BOLU ÇEVRESĐNĐN HEYELAN DUYARLILIK ANALĐZĐ

Transkript

1 TMMOB COĞRAFĐ BĐLGĐ SĐSTEMLERĐ KONGRESĐ Kasım 2009, Đzmir BOLU ÇEVRESĐNĐN HEYELAN DUYARLILIK ANALĐZĐ P. Kumtepe 1, Y. Nurlu 2, T. Cengiz 3, E. Sütçü 4 1 MTA Genel Müdürlüğü, Jeoloji Etütleri Dairesi, CBS Uygulamaları Birimi, Eskişehir Yolu, Ankara, pemra@mta.gov.tr 2 MTA Genel Müdürlüğü, Jeoloji Etütleri Dairesi, CBS Uygulamaları Birimi, Eskişehir Yolu, Ankara, nurlu@mta.gov.tr 3 MTA Genel Müdürlüğü, Jeoloji Etütleri Dairesi, CBS Uygulamaları Birimi, Eskişehir Yolu, Ankara, tcengiz@mta.gov.tr 4 MTA Genel Müdürlüğü, Jeoloji Etütleri Dairesi, CBS Uygulamaları Birimi, Eskişehir Yolu, Ankara, eminec@mta.gov.tr ÖZET Heyelanlar nedeniyle Dünya da ve Türkiye'de çok sayıda insan can ve mal kaybına uğramaktadır. Heyelan ve potansiyel heyelan alanlarını içeren heyelan duyarlılık haritaları bölgenin arazi kullanımı ve kentsel planlamasının yapılmasında büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada Bolu çevresinin duyarlılık haritasının oluşturulması amaçlanmıştır. Heyelan duyarlılık haritaları kantitatif yöntem içerisinde yer alan iki değişkenli istatistiksel yöntem ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılarak hazırlanmıştır. Değerlendirmelerde bölgeye ait jeoloji, eğim, yamaç yönelimi, yamacın eğriliği, yola uzaklık, faya uzaklık, dere yatağına uzaklık ve bitki örtüsü verileri kullanılmıştır. Anahtar Sözcükler: CBS, Heyelan Duyarlılık, Đki Değişkenli Regresyon ABSTRACT LANDSLIDE SUSCEPTIBILITY ANALYSIS OF VICINITY OF BOLU Due to landslides there happens many deaths and also property losses. Landslides susceptibility maps, that contain landslide and possible landslide areas, have great importance in land utilization and city planning. This study aims to create the susceptibility maps of vicinity of Bolu. The susceptibility maps are formed by using GIS and bivariate statistical method. In analysis the inputs of geology, slope, aspect, curveture, distance to road, distance to fault, distance to the streamand vegetation of the region are taken in to account. Key Words: GIS, Landslide Susceptibility, Bivariate Statistical Regression 1. GĐRĐŞ Doğal afetler nedeni ile Dünya da ve Türkiye'de çok sayıda insan can ve mal kaybına uğramaktadır. Heyelan da bu doğal afetlerden birisidir. Ayrıca heyelanlar can ve mal kaybının yanısıra tarımsal ve ormanlık alanlara, akarsulara ve sanayi bölgelerine de dolaylı olarak zarar vermektedir (Schuster ve Fleming, 1986). Dünya nın çeşitli yerlerinde yapılan heyelan duyarlılığının tespitine yönelik çalışmalarda geçmiş, günümüzün ve geleceğin anahtarıdır (Carrara, 1995) ilkesi benimsenmiştir. Bu anlamda geçmiş heyelanların özelliklerinin gelecek heyelanların tahmininde belirli rol oynamaktadır. Heyelan zararlarının azaltılmasında bölgenin heyelan envanterinin ve heyelan özelliklerini yansıtacak bir veri tabanının oluşturulması önemli bir yer tutar. MTA Genel Müdürlüğü 1997 yılında bölgesel ve ulusal ölçekte heyelan envanter haritalarının üretilmesi amacıyla 'Türkiye Heyelan Haritası Projesi'ni başlatmıştır. Bu proje kapsamında tüm Türkiye'ye ait 1/ ölçekli paftaların heyelan haritaları tamamlanmıştır. Bununla birlikte son yıllardaki bilgisayar teknolojileri gelişimine paralel olarak heyelan risk değerlendirmelerine temel oluşturan duyarlılık haritalarının hazırlanması çalışmalarında da önemli gelişmeler kaydedilmiştir. Heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasında Coğrafi Bilgi Sistemlerinin kullanımı önemli bir yer tutmaktadır. Coğrafi Bilgi Sistemlerinde heyelan tehlike haritalarının oluşturulması için birçok metod önerilmiştir. Bunlar genel olarak nitel ve nicel olmak üzere iki ana sınıfa ayrılmaktadır. Nitel yaklaşımlar, daha çok uzman kişinin görüşüne bağlı olarak çalışma alanında yapılan arazi incelemeleri sonucu ya da heyelanı etkileyen faktörlerin indeks haritalarının birleştirilmesini esas alırlar (Erener ve Lacasse, 2007). Buna karşın nicel (kantitatif) veya istatistiksel değerlendirmeleri temel alan sınıflamaların sonuçları nitel gözlemlere oranla daha az hata içerirler. Çünkü istatistiksel değerlendirme, sahada mevcut heyelanların hangi birimlerin içerisinde dağılım gösterdiğini ortaya koymaktadır (Gökçeoğlu ve Ercan, 2001). Nicel metod uygulaması sonrası elde edilen haritalar genellikle heyelan duyarlılık haritalarıdır (Carrara ve Merenda, 1976; Anbalagan, 1992; Soeters ve Van Westen, 1996; Wachal ve Hudak, 2000; Van Westen ve diğ., 2003; Erener ve Lacasse, 2007 den). Bu çalışma, nicel yaklaşımlar içerisinde değerlendirilebilecek, CBS analizleri ile Bolu ve Yakın çevresinin heyelan duyarlılık haritasının oluşturulmasını kapsamaktadır. Çalışmada yamaç eğimi, yamaç yönelimi, yamaç eğriliği, bitki örtüsü indeksi, litoloji, faya uzaklık, akarsu ve yola uzaklık parametreleri kullanılarak iki değişkenli regresyon analizi ile heyelan duyarlılık haritaları oluşturulmuştur.

2 Bolu Çevresinin Heyelan Duyarlılık Analizi 2. ÇALIŞMA ALANI Çalışma alanı, Bolu ve yakın çevresini içeren 1120km² lik bir alanı kapsamaktadır (Şekil 1). Bölgeyi, Prekambriyen yaştaki metgranitoyit; Paleozoyik yaştaki kireçtaşları, kumtaşları, kumtaşı-çamurtaşı-kireçtaşı ardalanmaları; Mesozoyik yaştaki volkanit çökel kayalar, çörtlü kireçtaşı, killi kireçtaşı, çamurtaşı-kireçtaşı ardalanmaları, olistostromlar; Tersiyer yaştaki kumtaşı-çamurtaşı-kireçtaşı ardalanmaları, andezit, bazalt, dasit, aglomera ve piroklastik kayalar ve Kuvaterner yaşlı alüvyon birimler oluşturmaktadır (Aktimur ve diğ, 1983) (Şekil 2.). Bölge tektonik açıdan oldukça karmaşık olup çalışma alanının ortasından Kuzey Anadolu Fay Zonu (KAF) geçmektedir. Şekil 1. Çalışma alanına ait bulduru haritası

3 Kumtepe, Nurlu, Cengiz ve Sütçü 3.ÇALIŞMA YÖNTEMĐ Şekil 2. Çalışma alanının jeoloji haritası 3.1. Verilerin Hazırlanması Heyelan tehlike/duyarlılık değerlendirmelerine başlamanın ilk adımı geçmişte olmuş olan heyelan alanları hakkında bilgi edinmektir. Çünkü gelecekteki heyelanların şimdiki ve geçmişte olmuş heyelanlarla benzer şartlar altında gerçekleşebileceği varsayılmaktadır (Varnes, 1984; Carrara ve diğ., 1995). Bu nedenle bölgeye ait olan heyelanlar, MTA Genel Müdürlüğü tarafından hazırlanmış olan heyelan envanter haritasından (Duman ve diğ. (2005) tarafından hazırlanmıştır) alınarak kullanılmıştır (Şekil 3.). Bu aşamada bölgeye ait mevcut Şekil 3. Çalışma alanına ait heyelan envanter haritası heyelanlardan rastgele seçim yapılarak bir kısmı analizlerde kullanılmak üzere belirlenmiştir. Diğer heyelanlar ise analiz sonuçlarının test edilmesi amacı ile saklanmıştır. Verilerin hazırlanması aşamasında yapılan çalışmalar yukarıda sıralanan sekiz parametreye (yamaç eğimi, yamaç yönelimi, yamaç eğriliği, litoloji, bitki örtüsü indeksi, faya uzaklık, yola uzaklık ve akarsuya uzaklık) ait raster tabanlı haritaların oluşturulmasını kapsamaktadır. Bu haritaların hazırlanmasında 25x25 lik hücre boyutu kullanılmıştır. Raster haritaların oluşturulmasından önce çalışma alanı içerisinde yer alan göl ve nehir alanları maskelenmiştir. Yamaç eğimi, yamaç yönelimi ve yamaç eğriliği haritaları TIN (Triangulated Irregular Network) veri modeli kullanılarak hazırlanmıştır. TIN veri modeli, 1/ ölçekli 10m aralıklı sayısal yükseklik verilerinin, ArcGIS programı ve ilgili modüllerinde kullanılması ile oluşturulmuştur. Eğim haritalarında, 0-3º, 3-7 º, 7-15º, 15-30º, >30º olmak üzere 5 sınıf esas alınmıştır (Şekil 4.a). Yamaç yönelimi haritalarında 0-60º, º, º, º, º, º sınıf aralığındaki yönelimler kullanılmıştır (Şekil 4.b). Yamaç eğriliği haritalarında ise negatif değerler iç bükey alanları, pozitif değerler dış bükey alanları, sıfır olan değerler düz alanları göstermektedir. Sınıflamada ise bu gösterime bağlı sınıf aralıkları seçilmiştir (Şekil 5.a). Analizlerde kullanılan bir diğer parametre de bitki örtüsü haritasıdır. Bu harita Landsat uydu görüntüsü üzerinde farklı görüntü işleme ve zenginleştirme teknikleri kullanılarak elde edilmiştir. Normalize edilmiş bitki indeksi farkı (Normalized Difference Vegetative Index, NDVI) ile Landsat görüntüsünün 4. Ve 3. Bantları kullanılarak alandaki bitki örtüsü belirlenmiştir (Şekil 5.b). NDVI değerleri -1 ile +1 arasında değişmektedir. Bu çalışmada San,2009 a göre 0,25 üzeri yoğun bitki örtüsü olarak kabul edilmiştir.

4 Bolu Çevresinin Heyelan Duyarlılık Analizi (a) (b) Şekil 4.a) Çalışma alanına ait eğim haritası; b) Çalışma alanına ait yamaç yönelimi haritası

5 Kumtepe, Nurlu, Cengiz ve Sütçü (a) (b) Şekil 5.a) Çalışma alanına ait yamaç eğriliği haritası; b) Çalışma alanına ait bitki örtüsü haritası Çalışmada jeoloji verilerini litoloji ve faya uzaklık temsil etmektedir. Bu veriler MTA tarafından oluşturulmuş olan Türkiye Jeoloji Veri Tabanından alınmıştır. Çalışma alanında 27 farklı litoloji mevcuttur. Çalışmada bu litolojiler esas alınmıştır. Faya uzaklık haritalarının oluşturulmasında 2 km lik buffer zonlaması kullanılmış ve bu zonlar sınıflamaya temel oluşturmuştur (Şekil 6.a). Yola ve akarsuya uzaklık değerlendirmelerinde de yine buffer zonlaması (yollar için 2 km, akarsular için 1 km) yapılmış ve raster haritalar üretilmiştir Şekil 6.b ve Şekil 6.c).

6 Bolu Çevresinin Heyelan Duyarlılık Analizi (a) (b) ( c) Şekil 6.a) Çalışma alanında faya uzaklık haritası; b) Çalışma alanında yola uzaklık haritası; c) Çalışma alanında akarsuya uzaklık haritası 3.2. Verilerin Analizi Heyelanların duyarlılık değerlendirmesinde iki değişkenli istatistiksel analiz yöntemi esas alınmıştır. Bu yönteme dayanan kantitatif duyarlılık haritalarının hazırlanmasında, Siagian ve diğ. (2000), tarafından geliştirilen yoğunluk (Eşitlik 1) ve ağırlığa ilişkin (Eşitlik 2.2) hesaplamalar kullanılmıştır. Ünitedekiheyelanalanı yogunluk = 1 Üniteninalanı heyelanalanı agirlik = yogunluk 2 Çalismaalani Hesaplamalar her bir parametre için tekrarlanmış ve elde edilen ağırlık değerleri ilgili raster haritanın öznitelik tablosuna aktarılmıştır. Son olarak sekiz parametreye ait raster harita kullanılarak, ağırlıklı toplam çakıştırma analizi (overlay-weighted sum analysis) ile heyelan duyarlılık haritası oluşturulmuştur. Litoloji heyelan oluşumunu etkileyen önemli parametrelerden bir tanesidir. Ancak gerek çalışma alanının büyüklüğü gerekse heyelanların çok farklı ve değişik yayılım gösteren birimler üzerinde gelişmesinden dolayı ağırlıklı toplam çakıştırma analizinde jeolojiye ait litoloji parametresi analiz üzerinde olumsuz bir etki oluşturmuştur. Bu nedenle bu parametre heyelan duyarlılık analizinden çıkarılarak analiz tekrarlanmıştır. Şekil 7.a da litolji parametresi kullanılarak oluşturulan heyelan duyarlılık haritası, Şekil 7.b de ise litoloji parametresi kullanılmadan oluşturulan duyarlılık haritası verilmiştir.

7 Kumtepe, Nurlu, Cengiz ve Sütçü (a) (b) Şekil 7.a) Litoloji parametresi kullanılarak elde edilen heyelan duyarlılık haritası; b) Litoloji parametresi kullanılmadan elde edilen heyelan duyarlılık haritası 4. SONUÇ Bu çalışmada Coğrafi Bilgi Sistemleri kullanılarak Bolu ve Yakın çevresinin heyelan duyarlılık haritası oluşturulmuştur. Duyarlılık haritasında düşük, orta ve yüksek olmak üzere üç sınıf ayırt edilmiştir. Çalışma alanındaki kullanılan ve test amaçlı saklanan heyelanların orta ve yüksek duyarlılık bölgelerinde yer aldığı gözlenmiştir. Litoloji parametresi çıkarılarak tekrarlanan analiz sonucu elde edilen duyarlılık haritasında ise kullanılan ve test için saklanılan heyelanların tamamına yakın kısmının yüksek duyarlılık bölgesinde yer aldığı belirlenmiştir. Dolayısıyla litolojiye ilişkin bu olumsuzluğun ortadan kaldırılması için daha sonra yapılacak araştırmalarda daha küçük boyutlu çalışma alanlarının kullanılması önerilebilir.

8 Bolu Çevresinin Heyelan Duyarlılık Analizi TEŞEKKÜR Analizlerde kullanılan bitki örtüsü haritası ve bitki örtüsü indeksinin hazırlanmasındaki yardımlarından dolayı Dr. B.Taner SAN a ve çalışmalar sırasındaki yardımlarından dolayı Jeoloji Yük. Müh. Şule ÇÖREKÇĐOĞLU ve Jeoloji Yük. Müh. Ferdane KARAKAYA ya teşekkür ederiz. KAYNAKLAR Aktimur T., Algan Ü., Ateş Ş., Oral A., Ünsal Y., Karatosun H., Öztürk V. ve Sönmez M., Bolu ve Yakın Çevresinin Yerbilimleri Sorunları ve Muhtemel Çözümleri, MTA Genel Müdürlüğü, Rapor No:7387, 93s. Carrara A., GIS-based techniques for mapping landslide hazard-web page, cnrirpi, Perugia. Carrara A., Cardinali M., Guzetti F., Reichenbach P., GIS Technology in Mapping Landslide Hazard, Geographical Information System in Assessing Natural Hazards, Duman T.Y., Emre Ö., Çan T., Nefeslioğlu H., / Ölçekli Türkiye Heyelan Envanteri Haritası- Zonguldak Paftası, Özel Yayın. Erener A. ve Lacasse S., Heyelan duyarlılık haritalamasında CBS kullanımı, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, Trabzon. Gökçeoğlu C. ve Ercan M., Heyelan Duyarlılık Haritalarının Hazırlanmasında Kullanılan Parametrelere Đlişkin Belirsizlikler, Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Bülteni, sayı:23, Türkiye Jeoloji Veri Bankası, 1/ ölçekli G26 ve G27 paftaları, MTA Genel Müdürlüğü. SAN B.T., 2002, Detecting Earthquake Induced Changes From Space and Aerial Images, Unpublished Copy of Master Thesis, METU, Department of Geodetic and Geographic information Technologies. Siagian Y.O.P., Nitihardjo S., Sugalang and Hermavan., Landslide Susceptibility Analysis Using Remote Sensing and Geographic Information System of South Ceanjur Area, West Java, Indonesia. Report of International Research and Development Cooperation ITT Project, 11-28, Japan Schuster R.L., and Fleming R.W., Economic losses and fatalities due to landslides, Bulletion of Association of Engineering Geologists, 23(1), Varnes D.J., Landslide hazard zonation-a-review of principles and practice, UNESCO Press, Paris, 63p.