Alt havzalar düzeyinde tatlı su sağlama ve taşkın riskinin doğa tabanlı çözümler ile değerlendirilmesi
Assessment of water yield and flood risk through nature-based solutions at the sub-basin watershed scale
- Tez No: 990164
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Şehircilik ve Bölge Planlama, Peyzaj Mimarlığı, Ormancılık ve Orman Mühendisliği, Urban and Regional Planning, Landscape Architecture, Forestry and Forest Engineering
- Anahtar Kelimeler: Nehir Havzası Yönetimi, Doğal Tabanlı Çözümler, Yapay Zekâ Uygulamaları, İklim Uyumu, Akarsu havzaları, River Basin Management, Naturally Based Solutions, Artificial Intelligence Applications, Climate Adaptation, Stream basins
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İklim değişikliği, tatlı su ekosistemlerini ve nehir havzası yönetimini küresel ölçekte derinden etkilemekte; kuraklık, taşkınlar ve aşırı hava olaylarının artan sıklığı ve şiddeti su kaynakları ve ekosistem hizmetleri üzerindeki baskıyı giderek yoğunlaştırmaktadır. Bu süreçte geleneksel mühendislik temelli gri altyapı çözümleri, çoğu zaman yüksek maliyetleri, sınırlı esneklikleri ve karmaşık hidro-ekolojik dinamikleri bütüncül biçimde ele alamamaları nedeniyle yetersiz kalmaktadır. Bu bağlamda Doğa Tabanlı Çözümler (DTÇ), ekosistemleri restore etme, su güvenliğini artırma ve iklim ile afetlere karşı dirençliliği güçlendirme potansiyeliyle öne çıkan etkili bir yaklaşım olarak değerlendirilmektedir. Ancak DTÇ'nin nehir havzası yönetimine entegrasyonu; parçalı veri yapıları, sonuçlara ilişkin belirsizlikler ve karar destek mekanizmalarının sınırlılığı nedeniyle henüz istenen düzeye ulaşamamıştır. Bu çalışma, nehir havzası yönetiminde iklim değişikliğinin yarattığı artan belirsizlik ve risklere karşı adaptasyonu güçlendirmek amacıyla, doğa tabanlı çözümler ile uzaktan algılama, CBS tabanlı çok kriterli analizler ve yapay zekâ yaklaşımlarını entegre eden bütüncül bir metodolojik çerçeve sunmaktadır. Sakarya Havzası özelinde geliştirilen mekânsal model aracılığıyla, Türkiye'de havza ölçeğinde DTÇ uygulamalarının karar destek süreçlerine entegrasyonu için uygulanabilir bir örnek ortaya konulmuştur. Bu kapsamda ekosistem hizmetlerinin mekânsal dağılımı, değişim eğilimleri ve DTÇ potansiyeli; Sentinel-2 NDVI, CORINE arazi örtüsü, sayısal yükseklik modeli (DEM) ve iklim verileri kullanılarak değerlendirilmiştir. Çalışma kapsamında yalnızca taşkın riskleri ve DTÇ uygunluğu değil, aynı zamanda tatlı su sağlama ekosistem hizmetinin mekânsal olarak nicel değerlendirilmesi de gerçekleştirilmiştir. Tatlı su sağlama hizmeti; yağış, bitki örtüsü durumu ve evapotranspirasyon süreçleri arasındaki ilişkiyi temsil eden Su Verimi İndeksi aracılığıyla mikro havza ölçeğinde analiz edilmiştir. Uzaktan algılama temelli NDVI verileri kullanılarak hesaplanan gerçek evapotranspirasyon (AET) değerleri ile iklim verileri birlikte değerlendirilmiş; böylece her bir mikro havzanın tatlı su üretme, depolama ve sürdürülebilir biçimde sağlama potansiyeli ortaya konulmuştur. Bu yaklaşım, tatlı su sağlama kapasitesi yüksek alanların iklim değişikliği koşulları altında korunması ve önceliklendirilmesi gereken kritik ekosistemler olduğunu açık biçimde göstermiştir. Elde edilen hidrolojik göstergeler doğrultusunda hidrografya ve topoğrafik parametreler kullanılarak Taşkın Duyarlılık İndeksi (FDI) üretilmiştir. Ardından NDVI, AET, arazi kullanım/örtüsü (LULC), eğim ve akarsuya yakınlık gibi kriterler, açıklanabilir ve kural tabanlı bir yapay zekâ yaklaşımı olarak değerlendirilen Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) kullanılarak ağırlıklandırılmış ve havza ile alt havza ölçeğinde DTÇ uygunluk haritaları üretilmiştir. Model sonuçları, Sakarya Havzası'nda yüksek taşkın duyarlılığı gösteren alanlar ile DTÇ uygulamaları açısından yüksek potansiyele sahip bölgelerin mekânsal olarak çakıştırılması yoluyla önemli bulgular ortaya koymuştur. Taşkın riskinin özellikle yerel topoğrafya ve arazi kullanımındaki değişimlerle ilişkili olarak belirli alt havzalarda yoğunlaştığı; buna karşılık sulak alan restorasyonu, taşkın ovalarının yeniden nehirle bağlantısının sağlanması ve riparyan tampon bölgelerin oluşturulması gibi DTÇ uygulamalarının hem taşkın riskinin azaltılması hem de tatlı su sağlama ekosistem hizmetinin güçlendirilmesi açısından yüksek potansiyel taşıdığı alanların net biçimde ayrıştığı görülmüştür. Bu çıktılar, DTÇ tabanlı iklim uyumu ve su yönetimi planlamasında havza yönetimi birimleri tarafından doğrudan kullanılabilecek mekânsal bir karar destek aracı sunmaktadır. Çalışmanın kuramsal katkısı, DTÇ'nin etkinliğinin ve sürdürülebilirliğinin artırılmasında yapay zekânın analitik ve öngörü kapasitesiyle entegrasyonunun kritik rolünü ortaya koymasıdır. Yapay zekâ temelli yaklaşımlar, uzaktan algılama verileri aracılığıyla DTÇ uygulamalarının performansını izleme, hidrolojik ve ekolojik tepkileri modelleme ve çözümleri dinamik biçimde optimize etme olanağı sunarak DTÇ'yi pasif müdahalelerden çevresel girdilere uyum sağlayabilen“akıllı ekolojik sistemlere”dönüştürmektedir. Geleceğe yönelik olarak açıklanabilir yapay zekâ ilkelerinin ve dijital ikiz teknolojilerinin bu çerçeveye dâhil edilmesi önerilmektedir. Açıklanabilir yapay zekâ, karar alma süreçlerinde şeffaflığı ve paydaş güvenini artırırken; dijital ikizler farklı iklim ve yönetim senaryolarının simülasyonunu mümkün kılarak yatırım ve planlama kararlarının risk yerine veriye dayalı olarak alınmasını desteklemektedir. Bu yönüyle çalışma, Türkiye'de nehir havzası ölçeğinde tatlı su sağlama ekosistem hizmetini uzaktan algılama ve CBS tabanlı göstergeler aracılığıyla nicel olarak değerlendiren, bu değerlendirmeyi taşkın riski ve doğa tabanlı çözüm uygunluğu ile bütünleştiren sınırlı sayıdaki çalışmalardan biri olma niteliği taşımaktadır. Bu çalışma, tam ölçekli bir makine öğrenmesi modeli geliştirmemekle birlikte, açıklanabilir yapay zekâ prensiplerine dayalı mekânsal karar destek sistemlerinin nehir havzası yönetimine entegrasyonu için öncül bir yapı sunmaktadır. Sonuç olarak bu çalışma, nehir havzası yönetiminde iklim uyumunun yalnızca teknik araçlara değil, aynı zamanda etik, yönetişim ve ekolojik adalet ilkelerine dayalı bütüncül bir yaklaşım gerektirdiğini ortaya koymakta; DTÇ ve yapay zekâ entegrasyonuna dayalı proaktif, dayanıklı ve katılımcı bir yönetim modeli önermektedir.
Özet (Çeviri)
Climate change is profoundly affecting freshwater ecosystems and river basin management at the global scale, while the increasing frequency and intensity of droughts, floods, and extreme weather events intensify pressure on water resources and ecosystem services. In this context, conventional engineering-based grey infrastructure solutions often prove inadequate due to their high costs, limited flexibility, and inability to address complex hydro-ecological dynamics in an integrated manner. Nature-Based Solutions (DTÇ) have therefore emerged as an effective approach with strong potential to restore ecosystems, enhance water security, and strengthen resilience to climate change and natural hazards. However, the integration of DTÇ into river basin management has not yet reached the desired level, largely due to fragmented data structures, uncertainties regarding outcomes, and limited decision-support mechanisms. This study presents an integrated methodological framework that combines nature-based solutions with remote sensing, GIS-based multi-criteria analysis, and artificial intelligence–oriented approaches in order to strengthen adaptation to the increasing uncertainties and risks posed by climate change in river basin management. Through a spatial model developed for the Sakarya River Basin, the study provides an applicable example for integrating DTÇ into decision-support processes at the basin scale in Türkiye. Within this framework, the spatial distribution of ecosystem services, their change trends, and DTÇ potential were assessed using Sentinel-2 NDVI, CORINE land cover data, a digital elevation model (DEM), and climate datasets. The study evaluates not only flood risk and DTÇ suitability, but also the freshwater provision ecosystem service through a spatially explicit and quantitative approach. Freshwater provision was assessed at the micro-basin scale using a Water Yield Index, which represents the relationship between precipitation, vegetation condition, and evapotranspiration processes. Actual evapotranspiration (AET) values derived from remote sensing–based NDVI data were integrated with climate variables, enabling the identification of each micro-basin's capacity for freshwater production, storage, and sustainable supply. This approach clearly demonstrates that areas with high freshwater provision capacity constitute critical ecosystems that should be prioritized for protection under climate change conditions. Based on the derived hydrological indicators, a Flood Sensitivity Index (FDI) was generated using hydrographic and topographic parameters. Subsequently, criteria such as NDVI, AET, land use/land cover (LULC), slope, and proximity to streams were weighted using the Analytic Hierarchy Process (AHP), which is considered in this study as a rule-based and explainable artificial intelligence approach, and DTÇ suitability maps were produced at both basin and sub-basin scales. The results reveal significant spatial patterns through the overlay of areas exhibiting high flood sensitivity with zones showing high DTÇ suitability. Flood risk was found to be concentrated in specific sub-basins, closely linked to local topography and land-use changes, while areas with high potential for DTÇ interventions—such as wetland restoration, reconnection of floodplains, and establishment of riparian buffer zones—were clearly distinguished. These DTÇ interventions were identified as offering substantial co-benefits in terms of both flood risk reduction and enhancement of the freshwater provision ecosystem service. The outputs provide a spatial decision-support tool that can be directly utilized by basin management authorities in DTÇ-based climate adaptation and water management planning. The theoretical contribution of the study lies in highlighting the critical role of integrating DTÇ with the analytical and predictive capacities of artificial intelligence to enhance their effectiveness and long-term sustainability. AI-oriented approaches enable the monitoring of DTÇ performance through remote sensing data, the modeling of hydrological and ecological responses, and the dynamic optimization of interventions, thereby transforming DTÇ from passive measures into“intelligent ecological systems”capable of adapting to environmental inputs. Looking ahead, the study proposes the integration of explainable artificial intelligence principles and digital twin technologies into this framework. While explainable AI enhances transparency and stakeholder trust in decision-making processes, digital twins allow for the simulation of alternative climate and management scenarios, supporting data-driven investment and planning decisions rather than risk-based ones. In this respect, the study represents one of the limited number of studies in Türkiye that quantitatively assess the freshwater provision ecosystem service at the river basin scale using remote sensing and GIS-based indicators, while integrating this assessment with flood risk analysis and nature-based solution suitability. Although this study does not develop a full-scale machine learning model, it provides a pioneering framework for the integration of explainable artificial intelligence–based spatial decision-support systems into river basin management. Ultimately, the study demonstrates that successful climate adaptation in river basin management depends not only on technical tools, but also on a holistic approach grounded in ethical considerations, governance principles, and ecological justice, and it proposes a proactive, resilient, and participatory management model based on the integration of DTÇ and artificial intelligence.
Benzer Tezler
- Erzincan ovası ve çevresinin morfotektonik özellikleri ve deprem analizi
Morphotectonic characteristics and earthquake analysis of Erzincan plain and surroundings
AHMET UYSAL
- Hydrodynamic and thermal variability of the turkish strait system
Türk boğazlar sistemi'nin hidrodinamik ve termal değişkenliği
ŞEHRİBAN ŞEN
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TARKAN ERDİK
- Peyzaj planlama ve kırsal kalkınma ilişkisi: Bartın Arıt Çayı havzası örneği
Landscape planning and rural development relationship: Bartin Arit Stream watershed case
PINAR BOLLUKCU
Doktora
Türkçe
2014
Peyzaj MimarlığıBartın ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEBAHAT AÇIKSÖZ
- Song Gölü Havzası'nın (Kırgız Cumhuriyeti) fiziki coğrafya özellikleri
The physical geography characteristics of the Basin of Song Kul Lake
ÖZGÜR ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
CoğrafyaMarmara ÜniversitesiTürk Dünyası Coğrafyası Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN ÖZDEMİR KULAKSIZ
- Küresel ısınmanın kullanılabilir su kaynakları üzerindeki etkisinin ekonomi politiği: Türkiye-Almanya örneği
Economic policy of the effect of global warming on available water resources: The case of Turkey-Germany
ERKİN CİHANGİR KARATAŞ
Doktora
Türkçe
2022
Ekonomiİstanbul ÜniversitesiAvrupa Birliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAVVA TUNÇ
DOÇ. DR. AYCAN HEPSAĞ