Analysis of Landslides Susceptibility of the Erzincan-Sivas Road and Its Surrounding Region by the AHP Method based on Geographic Information Systems (GIS)

Öz

Landslides cause the highest human loss and economic damages following the earthquakes in Türkiye. This study aimed to identify areas that are susceptible to landslides in the Erzincan-Sivas highway and its surrounding region which frequently suffer from landslides based on the Analytic Hierarchy Process (AHP) Method using Geographic Information System (GIS) approach. A number of factors including slope, aspect, elevation, lithology, proximity to fault lines, proximity to rivers, proximity to main roads, precipitation, and vegetation density based on NDVI were considered in assessing the susceptibility of the region to landslides. The findings of the analysis indicate that a nearly 6,39 ha area along the Erzincan-Sivas highway has an extremely high susceptibility to landslides while 120 ha has a high susceptibility to landslides. Furthermore, the susceptibility to landslides is highest along and in the vicinity of the Erzincan-Sivas highway and decreases as it becomes distant from the Erzincan-Sivas highway. The study emphasizes the importance of early warning systems to increase resilience against landslides and proposes setting up an early warning system at the landslide-prone locations in the area.

Anahtar Kelimeler

• Landslides
• Erzincan-Sivas Highway
• Geographic Information Systems
• Analytic Hierarchy Process (AHP)

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı AHS yöntemi ile Erzincan-Sivas Karayolu ve Çevresinin Heyelan Duyarlılık Analizi

Öz

Heyelanlar Türkiye’de depremden sonra en fazla insan kayıplarına ve ekonomik zarara yol açan afetlerin başında gelmektedir. Bu çalışmada sık sık heyelanlara maruz kalan Erzincan-Sivas karayolu ve çevresindeki alanda Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanlı Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) yöntemi kullanılarak heyelana karşı duyarlı alanların belirlenmesi amaçlanmıştır. Sahanın heyelana duyarlılığının analizinde eğim, bakı, yükseklik, litoloji, fay hatlarına mesafe, akarsuya mesafe, anayola mesafe, yağış ve bitki yoğunluğu (NDVI) gibi faktörler dikkate alınmıştır. Çalışmadan elde edilen bulgulara göre Erzincan-Sivas Karayolu çevresindeki 6,39 ha alanın heyelana karşı çok yüksek duyarlılığa ve 120 ha alanın ise yüksek duyarlılığa sahip olduğu belirlenmiştir. Çalışma Erzincan-Sivas karayolu ve yakın çevresinin yüksek duyarlılığa sahip olduğunu ortaya koyarken, karayolundan uzaklaştıkça duyarlılığın azaldığını göstermiştir. Çalışma sahasının heyelana olan dirençliliğini artırmak için erken uyarı sisteminin önemini vurgulayarak, duyarlılığı yüksek alanlarda belirlenen lokasyonlara uyarı-ikaz sistemi kurulmasını önermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Heyelan
• Erzincan-Sivas Karayolu
• Coğrafi Bilgi Sistemleri
• Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS)

Kaynakça

1. Ahmed, B. (2015). Landslide susceptibility mapping using multi-criteria evaluation techniques in Chittagong Metropolitan Area, Bangladesh. Landslides, 12(6), 1077–1095.
2. 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.
3. Akıncı, H., Yavuz Özalp, A., & Temuçin Kılıçer, S. (2015). Coğrafi bilgi sistemleri ve AHP yöntemi kullanılarak planlı alanlarda heyelan duyarlılığının değerlendirilmesi: Artvin örneği. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 1(1–2), 40–53. https://doi.org/10.21324/dacd.20952
4. Aleshzadeh, A., & Yavuz, E. V. (2019, 23–25 Ekim). Shannon entropisine dayanarak Uzundere heyelan duyarlılık haritasının hazırlanması [Bildiri Sunumu]. TMMOB 6. Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, Ankara, Türkiye.
5. Alptekin, A., & Yakar, M. (2020). Heyelan bölgesinin İHA kullanarak modellenmesi. Türkiye İnsansız Hava Araçları Dergisi, 2(1), 17–21.
6. 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.
7. Ataol, M., & Yeşilyurt, S. (2014). Çankırı-Ankara karayolu boyunca (Akyurt-Çankırı arası) heyelan risk bölgelerinin belirlenmesi. Coğrafya Dergisi, 29, 51–69.
8. 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, 15–31.

9. Aykır, D. (2023). Yol boyu heyelanlarına bir örnek: Ardahan - Göle heyelanı. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, 11, 52–70. https://doi.org/10.46453/jader.1288368
10. Balaban, B. (2019). Gölpazarı (Bilecik) ve çevresinin heyelan duyarlılık analizleri [Yüksek lisans tezi, Kütahya Dumlupınar Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
11. Bulut, F., & Dağ, S. (2012). Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli, Rize, KD Türkiye. Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 36(1), 35–62.
12. 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. https://doi.org/10.35341/afet.1071728
13. Chen, W., Li W., Chai, H., Hou, E., Li, X., & Ding, X. (2016). GIS-based landslide susceptibility mapping using analytical hierarchy process (AHP) and certainty factor (CF) models for the Baozhong region of Baoji City, China. Environmental Earth Sciences, 75, Article 63. https://doi.org/10.1007/s12665-015-4795-7
14. CRED. (2021). Disasters in numbers. Centre for Research on the Epidemiology of Disasters (CRED). https://cred.be/sites/default/files/ 2021_EMDAT_report.pdf
15. Cruden, D. M., & Varnes, D. J. (1996). Landslide types and processes. In A.K. Turner & R.L. Schuster (Eds.), Landslides investigation and mitigation (pp. 36-75). Transportation Research Board, US National Research Council.
16. Çellek, S. (2020). Heyelana neden olan parametreler: yükseklik örneği. MTA Dergisi, 162, 199–227.
17. Çevik, E., & Topal, T. (2003). GIS-based landslide susceptibility mapping for a problematic segment of the natural gas pipeline, Hendek (Turkey). Environmental Geology, 44, 949–962.
18. Dağ, S., & Bulut, F. (2012). Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye). Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 36(1), 35–62.
19. Demir, G. (2018). Coğrafi bilgi sistemleri ile Suşehri (Sivas) heyelan duyarlılık analizi. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(1), 96–112.
20. Ercanoglu, M., & Gokceoglu, C. (2004). Batı Karadeniz Bölgesi, Türkiye'de heyelan eğilimli bir alanın heyelan duyarlılık haritasını üretmek için bulanık ilişkilerin kullanımı. Mühendislik Jeolojisi, 75, 229–250. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2004.06.001
21. 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.
22. Fidan, S. (2019). Türkiye'deki ölüme sebep olan heyelanların coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ile değerlendirilmesi [Yüksek lisans tezi, İstanbul Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
23. Görüm, T. (2006). Coğrafi bilgi sistemi ve istatistiksel yöntemler kullanılarak heyelan duyarlılık analizi: Melen Boğazı ve yakın çevresi [Yüksek lisans tezi, İstanbul Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
24. Görüm, T., & Fidan, S. (2021). Spatiotemporal variations of fatal landslides in Turkey. Landslides, 18, 1691–1705. https://doi.org/10.1007/s10346-020-01580-7
25. Hafeez, K., Zhang, Y. B., & Malak, N. (2002). Determining key capabilities of a firm using analytic hierarchy process. International Journal of Production Economics, 76, 39–51.
26. Hasekioğulları, G. D., & Ercanoğlu, M. (2012). A new approach to use AHP in landslide susceptibility mapping: A case study at Yenice (Karabük, NW Turkey). Natural Hazards, 63, 1157–1179.
27. Hepdeniz, K., & Soyaslan, İ. (2018). CBS ve frekans oranı yöntemi kullanılarak Isparta-Burdur dağ yolu heyelan duyarlılığının değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(2), 179–186.
28. Hepdeniz, K., & Soyaslan, İ. (2024). Examination of the highway between Isparta-Ağlasun (Burdur) in terms of mass movement susceptibility using geographic information systems. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(2), 117–125. https://doi.org/10.22399/ijcesen.305
29. Ildır, B. (1995, 25–26 Ekim). Türkiye'de heyelanların dağılımı ve afetler yasası ile ilgili uygulamalar [Bildiri Sunumu]. 2. Ulusal Heyelan Sempozyumu, Sakarya, Türkiye.
30. 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. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2008.03.003
31. 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.
32. Kuruüzüm, A., & Atsan, N. (2001). Analitik Hiyerarşi Yöntemi ve İşletmecilik Alanındaki Uygulamaları. Akdeniz İİBF Dergisi, 1(1), 83–105.
33. Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü. (2024). Heyelan Haritaları. https://www.mta.gov.tr/v3.0/hizmetler/heyelan-haritalari
34. Meteoroloji Genel Müdürlüğü. (2024). 2013-2022 Aylık yağış verileri. https://mgm.gov.tr/site/urunler.aspx?u=tum
35. Nasery, S. (2022). CBS, uzaktan algılama ve çok kriterli karar verme analizi tekniklerini kullanarak optimum yüksek hızlı tren güzergâhı seçimi [Doktora tezi, Eskişehir Teknik Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
36. Öz, T., & Günek, H. (2021). Solaklı Havzası’nın (Trabzon) heyelan duyarlılığı ve yerleşim yeri risk analizi. International Journal of Geography and Geography Education (IGGE), 44, 396–412.
37. Özalp, M., Dehşet, F., Turgut, B., Yıldırımer, S., & İnanlı, E. (2015). Tahrip edilmiş eğimli arazilerde teraslama ve ağaçlandırma çalışmalarının toprak özelliklerini iyileştirmedeki rolü. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 1(1–2), 74–88.
38. Özcan, O., Musaoğlu, N., & Şeker, D. Z. (2009, 11–15 Mayıs). Taşkın Alanlarının CBS ve Uzaktan Algılama Yardımıyla Belirlenmesi ve Risk Yönetimi; Sakarya Havzası Örneği [Bildiri Sunumu]. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara, Türkiye.
39. Özşahin, E., & Kaymaz, Ç. (2013). Camili (Macahel) biyosfer rezerv alanının (Artvin, KD Türkiye) heyelan duyarlılık analizi. International Periodical for the Languages, Literature and History of Turkish or Turkic, 8(3), 471–493.
40. Özşahin, E., & Kaymaz, Ç. (2013). Camili (Macahel) Biyosfer Rezerv Alanının (Artvin, Kd Türkiye) Heyelan Duyarlılık Analizi. Turkish Studies International Periodical For The Languages, Literature and History of Turkish or Turkic. 8, 471–493.
41. 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.
42. Özşahin, E. (2015). Coğrafi bilgi sistemleri yardımıyla heyelan duyarlılık analizi: Ganos Dağı örneği (Tekirdağ). Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 7(1), 47–63.
43. Öztürk, K. (2002). Heyelanlar ve Türkiye’ye etkileri. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 22(2), 35–50.
44. 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, 1443–1464.
45. Reis, S., Nisanci, R., & Yomralioglu, T. (2009). İl bazlı bir mekansal veri tabanının tasarlanması ve geliştirilmesi: Trabzon, Türkiye'deki potansiyel çevresel sorunların analizi. Environmental Engineering Science, 26, 123–130.
46. Saaty, T. L., & Niemira, M. P. (2006). A framework for making a better decision. Research Review, 13(1), 1–4.
47. Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83–98.
48. Şahin, K. E. (2012). CBS tabanlı çok kriterli karar verme analizi kullanılarak heyelan duyarlılık haritasının üretilmesi [Yüksek lisans tezi, Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
49. Tudes, Ş. (2011). Proposal of the analytical model on the evaluation of the geological thresholds in planning: Case study Portsmouth (England). Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 26(2), 273–288.
50. U.S. Geological Survey. (2024a). Earth Explorer. U.S. Geological Survey. https://earthexplorer.usgs.gov/
51. U.S. Geological Survey. (2024b). Landsat normalized difference vegetation index. https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-normalized-difference-vegetation-index
52. 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. https://doi.org/10.1016/j.catena.2007.01.003
53. Yılmaz, 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, 297–306. https://doi.org/10.1007/s10064-009-0185-2