Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye)

Serhat DAĞ, (Gümüşhane Üniversitesi, Jeoloji Mühendisliği Bölümü, Gümüşhane, Türkiye)
Fikri BULUT (Karadeniz Teknik Üniversitesi, Jeoloji Mühendisliği Bölümü, Trabzon, Türkiye)
Jeoloji Mühendisliği Dergisi
23 1
Yıl: 2012 Cilt: 36 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 35 - 62 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye)

Öz:
Ülkemizin en fazla yağış alan ve engebeli bölgelerinden biri olan Karadeniz Bölgesi’nde ve özellikle de Doğu Karadeniz Bölümü’nde meydana gelen doğal afetlerin başında heyelanlar gelmektedir. Bölge açısından heyelanların oluşturduğu hasar, uzun vadede dikkate alındığında, depremden daha fazladır. Bu çalışmada, Çayeli yöresinde 2002 yılı temmuz ayındaki sağanak yağış sonucunda meydana gelen heyelanlar araştırılmış ve inceleme alanının heyelan duyarlılık haritası hazırlanmıştır. İlk olarak heyelan envanter haritası oluşturulmuş ve toplam 149 adet heyelan haritalanmıştır. Arazi incelemeleri sonucunda litoloji-ayrışma, yamaç eğimi, yamaç eğim yönü, arazi örtüsü, yükseklik, akarsuya yakınlık faktörleri, heyelana neden olan parametreler olarak değerlendirilmiştir. İnceleme alanına ait topoğrafik ve tematik haritalar kullanılarak Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanında parametre haritaları üretilmiştir. Haritalar mevcut heyelanlarla ilişkilendirilerek frekans oranı değerleri belirlenmiştir. Bu değerlendirmelere göre, tamamen ayrışmış dasit ve piroklastitleri ile tamamen ayrışmış andezit-bazalt ve piroklastitlerinin heyelan oluşumunda etkili olduğu düşünülmektedir. Yine eğim sınıflarından 0º - 20º arası, yamaç eğim yönü sınıflarından kuzey-kuzeydoğuya bakan yamaçlar, topoğrafik yükseklik sınıflarından 0 - 200 m arasındaki yükseklik sınıfları elde edilen değerlere göre önemli görülmüştür. Benzer şekilde tarımsal alan ve yerleşim alanlarından oluşan arazi sınıfları ile 0 - 100 m arasındaki akarsuya yakınlık sınıfları da ikili karşılaştırmalarda önemli olarak değerlendirilen parametre sınıflarıdır. Daha sonra ağırlık değerleri hesaplanmış ve bu değerler dikkate alınarak heyelan duyarlılık haritası üretilmiştir. Son olarak üretilen haritanın performansını analiz etmek için mevcut heyelanlarla duyarlılık haritası karşılaştırılmış ve mevcut heyelanların % 81’inin duyarlı, yüksek ve çok yüksek duyarlı alanlarda bulunduğu belirlenmiştir.
Anahtar Kelime:

Konular: Coğrafya Jeoloji

An example for preparation of GIS-based landslide susceptibility maps: Çayeli (Rize, NE Türkiye)

Öz:
Landslides are leading natural disasters occurring in the Black Sea Region, which is one of the regions receiving a great deal of rain and which is the roughest one in our country, particularly the Eastern Black Sea. In the region, the damage caused by landslides is greater than that caused by earthquakes in the long term. In this study, the landslides that occurred in Çayeli in July 2002 as a result of heavy rain were investigated and the landslide susceptibility map was prepared for the study area. Initially, a landslide inventory map was created and 149 landslides in total were mapped. Based on field investigations, the factors of lithology-weathering, slope angle, slope aspect, landcover, elevation and proximity to river were evaluated as the parameters causing the landslides. Using topographical and thematic maps, the parameter maps were created in Geographical Information Systems (GIS) environment,. Associating the maps with the current landslides, their frequency ratio values were determined. In the light of these evaluations, it is thought that completely weathered dacite and pyroclastics, and completely weathered andesite-basalt and pyroclastics are effective in the landslide occurrence. The slope classes between 0º and 20º, northward-northeastward slopes and the elevation classes between 0 and 200 m were regarded as significant according to the obtained values. Similarly, landcover classes from agricultural and settlement area, and proximity to river classes between 0 - 100 m are parameter classes considered significant in paired comparisons. Then, weighted values were calculated and by taking these values into account, a landslide susceptibility map was created. Finally, to analyse the performance of the map, the current landslides and the susceptibility map were compared and 81% of current landslides were determined to be situated in susceptible, highly susceptible and very highly susceptible areas.
Anahtar Kelime:

Konular: Coğrafya Jeoloji
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Akgün, A., Bulut, F., 2007. GIS-based landslide susceptibility for Arsin-Yomra (Trabzon, North Turkey) region. Environmental Geology, 51, 1377-1387.
  • Akgün, A., Dağ, S., Bulut, F., 2008. Landslide susceptibility mapping for a landslide-prone area (Findikli, NE of Turkey) by likelihoodfrequency ratio and weighted linear combination models. Environmental Geology, 54, 1127-1143.
  • Akgün, A., Türk, N., 2010a. Landslide susceptibility mapping for Ayvalik (Western Turkey) and its vicinity by multicriteria decision analysis. Environmental Earth Science, 61, 595–611.
  • Akgün, A., Türk, N., 2010b. İki ve çok değişkenli istatistik ve sezgisel tabanlı heyelan duyarlılık modellerinin karşılaştırılması: Ayvalık (Balıkesir, Kuzeybatı Türkiye) örneği. Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 34 (2), 85-112.
  • Ayalew, L., Yamagishi, H., Ugawa, N., 2004. Landslide susceptibility mapping using gısbased weighted linear combination, The case in Tsugawa area of Agano River, Niigate prefecture, Japan. Landslides, 1, 73-81.
  • 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 (1-2), 15-31.
  • Baeza, C., Corominas, J., 2001. Assessment of shallow landslide susceptibility by means of multivariate statistical techniques. Earth Surface Processes and Landforms, 26, 1251-1263.
  • Barnard, P.L., Owen, L.A., Sharma, M.C., Finkel, R.C., 2001. Natural and humaninduced landsliding in the Garhwal Himalaya of Northern India. Geomorphology, 40, 21-35.
  • Choubey, V.D., Chaudhari, S., Litoria, P.K., 1992. Landslide hazard zonation in Uttarkashi and Tehri Districts P. Himalaya, India. Proceeding 6th International Symposium on Landslides, Christchurch, 911-917.
  • Çan, T., Nefeslioğlu, H.A., Gökçeoğlu, C., Sönmez, H., Duman, T.Y., 2005. Susceptibility assessments of shallow earthflows triggered by heavy rainfall at three catchments by logistic regression analyses. Geomorphology, 72, 250-271.
  • 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.
  • Dağ, S., Bulut, F., Akgün, A., 2006. İki değişkenli istatistiksel analiz yöntemi ile Çayeli (Rize) ve çevresindeki heyelanların değerlendirilmesi. 1. Heyelan Sempozyumu, Trabzon, Bildiriler Kitabı, 84.
  • Dağ, S., 2007. Çayeli (Rize) ve çevresinin istatistiksel yöntemlerle heyelan duyarlılık analizi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon, Doktora Tezi, 241 s (yayımlanmamış).
  • Dai, F.C., Lee, C.F., Xu, Z.W., 2001. Assessment of Landslide Susceptibility on the Natural Terrain of Lantau Island, Hong Kong. Environmental Geology, 40 (3), 381-391.
  • Dai, F.C., Lee, C.F., 2001. Terrain-based mapping of landslide susceptibility using a geographical ınformation system: A case study. Canadian Geotechnical Journal, 38, 911-923.
  • Donati, L., Turrini, M.C., 2002. An objective method to rank the importance of the factors predisposing to landslides with the GIS methodology: Application to an area of the Apennines (Valnerina; Perugia, Italy). Engineering Geology, 63, 277-289.
  • Ercanoğlu, M., Gökçeoğlu, C., 2002. Assessment of Landslide Susceptibility for a Landslide-Prone Area (North of Yenice, NW Turkey) by Fuzzy Approach. Environmental Geology, 41, 720-730.
  • Ercanoğlu, M., 2003. Bulanık Mantık ve İstatistiksel Yöntemlerle Heyelan Duyarlılık Haritalarının Üretilmesi: Batı Karadeniz Bölgesi (Kumluca Güneyi - Yenice Kuzeyi)” Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 203 s. (yayınlanmamış).
  • Environmental Systems Research Institute, 1996, Using ArcView GIS, United States of America. Fell, R., Corominas, J., Bonnard, C., Cascini, L., Leroi, E., Savage, W.Z., 2008. Guidelines for landslide susceptibility, hazard and risk zoning for land use planning. Engineering Geology, 102, 85-98.
  • Fernandez, C.I., Del Castillo, T.F., El Hamdouni, R., Montero, J.C., 1999. Verification of landslide susceptibility mapping: A case study. Earth Surface Process and Landforms, 24, 537-544.
  • Guillande, R., Gelugne, P., Bardintzeff, J.M., Brousse, R., Chorowich, J., Deffontaines, B., Parrot, J.F., 1993. Cartographie automatique de zones a aleas de mouvement de terrain sur ı’ile de Tahiti a partir de donnees digitales. Bulletin de la Societe Geologique de France, 164 (4), 577-583.
  • Gökçeoğlu, C., Aksoy, H., 1996. Landslide susceptibility mapping of the slopes in the residual soils of the Mengen Region (Turkey) by deterministic stability analyses and image processing techniques. Engineering Geology, 44, 147-161.
  • ISRM (International Society for Rock Mechanics), 1981. ISRM Suggested Methods; Rock Characterization, Testing and Monitoring. Pergamon Press, London, 211 p.
  • Korkmaz, S., Gedik, A., 1988. Rize-FındıklıÇamlıhemşin arasında kalan bölgenin jeolojisi ve petrol oluşumları. Jeoloji Mühendisleri Odası Yayını, 32-33, 5-15.
  • Lee, C.F., Ye, H., Yeung, M.R., Shan, X., Chen, G., 2001. A GIS-Based Methodology for Natural Terrain Landslide Susceptibility Mapping in Hong Kong. Episodes, 24 (3),150-159.
  • Lee, S., Chwae, U., Min, K., 2003. Landslide susceptibility mapping by correlation between topography and geological structure: The Janghung Area, Korea. Geomorphology, 46, 9-162.
  • Lee, S., 2005. Application of logistic regression model and its validation for landslide susceptibility mapping using GIS and remote sensing data. International Journal of Remote Sensing, 26 (7), 1477-1491.
  • Luzi, L., Pergalani, F., 1999. Slope instability in static and dynamic conditions for urban planning: The “Oltre Po Pavese” case history (Region Lombardia-Italy). Natural Hazards., 20, 57-82.
  • Mejia-Navarro, M., Wohl, E.E., 1994. Geological hazard and risk evaluation using GIS: Methodology and model applied to modellin, Colombia. Bulletin of the International Association of Engineering Geology, 31 (4), 459-481.
  • MİGM (Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü), 2007, Ankara, 4s.
  • Nagarajan, R., Roy, A., Vinod Kumar, R., Mukherjee, A., Khire, M.V., 2000. Landslide hazard susceptibility mapping based on terrain and climatic factors for tropical monsoon regions. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 58, 275-287.
  • Nefeslioğlu, H.A., Gökçeoğlu C., Sönmez H., 2008. An assessment on the use of logistic regression and artificial neural networks with different sampling strategies for the preparation of landslide susceptibility maps. Engineering Geology, 97, 171-191.
  • Ohlmacher, G.C., Davis, J.C., 2003. Using multiple logistic regression and GIS technology to predict landslide hazard in Northeast Kansas, USA. Engineering Geology, 69, 331-343.
  • Pachauri, A.K., Pant, M., 1992. Landslide Hazard Mapping Based on Geological Attributes. Engineering Geology, 32, 81-100.
  • Peloquin, S., Gwyn, Q.H.J., 2000. Using remote sensing, GIS and artificial ıntelligence to evaluate landslide susceptibility levels: Application in the Bolivian Andes. 4th International Conferance On Inteqrated GIS Environment Modules, Canada, 26-37.
  • Pradhan, S., Lee, B., 2010. Regional landslide susceptibility analysis using back-propagation neural network model at Cameron Highland, Malaysia. Landslides, 7, 13-30.
  • Rautella, P., Lakhera, R.C., 2000. Landslide risk analysis between giri and ton rivers in Himachal Himalaya (India). International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2 (3-4), 153-160.
  • Santacana, N., Baeza, B., Corominas, J., Paz, A.D., Marturia, J., 2003. A GIS-based multivariate statistical analysis for shallow landslide susceptibility maping in La Pobla de Lillet area (Eastern Pyrenees, Spain). Natural Hazards, 30, 281-295.
  • Süzen, M.L., 2002. Data Driven Landslide Hazard Assessment Using Geographical Information System and Remote Sensing. Middle East Technical University Graduate School of Natural and Applied Sciences Geological Engineering Department, PhD. Thesis, Ankara, 196 p. (unpublished).
  • Soeters, R.S., Van Westen, C.J., 1996. Slope Instability Recognition, Analysis and Zonation. In Landslides: Investigation and Mitigation A.K. Turner and R.L. Schuster (eds.). Transportation Research Board, National Research Council, Special Report-247, National Academy Press, Washington DC, 129-177.
  • Temesgen, B., Mohammed, M.U., Korme, T., 2001. Natural hazard assessment using gis and remote sensing methods, with particular reference to the landslides in the Wondogenet Area, Ethiophia. Physics and Chemistry of the Earth, 26 (9), 665- 675.
  • Van Westen, C.J., 1993. Remote Sensing and Geographic Information Systems for Geological Hazard Mitigation. The Faculty of Geo- Information Science and Earth Observation Journal, 4, 393-399.
  • Wilson, J.P., Gallant, J.C., 2000. Terrain Analysis Principles and Application, John Wiley & Sons, Canada, 479 p.
  • Yalçın, A., Bulut, F., 2007. Landslide susceptibility mapping using GIS and digital photogrametric techniques; a case study from Ardeşen (NETurkey). Natural Hazard, 41, 201-226.
  • Yalçın, A., 2008. GIS-based landslide susceptibility mapping using analytical hierarchy process and bivariate statistics in Ardesen (Turkey): Comparisons of results and confirmations. Catena, 72, 1-12.
  • Yeşilnacar, E., Topal, T., 2005. Landslide susceptibility mapping: A comparison of logistic regression and neural networks methods in a medium scale study, Hendek Region (Turkey). Engineering Geology, 79, 251-266.
  • 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 (3), 297-306.
APA DAĞ S, BULUT F (2012). Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye). , 35 - 62.
Chicago DAĞ SERHAT,BULUT Fikri Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye). (2012): 35 - 62.
MLA DAĞ SERHAT,BULUT Fikri Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye). , 2012, ss.35 - 62.
AMA DAĞ S,BULUT F Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye). . 2012; 35 - 62.
Vancouver DAĞ S,BULUT F Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye). . 2012; 35 - 62.
IEEE DAĞ S,BULUT F "Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye)." , ss.35 - 62, 2012.
ISNAD DAĞ, SERHAT - BULUT, Fikri. "Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye)". (2012), 35-62.
APA 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.
Chicago DAĞ SERHAT,BULUT Fikri Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye). Jeoloji Mühendisliği Dergisi 36, no.1 (2012): 35 - 62.
MLA DAĞ SERHAT,BULUT Fikri Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye). Jeoloji Mühendisliği Dergisi, vol.36, no.1, 2012, ss.35 - 62.
AMA DAĞ S,BULUT F Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye). Jeoloji Mühendisliği Dergisi. 2012; 36(1): 35 - 62.
Vancouver DAĞ S,BULUT F Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye). Jeoloji Mühendisliği Dergisi. 2012; 36(1): 35 - 62.
IEEE DAĞ S,BULUT F "Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye)." Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 36, ss.35 - 62, 2012.
ISNAD DAĞ, SERHAT - BULUT, Fikri. "Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasına bir örnek: Çayeli (Rize, KD Türkiye)". Jeoloji Mühendisliği Dergisi 36/1 (2012), 35-62.
Sayfa Oluşturulma Tarihi
22-04-2024 18:26

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları