Coğrafi bilgi sistemleri ve istatistiksel analiz teknikleri ile Kumluca havzası (gd Bartın) heyelan duyarlılık değerlendirilmesi
Landslide susceptibility assessment in Kumluca (se Bartın) watershed by geoeraphic information systems and statistical analysis methods
Yazar: TOLGA MAZMAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. TOLGA ÇAN
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2005
Konu: Jeoloji Mühendisliği = Geological Engineering

Özet:
ÖZYÜKSEK LİSANS TEZİCOĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE İSTATİSTİKSEL ANALİZTEKNİKLERİ İLE KUMLUCA HAVZASI (GD BARTIN) HEYELANDUYARLILIK DEĞERLENDİRMESİTolga MAZMANÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜJEOLOJİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALIDanışman: Yrd.Doç.Dr.Tolga ÇANYıl: 2005, Sayfa: 110Jüri: Yrd.Doç.Dr.Tolga ÇANProf.Dr. Aziz ERTUNÇDoç.Dr.Candan GÖKÇEOĞLUBu çalışmada, Bartın ilinin güneydoğusunda ve Bartın Çayı'nın anakollarından birini oluşturan Kumluca havzasının (340 km2) heyelan duyarlılıkdeğerlendirmeleri, coğrafi bilgi sistemleri ve çok değişkenli istatistiksel analizyöntemleri birlikte kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışma alanı heyelanlardanoldukça olumsuz yönde etkilenmektedir. 1985 ve 1998 yılları arasında Kumlucabeldesi ve Kozcağız ilçesinde heyelan olayları nedeniyle afet kapsamı içine alınantoplam konut sayısı 370 adet olup, bunların 256 tanesi çalışma alanı içindeyeralmaktadır. 1998 yılı sonrası havzada heyelandan dolayı oturulamayacak halegelen konut sayısı ise 58 adettir. Heyelanların oluşumunda önemli rol oynayanjeolojik faktörler, topoğrafik faktörler, çevresel faktörler, arazi çalışmaları ve bölgeile ilgili yapılmış önceki çalışmalara göre değerlendirilip CBS ortamındasayısallaştırılmıştır. Heyelan duyarlılık haritası, bölgenin heyelan envanter haritası veheyelanları hazırlayıcı faktörlerin mantıksal regresyon analizi iledeğerlendirilmesiyle üretilmiştir. İsatistiksel değerlendirmelerde havzanın yamaçbirimi haritası oluşturularak değerlendirilmiştir. Çalışma alanının heyelan duyarlılıkharitası % 20 olasılık aralığında olmak üzere, çok düşük, düşük, orta, yüksek ve çokyüksek duyarlı olmak üzere beş zona ayrılmış olup çalışma alanının % 27'sininyüksek ve çok yüksek duyarlı bölgelerde bulunduğu görülmüştür. Performansanalizleri sonucunda da çalışma alanındaki heyelanların %77'sinin yüksek ve çokyüksek duyarlı bölgelerde yer aldığı görülmüştür. Üretilmiş olan heyelan duyarlılıkharitasının bölgede ileriye dönük yerleşim planlamalarında duraysızlıklarla ilgilisorunların azaltılması ve önlenmesi konusunda önemli katkı sağlayabileceğidüşünülmektedir.Anahtar kelimeler: Coğrafi bilgi sistemleri, sayısal yükseklik modeli, heyelanduyarlılığı, mantıksal regresyon, heyelan envanteri.I

Abstract:
ABSTRACTMsc. ThesisLANDSLIDE SUSCEPTIBILITY ASSESSMENT IN KUMLUCA (SEBARTIN) WATERSHED USING GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMSAND STATISTICAL ANALYSIS METHODSTolga MazmanDEPARTMENT OF GEOLOGICAL ENGINEERINGINSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCESUNIVERSITY OF ÇUKUROVASupervisor: Assist.Prof.Dr. Tolga ÇANYear: 2005, Page: 110Jury : Assist.Prof.Dr. Tolga ÇANProf.Dr. Aziz ERTUNÇAssoc.Prof.Dr. Candan GÖKÇEOĞLUIn this study, landslide susceptibility assessments in the Kumluca Rivercatchment (340 km2), located in the SE of Bartın being one of the tributary of theBartın River, were carried out by using geographical information systems andlogistic regression analysis. The selected area has been adversely affected bylandslides and in the period of 1985 and 1998, total dwellings considered in thelandslide disaster area were determined as 370 of which 256 were located in theKumluca catchment. In the catchment 58 additional destructed dwellings have beenrecorded since 1998. The geological, morphological and land use maps weredigitised and slope and aspects maps, which all could be considered as preperatoryfactors of landslides, were derived from digital elevation model of the study area inGIS environment. Landslide susceptibility maps were evaluated by usingmultivariate (logistic regression) statistical methods. Slope units were used asmapping unit in the statistical evaluations. Susceptibility classes were grouped intofive categories according to the probability intervals of 20 % as very low, low,moderate, high and very high. 27 % of the area was found in high to very highsusceptible zones of which 77% of the landslides located therein according to theperformance evaluations. As a consequence, the landslide susceptibility mapproduced herein is considered a valuable tool for reducing the landslide hazard andfor the planning purposes.Keywords: Geographical information systems, digital elevation model, landslidesusceptibility, logistic regression, landslide inventory.II