In this paper, an inventory of the landslide that occurred in Karahacılı at the end of 2019 was created and the pre-landslide conditions of the region were evaluated with traditional statistical and spatial data mining methods. The current orthophoto of the region was created by unmanned aerial vehicle (UAV). In this way, the landslide areas in the region were easily determined. According to this, it was determined that the areas affected by the landslides had an average slide of 26.56 m horizontally. The relationships among the topographic, hydrographic, and vegetative factors of the region were revealed using the Apriori algorithm. It was determined that the areas with low vegetation in the study area with 55% confidence were of a Strong Slope feature from the Apriori algorithm. In addition, the cluster distributions formed by these factors were determined by K-means. Among the five clusters created with K-means, it was determined that the study area was 38% in the southeast, had a Strong Slope, Low Vegetation, Non-Stream Line, and a slope less than 140 m. K-means results of the study were made with performance metrics. Average accuracy, recall, specificity, precision, and F-1 score were found as 0.77, 0.69, 0.84, and 0.73 respectively.

Türkiye coğrafi konumundan dolayı birbirinden farklı iklim koşullarını içermektedir. Küresel ısınma nedeni ile iklim kuşakları bölgelerinde değişikliklerin olduğu varsayılmaktadır. İklim kuşağı haritasının hazırlanması, en az 30 yıllık veriler ile mümkün olabilmektedir. Bu nedenle iklim ve hava durumunun belirlenmesinde öncelikli işlem gözlem yapmaktır. Gözlem verileri için yeterli sayıda ve uygun dağılımda nitelikli veri toplayan meteorolojik istasyonlara ihtiyaç vardır. Mersin ili sınırları içerisinde 34 adet Otomatik Meteoroloji Gözlem İstasyonu (OMGİ) bulunmaktadır. Bu çalışmanın amacı, yeni kurulacak olan istasyonlar için en uygun yer seçiminin yapılmasıdır. Mersin ili, denizden sıfır metre yükseklik ile başlayıp yaklaşık üç bin metre yüksekliğe kadar çıkan bir topoğrafik yapıya sahiptir. Yükseklik farkları; sıcaklık, basınç, nem, yağış ve rüzgâr gibi iklim elemanlarının değişimine neden olmaktadır. Bu durum Mersin ilinde aynı anda farklı iklim özelliklerinin görülebilmesini sağlamaktadır. İklim elemanlarını etkileyen diğer faktörler arasında ise konum, bitki örtüsü ve denize uzaklık gibi kriterler yer almaktadır. Bu çalışmada iklim elemanlarını etkileyen faktörler, arazi kullanımları ve mevcut istasyonlar olmak üzere üç ana kriter ele alınmıştır. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yazılımı yardımıyla kriter verileri analiz edilmiş ve puan verilmiştir. Kriterlerin Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi ile ağırlıkları hesaplanmıştır. OMGİ yer seçimi haritası uygunluk derecesine göre elde edilmiş ve uygun olan alanlarda toplam 17 yeni istasyon noktası önerilmiştir.

The aim of this study is to develop a value-based GeoValueIndex with AHP weights and GIS for the criteria of the Mersin University (MEU) Çiftlikköy Campus real properties, and it is referred to as the “GeoValueIndex” in this study. GeoValueIndex is a symbolic value that combines geographic and non-geographic features of real properties. The data of the real properties on the campus were collected and arranged for mass appraisal. One of the Multi Criteria Decision Analysis (MCDA) methodologies, Analytic Hierarchy Process (AHP), was used to weight the criteria. GeoValueIndex was calculated by multiplying each parcel’s geographic and non-geographic data by their weights and adding them. GeoValueIndex Map is obtained by associating GeoValueIndex and parcel in GIS software. GeoValueIndex of real properties save time, effort, and cost in mass appraisal processes. There are many techniques for doing GeoValueIndex operations, and the ones presented in this study are only proposals.

The indiscriminate use of surface water has heightened the demand for groundwater supplies. Therefore, it is critical to locate potential groundwater sources to develop alternative water resources. Groundwater detection is tremendously valuable, as is sustainable groundwater management. Mersin, in southern Türkiye, is expected to confront drought shortly due to increased population, industry, and global climate change. The groundwater potential zones of Mersin were determined in this study by GIS-based AHP, VIKOR, and TOPSIS methods. Fifteen parameters were used for this goal. The study area was separated into five categories. The results show that the study area can be divided into “Very High” zones (4.98%, 5.94%, 7.96%), followed by “High” zones (10.89%, 10.32%, 16.50%), “Moderate” zones (60.68%, 52.41%, 51.56%), “Low” zones (21.28%, 28.53%, 20.90%), and “Very Low” zones (2.18%, 2.80%, 3.07%) in turn. Data from 60 wells were used to validate potential groundwater resources. The ROC-AUC technique was utilized for this. It was seen that the performance of the VIKOR model is better than that of the AHP and TOPSIS (76.5%). The findings demonstrated that the methods and parameters used are reliable for sustainable groundwater management. We believe that the study will also help decision makers for this purpose.

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), coğrafi verileri toplamak, depolamak, analiz etmek ve görüntülemek için mekânsal olarak dağıtılmış özelliklerin veri tabanı niteliğindeki özel bir bilgi sistemi türüdür. CBS, fiziksel, sosyal ve ekonomik verileri birbirine bağlama yeteneği nedeniyle su kaynakları yönetimi ve havza yönetimi için güçlü bir araç olarak kabul edilmektedir. Su endüstrisi dünya çapında oldukça hızlı büyüyen endüstrilerdendir ve kontrolü ancak bir bilgi sisteminin kullanımı ile mümkün olabilmektedir. Bu çalışmanın amacı CBS’nin kısa tarihi hakkında bilgiler vermek ve su mühendisliğinde CBS’nin nasıl kullanıldığını çeşitli örneklerle göstermektir.