Ağırlıklı Çakıştırma Yöntemi İle Vahkin Çayı (Bingöl) Havzası’nda Erozyon Durumunun Belirlenmesi

Bu çalışmada Vahkin Çayı Havzası’nın erozyon durumunun analiz edilmesi amaçlanmıştır. Bingöl’ün güneyinde yer alan havzanın sularını Vahkin Çayı toplamaktadır. Vahkin Çayı Genç Ovası’nda Murat Nehri’ne bağlanmaktadır. Tektonik olarak aktif olan havzada yükselti farkı fazla, eğim yüksektir. Bitki örtüsünün seyrek olduğu havzada akarsu aşındırması fazladır. Bunun sonucunda şiddetli erozyon yaşanmaktadır.Bu çalışmada eğim, akarsu yoğunluğu, Normalize Fark Bitki İndeksi (NDVI) ve arazi kullanımı faktörleri kullanılarak havzanın erozyon durumu analiz edilmiştir. Çalışma alanına ait Sayısal Yükselti Modelinden (SYM) eğim haritası, uydu görüntüsünden NDVI ve Arazi Kullanımı, topoğrafya haritasından akarsu yoğunluğu elde edilmiştir. Faktör haritaları yeniden sınıflandırılmış, erozyon üzerindeki etkilerine göre risk puanı verilmiş ve toplanmıştır.Sonuç haritasına göre havzada erozyon duyarlılığı çok yüksek olan sahalar % 17, yüksek sahalar % 12, orta olan sahalar % 53, düşük ve çok düşük olan sahalar ise % 20 alan kaplamaktadır. Havzanın kuzeyinde erozyon yüksek, güneyde düşüktür. Bu durum eğim farkına ve bitki örtüsüne bağlıdır. Bu nedenle erozyonu önlemek için bitki örtüsü iyileştirilmelidir.

Anahtar Kelimeler:

Vahkin Çayı Havzası, Bingöl, Erozyon, Ağırlıklı çakıştırma yöntemi

-

The study was set to analyze to erosion status of Vahkin Stream Watershed. Vahkin stream gathers waters of the watershed located in the south of Bingol. Vahkin merges with Murat River in Genc lowland. The elevation and slope degree are very high in the watershed which is a tectonically active site. Thus, the watershed faces a severe erosion. Erosion status of the watershed was analyzed through slope, drainage density, Normalized Differences Vegetation Index (NDVI) and land use factors. Slope degree from Digital Elevation Model (DEM), NDVI and land uses from satellite images and drainage density from a topographic map. The factor maps were reclassified, given a grade according to their risk point and finally added. The result indicated that in the watershed very high erosion sensitive areas cover 17%, high sensitive areas 12%, medium sensitive areas 53%, and low and very low areas 20%. These numbers were greatly affected by the slope degrees and vegetation cover. Thus, especially vegetation is must be improved in the watershed to limit erosion

Keywords:

Vahkin Stream Watershed, Bingol, Erosion, Weighted Superimposed method,

PDF

___

Kaynaklar
Akgün A. 2007. Ayvalık ve yakın çevresinin eorzyon ve heyelan duyarlılığının coğrafi bilgi sistemleri tabanlı incelenmesi, Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yayınlanmamış Doktora Tezi, İzmir.
Aranoff S. 1991. GIS: A Management Perspective, WDL Publications Ottowa, Canada. Carrara, A. 1983,
Carrara A. 1989. Landslide hazard mapping by statistical methods: A black box approach. Proc. Int. Workshop Natural Disasters in Europ.-Mediterr. Countries, Perugia, June 27 – July 1, 1988, CNR-USNSF, 205-224.
Emre Ö., Duman, T.Y., Olgun, Ş. 2012. 1:250.000 ölçekli diri fay haritası serisi: Muş paftası, Maden Tetkik Arama Enstitüsü Genel Müdürlüğü, Ankara.
Görcelioğlu E. 2003. Sel ve Çığ Kontrolu. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Yayınları, Yayın No.473, İstanbul, 384 s.
Hatfield J.L., Kanemasu E.T., Asrar G., Jackson R.D, Pinter P.J., Reginato R.J., Idso S.B. 1985. Leaf area estimates from spectral measurements over various planting dates of wheat Int.J. Remote Sens., 6: 167–75.
Jensen J.R. 2000. Indroductory digital image processing: a remote sensing perspective. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, Inc., 319 pp.
Kızılelma Y., Karabulut M. 2014. Mut Havzası’nda Erozyona Duyarlı Alanların Belirlenmesi, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi The Journal of International Social Research Cilt: 7 Sayı: 31 Volume: 7 Issue: 31www.sosyalarastirmalar.com Issn: 1307-9581
Lee S., Choi J., Min, K. 2002. Landslide susceptibility analysis and verification using the Bayesian probability model. Environmental Geology, 43: 120-131.
Mkhonta M.M. 2000. Use of Remote Sensing and Geographic Information System (GIS) in the Assessment of Soil Erosion in the Gwayimane and Mahhuku Catchment Areas with Special Attention on Soil Erodibility K-Factor. Msc Thesis, Int. Inst. For Geo-inform. Science and Earth Observation (ITC), Enschede, The Netherlands. 88 p
Petter P. 1992. GIS and Remote Sensing for Soil Erosion Studies in Semi-arid Environments. PhD, University of Lund, Lund. 112 p.
Potter C.S., Randerson J.T., Field C.B. 1993. Terrestrial Ecosystem Production: a Process Model Based on Global Satellite and Surface Data, Global Biogeochemical Cycles, 7: 811-841.
Rib H.T., Liang, T. 1978. Recognition and identification, In: Schuster, R.L. and Krizek, R.J.,(eds.). Landslides analysis and control. National Academy of Science, Trans. Resear. Board Special Report, 176, p.34-80, Washington D.C
Tonbul S. 1990. Bingöl Ovası ve Çevresinin Jeomorfolojisi ve Gelişimi, Coğrafya Araştırmaları Dergisi, 2(2): 329-352.
Townshend J.R.G., Justice CO. 1995. Spatial variability of images monitoring changes in the normalized difference vegetation index. International Journal of Remote Sensing, 16: 2187-2195.
Uzun M. 2014. Lale Dere (Yalova) Havzası’nın jeomorfolojik özelliklerinin jeomorfometrik analizlerle incelenmesi. Route Educational and Social Science Journal, 3: 72-78.
Van Vesten C.J., Rengers N., Terlien, M.T.J. 1997. Prediction of the occurrence of slope instability phenomena through GIS-based hazard zonation. Geol. Rundsch., 86: 404-414.
www.tema.org.tr. 2015.