Frekans oranı yönteminin erozyon duyarlılık analizinde kullanımı: Selendi Çayı Havzası (Manisa) örneği

Öz

Coğrafi Bilgi Sistemleri yazılımları ile yapılan erozyon duyarlılık analizleri hazır ya da bağımsız erozyon modelleri kullanılarak yapılmaktadır. Parametre sayısının ve analiz yönteminin kullanıcılar tarafından özgürce belirlenebildiği bağımsız erozyon modelleri ile yapılan erozyon duyarlılık analizleri özellikle son yıllarda oldukça artmıştır. Bağımsız erozyon modeli oluşturmada kullanılan çeşitli yöntemler vardır. Bağımsız erozyon modeli oluşturmada kullanılabilecek yöntemlerinden biri de frekans oranıdır. Frekans oranı tamamen istatistiksel bir yöntem olup genellikle heyelan duyarlılık çalışmalarında kullanılmaktadır. Heyelan olayı arazide veya uydu görüntülerinden hatta topografya haritalarından tespit edilerek bununla ilgili bir envanter oluşturulması nispeten daha kolay olduğu için frekans oranı yöntemiyle heyelan duyarlılık analizi yapmak mümkündür. Bu çalışmada arazide ölçmesi ve tespit edilmesi heyelana göre nispeten zor bir süreç olan erozyon olayını frekans oranı yöntemiyle analiz ederek tamamen istatistiksel analize dayalı objektif bir erozyon duyarlılık analizi yapmak hedeflenmiştir. Bunun için arazide erozyonun şidddetli olduğunu gösteren işaretler kullanılarak bir envanter hazırlanmıştır. Araştırma alanında erozyonu etkilediği düşünülen topografik, jeolojik, hidrografik, çevresel ve iklimle ilgili parametreler kullanılarak bir veri tabanı oluşturulmuştur. Sonuçta erozyon yüzeyleri envanteri ile araştırma alanında erozyonu etkilediği düşünülen parametreler birlikte değerlendirilerek, frekans oranı yöntemiyle Selendi Çayı Havzası için bir erozyon duyarlılık analizi yapılmıştır. Frekans oranı gibi tamamen istatistiksel bir yöntemin erozyon duyarlılığında kullanılması araştırmacıların objektif bir değerlendirme yapmasına imkan sağladığı ve uzman görüşüne dayalı subjektif parametre ağırlıklandırma yöntemlerinin aksine kullanıcı kaynaklı hataları engelleyebileceği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• Frekans oranı,Erozyon duyarlılığı

The use of frequency ratio method in erosion susceptibility analysis: the case of Selendi River Basin (Manisa)

Öz

Erosion susceptibility analysis done by Geographic Information Systems are made using prepared or independent erosion models. Recently, erosion susceptibility analyses made by independent erosion models in which parameter numbers and analysis methods can be freely selected by users, have raised. There are various methods used in creating independent erosion model. One of them is frequency ratio. Frequency ratio is totally statistical method and is usually used in landslide susceptibility studies. It is possible to make landslide susceptibility analysis because it is easier to create an inventory by defining landslide on area or via satellite imaging, even by topographic map. In this study, it is aimed to make an erosion susceptibility analysis which is totally statistical, by using frequency ratio. This measurement and defining process is much harder than landslide. Therefore, an inventory is prepared by using signs that show erosion is severe in the land. In research area, a database is created by using topographic, geologic, hydrographical, environmental and climatic parameters which are tought to be effecting erosion. Finally, an erosion susceptibility analysis for Selendi River Basin through the frequency ratio method. In this method, the parameters that is tought to be effecting the erosion in the area and the erosion surfaces inventory are assessed together. Using of a completely statistical method such as frequency ratio enables users to make an assessment which is objective. Also, using these methods may inhibit errors originating from users, on the contrary of subjective parameter weighting which is based on specialist opinion. 

Anahtar Kelimeler

• Frequency ratio,Erosion susceptibility,Selendi River Basin

Kaynakça

1. Agnesi V, Angileri S, Cappadonia C, Conoscenti C, Rotigilano E, 2011. Multi-parametric GIS analysis to assess gully erosion susceptibility: a test in Southern Sicily, Italy. Landform Analysis. 17: 15-20.
2. Akgün A, 2007. Ayvalık ve yakın çevresinin erozyon ve heyelan duyarlılığının Coğrafi Bilgi Sistemleri tabanlı incelenmesi. Doktora Tezi, Dokuz Eylül Üni. Fen Bilimleri Ens., İzmir.
3. Akgün A, Türk N, 2010. Mapping erosion susceptibility by a multivariate statistical method: a case study from the Ayvalık Region, NW Turkey. Computers&Geosciences. 37 (9): 1515-1524.
4. Anabalagan R, 1992. Landslide hazard evaluation and zonation mapping in mountainous terrain. Engineering Geology. 32 (4): 269-277. Avcı V, 2016. Gökdere Havzası ve çevresinin (Bingöl Güneybatısı) frekans oranı metoduna göre heyelan duyarlılık analizi. Marmara Coğrafya Dergisi. 34: 160-177. Başayiğit L, Uçar G, Dedeoğlu M, 2016. CBS ve LANDSAT uydu görüntüsü ile Beyşehir Gölü Havzası toprak kayıplarının RUSLE metoduna göre tahmini. Süleyman Demirel Üniversitesi Ziraat Fak. Dergisi. 11(2): 1-10.
5. Bathrellos G, Skilodimou H, 2007. Using the analytic hierarchy process to create an erosion risk map, a case study in Malakasiotiko Stream, Trikala Perfecture. Bulletin of the Geological Society of Greece. XXXX: 1904-1915.
6. Bayramin İ, 2003. Soil erosion risk assessment with LEAM model; case study: Beypazarı Area. Turkish Journal of Agriculture and Forestry. 23: 105-116.
7. Bayramin İ, Dengiz O, Başkan O, Parlak M, 2003. Soil erosion risk assessment with ICONA model; case study: Beypazari Area. Turkish Journal of Agriculture and Forestry. 27 (2): 105-116
8. Bayramin İ, Erpul G, Erdoğan EH, 2006. Use of CORINE methodology to assess soil erosion risk in the semi-arid area of Beypazari-Ankara, Turkey. Turkish Journal of Agricultural and Foresty. 30: 81-100.

9. Begueria S, 2006. Validation and evaluation of predictive models in hazard assessment and risk management. Natural Hazards, 37: 315-329.
10. Bonham-Carter GF, 1994. Geographic Information Systems for geoscientists, Modeling with GIS. Pergamon Press, Oxford.
11. Campling P, Gobin A, Feyen J, 2002. Logistic modelling to spatially predict the probability of soil drainage class. Soil Science Society of America Journal. 66: 1390-1401.
12. Carrara A, Cardinali M, Detti R, Guzzetti F, Pasqui V, Reichenbach P, 1991. GIS techniques and statistical models in evaluating landslide hazard. Earth Surf Processes and Landforms. 16 (5): 427-445.
13. Conforti M, Pietro P, Aucelli PPC, Robustelli G, Scarciglia F, 2011. Geomorphology and GIS analysis for mapping gully erosion susceptibility in the Turbolo Stream Catchment (Norhern Calabria, Italy). Natural Hazards. 56: 881-898.
14. Conoscenti C, Di Maggio C, Rotigliano E, 2008. Soil erosion susceptibility assessment and validation using a geostatistical multivariate approach: a test in Southern Sicily. Natural Hazards. 46: 287-305.
15. Chung CF, Fabbri AG, 1999. Probabilistic prediction models for landslide hazard mapping. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 65 (12): 1388-1399.
16. Clark R, 1980. Erosion condition classification system. U.S. Department of the Interior, Bureau of Land Management, Technical Note No: 346, Denver Service Center, Colarado.
17. Crawford AR, 1975. 1/25000’lik J21-c1, c3-c4; K21-b1, b2, b3, b4 paftaları kapsamına giren Demirci, Simav, Selendi arasında kalan sahanın jeolojisi hakkında rapor, MTA Raporu, No: 6892, Ankara.
18. Cürebal İ, Ekinci D, 2006. Kızılkeçili Deresi Havzasında CBS tabanlı RUSLE yöntemiyle erozyon analizi. Türk Coğrafya Dergisi. 47: 15-30.
19. Çevik E, Topal T, 2003. GIS-based landslide susceptibility mapping for a problematic segment of the natural gas pipeline, Hendek (Turkey). Environmental Geology. 44 (8): 949-962.
20. Çilek A, Berberoğlu S, 2013. Coğrafi Bilgi Sistemleri yardımıyla Seyhan Havzasında PESERA ve RUSLE erozyon modellerinin kıyaslanması. TMMOB 2013 Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi.11-13 Kasım 2013. Ankara.
21. Çilek A, Berberoğlu S, Erdoğan MA, Dönmez C, 2014. PESERA ve RUSLE erozyon modellerinin Akdeniz ve Ege havzalarındaki sonuçlarının karşılaştırılması. UZAL-CBS 2014. 14-17 Kasım 2014. İstanbul.
22. Dai FC, Lee CF, Li J, Xu ZW, 2001. Assessment of landslide susceptibility on the natural terrain of Lantau Island, Hong Kong. Environmetal Geology. 40 (3): 381-391.
23. Dai FC, Lee CF, 2002. Landslide characteristics and slope instablity modelling using GIS, Lantau Island, Hong Kong. Geomorphology. 42: 213-228.
24. De Bie, CAJM, 2005. Assessment of soil erosion indicators for maize-based agro-ecosystems in Kenya. Catena. 59: 231-251.
25. De Lollo JA, Sena JN, 2013. Establishing erosion susceptibility: analytical hierarchical process and traditional approaches. Bulletin of Engineering Geology and the Environment. 72: 589-600.
26. Dindaroğlu T, Canpolat MY, 2013. Erzurum ili Kuzgun Baraj Gölü Havzasında gerçek ve potansiyel erozyon risk alanlarının CORINE yöntemiyle belirlenmesi. KSÜ Doğa Bil.Dergisi. 16 (3): 1-8.
27. Dramis F, Gentili B, 1977. Contributo allo studio delle acclività dei versanti nell’appennino umbro-marchigiano. Studi Geologici Camerti. 3: 153-164.
28. Ercan E, Türkecan A, Dinçel A, Günay E, 1983. Kula-Selendi (Manisa) dolaylarının jeolojisi. Jeoloji Mühendisliği Dergisi. 17: 3-28.
29. Erdem M, 2017. Erozyon tahmin modelleri ile toprak kaybının hesaplanması. Yüksek Lisans Tezi, Ordu Üni. Fen Bilimleri Ens., Ordu.
30. Erener A, Düzgün HSB, 2007. Heyelan analizlerinde coğrafi ağırlıklandırılmış regresyon (CAR) metodu. 11. Türkiye Bilimsel Harita ve Teknik Kurultayı, 02-06 Nisan 2007, Ankara.
31. Erener A, Lacasse S, 2007. Heyelan duyarlılık haritalamasında CBS kullanımı. TMMOB Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 30 Ekim-02 Kasım 2007, Trabzon.
32. Erinç S, 1982. Jeomorfoloji I. Genişletilmiş 3.Baskı. İstanbul Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Yay. İstanbul.
33. Gleen EM, Elfatih AB, Eltahir Rafael LB, 1998. On the sensitivity of drainage density to climate change. Water Resources Research. 34 (4): 855-862.
34. Guzzetti F, Carrara, A, Cardinali M, Reichenbach P, 1999. Landslide hazard evaluation: a review of current techniques and their application in a multi-scale study, Central Italy. Geomorphology. 31 (1-4): 181-216.
35. Herweg K, 1996. Assessment of current erosion damage. Lang Druck AG, Liebefeld, Switzerland.
36. Horton RE, 1945. Erosional development of streamsand their drainage basins: hydrophysical approach to quantitative geomorphology. Bulletin of the Geological Society of America. 56: 275-370.
37. Hoşgören Y, 1983. Akhisar Havzası. İstanbul Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Yayınları, No: 3088, İstanbul.
38. Hudson N, 1995. Runoff, erosion and sedimentation: prediction and measurement. FAO (Ed.), In: Land and Water Integration and River Basin Management (ed. FAO) FAO Land and Water Bulletin, 1-85.
39. Huggett RJ, Cheesman J, 2002. Topography and the environment. Prentice Hall Press, New Jersey.
40. Jadda M, Shafri HZM, Mansor SB, Sharifikia M, Pirasteh S, 2009. Landslide susceptibility evaluation and factor effect analysis using probabilistic¬ frequency ratio model. European Journal of Scientific Research. 33 (4): 654-¬668.
41. Jordan G, 2007. Digital terrain analysis in a GIS environment, concepts and development. In: Digital Terrain Modelling (eds: Peckham RJ, Jordan, G) Springer, New York, 1-39.
42. Kakembo V, Xanga WW, Rowntree K, 2009. Topographic thresholds in gully development on the hillslopes of communal areas in Ngqushwa Local Municipality, Eastern Cape, South Africa. Geomorphology, 110: 188-195.
43. 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.
44. Kheir RB, Wilson J, Deng J, 2007. Use of terrain variables for mapping gully erosion susceptibility in Lebanon. Earth Surface Processes and Landforms. 32: 1770-1782.
45. Kravchenko AN, Bollero GA, Omonode RA, Bullock DG, 2002. Quantitative mapping of soil drainage classes using topographical data and soil electrical conductivity. Soil Science Society of America Journal. 66: 235-243.
46. Lee, S., Mın, K, 2001. Statistical Analyses of Landslide Susceptibility at Yongin, Korea. Environmental Geology, 40 (9), 1095–1113.
47. Lee S, Choi J, Mın K, 2004. Probabilistic landslide hazard mapping using GIS and Remote Sensing data at Boun, Korea. International Journal of Remote Sensing. 25 (11): 2037-2052.
48. Lesschen JP, Cammeraat LH, Nıeman T, 2008. Erosion and terrace failure due to agricultural land abondonment in a semi-arid environment. Earth Surface Processes and Landforms. 33(10): 1574-1584.
49. Macka Z, 2001. Determination of texture of topography from Large Scalecon tour maps. Geografskivestnik, 73 (2): 53-62.
50. Maharaj RJ, 1993, Landslide processes and landslide susceptibility analysis from an Upland Watershed: a case study from St Andrew, Jamaica, West Indies. Engineening Geology. 34 (1-2): 53-79.
51. Moayeri M, Maleki A, Entezari M, Moradi K, Olfati S, 2013. Simulation of possibility of gully erosion in catchment of Dyreh by analytical hierarchy process (AHP). Journal of Basic and Applied Scientific Research. 3 (7): 1-9.
52. Moore ID, Grayson RB, Ladson AR, 1991. Digital terrain modelling: a review of hydrological, geomorphological, and biological applications. Hydrological Processes. 5: 3-30.
53. Mueller TG, Cetin H, Fleming RA, Dıllon CR, Katathanasıs AD, Shearer SA, 2005. Erosion probability maps: calibrating precision agriculture data with soil surveys using logistic regression. Journal of Soil and Water Conservation. 60 (6): 462-468.
54. Nagarajan R, Roy A, Vinod Kumar R, Mukherjee A, Khıre MV, 2000. Landslide hazard suspectibility mapping based on terrain and climatic factors for tropical monsoon regions. Bulletin Engineering Geology and the Environment. 58 (4): 275-287.
55. Nasri M, Feiznia S, Jafari M, Ahmadı H, 2008. Using field Indices of rill and gully in order to erosion estimating and sediment analysis (case study: Menderjan Watershed in Isfahan Province, Iran). International Journal of Environmental, Chemical, Ecological, Geological and Geophysical Engineering. 2 (7): 69-75.
56. Nefeslioğlu HA, Duman TY, Durmaz S, 2008. Landslide susceptibility mapping for a part of tectonic Kelkit Valley (Eastern Black Sea region of Turkey). Geomorphology. 94: 401-408.
57. Ogbonna JU, Alozie M, Nkemdırım V, Eze MU, 2011. GIS analysis for mapping gully erosion impacts on the geo-formation of the Old Imo State, Nigeria. ABSU Journal of Environment Science and Technology 1: 48-61.
58. Ozaner S, 1984. Kula-Selendi yörelerinin jeomorfolojisi ve morfo-tektoniği. MTA Raporu, No: 7599, Ankara.
59. Ozaner S, 1988. Kula ve Selendi yörelerinin jeomorfolojisi. Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi, Deniz Bilimleri ve Coğrafya Enstitüsü, Jeomorfoloji Anabilim Dalı, İstanbul.
60. Özden Ş, Özden M, 1997. Türkiye toprak erozyon tahmin modeli TURTEM. Başbakanlık Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü Yayınları, Ankara.
61. Pektezel H, 2015. Gelibolu Yarımadası'nda CBS tabanlı RUSLE (3D) yöntemiyle erozyon duyarlılık analizi. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi. 17: 131-151.
62. Pulice I, Scarcıglia, F, Leonardi L, Robustelli G, Conforti M, Cuscıno M, Lupiano, V, Critelli S, 2009. Studio multidisciplinare di forme e processi denudazionali Nell’area di Vrica (Calabria Orientale). Bollettino della Società Geografica Italiana. 87 (I–II): 399-414.
63. Raissouni A, Issa LK, El Arrım A, Maâtouk, M, Passalacqua R, 2012. GIS-based model to assess erosion sensitivity in Northern Morocco, Laou Watershed case study. International Journal of Geosciences. 3: 610-626.
64. Reis S, Yalçın A, Atasoy M, Nişancı R, Bayrak T, Sancar C, Ekercin S, 2009. CBS ve uzaktan algılama teknikleri İle heyelan duyarlılık haritalarının üretimi: Rize ili örneği. Türkiye Ulusal Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği V. Teknik Sempozyumu, 4-6 Şubat, Ankara.
65. Ronghua Z, Liu X, Heathman GC, Yao X, Hu X, Zhang G, 2013. Assessment of soil erosion sensitivity and analysis of sensitivity factors in the Tongbai-Dabie mountainous area of China. Catena. 101: 92-98.
66. Stocking MA, Murnaghan N, 2001. Handbook for the field assessment of land degradation, Arthscan Publications Ltd, London.
67. Sunkar M, Avcı V, 2015. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Uzaktan Algılama (UA) ile Hasret Dağı ve çevresinin (Elazığ) erozyon duyarlılık analizi. Coğrafi Bilimler Dergisi. 13 (1): 17-40.
68. Tağıl Ş, 2007. Tuzla Çayı Havzasında (Biga Yarımadası) CBS-tabanlı RUSLE modeli kullanarak arazi degredasyonu risk değerlendirmesi. Ekoloji. 17 (65): 11-20.
69. USDA, 1993. Soil survey manual. Soil Conservation Service, U.S. Department of Agriculture Handbook 18, USA.
70. Valentin C, Poesen J, Li Y, 2005. Gully erosion: impacts, factors and control. Catena. 63: 132-153.
71. Vigiak O, Okoba Barrack O, Sterk G, Stroosnıjder L, 2005. Water erosion assessment using farmers’ indicators in the West Usambara Mountains, Tanzania. Catena. 64: 307-320.
72. Wilson JP, Gallant JC, 2000. Terrain analysis principles and applications. John Wiley and Sons, Canada.
73. 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. 35 (6): 1125-1138.
74. Yüksel A, Avcı V, 2015. Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama ile Yamaç Havzası'nın (Bingöl) erozyon duyarlılık analizi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 32 (2): 116-128.
75. Zhang R, Lıu X, Heathman GC, Yao X, Hu X, Zhang G, 2012. Assessment of soil erosion sensitivity and analysis of sensitivity factors in the Tongbai-Dabie mountainous area of China. Catena. 101: 92-98.
76. Web 1, https://blogs.esri.com/esri/arcgis/2010/10/27/understanding-curvature-rasters/ (Son erişim: 02.05.2015)