Şahna Dere (Mersin) Su Toplama Havzasının Heyelan Duyarlılık Değerlendirmesi ve Doğruluğu
|
|  Yüklə 49 Kb.
|
| Şahna Dere (Mersin) Su Toplama Havzasının Heyelan Duyarlılık Değerlendirmesi ve Doğruluğu
Tolga Çan1, Engin Çil1, Tolga Mazman1 ve Tamer Y. Duman2 1 Çukurova Üniversitesi, Jeoloji Mühendisliği Bölümü, 01330 Balcalı, Adana (E-posta: tolgacan@cukurova.edu.tr) 2 Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürülüğü, Jeoloji Etüdleri Dairesi, 06520 Ankara
Heyelan duyarlılık haritaları belirli bir bölgede, belirli tipteki heyelanların oluşma olasılığının gösterildiği haritalardır. Heyelan duyarlılık değerlendirmeleri genel olarak niteliksel ve niceliksel olarak iki grup altında toplanmaktadır. Niteliksel değerlendirmelerde duyarlılık sınıfları sezgisel olarak yapılmakta olup daha çok subjektif tarafta yer almaktadır. Niceliksel yaklaşımlar ise, heyelanları kontrol eden doğrudan ve dolaylı çevresel faktörleri göz önünde bulundururarak, heyelan oluşma olasılıklarının sayısal olarak ifade edildiği ve buna göre arazinin belirli duyarlılık sınıflarına ayrıldığı yöntemlerdir. Geçmişte meydana gelen olayların gelecekte de benzer şekilde oluşacağı prensibine dayandırılarak, heyelanların gelecekte mekansal olarak nerelerde gelişebileceğini gösteren heyelan duyarlılık haritalarında, gerek kullanılan yöntemin uyum iyiliği ve gerekse gelecekte gerçekleşecek heyelanları tahmin doğruluğunun belirlenmesi gerekmektedir. Bu gibi değerlendirmeler bakımdan niceliksel yaklaşımlar duyarlılık değerlendirmelerinde daha çok tercih edilmektedirler. Bu çalışmada Mersin ilinin yaklaşık 25 km batısında yeralan, 210 km2’lik alana sahip Şahnadere su toplama havzasının heyelan duyarlılık değerlendirmeleri ile bunların doğruluğu incelenmiştir. Çalışma alanı içerisinde Afet işleri Genel Müdürlüğü kayıtlarına göre 1969 yılından günümüze kadar toplam 161 konut heyelanlardan olumsuz etkilenmiştir. Bölgedeki heyelanların tipi, büyüklüğü ve mekansal dağılımılarının belirlenmesi amacıyla 1955, 1969, 1978, 1990 ve 2000 tarihli hava fotoğrafları incelenmiş ve arazi çalışmaları ile desteklenmiştir. Heyelanlar oluşum yıllarına ve oluşum mekanizmalarına göre 1955 öncesi tarihsel (18 adet), 1955–1969 yılları arası aktif (45 adet) ve 1969 yılı olay (36 adet) heyelan envanteri olmak üzere çok zamanlı heyelan envanter haritaları hazırlanmıştır. Çalışma alanının yaklaşık %18’ini oluşturan heyelanların, genelde dairesel ve kompleks kayma türü olduğu belirlenmiştir. İlk iki döneme ait heyelan envanter haritaları ve heyelanları hazırlayıcı çevresel faktörler (kategorik ve sürekli olmak üzere 42 değişken) mantıksal regresyon yöntemi kullanılarak değerlendirilmiştir. Her bir döneme ait duyarlılık değerlendirmesinde, bağımlı değişken olarak heyelanlar yaklaşık %80 analiz ve %20 test verisi olacak şekilde rastgele olarak ikiye ayrılmıştır. Bu şekilde ayrı ayrı dört farklı veri seti hazırlanmıştır. Bağımsız değişkenlerin şeçiminde ise bağımlı değişken sayısı kadar dört veri setinin herbiri için beşer adet olmak üzere toplamda 40 adet veri seti üzerinden duyarlılık değerlendirmeleri yapılmıştır. Herbir analiz modeli kendi içinde uyum iyiliği ve anlamlılık testleri ile değerlendirildikten sonra ayrıca heyelan test verisi kullanılarak ta duyarlılık modelinin geçerliliği test edilmiştir. Daha sonra herbir dönem için elde edilen duyarlılık haritaları sonraki dönemlerdeki heyelanlar ile karşılaştırılarak doğruluk değerleri test edilmiştir. 1955 öncesi için yapılan heyelan duyarlılık haritasında 19551969 ve 1969 olay heyelanlarının yaklaşık %90’ının orta-çok yüksek duyarlı alanlar içinde yer aldığı görülmüştür. 19551969 heyelanları için yapılan duyarlılık haritası ise 1969 olay heyelanları ile test edilerek, %87’sinin yüksek ve çok yüksek duyarlı bölgeler içinde yeraldığı belirlenmiştir. Heriki veri setinde yapılan heyelan duyarlılık değerlendirmelerinde yüksek ve çok yüksek duyarlı alanların çalışma alanının %2734 arasında değiştiği görülmüştür. Sonuç olarak çalışmada kullanılan çok zamanlı heyelan envanter haritaları ile heyelanları kontrol eden çevresel faktörlerin bölgede gelecekte meydana gelen heyelanları oldukça yüksek tahmin aralığında belirlemeye yeterli olduğu görülmüştür. Anahtar Sözcükler: heyelan, çok zamanlı heyelan envanteri, heyelan duyarlılık, mantıksal regresyon, doğruluk. Landslide Susceptibility Assessement of Şahna River (Mersin) Watershed and its Validation Tolga Çan1, Engin Çil1, Tolga Mazman1 & Tamer Y. Duman2 1Çukurova Üniversitesi, Jeoloji Mühendisliği Bölümü, Balacılı, TR01330 Adana, Türkiye ( E-mail: tolgacan@cukurova.edu.tr) 2 Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürülüğü, Jeoloji Etüdleri Dairesi, TR06520 Ankara, Türkiye
Landslide susceptibility maps portray the probability of occurrence of specific type of landslides within a specific geographic region. Landslide susceptibility assessments can be classified mainly into two groups as quantitative and qualitative. Qualitative susceptibility assessments are subjective because the factors that control the landslides are determined heuristically using descriptive terms. Whereas the quantitative assessments produce numerical estimates of the occurrence of landslides in any susceptibility zone, considering the relationships between landslide preparatory factors and, the past and the present distribution of landslides. Landslide susceptibility assessments are built on the assumption that the factors caused landslides in a region are the same that will produce landslides in the future. In landslide susceptibility evaluations the goodness of fit of the model and its validation to check the ability of the model to predict future landslides should preferably be tested. In this study landslide susceptibility assessments and their validation were evaluated in 210 km2, Şahna river watershed which is located 25 km to the west part of Mersin. In the study area regional landslides events which affected 161 residences severely, were recorded by General Directorate of Disaster Affairs by the end of 1968 and early 1969, and in 2001. The landslide types, spatial extents and distributions were determined by areal photo interpretation taken in different periods (1955, 1969, 1990 and 2000) and by field studies. Multi temporal landslide inventory maps were evaluated into three periods, historical landslides before 1955 (18), 19551969 landslides (45) and 1969 (36) event landslide inventories. The landslides constitute 18 % of the study area and mainly represented by rotational and complex slides. The landslide inventory maps for the first two periods and landslide preparatory factors digitized and stored in GIS environment were evaluated for susceptibility assessments by using logistic regression analysis. Landslides, the independent variable, were separated randomly into two groups, 80 % for trained and 20 % for test data, for each period. Four different data sets for each landslide inventory were obtained in the same manner. Five different sets from the landslide preparatory factors, the independent variables, were also selected randomly for each dependent variable data set. Finally susceptibility assessments for each of the landslide periods were evaluated in 20 (4x5) data set. The goodness of fit of the model and the significance of the model parameters were evaluated for each regression model. The prediction capacity and the validation of each model is first checked by the test data set of landslides and secondly by the landslides that occurred in the later periods. It is observed that 90% of the landslides for 19551969 and 1969 events were located in the medium to very high susceptible zones in the susceptibility model obtained after the historical landslides before 1955. The validation test of 19551969 landslide susceptibility maps correctly predict 87% of 1969 event landslide in high and very high susceptible zones. The high and very high susceptible zones in the susceptibility maps produced from both landslide inventories ranged between 27 and 34 %. It is concluded that the landslide susceptibility maps produced in this study is highly significant and the environmental factors that used as independent variables are good enough to predict future landslide events. Key Words: landslide, multi temporal landslide inventory, landslide susceptibility logistic regression, validation. |