Araştırma Makalesi

Taşkın Duyarlılık Haritalarının Oluşturulmasında Kullanılan Yöntemler

Cilt: 3 Sayı: 2 18 Eylül 2022
PDF İndir
TR EN

Taşkın Duyarlılık Haritalarının Oluşturulmasında Kullanılan Yöntemler

Öz

Son yüzyılda taşkın afetinin ön görülebilen muhtemel zararları ve etkilerini minimize etmek için yapılan bütüncül taşkın yönetimi yaklaşımları arasında taşkın duyarlılık haritalarının oluşturulması önemli bir yere sahiptir. Bu bağlamda, bölgesel ölçekte taşkın duyarlılık analizleri pek çok araştırmacı tarafından araştırma konusu olmuştur. Bu çalışmada taşkın duyarlılık haritalarının üretilmesinde kullanılan hesaplama yöntemleri irdelenmiştir. Bu kapsamda taşkın duyarlılığı ile ilgili 2014-2022 yılları arasında yayımlanmış 155 çalışma değerlendirilmiştir. İncelenen çalışmalarda taşkın duyarlılık değerlendirmelerinde 125’den fazla yöntem kullanıldığı belirlenmiştir. Bu yöntemler arasında çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri, fiziksel tabanlı hidrolojik modeller, istatistiksel yöntemler ve çeşitli esnek hesaplama yöntemleri ön plana çıkmaktadır. Geleneksel istatistiksel yöntemlerin ve çok kriterli karar verme yöntemlerinin kullanım oranının araştırmacılar arasında halihazırda yüksek olduğu, ancak yıllar içinde geleneksel yaklaşımlardaki uzman görüşlerinin temel alındığı yöntemlerden, büyük verilere dayalı istatistiksel ve makine öğrenimi yöntemlerine doğru evirilmiş olduğu görülmüştür. Bununla birlikte son yıllarda makine öğrenimi, bulanık mantık, metasezgisel optimizasyon algoritmaları ve sezgisel arama algoritmalarının duyarlılık haritalarının oluşturulmasında ön plana çıktığı belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Taşkın duyarlılık haritalaması , Esnek hesaplama , ÇKKV , İstatistiksel yöntemler , Makine öğrenimi , Metasezgisel optimizasyon algoritmaları

Kaynakça

  1. Adger, W. N. (2006). Vulnerability. Global Environmental Change, 16(3), 268-281.
  2. Al-Abadi, A. M. (2018). Mapping flood susceptibility in an arid region of southern Iraq using ensemble machine learning classifiers: a comparative study. Arabian Journal of Geosciences, 11(9), 1-19.
  3. Albano, R., & Sole, A. (2018). Geospatial methods and tools for natural risk management and communications. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(12), 470-479.
  4. Ali, S. A., Parvin, F., Pham, Q. B., Vojtek, M., Vojteková, J., Costache, R., Linh, N. T., Nguyen, H. O., Ahmad, A., & Ghorbani, M. A. (2020). GIS-based comparative assessment of flood susceptibility mapping using hybrid multi-criteria decision-making approach, naïve Bayes tree, bivariate statistics and logistic regression: a case of Topľa basin, Slovakia. Ecological Indicators, 117, 106620. doi: 10.1016/j.ecolind.2020.106620.
  5. Arora, A., Arabameri, A., Pandey, M., Siddiqui, M. A., Shukla, U. K., Bui, D. T., Mishra, V. N., & Bhardwaj, A. (2021). Optimization of state-of-the-art fuzzy-metaheuristic ANFIS-based machine learning models for flood susceptibility prediction mapping in the Middle Ganga Plain, India. Science of the Total Environment, 750, 141565. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.141565.
  6. Arslankaya, D., & Göraltay, K. (2019). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinde Güncel Yaklaşımlar. Ankara: Iksad Publications.
  7. Avrupa Komisyonu, (2007). Directive 2007/60/EC of the European Parliament and of the Council of 23 October 2007 on the assessment and management of flood risks, Official Journal of the European Communities, 288, 27-34.
  8. Balica, S. F., Wright, N. G., & Van der Meulen, F. (2012). A flood vulnerability index for coastal cities and its use in assessing climate change impacts. Natural Hazards, 64(1), 73-105.
  9. Balogun, A., Quan, S., Pradhan, B., Dano, U., & Yekeen, S. (2020). An improved flood susceptibility model for assessing the correlation of flood hazard and property prices using geospatial technology and fuzzy-ANP. Journal of Environmental Informatics, 37(2), 107-122.
  10. Bera, S., Das, A., & Mazumder, T. (2022). Evaluation of machine learning, information theory and multi-criteria decision analysis methods for flood susceptibility mapping under varying spatial scale of analyses. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 25, 100686. doi: 10.1016/j.rsase.2021.100686.