Erosion by water is the main cause of land degradation. Landscapes degraded by erosion need to be restored in many respects, and particularly in terms of ecosystem services. From an economic and management perspective, care is needed to select priority areas and determine the means to be applied to restore them. Globally, the model most commonly used to produce scenarios for the prevention of soil losses is the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). This study of the subbasin of the Sulakyurt Dam Basin in Turkey aims (1) to identify the distribution of soil losses over time and by location, and (2) to grade the priority areas for the prevention of soil losses by means of a simulation. The average potential soil losses in the area under study are estimated at 42.35 t ha−1 year−1, and the average actual losses at 39.49 t ha−1 year−1. According to the simulation, 27.61% of the study area (2782 ha) is of the highest priority for soil restoration. In our study, forests have the highest soil losses, which is contrary to the natural protection that forests provide against erosion; however, this is mainly due to topographic aspects that influence soil losses. Of the forest areas, 41.74% (1766 ha) falls within the areas of highest priority. The study serves as a guide for landscape planning and the determination of erosion risk in restoration efforts, and for identifying the methods to be adopted during the restoration work to reduce the loss of soil.

Peyzaj bozulmalarına sebep olan en önemli fiziksel etkiler arasında erozyon başta gelmektedir. Toprak kayıpları sonucunda birçok habitat etkilenebilmektedir. Erozyon sonucu bozulmuş peyzajların iyileştirilmesi için toprak kayıplarının dağılımının ve miktarının bilinmesi gerekmektedir. Yenilenmiş Evrensel Toprak Kaybı Eşitliği (RUSLE) toprak kayıplarının tahmin edilmesin de kullanılan matematiksel bir modeldir. Bu çalışmada, Sarıkızlı Çayı havzasında uzaktan algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılarak RUSLE modeli parametrelerinden olan bitki yönetim faktörünün (C faktör) aylık olarak tahmin edilmesi ve haritalarının oluşturulması amaçlanmıştır. RUSLE-C faktör değerleri uydu görüntülerinden Normalize Edilmiş Fark Bitki İndeksi (NDVI) haritaları üretilerek ve sonra üstel regresyon eşitliği kullanılarak mekânsal olarak hesaplanmıştır. RUSLE-C faktörü en düşük haziran ayında 0,24±0,20, en yüksek aralık ayında 0,75±0,18 değerini almıştır. RUSLE-C faktörün en önemli özelliği değişiminin izlenmesi ile hassas alanların belirlenmesi ve de toprak koruma önlemlerinin nasıl alınması gerektiği konusunda yardımcı olmasıdır. Sonuç olarak, uzaktan algılama/CBS/erozyon model entegrasyonu ile peyzaj bozulmalarının mekânsal olarak daha hızlı sürede belirlenmesi onarımın daha hızlı, ekonomik ve doğru olarak yapılmasını sağlayacaktır.

No abstract