İstatistiksel Yöntemlerle Yukarı Karasu Havzası'nın Kuzeydoğu Bölümünün (Erzurum) Heyelan Duyarlılık Analizi

Bu çalışmada, Erzurum ilinde Yukarı Karasu Havzası’nın kuzeydoğu bölümünün heyelan duyarlılık analizi gerçekleştirilmiştir. Arazi çalışmaları ile 334 adet heyelan tespit edilerek heyelan envanter haritası oluşturulmuştur. Mevcut heyelanların %80’i analizlerde kullanılırken, rastgele seçilen %20’si ise duyarlılık performansının değerlendirilmesinde kullanılmıştır. Çalışma alanı koşulları göz önünde bulundurularak jeolojik, topoğrafik ve çevresel ilişkin parametreler analizlerde değerlendirilmiştir. Çalışmada hem frekans oranı yöntemi (FO) hem de Bayes olasılık modeli (BO) kullanılarak 5 farklı duyarlılık sınıfından oluşacak şekilde heyelan duyarlılık haritaları üretilmiştir. Daha sonra haritalar mevcut heyelanlarla karşılaştırılarak performans analizi gerçekleştirilmiştir. Frekans oranı yöntemine göre çalışma alanının %55.02’si, mevcut heyelanların ise %89.1’i yüksek ve çok yüksek duyarlı alanlar olarak belirlenmiştir. Bayes olasılık modeli ile üretilen duyarlılık haritasında ise çalışma alanının %41.21’i, mevcut heyelanların ise %76.45’i yüksek ve çok yüksek duyarlı alanlarda tespit edilmiştir. Bu sonuç çalışmada her iki yöntemle elde edilen heyelan duyarlılık haritalarının mühendislik projelerinin tasarımı ve mekânsal planlama çalışmalarında kullanılabilir nitelikte olduğunu göstermektedir.

In this study, a landslide susceptibility analysis was carried out in the northeastern part of the Upper Karasu Basin in Erzurum. 334 landslides were determined by field studies and a landslide inventory map was created. While 80% of the existing landslides were used in the analyses, the randomly selected 20% were used in the evaluation of the susceptibility performance. Considering the conditions of the study area, from geological factors, topographic and as environmental factors parameters were evaluated in the analysis. The landslide susceptibility maps were produced using both the Frequency ratio method (FR) and Bayesian probability modal (BM), consisting of five susceptibility classes. Then, performance analysis was performed by comparing these maps with the existing landslides. According to the frequency ratio method, 55.02% of the study area and 89.1% of the existing landslides were determined as high and very high susceptible areas. However, in the susceptibility map produced by the Bayesian probability model, 41.21% of the study area and 76.45% of the existing landslides were detected in high and very high susceptible areas. This result shows that the landslide susceptibility maps obtained by both methods can be used in the design of engineering projects and spatial planning studies.