SavedAdd your journal

Journals / Doğu Coğrafya Dergisi / 2026 / Sayı: 55

Flood Susceptibility Analysis Using GIS and the Best–Worst Method (BWM): A Case Study of the Abdal Stream Basin (Samsun, Türkiye)

CBS ve Best–Worst Method (BWM) Entegrasyonu ile Taşkın Duyarlılık Analizi: Abdal Deresi Havzası Örneği (Samsun, Türkiye)

Fatih Ocak(MARMARA ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-1088-3762
Pages
122–137
Publication Date
2026-06-30
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In conclusion, this study, which integrates GIS and BWM, offers a reliable and applicable approach for flood-susceptibility analyses, and its results provide significant contributions to decision-makers in disaster risk management, spatial planning, and sustainable land use.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Floods are among the major natural disasters whose frequency and severity are increasing due to the growing impacts of climate change and human-induced land-use changes.
📊
Key Findings & Data:This situation requires the prior identification of flood-prone areas to develop effective risk management strategies.
💡
Conclusion & Impact:In conclusion, this study, which integrates GIS and BWM, offers a reliable and applicable approach for flood-susceptibility analyses, and its results provide significant contributions to decision-makers in disaster risk management, spatial planning, and sustainable land use.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Mekânsal analiz · Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) · Best–Worst Metot (BWM)

Abstract

Floods are among the major natural disasters whose frequency and severity are increasing due to the growing impacts of climate change and human-induced land-use changes. This situation requires the prior identification of flood-prone areas to develop effective risk management strategies. In this study, the spatial distribution of flood susceptibility in the Abdal Creek Basin, within Samsun Province, was determined by integrating Geographic Information Systems (GIS) with the Best–Worst Method (BWM). As part of the study, spatial data obtained from various sources were standardized prior to analysis and evaluated using a multi-criteria decision-making approach. The resulting weighting results were integrated with GIS-based spatial analyses to produce a flood susceptibility map for the basin. The analysis results reveal that flood susceptibility is not uniformly distributed across the watershed but is concentrated in low-lying, flat areas associated with the river drainage network. This highlights the decisive role of both natural morphological features and land-use patterns resulting from human activities in flood formation. Model performance was evaluated using a ROC (Receiver Operating Characteristic) curve, and the resulting AUC (Area Under the Curve) value (0.792) indicates a good discriminatory performance. In conclusion, this study, which integrates GIS and BWM, offers a reliable and applicable approach for flood-susceptibility analyses, and its results provide significant contributions to decision-makers in disaster risk management, spatial planning, and sustainable land use.

Özet

Taşkınlar, günümüzde artan iklim değişikliği etkileri ve insan kaynaklı arazi kullanımındaki değişimler nedeniyle sıklığı ve şiddeti artan önemli doğal afetler arasında yer almaktadır. Bu durum, etkin risk yönetimi stratejilerinin geliştirilmesi için taşkın duyarlılığı yüksek alanların önceden belirlenmesini zorunlu kılmaktadır. Bu çalışmada, Samsun ili sınırları içerisinde yer alan Abdal Deresi Havzası’nda taşkın duyarlılığının mekânsal dağılımı Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Best–Worst Method (BWM) entegrasyonu kullanılarak ortaya konulmuştur. Çalışma kapsamında, farklı kaynaklardan elde edilen mekânsal veriler analiz öncesinde standartlaştırılmış ve çok kriterli karar verme yaklaşımıyla değerlendirilmiştir. Elde edilen ağırlıklandırma sonuçları CBS tabanlı mekânsal analizlerle bütünleştirilerek havza için taşkın duyarlılık haritası üretilmiştir. Analiz sonuçları, taşkın duyarlılığının havza genelinde homojen bir dağılım göstermediğini; özellikle akarsu drenaj ağı ile ilişkili alçak ve düz alanlarda yoğunlaştığını ortaya koymaktadır. Bu durum, hem doğal morfolojik özelliklerin hem de insan faaliyetlerine bağlı arazi kullanım biçimlerinin taşkın oluşumu üzerindeki belirleyici rolünü vurgulamaktadır. Model performansı ROC eğrisi (Receiver Operating Characteristic) analizi ile değerlendirilmiş ve elde edilen AUC (Area Under Curve) değeri (0,792) modelin iyi düzeyde ayırt edicilik performansına sahip olduğunu göstermiştir. Sonuç olarak CBS ve BWM entegrasyonu ile gerçekleştirilen bu çalışma, taşkın duyarlılık analizlerinde güvenilir ve uygulanabilir bir yaklaşım sunmakta olup elde edilen sonuçlar, afet risk yönetimi, mekânsal planlama ve sürdürülebilir arazi kullanımı açısından karar vericilere önemli katkılar sağlamaktadır.

🔖

Cite This Article

Ocak, F. (2026). Flood Susceptibility Analysis Using GIS and the Best–Worst Method (BWM): A Case Study of the Abdal Stream Basin (Samsun, Türkiye). Doğu Coğrafya Dergisi, Sayı: 55, 122–137. https://doi.org/10.17295/ataunidcd.1930089

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (83)

  1. Ajin, R., Krishnamurthy, R., Jayaprakash, M., & Vinod, P. (2013). Flood hazard assessment of vamanapuram river basin, Kerala, India: An approach using remote sensing & GIS techniques. Advances in Applied Science Research, 4(3), 263-274.
  2. Akyüz, G., Yalpır, Ş., & Ertunç, E. (2023). Determining the suitability of lands for agricultural use with the Best-Worst Method. Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering, 23(4), 1045–1055. https://doi.org/10.35414/akufemubid.1229833
  3. Alkan Akinci, H., Akinci, H., & Zeybek, M. (2024). Comparison of diverse machine learning algorithms for forest fire susceptibility mapping in Antalya, Türkiye. Advances in Space Research, 74(2), 647–667. https://doi.org/10.1016/j.asr.2024.04.018
  4. Avci, V. (2025). Doğu Karadeniz Bölümü’nde meydana gelen sel ve taşkınların analizi (1955-2022). Özgür Yayınları. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub701
  5. Bağcı, H. R. (2017). Yeşilırmak Deltası’nda (Çarşamba/Samsun) doğal ortam insan ilişkileri ve doğal çevre planlaması (Tez No: 490974). [Doktora tezi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü]. YÖK Tez Merkezi.
  6. Bitek, D., & Erenoğlu, R. C. (2026). Coğrafi Bilgi Sistemi tabanlı Analitik Hiyerarşi Yöntemi ile taşkın duyarlılık analizi: Oğulpaşa Deresi Havzası örneği (Edirne). Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, (16), 124–147. https://doi.org/10.46453/jader.1892689
  7. Bostancı, H. T. (2026). Gümüşhane’nin heyelan duyarlılığının makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak değerlendirilmesi. Turkish Journal of Remote Sensing and GIS, 7(1), 195–211. https://doi.org/10.48123/rsgis.1836037
  8. Botzen, W. J. W., Aerts, J. C. J. H., & van den Bergh, J. C. J. M. (2013). Individual preferences for reducing flood risk to near zero through elevation. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 18(2), 229–244. https://doi.org/10.1007/s11027-012-9359-5
  9. Cayir Ervural, B. (2026). Determination of electric vehicle charging station location based on a three-stage method: BWM, game theory, and a multi-objective programing approach. Transportation Letters, 1-20. https://doi.org/10.1080/19427867.2026.2627490
  10. Centre for Research on the Epidemiology of Disasters (CRED). (2025). 2024 disasters in mumbers. https://files.emdat.be/reports/2024_EMDAT_report.pdf
  11. Centre for Research on the Epidemiology of Disasters (CRED). (2026, Mart 11). Public EM-DAT. https://public.emdat.be/data.
  12. Chen, W., Peng, J., Hong, H., Shahabi, H., Pradhan, B., Liu, J., Zhu, A. X., Pei, X., & Duan, Z. (2018). Landslide susceptibility modelling using GIS-based machine learning techniques for Chongren County, Jiangxi Province, China. Science of the Total Environment, 626, 1121–1135. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.01.124
  13. Çeribaşı, G. (2019). Şen yöntemi ve Trend yöntemleri kullanılarak Doğu Karadeniz Havzasının yağış verilerinin analiz edilmesi. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(1), 254–264. https://doi.org/10.21597/jist.439569
  14. Danacıoğlu, Ş., & Öz, M. N. (2025). Tahtalı Barajı Havzasında bulanık mantık yöntemi ile taşkın risk analizi. Journal of Anatolian Geography, 2(1), 82–89. https://dergipark.org.tr/tr/pub/jag/article/1698520
  15. Das, S. (2018). Geographic information system and AHP-based flood hazard zonation of Vaitarna basin, Maharashtra, India. Arabian Journal of Geosciences, 11(19), 576. https://doi.org/10.1007/s12517-018-3933-4
  16. Das, S. (2019a). Comparison among influencing factor, frequency ratio, and analytical hierarchy process techniques for groundwater potential zonation in Vaitarna Basin, Maharashtra, India. Groundwater for Sustainable Development, 8, 617–629. https://doi.org/10.1016/j.gsd.2019.03.003
  17. Das, S. (2019b). Geospatial mapping of flood susceptibility and hydro-geomorphic response to the floods in Ulhas Basin, India. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 14, 60–74. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2019.02.006
  18. 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. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2020.100379
  19. Das, S., Pardeshi, S. D., Kulkarni, P. P., & Doke, A. (2018). Extraction of lineaments from different azimuth angles using geospatial techniques: A case study of Pravara basin, Maharashtra, India. Arabian Journal of Geosciences, 11(8), 160. https://doi.org/10.1007/s12517-018-3522-6
  20. Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü (DSİ). (2026). 1963-2023 yılları arası taşkın verileri. https://www.dsi.gov.tr/ Dölek, İ. (2013). Muş’ta yaşanan sel ve taşkınlara neden olan doğal faktörlerin analizi. Marmara Coğrafya Dergisi, 28, 408–422. https://izlik.org/JA47UF84PP
  21. Duman, N., & İrcan, M. R. (2022). Coğrafi Bilgi Sistemleri tabanlı Çankırı merkez ilçesinin taşkın duyarlılık analizi. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, (9), 50–66. https://doi.org/10.46453/jader.1165963
  22. Ekinci, D. (2004). Gülüç Çayı Havzası’nın uygulamalı jeomorfoloji özellikleri (Tez No: 146587). [Doktora, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü]. YÖK Tez Merkezi.
  23. Ersayın, K., & Yaş, M. (2024). Taşkın duyarlılığının Best-Worst yöntemiyle değerlendirilmesi: Suluca Deresi Havzası (Tokat) örneği. Black Sea Journal of Engineering and Science, 7(4), 683-692. https://doi.org/10.34248/bsengineering.1488908
  24. Esri. (2025, Ekim 17). ESRI | Sentinel-2 Land Cover Explorer.
  25. Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861-874. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2005.10.010
  26. García-Zamora, D., Labella, Á., & Figueira, J. (2025). The Tournament Tree Method for preference elicitation in Multi-criteria decision-making. ArXiv, abs/2510.08197. https://doi.org/10.48550/arxiv.2510.08197
  27. Gheibdoust, H., Homayounfar, M., Kiani-Sarkaleh, A., & Soufi, M. (2026). Identification and assessment influencing drivers of the humanitarian supply chain for disaster management: A BWM method. International Journal of Emergency Services, 15(1), 138–164. https://doi.org/10.1108/IJES-12-2024-0075
  28. Guler, D., & Yomralioglu, T. (2021). Location evaluation of bicycle sharing system stations and cycling infrastructures with Best Worst Method using GIS. The Professional Geographer, 73(3), 535–552. https://doi.org/10.1080/00330124.2021.1883446
  29. Harita Genel Müdürlüğü (HGM). (2025). 1/25000 ölçekli topografya haritaları.
  30. Işık, F., Bahadır, M., Zeybek, H. İ., & Çağlak, S. (2020). Karadere Çayı taşkını (Araklı - Trabzon). Mavi Atlas, 8(2), 526–547. https://doi.org/10.18795/gumusmaviatlas.788991
  31. Jongman, B. (2018). Effective adaptation to rising flood risk. Nature Communications, 9(1), 1986. https://doi.org/10.1038/s41467-018-04396-1
  32. Karakoca, E., & Ünver, A. (2025). Analitik Hiyerarşi Süreci ve Coğrafi Bilgi Sistemleri kullanarak Eşen Çayı Havzası’nda taşkın riski değerlendirmesi ve haritalandırılması. Geomatik. https://doi.org/10.29128/geomatik.1542251
  33. Kaur, H., Gupta, S., Parkash, S., Thapa, R., & Mandal, R. (2017). Geospatial modelling of flood susceptibility pattern in a subtropical area of West Bengal, India. Environmental Earth Sciences, 76(9), 339. https://doi.org/10.1007/s12665-017-6667-9
  34. Kaya, M., & Aktaş, C. (2026). Görele Çayı, Yalakoda Deresi ve Acısu Deresi Havzalarında taşkın duyarlılığının morfometrik yöntemlerle değerlendirilmesi. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, (16), 64–93. https://doi.org/10.46453/jader.1865335
  35. Keya, T. A., Balakrishnan, S. S., Solayappan, M., Dheena Dhayalan, S. S., Subramaniam, S., An, L. J., Leela, A., Fernandez, K., Kumar, P., Lokeshmaran, A., Boratne, A. V., & Abdullah, M. T. (2024). Enhancing precision flood mapping: Pahang’s vulnerability unveiled. PLOS ONE, 19(11), e0310435. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0310435
  36. Konurhan, Z., & Başaran, E. (2024). Rüzgâr Enerji Santrali (RES) yer seçimi için BWM-CBS tabanlı bir yaklaşım: Tunceli örneği. Journal of Geography, (47), 15–28. https://doi.org/10.26650/JGEOG2023-1233104
  37. Kou, G., Ergu, D., Chen, Y., & Lin, C. (2016). Pairwise comparison matrix in multiple criteria decision making. Technological and Economic Development of Economy, 22, 738-765. https://doi.org/10.3846/20294913.2016.1210694
  38. Kundzewicz, Z., Kanae, S., Seneviratne, S., Handmer, J., Nicholls, N., Peduzzi, P., Mechler, R., Bouwer, L., Arnell, N., Mach, K., Muir-Wood, R., Brakenridge, R., Kron, W., Benito, G., Honda, Y., Takahashi, K., & Sherstyukov, B. (2014). Flood risk and climate change: global and regional perspectives. Hydrological Sciences Journal, 59, 1–28. https://doi.org/10.1080/02626667.2013.857411
  39. Lachiche, N., & Flach, P. (2003). Improving accuracy and cost of two-class and multi-class probabilistic classifiers using ROC curves. Machine Learning, Proceedings of the Twentieth International Conference (ICML 2003), August 21-24, 2003, Washington, DC, USA.
  40. Liang, F., Brunelli, M., & Rezaei, J. (2020). Consistency issues in the best worst method: Measurements and thresholds. Omega, 96, 102175. https://doi.org/10.1016/j.omega.2019.102175
  41. Liu, W., Wu, J., Xu, F., Mu, D., & Zhang, P. (2024). Modeling the effects of land use/land cover changes on river runoff using SWAT models: A case study of the Danjiang River source area, China. Environmental Research, 242, 117810. https://doi.org/10.1016/j.envres.2023.117810
  42. Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü (MTA). (2026). 1/25.000 Ölçekli Jeoloji Haritaları. Mandal, S., & Mondal, S. (2019). Statistical Approaches for Landslide Susceptibility Assessment and Prediction. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93897-4
  43. Merz, B., Blöschl, G., Vorogushyn, S., Dottori, F., Aerts, J., Bates, P., Bertola, M., Kemter, M., Kreibich, H., Lall, U., & Macdonald, E. (2021). Causes, impacts and patterns of disastrous river floods. Nature Reviews Earth & Environment, 2, 592–609. https://doi.org/10.1038/s43017-021-00195-3
  44. Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM). (2025). 1975-2020 yılları arası iklim verileri.
  45. Mojaddadi, H., Pradhan, B., Nampak, H., Ahmad, N., & Ghazali, A. H. bin. (2017). Ensemble machine-learning-based geospatial approach for flood risk assessment using multi-sensor remote-sensing data and GIS. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 8(2), 1080–1102. https://doi.org/10.1080/19475705.2017.1294113
  46. Nsangou, D., Kpoumié, A., Mfonka, Z., Ngouh, A. N., Fossi, D. H., Jourdan, C., Mbele, H. Z., Mouncherou, O. F., Vandervaere, J.P., & Ndam Ngoupayou, J. R. (2022). Urban flood susceptibility modelling using AHP and GIS approach: Case of the Mfoundi watershed at Yaoundé in the South-Cameroon plateau. Scientific African, 15, e01043. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2021.e01043
  47. Ocak, F. (2025). Afet risk yönetimi kapsamında afet ve acil durum toplanma alanlarının BWM ve CBS ile belirlenmesi: İlkadım (Samsun) örneği, Türkiye. lnternational Journal of Geography and Geography Education, (56), 246–268. https://doi.org/10.32003/igge.1684133
  48. Ocak, F. (2026a). Balaban Deresi Havzası’nda (Taşova, Amasya) CBS Tabanlı Taşkın Duyarlılık Analizi. İçinde R. Bozyiğit (Ed.), Fiziki Coğrafya Alanında Uluslararası Araştırmalar-V (ss. 49-66). Eğitim Yayınevi.
  49. Ocak, F. (2026b). Morfometrik analizlerle taşkın potansiyelinin belirlenmesi: Akçay Havzası (Samsun) örneği, Türkiye. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, (16), 1-24. https://doi.org/10.46453/jader.1818945
  50. 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. https://doi.org/10.29228/JASSS.43017
  51. Ocak F., & Bahadır M. (2021). Taşkın bilgi ve yönetim sisteminin oluşturulmasında web CBS teknolojisi kullanımı: Ordu-Ünye şehir selleri örneği. İçinde M. F. Döker & E. Akköprü (Ed.), Coğrafya Araştırmalarında Coğrafi Bilgi Sistemleri Uygulamaları-II (ss. 205-220). Pegem Akademi.
  52. Ocak, F., & Bahadır, M. (2024). Evaluation of potential flood areas in the Basin of Lake Ladik through AHP and GIS integration, (Samsun, Türkiye). Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, (13), 71–93. https://doi.org/10.46453/jader.1513212
  53. Ocak, F., Bahadır, M., & Aylar, F. (2021). Bakacak Deresi Havzası’nın (Samsun) coğrafi analizi ve taşkın duyarlılığı. Mavi Atlas, 9(2), 61–81. https://doi.org/10.18795/gumusmaviatlas.981217
  54. Özay, B., & Orhan, O. (2023). Flood susceptibility mapping by best–worst and logistic regression methods in Mersin, Turkey. Environmental Science and Pollution Research, 30, 45151–45170. https://doi.org/10.1007/s11356-023-25423-9
  55. Özşahin, E. (2013). Arnavutluk’ta taşkın risk analizi. Uluslararası Avrasya Sosyal Bilimler Dergisi, 12, 91–109. https://izlik.org/JA57BY77KF
  56. Özşahin, E., & Kaymaz, Ç. K. (2015). CBS ve AHS kullanılarak doğal çevre bileşenleri açısından kentsel mekânın yerleşime uygunluk analizine bir örnek: Antakya (Hatay). Doğu Coğrafya Dergisi, 20(33), 111. https://doi.org/10.17295/dcd.52077
  57. Paprotny, D., Sebastian, A., Morales-Nápoles, O., & Jonkman, S. N. (2018). Trends in flood losses in Europe over the past 150 years. Nature Communications, 9(1), 1985. https://doi.org/10.1038/s41467-018-04253-1
  58. Ramdani, R. S., Fehdi, C., Gueraidia, N. E. H., Gueraidia, S., & Hafnaoui, S. (2025). Flood susceptibility assessment using GIS-AHP and morphometric analysis in the El Malabiod Watershed, Northeastern Algeria. Geomatics, Landmanagement and Landscape, (1). https://doi.org/10.15576/GLL/200350
  59. Rentschler, J., Salhab, M., & Jafino, B. A. (2022). Flood exposure and poverty in 188 countries. Nature Communications, 13(1), 3527. https://doi.org/10.1038/s41467-022-30727-4
  60. Rezaei, J. (2015). Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega, 53, 49-57. https://doi.org/10.1016/j.omega.2014.11.009
  61. Rezaei, J. (2016). Best-worst multi-criteria decision-making method: Some properties and a linear model. Omega, 64, 126-130. https://doi.org/10.1016/j.omega.2015.12.001
  62. Shaikh, M. P., Yadav, S. M., & Manekar, V. L. (2023). Flood hazards mapping by Linking CF, AHP, and Fuzzy Logic techniques in urban areas. Natural Hazards Review, 25(1). https://doi.org/10.1061/NHREFO.NHENG-1716
  63. Shi, J., Cui, L., & Tian, Z. (2020). Spatial and temporal distribution and trend in flood and drought disasters in East China. Environmental Research, 185, 109406. https://doi.org/10.1016/j.envres.2020.109406
  64. Sieg, T., Schinko, T., Vogel, K., Mechler, R., Merz, B., & Kreibich, H. (2019). Integrated assessment of short-term direct and indirect economic flood impacts including uncertainty quantification. PLOS ONE, 14(4), e0212932. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0212932
  65. Şahin, K. (2002). Çarşamba Ovası ve yakın çevresinde sel afeti (27 Mayıs 2000). Türk Coğrafya Dergisi, 39, 79–65. https://izlik.org/JA64MK82AR
  66. Şanlı, B., Can, M., & Aslan, S. T. (2025). Analitik Hiyerarşi Yöntemi ile taşkın riskinin tespiti: Bursa ili İnegöl ilçesi Kalburt Deresi örneği. Bursa Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 39(1), 167–186. https://doi.org/10.20479/bursauludagziraat.1625180
  67. Taoukidou, N., Karpouzos, D., & Georgiou, P. (2025). Flood hazard assessment through AHP, Fuzzy AHP, and Frequency Ratio methods: A comparative analysis. Water, 17(14), 2155. https://doi.org/10.3390/w17142155
  68. Taşdemir, F. (2022). ROC analizi ve R yazılımı ile verilerin sınıflama doğruluklarının karşılaştırılması. Ulusal Eğitim Akademisi Dergisi, 6(2), 230-241. https://doi.org/10.32960/uead.1166987
  69. T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı. (2021). Tarım arazileri değerlendirme ve bilgilendirme portalı.
  70. Tanoue, M., Hirabayashi, Y., & Ikeuchi, H. (2016). Global-scale river flood vulnerability in the last 50 years. Scientific Reports, 6. https://doi.org/10.1038/srep36021
  71. 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. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.09.034
  72. Tempa, K. (2022). District flood vulnerability assessment using analytic hierarchy process (AHP) with historical flood events in Bhutan. PLOS ONE, 17(6), e0270467. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0270467
  73. Toprak, A., & Canpolat, F. A. (2022). Frekans oran, analitik hiyerarşi ve lojistik regresyon modellerinin taşkın tehlike tahmininde karşılaştırmalı kullanımı, Fatsa ilçe merkezi ve yakın çevresi örneği. International Journal of Geography and Geography Education, 45, 349–379. https://doi.org/10.32003/igge.998492
  74. Toprak, A. (2025). Türkiye'nin Kayseri şehrinde sel duyarlılık haritalaması için enerji vadisi optimizasyonunun makine öğrenimi ile entegrasyonu. Acta Geophys, 73, 3601–3624. https://doi.org/10.1007/s11600-025-01595-5
  75. Turoğlu, H., & Özdemir, H. (2005). Bartın’da sel ve taşkınlar. Sebepler, etkiler, önleme ve zarar azaltma önerileri. Çantay.
  76. Ullah, K., & Zhang, J. (2020). GIS-based flood hazard mapping using relative frequency ratio method: A case study of Panjkora River Basin, eastern Hindu Kush, Pakistan. PLOS ONE, 15(3), e0229153. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0229153
  77. URL 1: https://www.gzt.com/foto-galeri/gundem/karadenizi-sel-vurdu-samsunda-bir-can-kaybi-2037942
  78. Uzun, A. (2007). Doğu Karadeniz kıyı kuşağında coğrafi yapı sel ilişkisi. TMMOB Afet Sempozyumu, 387–393.
  79. Uzun, M., & Tatlıdil, K. (2025). Dalaman Çayı Havzası’nın morfometrik analiz yöntemleri kullanılarak alt havza kapsamında taşkın duyarlılık önceliklendirmesi. Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi, 7(2), 68–84. https://doi.org/10.56130/tucbis.1807763
  80. Vujović, F., Valjarević, A., Durlević, U., Morar, C., Grama, V., Spalević, V., Milanović, M., Filipović, D., Ćulafić, G., Gazdić, M., Batoćanin, N., Barović, G., Golijanin, J., Radovanović, D., Bačević, N., & Šiljeg, A. (2025). A Comparison of the AHP and BWM models for the flash flood susceptibility assessment: A case study of the Ibar River Basin in Montenegro. Water, 17(6), 844. https://doi.org/10.3390/w17060844
  81. Yavuz Ozalp, A., Akinci, H., & Zeybek, M. (2023). Comparative analysis of Tree-Based ensemble learning algorithms for landslide susceptibility mapping: A case study in Rize, Turkey. Water, 15(14), 2661. https://doi.org/10.3390/w15142661
  82. Yıldız, B., & Gürgöze, S. (2026). Yıldız, B., & Gürgöze, S. (2026). Coğrafi Bilgi Sistemleri tabanlı Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) kullanılarak taşkın duyarlılığının değerlendirilmesi: Abdal Deresi Havzası örneği (Samsun/Türkiye). Journal of Anatolian Geography, 5, 1. https://izlik.org/JA55JY64UR
  83. Yılmaz, C., & Kaya, M. (2020). Şehir coğrafyası ve afet yönetimi bağlamında Samsun–Atakum sel ve taşkınları. Doğu Coğrafya Dergisi, 25(44), 31–46. https://doi.org/10.17295/ataunidcd.787483