Flood Susceptibility Analysis of Dereli District in Giresun Province with Multi-Criteria Decision Analysis Based on Geographical Information Systems

Öz

Flood susceptibility maps are thematic maps used in flood management and mitigation, showing areas prone to flooding or areas that may be affected by flooding in the future. In this study, the flood susceptibility map of Dereli district of Giresun was produced using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method, which is one of the Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) methods. 10 factors (precipitation, slope, elevation, distance to the river network, land cover, flow accumulation, drainage density, topographic wetness index, geology/lithology, and aspect) that were determined to be widely used in the literature were used to produce the flood susceptibility map with the AHP method. The generated flood susceptibility map includes 5 classes showing “very low, low, moderate, high, and very high” flood-susceptible areas. According to this classification, it has been determined that approximately 1% of the study area is susceptible to high or very high flooding. However, it has been determined that Dereli district center is in a high or very high flood susceptible area. The produced flood susceptibility map was compared with the flood inventory experienced in the district on August 22, 2020, and it was determined that the susceptibility map was 80% compatible with this inventory. Therefore, it is concluded that the produced flood susceptibility map can guide decision-makers in reducing flood damages.

Anahtar Kelimeler

• AHP
• GIS
• Dereli
• Giresun
• Flood
• Flood susceptibility map

Coğrafi Bilgi Sistemleri Tabanlı Çok Kriterli Karar Analizi ile Giresun İli Dereli İlçesinin Taşkın Duyarlılık Analizi

Öz

Taşkın duyarlılık haritaları, taşkınlara eğilimli alanları ya da gelecekte taşkın olayından etkilenebilecek alanları gösteren, taşkın yönetiminde ve zarar azaltmada kullanılan tematik haritalardır. Bu çalışmada, Çok Kriterli Karar Analizi (ÇKKA) yöntemlerinden biri olan Analitik Hiyerarşi Proses (AHP) yöntemi kullanılarak Giresun’un Dereli ilçesinin taşkın duyarlılık haritası üretilmiştir. AHP yöntemi ile taşkın duyarlılık haritasının üretilmesinde literatürde yaygın olarak kullanıldığı tespit edilen 10 faktör (yağış, eğim, yükseklik, akarsu ağına uzaklık, arazi örtüsü, akış birikimi, drenaj yoğunluğu, topografik nemlilik indeksi, jeoloji/litoloji ve bakı) kullanılmıştır. Üretilen taşkın duyarlılık haritası “çok düşük, düşük, orta, yüksek ve çok yüksek” derecede taşkına duyarlı alanları gösteren 5 sınıf içermektedir. Bu sınıflandırmaya göre çalışma alanının yaklaşık %1’inin yüksek veya çok yüksek derecede taşkına duyarlı olduğu tespit edilmiştir. Bununla birlikte, Dereli ilçe merkezinin yüksek veya çok yüksek derecede taşkına duyarlı alanda kaldığı belirlenmiştir. Üretilen taşkın duyarlılık haritası, ilçede 22 Ağustos 2020 tarihinde yaşanan taşkın envanteriyle karşılaştırılmış ve duyarlılık haritasının bu envanterle %80 düzeyinde örtüştüğü tespit edilmiştir. Bu nedenle, üretilen taşkın duyarlılık haritasının taşkın zararlarını azaltmak için karar vericilere yol gösterebileceği sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• AHP
• CBS
• Dereli
• Giresun
• Taşkın
• Taşkın duyarlılık haritası

Kaynakça

1. Akay, A.E. & Şahin, H. (2019). Forest Fire Risk Mapping by using GIS Techniques and AHP Method: A Case Study in Bodrum (Turkey). European Journal of Forest Engineering, 5(1), 25-35.
2. Akıncı, H., Yavuz Özalp, A. & Turgut, B. (2013). Agricultural land use suitability analysis using GIS and AHP technique. Computers and Electronics in Agriculture, 97, 71–82.
3. Akıncı, H., Yavuz Özalp, A. & Temuçin Kılıçer, S. (2015). Coğrafi Bilgi Sistemleri ve AHP Yöntemi Kullanılarak Planlı Alanlarda Heyelan Duyarlılığının Değerlendirilmesi: Artvin Örneği. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 1(1-2), 40-53.
4. Akinci, H. & Demirarslan, K.O. (2022). Site Selection for Municipal Solid Waste Landfill: Case Study of Artvin, Turkey. Environmental & Engineering Geoscience, 28(3), 293–310.
5. Apaydın, A. (2021). 22 Ağustos 2020 Tarihli Taşkına Neden Olan Dereli Deresi (Giresun) Havza Analizleri, Taşkının Nedenleri ve Sonuçları. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, 11(2), 392-425.
6. Aydin, M.C. & Birincioğlu, E.S. (2022). Flood risk analysis using GIS-based analytical hierarchy process: a case study of Bitlis Province. Applied Water Science, 12(6), 122. doi:10.1007/s13201-022-01655-x
7. CRED, (2022). 2021 Disasters in numbers. Centre for Research on the Epidemiology of Disasters (CRED). Retrieved from https://cred.be/sites/default/files/2021_EMDAT_report.pdf.
8. Das, S. (2020). Flood susceptibility mapping of the Western Ghat coastal belt using multi-source geospatial data and analytical hierarchy process (AHP). Remote Sensing Applications: Society and Environment, 20, 100379. doi:10.1016/j.rsase.2020.100379

9. Edamo, M.L., Ukumo, T.Y., Lohani, T.K., Ayana, M.T., Ayele, M.A., Mada, Z.M. & Abdi, D.M. (2022). A comparative assessment of multi-criteria decision-making analysis and machine learning methods for flood susceptibility mapping and socio-economic impacts on flood risk in Abela-Abaya floodplain of Ethiopia. Environmental Challenges, 9, 100629. doi:10.1016/j.envc.2022.100629
10. Ergünay, O. (2007). Türkiye’nin afet profili, TMMOB Afet Sempozyumu, İMO Kongre ve Kültür Merkezi, Ankara, Türkiye, s.1-14.
11. Fatah, K.K., Mustafa, Y.T. & Hassan, I.O. (2022). Flood Susceptibility Mapping Using an Analytic Hierarchy Process Model Based on Remote Sensing and GIS Approaches in Akre District, Kurdistan Region, Iraq. Iraqi Geological Journal, 55(2C), 121-149.
12. Gerger, R. & Tanrıverdi, M. (2018). Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Çok Ölçütlü Karar Analizi İle Şanlıurfa İl Merkezinin Taşkın Alanlarının Belirlenmesi, VII. Uzaktan Algılama-CBS Sempozyumu (UZAL-CBS 2018), Eskişehir, Türkiye.
13. Girayhan, T.F. (2015). Nicel Taşkın Risk Değerlendirmesiyle Hasar Modellemesi ve Metodolojinin Geliştirilmesi, Uzmanlık Tezi, T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı, Ankara, Türkiye.
14. Habibi, A., Delavar, M.R., Sadeghian, M.S. & Nazari, B. (2022). Flood Susceptibility Mapping and Assessment Using Regularized Random Forest and Naïve Bayes Algorithms. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, X-4/W1-2022, 241–248.
15. Hong, H., Tsangaratos, P., Ilia, I., Liu, J., Zhu, A-X. & Chen, W. (2018). Application of fuzzy weight of evidence and data mining techniques in construction of flood susceptibility map of Poyang County, China. Science of the Total Environment, 625, 575–588.
16. Kavzoglu, T., Sahin, E.K. & Colkesen, I. (2014). Landslide susceptibility mapping using GIS-based multi-criteria decision analysis, support vector machines, and logistic regression. Landslides, 11, 425–439.
17. Kaymaz, H. (2019). Dereli İlçe Merkezi’nin Coğrafyası, Yüksek Lisans Tezi, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Erzurum, Türkiye.
18. Kazemi, H. & Akinci, H. (2018). A land use suitability model for rainfed farming by Multi-criteria Decision making Analysis (MCDA) and Geographic Information System (GIS). Ecological Engineering, 116, 1–6. doi:10.1016/j.ecoleng.2018.02.021
19. MGM, (2023, Haziran 26). İllerimize Ait Genel İstatistik Verileri, Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM), https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx?m=GIRESUN
20. Msabi, M.M. & Makonyo, M. (2021). Flood susceptibility mapping using GIS and multi-criteria decision analysis: A case of Dodoma region, central Tanzania. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 21, 100445. doi:10.1016/j.rsase.2020.100445
21. Mudashiru, R.B., Sabtu, N., Abdullah, R., Saleh, A. & Abustan, I. (2022). Optimality of flood influencing factors for flood hazard mapping: An evaluation of two multi-criteria decision-making methods. Journal of Hydrology, 612(Part A), 128055. doi:10.1016/j.jhydrol.2022.128055
22. Nachappa, T.G., Piralilou, S.T., Gholamnia, K., Ghorbanzadeh, O., Rahmati, O. & Blaschke, T. (2020). Flood susceptibility mapping with machine learning, multi-criteria decision analysis and ensemble using Dempster Shafer Theory. Journal of Hydrology, 590, 125275. doi:10.1016/j.jhydrol.2020.125275
23. Negese, A., Worku, D., Shitaye, A. & Getnet, H. (2022). Potential flood-prone area identification and mapping using GIS-based multi-criteria decision- making and analytical hierarchy process in Dega Damot district, northwestern Ethiopia. Applied Water Science, 12, 255. doi:10.1007/s13201-022-01772-7
24. Nsangou, D., Kpoumié, A., Mfonka, Z., Ngouh, A.N., Fossi, D.H., Jourdan, C., Mbele, H.Z., Mouncherou, O.F., Vandervaere, J-P. & Ngoupayou, J.R.N. (2022). Urban flood susceptibility modelling using AHP and GIS approach: case of the Mfoundi watershed at Yaoundéin the South-Cameroon plateau. Scientific African, 15, e01043. doi:10.1016/j.sciaf.2021.e01043
25. Ocak, F. & Bahadır, M. (2020). Örnek Taşkın Risk Modeli Oluşturulması ve Ünye Şehrindeki Derelere Ait Taşkın Risk Analizleri. The Journal of Academic Social Science Studies, 13(80), 499-524.
26. Ouma, Y.O. & Omai, L. (2023). Flood Susceptibility Mapping Using Image-Based 2D-CNN Deep Learning: Overview and Case Study Application Using Multiparametric Spatial Data in Data-Scarce Urban Environments. International Journal of Intelligent Systems, 2023, 5672401. doi:10.1155/2023/5672401
27. Özay, B. (2021). Coğrafi Bilgi Sistemleri Tabanlı Taşkın Duyarlılık Analizi; Mersin İli Örneği, Yüksek Lisans Tezi, Mersin Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Mersin, Türkiye.
28. Özay, B. & Orhan, O. (2021). Using analytical hierarchy process (AHP) for flood susceptibility mapping of Mersin, Turkey, 2nd Intercontinental Geoinformation Days, 5-6 Mayıs 2021, Mersin, Türkiye, s.167-170.
29. Özcan, O. (2008). Sakarya Nehri Alt Havzası’nın Taşkın Risk Analizinin Uzaktan Algılama ve CBS İle Belirlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Bilişim Enstitüsü, İstanbul, Türkiye.
30. Öztürk, D. & Batuk, F. (2007). Çok Sayıda Kriter ile Karar Vermede Kriter Ağırlıkları. Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 25(1): 86-98.
31. Penki, R., Basina, S.S. & Tanniru, S.R. (2022). Application of geographical information system-based analytical hierarchy process modeling for flood susceptibility mapping of Krishna District in Andhra Pradesh. Environmental Science and Pollution Research, doi: 10.1007/s11356-022-22924-x.
32. Saaty, T.L. (1980). The Analytic Hierarchy Process, McGraw-Hill Comp., New York, U.S.A.
33. Saaty, R.W. (1987). The Analytic Hierarchy Process – What it is and how it is used. Mathematical Modelling, 9(3-5), 161-176.
34. Santangelo, N., Santo, A., Di Crescenzo, G., Foscari, G., Liuzza, V., Sciarrotta, S. & Scorpio, V. (2011). Flood susceptibility assessment in a highly urbanized alluvial fan: the case study of Sala Consilina (southern Italy). Natural Hazards and Earth System Sciences, 11, 2765–2780.
35. Sari, F. (2021). Forest fire susceptibility mapping via multi-criteria decision analysis techniques for Mugla, Turkey: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. Forest Ecology and Management, 480, 118644. doi:10.1016/j.foreco.2020.118644
36. Sivrikaya, F. & Küçük, Ö. (2022). Modeling forest fire risk based on GIS-based analytical hierarchy process and statistical analysis in Mediterranean region. Ecological Informatics, 68, 101537. doi:10.1016/j.ecoinf.2021.101537
37. Sözer, B., Kocaman, S., Nefeslioğlu, H. A., Fırat, O. & Gökçeoğlu, C. (2019). Değiştirilmiş AHP (M-AHP) Yöntemi Kullanılarak Ankara İçin Taşkın Duyarlılık Haritası Üretimi. Harita Dergisi, 162, 12-24.
38. Selçuk, Ö., Selçuk, A. & Kasapoğlu, D. (2016). Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Çok Kriterli Karar Analizi (ÇKKA) Kullanılarak, Van İli Merkez İlçelerinin Kentsel Taşkın Duyarlılık Değerlendirmesi, Van/Türkiye. Yerbilimleri, 37(1), 1-18.
39. Şengün, M.T., Karadeniz, E. & Şaman, B. (2019). Tavşanlı Deresinde (Sivas-Hafik) Taşkın Risk Analizi, 1. İstanbul Uluslararası Coğrafya Kongresi, 20-22 Haziran 2019, İstanbul, Türkiye, s.653-668.
40. Tang, Z., Zhang, H., Yi, S. & Xiao, Y. (2018). Assessment of flood susceptible areas using spatially explicit, probabilistic multi-criteria decision analysis. Journal of Hydrology, 558, 144–158.
41. Tang, X., Li, J., Liu, M., Liu, W. & Hong, H. (2020). Flood susceptibility assessment based on a novel random Naïve Bayes method: A comparison between different factor discretization methods. Catena, 190, 105436. doi:10.1016/j.catena.2020.104536
42. Tanrıverdi, M. (2019). Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Çok Ölçütlü Karar Analizi İle Şanlıurfa İl Merkezi’nin Taşkın Alanlarının Belirlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Harran Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Şanlıurfa, Türkiye.
43. T.C. Resmi Gazete, (2020). 2944 Sayılı Cumhurbaşkanı Kararı (31239), 09.09.2020.
44. 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.
45. Tehrany, M.S., Pradhan, B., Mansor, S. & Ahmad, N. (2015). Flood susceptibility assessment using GIS-based support vector machine model with different kernel types. Catena, 125, 91–101.
46. Termeh, S.V.R., Kornejady, A., Pourghasemi, H.R. & Keesstra, S. (2018). Flood susceptibility mapping using novel ensembles of adaptive neuro fuzzy inference system and metaheuristic algorithms. Science of the Total Environment, 615, 438–451.
47. TÜİK, (2023, Haziran 26). Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi Sonuçları. Retrieved from https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Adrese-Dayali-Nufus-Kayit-Sistemi-Sonuclari-2022-49685
48. Tüzgen, G.A. & Karaca, Ö. (2021). Çerçi ve Murt Deresi (Fethiye-Muğla) Taşkın Duyarlılık Alanlarının CBS İle Çok Kriterli Karar Verme Analizi Kullanılarak Haritalanması. Yerbilimleri, 42(1), 121-143.
49. URL-1, (2023). 2007/60/EC Sayılı Konsey ve Avrupa Parlamentosu Direktifi. Retrieved from https://www.tarimorman.gov.tr/SYGM/Belgeler/ab%20mevzuatı/taskin_direktifi.pdf, 2 Haziran 2023.
50. URL-2, (2022). Türkiye Mülki İdare Sınırları. Retrieved from https://www.harita.gov.tr/urun/turkiye-mulki-idare-sinirlari/232, 19 Aralık 2022.
51. URL-3, (2022). CORINE Land Cover (CLC 2018). Retrieved from https://land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover/clc2018, 19 Aralık 2022.
52. URL-4, (2022) EU-Hydro - River Network Database. Retrieved from https://land.copernicus.eu/imagery-in-situ/eu-hydro/eu-hydro-river-network-database, 19 Aralık 2022.
53. URL-5, (2022). Historical climate data. Retrieved from https://www.worldclim.org/data/ worldclim21.html, 33 Aralık 2022.
54. URL-6, (2022). SPD Giresun Dereli taşkını için açıklama yaptı. Retrieved from https://www.hidropolitikakademi.org/tr/detail/29539/spd-giresun-dereli-taskini-icin-aciklama-yapti, 21 Nisan 2022.
55. URL-7, (2022). Dere yatağına tam 216 ev! Cumhurbaşkanı Erdoğan bugün vatandaşa teslim etti. Retrieved from https://www.yenicaggazetesi.com.tr/giresunda-dere-yatagina-tam-216-ev-cumhurbaskani-recep-tayyip-erdogan-bugun-vatandasa-teslim-etti-504413h.htm, 21 Nisan 2022.
56. URL-8, (2023). Ders almıyoruz: Dereli’de 15 kişinin öldüğü dere yatağına 216 konut. Retrieved from https://www.sozcu.com.tr/2022/gundem/derelide-dere-yatagina-216-konut-6919353/, 24 Haziran 2023.
57. URL-9, (2023). Selden sonra TOKİ: Dereli’de taşkın bölgesinde yapılaşma ısrarı. Retrieved from https://gezegen24.com/dereli-taskin-bolgesinde-yapilasma/, 24 Haziran 2023.
58. Vilasan, R.T. & Kapse, V.S. (2022). Evaluation of the prediction capability of AHP and F‑AHP methods in flood susceptibility mapping of Ernakulam district (India). Natural Hazards, 112, 1767–1793.
59. Yılmaz, I. (2015). Çorum İli Taşkın Tehlikesinin Analitik Hiyerarşi Yöntemi Kullanılarak İncelenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Samsun, Türkiye.
60. Zhao, G., Pang, B., Xu, Z., Peng, D. & Zuo, D. (2020). Urban flood susceptibility assessment based on convolutional neural networks. Journal of Hydrology, 590, 125235.