CBS Tabanlı AHP Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi (ÇKKY) Kullanılarak Van Gölü Güzelsu Alt Havzası Taşkın Risk Haritalarının Çıkarılması ve Değerlendirilmesi

Year 2024, Volume: 15 Issue: 4, 941 - 950

Erdi Tanış , Recep Çelik

https://doi.org/10.24012/dumf.1534940

Abstract

Taşkın; bir akarsuyun çeşitli sebeplerle yatağından taşarak, çevresindeki arazilere, yerleşim yerlerine, altyapı tesislerine ve canlılara zarar vererek o bölgedeki ekonomik ve sosyal faaliyetleri kesintiye uğratan bir tabii olaydır. Taşkınlar her yıl can kaybı yanında büyük sosyo-ekonomik zararlara yol açmaktadır. Son yıllarda küresel iklim değişikliği ve yanlış arazi kullanımı etkisi ile yaşanan taşkınların sayısında ve etkisinde önemli artışlar olmaktadır. Bu nedenle farklı karakteristikleri temsil eden veri katmanlarının bir arada değerlendirilmesi, taşkın riski taşıyan bölgelerin belirlenmesinde önemlidir. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) potansiyel taşkın risk alanlarının belirlenmesinde büyük kolaylıklar sağlayan bir platformdur. Coğrafi Bilgi Sistemleri potansiyel taşkın risk alanlarının belirlenmesi amacıyla mevcut verilerin toplanması, işlenmesi ve analizinin yapılmasında kullanılmaktadır. Güzelsu havzası Türkiye'nin doğusunda yer alan Van Gölü çevresindeki alt su toplama havzasıdır. Güzelsu Alt Havzası, coğrafi ve ekolojik olarak önemli bir bölgedir ve su kaynakları yönetimi, su akışı, özellikle taşkın riski değerlendirmeleri için dikkatle incelenmesi gerekir. Bu çalışmada da CBS aracılığıyla Van Gölü Güzelsu alt havzasının taşkın risk alanları belirlenmiştir. Modelleme aşamasında, Çok Kriterli Karar Verme Yönteminde, taşkın oluşumuna etki eden; yükselti, yağış, jeoloji, eğim, bakı, nehre uzaklık, toprak grubu ve arazi kullanım parametreleri kullanılmıştır. Tüm parametrelerin olaydaki etki ağırlıkları AHP yöntemi ile belirlenmiş, ArcGIS programında da belirlenen ağırlık oranları tematik haritalara işlenerek çakıştırılmış ve sonuçta bölgede taşkın esnasında etkilenecek alanların risk haritaları elde edilmiştir. Üretilen taşkın risk haritasına göre, “Çok Yüksek Riskli” alanlar %6.6, “Yüksek Riskli” alanlar %14.5, “Riskli” alanlar %29.7 , “Az Riskli” alanlar %31.9 ve “Risksiz” alanlar %17,2 oranında yer kaplamaktadır.

Keywords

Van Gölü Havzası, Taşkın risk analizi, CBS, ÇKKVY(Çoklu Kriterli Karar Verme Yöntemi), AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi)

Supporting Institution

Devlet Su İşleri 17.Bölge Müdürlüğü

Thanks

Doç. Dr. Recep ÇELİK

References

• [1] Akman, M.U., Taşkın Koruma ve Kontrol Yapılarının Değerlendirilmesi, 2021
• [2] Rudari, R. (2017). Flood hazard and risk assessment.
• [3] Huang, X., Tan, H., Zhou, J., Yang, T., Benjamin, A., Wen, S.S., Li, S., Liu, S., Liu, A., Li, X., et al., 2008. Flood hazard in Hunan province of China: an economic loss analysis. Nat Hazards, 47, 6573.
• [4] Veerbeek, W., Zevenbergen, C., 2009. Deconstructing urban flood damages: increasing the expressiveness of flood damage models combining a high level of detail with a broad attribute set. Flood Risk Manag., 2, 4557
• [5] Tehrany, M.S., Pradhan, B. & Jebur, M.N. (2013). Spatial prediction of flood susceptible areas using rule based decision tree (DT) and a novel ensemble bivariate and multivariate statistical models in GIS. Journal of Hydrology, 504, 69–79.
• [6] ] Koç, C., Bayazıt, Y., Bakış, R., Yıldız, A. Karaelmalar Deresi Taşkın Koruma Yapısının Yapılma Amacının Coğrafi Bilgi Sistemleri Yardımıyla Ortaya Konulması, 2015
• [7] Özdemir, H. Taşkınların Tahmini ve Risk Analizinde CBS-Uzal ve Hidrolik Modellemenin Entegrasyonu, 2008.
• [8] Mahnamfar, F., Moradi Y. A. & Ağıralioğlu, N. (2020). Flood Risk Analysis of Residential Areas at Downstream of the Elmali Dam. Academic Platform Journal of Natural Hazards and Disaster Management, 1(1), 49-58.
• [9] Kates, R. W., Travis, W. R., & Wilbanks, T. J. (2005). Transformational adaptation when incremental adaptations to climate change are insufficient. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102(9), 7465-7466.
• [10] Mysiak, J., & Di Mauro, M. (2003). Integrated evaluation of floodplain management plans through multicriteria analysis. Environmental Management, 31(6), 792-803.
• [11] Jankowski, P., & Richard, L. (1994). Integrating geographical information systems and multiple criteria decision-making methods. International Journal of Geographical Information Systems, 8(3), 221-239.
• [12] Belton, V., & Stewart, T. J. (2002). Multiple criteria decision analysis: An integrated approach. Springer Science & Business Media.
• [13] Saaty, T., 1980. The Analytic Hierarchy Process. McGrawHill, New York
• [14] Keeney, R. L., & Raiffa, H. (1993). Decisions with multiple objectives: Preferences and value tradeoffs. Cambridge University Press.
• [15] Zhang, Q., Zhao, G., & Zhang, X. (2018). Flood risk assessment under climate change using a Bayesian network with a Gaussian copula. Journal of Hydrology, 558, 267-279.
• [16] Sahu, M., & Patil, S. (2020). Application of GIS-based multicriteria decision analysis for flood hazard mapping: A review. Environmental Monitoring and Assessment, 192, 224.
• [17] Toprak, A. Günek, H. 2015 ”Taşkın Çalışmalarında Çok Kriterli Karar Verme Analizinin Ve Hidrolojik Modelin Karşılaştırılması: Derme (Battalgazi Malatya) Deresi Havzası Örneği” UJES 2015, IV. Ulusal Jeomorfoloji Sempozyumu, SAMSUN.
• [18] https://urs.earthdata.nasa.gov
• [19] https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx?k=A&m=VAN
• [20] Özcan, O., Musaoğlu, N., ve Şeker, D. Z. (2009). "Taşkın Alanlarının Cbs ve Uzaktan Algılama Yardımıyla Belirlenmesi ve Risk Yönetimi; Sakarya Havzası Örneği”. 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 11-15 Mayıs 2009, Ankara
• [21] Tokgözlü, A., ve Özkan, E. (2018). “Taşkın risk haritalarında AHP yönteminin uygulanması: Aksu Çayı Havzası örneği”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Sosyal Bilimler Dergisi, (44), 151-176.
• [22] Kontos, T.D., Komilis, D.P. ve Halvadakis, C.P., 2005. Siting MSW landfills with a spatial multiple criteria analysis methodology. Waste Management, 25, 818– 832.
• [23] Bhushan, N.& Rai, K. (2004). Strategic DecisionMaking: ApplyingtheAnalyticHierarchyProcess, London: SpringerPress.
• [24]Hafeez K., Malak N. ve Zhang Y. (2007), “Outsourcing Non-Core Assets and Competences of A Firm Using Analytic Hierarchy Process”, Computers and Operations Research, 34(12): 3592-3608.
• [25] Donegan H.A., Dodd F.J. ve Mcmaster T.B.M. (1992), “A New Approach To AHP Decision Making”, The Statistician, 41(3): 295-302.
• [26] Stain, W.E. ve Mizzi P.J. (2007), “The Harmonic Consistency Index For The Analytic Hierarchy Process”, European Journal of Operational Research, 177(1): 488-497.
• [27] Zhou Y.-D. ve Shi M.-L. (2009), “Rail Transit Project Risk Evaluation Based on AHP Model”, Second International Conference on Information and Computing Science, 3: 236-238.
• [28] Saaty T.L. ve Ozdemir, S.M. (2003), “Why The Magic Number Seven Plus or Minus Two”, Mathematical and Computer Modelling, 38(3-4): 233-244.
• [29] Güngör İ. ve İşler D. B. (2005), “Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı İle Otomobil Seçimi”, Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 1(2): 21-33.
• [30] Karagiannidis A., Papageorgiou A., Perkoulidis G., Sanida G. ve Samaras P. (2010), “A Multi-Criteria Assessment of Scenarios On Thermal Processing of Infectious Hospital Wastes: A Case Study For Central Macedonia”, Waste Management, 30(2): 251-262.
• [31] Wang H.S., Che Z.H. ve Wu C. (2010), “Using Analytic Hierarchy Process and Particle Swarm Optimization Algorithm For Evaluating Product Plans”, Expert Systems with Applications, 37(2): 1023–1034.
• [32] Hagos Y.G., Andualem T. G., Yibeltal M., Mengie M. A., 2022. Flood Hazard Assessment and Mapping Using GIS Integrated with Multi-Criteria Decision Analysis in Upper Awash River Basin, Ethiopia. Applied Water Science 12 (7), 148.
• [33] Dash, P., and Sar, J. (2020). “Identification And Validation of Potential Flood Hazard Area Using GIS‐Based Multi‐Criteria Analysis And Satellite Data‐Derived Water İndex”. Journal of Flood Risk Management, 13(3), E12620.
• [34] Binici, F. & Aksoy, T. (2022). Şehirleşmenin Taşkın Üzerindeki Etkisi. GSI Journals Serie C: Advancements in Information Sciences and Technologies (AIST), 5 (1): 64-76.
• [35] Dutta, M., Saha, S., Saikh, N.I., Sarkar, D., Mondal, P., 2023. Application of Bivariate Approaches for Flood Susceptibility Mapping: A District Level Study in Eastern India. HydroResearch, 6, 108-121.
• [36] Özşahin, E., ve Kaymaz, Ç. (2015). “Cbs Ve Ahs Kullanılarak Doğal Çevre Bileşenleri Açısından Kentsel Mekânın Yerleşime Uygunluk Analizine Bir Örnek: Antakya (Hatay)”. Doğu Coğrafya Dergisi, 20(33), 111-134.
• [37] Sütünç, H.S. , Yavuz, V.S. 2022 “Taşkın Risk Alanlarının Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Mikro-Havza Ölçeğinde Değerlendirilmesi”
• [38] Bitek, D. 2023 “Edirne Oğulpaşa Deresi Havzasının Coğrafi Bilgi Sistemleri Yöntemleri Taşkın Risk Analizi”
• [39] Yurteri, C., (2024). Coğrafi Bilgi Sistemleri (Cbs) Ortamında Analitik Hiyerarşi Yöntemi (Ahy) Yöntemi Kullanılarak Taşkın Risk Analizi: Karabük İli Örneği, Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 12(2), 298-318.