Ardıçtepe Baraj Havzası’nda erozyon hassasiyet analizinin belirlenmesinde yağış ve arazi yüzey kapalılık etkileşiminin MPSIAC yöntemiyle analizi

Abstract

Baraj havzalarında erozyon süreçleri, rezervuara taşınan sediment miktarını artırarak barajların depolama kapasitesini ve ekonomik ömrünü doğrudan etkilemektedir. Bu çalışmada, Ardıçtepe Baraj Havzası’nda erozyon hassasiyetinin belirlenmesinde, MPSIAC (Modified Pacific Southwest Interagency Committee) modeli kullanılarak özellikle yağış (X₃) ve arazi yüzey kapalılığı (X₆) faktörlerinin mekânsal etkileşimi analiz edilmiştir. MPSIAC modelinde yer alan dokuz parametre arasından bu iki faktörün seçilmesinin temel gerekçesi; yağış erozivitesi ve bitki örtüsü kapalılığının kısa ve orta vadede değişkenlik gösterebilen, iklimsel dalgalanmalara ve arazi kullanımına doğrudan bağlı dinamik faktörler olmasıdır. Buna karşılık litoloji, toprak yapısı ve topoğrafya gibi diğer parametreler büyük ölçüde statik nitelikte olup baraj işletme süresi boyunca sınırlı değişim göstermektedir. Çalışma kapsamında, İvrindi Meteoroloji İstasyonu’na ait uzun yıllar ortalama yağış verileri hesaplanarak arazi yüzeylerine paralel olacak şekilde yağış miktarı artışı belirlenmiştir; arazi yüzey kapalılığı ise güncel orman ve arazi kullanım verileri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Elde edilen raster katmanlar çakıştırılarak, yüksek yağış erozivitesi ile düşük kapalılık oranlarının kesiştiği kritik erozyon zonları belirlenmiştir. Bulgular; havza genelinde yüksek yağış erozivitesi ile düşük kapalılık oranlarının kesiştiği kritik zonların, sediment taşınımı açısından başlıca risk bölgelerini oluşturduğunu ortaya koymaktadır. Sonuç olarak bu çalışma; havza genelinin %27,58’ini temsil eden 7.036 hektarlık bir alanın 'yüksek' ve 'çok yüksek' erozyon riski altında olduğunu ortaya koymuştur. Elde edilen bulgular, erozyonun yalnızca çok sayıda faktörün toplam etkisiyle değil, özellikle yağışın tetikleyici gücü ile arazi örtüsünün koruyucu kapasitesi arasındaki dinamik dengenin bozulmasıyla şiddetlendiğini göstermektedir. Bu iki faktöre odaklanılarak yapılan analizler, barajın uzun vadeli sürdürülebilirliği açısından öncelikli müdahale alanlarının belirlenmesine olanak tanımakta ve havza yönetimi için stratejik bir karar destek altyapısı sunmaktadır.Erosion processes in dam catchments significantly reduce reservoir capacity and directly shorten the economic lifespan of dams through increased sediment yield. In this study, erosion sensitivity in the Ardıçtepe Dam Catchment was analyzed using the Modified Pacific Southwest Interagency Committee (MPSIAC) model, with a specific focus on the spatial interaction between rainfall erosivity (X₃) and land surface cover (X₆). Among the nine parameters of the MPSIAC model, these two factors were deliberately selected because they represent dynamic variables that can change rapidly over seasonal and annual timescales in response to climatic variability and land-use practices. In contrast, parameters such as lithology, soil characteristics, and topography exhibit predominantly static behavior over the operational lifespan of a dam. Long-term precipitation data obtained from the İvrindi Meteorological Station were spatially distributed using the Schreiber method, while land surface cover was classified based on up-to-date forest stand and land-use datasets. The integration of these raster layers enabled the identification of critical erosion-prone zones where high rainfall erosivity coincides with low vegetation cover. The findings reveal that critical zones, where high rainfall erosivity intersects with low vegetation cover, constitute the primary risk areas for sediment transport into the reservoir. In conclusion, this study reveals that an area of 7,036 hectares, representing 27.58% of the entire basin, is under 'high' and 'very high' erosion risk. The findings demonstrate that erosion is intensified not merely by the cumulative effect of numerous factors, but specifically by the disruption of the dynamic balance between the triggering power of precipitation and the protective capacity of land cover. Analyzing these two focused factors enables the identification of priority intervention areas for the long-term sustainability of the dam and provides a strategic decision-support infrastructure for watershed management.