151–163.
• Sunkar, M. & Avci, V. (2015). Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Uzaktan Algılama (UA) ile Hasret Dağı ve Çevresinin (Elazığ) Erozyon Duyarlılık Analizi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 13(1), 17-40.
• Tombuş, F. E. (2005). Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanılarak Erozyon Risk Belirlemesine Yeni Bir Yaklaşım, Çorum İli Örneği (Yüksek Lisans Tezi), Anadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Anabilim Dalı, Eskişehir.
• Tombuş, F. E. & Ozulu, İ. M. (2007, Ekim). Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanılarak Erozyon Risk Belirlemesine Yeni Bir Yaklaşım, Çorum İli Örneği. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 30 Ekim – 02 Kasım, KTÜ, Trabzon.
• Sinshaw B. G., Belete A. M., Tefera A. K., … & Moges, M. A. (2021). Prioritization of potential soil erosion susceptibility region Using fuzzy Logic and Analytical Hierarchy process, Upper Blue Nile Basin, Ethiopia. Water-Energy Nexus, 4, 10–24.
• Verstappen, H. Th. (1983). Applied geomorphology. ITC, Enschede: Elsevier.
• Yanar, T., Kocaman, S. & Gokceoglu, C. (2020). Use of Mamdani Fuzzy Algorithm for Multi-Hazard Susceptibility Assessment in a Developing Urban Settlement (Mamak, Ankara, Turkey). ISPRS International Journal of Geo-Information, 9(2), 114, doi: 10.3390/ijgi9020114.
• Yüksel, A. & Avcı, V. (2015). Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama ile Yamaç Havzası’nın (Bingöl) Erozyon Duyarlılık Analizi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 32(2), 116-128.