District Selection for Settlement Suitability Using Geographical Information Systems and Multi Criteria Decision Analysis: Denizli Case

Yıl 2015, Cilt: 15 Sayı: 1, 1 - 9, 08.08.2015

Erdal Akyol Mutlu Alkan

Öz

Multi criteria decision analysis (MDCA) covers both data and experience. It is very common to solve the problems with many parameters and uncertainties. GIS supported solutions improve and speed up the decision process. Weighted grading as a MDCA method is employed for solving the geotechnical problems. In this study, the districts of Denizli Municipality are assessed in terms of suitability. The employed geotechnical parameters are namely soil type, SPT (N) blow number, shear wave velocity (Vs) and depth of underground water level (DUWL) and the results are visualized by GIS tools. In terms of geotechnical aspects, the settlement suitability of the municipal area was analyzed by the method. MDCA results were compatible with the geotechnical observations and experience. The method can be employed in geotechnical oriented microzoning studies if the criteria are well evaluated. © Afyon Kocatepe Üniversitesi

Anahtar Kelimeler

-

Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Çoklu Karar Verme Tekniği ile Mahallelerin Yerleşime Uygunluğunun Seçimi: Denizli Kenti Örneği

Öz

Bilginin olduğu kadar tecrübenin de büyük önemi olan çok kriterli karar verme tekniği (ÇKKVT) birçok belirsizlik ve parametre içeren problemlerin çözümünde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu problemler konumsal bilgiler içerdiğinde CBS destekli çözümler karar sürecinin doğruluğunu ve hızını arttırmaktadır. ÇKKV tekniklerinden birisi olan ağırlıklandırılmış puanlama jeoteknik problemlerin çözümünde de kullanılabilir. Bu çalışmada Denizli Belediyesi sınırları içerisinde kalan mahallelerin jeoteknik açıdan uygunluğu değerlendirilmiştir. Değerlendirmede jeoteknik parametre olarak zemin türü, SPT darbe sayısı, kesme dalgası hızı ve yeraltı su seviyesi kullanılmış ve sonuçlar CBS ile analiz edilmiştir. ÇKKVT sonuçları jeoteknik gözlem ve deneyim ile elde sonuçlara uyumlu çıkmıştır. Kriterler doğru değerlendirildiğinde, yöntem jeoteknik amaçlı mikro bölgelendirme çalışmalarında başarılı bir şekilde kullanılabilir

Anahtar Kelimeler

"CBS”, “Konumsal Analiz”, “Çok Kriterli Karar Verme”, “Mikro Bölgelendirme”, “Jeoteknik”, “Denizli”

Kaynakça

• Akgün A. and Bulut F., 2007. GIS-based landslide susceptibility for Arsin-Yomra (Trabzon, North Turkey) region, Environ. Geol. 51, 1377–1387.
• Dai F.C., Lee C.F. and Zhang X.H, 2001. GIS-based geo-environmental evaluation for urban land- use planning: a case study, Engineering Geology, 61/4, 257–271.
• Greene R., Devillers R., Luther J. E., and Eddy B. G., 2011. GIS-based multiple-criteria decision analysis, Geography Compass, 5/6, 412–432.
• Ho W., Xu X. and Dey P.K., 2010. Multi-criteria decision making approaches for supplier evaluation and selection: a literature review, European Journal of Operational Research, 202/1, 16–24.
• Joerin, F., Theriault M. and Musy A., 2001. Using GIS and outranking multicriteria analysis for land-use suitability assessment, Int. Journal of Geographical Information Science, 15(2), 153- 174.
• Kahraman C., 2008, Fuzzy Multi-Criteria Decision Making: Theory and Applications with Recent Developments, Springer, New York.
• Karnatak, H. C., Saran S., Bhatia K. and Roy P. S., 2007. Multicriteria spatial decision analysis in web GIS environment, Geoinformatica, 11, 407–429.
• Kolat Ç., Doyuran V., Ayday C. and Süzen M.L., 2006. microzonation model using Geographical Information Systems based on Multicriteria Decision Analysis, Engineering Geology, 87/3– 4, 241–255. of a geotechnical
• Makropoulos C.K. and Butler D., 2006. Spatial ordered weighted averaging: incorporating spatially variable attitude towards risk in spatial Environmental Modelling & Software, 21/1, 69–84. decision-making,
• Malczewski J., 1999. GIS and Multicriteria Decision Analysis, Wiley & Sons, Toronto.
• Mendoza G.A. and H. Martins, 2006. Multi-criteria decision analysis management: A critical review of methods and in new modelling paradigms, Forest Ecology and Management, 230/1–3, 1–22, resource
• Moeinaddini M., Khorasani N., Danehkar A., Darvishsefat A.A. and Zienalyan M., 2010. Siting MSW landfill using weighted linear combination and analytical hierarchy process (AHP) methodology in GIS environment (case study: Karaj), Waste Management, 30/5, 912– 920.
• PAU-JEO, 2002. Denizli Belediyesi Yerleşim Alanlarının Jeolojik, Jeoteknik ve Hidrojeolojik Özellikleri, Rapor, Pamukkale Üniversitesi.
• Saaty T. L., 1980. The Analytic Hierarchy Process, McGraw-Hill, New York.
• Saaty T.L., 2000. Fundamentals of Decision Making and Priority Theory, RWS Pub., Pittsburgh.
• Sener S., Sener E. and Karagüzel R., 2011. Solid waste disposal site selection with GIS and AHP methodology: a case study in Senirkent– Uluborlu (Isparta) Basin, Turkey, Environ. Monit. Assess., 173, 533–554,
• Store R. and Kangas K., 2001. Integrating spatial multi-criteria knowledge for GIS-based habitat suitability modelling”, Landscape and Urban Planning, 55/2, 79–93. and expert
• Triantaphyllou E. and Sanchez A., 1997. A sensitivity analysis approach for some deterministic multi-criteria decision-making methods, Decision Sciences, 28/1, 151-194.
• 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.
• Yomralıoğlu T., 2000. Coğrafi Bilgi Sistemleri: Temel Kavramlar ve Uygulamalar, Akademi Kitabevi, Trabzon