Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak Taşkına Duyarlı Alanların Belirlenmesi: Manisa İli Örneği

Cansu Yurteri

doi:10.31466/kfbd.1699190

TR EN

Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak Taşkına Duyarlı Alanların Belirlenmesi: Manisa İli Örneği

Abstract

Sunulan çalışmada, ani ve yoğun yağışlar nedeniyle sıklıkla taşkın olaylarına maruz kalan Manisa ilinin taşkın riski taşıyan bölgelerinin belirlenmesi ve haritalanması amaçlanmıştır. Bu kapsamda, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ortamında Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden Analitik Hiyerarşi Yöntemi (AHY) kullanılarak Manisa ili için taşkın duyarlılık haritası üretilmiştir. Çalışma alanının taşkın duyarlılığı hidro-jeomorfolojik özelliklere göre seçilen 9 kriter özelinde analiz edilmiştir. Seçilen kriterler arasında eğim, bakı, akarsuya uzaklık, yağış, arazi kullanımı/arazi örtüsü, yükselti, jeoloji, toprak ve drenaj yoğunluğu yer almaktadır. Değerlendirilen her bir kriterin alt sınıfları önem derecelerine göre ağırlıklandırılmıştır. Ağırlıklandırılmış kriterler daha sonra ArcGIS 10.8'de ağırlıklı toplam tekniği kullanılarak CBS ortamına entegre edilmiş ve çalışma alanının taşkın duyarlılık haritası üretilmiştir. Manisa ili özelinde türetilen model haritaya göre taşkına duyarlı alanlar çok yüksek, yüksek, orta, düşük ve çok düşük duyarlılık bölgeleri olmak üzere beş sınıfa ayrılmıştır. CBS ortamında AHY teknikleri ile oluşturulan model haritaya göre, alanın 904,6 km2si (%6,8) ve 2333,4 km2si (%16,8) sırasıyla çok yüksek ve yüksek taşkına duyarlı bölgeler olarak sınıflandırılmıştır. Gerçekleştirilen araştırmada elde edilen bulguların, Manisa ilinde taşkın yönetim planlarının geliştirilmesinde ve gelecekte bölgede yaşanması olası taşkınların azaltılmasına yönelik sürdürülebilir yönetim stratejilerinin belirlenmesinde araştırmacılara, karar vericilere ve planlamacılara yön gösterici olacağı düşünülmektedir.

Keywords

Analitik Hiyerarşi Yöntemi, Coğrafi Bilgi Sistemi, Çok Kriterli Karar Verme, Risk azaltma, Taşkın duyarlılık, Manisa

Determination of Flood-Prone Areas Using Geographic Information Systems and Analytical Hierarchy Method: A Case Study of Manisa Province

Abstract

The study aims to identify and map the flood risk areas of Manisa province, which is frequently exposed to flood events due to sudden and heavy rainfall. In this context, a flood susceptibility map for the province of Manisa was produced using the Analytic Hierarchy Process (AHP), one of the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods, within a Geographic Information Systems (GIS) environment. The flood susceptibility of the study area was analyzed based on nine criteria selected according to its hydro-geomorphological characteristics. The selected criteria include slope, aspect, distance to river, precipitation, land use/land cover, elevation, geology, soil and drainage density. The sub-classes of each evaluated criterion were weighted according to their degree of importance. The weighted criteria were then integrated into the GIS environment using the weighted sum technique in ArcGIS 10.8, and the flood susceptibility map of the study area was produced. According to the model map derived specifically for the province of Manisa, the flood-sensitive areas are divided into five classes: very high, high, moderate, low, and very low susceptibility zones. Based on the model map created with AHP techniques in a GIS environment, 904,6 km² (6,8%) and 2333,4 km² (16,8%) of the area were classified as very high and high flood-susceptible regions, respectively. It is believed that the findings obtained in this research will guide researchers, decision-makers, and planners in developing flood management plans in the province of Manisa and in determining sustainable management strategies to reduce potential future floods in the region.

Keywords

Analytic Hierarchy Process, Geographic Information System, Multi-Criteria Decision Making, Risk mitigation, Flood susceptibility, Manisa

Supporting Institution

Herhangi bir kurum ve kuruluştan destek alınmamıştır.

References

Ashfaq, S., Tufail, M., Niaz, A., Muhammad, S., Alzahrani, H., ve Tariq, A. (2025). Flood susceptibility assessment and mapping using GIS-based analytical hierarchy process and frequency ratio models. Global and Planetary Change, 251, 104831.
Bedada, B.A., ve Dibaba, W.T. (2025). Geoinformatics and AHP multi criteria decision making integrated flood hazard zone mapping over Modjo catchment, Awash river basin, Central Ethiopia. Discover Applied Sciences, 7, 284.
Chakrabortty, R., Chandra Pal, S., Rezaie, F., Arabameri, A., Lee, S., Roy, P., ve Moayedi, H. (2022). Flash-flood hazard susceptibility mapping in Kangsabati River Basin, India. Geocarto International, 37(23), 6713-6735.
Copernicus (2025). Data of Land Use from Copernicus Land Monitoring Service. https://land.copernicus.eu/ Erişim Tarihi: 28.07.2025.
Costache, R., Arabameri, A., Costache, I., Crăciun, A., Islam, A. R. M. T., Abba, S. I., ve Pham, B.T. (2022). Flood susceptibility evaluation through deep learning optimizer ensembles and GIS techniques. Journal of Environmental Management, 316, 115316.
CRED (2025). Centre for Research on the Epidemiology of Disasters-review of Disaster Events, https://www.cred.be/publications. (Erişim Tarihi: 04 May 2025).
Das S., ve Gupta, A. (2021). Multi-criteria decision based geospatial mapping of flood susceptibility and temporal hydro-geomorphic changes in the Subarnarekha basin, India. Geoscience Front 12(5):101206.
Debnath, J., Sahariah, D., Mazumdar, M., Lahon, D., Meraj, G., Hashimoto, S., ve Saikia, A. (2023). Evaluating flood susceptibility in the Brahmaputra river basin: An insight into Asia's Eastern Himalayan floodplains using machine learning and multi-criteria decision-making. Earth Systems and Environment, 7(4), 733-760.
Desalegn, H., ve Mulu, A. (2021). Flood vulnerability assessment using GIS at Fetam watershed, upper Abbay basin, Ethiopia. Heliyon, 7(1).
Ersoy, S.B. (2017). Manisa Kızıldere taşkın akımlarının HEC-RAS ile modellenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Celal Bayar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Manisa.

ESA, (2025). Worldwide Land Cover Mapping. https://esa-worldcover.org/ (Erişim Tarihi 20.07.2025).
Falkenmark, M. (1995). Land-water linkages: a synopsis. FAO Land and Water Bulletin, 1, 15-17.
FAO/UNESCO, (2025). FAO/UNESCO Dünya Toprak Haritası, https://fao.org (Erişim Tarihi: 20.07.2025).
Farish, S., Munawar, S., Siddiqua, A., Alam, N., ve Alam, M. (2017). Flood risk zonation using gis techniques: district Charsadda, 2010 floods Pakistan. Environmental Risk Assessment and Remediation, 1(2).
Gacul, L., Ferrancullo, D., Gallano, R., Fadriquela, K.J., Mendez, K.J. et al. (2024). GIS-based identification of flood risk zone in a rural municipality using fuzzy analytical hierarchy process (FAHP). Revue Internationale de Géomatique, 33(1), 295-320.
Gebremichael, A., Gebremariam, E., ve Desta, H. (2025). GIS-based mapping of flood hazard areas and soil erosion using analytic hierarchy process (AHP) and the universal soil loss equation (USLE) in the Awash River Basin, Ethiopia. Geoscience Letters, 12, 12.
Goodarzi, M. R., Sabaghzadeh, M., ve Niazkar, M. (2023). Evaluation of snowmelt impacts on flood flows based on remote sensing using SRM model. Water, 15(9), 1650.
Greenbaum, D. (1989). Hydrogeological applications of remote sensing in areas of crystalline basement. In: Proceedings Groundwater Exploration and Development in Crystalline Basement Aquifers, Zimbabwe.
Haghizadeh, A., Siahkamari, S., Haghiabi, A. H., ve Rahmati, O. (2017). Forecasting flood-prone areas using Shannon’s entropy model. Journal of Earth System Science, 126, 1-11.
Hagos, Y. G., Andualem, T. G., Yibeltal, M., ve 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.
Hammami, S., Zouhri, L., Souissi, D., Souei, A., Zghibi, A., Marzougui, A., ve Dlala, M. (2019). Application of the GIS based multi-criteria decision analysis and analytical hierarchy process (AHP) in the flood susceptibility mapping (Tunisia). Arabian Journal of Geosciences, 12, 1-16.
HGM (2025). Türkiye Cumhuriyeti Milli Savunma Bakanlığı Harita Genel Müdürlüğü. Türkiye İdari Sınırları Verileri. https://www.harita.gov.tr/ (Erişim Tarihi: 12.04.2025).
Hussain, M., Tayyab, M., Ullah, K., Ullah, S., Rahman, Z. U., Zhang, J., ve Al-Shaibah, B. (2023). Development of a new integrated flood resilience model using machine learning with GIS-based multi-criteria decision analysis. Urban Climate, 50, 101589.
Islam, M. M., ve Sado, K. (2000). Development of flood hazard maps of Bangladesh using NOAA-AVHRR images with GIS. Hydrological Sciences Journal, 45(3), 337-355.
Jenks, G.F. (1967). The data model concept in statistical mapping. International Yearbook of Cartography, 27, 186-190.
Kazakis, N., Kougias, I., ve Patsialis, T. (2015). Assessment of flood hazard areas at a regional scale using an index-based approach and Analytical Hierarchy Process: Application in Rhodope-Evros region, Greece. Science of the Total Environment, 538, 555-563.
Khosravi, K., Nohani, E., Maroufinia, E., ve Pourghasemi, H. R. (2016). A GIS-based flood susceptibility assessment and its mapping in Iran: a comparison between frequency ratio and weights-of-evidence bivariate statistical models with multi-criteria decision-making technique. Natural Hazards, 83, 947-987.
Liu, W., Feng, Q., Engel, B. A., Yu, T., Zhang, X., ve Qian, Y. (2023). A probabilistic assessment of urban flood risk and impacts of future climate change. Journal of Hydrology, 618, 129267.
Lugeri, N., Kundzewicz, Z. W., Genovese, E., Hochrainer, S., ve Radziejewski, M. (2010). River flood risk and adaptation in Europe-assessment of the present status. Mitigation and adaptation strategies for global change, 15, 621-639.
Madhuri, R., Srinivasa Raju, K. ve Vasan, A. (2023). İklim değişikliği altında sel duyarlılığına dayalı bina riski, Haydarabad, Hindistan. J. Water Clim. Change, 14 (7), 2150-2163.
Manisa Valiliği Çevre Şehircilik ve İklim Değişikliği İl Müdürlüğü (2024). Manisa İli 2023 Yılı Çevre Durum Raporu, Manisa.
Manisa Valiliği İl Afet ve Acil Durum Müdürlüğü (2021). Manisa İl Afet Risk Azaltma Planı, Manisa.
MGM (2025). İllere Ait İstatistiki Yağış Verileri. Meteoroloji Genel Müdürlüğü, https://www.mgm.gov.tr/, (Erişim Tarihi 19.04.2025).
MTA (1961). Çalışma Alanına Ait 1/500.000 Ölçekli Jeoloji Haritası, Maden ve Tetkik Arama Genel Müdürlüğü, Ankara.
NASA Power, (2025). The Prediction of Worldwide Energy Resources. https://power.larc.nasa.gov/data-access-viewer/ (Erişim Tarihi 18.04.2025).
Oghly, A. L. (2024). Denizli ili Serinhisar ilçe merkezi taşkın yayılım alanlarının coğrafi bilgi sistemleri ve HEC-RAS paket programı ile modellenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi, Denizli.
Rahmati, O., Pourghasemi, H. R., ve Zeinivand, H. (2016). Flood susceptibility mapping using frequency ratio and weights-of-evidence models in the Golastan Province, Iran. Geocarto International, 31(1), 42-70.
Rentschler, J., Salhab, M., ve Jafino, B.A. (2022). Flood exposure and poverty in 188 countries. Nature communications, 13(1), 3527.
Rimba, A. B., Setiawati, M. D., Sambah, A. B., ve Miura, F. (2017). Physical flood vulnerability mapping applying geospatial techniques in Okazaki City, Aichi Prefecture, Japan. Urban Science, 1(1), 7.
Saaty T. L. (2000). Fundamentals of Decision Making and Priority Theory with the Analytic Hierarchy Process (Vol. 6). RWS publications.
Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. Mc Graw-Hill, New York, 19.
Saaty, T. L. (1990). How to Make a Decision: The Analytic Hierarchy Process. European Journal of Operation Research, 48, 9-26.
Saaty, T. L. (2003). Decision-making with the AHP: Why is the principal eigenvector necessary. European Journal of Operational Research, 145(1), 85-91.
Saha, A., Pal, S. C., Arabameri, A., Blaschke, T., Panahi, S., Chowdhuri, I., Chakrabortty, R., Costache, R., ve Arora, A. (2021). Flood Susceptibility Assessment Using Novel Ensemble of Hyperpipes and Support Vector Regression Algorithms. Water, 13(2), 241.
Seejata, K., Yodying, A., Wongthadam, T., Mahavik, N., ve Tantanee, S., (2018). Assessment of flood hazard areas using analytical hierarchy process over the Lower Yom Basin, Sukhothai Province. Procedia Engineering, 212, 340-347.
Şengül, S., ve İspirli, M. N. (2022). Predicting snowmelt runoff at the source of the mountainous euphrates river basin in Turkey for water supply and flood control issues using HEC-HMS modeling. Water, 14(3), 284.
Sepehri, M., Malekinezhad, H., Jahanbakhshi, F., Ildoromi, A. R., Chezgi, J., Ghorbanzadeh, O ve Naghipour, E. (2020). Integration of interval rough AHP and fuzzy logic for assessment of flood prone areas at the regional scale. Acta Geophysica, 68, 477-493.
Sezen, C., Šraj, M., Medved, A., ve Bezak, N. (2020). Investigation of rain-on-snow floods under climate change. Applied Sciences, 10(4), 1242.
Sharker, R., Islam, M. R., Hosen, M. B., Kader, Z., Aziz, M. T., Tahera-Tun-Humayra, U., ve Roy, A. (2025). GIS-based AHP approach to flood susceptibility assessment in Tangail district, Bangladesh. Journal of Earth System Science, 134(1), 26.
Sharma, V. K., Rao, G. S., Amminedu, E., Nagamani, P. V., Shukla, A., Rao, K. R. M., ve Bhanumurthy, V. (2016). Event-driven flood management: design and computational modules. Geo-Spatial Information Science, 19(1), 39-55.
Souissi, D., Zouhri, L., Hammami, S., Msaddek, M. H., Zghibi, A., ve Dlala, M. (2020). GIS-based MCDM–AHP modeling for flood susceptibility mapping of arid areas, southeastern Tunisia. Geocarto International, 35(9), 991-1017.
Sugianto, S., Deli, A., Miswar, E., Rusdi, M., ve Irham, M. (2022). The effect of land use and land cover changes on flood occurrence in Teunom Watershed, Aceh Jaya. Land, 11(8), 1271.
SYGM (2019) Gediz Havzası Taşkın Yönetim Planı. Tarım ve Orman Bakanlığı Su Yönetimi Genel Müdürlüğü, Cilt 1, Ankara.
Talukdar, S., Singha, P., Mahato, S., Pal, S., Liou, Y. A., ve Rahman, A. (2020). Land-use land-cover classification by machine learning classifiers for satellite observations-A review. Remote Sensing, 12(7), 1135.
Thammaboribal, P., Tripathi, N. K., ve Lipiloet, S. (2025). Using of analytical hierarchy process (AHP) in disaster management: A review of flooding and landslide susceptibility mapping. International Journal of Geoinformatics, 21(4).
TÜİK (2024). Nüfus İstatistikleri Portalı. Türkiye İstatistik Kurumu, https://data.tuik.gov.tr/ (Erişim tarihi: 12.04.2025).
Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı (2023). On İkinci Kalkınma Planı (2024-2028) https://www.sbb.gov.tr/2023/12/On-Ikinci-Kalkinma-Plani_2024 2028_11122023.pdf (Erişim tarihi: 20 Temmuz 2025).
Yariyan, P., Avand, M., Abbaspour, R. A., Torabi Haghighi, A., Costache, R., Ghorbanzadeh, O., ve Blaschke, T. (2020). Flood susceptibility mapping using an improved analytic network process with statistical models. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 11(1), 2282-2314.
Youssef, A. M., Pradhan, B., ve Hassan, A. M. (2011). Flash flood risk estimation along the St. Katherine road, southern Sinai, Egypt using GIS based morphometry and satellite imagery. Environmental Earth Sciences, 62(3), 611-623.
Zanaga, D., Van De Kerchove, R., Daems, D., De Keersmaecker, W., Brockmann, C., Kirches, G., Wevers, J., Cartus, O., Santoro, M., Fritz, S., Lesiv, M., Herold, M., Tsendbazar, NE, Xu, P., Ramoino, F., ve Arino, O. (2022). ESA World Cover 10 m 2021 v200.
Zhang, Y., Li, Z., Ge, W., Chen, X., Xu, H., Guo, X., and Wang, T. (2021). Impact of extreme floods on plants considering various influencing factors downstream of Luhun Reservoir, China. Science of The Total Environment, 768, 145312.
Zhao, J., Wang, J., Abbas, Z., Yang, Y., ve Zhao, Y. (2023). Ensemble learning analysis of influencing factors on the distribution of urban flood risk points: a case study of Guangzhou, China. Frontiers In Earth Science, 11, 1042088.
Zhou, K., Kong, F., Yin, H., Destouni, G., Meadows, M. E., Andersson, E., ve Su, J. (2024). Urban flood risk management needs nature-based solutions: A coupled social-ecological system perspective. Urban Sustainability, 4(1), 25.
Zhran, M., Ghanem, K., Tariq, A. et al. (2024). Exploring a GIS-based analytic hierarchy process for spatial flood risk assessment in Egypt: a case study of the Damietta branch. Environmental Sciences Europe, 36, 184.
Zzaman, R. U., Nowreen, S., Billah, M., ve Islam, A. S. (2021). Flood hazard mapping of Sangu River basin in Bangladesh using multi‐criteria analysis of hydro‐geomorphological factors. Journal of Flood Risk Management, 14(3), e12715.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Geographical Information Systems (GIS) in Planning, Hydrogeology

Journal Section

Research Article

Authors

Cansu Yurteri ^*
0000-0002-4944-0168
Türkiye

Publication Date

March 4, 2026

Submission Date

May 14, 2025

Acceptance Date

September 16, 2025

Published in Issue

Year 2026 Volume: 16 Number: 1

DOI

https://doi.org/10.31466/kfbd.1699190

IZ

https://izlik.org/JA59KG36WL

APA

Yurteri, C. (2026). Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak Taşkına Duyarlı Alanların Belirlenmesi: Manisa İli Örneği. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, 16(1), 271-303. https://doi.org/10.31466/kfbd.1699190

AMA

1.Yurteri C. Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak Taşkına Duyarlı Alanların Belirlenmesi: Manisa İli Örneği. KFBD. 2026;16(1):271-303. doi:10.31466/kfbd.1699190

Chicago

Yurteri, Cansu. 2026. “Coğrafi Bilgi Sistemleri Ve Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak Taşkına Duyarlı Alanların Belirlenmesi: Manisa İli Örneği”. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 16 (1): 271-303. https://doi.org/10.31466/kfbd.1699190.

EndNote

Yurteri C (March 1, 2026) Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak Taşkına Duyarlı Alanların Belirlenmesi: Manisa İli Örneği. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 16 1 271–303.

IEEE

[1]C. Yurteri, “Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak Taşkına Duyarlı Alanların Belirlenmesi: Manisa İli Örneği”, KFBD, vol. 16, no. 1, pp. 271–303, Mar. 2026, doi: 10.31466/kfbd.1699190.

ISNAD

Yurteri, Cansu. “Coğrafi Bilgi Sistemleri Ve Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak Taşkına Duyarlı Alanların Belirlenmesi: Manisa İli Örneği”. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 16/1 (March 1, 2026): 271-303. https://doi.org/10.31466/kfbd.1699190.

JAMA

1.Yurteri C. Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak Taşkına Duyarlı Alanların Belirlenmesi: Manisa İli Örneği. KFBD. 2026;16:271–303.

MLA

Yurteri, Cansu. “Coğrafi Bilgi Sistemleri Ve Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak Taşkına Duyarlı Alanların Belirlenmesi: Manisa İli Örneği”. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, vol. 16, no. 1, Mar. 2026, pp. 271-03, doi:10.31466/kfbd.1699190.

Vancouver

1.Cansu Yurteri. Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak Taşkına Duyarlı Alanların Belirlenmesi: Manisa İli Örneği. KFBD. 2026 Mar. 1;16(1):271-303. doi:10.31466/kfbd.1699190

The published articles in The Black Sea Journal of Sciences are licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International

Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak Taşkına Duyarlı Alanların Belirlenmesi: Manisa İli Örneği

Abstract

Keywords

Determination of Flood-Prone Areas Using Geographic Information Systems and Analytical Hierarchy Method: A Case Study of Manisa Province

Abstract

Keywords

Supporting Institution

References

Details

Primary Language

Subjects

Journal Section

Authors

Publication Date

Submission Date

Acceptance Date

Published in Issue

DOI

IZ

Cite