KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Coğrafi Bilimler Dergisi / 2023 / Cilt: 21 Sayı: 2

Mekân Tabanlı Toprak Erozyonu Tahmin Modelleri: Bildiklerimiz Değişiyor Mu?

Çağan Alevkayalı(SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-7044-8183
Bedran Abı(SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ, SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ)0000-0001-8790-6232
Sayfa
696–725
Yayın Tarihi
2023-10-30
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Son 30 yılda bu konudaki modelleme uygulamalarının artması toprak erozyonu sorunu üzerine ilginin arttığını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Toprak erozyonu, toprağın üst katmanının aşınarak başka bir yere taşınmasını ifade eden doğal bir süreçtir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Toprak erozyonundaki artış toprak verimliliğini olumsuz etkilediği gibi gıda güvenliğini de tehdit etmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Son 30 yılda bu konudaki modelleme uygulamalarının artması toprak erozyonu sorunu üzerine ilginin arttığını göstermektedir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Toprak erozyonu · Mekansal Modelleme · Fiziksel Modeller

Özet

Toprak erozyonu, toprağın üst katmanının aşınarak başka bir yere taşınmasını ifade eden doğal bir süreçtir. Bu oluşum beşeri faaliyetlerin arazi örtüsünde değişimlere neden olmasıyla artan mekânsal bir probleme dönüşmüştür. Toprak erozyonundaki artış toprak verimliliğini olumsuz etkilediği gibi gıda güvenliğini de tehdit etmektedir. Toprak erozyonu kapsamındaki çalışmalar, sürecin işleyişini anlamak ve ortaya çıkan olumsuz etkileri en aza indirmek için sediman taşınımı ve erozyona duyarlı alanların belirlenmesi konularına yoğunlaşmıştır. Son 30 yılda bu konudaki modelleme uygulamalarının artması toprak erozyonu sorunu üzerine ilginin arttığını göstermektedir. Bu çalışmanın amacı toprak erozyonu konusunda en çok başvurulan modellerin geçirdiği değişimin literatür kapsamında değerlendirilmesidir. Bunun için modellerin veri özellikleri ve algoritma yapıları detaylı bir biçimde incelenmiş ve onlarca model arasında USLE/RUSLE, SWAT ve WEPP modelleri ile makine öğrenmesi yaklaşımlarının uygulama sayıları bakımından ön plana çıktığı belirlenmiştir. Bazı modellerin daha çok tercih edilme nedenlerinin farklı ortam koşullarına uyumlu olmaları ve ortamı yüksek doğrulukta benzetim yapabildiklerinden kaynaklandığı sonucuna varılmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Alevkayalı, Ç., Abı, B. (2023). Mekân Tabanlı Toprak Erozyonu Tahmin Modelleri: Bildiklerimiz Değişiyor Mu?. Coğrafi Bilimler Dergisi, Cilt: 21 Sayı: 2, 696–725. https://doi.org/10.33688/aucbd.1265625

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (127)

  1. Abbaspour, K.C., Rouholahnejad, E., Vaghefi, S., Srinivasan, R., Yang, H., Kløve, B. (2015). A continental-scale hydrology and water quality model for Europe: Calibration and uncertainty of a high-resolution large-scale SWAT model. Journal of Hydrology, 524, 733-752. doi: 10.1016/j.jhydrol.2015.03.027
  2. Abbaspour, K.C., Yang, J., Maximov, I., Siber, R., Bogner, K., Mieleitner, J., Zobrist, J., Srinivasan, R. (2007). Modelling hydrology and water quality in the pre-alpine/alpine thur watershed using SWAT. Journal of Hydrology, 333 (2-4), 413-430. doi: 10.1016/j.jhydrol.2006.09.014
  3. Adu, J.T., Kumarasamy, M.V. (2018). Assessing non-point source pollution models: A review. Pol. J. Environ. Stud. 27, 1913–1922. doi: 10.15244/pjoes/76497.
  4. Akar, Ö., Güngör, O. (2012). Rastgele orman algoritması kullanılarak çok bantlı görüntülerin sınıflandırılması. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi, 1 (2), 139-146. doi: 10.9733/jgg.241212.1t
  5. Akdoğan, Z., Küçükdoğan, A., Güven, B. (2015). Yayılı kirleticilerin havzalardaki taşınım süreçleri: Antibiyotikler, ağır metaller ve besi maddeleri üzerine modelleme yaklaşımları. Marmara Fen Bilimleri Dergisi, 1, 21-31. doi: 10.7240/mufbed.99724
  6. Akgün, A., Türk, N. (2011). Mapping erosion susceptibility by a multivariate statistical method: A case study from the Ayvalık region, NW Turkey. Computers and Geosciences, 37, 1515-1524. doi: 10.1016/j.cageo.2010.09.006
  7. Aksu, N., Uçan, K. (2012). Hurman çayı havzasında ölçülen ve ampirik yöntemlerle hesaplanan sediman verimlerinin karşılaştırılması. KSU Doğa Bilimleri Dergisi, 15 (3), 1-8. Alewell, C., Borrelli, P., Meusburger, K., Panagos, P. (2019). Using the USLE: Chances, challenges and limitations of soil erosion modelling. International soil and water conservation research, 7 (3), 203-225. doi: 10.1016/j.iswcr.2019.05.004
  8. Alparslan, K., Küçükönder, M. (2021). Kaman deresi alt havzasının erozyon duyarlılığı. KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(3), 217-232. https://www.researchgate.net/publication/354466877 adresinden alınmıştır.
  9. Apaydın, H., Öztürk, F. (2003). Yüzey akış ve sediman modellerinin coğrafi bilgi sistemi yardımıyla uygulanması. Tarım Bilimleri Dergisi, 9 (4), 381-389. doi: 10.1501/Tarimbil_0000000841
  10. Arabameri, A., Pradhan, B., Rezaei, K. (2019). Gully erosion zonation mapping using integrated geographically weighted regression with certainty factor and random forest models in GIS. Journal of environmental management, 232, 928-942. doi: 10.1016/j.jenvman.2018.11.110
  11. Arabameri, A., Chen, W., Loche, M., Zhao, X., Li, Y., Lombardo, L., Bui, D. T. (2020). Comparison of machine learning models for gully erosion susceptibility mapping. Geoscience Frontiers, 11 (5), 1609-1620. doi: 10.1016/j.gsf.2019.11.009
  12. Arabameri, A., Sadhasivam, N., Turabieh, H., Mafarja, M., Rezaie, F., Pal, S. C., Santosh, M. (2021). Credal decision tree based novel ensemble models for spatial assessment of gully erosion and sustainable management. Scientific Reports, 11 (1), 3147. doi: 10.1038/s41598-021-82527-3
  13. Arnold, J. G., Srinivasan, R., Muttiah, R. S., Williams, J.R. (1998). Large-area hydrologic modeling and assessment: Part I. model development. J. Am. Water Res. Assoc, 34(1), 73–89. doi: https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.1998.tb05961.x
  14. Aşkın, T., Türkmen, F., Tarakçıoğlu, C. (2016). Ordu ili merkez ilçe topraklarında erzoyon riskinin jeoistatistiksel tekniklerle değerlendirilmesi. Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Dergisi, 4 (2) 69-75. Atalay, M., Çelik, E. (2017). Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 155-172. doi: 10.20875/makusobed.309727
  15. Avand, M., Mohammadi, M., Mirchooli, F., Kavian, A., Tiefenbacher, J. P. (2022). A new approach for Smart Soil Erosion Modeling: Integration of empirical and machine-learning models. Environmental Modeling & Assessment, 1-16. doi: 10.1007/s10666-022-09858-x
  16. Avcıoğlu, A., Bayrakdar, C., Sarı, E., Arslan Kaya, N.T. (2020). TanDEM-X12m sayısal yükselti verisine dayalı toprak erozyonu tespiti (Rusle). Coğrafya Dergisi, 41, 93-107. doi: 10.26650/JGEOG2020-0047
  17. Aydın, C., Yıldırım, Y.E. (2002). Harabe deresi havzasında yağış-akış ilişkisinin AGNPS modeliyle değerlendirilmesi. Tarım Bilimleri Dergisi, 9 (2), 243-248. doi: 10.1501/Tarimbil_0000000797
  18. Aydın, M. (2009). Gümüşhane-Torul Barajı yağış havzasında arazi kullanımına göre WEPP (Water Erosion Prediction Project) modeli ile toprak kayıplarının belirlenmesi ve alınması gereken önlemler. Kastamonu Üni, Orman Fakültesi Dergisi, 9 (1): 54-65. Ayhan, S., Erdoğmuş, Ş. (2014). Destek vektör makineleriyle sınıflandırma problemlerinin çözümü için çekirdek fonksiyonu seçimi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İibf Dergisi, Nisan 2014, 9 (1), 175-198. Baskan, O., Cebel, H., Akgul, S., Erpul, G. (2010). Conditional simulation of USLE/RUSLE soil erodibility factor by geostatistics in a Mediterranean catchment, Turkey. Environmental Earth Sciences, 60 (6), 1179-1187. doi: 10.1007/s12665-009-0259-2
  19. Batista, P.V.G., Davies, J., Silva, M.L.N., Quinton, J.N. (2019). On the evaluation of soil erosion models: Are we doing enough? Earth-Science Reviews, 197. doi: 10.1016/j.earscirev.2019.102898
  20. Berberoğlu, S., Çilek, A. (2013). Coğrafi bilgi sistemleri yardımıyla Seyhan havzasında pesera ve rusle erozyon modellerinin kıyaslanması. TMMOB Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 11-13 Kasım 2013, Ankara.
  21. Bezak, N., Rusjan, S., Petan, S., Sodnik, J., Mikoš, M. (2015). Estimation of soil loss by the WATEM/SEDEM model using an automatic parameter estimation procedure. Environmental Earth Sciences, 74, 5245-5261. doi: 10.1007/s12665-015-4534-0
  22. Borrelli, P., Alewell, C., Alvarez, P., Anache, J. A. A., Baartman, J. et al. (2021). Soil erosion modelling: A global review and statistical analysis. EarthArxiv. doi: 10.1016/j.scitotenv.2021.146494
  23. Bramer, M. (2007). Principles of Data Mining. Springer, London
  24. Breiman, L. (2001). Random forests. Machine learning, 45 (1), 5-32. doi:10.1023/A:1010933404324
  25. Breiman, L, Friedman, J.H., Olshen, R.A., Sotne C.J. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth, Belmont. ISBN-13, 978-0412048418
  26. Cambazoğlu, M.K., Göğüş M. (2004). Sediman yields of basins in the Western Black Sea region of Turkey. Turkish J. Eng. Env. Sci. 28, 355-367.
  27. Celilov, C., Dengiz, O. (2019). Erozyon duyarlılık parametrelerinin farklı enterpolasyon yöntemleriyle konumsal dağılımlarının belirlenmesi: Türkiye, Ilgaz milli park toprakları. Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi, 6 (3): 242-256. doi: 10.19159/tutad.502457
  28. Chakrabortty, R., Pal, C., Sahana, M., Mondal, A., Dou, J., Pham, B.T., Yunus, A.P. (2020). Soil erosion potential hotspot zone identification using machine learning and statistical approaches in eastern India. Natural Hazards, 104, 1259-1294. doi:10.1007/s11069-020-04213-3
  29. Chandramohan T., Venkatesh B., Balchand A.N. (2015). Evaluation of three soil erosion models for small watersheds, international conference on water resources, coastal and ocean engıneerıng (Icwrcoe 2015). Aquatic Procedia, 4, 1227–1234. doi: 10.1016/j.aqpro.2015.02.156
  30. Cuceloglu, G., Abbaspour, K.C., Ozturk, I., (2017). Assessing the water-resources potential of Istanbul by using a soil and water assessment tool (SWAT) hydrological model. Water, 9 (10), 814. doi:10.3390/w9100814
  31. Çamuroğlu, A. (2020). Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri ile yağış ve rüzgâr kaynaklı toprak erozyonu modellemesi. Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
  32. Danacıoğlu, Ş., Tağıl, Ş. (2017). Bakırçay havzasında rusle modeli kullanarak erozyon riskinin değerlendirmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20 (37). doi: 10.31795/baunsobed.645168
  33. de Vente, J., Poesen, J. (2005). Predicting soil erosion and sediman yield at the basin scale: Scale issues and semi-quantitative models. Earth-Science Reviews, 71, 95–125. doi: 10.1016/j.earscirev.2005.02.002
  34. de Vente, J., Poesen, J., Verstraeten, G., Govers, G., Vanmaercke, M., Van Rompaey, A., Arabkhedri, M., Boix-Fayos, C. (2013). Predicting soil erosion and sediman yield at regional scales: Where do we stand? Earth-Science Reviews 127, 16-29. doi: 10.1016/j.earscirev.2013.08.014
  35. de Vente, J., Poesen, J., Verstraeten, G., Van Rompaey, A., Govers, G. (2008). Spatially distributed modelling of soil erosion and sediman yield at regional scales in Spain. Global and Planetary Change, 60, 393-415. doi: 10.1016/j.gloplacha.2007.05.002
  36. Demir, S., Oğuz, İ., Ciba, Ö.F., Özer, E. (2017). Farklı arazi kullanımı altında meydana gelen toprak ve yüzey akış kayıplarının Wepp Hillslope modeli kullanılarak tahmin edilmesi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 34 (Ek Sayı), 97-104. doi: 10.13002/jafag4411
  37. Demirci, D. A. (2007). Destek vektör makineleri ile karakter tanıma. Yıldız Teknik Üniversitesi Fen bilimleri Enstitüsü, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
  38. Dengiz, O., İmamoğlu, A., Saygın, F., Göl, C., Ediş, S., Doğan, A. (2014). İnebolu havzasının icona modeli ile toprak erozyon risk değenlendirilmesi. Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi, 29, (2), 136-142. doi: 10.7161/anajas.2014.29.2.136-142
  39. Dinh, T. V., Nguyen, H., Tran, X. L., Hoang, N. D. (2021). Predicting rainfall-induced soil erosion based on a hybridization of adaptive differential evolution and support vector machine classification. Mathematical Problems in Engineering, 2021. doi: 10.1155/2021/6647829
  40. Djoukbala, O., Hasbaia, M., Benselama, O., Mazour, M. (2019). Comparison of the erosion prediction models from USLE, MUSLE and RUSLE in a Mediterranean watershed, case of Wadi Gazouana (N-W of Algeria, Modeling). Earth Systems and Environment, 5, 725–743. doi: 10.1007/s40808-018-0562-6
  41. Dong-Peng, Y., Li, J.L., Lun, R., Chao, Z. (2008). Applications of data mining methods in the evaluation of client credibility, In Soares, C., Peng, Y., Meng, J., Washio, T. (Eds.) Applications of Data Mining in E-Business and Finance, IOS Press, Amsterdam, 35-43.
  42. Dönmez, C., Sarı, Ö. (2018). Hidrolojik dinamiklerin SWAT model yaklaşımı ile modellenmesi: Aşağı Seyhan Havzası, Türkiye. Ç.Ü Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 36 (1).
  43. Duru, U., Arabi, M., Wohl, E.E. (2018). Modeling Stream Flow and Sediman Yield Using the SWAT Model: A Case Study of Ankara River basin, Turkey, Physical Geography, 39 (3), 264-289.
  44. Dutta, S. (2016). Soil erosion, sediman yield and sedimanation of reservoir: A review. Model. Earth Systems and Environment, 2, 123. doi:10.1007/s40808-016-0182-y
  45. Eisazadeh, L., Sokouti, R., Homaee, M., Pazira, E. (2012). Comparison of emrpirical models to estimate soil erosion and sediman yield in micri cathments. Eurasian Journal of Soil Science, 1, 28-33. Erdem, F., Derinpınar, M.A., Nasirzadehdizaji, R., Oy, S., Şeker, D.Z., Bayram, B. (2018). Rastgele orman yöntemi kullanılarak kıyı çizgisi çıkarımı İstanbul örneği. Geomatik Dergisi, 3(2), 100-107. doi: 10.29128/geomatik.362179
  46. Erpul, G. (2016). Türkiye Yağışlarının Özellikleri ve Yenilenmiş Evrensel Toprak Kayıpları Eşitliği (YETKE) R Faktörü. Çölleşme ve Erozyonla Mücadele Genel Müdürlüğü Yayınları, Ankara. ISBN:978-605-4610-93-8
  47. Erpul, G., Nouri, A., Youssef, F., Basaran, M., Lee, J., Saxton, A. M. (2018). The effect of fallow tillage management on aeolian soil losses in Semiarid Central Anatolia, Turkey. Agrosystems, Geosciences & Environment, 1:180019, doi:10.2134/age2018.07.0019.
  48. Ganasri, B. P., Ramesh, H. (2016). Assessment of soil erosion by RUSLE model using remote sensing and GIS-A case study of Nethravathi Basin. Geoscience Frontiers, 7(6), 953-961. doi: 10.1016/j.gsf.2015.10.007
  49. Geissen, V., Kampichler, C., López-de Llergo-Juárez, J. J., Galindo-Acántara, A. (2007). Superficial and subterranean soil erosion in Tabasco, tropical Mexico: development of a decision tree modeling approach. Geoderma, 139 (3-4), 277-287. doi: 10.1016/j.geoderma.2007.01.002
  50. Ghosh, A., Maiti, R. (2021). Soil erosion susceptibility assessment using logistic regression, decision tree and random forest: study on the Mayurakshi river basin of Eastern India. Environ Earth Sci 80, 328 (2021). doi: 10.1007/s12665-021-09631-5
  51. Golkarian, A., Khosravi, K., Panahi, M., Clague, J. J. (2023). Spatial variability of soil water erosion: Comparing empirical and intelligent techniques. Geoscience Frontiers, 14 (1), 101456. doi: 10.1016/j.gsf.2022.101456
  52. Guo, Y., Peng, C., Zhu, Q., Wang, M., Wang, H., Peng, S., He, H. (2019). Modelling the impacts of climate and land use changes on soil water erosion: Model applications, limitations and future challenges. Journal of Environmental Management, 250, 1-2. doi:10.1016/j.jenvman.2019.109403
  53. Han, J., Kamber, M. (2006), Data Mining: Concepts and Techniques. Second Edition. Morgan Kaufmann Publications, San Francisco.
  54. Haregeweyn, N., Poesen, J., Verstraeten, G., Govers, G., de Vente, J., Nyssen, J., Deckers, J., Moeyersons, J. (2013). Assessing the performance of a spatially distributed soil erosion and sediment delivery model (WATEM/SEDEM) in Northern Ethiopia. Land Degradation & Development, 24 (2), 188-204. doi: 10.1002/ldr.1121
  55. Igwe, P.U., Onuigbo, A.A., Chinedu, O.C., Ezeaku, I.I., Muoneke, M.M. (2017). Soil erosion: A review of models and applications. International Journal of Advanced Engineering Research and Science (IJAERS), 4 (12), 2456-1908.
  56. Irvine B., Kosmas, C. (2007). Deliverable 15: PESERA Users Manual, Geography Department Leeds University, 133.
  57. İkiel, C., Ustaoğlu, B., Koç, D. E. (2020). Trakya'nın erozyon duyarlılık analizi. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, (4), 1-14. İmamoğlu, A., Muhammed, B., Dengiz, O. (2016). Çorum Alaca havzasında toprak erozyon duyarlılık faktörünün farklı enterpolasyon modeller kullanılarak konumsal dağılımlarının belirlenmesi. Toprak Su Dergisi, 5 (1), (8-15). doi: 10.21657/tsd.15185
  58. Jahun, B. G., Ibrahim, R., Dlamini, N. S., Musa, S. M. (2015). Review of soil erosion assessment using RUSLE model and GIS. Journal of Biology, Agriculture and Healthcare, 5 (9), 36-47.
  59. Jetten, V., Govers, G., Hessel, R. (2003). Erosion models: Quality of spatial predictions. Hydrol. Process. 17, 887–900. doi: 10.1002/hyp.1168
  60. Kalfazade, M. (2015). Hidrolojik proses modelleri ile havza şebeke modelleri entegrasyonu, Darlık Havzası örneği. İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
  61. Karabulut, M., Küçükönder, M. (2008). Kahramanmaraş ovası ve çevresinde CBS kullanılarak erozyon alanlarının tespiti. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 11 (2), 14-22.
  62. Kavzoglu, T., Colkesen, I., (2009). A kernel functions analysis for support vector machines for land cover classification. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 11 (5), 352-359. doi: 10.1016/j.jag.2009.06.002
  63. Kavzoğlu, T., Çölkesen, İ. (2010). Karar ağaçları ile uydu görüntülerinin sınıflandırılması: Kocaeli örneği. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 2 (1), 36-45. Kırnak, H., Gowda, P. H. (2001). Using WEPP model to predict sediman and runoff from an agricultural watershed. Tarım Bilimleri Dergisi, 7 (2), 24-31. https://www.researchgate.net/publication/304426574 adresinden alınmıştır.
  64. Kirkby, M.J. (2003). Modelling erosion – the PESERA project. The first SCAPE (Soil Conservation and Protection for Europe) workshop in Alicante (ES), 14-16 June 2003, Amsterdam The Netherlands.
  65. Kirkby, M. J., Irvine, B. J., Jones, R. J., Govers, G., Pesera Team. (2008). The PESERA coarse scale erosion model for Europe. I.–Model rationale and implementation. European Journal of Soil Science, 59 (6), 1293-1306. doi:10.1111/j.1365-2389.2008.01072.x
  66. Laflen, J.M., Flanagan, D.C. (2013). The Development of U.S Soil Erosion Prediction and Modelling. International Soil and Water Conservation Research, 1 (2), 1-11. doi: 10.1016/S2095-6339(15)30034-4
  67. Larose, D. T. (2005), Discovering Knowledge in Data, Wiley Publication, New Jersey.
  68. Li, P., Mu, X., Holden, J., Wu, Y., Irvine, B., Wang, F., Gao, P., Zhao, G., Sun, W., (2017). Comparison of soil erosion models used to study the Chinese Loess Plateau. Earth Sci. Rev. 170, 17–30. doi: 10.1016/j.earscirev.2017.05.005.
  69. Liu, G., Arabameri, A., Santosh, M., Nalivan, O. A. (2023). Optimizing machine learning algorithms for spatial prediction of gully erosion susceptibility with four training scenarios. Environmental Science and Pollution Research, 30 (16), 46979-46996. doi: 10.1007/s11356-022-25090-2
  70. Lei, X., Chen, W., Avand, M., Janizadeh, S., Kariminejad, N., Shahabi, H., Costache, R., Shahabi, H., Shirzadi, A., Mosavi, A. (2020). GIS-based machine learning algorithms for gully erosion susceptibility mapping in a semi-arid region of Iran. Remote Sensing, 12 (15), 2478. doi: 10.3390/rs12152478
  71. Licciardello, F., Govers, G., Cerdan, O., Kirkby, M.J., Vacca, A., Kwaad, F.J.P.M., (2009). Evaluation of the PESERA model in two contrasting environments. Earth Surf. Process. Landforms, 34, 629–640. doi:10.1002/esp.1745
  72. Lieskovský, J., Kenderessy, P. (2014). Modelling the effect of vegetation cover and different tillage practices on soil erosion in vineyards: A case study in Vráble (Slovakia) Using WATEM/SEDEM. Land Degrad. Develop, 25, 288–296. doi:10.1002/ldr.2162
  73. Merritt, W.S., Letcher, R.A., Jakeman, A.J. (2003). A review of erosion and sediman transport models Environmental, Modelling & Software 18, 761–799. doi: 10.1016/S1364-8152(03)00078-1
  74. Mondal, A., Khare, D., Kundu, S. (2017). Uncertainty analysis of soil erosion modelling using different resolution of open-source DEMs. Geocarto International, 32 (3), 334-349. doi: 10.1080/10106049.2016.1140822
  75. Mosavi, A., Sajedi-Hosseini, A., Choubin, B., Taromideh, F., Rahi, G., Adrienn A. Dineva, A.A. (2020). Susceptibility mapping of soil water erosion using machine learning models. Water, 12. doi: 10.3390/w12071995
  76. Mutlu, Y. E., Soykan, A. (2018). Rusle (3D) modeli kullanılarak toprak erozyonu tahmini: Havran çayı örneği. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, (1), 50-66. Nearing, M.A., Foster, G.R., Lane, L.J., Finkner, S.C. (1989). A process-based soil-erosion model for USDA-water erosion prediction project technology. Transactions of the American Society of Agricultural Engineers, 32, 1587– 1593. doi: 10.13031/2013.31195
  77. Neitsch, S.L., Arnold, J.G., Kiniry, J.R., Williams, J.R. (2011). Soil and Water Assessment Tool Theoretical Documentation. Temple, Texas 76502: USDA-153 ARS Grassland Soil and Water Research Laboratory, and Texas A&M University, Blackland Research and Extension Center
  78. Nguyen, K.A., Chen, W., Lin, B.S., Seeboonruang, U., Thomas, K. (2019). Predicting sheet and rill erosion of shihmen reservoir watershed in Taiwan using machine learning. Sustainability 11, 3615. doi: 10.3390/su11133615
  79. Nguyen, K. A., Chen, W., Lin, B.S., Seeboonruang, U. (2021). Comparison of ensemble machine learning methods for soil erosion pin measurements. ISPRS International Journal of Geo-Information, 10 (1), 42. doi:10.3390/ijgi10010042.
  80. Nisbet, R. Elder, J., Miner, G. (2009). Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications. Elsevier Inc, Burlington.
  81. Ölgen, M. K. (2010). Türkiye’de yıllık ve mevsimsel yağış değişkenliğinin alansal dağılımı. Ege Coğrafya Dergisi, 19 (1), 85-95. Özdemir, K., Güngör, Ö. (2019). Filyos Çayı havzasında SWAT modelinin uygulaması, Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 1 (2), 92-102. Özkan, Y. (2008). Veri Madenciliği Yöntemleri. Papatya Yayıncılık Eğitim, İstanbul, 216.
  82. Özşahin, E. (2016). Alakır Çayı havzasında (Antalya) toprak kaybının mekânsal dağılışı ve etkili faktörler, tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 13 (02), 123-134. Öztürk, F., Sönmez, K., Yıldırım, Y.E., Bayramin, İ., Apaydın, H., Karaş, E. (2003). Kurukavak Deresi havzasında yüzey akış ve sediman miktarının AGNPS modeli ile tahmini, Tarım Bilimleri Dergisi, 9 (3), 344-351. doi: 10.1501/Tarimbil_0000000835
  83. Öztürk, M. Z., Çetinkaya, G., Aydın, S. (2017). Köppen-Geiger iklim sınıflandırmasına göre Türkiye’nin iklim tipleri. Coğrafya Dergisi, (35), 17-27. doi: 10.26650/JGEOG295515
  84. Öztürkmen, A. R., Ramazanoğlu, E., Tokmakçı, S. (2021). Determination of erodiblity (USLE-K) status of suruc plain soils before transition to ırrigated agriculture within the scope of Southeastern Anatolia Project. International Journal of Agriculture, Environment and Food Sciences, 5 (2), 229-235. doi: 10.31015/jaefs.2021.2.13
  85. Pal, M., Mather P.M. (2003). An assessment of the effectiveness of decision tree methods for land cover classification. Remote Sensing of Environment, 86, 554-565. doi: 10.1016/S0034-4257(03)00132-9
  86. Pal, M., Mather, P.M. (2005). Support vector machines for classification in remote sensing. International Journal of Remote Sensing, 26 (5): 1007-1011. doi: 10.1080/01431160512331314083
  87. Panagos, P., Meusburger, K., Van Liedekerke, M., Alewell, C., Hiederer, R., Montanarella, L. (2014). Assessing soil erosion in Europe based on data collected through a European network. Soil science and plant nutrition, 60 (1), 15-29. doi: 10.1080/00380768.2013.835701
  88. Panagos, P., Borrelli, P., Meusburger, K., Yu, B., Klik, A., Jae Lim, K., Ballabio, C. (2017). Global rainfall erosivity assessment based on high-temporal resolution rainfall records. Sci. Rep., 7, 4175, retrieved from https://esdac.jrc.ec.europa.eu/content/ global-rainfall-erosivity, last access: 23 November 2018.
  89. Pandey, A., Himanshu, S.K., Mishra, S.K., Singh, V.P. (2016). Physically based soil erosion and sediman yield models revisited. Catena, 147, 595-620. doi: 10.1016/j.catena.2016.08.002
  90. Parsons, A.J., Wainwright, J., Powell, D.M, Kaduk, J., Brazier, R.E. (2004). A conceptul model for determining soil erosion by water. Earth Surface Processes and Landforms, 29, 1293-1302. doi: 10.1002/esp.1096
  91. Perrone, J., Madramootoo, C. A. (1999). Sediment yield prediction using AGNPS. Journal of Soil and Water conservation, 54(1), 415-419. https://www.jswconline.org/content/54/1/415 adresinden alınmıştır.
  92. Phinzi, K., Ngetar, N. S. (2019). The assessment of water-borne erosion at catchment level using GIS-based RUSLE and remote sensing: A review. International Soil and Water Conservation Research, 7 (1), 27-46. doi: 10.1016/j.iswcr.2018.12.002
  93. Raza, A., Ahrends, H., Habib-Ur-Rahman, M., Gaiser, T. (2021). Modeling approaches to assess soil erosion by water at the field scale with special emphasis on heterogeneity of soils and crops. Land, 10 (4), 422. doi: 10.3390/land10040422
  94. Renard, K.G., Foster, G.R., Weesies, G.A., McCool, D.K., Yoder, D.C. (1997). Predicting soil erosion by water: A guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). Agric. Handb. Vol. 703. US Department of Agriculture: Washington, DC, 1–251.
  95. Renschler, C.S., Harbor, J. (2002). Soil erosion assessment tools from point to regional scales-the role of geomorphologists in land management research and implementation. Geomorphology, 47, 189–209. doi: 10.1016/S0169-555X(02)00082-X
  96. Sahour, H., Gholami, V., Vazifedani M., Saeedi, S. (2021). Machine learning applications for water-induced soil erosion modeling and mapping. Soil and Tillage Research, 211. doi: 10.1016/j.still.2021.105032
  97. Soman, K.P., Loganathan, R., Ajay, V. (2011). Machine Learning with SVM and other Kernel Methods. PHI Learning Pvt. Ltd., 486.
  98. Song, Q., Hu, W., Xie, W. (2002). Robust support vector machine with bullet hole image classification. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, part C (applications and reviews), 32 (4), 440-448. doi: 10.1109/TSMCC.2002.807277
  99. Tağıl, Ş. (2006). Kazdağı Milli Parkı’nda arazi örtüsü organizasyonunu kontrol eden jeomorfometrik faktörler: Bir cbs yaklaşımı. Coğrafi Bilimler Dergisi, 4(2), 37-47. doi: 10.1501/Cogbil_0000000067
  100. Tağıl, Ş. (2009). Çakırdere ve yahu dere havzalarında (Balıkesir) toprak kaybının mekansal dağılışı ve etkileyen faktörler. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12 (22), 23-39. Tsara, M., Kosmas, C., Kirkby, M.J., Kosma, D., Yassoglou, N. (2005). An evaluation of the PESERA soil erosion model and its application to a case study in Zakynthos, Greece. Soil Use and Management, 21, 377-385. doi: 10.1079/SUM2005322
  101. Tüfekçioğlu, M., Yavuz, M. (2016). Yusufeli mikro havzasında (Artvin) yüzey erozyonu toprak kaybının tahmin edilmesi ve erozyon risk haritasının oluşturulması. Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 17 (2), 188-199.
  102. Valentin, C., Poesen, J., Li, Y. (2005). Gully erosion: Impacts, factors and control. Catena, 63, 132–153. doi: 10.1016/j.catena.2005.06.001
  103. Van Rompaey, A.J.J., Verstraeten, G., Van Oost, K., Govers, G., Poesen, J. (2001). Modelling mean annual sediman yield using a distributed approach. Earth Surface Process Landforms 26, 1221–1236. doi: 10.1002/esp.275. Van Oost, K., Govers, G., Desmet, P.J.J. (2000). Evaluating the effects of changes in landscape structure on soil erosion by water and tillage. Landscape Ecology, 15, 579– 591. doi: 10.1023/A:1008198215674
  104. Vapnik, V.N. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory, 2. Baskı, Springer-Verlag, New York.
  105. Vu, D.T., Tran, X.L., Cao, M.T., Tran, T.C., Hoang, N.D. (2021). Machine learning based soil erosion susceptibility prediction using social spider algorithm optimized multivariate adaptive regression spline. Measurement, 164. doi: 10.1016/j.measurement.2020.108066
  106. Yakupoğlu, T., Demirci, D. (2013). Kahramanmaraş-Narlı Ovası Topraklarının Erozyona Duyarlılıkları ile Bazı Toprak Özellikleri Arasındaki İlişkiler. Anadolu Tarım Bilim. Dergisi, 28 (1), 33-38. Yakut, E. (2012). Veri Madenciliği Tekniklerinden C5.0 Algoritması, Destek Vektör Makineleri ile Yapay Sinir Ağlarının Sınıflandırma Başarılarının Karşılaştırılması: İmalat Sektöründe Bir Uygulama, Doktora Tezi, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Erzurum.
  107. Yastıklı, N., Esirtgen, F. (2011). Sayısal yükseklik modellerinde kalite değerlendirme ve doğruluk analizi. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 1822 Nisan 2011, Ankara
  108. Young, R. A., Onstad, C. A., Bosch, D. D., Anderson, W. P. (1989). AGNPS: A nonpoint-source pollution model for evaluating agricultural watersheds. Journal of soil and water conservation, 44 (2), 168-173.
  109. Yılmaz Akşehirli, Ö., Ankaralı, H., Aydın, D., Saraçlı, Ö. (2013). Tıbbi tahminde alternatif bir yaklaşım: Destek vektör makineleri. Turkiye Klinikleri Journal of Biostatistics, 5 (1).
  110. Zahedi, P., Parvandeh, S., Asgharpour, A., McLaury, B. S., Shirazi, S. A., McKinney, B. A. (2018). Random forest regression prediction of solid particle Erosion in elbows. Powder Technology, 338, 983-992. doi: 10.1016/j.powtec.2018.07.055
  111. Zhao, G., Klik, A., Mu, X., Wang, F., Gao, P., Sun, W. (2015). Sediman yield estimation in a small watershed on the northern Loess Plateau, China. Geomorphology 241, 343–352. doi: 10.1016/j.geomorph.2015.04.020.
  112. Zhuang, F., Wang, Z., Yang, Q. (2008). The retrospection and prospect on soil erosion research in China. Chinese Journal of Nature, 30 (1), 12–16.
  113. Zhuang, Y., Du, C., Zhang, L., Du, Y. Li, S. (2015). Research trends and hotspots in soil erosion from 1932 to 2013: A literature review. Scientometrics, 10, 743–758. doi: 10.1007/s11192-015-1706-3
  114. Aksu, N., Uçan, K. (2012). Hurman çayı havzasında ölçülen ve ampirik yöntemlerle hesaplanan sediman verimlerinin karşılaştırılması. KSU Doğa Bilimleri Dergisi, 15 (3), 1-8.
  115. Arnold, J. G., Srinivasan, R., Muttiah, R. S., Williams, J.R. (1998). Large-area hydrologic modeling and assessment: Part I. model development. J. Am. Water Res. Assoc, 34(1), 73–89. doi: https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.1998.tb05961.x
  116. Aşkın, T., Türkmen, F., Tarakçıoğlu, C. (2016). Ordu ili merkez ilçe topraklarında erzoyon riskinin jeoistatistiksel tekniklerle değerlendirilmesi. Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Dergisi, 4 (2) 69-75.
  117. Aydın, M. (2009). Gümüşhane-Torul Barajı yağış havzasında arazi kullanımına göre WEPP (Water Erosion Prediction Project) modeli ile toprak kayıplarının belirlenmesi ve alınması gereken önlemler. Kastamonu Üni, Orman Fakültesi Dergisi, 9 (1): 54-65.
  118. Ayhan, S., Erdoğmuş, Ş. (2014). Destek vektör makineleriyle sınıflandırma problemlerinin çözümü için çekirdek fonksiyonu seçimi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İibf Dergisi, Nisan 2014, 9 (1), 175-198.
  119. Eisazadeh, L., Sokouti, R., Homaee, M., Pazira, E. (2012). Comparison of emrpirical models to estimate soil erosion and sediman yield in micri cathments. Eurasian Journal of Soil Science, 1, 28-33.
  120. İkiel, C., Ustaoğlu, B., Koç, D. E. (2020). Trakya'nın erozyon duyarlılık analizi. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, (4), 1-14.
  121. Kavzoğlu, T., Çölkesen, İ. (2010). Karar ağaçları ile uydu görüntülerinin sınıflandırılması: Kocaeli örneği. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 2 (1), 36-45.
  122. Mutlu, Y. E., Soykan, A. (2018). Rusle (3D) modeli kullanılarak toprak erozyonu tahmini: Havran çayı örneği. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, (1), 50-66.
  123. Ölgen, M. K. (2010). Türkiye’de yıllık ve mevsimsel yağış değişkenliğinin alansal dağılımı. Ege Coğrafya Dergisi, 19 (1), 85-95.
  124. Özdemir, K., Güngör, Ö. (2019). Filyos Çayı havzasında SWAT modelinin uygulaması, Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 1 (2), 92-102.
  125. Özşahin, E. (2016). Alakır Çayı havzasında (Antalya) toprak kaybının mekânsal dağılışı ve etkili faktörler, tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 13 (02), 123-134.
  126. Tağıl, Ş. (2009). Çakırdere ve yahu dere havzalarında (Balıkesir) toprak kaybının mekansal dağılışı ve etkileyen faktörler. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12 (22), 23-39.
  127. Yakupoğlu, T., Demirci, D. (2013). Kahramanmaraş-Narlı Ovası Topraklarının Erozyona Duyarlılıkları ile Bazı Toprak Özellikleri Arasındaki İlişkiler. Anadolu Tarım Bilim. Dergisi, 28 (1), 33-38.