Geri Dön

Van ili heyelan duyarlılığının lojistik regresyon analizi ve frekans oranı yöntemiyle incelenmesi

Assessment of landslide susceptibility in Van province using logistic regression analysis and frequency ratio method

  1. Tez No: 561828
  2. Yazar: NERGİZ ÜZEL GÜNİNİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. DERYA ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Coğrafya, Jeodezi ve Fotogrametri, Jeoloji Mühendisliği, Geography, Geodesy and Photogrammetry, Geological Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

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.

Özet (Çeviri)

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.

Benzer Tezler

  1. Van ili Tuşba ilçesinin yerleşime uygunluğunun Coğrafi Bilgi Sistemleri ile sorgulanması

    Land suitability evalution for settlement in Tuşba (Van) based on Geographical Information Systems (GIS)

    ABDURRAHMAN ÇİÇEKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeoloji MühendisliğiVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AZAD SAĞLAM SELÇUK

  2. Trabzon ili yerleşim alanının mühendislik jeolojisi açısından incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    ALİ SEMERCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Jeoloji MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FİKRET TARHAN

  3. 6.sınıf öğrencilerinin doğal afetlere yönelik bilişsel yapılarının kelime ilişkilendirme testi(KİT) yoluyla incelenmesi

    Investigetion the 6th grade students perceptions about natural disaster trough the word association tests

    SIDIKA EZGİ GENÇOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimNiğde Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL TOKCAN

  4. Van ilinin afetselliği, Van Merkez ve Erciş ilçesinin kentsel dönüşümü ve yeniden yapılanması

    Seismicity of Van province, urban transformation and restructuring of Van Center and Ercis district

    CAFER GİYİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mimarlıkİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERHAT ANIKTAR

    DOÇ. REŞAT ATALAY OYGUÇ

  5. Türkiye'deki AVM'lerin incelenmesi ve Van ilinde AVM projesi geliştirilmesi

    An overview of the shopping centers (SC) in Turkey and development of an SC project in the province of Van

    EMEL ERÇETİN BARLAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gayrimenkul Geliştirme Bilim Dalı

    PROF. DR. HEYECAN GİRİTLİ