Production of landslide susceptibility map of vezirköprü district (samsun) by using frequency ratio method and bayesian probability model

Türkiye’de yaygınlık ve sıklık açısından en çok görülen doğal afetler heyelan ve taşkınlardır. Söz konusu etkiler küçük ve orta ölçekli haritalarda araştırılması gereken lokal etkiye sahip olup ekonomik ve sosyal sonuçları açısından tekrarlı olarak incelenmesi gereken afetlerdir. Buna ek olarak Türkiye, bu afetlerin ekonomik ve sosyal sonuçları açısından büyük risk taşımaktadır. Bu çalışmada, Orta Karadeniz bölgesinde yer alan Vezirköprü İlçesinin hem iklim değişikliğinden etkilenmesi hem de Kuzey Anadolu Fay Zonu’nun içinde olması nedeniyle heyelan duyarlılık haritası üretilmiştir. Çalışmada heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanması için istatistik modeller kullanılmıştır. Bu amaçla tümevarım olarak Bayesyen Model (BM-WOE) ve tümdengelim olarak ise Frekans oranı (FR) modeli kullanılmıştır. Temel parametrelerin çözümlenmesinde yükseklik, eğim, bakı, eğrilik (plan ve profil eğriliği), yola, drenaj ağlarına ve faya yakınlık, topografik nemlilik indeksi ve jeoloji kullanılmıştır. Üretilen duyarlılık haritaları; çok yüksek, yüksek, orta, düşük ve çok düşük derecede duyarlı alanları gösterecek şekilde 5 sınıfa ayrılmıştır. Heyelan envanter haritasında yer alan 68 adet heyelan içinden 21 adeti kontrol amacıyla ayrılmış olup, heyelan duyarlılık haritalarının güvenilirliğini test etmek için üretilen duyarlılık haritaları ile karşılaştırılmıştır. Nihai değerlendirmede kontrol heyelanlarının üretilen haritalar ile FR için %57 ve Bayesyen Model (BM-WOE) için %80.9 oranında uyumlu olduğu görülmüştür.In Turkey, landslides and floods are having the most impact in terms of prevalence and frequency of natural disasters. These impacts have local impacts need to be investigated in small and medium scale maps, and the mentioned disasters should be examined repeatedly in terms of their economic and social consequences. In addition to that, Turkey is under at greater risk in terms of the economic and social consequences of these disasters. In this study, landslide susceptibility map has been produced in Vezirköprü District in the Central Black Sea Region, both because of being affected by climate change and being in the North Anatolian Fault Zone. In the study, statistical models were used for the preparation of landslide susceptibility maps. For this purpose, Bayesian and Frequency ratio model were used as induction and deduction, respectively. Elevation, slope, aspect, curvature (plan and profile curvature), geology, topographic wetness index proximity to road, stream and fault were used to analyze for production of landslide susceptibility. Classification is applied as the “very high, high, moderate, low and non-susceptible” into risky areas. The 21 ones from 68 landslide inventories from were separated for control purposes and compared with 47 landslide inventories applied Bayesian and Frequency ratio (FR) models to test the reliability of the landslide susceptibility map. As a result, it has been ascertained that the produced landslide susceptibility map is consistent with the control landslides with 57 % and 80.9% in total for FR and Bayesian Model, respectivel

Random forest-based landslide susceptibility mapping in coastal regions of Artvin, Turkey

Natural disasters such as landslides often occur in the Eastern Black Sea region of Turkey owing to its geological, topographical, and climatic characteristics. Landslide events occur nearly every year in the Arhavi, Hopa, and Kemalpa¸sa districts located on the Black Sea coast in the Artvin province. In this study, the landslide susceptibility map of the Arhavi, Hopa, and Kemalpa¸sa districts was produced using the random forest (RF) model, which is widely used in the literature and yields more accurate results compared with other machine learning techniques. A total of 10 landslide-conditioning factors were considered for the susceptibility analysis, i.e., lithology, land cover, slope, aspect, elevation, curvature, topographic wetness index, and distances from faults, drainage networks, and roads. Furthermore, 70% of the landslides on the landslide inventory map were used for training, and the remaining 30% were used for validation. The RF-based model was validated using the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve. Evaluation results indicated that the success and prediction rates of the model were 98.3% and 97.7%, respectively. Moreover, it was determined that incorrect land-use decisions, such as transforming forest areas into tea and hazelnut cultivation areas, induce the occurrence of landslides.Funding: This research was supported by the Scientific Research Projects Office of Artvin Çoruh University (AÇÜBAP) (Scientific Research Project No. 2016.F40.02.05)

Samsun il merkezinde ambulans helikopterler için uygun pist alanlarının belirlenmesi

Ülkemizde Ekim 2008’den itibaren sunulmaya başlanan hava ambulans hizmetinde yaygın olarak helikopterler kullanılmaktadır. Helikopterlerin iniş, kalkış ve yer hareketlerini tamamen veya kısmen yapabilmelerine elverişli alanlara “Heliport” adı verilmektedir. Samsun’da ambulans helikopterler için 1 adet heliport bulunmaktır. Bununla birlikte, Sağlık Bakanlığı tarafından yapılan bir çalışma kapsamında 81 il ve ilçelerinde hava ambulans helikopterlerinin iniş ve kalkışına müsait olan alanlar ile bunların coğrafi koordinatları tespit edilmiştir. Samsun ve ilçelerinde toplam 31 adet müsait alan tespit edilmiştir. Ancak bu alanlar genellikle, okul bahçesi, stadyum, futbol sahası, antrenman sahası ve park gibi alanları içermektedir. Bu nedenle, Samsun’da ambulans helikopterlerin iniş yapabileceği uygun alanların belirlenmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknolojilerini kullanarak Samsun il merkezinde ambulans helikopterlerin iniş yapabileceği uygun alanları belirlemektir. Uygulamada, eğimi %10 dan az olan, mevcut hastanelere ve yollara yakın, enerji nakil hatlarından en az 150 m uzaklıkta ve helikopterlerin inişine engel olabilecek nitelikte arazi örtüsüne sahip olmayan alanlar belirlenmiştir

Artvin il merkezinin heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesi

Heyelanlar, tüm Dünya’da olduğu gibi Türkiye’de de can ve mal kayıplarına neden olan doğal afetlerin başında gelmektedir. Ülkemizde son 50 yılda meydana gelen doğal afetler incelendiğinde, heyelanların %45’lik oranla en sık gerçekleşen doğal afet olduğunu görmekteyiz. Heyelan afeti için yapılan değerlendirmede tüm illerimizin heyelandan belirli derecelerde etkilendiği görülmektedir. Heyelanların sebep olduğu sosyal ve ekonomik kayıplar etkili bir planlama ve yönetimle azaltılabilmektedir. Bunun için, yerleşim alanlarının seçimi, alt yapı çalışmaları ve diğer mühendislik yapılarının inşasında jeolojik ve jeoteknik amaçlı arazi ve laboratuvar çalışmaları yapılarak, değişik bilgileri içeren haritalar hazırlanmaktadır. Bu çerçevede hazırlanan jeolojik tabanlı en önemli haritalardan birisi de duyarlılık haritalarıdır. Duyarlılık haritaları, geçmişte meydana gelen heyelan, sel, deprem ve volkan patlaması gibi doğal afetlerin gelecekteki oluşumlarının tahmin edilmesine olanak sağlayan bilgileri içerir. Bu noktadan hareketle, heyelan duyarlılık haritalarının temel amacı, heyelanlar açısından riskli ve tehlikeli alanları tespit ederek heyelanların etkilerini azaltmaktır. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile heyelan duyarlılık haritalarının üretilmesinde çeşitli metotlar kullanılmaktadır. Literatürde yaygın olarak kullanıldığı tespit edilen metotlar; frekans oranı metodu, lojistik regresyon ve bayes olasılık modelidir. Bu projede de, basit ve anlaşılır bir olasılık modeline sahip olmaları, doğru sonuçlar sağlamaları ve uygulamalarının kolay olmaları nedeniyle adı geçen üç metot kullanılarak, Artvin il merkezinin heyelan duyarlılık haritaları üretilmiştir. Duyarlılık analizlerinde; yükseklik, eğim, bakı, eğrilik, litoloji, arazi örtüsü, topoğrafik nemlilik indeksi, toprak derinliği, yola ve akarsuya yakınlık parametreleri dikkate alınmıştır. Üretilen haritaların güvenilirliğini test etmek için duyarlılık haritaları kontrol veri seti ile karşılaştırılmış ve bayes olasılık modeline göre üretilen duyarlılık haritasının diğerlerine göre daha doğru sonuç verdiği tespit edilmiştir

Production of landslide susceptibility maps using bayesian probability theorem

Bayes Teoremi, bir olayın gerçekleşme olasılığı ile ilgili öncül olasılık beklentilerinin, olayın gerçekleşmesi durumunda elde edilen yeni bilgilerle güncelleştirilerek, soncul olasılıkların bulunmasını sağlayan bir olasılık teoremidir. Buna göre, bir bölgenin heyelan duyarlılığının tahmin edilmesi istendiğinde, bazı olası durumların belirlenmesi gerekir. Bunun için, seçilen çalışma alanında heyelan olayıyla ilgili şu durumların var olabileceği açıktır. Seçilen alan gerçekten heyelan alanı olabilir ve bu alanla ilgili iki tahmin (burada tekrar heyelan olacağı veya olmayacağı) yapılabilir. Seçilen alan, gerçekte heyelan alanı olmayabilir ve bu alan için de gelecekle ilgili iki tahmin söz konusudur. Bu durumları olasılık önermeleri şeklinde ifade etmek için koşullar kullanılır. Örneğin, seçilen alanın, geçmiş deneyimlere göre heyelan alanı olması durumunda, gelecekte de heyelan olma olasılığı P(A|H) nedir? Seçilen alanının geçmiş deneyimlere göre heyelan alanı olmaması durumunda, gelecekte heyelan olma olasılığı P(A|(notH) nedir? Seçilen alanın geçmiş deneyimlere göre heyelan alanı olması durumunda, gelecekte heyelan olmama olasılığı P(notA|H) nedir? Bu olasılıkları, olasılık aksiyomlarına uygun olarak birlikte değerlendirerek soncul olasılık değerleri Bayes Teoremi ile hesaplanabilmektedir. Seçilen alanın gelecekte heyelanla karşılaşacağını öngören tahminler pozitif bir ağırlıkla, tersi ise negatif bir ağırlıkla ifade edilebilir. Bu yaklaşıma “weights of evidence” model adı verilir. Bu çalışmada, söz konusu olasılık modeli kullanılarak Artvin ili Merkez ilçesinin heyelan duyarlılık haritası üretilmiştir. Duyarlılık analizinde jeoloji, yükseklik, eğim, bakı, eğrilik (plan ve profil eğriliği), toprak derinliği, topografik nemlilik indeksi, arazi örtüsü, yola ve akarsuya yakınlık parametreleri kullanılmıştır. Üretilen duyarlılık haritası, “duyarsız, düşük, orta, yüksek ve çok yüksek derecede duyarlı” alanlar olmak üzere 5 şekilde sınıflandırılmıştır. Heyelan duyarlılık haritasının güvenilirliğini test etmek için heyelan envanter haritasında yer alan ve kontrol amacıyla analizlere dahil edilmeyen heyelan alanları duyarlılık haritası ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, üretilen heyelan duyarlılık haritasının kontrol heyelanları ile %94.56 oranında uyumlu olduğu tespit edilmiştir.Bayesian theorem is a probability model which provides posterior probabilities of an event by updating the prior probabilistic expectations of that event. According to this definition, when the risk of any landslide event is desired to be found, some probable situations must be defined accordingly. Suppose that a field is chosen for the landslide risk assessment, and then two distinct situations may exist. The chosen field may actually be a landslide region or not a landslide region based on the past experiences. For each of these two distinct cases one may propose only two independent guesses. These probable situations including independent guesses should be expressed by means of valid probability propositions. Conditional structures may be used for expression of the propositions as follows: “If the chosen field be assessed is from an actual landslide region, what is the probability of the future landslide occurrence for this field P(A|L)?”. “If the chosen filed is not from an actual landslide area, what is the probability of the future landslide occurrence for it P(A|notL)?”. “If the chosen field is from actual landslide region, what is the probability of non-occurrence of the landslide for this field P(notA|L)?”. These probabilities may be evaluated with the probability axioms and the posterior probabilities required for the final decision may be computed with Bayesian theorem. The positive guesses which strongly expects a landslide for the future may be expressed by a positive weight factor and the negative guesses by a negative weight factor. This approach is called the “weights of evidence” model. The landslide susceptibility map presented in the paper has been developed with the mentioned methods.The geological formation of the region, altitude, slope, aspect, curvature (plan and profile curvature), soil depth, topographic wetness index, lans cover, road and stream distance parameters have been considered in the landslide susceptibility evaluation. The susceptibility map has been classified into 5 risky areas: the “non-susceptible, low, moderate, high and very high susceptible” areas. The landslide inventory map and the landslide susceptibility map have been compared to each other, in order to test the reliability of the produced landslide susceptibility map. As a result, it has been ascertained that the produced landslide susceptibility map is consistent with the control landslides with 94.56% percentage in total

The geographic distribution of cases of Crimean-Congo hemorrhagic fever: Kastamonu, Turkey

The purpose of this study was to analyze the epidemiological characteristics of cases diagnosed with Crimean-Congo Hemorrhagic Fever (CCHF) with the help of Geographic Information Systems (GIS) and to establish an epidemiological risk map. Data for 434 cases diagnosed with CCHF between 01.01.2004 and 31.12.2013 were subjected to statistical analysis SPSS 13.0 software. A digital map of Kastamonu was transferred onto ArcGIS 10.0 software in order to establish a risk map for CCHF. The highest cumulative incidence of CCHF is 41.29/10,000, and in people living at altitudes of 1001–1200 meters. ROC analysis of altitudes above sea level of residences with CCHF cases revealed an area under the curve of 74.5% (95% CI: 0.72-0.76, p < 0.05). At a cut-off point of 836.5 meters, sensitivity was 0.74 and specificity 0.76. Cumulative incidence of CCHF was significantly positively correlated with number of animals per head (r = 0.76) and area of agricultural land per head (r = 0.59) (p < 0.05). No significant correlation was determined between cumulative incidence and forested area percentages. This study reveals that both men and women living at more than 836.5 meters above sea level and working in agriculture and animal husbandry are at risk of CCHF between May and July. Detailed examination of the ecology of vector ticks is now needed in order to fully determine the epidemiology of the disease

Do not mask the mask: Use it as a premedicant

Background: Preoperative anxiety frequently causes resistance to mask application and prolongs induction. Anesthesia masks resembling popular heroes or toys was used to deal with this problem. An anesthesia mask given on a preoperative visit to play with at home, may aid to establish a familiarity with the mask and alleviate mask fear, possibly making a gaseous induction more acceptable. Methods: After approval of the ethical committee, 50 children were randomly assigned into two groups. Both groups received conventional verbal information about the anesthetists, materials and equipment to be used for the procedure, description of gaseous induction via mask and transportation to the operating room. Additionally transparent anesthesia masks were given to children in the mask group after conventional verbal information. Both groups were premedicated with 0.3 mg·kg-1 midazolam. Anxiety was assessed during separation from parents and induction of anesthesia by a modified Yale Preoperative Anxiety Scale. Mask acceptance quality and total mask time (TMT; time between the introduction of mask anesthesia and the loss of lid reflex) were also determined. Results: Anxiety levels in the informed group were statistically higher than in the mask group during induction of anesthesia (26 ± 1.8 vs 30 ± 2.9, P < 0.05). Mask acceptance quality was better in the mask group than in the informed group (IG). TMTs were 5.1 ± 1.3 and 7 ± 0.9 min in the mask group and in the IG, respectively. Conclusions: Playing with an anesthesia mask given during a preanesthesia visit relieved anxiety, improved mask acceptance quality and shortened the induction period. We believe that this type of premedication would be feasible in gaseous induction of anesthesia in children. © 2007 The Authors