COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ TABANLI MANTIKSAL REGRESYON YÖNTEMİ KULLANILARAK ÇUBUK-KALECİK (ANKARA) ŞABANÖZÜ (ÇANKIRI) ARASININ HEYELAN DUYARLILIK DEĞERLENDİRMESİ

Heyelanlar dünyada olduğu gibi ülkemizde de özellikle belli bölgelerde sıkça meydana gelmekte olup,zaman zaman doğal afete dönüşmekte ve önemli ölçüde sosyo-ekonomik kayıplara sebep olmaktadır.Bu çalışmada, Çubuk-Kalecik (Ankara) ile Şabanözü (Çankırı) arasında 2360 km2’lik bölgede heyelanduyarlılık çalışması gerçekleştirilmiştir. Heyelan Envanter Haritasına göre, çalışma alanının % 5,16’sıheyelanlı alanlardan oluşmaktadır. Mevcut heyelanların hareket tipi genel olarak dairesel kayma şeklindegözlenmektedir. MTA tarafından hazırlanan, Türkiye Heyelan Envanter Haritası veri tabanına göre çalışmaalanında 876 adet heyelan bulunmakta ve 122 km2’lik alan kaplamaktadır. Heyelanları hazırlayıcı faktörlerolarak; litoloji haritası, arazi kullanımı, sayısal yükseklik modeli, yamaç eğimi, düzlemsel, kesit, teğetselyamaç eğrisellikleri, pürüzlülük indeksi, nehir aşındırma gücü indeksi ve topoğrafi k nemlilik indeksidikkate alınmıştır. Heyelan duyarlılık değerlendirmesi çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden biri olanmantıksal regresyon yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. İstatistiksel değerlendirmede haritalamaünitesi olarak 25x25 m’lik pikseller kullanılmıştır. Elde edilen heyelan duyarlılık haritasi olasılık değerleri5 farklı sınıf aralığında değerlendirilmiştir. Duyarlılık haritalarının performans değerlendirmeleri ise Alıcıişletim karakteristik (ROC) ve başarı-tahmin eğrileri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. ROC eğrileri altındakalan alan 0,794 olarak elde edilmiştir. Duyarlılık haritasında, yüksek ve çok yüksek duyarlı bölgelerçalışma alanın % 27’sine karşılık gelmektedir. Heyelanların ise % 78’i orta, yüksek ve çok yüksek duyarlıbölgelerde yeralmaktadır. Yüksek performansa sahip olan bu duyarlılık haritası, bölgede yapılacak üstölçekli planlama çalışmalarına önemli katkı sağlayacaktır.

GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEMS BASED USING LOGISTIC REGRESSION LANDSLIDE SUSCEPTIBILITY ASSESSMENT OF THE ÇUBUK-KALECİK (ANKARA) BETWEEN ŞABANÖZÜ (ÇANKIRI) REGION

Landslides occur frequently in particular is in certain parts in our country as well as in the world, is caused from time to time to return to natural disasters and signifi cant social and economic losses. In this study, landslide susceptibility analysis Çubuk-Kalecik (Ankara) between Şabanözü (Çankırı) were performed totally 2360 km2 area. According to the inventory map that represents about 5,16 % of the spatial distribution of landslide at study area, landslide movement is generally seen as the type of the existing rotational slip. According to the Turkish Landslide Inventory database prepared by MTA, 876 landslides covering 122 km2 were identifi ed in the study area. A total of twelve independent variables for the landslide conditioning factors were used in the susceptibility assessments, being as lithological maps, landform classifi cation, digital elevation model, slope, profi le, plan, and tangent curvatures, roughness index, slope / aspect ratio, stream power index, topographic position index. Landslide susceptibility assessment was carried out using multivariate logistic regression method, one of statistical methods. The mapping unit 25x25 m pixels are used for statistical assessment. The obtained probability values of landslide susceptibility maps are very low and very high was evaluated in fi ve grades in the range. Performance evaluation of susceptibility maps were performed with using receiver operating characteristic (ROC) and prediction success rate curves. The area under the ROC curves were found to be in 0,794. Susceptibility map, high and very susceptible regions correspond to 27 % of the study area. 78 % of the landslides are in medium, high and very susceptible regions.The accomplished landslide susceptibility map with relatively high performance could be used during the medium scale planning strategies.

PDF

___

Ayalew, L., Yamagishi, H. 2005. The application of GIS-based logistic regression for landslide susceptibility mapping in the Kakuda-Yahiko Mountains, Central Japan. Geomorphology 65:15-31.
Chung, C. F. Fabbrı A. G. 2003. Validation of Spatial Prediction Models for Landslide Hazard Mapping. Natural Hazards 30: 451–472.
Çan, T., Duman, T.Y. 2008. General evaluation of historical landslide inventory of Turkey. Proceedings in Symposium of Paleoenvironmental Reconstruction and Material Circulation by Water System. Abstracts book, pp.6-8. Hakozaki Campus Kyushu Univ., Fukuoka Japan.
Çan, T., Duman, T.Y., Olgun, Ş., Çörekçioğlu, Ş., KarakayaGülmez, F, Elmacı, H., Olgun, Ş., Hamzaçebi, S. Emre, Ö. 2013. Türkiye Heyelan Veri Tabanı. TMMOB Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 2013, 11-13 Kasım 2013, Bildiriler İnteraktif CD, No: 217, 6 s., Ankara.
Dönmez, M., Akçay, A.E. 2010. Türkiye Jeoloji Haritaları, 1:100.000 Ölçekli Çankırı-H30 Paftası ve Açıklaması, Maden Tetkik Arama Jeoloji Etütleri Dairesi, No:138, Ankara.
Duman, T. Y., Çan, T., Gökçeoğlu, C., Nefeslioğlu, H. A., Sönmez, H. 2006. Application of logistic regression for landslide susceptibility zoning of Cekmece Area, Istanbul, Turkey. Environmental Geology, 51, 241-256,.
Duman, T.Y., Çan, T., Emre, Ö. 2011. Türkiye Heyelan Envanteri Haritası - 1/1,500,000 Ölçekli, Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü Özel Yayınlar Serisi-27, Ankara, 23.
Duman, T.Y., Olgun, Ş., Çan, T., Nefeslioğlu, H.A., Hamzaçebi, S., Durmaz, S., Elmacı, H., Çörekçioğlu, Ş. 2009. ‘’Türkiye Heyelan Envanteri Haritası-1/500.000 ölçekli Sinop Paftası,’’ Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü Özel Yayınlar Serisi-14, 27 s. Ankara.
Emre, Ö., Duman, T.Y., Özalp, S., Elmacı, H., Olgun, Ş., Şaroğlu, F. 2013. 1/1.250.000 Ölçekli Türkiye Diri Fay Haritası, Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü, Özel Yayınlar Serisi-30, Ankara, Türkiye.
Ergünay, O. 1999. A Perspective of Disaster in Turkey: Issues and Prospects, Urban Settlements and Natural Disasters, Proceedings of UIA Region II Workshop, Chamber of Architects of Turkey
Gökçe, O., Özden, Ş., Demir, A. 2008. Türkiye’de Afetlerin Mekansal ve İstatistiksel Dağılımı Afet Bilgi Envanteri, s 117,T.C. Bayındırlık ve İskan Bakanlığı Afet İşleri Genel Müdürlüğü Afet Etüt ve Hasar Tespit Daire Başkanlığı. Ankara.
Heckmann, T, Gegg, K, Gegg, A, Becht, M. 2014. Sample size matters: investigating the effect of sample size on a logistic regression susceptibility model for debris fl ows. Nat Hazard Earth Sys 14:259- 278.
Hosmer, D, Stanley, Lemeshow, S, Sturdivant R. 2013. Applied Logistic Regression. John Wiley and Sons, Inc.
Kadirioğlu, FT., Kartal, RF., Kılıç, T., Kalafat, D., Duman, TY., Eroğlu Azak, T., Özalp, S., Emre, Ö. 2016. An Improved Earthquake Catalogue (M ≥ 4.0) for Turkey and Its Near Vicinity (1900-2012). Bulletin of Earthquake Engineering, Published online 19 December 2016 DOI 10.1007/s10518- 016-0064-8.
Metz C.E. 1978. Basic principles of ROC analysis. Semin Nucl Med. 8, 283-298.
Metz C.E. 2006. Receiver operating characteristic analysis: a tool for the quantitative evaluation of observer performance and imaging systems. J Am Coll Radiol. 3,413-422.
Moore, I, D. Grayson, R, B, Ladson, A, R. 1991. Digital terrain modeling: a review of hydrological, geomorphological and biological applications, Hydrological Processes 5, pp, 3–30.
Nefeslioglu, HA, Duman, TY, Durmaz, S. 2008. Landslide susceptibility mapping for a part of tectonic Kelkit Valley (Eastern Black Sea region of Turkey). Geomorphology 94(3-4): 401-418.
Riley, S. J, S. D., DeGloria, R. Elliot. 1999. A terrain ruggedness index that quantifi es topographic heterogeneity. Intermountain Journal of Sciences, 5(1-4).
Süzen, M.L. Doyuran, V. 2004. Data driven bivariate landslide susceptibility assessment using geographical information systems: a method and application to Asarsuyu catchment, Turkey. Engineering Geology, 71, 303-321.
Tekin, S. 2014. Kadirli-Aslantaş (Osmaniye) Dolaylarının CBS Tabanlı Heyelan Duyarlılık Değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 93 s., Adana.
Tekin, S., Çan, T. 2016. Heyelanlı Örneklem Seçimindeki Farklı Yaklaşımların Heyelan Duyarlılık Haritalarının Başarı Tahmin Davranışları Üzerine Etkisi, 413-423 S. VI. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Semouzyumu, Adana, Türkiye.
Weiss, A. 2001. Topographic Position and Landforms Analysis, Poster presentation, ESRI User Conference, San Diego, CA.
Wilson, J. P., Gallant, J. C. 2000. Terrain analysis: principles and applications. John Wiley and Sons: New York.
Yesilnacar, E., Topal, T. 2005. Landslide susceptibility mapping: A comparison of logistic regression and neural networks methods in a medium scale study, Hendek region (Turkey). Eng Geol 79:251-266.