Mapping potential erosion risk in Bendimahi sub-basin using CORINE and ICONA models

Yıl 2022, Cilt: 26 Sayı: 3, 389 - 404, 23.09.2022

Hande Özvan , Büşra Arık , Onur Şatır , Pınar Bostan

https://doi.org/10.29050/harranziraat.1128828

Cited By: 1

Öz

Erosion is one of the most important environmental risks that our country is exposed to today. Topographic diversity, soil diversity, changes in precipitation regime in our geography cause various erosion risk levels to occur. In this study, the erosion risk in the Bendimahi sub-basin located in the Van Lake Basin, which is one of the few closed basins in our country, was determined by using two different risk assessment methods and it was aimed to compare the methods with each other. In this context, the Institute for the Conservation of the Nature (ICONA) and The Coordination of Information on the Environment (CORINE) risk assessment systems, which are among the most used techniques in erosion risk classification, were used. In this framework, according to the technique used, data that directly affect erosion such as soil structure, precipitation, vegetation cover, slope, drought and lithological structure were used. The results were confirmed with 18 highly eroded areas from field studies. According to this; The accuracy rates of ICONA and CORINE risk classification techniques were found to be 50%. However, when cross-validated, this rate was 33%. Therefore, although the accuracy of both methods is the same, it has been determined that their compatibility with each other is limited. In addition, it has been determined that the ICONA model is a more efficient method for small basins because it can produce results with the same accuracy with less input data.

Anahtar Kelimeler

Ecosystem services, Environmental risks, Erosion risk, Modeling, Van Lake Basin

Bendimahi alt havzası potansiyel erozyon riskinin CORINE ve ICONA modelleri kullanılarak haritalanması

Öz

Erozyon, günümüzde ülkemizin maruz kaldığı en önemli çevresel risklerden birisidir. Bulunduğumuz coğrafyadaki topografik çeşitlilik, toprak çeşitliliği, yağış rejimindeki değişiklikler, çeşitli erozyon risk derecelerinin oluşmasına neden olmaktadır. Bu çalışmada, ülkemizdeki birkaç kapalı havzadan birisi olan Van Gölü Havzası içerisinde yer alan Bendimahi alt havzasındaki erozyon riski, iki farklı risk değerlendirme yöntemi kullanılarak belirlenmiş ve yöntemlerin birbirleriyle karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu kapsamda, erozyon risk derecelendirilmesinde en çok kullanılan tekniklerden olan Institute for the Conservation of the Nature (ICONA) ve The Coordination of Information on the Environment (CORINE) risk değerlendirme sistemleri kullanılmıştır. Bu çerçevede, kullanılan tekniğe göre toprak özellikleri, yağış, bitki kapalılığı, eğim, kuraklık ve litojik yapı gibi erozyona doğrudan etki eden veriler kullanılmıştır. Sonuçlar saha çalışmalarından elde edilen yüksek düzeyde erozyona maruz kalmış 18 alanla doğrulanmıştır. Buna göre; ICONA ve CORINE risk derecelendirme tekniklerinin doğruluk oranları %50 olarak saptanmıştır. Ancak çapraz doğrulama yapıldığında bu oran %33 olmuştur. Dolayısıyla, her ne kadar iki yöntemin doğrulukları aynı olsa da birbirleriyle uyumlarının sınırlı düzeyde olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, ICONA modelinin daha az girdi verisiyle aynı doğrulukta sonuç üretebilmesinden dolayı küçük havzalar için daha verimli bir yöntem olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Çevresel riskler, Erozyon riski, Van Gölü Havzası, Ekosistem hizmetleri, Modelleme

Kaynakça

• Akkartal, A., Türüdü, O., & Erbek, S. (2005). Çok Zamanlı Uydu Görüntüleri ile Bitki Örtüsü Değişim Analizi. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 10. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 28 Mart- 1 Nisan 2005, Ankara.
• Amore, E., Modica, C., Nearing, M., & Santoro, V. (2004). Scale effect in USLE and WEPP application for soil erosion computation from three Sicilian basins. Journal of Hydrology, 293, 100–114.
• Ananda, J., & Herath, G. (2003). Soil erosion in developing countries: a socio-economic appraisal. Journal of Environmental Management, 68:343–353.
• Angima, S., Stott, D., O’Neill, M., Ong, C. K., & Weesies, G. A. (2003). Soil erosion prediction using RUSLE for central Kenyan highland conditions. Agriculture, Ecosystems and Environment, 97, 295–308.
• Arnhold, S., Lindner, S., Lee, B., Martin, E., Kettering, J., Nguyen, T. T., Koellner, T., Ok, Y. S., & Huwe, B. (2014). Conventional and Organic Farming: Soil Erosion and Conservation Potential for Row Crop Cultivation. Geoderma, 219–220, 89–105. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2013.12.023
• Artun, O., Dinç, A.O., & Şatır, O. (2017). Estimation of soil losses using various soil erosion models in a sample plot in Mediterranean part of Turkey. Fresenius Environmental Bulletin, 26 (5): 3385-3394.
• Avci, V. (2016). Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile Gökdere Havzası ve Çevresinin (Bingöl) Erozyon Duyarlılık Analizi. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(26):170-193.
• Aydın, A., & Tecimen, H. S. (2010). Temporal soil erosion risk evaluation: a CORINE methodology application at Elmalı dam watershed, Istanbul. Environmental Earth Sciences, 61:1457–1465.
• Barton, M.H., Buchberger, S.G., & Lange, M.J. (1999). Estimation of error and compliance in surveys by kriging. J. Surv. Eng. 125, 87–108.
• Baylan, E., Şatır, O., Şehribanoğlu, S., Bostan, P., Hüseyni, E., & Koçaklı, K. (2016). Peyzaj Hizmetlerinin Sosyo- Kültürel Değerlendirmesinin Peyzaj Planlamadaki Rolü: Bendimahi Deltası (Van Gölü Havzası) Örneği. TÜBİTAK 3501 programı proje sonuç raporu, proje no: 214O392, Ankara.
• Bayramin, İ., Dengiz, O., Başkan, O., & Parlak, M. (2003). Soil erosion risk assessment with ıcona model; Case study: Beypazarı area. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 27:105-116.
• Bayramin, İ., Gunay, E., & Erdogan, H. E. (2006). Use of CORINE methodology to assess soil erosion risk in the semi-arid area of Beypazary, Ankara. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 30:81–100.
• Berberoglu, S., Cilek, A., Kirkby, M., Irvine, B., & Donmez, C. (2020). Spatial and temporal evaluation of soil erosion in Turkey under climate change scenarios using the Pan-European Soil Erosion Risk Assessment (PESERA) model. Environmental Monitoring and Assessment, 192(8), 1-22.
• Begum Nasir Ahmad, N. S., Mustafa, F. B., Yusoff, S. Y. M., & Gideon, D. (2020). A systematic review of soil erosion control practices on the agricultural land in Asia. International Soil and Water Conservation Research, 8, 103–115. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2020.04.001.
• Çilek, A. (2013). Konumsal bilgi sistemleri yardımıyla Türkiye’nin erozyon modellemesi, (yüksek lisans tezi) Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 158s, Adana.
• CORINE, (1992). Soil erosion risk and important land resources in the Southeastern regions of the European community. EUR 13233, Luxembourg, Belgium, pp 32–48.
• De Graff, J. (1996). Price of Soil Erosion: An Economic Evaluation of Soil Conservation and Watershed development, Landbouwuniversiteit Wageningen (LUW), Wageningen. 300 s.
• Dengiz, O., İmamoğlu, A., Saygın, F., Göl, C., Ediş, S., & Doğan, A. (2014). İnebolu Havzası’nın ICONA Modeli ile toprak erozyon risk değerlendirmesi. Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi, 29(2): 136-142.
• ÖDA, (2006). Eken G., Bozdağan M., İsfendiyaroğlu S., Kılıç D. T., Lise Y., (editörler). Türkiye’nin Önemli Doğa Alanları. Doğa Derneği, Ankara.
• European Commission, 2006. EU Soils Thematic Strategy. Erişim adresi: https://www.daera-ni.gov.uk/articles/eu-soils-thematic-strategy. (Erişim Tarihi: 15.03.2022).
• Everest, T. (2015). Truva Tarihi Milli Parkı arazilerinin detaylı toprak etüt ve haritalanması ile arazi değerlendirmesi, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi. Fen Bilimleri Enstitüsü, 203s, Çanakkale.
• Everest, T., & Özcan, H. (2017). Dürmek Havzası mansap bölümü erozyon riskinin CORINE yöntemi ile belirlenmesi. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi, 5 (1): 39–47.
• Fernández, C., & Vega, J. A. (2016). Evaluation of RUSLE and PESERA models for predicting soil erosion losses in the first year after wildfire in nw spain. Geoderma, 273, 64–72. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2016.03.016
• Foody, G.M. (2002). Status of land cover classification accuracy assessment. Remote Sensing of Environment, 80, pp. 185–201.
• Gobin, A., Govers, G., Jones, R., Kirkby, M., & Kosmas, C. (2003). Assessment and reporting on soil erosion. Technical report No. 94, Copenhagen.
• Gupta, P., & Uniyal, S. (2012). A case study of Ramgad watershed, Nainital for soil erosion risk assessment using CORINE methodology. Int. J. Eng. Res. Technol, 1 (10), 1-7.
• Gündüzoğlu G. (2019). Kıyı Ege Bölümü’nde Erozyon Risk Modeli Tasarımına Coğrafi Yaklaşım. Doktora Tezi. Dokuz Eylül Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Fakültesi, İzmir.
• Han, F., Ren, L., Zhang, X., & Li, Z. (2016). The WEPP model application in a small watershed in the Loess Plateau. PLoS One, 11, 1–11. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0148445.
• Herz, K. (1973). Beitrag zur Theorie der landschaftsanalytischen Maßstabsbereiche. Petermann’s Geographische Mitteilungen, 117(2): 91–96.
• Husnjak, S., Simunic, I., & Tursic, I. (2008). Soil erosion risk in Croatia. Cereal Res Commun 36:939–942.
• ICONA, (1991). Plan Nacional de Restauracion hidrologico-forestal para el control de la erosion. Ministrio de Agricultura, Pescay Alimentacion, Madrid.
• Kanar E., & Dengiz O. (2015). Madendere Havzasında potansiyel erozyon risk durumunun iki farklı parametrik model kullanarak belirlenmesi ve risk haritalarının oluşturulması. Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi, 2: 123-134, TÜTAD.
• KHGM, (1996). Van İli Arazi Varlığı. Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü Yayınları, 87s, Ankara.
• Kirkby, M.J., Jones, R.J.A., Irvine, B., Gobin, A, Govers, G., Cerdan, O., Van Rompaey, A.J.J., Le Bissonnais, Y., Daroussin, J., King, D., Montanarella, L., Grimm, M., Vieillefont, V., Puigdefabregas, J., Boer, M., Kosmas, C., Yassoglou, N., Tsara, M., Mantel, S., Van Lynden, G.J., & Huting, J. (2004). European Soil Bureau Research Report No.16, EUR 21176, 18pp., Luxembourg. https://esdac.jrc.ec.europa.eu/ESDB_Archive/eusoils_docs/doc_ESBN.html (Erişim Tarihi: 15.03.2022).
• Li, P., Irvine, B., Holden, J., & Mu, X. (2017). Spatial variability of fluvial blanket peat erosion rates for the 21st century modelled using PESERA-PEAT. Catena, 150, 302–316. https://doi.org/10.1016/j.catena.2016.11.025.
• Lu, D., Li, G., Valladares, G. S., & Batistella, M. (2004). Mapping soil erosion risk in Rondonia, Brazilian Amazonia: using RUSLE, remote sensing and GIS. Land Degradation & Development, 15:499–512.
• Munodawafa, A. (2007). Assessing nutrient losses with soil erosion under different tillage systems and their ımplications on water quality. Physics and Chemistry of the Earth, 32,1135–1140. https://doi.org/10.1016/j.pce.2007.07.033.
• Parlak, M., Dincsoy, Y., & Seyrek, K. (2007). Determination of erosion risk according to CORINE methodology (a case study: Kurtbogazi dam). Int Congress River Basin Manage 1:844–859.
• Renard, K.G., Foster, G.R., Weesies, G.A., Mc Cool, D.K., & Yoder, D.C. (1997). Predicting soil erosion by water: a guide to conservation planning with the revised universal soil loss equation (RUSLE). Agriculture Handbook No: 703. Natural Resources Conservation Service. Washington DC, USDA.
• Rickson, R. J. (2014). Can Control of Soil Erosion Mitigate Water Pollution by Sediments? The Science of the Total Environment, 468–469, 1187–1197. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2013.05.057.
• Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A., & Deering, D.W. (1973). Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS, Third ERTS Symposium, (NASA SP-351 Washington, DC) 1, 309–317.,
• Şatır, O. (2016). Defining the plantation role to mitigate the urban heat island effects on global warming using thermal satellite sensors. Proceeding book of 3rd International Conference on Advanced Technology and Sciences, Konya, Türkiye, pp.1469-1472.
• Şatır, O., Alp, Ş., Bostan, P., Baylan, E., Yeler, O., & Aşur, F. (2017). Van Gölü Havzası’ndaki arazi örtüsü ve alan kullanım değişimlerinin yarım asırlık süreçte periyodik olarak belirlenmesi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi BAP birimi proje raporu, proje no: 2014-ZF-B220, Van, Türkiye.
• Tombuş, F. E. (2005). Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri kullanılarak erozyon risk belirlemesine yeni bir yaklaşım, Çorum ili örneği. Anadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Anabilim Dalı. Eskişehir.
• Tombuş F. E., Yüksel M., Coşar M., & Ozulu İ. M. (2012). ICONA erozyon risk belirlenme yönteminde zamansal olarak NDVI etkisinin incelenmesi. IV. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu, Zonguldak.
• Trimble, S. W. (2000). Land use: U.S. Soil erosion rates–myth and reality. Science, 289: 248–250.
• Uzuner, Ç., & Dengiz, O. (2020). Desertification risk assessment in Turkey based on environmentally sensitive areas. Ecological Indicators, 114, 106295. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106295.
• Vrieling, A. (2006). Satellite remote sensing for water erosion asessment: A Review. Catena, s. 2-18.
• Volk, M., Möller, M., & Wurbs, D. (2010). A Pragmatic approach for soil erosion risk assessment within policy hierarchies. Land Use Policy, 27: 997–1009.
• Wuepper, D., Borrelli, P., & Finger, R. (2020). Countries and the global rate of soil erosion. Nature Sustainability, 3, 51–55.
• Yuksel, A., Gundogan, R., & Akay, A. E. (2008). Using the remote sensing and GIS technology for erosion risk mapping of Kartalkaya Dam Watershed in Kahramanmaras, Turkey. Sensors 8:4851–4865.
• Zeng, C., Wang, S., Bai, X., Li, Y., Tian, Y., Li, Y., Wu, L., & Luo, G. (2017). Soil erosion evolution and spatial correlation analysis in a typical karst geomorphology using RUSLE with GIS. Solid Earth, 8, 721–736. https://doi.org/10.5194/se-8-721-2017.
• Zhu, M. (2012). Soil erosion risk assessment with CORINE model: Case study in the Danjiangkou Reservoir region, China. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 26:813–822.