Heyelanlar Türkiye’de depremden sonra en fazla insan kayıplarına ve ekonomik zarara yol açan afetlerin başında gelmektedir. Bu çalışmada sık sık heyelanlara maruz kalan Erzincan-Sivas karayolu ve çevresindeki alanda Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanlı Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) yöntemi kullanılarak heyelana karşı duyarlı alanların belirlenmesi amaçlanmıştır. Sahanın heyelana duyarlılığının analizinde eğim, bakı, yükseklik, litoloji, fay hatlarına mesafe, akarsuya mesafe, anayola mesafe, yağış ve bitki yoğunluğu (NDVI) gibi faktörler dikkate alınmıştır. Çalışmadan elde edilen bulgulara göre Erzincan-Sivas Karayolu çevresindeki 6,39 ha alanın heyelana karşı çok yüksek duyarlılığa ve 120 ha alanın ise yüksek duyarlılığa sahip olduğu belirlenmiştir. Çalışma Erzincan-Sivas karayolu ve yakın çevresinin yüksek duyarlılığa sahip olduğunu ortaya koyarken, karayolundan uzaklaştıkça duyarlılığın azaldığını göstermiştir. Çalışma sahasının heyelana olan dirençliliğini artırmak için erken uyarı sisteminin önemini vurgulayarak, duyarlılığı yüksek alanlarda belirlenen lokasyonlara uyarı-ikaz sistemi kurulmasını önermektedir.
Landslides cause the highest human loss and economic damages following the earthquakes in Türkiye. This study aimed to identify areas that are susceptible to landslides in the Erzincan-Sivas highway and its surrounding region which frequently suffer from landslides based on the Analytic Hierarchy Process (AHP) Method using Geographic Information System (GIS) approach. A number of factors including slope, aspect, elevation, lithology, proximity to fault lines, proximity to rivers, proximity to main roads, precipitation, and vegetation density based on NDVI were considered in assessing the susceptibility of the region to landslides. The findings of the analysis indicate that a nearly 6,39 ha area along the Erzincan-Sivas highway has an extremely high susceptibility to landslides while 120 ha has a high susceptibility to landslides. Furthermore, the susceptibility to landslides is highest along and in the vicinity of the Erzincan-Sivas highway and decreases as it becomes distant from the Erzincan-Sivas highway. The study emphasizes the importance of early warning systems to increase resilience against landslides and proposes setting up an early warning system at the landslide-prone locations in the area.
Landslides Erzincan-Sivas Highway Geographic Information Systems Analytic Hierarchy Process (AHP)
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Geographic Information Systems, Natural Hazards |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Early Pub Date | January 25, 2025 |
Publication Date | January 27, 2025 |
Submission Date | May 3, 2024 |
Acceptance Date | August 8, 2024 |
Published in Issue | Year 2025 Volume: 11 Issue: 1 |
This journal is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.