Bulanık Mantık Yöntemiyle Sera Gölü Çevresinin Heyelan Duyarlılık Analizi

Yıl 2024, Cilt: 7 Sayı: 2, 441 - 456, 31.07.2024

Olgu Aydın , Nussaibah Raja

https://doi.org/10.35341/afet.1439973

Öz

Karadeniz Bölgesi, etkili yağışlarla birlikte, jeomorfolojik ve litolojik koşulları, toprak özellikleri ve nemi, arazi kullanımı gibi faktörlerle kütle hareketlerinin, özellikle heyelanların sık meydana geldiği bir bölgedir. Heyelan duyarlılık değerlendirmesine yönelik çalışmalar, heyelanlara karşı gerekli önlemleri almak ve muhtemel can ve mal kaybının azaltılmasına yardımcı olmak açısından önemlidir. İleriye yönelik planlamalar yaparken, alanın heyelan duyarlılığı açısından değerlendirilmesi gereklilik haline gelmiştir. Çalışmanın amacı, Trabzon, Akçaabat ilçesi, Sera Gölü çevresinin yapay zekâ tabanlı Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) yöntemiyle heyelan duyarlılık değerlendirmesini yapmaktır. Çalışmada eğim, bakı, yamaç şekli, göreceli rölyef, litoloji, nehire olan mesafe, topografik nemlilik indeksi kullanılmıştır. Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) yöntemi kullanılarak gerçekleştirilen Sera Gölü çevresi heyelan duyarlılık analizi başarılı bir sonuç vermiştir. R2 değeri %67 ile modeli açıklamıştır. RMSE ve MAE sonuçları “0” değerine yakındır. Heyelana duyarlı alanlar çalışma alanının önemli bir bölümüne karşılık gelmektedir. Çalışmanın sonuçları, heyelanlara karşı duyarlı olabilecek alanları göstermesi açısından heyelanların ekonomik, sosyal, kültürel ve çevresel hasarlarına karşı gerekli önlemleri almak ve ileriye yönelik planlamalar yapabilmek açısından önem arz etmektedir.

Anahtar Kelimeler

Bulanık Mantık, Heyelan, Heyelan Duyarlılık Haritası, Sera Gölü Çevresi

Landslide Susceptibility Analysis of Surrounding of Sera Lake by Fuzzy Logic Method

Öz

Landslides are a frequent occurrence in the Black Sea Region, mainly due to factors such as geomorphological and lithological conditions, soil properties and humidity, land use, along with effective precipitation. Landslide susceptibility assessments are vital to ensure that necessary precautions are taken to mitigate against landslides so as to help reduce possible loss of life and property. In addition, landslide susceptibility assessments are also important for future land development plans. The aim of the study is to carry out a landslide susceptibility assessment using the artificial intelligence-based Fuzzy Logic method of Sera Lake around Trabzon, Akçaabat district. The variables used in our model are: slope, aspect, slope shape, relative relief, lithology, distance to the river and topographic humidity index. The landslide susceptibility analysis of the Sera Lake environment provided an R2 value of 0.67 and RMSE and MAE values close to “0”. This suggests that our method was quite good at evaluating landslide susceptibility in our study area. Landslide sensitive areas correspond to an important part of the study area. The results of the study are important in terms of taking necessary measures against economic, social, cultural and environmental damages of landslides and making future plans in order to show the areas that may be sensitive to landslides.

Anahtar Kelimeler

Fuzzy Logic, Landslide, Landslide Susceptibility Map, Surrounding of Sera Lake

Kaynakça

• Abdı, A., Bouamrane, A., Karech, T., Dahri, N., Kaouachi, A. (2021). Landslide susceptibility mapping using GIS–based fuzzy logic and the analytical hierarchical processes approach: A case study in Constantine (North-East Algeria). Geotechnical and Geological Engineering, 39, 5675–5691. https://doi.org/10.1007/s10706-021-01855-3
• AFAD. (2020). Afet yönetimi kapsamında 2019 yılına bakış ve doğa kaynaklı olay istatistikleri. Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı, https://afad.gov.tr/kurumlar/afad.gov.tr/e_Kutuphane/Kurumsal-Raporlar/2019yilidogakaynakliolayistatistikleri.pdf (Son Erişim: 11.04.2024)
• Akçalı, E. (2011). Heyelan yağış ilişkisinin modellenmesi ve analizi: Trabzon ili örneği. Doktora Tezi. Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
• Akçay, C. (2003). İnşaat mühendisliğinde fuzzy logic uygulama örnekleri. Yüksek Lisans Tezi. Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Üniversitesi
• Aksoy, B., Ercanoglu, M. (2012). Landslide identification and classification by object-based image analysis and fuzzy logic: An example from the Azdavay region (Kastamonu, Turkey). Computers & Geosciences, 38, 87–98. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2011.05.010
• Althuwaynee, F. O., Pradhan, B., Park, H., 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. http://dx.doi.org/10.1016/j.catena.2013.10.011
• Ateş, E. C. (2021). Bulanık mantık (fuzzy logic). İçinde: Akdemir, N., Tuncer, C. O. (ed) Siber ansiklopedi: siber ortama çok disiplinli bir yaklaşım, Pegem Akademi Yayıncılık, Ankara, pp. 73–77
• 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. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2004.06.010
• Aydınoğlu, A. Ç., Altürk, G. (2021). Heyelan duyarlılık haritalarının istatistik ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak üretilmesi: Taşlıdere Havzası örneği (Rize). Coğrafya Dergisi, 43, 159–176. https://doi.org/10.26650/GEOG2021-814561
• Aydin, O., Çiçek, İ. (2015). Geostatistical interpolation of precipitation in Turkey. Lambert Academic Publishing, Saarbrucken
• Bahrami, Y., Hassani, H., Maghsoudi, A. (2021). Landslide susceptibility mapping using AHP and fuzzy methods in the Gilan province, Iran. GeoJournal, 86, 1797–1816. https://doi.org/10.1007/s1062-y
• Bayrak, T., Ulukavak, M. (2009). Trabzon heyelanları. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 1(2), 20–30. e-ISSN: 1309-3983
• Beret, B. (1955). Sera Heyelanı. Türk Coğrafya Dergisi, 13–14, 155–160. https://doi.org/10.17211/tcd.52826
• Bir, B. N. (2023). Sakarya ili heyelan duyarlılık haritalandırması ve risk değerlendirmesi. Yüksek Lisans Tezi. Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
• Bui, D. T., Pradhan, B., Lofman, O., Revhaug, I., Dick, O. B. (2012). Spatial prediction of landslide hazards in Hoa Binh province (Vietnam): A comparative assessment of the efficacy of evidential belief functions and fuzzy logic models. Catena, 96, 28–40. https://doi.org/10.1016/j.catena.2012.04.001
• Chaudhary, M. T., Piracha, A. (2021). Natural disasters–origins, impacts, management. Encyclopedia, 1, 1101–1131. https://doi.org/10.3390/encyclopedia1040084
• Chi, Z., Yan, H., Pham, T. (1996). Fuzzy algorithms: With applications to image processing and pattern recognition. World Scientific, Singapore https://doi.org/10.1142/3132
• Cruden, D. M. (1991). A simple definition of a landslide. Bulletin of the International Association of Engineering Geology, 43, 27–29. https://doi.org/10.1007/BF02590167
• Çavuş, A. (2014). Trabzon’da doğa turizmi açısından değerlendirilmesi gereken turistik bir alan: Sera Gölü. Türk Coğrafya Dergisi, 64, 43–50. https://doi.org/10.17211/tcd.45471
• Dalkes, M., Korkmaz, M. S. (2023). Analitik hiyerarşi süreci ve frekans oranı yöntemlerinin heyelan duyarlılık analizinde karşılaştırılması: Trabzon ili Akçaabat ve Düzköy ilçeleri örneği. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 9(1), 16–38. https://doi.org/10.21324/dacd.1105000
• Demir, G. (2011). Kuzey Anadolu Fayı üzerinde Niksar-Suşehri arasındaki alanın CBS tabanlı heyelan duyarlılık analizi. Doktora Tezi. Fen Bilimleri Enstitüsü, Karadeniz Teknik Üniversitesi
• Dhianaufal, D., Kristyanto, T. H. W., Indra, T. L., Syahputra, R. (2018). Fuzzy logic method for landslide susceptibility mapping in volcanic sediment area in Western Bogor. AIP Conference Proceedings, 2023, 020190. https://doi.org/10.1063/1.5064187
• Ercanoglu, M., Gokceoglu, C. (2002). Assessment of landslide susceptibility for a landslide-prone area (North of Yenice, NW Turkey) by fuzzy approach. Environmental Geolog, 41, 720–730. https://doi.org/10.1007/s00254-001-0454-2
• Ercanoglu, M., Gokceoglu, C. (2004). Use of fuzzy relations to produce landslide susceptibility map of a landslide prone area (West Black Sea Region, Turkey). Engineering Geology, 75(3–4), 229–250. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2004.06.001
• Ercanoglu, M., Kasmer, O., Temiz, N. (2008). Adaptation and comparison of expert opinion to analytical hierarchy process for landslide susceptibility mapping. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 67, 565–578. https://doi.org/10.1007/s10064-008-0170-1
• Ercanoglu, M., Temiz, A. F. (2011). Application of logistic regression and fuzzy operators to landslide susceptibility assessment in Azdavay (Kastamonu, Turkey). Environmental Earth Science, 64(4), 949–964. https://doi.org/10.1007/s12665-011-0912-4
• Erener, A., Mutlu, A., Duzgun, S. H. (2015). A comparative study for landslide susceptibility mapping using GIS–based multi–criteria decision analysis (MCDA), logistic regression (LR) and association rule mining (ARM). Engineering Geology, 203, 45–55. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2015.09.007
• Feizizadeh, B., Roodposhti S. M., Jankowski, P., Blaschke, T. (2014). A GIS–based extended fuzzy multi–criteria evaluation for landslide susceptibility mapping. Computers&Geosciences, 73, 208–221 https://doi.org/10.1016/j.cageo.2014.08.001
• Gómez, H., Kavzoğlu, T. (2005). Assessment of shallow landslide susceptibility using artificial neural networks in Jabonosa River Basin, Venezuela. Engineering Geology, 78(1–2), 11–27. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2004.10.004
• Gökler, L. A. (2021). Foreign demand and high-rise luxury housing projects in two Turkish cities: Ankara and Trabzon. Land Use Policy, 103, 105318. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105318
• Gökceoğlu, C., Ercanoğlu, M. (2001). Heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasında kullanılan parametrelere ilişkin belirsizlikler. Yerbilimleri, 23, 189–206
• Güneroğlu, N., Pektaş, S. (2022). Sera Gölü Tabiat Parkı’nın kullanıcı memnuniyeti açısından değerlendirilmesi. Ormancılık Araştırma Dergisi, 9, 124–132. https://doi.org/10.17568/ogmoad.1091159
• Hoşgören, M. Y. (1994). Türkiye’nin gölleri. Türk Coğrafya Dergisi, 29, 19–51. https://doi.org/10.17211/tcd.70549
• Khalig, A., Ahmad, A. (2010). Fuzzy logic and approximate reasoning. Degree of Master of Sciences in Mathematical Modelling and Simulation. Blenkinge Institute of Technology
• Kılıçoğlu, C. (2020). Frekans oranı metodu ve Bayesyen olasılık modeli kullanılarak Samsun ili Vezirköprü ilçesinin heyelan duyarlılık haritasının üretilmesi. Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering, 20(1), 138–154. https://doi.org/10.35414/akufemubid.658662
• Klai, A., Katlane, R., Haddah, R., Rabia, M. C. (2024). Landslide susceptibility mapping by frequency ratio and fuzzy logic approach: a case study of Mogods and Hedil (Northern Tunisia). Applied Geomatics, 16, 91–109. https://doi.org/10.1007/s12518-023-00544-5
• Kouhpeima, A. S., Feyznia, S., Ahmadi, H., Moghadamnia, A. R. (2017). Landslide susceptibility mapping using logistic regression analysis in Latyan catchment. Desert, 22(1), 85–95 https://doi.org/10.22059/jdesert.2017.62181
• MGM (Tarım ve Orman Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü). (2019). 2018 yılı iklim değerlendirmesi. https://www.mgm.gov.tr/FILES/iklim/yillikiklim/2018-iklim-raporu.pdf (Son erişim: 11.04.2024) Miccadei, E., Carabella, C., Paglia, G. (2022). Landslide hazard and environment risk assessment. Landslide Hazard and Environment Risk Assessment, 11(3), 428. https://doi.org/10.3390/land11030428
• Noorollahi, Y., Sadeghi, S., Yousefi, H., Nohegar, A. (2018). Landslide modelling and susceptibility mapping using AHP and fuzzy approaches. International Journal of Hydrology, 2(2), 137–148. https://doi.org/10.15406/ijh.2018.02.00063
• Okoli, J., Nahazanan, H., Nahas, F., Kalantar, B., Shafri, H. Z. M., Khuzaimah, Z. (2023). High resolution lidar-derived DEM for landslide susceptibility assessment using AHP and fuzzy logic in Serdand, Malasia. Geosciences, 13(2), 1–34. https://doi.org/10.3390/geosciences13020034
• Ödük, M. N. (2019). Bulanık mantık yöntemi ve uygulamaları. Iksad Publications. ISBN: 978-625-7029-11-7
• Petley, D. (2012). Global patterns of loss of life from landslides. Geology, 40(10), 927–930. http://doi.org/10.1130/G33217.1
• Özdemir, O., Kalınkara, Y. (2020). Bulanık mantık: 2000–2020 yılları arası tez ve makale çalışmalarına yönelik bir içerik analizi. ActaInfologica, 4(2), 155–174. http://doi.org/10.26650/acin.762872
• Pourghasemi, R. H., Pradhan, B., Gokceoglu, C. (2012). Application of fuzzy logic and analytical hierarchy process (AHP) to landslide susceptibility mapping at Haraz watershed, Iran. National Hazards, 63, 965–996. http://dx.doi.org/10.1007/s11069-012-0217-2
• Pradhan, B., Lee, S., Buchroithner, M. F. (2009). Use of geospatial data and fuzzy algebraic operators to landslide-hazard mapping. Applied Geomatics, 1, 3–5. https://doi.org/10.1007/s12518-009-0001-5
• Pradhan, B. (2011). Use of GIS-based fuzzy logic relations and its cross application to produce landslide susceptibility maps in three test areas in Malaysia. Environmental Earth Science, 63, 329–349. https://doi.org/10.1007/s12665-010-0705-1
• Pradhan, A. M. S., Kim, Y. T. (2016). Evaluation of a combined spatial multi–criteria evaluation model and deterministic model for landslide susceptibility mapping. Catena, 140, 125–139. https://doi.org/10.1016/j.catena.2016.01.022
• Raja, N. B., Türkoğlu, N., Çiçek, İ., Aydin, O, Kawasaki, A. (2017). Landslide susceptibility mapping of the Sera river basin using logistic regression model. Natural Hazards, 85(3), 1323–1346. https://doi.org/10.1007/s11069-016-2591-7
• Rostami, Z. A., Al-modaresi, S. A., Fathizad, H., Faramarzi, M. (2016). Landslide susceptibility mapping by using fuzzy logic: a case study of Chamgardalan cathment, Ilam, Iran. Arabian Journal of Geosciences, 9(685), 1–11. http://dx.doi.org/10.1007/s12517-016-2720-3
• Saha, S., Ray J., Pradhan, B., Hembram, T.K. (2021). Hybrid ensemble machine learning approaches for landslides susceptibility mapping using different sampling ratios at East Sikkim Himalayan, India. Advances in Space Research, 68(7), 2819–2840. http://dx.doi.org/10.1016/j.asr.2021.05.018 Şahin, E. K. (2018). Heyelan duyarlılık haritası için adımsal regresyona dayalı faktör seçme yönteminin etkinliğinin araştırılması. Harita Dergisi, 159, 1–15. ISSN: 1300-5790
• Şen, Z. (2001). Bulanık mantık ve modelleme iIkeleri. 2. Baskı. Bilge Sanat Yapım Evi, İstanbul
• Süzen, L. M., Doyuran, V. (2004). A comparison of the GIS based landslide susceptibility assessment methods: Multivariate versus bivariate. Environmental Geology, 45, 665–679. http://dx.doi.org/10.1007/s00254-003-0917-8
• Taş, M. A., Şenol, C., Yanık, M. E. (2024). Analitik hiyerarşi süreci (AHS) metodu ile Of ilçesi’nde (Trabzon) heyelan risk duyarlılığı analizi. Afet ve Risk Dergisi, 7(1), 279–302. https://doi.org/10.35341/afet.1361149
• Timilsina, M., Bhandary, N. P., Dahal, R. K., Yatabe, R. (2014). Distribution probability of large-scale landslides in Central Nepal. Geomorphology, 226, 236–248. https://dx.doi.org/10.1016/j.geomorph.2014.05.031
• Turner, A. K. (2018). Social and environmental impacts of landslides. Innovative Infrastructure Solutions, 3(70), 1–253. https://doi.org/10.1007/S41062-018-0175-y
• Türkeş, M. (2021). Genel klimatoloji–atmosfer, hava ve iklimin temelleri. Kriter Yayınevi, İstanbul
• Vega, J. H. C. (2023). Comparison study of a landslide event hazard mapping using a multi-approach of fuzzy logic, TRIGRS model and support vector machine in a data-scarce Andes Mountain region. Arabian Journal of Geosciences, 16(527), 1–26. https://doi.org/10.1007/s12517-023-11627-3
• Yalcin, A., Bulut, F. (2007). Landslide susceptibility mapping using GIS and digital photogrammetric techniques: A case study from Ardesen (NE-Turkey). National Hazards, 41, 201–226. http://dx.doi.org/10.1007/s11069-006-9030-0
• Yesilnacar, E., Topal, T. (2005). Landslide susceptibility mapping: A comparision of logistic regression and neural networks methods in a medium scale study, Hendek region (Turkey). Engineering Geology, 79(3–4), 251–266. http://dx.doi.org/10.1016/j.enggeo.2005.02.002
• Yılmaz, M., Arslan, E. (2005). Bulanık mantığın jeodezik problemlerin çözümünde kullanılması. Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, Mühendislik Ölçmeleri STB Komisyonu, 2. Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu, İstanbul
• Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338–353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X
• Zadeh, L. H., Janusz, K. (1992). Fuzzy logic for the management of uncertinity. John Wiley&Sons, Inc., New York.
• Zhang, G., Cai, Y., Zheng, Z., Zhen, J., Liu, Y., Huang, K. (2016). Integration of the Statistical Index Method and the Analytic Hierarchy Process technique for the assessment of landslide susceptibility in Huizhou, China. Catena, 142, 233–244. http://dx.doi.org/10.1016/j.catena.2016.03.028
• Zhang, Y., Zhang, J., Dong, L. (2023). Fuzzy logic regional landslide susceptibility multi-field information map representation analysis method consrained by spatial characteristics of mining factors in mining areas. Processes, 11(985), 1–33. http://doi.org/10.3390/pr11040985
• Zhao, B., Zhu, J., Hu, Y., Liu, Q., Liu, Y. (2022). Mapping landslide sensitivity based on machine learning: A case study in Ankang City, Shaanxi province, China. Geofluids, 2022, 1–32. https://doi.org/10.1155/2022/2058442