Pervari-Hizan karayolu üzerinde çığa duyarlı alanların belirlenmesi

Abstract

Bu çalışmanın amacı, Pervari-Hizan karayolu çevresinde çığ oluşumuna duyarlı alanları Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanlı çok ölçütlü bir yaklaşımla belirlemek ve güzergâh güvenliğine yönelik risk azaltma uygulamalarına karar destek altlığı oluşturmaktır. Çalışma alanı; yüksek yükselti, belirgin yamaç eğimleri ve kış koşullarında kar örtüsünün sürekliliği nedeniyle çığ süreçlerinin mekânsal olarak yoğunlaştığı bir dağlık kuşakta yer almaktadır. Yöntem kapsamında duyarlılık modeli beş temel parametre üzerinden kurulmuştur: yükselti, eğim, bakı, eğrisellik (yamaç şekli) ve arazi kullanımı/bitki örtüsü. Bu parametreler önce vektör veriden raster veriye dönüştürülmüş, ardından her parametre sınıfı duyarlılığa katkısı bakımından yeniden sınıflandırılmıştır (reclassify). Nihai haritayı üretmek için parametrelere AHS temelli ağırlıklar atanmış ve ağırlıklı çakıştırma (weighted overlay) analizi uygulanmıştır. Şemada belirtildiği üzere ağırlıklar eğim %30, bakı %20, eğrisellik %20, yükselti %15 ve arazi kullanımı/bitki örtüsü %15 olacak biçimde modele yansıtılmış; çıktı duyarlılık değerleri çok düşük-düşük-orta-yüksek sınıflarına ayrılmıştır. Elde edilen bulgular, duyarlılığın özellikle yüksek eğim değerlerinin baskın olduğu yamaçlarda belirginleştiğini; bakı ve yamaç şeklinin kar birikimi/kararlılığı üzerinde kritik rol oynadığını göstermiştir. Sonuç olarak üretilen duyarlılık haritası, karayolu boyunca öncelikli risk alanlarını ayırt ederek koruyucu önlemler, güzergâh iyileştirmeleri ve yerel ölçekte afet yönetimi planlamaları için uygulanabilir bir mekânsal karar desteği sunmaktadır.This thesis aims to identify avalanche-prone areas along the Pervari-Hizan mountain highway corridor using a GIS-based multi-criteria framework and to provide a spatial decision-support basis for transportation safety and risk-reduction planning. The study area is characterised by steep slopes, high altitudes and persistent winter snow cover, which together create favourable conditions for avalanche initiation and runout processes. The susceptibility model was constructed using five core parameters: elevation, slope gradient, aspect, curvature (slope morphology), and land use/vegetation cover. All datasets were first converted from vector to raster format and subsequently reclassified according to their relative contribution to avalanche potential. Parameter importance was derived through an Analytic Hierarchy Process (AHP), and the final map was produced by applying a weighted overlay procedure. Following the weighting scheme adopted in the model, slope was assigned the highest influence (30%), while aspect and curvature accounted for 20% each, and elevation together with land use/vegetation represented 15% each. The resulting index values were grouped into four susceptibility classes: very low, low, moderate and high. The results indicate that areas dominated by steep terrain form the primary clusters of high susceptibility, whereas aspect-controlled radiation conditions and concave–convex slope forms exert a strong secondary control on snow accumulation and instability patterns. The produced map therefore delineates critical road segments exposed to avalanche hazards and offers practical guidance for the prioritization of mitigation structures, route modifications and local early-warning strategies.