Coğrafi bilgi sistemleri tabanlı taşkın duyarlılık analizi; Mersin ili örneği
Flood susceptibility analysis by geographical information systems; A case study of Mersin
Yazar: BİLAL ÖZAY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN ORHAN
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Şehircilik ve Bölge Planlama = Urban and Regional Planning

Özet:
Dere yataklarındaki fazla suyun neden olduğu taşkın felaketleri büyük bir hasara neden olmaktadır. Şehirlerin büyümesi, nehir yataklarının tahrip olması, yetersiz altyapı ve iklim değişikliği sonucu artan yağışlar, taşkın felaketlerini tetiklemektedir. Taşkınlar tarım alanları ve yerleşim yerlerinde büyük hasarlara neden olmaktadırlar. Bu hasarların önüne geçebilmek için taşkından etkilenebilecek alanlar belirlenmeli ve bu alanlarda önlemler alınmalıdır. Taşkın duyarlılık haritaları da bu amaçla üretilmektedir. Bu yüksek lisans çalışması kapsamında Mersin ilindeki taşkın durumunu inceleyerek, duyarlı alanları tespit edebilmek için taşkın duyarlılık haritası oluşturulması hedeflenmiştir. Bu kapsamda Mersin iline ait taşkın envanter haritası oluşturulmuş ve taşkının oluşmasında önemli olduğu düşünülen 12 adet faktör seçilmiştir. Lojistik regresyon ve analitik hiyerarşi süreci yöntemleri uygulanarak, 12 faktör ve taşkın envanter haritası ile taşkın duyarlılık haritası hazırlanmıştır.
Çalışmada kullanılan taşkın envanter haritası için 429 adet taşkın noktası belirlenmiştir. Yükseklik, akarsuya olan uzaklık, drenaja olan uzaklık, drenaj yoğunluğu, toprak geçirgenliği, yağış, arazi kullanımı, topoğrafik nemlilik indeksi, akarsu güç indeksi, bakı ve profil eğriliği gibi taşkın hazırlayıcı faktörleri analitik hiyerarşi ve lojistik regresyon uygulanarak taşkın duyarlılık haritası hazırlanmıştır. Elde edilen duyarlılık haritaları çok düşük, düşük, orta, yüksek ve çok yüksek olmak üzere 5 sınıfa ayrılmıştır. Taşkın envanter haritası hem haritaların oluşturulmasında hem de haritaların tutarlığının test edilmesinde kullanılmıştır. Duyarlılık haritasının doğruluğu alıcı işletim karakteristiği eğrileriyle elde edilmiştir. Lojistik regresyonda mevcut taşkınların %86'sı, çalışma alanının %15'ine denk gelen çok yüksek ve yüksek duyarlı sınıflarda yer aldığı, alıcı işletim eğrisi altında kalan alan ise 0,901 olarak bulunmuştur. Analitik hiyerarşi sürecinde mevcut taşkınların %88'i, çalışma alanının %16'sına denk gelen çok yüksek ve yüksek duyarlı sınıflarda yer aldığı, alıcı işletim eğrisi altında kalan alan ise 0,871 olarak bulunmuştur. Sonuç olarak elde edilen duyarlılık haritalarının yüksek kestirim kapasitesine sahip oldukları görülmüştür.

Abstract:
Flood disasters caused by excess water in stream beds cause great damage. The growth of cities, the destruction of river beds, inadequate infrastructure and increased precipitation due to climate change trigger floods. Floods cause great damage to agricultural areas and settlements. In order to prevent these damages, areas that may be affected by floods should be determined and precautions should be taken in these areas. Flood susceptibility maps are produced for this purpose. Purpose of this graduate study was to create a flood sensitivity map in order to determine the sensitive areas by examining the flood situation in Mersin. In this context, a flood inventory map of Mersin province was prepared and 12 conditioning factors were selected. Flood susceptibility map was prepared by applying logistic regression and analytical hierarchy process method with 12 conditioning factors and flood inventory map.
For this study 429 flood points were located for the flood inventory map. 12 conditioning factors; Elevation, distance to river, distance to drainage, drainage density, soil permeability, precipitation, land use, TWI, SPI, aspect and curvature were used in this research to prepare flood susceptibility maps by applying analytical hierarchy process and logistic regression. Flood susceptibility maps were categorized in to 5 group as very low, low, moderate, high and very high. The flood inventory map was used to prepare susceptibility maps and also to test the consistency of maps. AUC values of ROC have been used for consistency analysis. In logistic regression %86 of floods was located within %15 of study area which has been categorized as high and very high-sensitive area. According to AUC value of ROC logistic regression has 0,901 value. In Analytical hierarchy process %88 of floods was located within %16 of study area which has been categorized as high and very high-sensitive area. According to AUC value of ROC analytical hierarchy process has 0,871 value.  As a result, it has been observed that flood susceptibility maps have high predictive capacity.