SavedAdd your journal

Journals / Afet ve Risk Dergisi / 2026 / Sayı: 23

A Morphometric Approach Supported by Principal Component Analysis in Determining Flood Potential: The Case of the Şiro River Basin (Pütürge/Malatya, Türkiye)

Taşkın Potansiyelinin Belirlenmesinde Temel Bileşen Analizi Destekli Morfometrik Bir Yaklaşım: Şiro Çayı Havzası Örneği (Pütürge/Malatya, Türkiye)

Fatih Ocak(MARMARA ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-1088-3762
Serkan Gürgöze(ONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-3025-2327
Pages
—
Publication Date
2026-10-15
🏛️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)

The results of the study show that integrating morphometric analysis-based approaches with various methods is an effective way to determine the flood potential of basins.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Floods are among the most significant hydrometeorological hazards, causing significant losses worldwide.
📊
Key Findings & Data:This study aims to assess the flood potential of 15 sub-basins (SBs) in the Şiro River Basin in Pütürge, Malatya, using morphometric analyses and Geographic Information Systems (GIS)-based Normalized Morphometric Flood Index (NMFI) and Principal Component Analysis (PCA) methods.
💡
Conclusion & Impact:The results of the study show that integrating morphometric analysis-based approaches with various methods is an effective way to determine the flood potential of basins.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Morfometrik analiz · Normalize Morfometrik Taşkın İndeksi (NMFI) · Temel Bileşen Analizi (PCA)

Abstract

Floods are among the most significant hydrometeorological hazards, causing significant losses worldwide. Therefore, analyses aimed at determining flood potential are crucial to reducing flood-related damage. This study aims to assess the flood potential of 15 sub-basins (SBs) in the Şiro River Basin in Pütürge, Malatya, using morphometric analyses and Geographic Information Systems (GIS)-based Normalized Morphometric Flood Index (NMFI) and Principal Component Analysis (PCA) methods. Within this scope, 16 morphometric indicators representing the linear, areal, and relief characteristics of the sub-basins were calculated from a 5 m resolution Digital Elevation Model (DEM), and the parameters were normalized using the NMFI method to improve objectivity. Correlations among the normalized parameters were established, and PCA was applied to identify the dominant variables representing flood potential. The flood potential determined using the NMFI and PCA methods generally showed similar class distributions in the sub-basins. In both methods, SB-4, SB-5, SB-13, SB-14, and SB-15 sub-basins were classified as having high flood potential due to their high relief, well-developed drainage networks, and short flow duration. In contrast, SB-6, SB-8, SB-9, SB-10, and SB-12 sub-basins were classified as having medium flood potential due to their more balanced morphometric characteristics. The results of the study show that integrating morphometric analysis-based approaches with various methods is an effective way to determine the flood potential of basins.

Özet

Taşkınlar, küresel ölçekte ciddi kayıplara yol açan önemli hidrometeorolojik tehlikeler arasında yer almaktadır. Bu nedenle taşkın riskinin olası zararlarını azaltabilmek amacıyla taşkın potansiyelinin belirlenmesine yönelik analizler büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, Malatya Pütürge’deki Şiro Çayı Havzası'nda yer alan 15 alt havzanın (AH) taşkın potansiyelini morfometrik analizler ile Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) tabanlı Normalize Morfometrik Taşkın İndeksi (NMFI) ve Temel Bileşen Analizi (PCA) yöntemleri kullanılarak belirlemektir. Bu kapsamda 5 m çözünürlüklü Dijital Yükseklik Modeli (DEM) kullanılarak alt havzaların çizgisel, alansal ve rölyef özelliklerini temsil eden 16 adet morfometrik gösterge hesaplanmış ve daha objektif olması için parametreler NMFI yöntemiyle normalize edilmiştir. Normalize edilen parametreler arasında korelasyon kurulmuş ve taşkın potansiyelini temsil eden baskın değişkenleri belirlemek amacıyla PCA uygulanmıştır. NMFI ve PCA yöntemleriyle belirlenen taşkın potansiyeli, alt havzalarda genellikle benzer sınıfsal dağılımlar göstermiştir. Her iki yöntemde de AH-4, AH-5, AH-13, AH-14 ve AH-15 alt havzaları yüksek rölyef özellikleri, iyi gelişmiş drenaj ağı ve kısa akış süresi nedeniyle yüksek taşkın potansiyeli sınıfında; AH-6, AH-8, AH-9, AH-10 ve AH-12 alt havzaları ise daha dengeli morfometrik özelliklere sahip oldukları için orta düzey taşkın potansiyeli sınıfında yer almıştır. Çalışma sonuçları morfometrik analiz temelli yaklaşımların çeşitli yöntemlerle entegre edilmesinin havzaların taşkın potansiyelinin belirlenmesinde etkili bir yöntem olduğunu göstermektedir.

🔖

Cite This Article

Ocak, F., Gürgöze, S. (2026). A Morphometric Approach Supported by Principal Component Analysis in Determining Flood Potential: The Case of the Şiro River Basin (Pütürge/Malatya, Türkiye). Afet ve Risk Dergisi, Sayı: 23. https://doi.org/10.35341/afet.1890004

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (47)

  1. Akbaş, A., Görüm, T., Özdemir, H. (2025). Türkiye’de taşkınların FlooDOT tabanlı incelenmesi ve farklı veri kaynaklarının mekânsal karşılaştırılması. Turkish Journal of Civil Engineering, 36(6), 75–96. https://doi.org/10.18400/tjce.1618212
  2. Baduna Koçyiğit, M., Akay, H., Babaiban, E. (2021). Temel bileşen analizi kullanılarak Doğu Akdeniz Havzası ani taşkın potansiyelinin morfometrik yaklaşımla değerlendirilmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 36(3), 1669–1686. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.829390
  3. Bashir, B., Alsalman, A. (2024). Characteristics and comparative assessment of flash flood hazard evaluation techniques: Insights from Wadi Haily Basin, Eastern Red Sea Coast, Saudi Arabia. Water, 16(24), 3634. https://doi.org/10.3390/w16243634
  4. Björklund, M. (2019). Be careful with your principal components. Evolution, 73(10), 2151–2158. https://doi.org/10.1111/evo.13835
  5. Centre for Research on the Epidemiology of Disasters (CRED). (2026). 2025 disasters in mumbers. https://files.emdat.be/reports/2025_EMDAT_report.pdf
  6. Coşkun, M., Ortaç, G. (2022). Determination of flood risks of Filyos Stream Basin (Karabuk-Gokcebey) by Multi-Criteria Decision Making Method/The Black Sea-Turkey. Eastern Geographical Review, 27(47), 15–27. https://doi.org/10.5152/EGJ.2022.951997
  7. Coşkun, M., Öztürk, A. (2022). Havza önceliklendirmesi bakımından Ermenek Çayı Havzası ve Gökçay Havzasının karşılaştırmalı morfometrik analizi. Turkish Journal of Forestry | Türkiye Ormancılık Dergisi, 1–10. https://doi.org/10.18182/tjf.1024569
  8. Demirbilek, S., Turoğlu, H. (2025). Arsuz Çayı Havzası’nın sel duyarlılık analizi. Doğu Coğrafya Dergisi, 30(53), 96–111. https://doi.org/10.17295/ataunidcd.1629115
  9. Dikici, M., Gökce, T. (2025). MIKE hidrolojik model programı ile Alanya ilçesi Demirtaş-Sedre Çayı taşkın bölgesinin modellenmesi. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 11(1), 44–57. https://doi.org/10.21324/dacd.1458177
  10. Dorabiala, O., Aravkin, A. Y., Kutz, J. N. (2024). Ensemble principal component analysis. IEEE Access, 12, 6663–6671. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3350984
  11. Ghasemlounia, R., Utlu, M. (2021). Flood prioritization of basins based on geomorphometric properties using principal component analysis, morphometric analysis and Redvan’s priority methods: A case study of Harşit River basin. Journal of Hydrology, 603, 127061. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127061
  12. Gravelius, H. (1914). Grundriss der gesamten Gewässerkunde, Band 1: Fluss künde. Compendium of Hydrology, 1: Rivers, in German, Göschen, 265–278.
  13. Horton, R. E. (1932). Drainage basin characteristics. Eos, Transactions American Geophysical Union, 13(1), 350–361. http://dx.doi.org/10.1029/TR013i001p00350
  14. Horton, R. E. (1945). Erosional development of streams and their drainage basins: Hydrophysical approach to quantitative morphology. Bulletin of the Geological Society of America, 56, 275–370.
  15. Jolliffe, I. T., Cadima, J. (2016). Principal component analysis: A review and recent developments. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 374(2065), 20150202. https://doi.org/10.1098/rsta.2015.0202
  16. Kirpich, Z. P. (1940). Time of concentration of small agricultural watersheds. Journal of Civil Engineering, 10(6), 362.
  17. Kumar Rai, P., Narayan Mishra, V., Mohan, K. (2017). A study of morphometric evaluation of the Son basin, India using geospatial approach. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 7, 9–20. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2017.05.001
  18. Kumar, S., Chaudhary, B. S. (2016). GIS Applications in morphometric analysis of Koshalya-Jhajhara Watershed in Northwestern India. Journal of the Geological Society of India, 88(5), 585–592. https://doi.org/10.1007/s12594-016-0524-4
  19. Mayer, L. (1990). Introduction to quantitative geomorphology. Prentice Hall, Englewood Cliffs.
  20. Melton, M. (1957). An analysis of the relation among elements of climate, surface properties and geomorphology. In Office of Naval Research Technical Report No. 11.
  21. Merz, B., Blöschl, G., Vorogushyn, S., Dottori, F., Aerts, J. C. J. H., 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(9), 592–609. https://doi.org/10.1038/s43017-021-00195-3
  22. Miller, V. C. (1953). A quantitative geomorphic study of drainage basin characteristics in the clinch mountain area, Virginia and Tennessee. Proj. NR 389-402, Technical Report 3, Columbia University, Department of Geology, ONR, New York.
  23. Obeidat, M., Awawdeh, M., Al‐Hantouli, F. (2021). Morphometric analysis and prioritisation of watersheds for flood risk management in Wadi Easal Basin (WEB), Jordan, using geospatial technologies. Journal of Flood Risk Management, 14(2). https://doi.org/10.1111/jfr3.12711
  24. Ocak, F. (2026). Morfometrik analizlerle taşkın potansiyelinin belirlenmesi: Akçay Havzası (Samsun) örneği, Türkiye. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, (16), 1–24. https://doi.org/10.46453/jader.1818945
  25. Özdemir, H. (2011). Havza morfometrisi ve taşkınlar. İçinde D. Ekinci (Ed.), Fiziki Coğrafya Araştırmaları, Sistematik ve Bölgesel (C. 6, ss. 509–526). Türk Coğrafya Kurumu.
  26. Özdemir, H., Akbaş, A. (2023). Is there a consistency in basin morphometry and hydrodynamic modelling results in terms of the flood generation potential of basins? A case study from the Ulus River Basin (Türkiye). Journal of Hydrology, 625, 129926. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129926
  27. Patton, P. C. (1988). Drainage basin morphometry and floods. In V. R. Baker, R. C. Kochel, P. C. Patton (Eds.), Flood Geomorphology (pp. 51–65). John Wiley.
  28. Pike, R. J., Wilson, S. E. (1971). Elevation-relief ratio, hypsometric integral, and geomorphic area-altitude analysis. Bulletin of the Geological Society of America, 82(4), 1079–1084.
  29. Schumm, S. A. (1956). Evolution of drainage systems and slopes in badlands at Perth Amboy, New Jersey. Geological Society of America Bulletin, 67(5), 597–646.
  30. Smith, K. G. (1950). Standards for grading texture of erosional topography. American Journal of Science, 248(9), 655–668. https://doi.org/10.2475/ajs.248.9.655
  31. Sreedevi, P. D., Subrahmanyam, K., Ahmed, S. (2005). The significance of morphometric analysis for obtaining groundwater potential zones in a structurally controlled terrain. Environmental Geology, 47(3), 412–420. https://doi.org/10.1007/s00254-004-1166-1
  32. Strahler, A. N. (1964). Quantitative geomorphology of drainage basins and channel networks. In V. Chow (Ed.), Handbook of Applied Hydrology (pp. 439–476).
  33. Şahin, C., Sipahioğlu, Ş. (2007). Doğal Afetler ve Türkiye. Gündüz Eğitim ve Yayıncılık.
  34. Şentürk, S., Aşan, Z. (2007). Bulanık mantıkta korelasyon katsayısı; meteorolojik olaylarda bir uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 1, 151–162.
  35. Şıklar, E. (2000). Regresyon Analizine Giriş. Anadolu Üniversitesi.
  36. T.C. İçişleri Bakanlığı Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD). (2025). 2024 yılı doğa kaynaklı olay istatistikleri. https://www.afad.gov.tr/kurumlar/afad.gov.tr/e_Kutuphane/Istatistikler/2024-Yili-Doga-Kaynakli-Olay-Istatistikleri.pdf
  37. Telore, N. V. (2020). Quantitative morphometric analysis of the Yerla River Basin, Deccan Trap Region, India. In S. Sahdev R. B. Singh K. Manish (Eds.), In Geoecology of Landscape Dynamic, First (pp. 115–132).
  38. Turoğlu, H., Aykut, T. (2019). Ergene Nehri Havzası için hidromorfometrik analizlerle taşkın duyarlılık değerlendirmesi. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, 2, 1–15.
  39. Utlu, M. (2023). Frekans oranı ve shannon entropisi yöntemi kullanarak Ezine Çayı Havzası taşkın duyarlılık analizi (Kastamonu-Bozkurt). Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, (11), 160–178. https://doi.org/10.46453/jader.1358845
  40. Utlu, M., Ghasemlounia, R., Demirbilek, S. (2025). Flood susceptibility mapping in the İskenderun Gulf Basins (Türkiye) using morphometric and multivariate techniques. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, (15), 170–188. https://doi.org/10.46453/jader.1790383
  41. Utlu, M., Ghasemlounia, R. (2021). Flood prioritization watersheds of the Aras River, based on geomorphometric properties: Case study Iğdır Province. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, (6), 21–40. https://doi.org/10.46453/jader.781152
  42. 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
  43. Van de Schoot, R., Depaoli, S., King, R., Kramer, B., Märtens, K., Tadesse, M. G., Vannucci, M., Gelman, A., Veen, D., Willemsen, J., Yau, C. (2021). Bayesian statistics and modelling. Nature Reviews Methods Primers, 1(1), 1. https://doi.org/10.1038/s43586-020-00001-2
  44. Waleed, M., Sajjad, M. (2025). Advancing flood susceptibility prediction: A comparative assessment and scalability analysis of machine learning algorithms via artificial intelligence in high‐risk regions of Pakistan. Journal of Flood Risk Management, 18(1). https://doi.org/10.1111/jfr3.13047
  45. 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(2), 15–25. https://doi.org/10.65652/jag.1905456
  46. Yurddaş, K., Karabulut, M. (2025). Gediz Havzası morfometrik özelliklerinin sel üretme potansiyeli açısından değerlendirilmesi. International Journal of Geography and Geography Education, (55), 151–173. https://doi.org/10.32003/igge.1609570
  47. Zerouali, B., Almaliki, A. H., Santos, C. A. G. (2025). Flood susceptibility mapping in arid urban areas using SHAP-enhanced stacked ensemble learning: A case study of Jeddah. Journal of Environmental Management, 393, 127128. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2025.127128