Van İli Heyelan Duyarlılığının Lojistik Regresyon Analizi ve Frekans Oranı Yöntemiyle İncelenmesi

Abstract

Heyelan duyarlılığının belirlenmesi; afet öncesinde risk azaltma amaçlı planlama çalışmaları açısından büyük önem taşır. Bu tez çalışmasında, Van ili heyelan duyarlılığı lojistik regresyon analizi ve frekans oranı yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. Heyelan duyarlılık analizinde arazi kullanımı/örtüsü, litoloji, topoğrafik yükseklik, yamaç eğimi, bakı ve eğrisellik parametreleri kullanılmıştır. Üretilen duyarlılık haritaları, çok yüksek, yüksek, orta, düşük ve çok düşük heyelan duyarlılığı olmak üzere beş grup altında sınıflandırılmıştır. Elde edilen duyarlılık haritalarının geçerliliği, heyelan envanteriyle karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Frekans oranı yöntemiyle üretilen heyelan duyarlılık haritasının çok yüksek ve yüksek duyarlı bölgeler bazında toplam %50 oranında uyumlu olduğu görülmüştür. Lojistik regresyon ile gerçekleştirilen çalışmada regresyon sabiti -6,8673, parametrelerin regresyon katsayıları ise, arazi kullanımı/örtüsü için 0,146657, litoloji için -0,109757, topoğrafik yükseklik için 0,022950, yamaç eğimi için 0,003365, bakı için 0,140443 ve eğrisellik için 0,547231 olarak elde edilmiştir. Lojistik regresyon analiziyle üretilen heyelan duyarlılık haritasının doğruluğunun değerlendirilmesi amacıyla ROC analizi gerçekleştirilmiş ve AUC değeri %83 olarak bulunmuştur. Van ili için lojistik regresyon analizi ve frekans oranı yöntemiyle elde edilen sonuçlar karşılaştırıldığında, lojistik regresyon analizi sonuçlarının frekans oranı yönteminden daha güvenilir ve kabul edilebilir doğruluk düzeyinde olduğu görülmüştür. Sonuç olarak, lojistik regresyon analiziyle elde edilen harita, gelecekteki muhtemel heyelanlar için tehlike altında bulunan alanların öngörüsünde kullanılabilir ve afet yönetimi ve planlama çalışmalarına entegre edilebilir.

The determination of landslide susceptibility is very important in terms of planning studies for risk reduction prior to a disaster. In this thesis, landslide susceptibility in Van province was determined by using logistic regression analysis and frequency ratio method. For the landslide susceptibility analysis, land use/cover, lithology, elevation, slope, aspect and curvature parameters were used. The maps produced were classified into five groups: very high, high, medium, low and very low landslide susceptibility. The validity of the landslide susceptibility maps was evaluated by comparing with the landslide inventory. It was observed that the landslide susceptibility map produced by the frequency ratio method was compatible with a total of 50% on the basis of very high and high susceptible regions. According to the results of the study performed with the logistic regression, the regression constant was -6,8673, coefficients of the parameters were 0,146657 for land use/cover, -0,109757 for lithology, 0,022950 for elevation, 0,003365 for slope, 0,140443 for aspect and 0,547231 for curvature. In order to evaluate the accuracy of the landslide susceptibility map produced by logistic regression analysis, ROC analysis was performed and the AUC value was calculated to be 83%. When logistic regression analysis and frequency ratio method were compared for Van province, it was seen that logistic regression analysis results were more reliable and acceptable accuracy than the frequency ratio method. As a result, the map obtained by logistic regression analysis can be used to predict areas in danger for future landslides and can be integrated into disaster management and planning.