Kastamonu İli Deprem Duyarlılığının Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Bulanık Mantık Yöntemleriyle Tespiti

Öz

Çalışmada Kastamonu ilinin deprem afetine karşı duyarlılığı çok kriterli karar verme analizleri (ÇKKV), CBS ve bulanık mantık yöntemleriyle tespit edilmiştir. Duyarlılık değerlerinin elde edilmesinde eğim, faya uzaklık, litoloji, arazi kullanımı, zemin geçirimliliği ve en büyük yer ivmesi gibi parametreler kullanılmıştır. Parametre alt gruplarının belirlenmesinde çalışma sahasının özellikleri ve literatür bilgilerinden yararlanılmıştır. Deprem duyarlılık derecelerinin elde edilmesi için bulanık GAMMA türü bindirme analizi kullanılmıştır. Elde edilen deprem duyarlılık değerlerinin doğruluğunun değerlendirilmesi için araştırma alanında gerçekleşen depremlerin tarihsel kayıtları ve konumları kullanılmıştır. Receiver Operating Characteristic (ROC) eğrisi ile sonuçların doğruluk değerlendirmesi istatistiği yapılmıştır. Eğri altında bulunan alanın değeri (AUC) 0,702 olarak tespit edilmiştir. Bu değer, elde edilen sonucun orta düzeyde doğruluk ve iyi ayırt etme gücünü belirtmektedir. Araştırmadan elde edilen bulgulara göre Kastamonu ilinin yüzölçümünün yarısına yakınında deprem risk maruziyeti yüksektir. İlde bulunan fay hatlarının varlığı, jeolojik olarak zayıf zeminli alanların bulunması ve alüvyonlu sahaların yaygınlığı deprem afeti duyarlılığını fazlalaştırmaktadır. Deprem duyarlılığının belirlenmesinin yanında risk maruziyetlerinin tespit edilmesi için yapılara ait öznitelik bilgileri envanterlerinin üretilmesi de deprem zarar azaltma faaliyetleri için önemlidir.

Anahtar Kelimeler

• Deprem duyarlılık
• CBS
• bulanık mantık
• Kastamonu

Identification of Earthquake Susceptibility in Kastamonu Province Using Geographic Information Systems (GIS) and Fuzzy Logic Techniques

Öz

Geographic Information Systems (GIS), fuzzy logic techniques, and Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) analyses were employed in this study to identify earthquake susceptible areas in Kastamonu Province. Earthquake susceptibility factors, including slope, proximity to faults, lithology, land use, ground permeability, and peak ground acceleration, were used to assess susceptibility values. The characteristics of the study area and data from the literature were used to identify the subcategories of criteria. The earthquake susceptibility degrees were determined using the fuzzy GAMMA overlay method. Historical records and the locations of the earthquakes that occurred in the research area were utilised to validate the estimated earthquake susceptibility ratings. Receiver Operating Characteristics (ROC) curve analysis was used to evaluate the accuracy of the analysis. The Area Under the Curve (AUC) value was found as 0.702, which showed a reasonable degree of accuracy and discriminatory power. The results show that nearly half of the total area of Kastamonu Province is exposed to a high seismic risk. Earthquake susceptibility is increased by active fault lines, geologically weak zones, and the distribution of alluvial plains in the province. In addition to determining earthquake susceptibility, the generation of building attribute inventories is also crucial for identifying risk exposures and for supporting earthquake damage mitigation activities.

Anahtar Kelimeler

• Earthquake susceptibility
• GIS
• fuzzy logic
• Kastamonu

Kaynakça

1. Achour, Y., & Pourghasemi, H. R. (2020). How do machine learning techniques help in increasing accuracy of landslide susceptibility maps? Geoscience Frontiers, 11(3), 871-883. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2019.10.001.
2. AFAD. (2018). Türkiye Deprem Tehlike Haritaları interaktif web uygulaması (TDTH), T.C. İçişleri Bakanlığı Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD), Ankara, 29 Nisan 2026 tarihinde https://tdth.afad.gov.tr/TDTH/main.xhtml adresinden erişildi.
3. AFAD. (2021). İl afet risk azaltma planı. https://kastamonu.afad.gov.tr/kurumlar/kastamonu.afad/irap/IRAP-KASTAMONU-2021.pdf. Erişim tarihi: 06.06.2025
4. Alpaslan, N. (2013). Zemin sıvılaşması ve mekanizması. Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi, 3(2), 67-89. https://izlik.org/JA84MM33FM
5. Altaş, İ.H. (1999). Bulanık mantık: Bulanıklılık kavramı. Enerji, Elektrik, Elektromekanik-3e. 62, 80-85.
6. Anbalagan, R., Kumar, R., Lakshmanan, K., Parida, S., & Neethu, S. (2015). Landslide hazard zonation mapping using frequency ratio and fuzzy logic approach, a case study of Lachung Valley, Sikkim. Geoenvironmental Disasters, 2(1), 6. (pp. 1-17). DOI 10.1186/s40677-014-0009-y
7. Araya-Muñoz, D., Metzger, M. J., Stuart, N., Wilson, A.M.W., Carjaval, D. (2017). A spatial fuzzy logic approach to urban multi-hazard impact assessment in Concepcion, Chile. Science of the Total Environment. Volume 576. (pp. 508-519). https: // doi.org / 10.1016 / j.scitotenv.2016.10.077
8. Arıkan, M., & Ertek, T. (2021). Kuzey Anadolu Fay Zonu’nun Tosya-Kargı-Kâmil arasındaki kesiminde akarsu havzalarının rölatif tektonik aktivite düzeylerinin jeomorfometrik yöntemlerle belirlenmesi. Journal of Geography (42), 211-228. https://doi.org/10.26650/JGEOG2021-854016

9. Aruldoss, M., Lakshmi, T. M., & Venkatesan, V. P. (2013). A survey on multi-criteria decision-making methods and its applications. American Journal of Information Systems, 1(1), 31-43. DOI:10.12691/ajis-1-1-5
10. 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. 10.1016/j.geomorph.2004.06.010
11. Aydın, O., & Raja, N. (2024). Bulanık Mantık Yöntemiyle Sera Gölü Çevresinin Heyelan Duyarlılık Analizi. Afet ve Risk Dergisi, 7(2), 441-456. https://doi.org/10.35341/afet.1439973
12. Barua, U., Mannan, S., Islam, I., Akther, M. S., Islam, M. A., Akter, T., ... & Ansary, M. A. (2020). People’s awareness, knowledge and perception influencing earthquake vulnerability of a community: A study on Ward no. 14, Mymensingh Municipality, Bangladesh. Natural Hazards, 103(1), 1121-1181. https://doi.org/10.1007/s11069-020-04028-2
13. Bayrak, Y., Çınar, H., & Bayrak, E. (2011). The North Anatolian Fault Zone: an evaluation of earthquake hazard parameters. In: Schattner U (ed) New frontiers in tectonic research. Janeza Trdine 9, 51000 Rijeka, Croatia, pp 269–288.
14. Bayrak, E. (2019). Doğu Anadolu Bölgesi için en büyük yer ivmesi tahmini. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi (17), 676-681. https://doi.org/10.31590/ejosat.637938.https://doi.org/10.31590/ejosat.637938
15. Bizimana, H. (2016). Taşkın risk bölgelerinin ağırlık fonksiyonu ve bulanık mantık tabanlı coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak elde edilmesi. [Yüksek lisans tezi]. Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Sakarya.
16. Boore, D.M. (2004). Can site response be predicted? Journal of Earthquake Engineering 8 (Special Issue 1): 1–41. https://doi.org/10.1142/S1363246904001651
17. Ceylan Demirel, Ş., & Hastaoğlu, K. Ö. (2022). CBS tabanlı AHP yöntemi kullanılarak oluşturulan Sivas Koyulhisar heyelan duyarlılık haritalarının güvenilirliğinin araştırılması. Afet ve Risk Dergisi, 5 (2), 715–730. DOI 10.35341/afet.1071728
18. Chen, G., Pham, T. (2001). Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems. Boca Raton: CRC Press.
19. Coşkun, S. (2021). Küre Dağları'nın Kastamonu iklimi üzerindeki etkileri. Türk Coğrafya Dergisi, (77), 37-52. https://doi.org/10.17211/tcd.833701
20. Çelebi, E. (2021). Büyük hareket: 26 Kasım 1943 tarihli Tosya-Lâdik Depremi’nin Kastamonu merkez ve Tosya ilçesindeki etkileri üzerine bir değerlendirme. Çankırı Karatekin Üniversitesi Karatekin Edebiyat Fakültesi Dergisi, 9(1), 42-64. https://izlik.org/JA38WT82ER
21. Daniell, J. E., Schaefer, A. M., & Wenzel, F. (2017). Losses associated with secondary effects in earthquakes. Frontiers in Built Environment, 3, 30. DOI: 10.3389/fbuil.2017.00030
22. Demir, M., & Altaş, N. T. (2024). Kars kentinde deprem hasar risk potansiyeli taşıyan alanların CBS tabanlı AHP analizlerine dayalı olarak belirlenmesi. Geomatik, 9(1), 123-140. https://doi.org/10.29128/geomatik.1375650
23. Demirtaş, R. ve Erkmen, C. (2000). Deprem ve jeoloji. TMMOB Jeoloji Mühendisleri Odası Yayınları.
24. Derinpınar, M. A. (2014). Bulanık mantık ile coğrafi bilgi teknolojilerini kullanarak taşınmaz değerlemesi: Sarıyer-İstanbul örneği (Tez No: 392918). [Yüksek lisans tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü]. YÖK Tez Merkezi.
25. Ergünay, O. (2007). Türkiye'nin afet profili. TMMOB Afet Sempozyumu (s. 1-14). TMMOB.
26. Dirik, K. (2004). Kastamonu ili ve civarının depremselliği. KASYÖDER Kültür Dergisi, 2, 17, 19-21.
27. Eitvandi, N., Sarikhani, R., & Derikvand, S. (2022). Landslide susceptibility mapping by integrating analytical hierarchy process, frequency ratio, and fuzzy gamma operator models, case study: North of Lorestan Province, Iran. Environmental monitoring and assessment, 194(9), 600. https://doi.org/10.1007/s10661-022-10206-5
28. Eroğlu, İ., & İpek, C. (2023). Deprem yükleri altında yapı ve zemin etkileşimi. International Journal of New Horizons in the Sciences, 18-27. https://doi.org/10.5281/zenodo.8200563
29. Gohil, M., Mehta, D., & Shaikh, M. (2024). An integration of geospatial and fuzzy-logic techniques for multi-hazard mapping. Results in Engineering, 21, 101758. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.101758
30. Gücek, S., Afacan, K. B., & Zorluer, İ. (2023). 6 Şubat 2023 depremleri sonrası zemin büyütmesi ve sıvılaşma gerçeği: Antakya, Gölbaşı, Türkoğlu örnekleri. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23(3), 740-752. https://doi.org/10.35414/akufemubid.1298648
31. Kadıoğlu, M. (2008). Modern bütünleşik afet yönetiminin temel ilkeleri. (Ed.: E. M. Kadıoğlu ve E. Özdamar) içinde, Afet Zararlarını Azaltmanın Temel İlkeleri. Ankara: JICA Türkiye Ofisi Yay.
32. Kainz, W. (2007). Fuzzy logic and GIS. Vienna: University of Vienna.
33. Karaman, H., & Erden, T. (2014). Net earthquake hazard and elements at risk (NEaR) map creation for city of Istanbul via spatial multi-criteria decision analysis. Natural Hazards, 1-25. https://doi.org/10.1007/s11069-014-1099-2
34. Karamanoğlu, M., & Ulay, G. (2017). Deprem Riski Yüksek Bölgelerde İç Mekân Düzenlemelerinin İncelenmesi (Tosya Örneği). Kastamonu Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 17(1), 186-193. Doi: 10.17475/kastorman. 297200
35. Ketin, İ. (1969). Kuzey Anadolu fayi hakkinda. Bulletin of the Mineral Research and Exploration, 72(72), 1-27.
36. Kıranşan, K. (2022). Doğu Anadolu karstik alanı içerisinde oluşum ve gelişiminde tektonizmanın yön verdiği bir saha: Pervari (Siirt) Karstik Platosu. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(3), 1399-1422. https://doi.org/10.18506/anemon.1130651
37. Kişi, M., Akdemir, E., & Metin, A. (2025). Depremzedelerin perspektifinden sağlık hizmetlerine erişim: 6 Şubat Kahramanmaraş depremi örneği. Afet ve Risk Dergisi, 8(2), 496-512. https://doi.org/10.35341/afet.1526155
38. Köroğlu, B., & Akıncı, H. (2023). Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı çok kriterli karar analizi ile Giresun ili Dereli ilçesinin taşkın duyarlılık analizi. Artvin Çoruh Üniversitesi Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 1(2), 62-81. https://izlik.org/JA84UY49US
39. Lee, S. (2007). Application and verification of fuzzy algebraic operators to landslide susceptibility mapping. Environmental Geology, 52(4), 615-623. DOI 10.1007/s00254-006-0491-y
40. Lewis, S. M., Fitts, G., Kelly, M. & Dale, L. (2014). Fuzzy logic-based spatial suitability model for drought-tolerant switchgrass in the United States. Computers and Electronics in Agriculture 103, 39-47. DOI: 10.1016/j.compag.2014.02.006
41. Mandrekar, J. N. (2010). Receiver operating characteristic curve in diagnostic test assessment. Journal of Thoracic Oncology, 5(9), 1315-1316. https: // doi.org / 10.1097 / JTO.0b013e3181ec173d
42. Marano, K. D., Wald, D. J., & Allen, T. I. (2010). Global earthquake casualties due to secondary effects: a quantitative analysis for improving rapid loss analyses. Natural hazards, 52(2), 319-328. DOI 10.1007/s11069-009-9372-5
43. Mitchell, A. (2012). The Esri guide to GIS analysis volume 3 modeling suitability, movement, and ınteraction. Redlands, California: Esri Press.
44. Nikolova, V., & Zlateva, P. (2017). Assessment of flood vulnerability using fuzzy logic and geographical information systems (Vol. 501). Springer New York LLC.
45. Ocak, F., & Bahadır, M. (2022). CBS teknikleri kullanılarak deprem duyarlılık analizi için Analitik Hiyerarşi Prosesi: Samsun Lâdik gölü havzası örneği, Türkiye. Kesit Akademi Dergisi, 8(33), 322-348. DOI: 10.29228/kesit. 64705
46. Oleng, M., Ozdemir, Z., & Pilakoutas, K. (2024). Co-seismic and rainfall-triggered landslide hazard susceptibility assessment for Uganda derived using fuzzy logic and geospatial modelling techniques. Natural Hazards, 1-34. https://doi.org/10.1007/s11069-024-06744-5
47. Özmen, B. (2011). Kastamonu ve yakın çevresi için deprem olasılığı tahminleri. Türkiye Jeoloji Bülteni, 54(3), 109-122. https://izlik.org/JA65SE53TN
48. Özşahin, E. (2014). Tekirdağ ilinde coğrafi bilgi sistemleri ve analitik hiyerarşi süreci kullanarak heyelan duyarlılık analizi. HUMANITAS-Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 2(03), 167-186.
49. Özşahin, E., & Eroğlu, İ. (2019). Erzincan kentinde yerel zemin özelliklerinin deprem duyarlılığına etkisi. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 5(1), 41-57. https://doi.org/10.21324/dacd.428012
50. Öztürk, S. (2017). Kuzey Anadolu Fay Zonu ve civarındaki güncel deprem aktivitesinin bölgesel ve zamana bağlı analizleri. Yerbilimleri, 38(2), 193-228. https://izlik.org/JA33YJ68UX.
51. Palutoğlu, M., & Tanyolu, E. (2006). Elazığ il merkezi yerleşim alanının depremselliği. Fırat Üniversitesi Fen ve Müh. Bil. Dergisi, 18(4), 577-588.
52. Papadopoulou-Vrynioti, K., Bathrellos, G. D., Skilodimou, H. D., Kaviris, G., & Makropoulos, K. (2013). Karst collapse susceptibility mapping considering peak ground acceleration in a rapidly growing urban area. Engineering Geology, 158, 77-88. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2013.02.009.
53. Pektezel, H. (2015). Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Analitik Hiyerarşi Sistemi (AHS) kullanılarak Gelibolu Yarımadası’nda deprem duyarlılık analizi. The Journal of Academic Social Science Studies, 6(36), 179-201. DOI : http: // dx.doi.org / 10.9761 / JASSS2911
54. Prapanchan, V. N., Indhiya Selvan, V. N., Vignesh, K. S., & Kumar, E. (2024). Geospatial multi-criteria assessment with fuzzy-AHP for landslide susceptibility mapping in almora district, India. In landslides in the himalayan region: risk assessment and mitigation strategy for sustainable management (pp. 335-366). Springer Nature Singapore.
55. Ray, S., Singh, J. S. P., Kumar, R., Sharma, S., & Sarif, M. O. (2026). Remote sensing-based multi-criteria astronomical site suitability mapping in the north west himalayas. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 1-19. https://doi.org/10.1007/s12524-026-02461-7
56. Ritchie, H., & Roser, M. (2020). Natural Disasters. Published online at OurWorldInData.org. Retrieved from: 'https: //ourworldindata.org/ natural-disasters' [Online Resource]>, 04.011.2024. Erişim tarihi.
57. Ross, T. J. (1995). Fuzzy logic with engineering applications. McGraw-Hill. Singapore, 592p.
58. Seyitoğlu, M. (2024). Ev hanımlarında deprem farkındalığı algısı. [Yüksek lisans tezi, Üsküdar Üniversitesi].
59. Singh, K. B. (2008). Handbook of disaster management techniques and guidelines. New Delhi, India: Rajat Publications.
60. Surtani, S., Nur, H., Tahsya, A., & Prisma, D. R. E. (2024). Landslide susceptibility mapping using frequency ratio-based fuzzy logic approach in Lima Puluh Kota Regency. Sumatra Journal of Disaster, Geography and Geography Education, 8(2), 31-40.
61. Şahin, C., & Sipahioğlu, Ş. (2002). Doğal afetler ve Türkiye. Gündüz.
62. Şahin, E. K. (2018). Heyelan duyarlılık haritası için adımsal regresyona dayalı faktör seçme yönteminin etkinliğinin araştırılması. Harita Dergisi, 159, 1-15.
63. Şahin, Ş. (2019). Microzonation studies and urban transformation in earthquake damage reduction. In İ. Keskin (Ed.), the proceedings of International Science and Engineering Applications Symposium on Hazards 2019 (pp. 360–368). Karabük University.
64. Şenol, C. (2020). Türkiye’de depremlerin yerleşme ve demografik yapı üzerindeki etkileri (1927-2020). USBAD Uluslararası Sosyal Bilimler Akademi Dergisi, 2(4), 620-644. https://doi.org/10.47994/usbad.808881
65. Taş, İ. (2017). CBS tabanlı bulanık mantık yöntemi kullanılarak fırtına zararı risk haritasının geliştirilmesi. [Yüksek lisans tezi]. Bursa Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. Bursa.
66. Taştan, B. (2021). Bütünleşik afet risk maruziyetine yönelik coğrafi veri modelinin belirlenmesi (Tez No: 478633). [Yayımlanmamış doktora tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü]. YÖK Tez Merkezi.
67. Taştan, B. & Bozkan, E. Z. (2025). Rüzgâr enerji santrallerinin kuruluş yeri seçiminde cbs, çok kriterli karar verme analizi ve bulanık mantık yönteminin kullanılması: Kastamonu ili örneği. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 30(1), 172-190. https://doi.org/10.53433/yyufbed.1563665
68. Türk, A. (2022). Deprem özelinde engelli bireylere duyarlı afet yönetimi modeli. Afet ve Risk Dergisi, 5(1), 61-77. https://doi.org/10.35341/afet.1078869
69. UNDRR [United Nations Office for Disaster Risk Reduction] (2024). Sendai Framework terminology on disaster risk reduction. https://www.undrr.org/terminology/hazard. Erişim tarihi: 08.11.2024.
70. Url-1. Exposure. https://www.preventionweb.net/understanding-disaster-risk/component-risk/exposure. Erişim tarihi: 24.06.2025.
71. Url-2. Introduction to exposure, vulnerability and risk assessment. https://www.cdema.org/virtuallibrary/index.php/charim-hbook/methodology/5-risk-assessment/5-1-introduction. Erişim tarihi: 24.06.2025.
72. Url-3. How Fuzzy Membership Works. https://desktop.arcgis.com/en/ArcMap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox/how-fuzzy-membership-works.htm. Erişim tarihi: 24.06.2025.
73. Url-4. How fuzzy overlay works. https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/tools/spatial-analyst-toolbox/how-fuzzy-overlay-works.htm. Erişim tarihi: 24.06.2025.
74. Wang, Y., & Nanehkaran, Y. A. (2024). GIS-based fuzzy logic technique for mapping landslide susceptibility analyzing in a coastal soft rock zone. Natural Hazards, 1-33. https://doi.org/10.1007/s11069-024-06649-3
75. Waltham, T., Bell, F. G., & Culshaw, M. G. (2005). Sinkholes and subsidence: karst and cavernous rocks in engineering and construction. Springer Berlin Heidelberg.
76. Yakut, A., & Binici, B. (2023). Ülkemizde riskli yapıların genel özellikleri ve deprem performansı. Çevre, Şehir ve İklim Dergisi, 2(4), 220-237. https://izlik.org/JA95HD35BX
77. Yalçın, C., & Sabah, L. (2017). CBS tabanlı bulanık mantık ve ahp yöntemleri kullanılarak Çanakkale sanayi işletmelerinin deprem tehlike analizinin oluşturulması. Anahtar, 28-34.
78. Yalçın, C., & Sabah, L. (2018). CBS tabanlı bulanık mantık ve AHP yöntemleri kullanılarak Adıyaman ilçelerinin deprem tehlike analizinin oluşturulması. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 5(8), 101-113.
79. Yesilnacar, E., & Topal, T. (2005). Landslide susceptibility mapping: a comparison of logistic regression and neural networks methods in a medium-scale study, Hendek region (Turkey). Engineering Geology, 79(3-4), 251-266. DOI 10.1016/j.enggeo.2005.02.002
80. Yildirim, A. K., Kavus, B. Y., Karaca, T. K., Bozbey, İ., & Taskin, A. (2024). A novel seismic vulnerability assessment for the urban roadway by using interval valued fermatean fuzzy analytical hierarchy process. Natural Hazards, 120, 13811–13834. https://doi.org/10.1007/s11069-024-06748-1
81. Zadeh, L. A. (1988). Fuzzy logic. Computer, 21(4), 83-93.
82. Zhang, H., & Liu, D. (2006). Fuzzy modelling and fuzzy control. Springer Science & Business Media.