LANDSLIDE SUSCEPTIBILITY MAPPING OF CANIK (SAMSUN) DISTRICT USING BAYESIAN PROBABILITY AND FREQUENCY RATIO MODELS

Abstract

Landslides cause serious damage to infrastructure and property in many cities of Turkey, as well as the loss of life. Samsun is one of the cities where landslides are most frequently seen in Turkey. Most of the landslides occurred throughout the province, especially within the Atakum, Canik and İlkadım districts, have been described as natural disaster. In this study, the aim was to produce landslide susceptibility maps for one of these highly sensitive districts, Canik. For this purpose, the parameters of slope, aspect, altitude, topographic wetness index, profile and plan curvature, lithology, distance to drainage network and roads have been used in the landslide susceptibility analysis. Bayesian Probability (BP) and frequency ratio (FR) models have been used in the study. The areas in the produced susceptibility maps have been classified into five groups as “very low, low, moderate, high and very high susceptible”. The verification and control results revealed that the landslide susceptibility map generated using the BP model is more accurate than the FR model. At the same time, the very high and high susceptible areas in the landslide susceptibility map produced by BP model were compatible with the control landslides with a rate of 83.5%. These results indicated that the landslide susceptibility map generated using the BP model can be used for land use planning and landslide risk reduction studies.

Keywords

• GIS
• Landslide susceptibility
• Bayesian probability model
• Frequency ratio model
• Canik

Bayes Olasılık ve Frekans Oranı Modelleri Kullanılarak Canik (Samsun) İlçesinin Heyelan Duyarlılığının Haritalanması

Öz

Heyelanlar, Türkiye'nin birçok şehrinde altyapı ve mülkiyete ciddi zarar vermenin yanı sıra can kaybına da neden olmaktadır. Samsun, Türkiye'de heyelanların en sık görüldüğü şehirlerden birisidir. İl genelinde doğal afet olarak nitelendirilen çok sayıda heyelan meydana gelmiştir. Bu çalışmada, Samsun ili Canik ilçesinin heyelan duyarlılık haritaları üretilmiştir. Heyelan duyarlılık analizinde eğim, bakı, yükseklik, topoğrafik nemlilik indeksi, profil ve plan eğriliği, litoloji, drenaj ağlarına ve yola uzaklık parametreleri kullanılmıştır. Çalışmada, bayes olasılık (BO) ve frekans oranı (FO) modelleri kullanılmıştır. Üretilen duyarlılık haritaları, “çok düşük, düşük, orta, yüksek ve çok yüksek derecede duyarlı” alanlar olmak üzere 5 grup altında sınıflandırılmıştır. Doğrulama ve kontrol sonuçları, BO modeli kullanılarak üretilen heyelan duyarlılık haritasının FO modelinden daha doğru olduğunu ortaya koymuştur. Aynı zamanda, BO modeli kullanılarak üretilen heyelan duyarlılık haritasındaki çok yüksek ve yüksek derecede heyelana duyarlı alanların kontrol heyelanları ile %83,5 oranında uyumlu olduğu tespit edilmiştir. Bu sonuçlar, BO modeli kullanılarak üretilen heyelan duyarlılık haritasının, arazi kullanım planlaması ve heyelan risk azaltma çalışmalarında kullanılabileceğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

• CBS
• heyelan duyarlılığı
• Bayes olasılık modeli
• Frekans oranı modeli
• Canik

Kaynakça

1. Akıncı, H., Özalp, A. Y., Özalp, M., Kılıçer, S. T., Kılıçoğlu, C., Everan, E., 2015, “Production of Landslide Susceptibility Map using Bayesian Probability Model”, International Journal of 3-D Information Modeling, Vol. 4(2), pp. 16-33. Bahadır, M., 2013, “Samsun İli İklim Özelliklerinin Enterpolasyon Teknikleri ile Analizi”, Anadolu Doğa Bilimleri Dergisi, Vol. 4(1), pp. 28-46.
2. Hong, V., Cirianni, F., Leonardi, G., Palamara, R., 2016, “A Fuzzy-based Methodology for Landslide Susceptibility Mapping”, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Vol. 223, pp. 896-902.
3. Chalkias, C., Ferentinou, M., Polykretis, C., 2014, “GIS-Based Landslide Susceptibility Mapping on the Peloponnese Peninsula, Greece”, Geosciences, Vol. 4, pp. 176-190.
4. Chen, W., Xie, X., Wang, J., Pradhan, B., Hong, H., Bui, D.T., Duan, Z., Ma, J., 2017, “A Comparative Study of Logistic Model Tree, Random Forest and Classification and Regression Tree Models for Spatial Prediction of Landslide Susceptibility”, Catena, Vol. 151, pp. 147-160.
5. Colkesen, I., Sahin, E.K., Kavzoglu, T., 2016, “Susceptibility Mapping of Shallow Landslides Using Kernel-Based Gaussian Process, Support Vector Machines and Logistic Regression”, Journal of African Earth Sciences, Vol. 118, pp. 53-64.
6. Çan, T., Duman, T.Y., Olgun, Ş., Çörekçioğlu, Ş., Gülmez, F.K., Elmacı, H., Hamzaçebi, S., Emre, Ö., 2013, “Türkiye Heyelan Veri Tabanı”, TMMOB Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 2013, Ankara, 11-13 Kasım 2013.
7. Çevik, E., Topal, T., 2003, “GIS-Based Landslide Susceptibility Mapping for a Problematic Segment of the Natural Gas Pipeline, Hendek (Turkey)”, Environmental Geology, Vol. 44, pp. 949–962.
8. Dağ, S., Bulut, F., Alemdağ, S., Kaya, A., 2011, “Heyelan Duyarlılık Haritalarının Üretilmesinde Kullanılan Yöntem ve Parametrelere İlişkin Genel Bir Değerlendirme”, Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Vol. 1(2), pp. 151–176.

9. Dağdelenler, G., 2013, Heyelan Duyarlılık Haritalarının Üretilmesinde Örneklem ve Doğrulama Stratejilerinin Değerlendirilmesi (Gelibolu Yarımadası’nın Doğu Kesimi), Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
10. Dai, F.C., Lee, C.F., Li, J., Xu, Z.W., 2001, “Assessment of Landslide Susceptibility on The Natural Terrain of Lantau Island, Hong Kong”, Environmental Geology, Vol. 40(3), pp. 381–391.
11. Doğan, S., Akıncı, H., Kılıçoğlu, C., 2012, “Bayes Olasılık Teoremi Kullanılarak Samsun İl Merkezinin Heyelan Duyarlılık Haritasının Üretilmesi”, 65. Türkiye Jeoloji Kurultayı, Ankara, 2-6 Nisan 2012.
12. Doyuran, V., Lünel, T., Altıner, D., Koçyiğit, A., 1985, “Samsun Yerleşim Sahası Mikrobölgelendirme Çalışmaları”, Türkiye Jeoloji Kurumu Bülteni, Vol.28, pp. 93-103.
13. Ercanoğlu, M., Gökçeoğlu, C., Van Asch, Th. W.J., 2004, “Landslide Susceptibility Zoning North of Yenice (NW Turkey) by Multivariate Statistical Techniques”, Natural Hazards, Vol. 32(1), pp. 1–23.
14. Erener, A., Lacasse, S., 2007, “Landslide Susceptibility Mapping Using GIS”, The Union of Chambers of Turkish Engineers and Architects (UCTEA) Geographical Information Systems Congress, Trabzon, KTU, October 30 – November 02.
15. 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, Vol. 7(1), pp. 55–68.
16. Gokce, O., Ozden, S., Demir, A., 2008, “Türkiye’de Afetlerin Mekânsal ve İstatistiksel Dağılımı Afet Bilgileri Envanteri”, Bayındırlık ve İskân Bakanlığı Afet İşleri Genel Müdürlüğü, Afet Etüt ve Hasar Tespit Daire Başkanlığı, Ankara.
17. Gökçeoğlu, C., Duman, T. Y., Sönmez, H., Nefeslioğlu, H.A., 2005, “17 Mart 2005 Kuzulu (Koyulhisar, Sivas) Heyelanı”, Mühendislik Jeolojisi Bülteni, Vol. 20, pp. 17–28.
18. Gökçeoğlu, C., Ercanoğlu, M., 2001, “Heyelan Duyarlılık Haritalarının Hazırlanmasında Kullanılan Parametrelere Ilişkin Belirsizlikler”, Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Bülteni, Vol. 23, pp. 189–206.
19. Guha-Sapir, D., Hoyois, Ph., Below, R., 2016, “Annual Disaster Statistical Review 2015: The Numbers and Trends”, Centre for Research on the Epidemiology of Disasters (CRED), Université catholique de Louvain, Brussels, Belgium.
20. Hong, H., Pourghasemi, H.R., Pourtaghi, Z.S., 2016, “Landslide Susceptibility Assessment in Lianhua County (China): A Comparison between a Random Forest Data Mining Technique and Bivariate and Multivariate Statistical Models”, Geomorphology, Vol. 259, pp. 105-118.
21. Jebur, M.N., Pradhan, B., Tehrany, M.S., 2014, “Optimization of Landslide Conditioning Factors Using Very High-Resolution Airborne Laser Scanning (Lidar) Data at Catchment Scale”, Remote Sensing of Environment, Vol. 152 (2014), pp. 150-165.
22. Kavzoglu, T., Sahin, E.K., Colkesen, I., 2015, “Selecting Optimal Conditioning Factors in Shallow Translational Landslide Susceptibility Mapping Using Genetic Algorithm”, Engineering Geology, Vol. 192 (2015), pp. 101-112.
23. Kayastha, P., 2015, “Landslide Susceptibility Mapping and Factor Effect Analysis Using Frequency Ratio in a Catchment Scale: A case study from Garuwa sub-basin, East Nepal”, Arabian Journal of Geosciences, Vol. 8(10), pp. 8601-8613.
24. Keskin, İ., 2011, “1:100.000 Ölçekli Türkiye Jeoloji Haritaları, SAMSUN E-36 ve F-36 Paftaları”, Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü, No:149, Ankara.
25. Kılıç, F., Gökaşan, E., 2009, “Yeryüzü Şekillerinin SYM ile CBS Ortamında Değerlendirilmesi (Ders Notu)”, YTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, http://www.yildiz.edu.tr/~fkilic/CBSYeryuzuV4.pdf, visit date: August 6, 2014.
26. Kumtepe, P., Nurlu, Y., Cengiz, T., Sütçü, E., 2009, “Bolu Çevresinin Heyelan Duyarlılık Analizi”, TMMOB Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 02-06 Kasım İzmir.
27. Lee, S., Min, K., 2001, “Statistical Analyses of Landslide Susceptibility at Yongin, Korea”, Environmental Geology, Vol. 40(9), pp. 1095–1113.
28. Lee, S., Choi, J., Min, K., 2004, “Probabilistic Landslide Hazard Mapping Using GIS and Remote Sensing Data at Boun, Korea”, Int. J. Remote Sensing, Vol. 25(11), pp. 2037-2052.
29. Lee, S., Evangelista, D.G., 2005, “Landslide Susceptibility Mapping using Probability and Statistics Models in Baguio City, Philippines”, ISPRS 31st International Symposium on Remote Sensing of Environment, Saint Petersburg, Russia, 20-24 May 2005.
30. Lee, S., Talip, J.A., 2005, “Probabilistic Landslide Susceptibility and Factor Effect Analysis”, Environmental Geology, Vol. 47(7), pp. 982-990.
31. Lee, S., Pradhan, B., 2007, “Landslide hazard mapping at Selangor, Malaysia using frequency ratio and logistic regression models”, Landslides, Vol. 4, pp. 33-41.
32. Özdemir, A., Altural, T., 2013, “A Comparative Study of Frequency Ratio, Weights of Evidence and Logistic Regression Methods for Landslide Susceptibility Mapping: Sultan Mountains, SW Turkey”, Journal of Asian Earth Sciences, Vol. 64, pp. 180–197.
33. Öztekeşin, K., 2008, “Samsun Kenti (Büyükşehir Belediyesi) İçmesuyu Potansiyeli”, TMMOB Samsun Kent Sempozyumu, Samsun, 27-29 Kasım 2008.
34. Petschko, H., Brenning, A., Bell, R., Goetz, J., Glade, T., 2014, “Assessing The Quality of Landslide Susceptibility Maps – Case Study Lower Austria”, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., Vol. 14, pp. 95–118.
35. Regmi, N.R., Giardino, J.R., Vitek, J.D., 2010, “Modeling Susceptibility to Landslides Using The Weight of Evidence Approach: Western Colorado, USA”, Geomorphology, Vol. 115(1-2), pp. 172–187.
36. Sezer, E.A., Nefeslioglu, H.A., Osna, T., 2017, “An Expert-based Landslide Susceptibility Mapping (LSM) Module Developed for Netcad Architect Software”, Computers & Geosciences, Vol. 98, pp. 26-37.
37. Temizel, İ., Arslan, M., Abdioğlu, E., Yücel, C., 2014, “Mineral Chemistry and Thermobarometry of Eocene Monzogabbroic Stocks from the Bafra (Samsun) area in Turkey: Implications for Disequilibrium Crystallization and Emplacement Conditions”, International Geology Review, Vol. 56 (10), pp. 1226-1245.
38. van Westen, C.J., 2002, “Use of Weights of Evidence Modeling for Landslide Susceptibility Mapping”, http://www.adpc.net/casita/Case_studies/Landslide hazard assessment/Statistical landslide susceptibility assessment Weights of evidence modeling CS C
39. Colombia/Weights_of_evidence_modelling_for_landslide_susceptibility_mapping.pdf, visit date: 15 July 2016. van Westen, C.J., Rengers, N., Soeters, R., 2003, “Use of Geomorphological Information in Indirect Landslide Assessment”, Natural Hazards, Vol. 30(3), pp. 399–419.
40. Varnes, D.J., 1958, Landslide Types and Processes, in Eckel E.B., ed., Landslides and Engineering Practice, Highway Research Board Special Report 29 (pp.20-47). NAS‐NRC Publication 544, Washington, D.C.
41. Varnes, D.J., 1978, Slope Movement Types and Processes, in Schuster, R.L., and Krizek, R.J., eds., Landslides—Analysis and control: National Research Council, Washington, D.C., Transportation Research Board, Special Report 176, p. 11–33.
42. Vijith, H., Krishnakumar, K.N., Pradeep, G.S., Ninu Krishnan, M.V., Madhu, G., 2014, “Shallow Landslide İnitiation Susceptibility Mapping by GIS-based Weights-of-Evidence Analysis of Multi-Class Spatial Data-Sets: A Case Study From The Natural Sloping Terrain of Western Ghats, India”, Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards, Vol. 8(1), pp. 48-62.
43. Vos, F., Rodriguez, J., Below, R., Guha-Sapir D., 2010, “Annual Disaster Statistical Review 2009: The Numbers and Trends”, Centre for Research on the Epidemiology of Disasters (CRED), Université catholique de Louvain, Brussels, Belgium.
44. Yalçın, A., 2007, “Heyelan Duyarlılık Haritalarının Üretilmesinde Analitik Hiyerarşi Yönteminin ve CBS’nin Kullanımı”, Selçuk Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 22(3), pp. 1–14.
45. Yalçın, A., 2008, “GIS-based Landslide Susceptibility Mapping Using Analytical Hierarchy Process and Bivariate Statistics in Ardesen (Turkey): Comparisons of Results and Confirmations”, Catena, Vol. 72(1), pp. 1–12.
46. Yılmaz, I., 2009, “Landslide Susceptibility Mapping Using Frequency Ratio, Logistic Regression, Artificial Neural Networks and Their Comparison: A Case Study from Kat landslides (Tokat-Turkey)”, Computers & Geosciences, Vol. 35(6), pp. 1125–1138.