CBS Tabanlı AHP Yöntemi Kullanılarak Oluşturulan Sivas Koyulhisar Heyelan Duyarlılık Haritalarının Güvenilirliğinin Araştırılması

Yıl 2022, , 715 - 730, 31.10.2022

Şeyma Ceylan Demirel Kemal Özgür Hastaoğlu

https://doi.org/10.35341/afet.1071728

Cited By: 1

Öz

Heyelanlar, en etkili doğal afetlerden olup can ve mal kaybına yol açmaktadır. Son yıllarda özellikle bu kayıpları azaltmak amacıyla çeşitli yöntemlerle duyarlılık haritaları üretilmiştir. Çalışma kapsamında Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanlı, Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemlerinden olan Analitik Hiyerarşi (AHP) yöntemi kullanılmıştır. Bu çalışmada veri kümesi kullanılarak üretilen heyelan duyarlık haritalarının gerçek deformasyon alanlarını yansıtmakta ne kadar başarılı olduğunun araştırılması hedeflenmiştir. Bu amaç doğrultusunda çalışma alanında heyelana neden olan parametreler değerlendirilmiş ve heyelan duyarlılık haritası üretilmiştir. Değerlendirmelerde bölgeye ait eğim, litoloji, bakı, topografik yükseklik, faylardan uzaklık, topografik nemlilik indeksi, normalize edilmiş fark bitki örtüsü indeksi, plan ve profil eğriselliği, sediman taşıma kapasitesi indeksi, akarsu gücü indeksi parametreleri dikkate alınmıştır. Sonuç haritasının doğruluk değerlendirmesi için Sivas/Koyulhisar heyelan sahasına ait heyelan verisi kullanılmıştır. Sonuçların doğruluk ölçümü ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi ile sağlanmıştır. Eğri Altındaki Alan (EAA) değeri 0,73 olarak elde edilmiştir ve bu değer orta düzeyde bir doğrulama değerine karşılık gelmektedir.

Anahtar Kelimeler

AHP, CBS, Heyelan Duyarlılık, ROC Analizi, EAA

Destekleyen Kurum

CUBAP, TUBİTAK

Proje Numarası

M468, 111Y111

Teşekkür

Bu çalışma Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Bilimsel Araştırma Komisyonu tarafından CUBAP M 468 nolu proje ve TUBİTAK 111Y111 nolu projeler ile desteklenmiştir. Ayrıca çalışma kapsamında ArcGIS 10.1 ve Netcad 7.6 yazılımları kullanılmıştır.

Investigation of the Reliability of Sivas Koyulhisar Landslide Susceptibility Maps Created Using GIS Based AHP Method

Öz

Landslides are one of the most effective natural disasters, and they lead to loss of life and property. In recent years, susceptibility maps have been produced by various methods to reduce especially these losses. In this study, Geographic Information Systems (GIS) based Analytic Hierarchy Process (AHP), one of Multi-Criteria Decision Making Methods, was used. The main purpose of this study was to research how successful the landslide Susceptibility Maps (LSM) produced using datasets are in reflecting the real deformation areas. In line with this purpose, the parameters causing landslides were evaluated, and landslide susceptibility map was produced. The parameters of lithology, slope, elevation, aspect, distance to faults, topographic wetness index, profile curvature, normalized difference vegetation index, plan curvature, sediment carrying capacity index, stream power index of the region were taken into account using the AHP method in evaluations. Landslide data of Sivas/Koyulhisar landslide area were used to validate the resulting map. The accuracy measurement of the results was provided by the ROC (Receiver Operating Characteristic) . AUC (Area under Curve) value was obtained as 0.73 and this value corresponds to a moderate validation value.

Anahtar Kelimeler

AHP, GIS, Landslide Susceptibility, ROC Analysis, AUC

Proje Numarası

M468, 111Y111

Kaynakça

• Ahmed, B. (2015). Landslide susceptibility mapping using multi-criteria evaluation techniques in Chittagong Metropolitan Area, Bangladesh. Landslides, 12(6), 1077-1095. DOI: https://doi.org/10.1007/s10346-014-0521-x. Akgun, A. (2012). A comparison of landslide susceptibility maps produced by logistic regression, multi-criteria decision, and likelihood ratio methods: a case study at İzmir, Turkey. Landslides, 9(1), 93-106. DOI: https://doi.org/10.1007/s10346-011-0283-7.
• Akıncı, H., Özalp Yavuz, A., Özalp, M., Temuçin Kılıçer, S., Kılıçoğlu, C., Erevan, E., 14-17 Ekim 2014. Bayes olasılık teoremi kullanılarak heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesi. 5. Uzaktan Algılama-CBS Sempozyumu (UZAL-CBS 2014), İstanbul.
• Aleotti, P., Chowdhury, R. (1999). Landslide hazard assessment: summary review and new perspectives. Bulletin of Engineering Geology and the environment, 58(1), 21-44. DOI: https://doi.org/10.1007/s100640050066.
• Althuwaynee, O. F., Pradhan, B., Park, H. J., Lee, J. H. (2014). A novel ensemble bivariate statistical evidential belief function with knowledge-based analytical hierarchy process and multivariate statistical logistic regression for landslide susceptibility mapping. Catena, 114, 21-36. DOI: https://doi.org/10.1016/j.catena.2013.10.011.
• Altural, T. (2012). Coğrafi Bilgi Sistemiyle Akşehir (Konya) Çevresinin Heyelan Duyarlılık İncelenmesi. Unpublished master's thesis). Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Jeoloji Mühendisliği Anabilim Dalı, Konya.
• Arca, D., Kutoğlu, H.Ş., (2017). Frekans oranı metodu ile heyelan duyarlılık haritasının üretilmesi. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 16. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 3-6 Mayıs, Ankara.
• 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. DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2004.06.010.
• Banai-Kashani, R. (1989). A new method for site suitability analysis: The analytic hierarchy process. Environmental management, 13(6), 685-693. DOI: https://doi.org/10.1007/BF01868308. Chen, W., Han, H., Huang, B., Huang, Q., & Fu, X. (2017). Variable-weighted linear combination model for landslide susceptibility mapping: case study in the Shennongjia Forestry District, China. I9SPRS International Journal of Geo-Information, 6(11), 347. DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi6110347.
• Chung, C. J. F., Fabbri, A. G. (1999). Probabilistic prediction models for landslide hazard mapping. Photogrammetric engineering and remote sensing, 65(12), 1389-1399.
• Çellek, S. (2013). Sinop-Gerze yöresinin heyelan duyarlılık analizi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü., Trabzon, Doktora Tezi, 271s.
• Dai, F. C., Lee, C. F., Li, J. X. Z. W., & Xu, Z. W. (2001). Assessment of landslide susceptibility on the natural terrain of Lantau Island, Hong Kong. Environmental geology, 40(3), 381-391. DOI: https://doi.org/10.1007/s002540000163.
• Delikanlı, M. (2010). Coğrafi bilgi sistemi ile Yaka (Gelendost, Isparta) bölgesinin heyelan duyarlılık incelemesi. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü., Konya, Yüksek Lisans Tezi, 110s.
• Demir, G. (2016). Landslide susceptibility assessment of the part of the North Anatolian Fault Zone (Turkey) by GIS-based frequency ratio and index of entropy models. Natural Hazards and Earth System Sciences Discussions, 1-17. DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-2016-327, 2016.
• Demirel, M., Tatar, O., Koçbulut, F. (2016). Kuzey anadolu fay zonu üzerinde Koyulhisar (Sivas) ve yakın çevresindeki fayların kinematik özellikleri. Türkiye Jeoloji Bülteni/Geological Bulletin of Turkey, 59(3), 357-370. DOI: https://doi.org/10.25288/tjb.298132.
• Eastman, J. R., Weigen, J., Kyem, P., Toledano, J. (1995). Raster procedures for multiobjective land-use planning. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 61, 539-547.
• 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. DOI: https://doi.org/10.1007/s10346-009-0188-x.
• Feizizadeh, B., Blaschke, T. (2013). GIS-multicriteria decision analysis for landslide susceptibility mapping: comparing three methods for the Urmia lake basin, Iran. Natural hazards, 65(3), 2105-2128. DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-012-0463-3.
• Gökçeoğlu, C. Duman, T. Sönmez, H. Nefeslioğlu, H. (2005). 17 Mart 2005 Kuzulu (Koyulhisar, Sivas) heyelanı. Mühendislik Jeolojisi Bülteni, 0(20), 17 - 28.
• Gökçeoğlu, C., Ercanoğlu, M. (2001). Heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasında kullanılan parametrelere ilişkin belirsizlikler. Yerbilimleri, 22(23), 189-206.
• Gokceoglu, C., Sonmez, H., Nefeslioglu, H. A., Duman, T. Y., Can, T. (2005). The 17 March 2005 Kuzulu landslide (Sivas, Turkey) and landslide-susceptibility map of its near vicinity. Engineering geology, 81(1), 65-83. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2005.07.011.
• 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.
• Hafeez, K., Zhang, Y., Malak, N. (2002). Determining key capabilities of a firm using analytic hierarchy process. International journal of production economics, 76(1), 39-51. DOI: https://doi.org/10.1016/S0925-5273(01)00141-4.
• Hasekioğulları, G. D., Ercanoglu, M. (2012). A new approach to use AHP in landslide susceptibility mapping: a case study at Yenice (Karabuk, NW Turkey). Natural Hazards, 63(2), 1157-1179. DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-012-0218-1.
• Hastaoglu, K. O. (2016). Comparing the results of PSInSAR and GNSS on slow motion landslides, Koyulhisar, Turkey. Geomatics, natural hazards and risk, 7(2), 786-803. DOI: https://doi.org/10.1080/19475705.2014.978822.
• Hastaoglu K.Ö., Türk T., Koçbulut F., Şanlı Balık F., Poyraz F., Yılmaz I., Şanlı D.U., Demirel M., Kuçka R.A., Nebipaşagil F., Ceylan Ş., (2015). GNSS ve PS-InSAR yöntemleri kullanılarak heyelanların izlenmesi ve afet bilgi sistemi tabanlı risk analizlerinin gerçekleştirilmesi: Koyulhisar (Sivas) heyelanları (Sonuç Raporu). Türkiye Bilimsel ve Teknik Araştırma Kurumu, 198s.
• Kakembo, V., Xanga, W. W., & Rowntree, K. (2009). Topographic thresholds in gully development on the hillslopes of communal areas in Ngqushwa Local Municipality, Eastern Cape, South Africa. Geomorphology, 110(3-4), 188-194. DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2009.04.006.
• Kamp, U., Growley, B. J., Khattak, G. A., & Owen, L. A. (2008). GIS-based landslide susceptibility mapping for the 2005 Kashmir earthquake region. Geomorphology, 101(4), 631-642. DOI: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2008.03.003.
• 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. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cageo.2012.11.003.
• Khan, H., Shafique, M., Khan, M. A., Bacha, M. A., Shah, S. U., Calligaris, C. (2019). 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.
• Koyuncu, M.S. (2015). Psikolojik ölçeklerde ROC analizi yöntemiyle standart belirleme. Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü., Ankara, Yüksek Lisans Tezi,122 s.
• Kuruüzüm, A., Atsan, N., (2001). Analitik hiyerarşi yöntemi ve işletmecilik alanındaki uygulamaları. Akdeniz Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(1), 83-105.
• Macharis, C., Springael, J., De Brucker, K., & Verbeke, A. (2004). PROMETHEE and AHP: The design of operational synergies in multicriteria analysis.: Strengthening PROMETHEE with ideas of AHP. European journal of operational research, 153(2), 307-317. DOI: https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00153-X. Mandal, S. ve Mondal, S. (2019). Statistical approaches for landslide susceptibility assessment and prediction, springer ınternational publishing, Cham, 193 s.
• Moore, I. D., Burch, G. J. (1986a). Sediment transport capacity of sheet and rill flow: application of unit stream power theory. Water Resources Research, 22(8), 1350-1360. DOI: https://doi.org/10.1029/WR022i008p01350.
• Moore, I. D., Burch, G. J. (1986b). Modelling erosion and deposition: topographic effects. Transactions of the ASAE, 29(6), 1624-1630.
• Moore, I. D., Grayson, R. B., Ladson, A. R. (1991). Digital terrain modelling: a review of hydrological, geomorphological, and biological applications. Hydrological processes, 5(1), 3-30. DOI: https://doi.org/10.1002/hyp.3360050103.
• Myronidis, D., Papageorgiou, C., Theophanous, S. (2016). Landslide susceptibility mapping based on landslide history and analytic hierarchy process (AHP). Natural Hazards, 81(1), 245-263. DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-015-2075-1.
• Özşahin, E. (2014). Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve analitik hiyerarşi süreci (AHS) kullanılarak Antakya (Hatay) şehri’nde kütle hareketleri duyarlılığının değerlendirmesi. Ege Coğrafya Dergisi, 23(2), 19-35.
• Özşahin, E. (2015) Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve analitik hiyerarşi süreci (AHS) kullanılarak Tekirdağ şehrinin heyelan duyarlılık analizi. Eurasian Academy of Sciences Social Sciences Journal, vol. 1, pp. 50-71.
• Park, S., Choi, C., Kim, B., Kim, J. (2013). Landslide susceptibility mapping using frequency ratio, analytic hierarchy process, logistic regression, and artificial neural network methods at the Inje area, Korea. Environmental earth sciences, 68(5), 1443-1464. DOI: https://doi.org/10.1007/s12665-012-1842-5.
• Reis, S., Yalçın, A., Atasoy, M., Nişancı, R., Bayrak, T., Sancar, C., Ekercin, S. (2009). CBS ve uzaktan algılama teknikleri ile heyelan duyarlılık haritalarının üretimi: Rize ili örneği. Türkiye Ulusal Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği V. Teknik Sempozyumu, Ankara.
• Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International journal of services sciences, 1(1), 83-98.
• Saaty, T.L., Niemira, M.P. (2006). A framework for making a better decision how to make more effective site selection, store closing and other real estate decisions. Research Review, 13(1), 1-4.
• Sendir, H., Yılmaz I. (2001). Koyulhisar heyelanlarına yapısal ve jeomorfolojik açıdan bakış. Cumhuriyet Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, Seri A:Yer Bilimleri, 18 (1), 47-54.
• Sendir, H., Yılmaz, I. (2002). Structural, geomorphological and geomechanical aspects of the Koyulhisar landslides in the North Anatolian Fault Zone (Sivas, Turkey). Environmental geology, 42(1), 52-60. DOI: https://doi.org/10.1007/s00254-002-0528-9.
• Sivakami, C., & Sundaram, A. (2014). Landslide susceptibility zone using frequency ratio model, Remote sensing & GIS-a case study of Western Ghats, India (part of Kodaikanal taluk). Journal of Environment and Earth Science, 4(22), 54-61.
• Terzioğlu, N. (1986). Reşadiye-Gölköy ve Koyulhisar arasındaki tersiyer kuvaterner yaşlı volkanitlerinin genel stratigrafik özellikleri. Cumhuriyet Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, Yerbilimleri, 3/1, 3- 13.
• Toprak, V. (1988). Neotectonic characteristics of the North Anatolian fault zone between Koyulhisar and Suşehri (NE Turkey). METU J. Pure Appl. Sci, 21, 155-166.
• Tüdeş, Ş. (2011). Planlamada jeolojik eşiklerin değerlendirilmesine ilişkin analitik bir model önerisi-Portsmouth (İngiltere) örneği. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 26(2), 273-288.
• Uysal vd. (1995). Koyulhisar (Sivas) yöresinin jeolojisi. Maden Tetkik ve Arama, Rapor No: 9838.
• URL 1, https://sivas.afad.gov.tr/il-planlari (Son Erişim: 01.10.2022)
• URL 2, <http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/manage-data/raster-and-images/ndvi-function.htm˃ (Son Erişim: 20.04.2018)
• Üzel, N., Öztürk, D. (2021). Van ili heyelan duyarlılığının frekans oranı yöntemiyle analizi. Uludağ üniversitesi mühendislik fakültesi dergisi, 26 (3) , 865-884 . doı: 10.17482/uumfd.969246.
• Varnes, D. J. (1984). Landslide hazard zonation: a review of principles and practice (No. 3).
• Wilson, J. P., Gallant, J. C. (2000). Digital terrain analysis. Terrain analysis: Principles and applications, 6(12), 1-27.
• Yalçın, A. (2007). Heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesinde analitik hiyerarşi yönteminin ve CBS’nin Kullanımı. Selçuk Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi dergisi, 23 (3), 2-14.
• Yalcin, A. (2008). GIS-based landslide susceptibility mapping using analytical hierarchy process and bivariate statistics in Ardesen (Turkey): comparisons of results and confirmations. catena, 72(1), 1-12. DOI: https://doi.org/10.1016/j.catena.2007.01.003.
• Yilmaz, I. (2009). A case study from Koyulhisar (Sivas-Turkey) for landslide susceptibility mapping by artificial neural networks. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 68(3), 297-306. DOI: https://doi.org/10.1007/s10064-009-0185-2.