Bu tez çalışmasında, Van ili İpekyolu, Tuşba ve Edremit ilçelerinin belli kesimlerini içerisine alan çalışma alanında daha önceden yapılan arazi ve laboratuvar çalışmaları birleştirilerek 238 sondaj kuyusu verisi incelenmiş ve 1.5 m, 3.0 m, 4.5 m, 7.5 m, 9.0 m ve 15.0 m derinliklerdeki SPT-N verilerinden taşıma gücü hesaplamaları yapılmıştır. SPT-N değerlerine bağlı hesaplanan (N60)30 değerlerinden ve aynı çalışma alanı içerisinde daha önceden yapılmış jeofizik çalışmalar sonucu 262 noktada elde edilen (Vs)30 değerlerinden TBDY (2018), NEHRP ve Eurocode 8'e göre yerel zemin sınıfları belirlenmiştir. Diğer taraftan, T0 ve deprem tehlike düzeyi analizleri yapılmış, ayrıca 3.0 m, 4.5 m, 7.5 m ve 9.0 m derinlikler için TBDY (2018)'deki basitleştirilmiş zemin sıvılaşma değerlendirmesi hesapları yapılmıştır. Daha sonra, yapılan tüm hesaplama ve analizler CBS temelli ArcGIS programında IDW enterpolasyon tekniği ile haritalandırılmış, bu suretle geoteknik verilerin anlaşılabilirliğini ve yorumlanabilirliğini artırmak, daha etkin ve verimli kullanılmasını sağlamak ve farklı zemin özelliklerinin dağılımını doğru ve kolay bir şekilde belirlenebilmesi bu sayede zaman ve emekten tasarruf sağlanması hedeflenmiştir.
In this thesis, 238 borehole data points were analyzed by combining previous field and laboratory studies and then bearing capacity calculations were made from SPT-N data at depths of 1.5 m, 3.0 m, 4.5 m, 7.5 m, 9.0 m, and 15.0 m in area covering certain parts of İpekyolu, Tuşba and Edremit districts of Van province. Soil types were determined according to TBDY (2018), NEHRP and Eurocode 8 from (N60)30 values calculated based on SPT-N values and (Vs)30 values obtained at 262 points as a result of previous geophysical studies in the same study area. On the other hand, T0 and earthquake hazard level analyzes were made, and simplified soil liquefaction assessment calculations in TBDY (2018) were made for 3.0 m, 4.5 m, 7.5 m and 9.0 m depths. Then, all calculations and analyses were mapped by using IDW interpolation technique in the GIS-based ArcGIS program. In this way, it is aimed at increasing the comprehensibility and interpretability of geotechnical data, ensuring more effective and efficient use, and determining the distribution of different soil properties accurately and easily, saving time and effort.
