KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi / 2023 / Sayı: 11

Frekans Oranı ve Shannon Entropisi Yöntemi Kullanarak Ezine Çayı Havzası Taşkın Duyarlılık Analizi (Kastamonu-Bozkurt)

Flood Susceptibility Analysis of the Ezine River Basin (Kastamonu-Bozkurt) Using Frequency Ratio and Shannon Entropy Method

Mustafa UTLU
Sayfa
160–178
Yayın Tarihi
2023-10-15
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen sonuçlara göre iki değişkenli istatistik olan frekans oranı yöntemi %.0,976 ile daha yüksek sonuç vermiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Taşkın olayları, Türkiye’de özellikle Karadeniz Bölgesi’nde yoğun bir şekilde meydana gelen doğal afetlerin başında gelmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ekstrem yağışlar, Karadeniz Bölgesi akarsu havzalarında, suların ani bir şekilde yüzeysel akışa geçmesi neticesinde taşkın afetinin yaşanmasında etkili olur.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen sonuçlara göre iki değişkenli istatistik olan frekans oranı yöntemi %.0,976 ile daha yüksek sonuç vermiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2021 Verileri
⚙️Değişkenler:Taşkın duyarlılık analizi · Ezine Çayı Havzası · Frekans Oranı

Özet

Taşkın olayları, Türkiye’de özellikle Karadeniz Bölgesi’nde yoğun bir şekilde meydana gelen doğal afetlerin başında gelmektedir. Ekstrem yağışlar, Karadeniz Bölgesi akarsu havzalarında, suların ani bir şekilde yüzeysel akışa geçmesi neticesinde taşkın afetinin yaşanmasında etkili olur. Kastamonu Bozkurt sınırları içerisinde yer alan Ezine Çayı havzası da bu taşkın afetinin gerçekleştiği sahalardan biridir. Dar ve derin vadilerde kısıtlı yerleşim alanlarının varlığı ve taşkın yatağı sınırları içerisinde olması nedeniyle, taşkına duyarlı alanların tespit edilmesi kritik önem taşımaktadır. Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) bu amaçla taşkına duyarlı sahaların tespit edilmesinde büyük rol oynamaktadır. Bu çalışmada da taşkın duyarlılığının tespit edilmesi amacıyla CBS temelli iki farklı istatistik yöntem kullanılmıştır. Frekans oranı (FR) ve Shannon Entropisi (SE) yöntemi taşkın duyarlılıkların üretilmesinde tercih edilen yöntemlerdir. Taşkın duyarlılık analizlerinin gerçekleştirilmesinde, Sayısal Yükselti Modeli (SYM), Eğim, Bakı, normalize edilmiş bitki örtüsü indeksi (NDVI), Arazi kullanımı, Topografik nemlilik indeksi (TWI), Akarsu aşındırma gücü (SPI), Jeomorfoloji, Normalize edilmiş yerleşim alan indeksi (NDBI), plan eğrisellik, akarsuya mesafe, drenaj yoğunluğu kullanılan parametrelerdir. 2021 yılı ağustos ayı taşkın yayılış alanı verileri dikkate alınarak oluşturulan envanter verisi, çalışmada yapılan analizlerin doğruluğu için tercih edilmiş, bu analiz için alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrisi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre iki değişkenli istatistik olan frekans oranı yöntemi %.0,976 ile daha yüksek sonuç vermiştir.

Abstract

Taşkın olayları, Türkiye’de özellikle Karadeniz Bölgesi’nde yoğun bir şekilde meydana gelen doğal afetlerin başında gelmektedir. Ekstrem yağışlar, Karadeniz Bölgesi akarsu havzalarında, suların ani bir şekilde yüzeysel akışa geçmesi neticesinde taşkın afetinin yaşanmasında etkili olur. Kastamonu Bozkurt sınırları içerisinde yer alan Ezine Çayı havzası da bu taşkın afetinin gerçekleştiği sahalardan biridir. Dar ve derin vadilerde kısıtlı yerleşim alanlarının varlığı ve taşkın yatağı sınırları içerisinde olması nedeniyle, taşkına duyarlı alanların tespit edilmesi kritik önem taşımaktadır. Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) bu amaçla taşkına duyarlı sahaların tespit edilmesinde büyük rol oynamaktadır. Bu çalışmada da taşkın duyarlılığının tespit edilmesi amacıyla CBS temelli iki farklı istatistik yöntem kullanılmıştır. Frekans oranı (FR) ve Shannon Entropisi (SE) yöntemi taşkın duyarlılıkların üretilmesinde tercih edilen yöntemlerdir. Taşkın duyarlılık analizlerinin gerçekleştirilmesinde, Sayısal Yükselti Modeli (SYM), Eğim, Bakı, normalize edilmiş bitki örtüsü indeksi (NDVI), Arazi kullanımı, Topografik nemlilik indeksi (TWI), Akarsu aşındırma gücü (SPI), Jeomorfoloji, Normalize edilmiş yerleşim alan indeksi (NDBI), plan eğrisellik, akarsuya mesafe, drenaj yoğunluğu kullanılan parametrelerdir. 2021 yılı ağustos ayı taşkın yayılış alanı verileri dikkate alınarak oluşturulan envanter verisi, çalışmada yapılan analizlerin doğruluğu için tercih edilmiş, bu analiz için alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrisi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre iki değişkenli istatistik olan frekans oranı yöntemi %.0,976 ile daha yüksek sonuç vermiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

UTLU, M. (2023). Frekans Oranı ve Shannon Entropisi Yöntemi Kullanarak Ezine Çayı Havzası Taşkın Duyarlılık Analizi (Kastamonu-Bozkurt). Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, Sayı: 11, 160–178. https://ajindex.com/articles/969212

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. 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), 218. https://doi.org/10.1007/s12517-018-3584-5
  2. Al-Hinai, H., ve Abdalla, R. (2021). Mapping Coastal Flood Susceptible Areas Using Shannon’s Entropy Model: The Case of Muscat Governorate, Oman. ISPRS International Journal of Geo-Information, 10(4), 252. https://doi.org/10.3390/ijgi10040252
  3. Alexander, K., Hettiarachchi, S., Ou, Y., ve Sharma, A. (2019). Can integrated green spaces and storage facilities absorb the increased risk of flooding due to climate change in developed urban environments? Journal of Hydrology, 579(October), 124201. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.124201
  4. Ali, R., Kuriqi, A., Abubaker, S., ve Kisi, O. (2019). Long-term trends and seasonality detection of the observed flow in Yangtze River using Mann-Kendall and Sen’s innovative trend method. Water (Switzerland), 11(9). https://doi.org/10.3390/w11091855
  5. Ali, S. A., Parvin, F., Pham, Q. B., Vojtek, M., Vojteková, J., Costache, R., Linh, N. T. T., Nguyen, H. Q., Ahmad, A., ve 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(December 2019), 106620. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106620
  6. Askar, S., Zeraat Peyma, S., Yousef, M. M., Prodanova, N. A., Muda, I., Elsahabi, M., ve Hatamiafkoueieh, J. (2022). Flood Susceptibility Mapping Using Remote Sensing and Integration of Decision Table Classifier and Metaheuristic Algorithms. Water (Switzerland), 14(19), 1–24. https://doi.org/10.3390/w14193062
  7. Beckers, A., Dewals, B., Erpicum, S., Dujardin, S., Detrembleur, S., Teller, J., Pirotton, M., ve Archambeau, P. (2013). Contribution of land use changes to future flood damage along the river Meuse in the Walloon region. Natural Hazards and Earth System Sciences, 13(9), 2301–2318. https://doi.org/10.5194/nhess-13-2301-2013
  8. Benito, G., Rico, M., Sánchez-Moya, Y., Sopeña, A., Thorndycraft, V. R., ve Barriendos, M. (2010). The impact of late Holocene climatic variability and land use change on the flood hydrology of the Guadalentín River, southeast Spain. Global and Planetary Change, 70(1–4), 53–63. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2009.11.007
  9. Bubeck, P., ve Thieken, A. H. (2018). What