Doğu Karadeniz Bölümünde 1950-2020 yılları arası yaşanan taşkınların makine öğrenimi ve diğer metotlar ile analizi

Taşkın tahminleri, istatistiksel ve hidrolojik pek çok farklı modelleme yöntemi kullanılarak literatürde sıkça incelenmektedir. Ancak taşkınların önceden tahmini oldukça zordur. Bu zorluğun temel nedeni, taşkınlara etki eden çok sayıda parametrenin varlığıdır. Bu çalışmada, Türkiye'nin en fazla taşkın olaylarına maruz kalan bölgelerinden biri olan Doğu Karadeniz Bölümü, çalışma alanı olarak seçilmiştir. Bu kapsamda, havzada meydana gelen en büyük ölçekli 41 taşkın olayına ait detaylı bir envanter taraması yapılmış ve elde edilen veriler düzenlenerek taşkın yayılım haritaları oluşturulmuştur. Çalışmada, geleneksel ve yenilikçi taşkın tahmin yöntemlerinin avantaj ve dezavantajları detaylı bir şekilde irdelenmiştir. Yenilikçi yöntemlerden makine öğrenimi yöntemine odaklanılarak, en uygun yöntem seçimi, veri sayısı, doğrulama yöntemi ve taşkın tetikleyici parametrelerin belirlenmesi gibi genelleme problemleri analiz edilmiştir. Ayrıca, geçmişte yaşanan taşkınlara dayanarak gelecekte yaşanması muhtemel taşkınların tahmini ve havzalar arası taşkın öngörüsü gibi konular da kapsamlı bir şekilde ele alınmıştır. Makine öğrenimi yöntemleri ile yapılan analizlerde, 2338 havza için toplamda 11690 doğrulama sonucu elde edilmiştir. Bunun yanı sıra, taşkın oluşum nedenleri ve makine öğrenimiyle taşkın alanlarının önceden belirlenmesi gibi konularda literatürdeki yöntemlerin başarı düzeyleri değerlendirilmiştir. Çalışmada, M5P Rule Tree modelinin, Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Frekans Oranı (FR) modellerine kıyasla oldukça başarılı tahminler yaptığı belirlenmiştir. Dokuz farklı makine öğrenimi yöntemiyle yapılan taşkın tahminleri sonucunda, doğru veri seti, parametre seçimi ve uygun doğrulama yöntemi ile en iyi sonuçların elde edilebileceği ortaya konmuştur. Ayrıca, incelenen yöntemlerin, gelecekte hiç verisi bulunmayan havzalar için de etkili ve başarılı tahmin sonuçları sağlayabileceği görülmüştür.