Küresel iklim değişikliği etkilerinin giderek daha fazla hissedilmesi ile birlikte, taşkın alanlarının belirlenmesi ve zararlarının azaltılmasına yönelik yapılan çalışmaların önemi de artmaktadır. Bu çalışmada, Artvin ili Arhavi ilçesinin sınırları içerisinde 2021 yılında yaşanan, can ve mal kaybına neden olan taşkın incelenmiş ve nedenleri ortaya konulmaya çalışılmıştır. Taşkın çalışmalarında sıklıkla kullanılan 9 adet taşkına etki eden parametrelerin yanısıra Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden AHP ve Shannon Entropi (SE) metoduyla çalışma sahasının risk haritası çıkarılmıştır. Çalışma sonucunda, her iki metoda göre taşkına en etkili parametreler yükselti ve yağış olarak belirlenmiştir. Taşkının yaşandığı lokasyonların düşük yükselti değerleri, yoğun yağış ve alüvyal toprak tipi özelliği gösterdiği çalışmaların bulguları arasındadır. Ayrıca SE, AHP metotlarıyla havzanın risk haritası çıkarılmış ve 4 adet doğrulama metoduyla bu iki metodun doğruluk değerleri hesaplanmıştır. Shannon Entropi metodu AHP metoduna göre daha iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.

Taşkın afeti ülkemizde sıklıkla yaşanan, can ve mal kaybı bilançosu yüksek olan bir afettir. Karadeniz bölgesi ülkemizde en fazla taşkına maruz kalan bölgedir. Bu nedenle bu çalışmada Karadeniz bölgesinin sınırları içerisinde kalan Gümüşhane İlinde 1972, 1974, 2004 ve 2017 yıllarında yaşanan 4 büyük afet TOPSİS, Frekans Oran ve Entropi yöntemiyle tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışma kapsamında 9 adet taşkına etki eden parametre kullanılarak risk haritaları çıkarılmıştır. Kurumlarından elde edilen veriler alan oranında noktasal veri çıkarılmıştır. Çıkarılan bu noktasal veriler yöntemlerin risk haritaları ile karşılaştırılmıştır. 4 adet doğrulama metodu ile yöntemlerin doğruluk değerleri tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda taşkına etkili parametreler çoğunlukla yükselti ve yağış olarak belirlenirken bazı havza ve metotlarda bu durum farklılık göstermiştir. Frekans Oran ve Entropi metodu risk haritalarının gerçekle uyumlu sonuçlar verdiği, TOPSİS metodunun ise uyumunun daha düşük olduğu belirlenmiştir. Frekans Oran metodu en yüksek doğruluk değerlerine sahip olmuştur. Bunun nedeni, Frekans Oran metodunun havza öğrenimi sonucu algoritma oluşturmasıdır.

Taşkınların duyarlılık ve risk sahasının tespitinde son dönemlerde kullanılan makine öğrenimi yöntemleri oldukça uyumlu sonuçlar vermektedir. Literatürdeki çoğu çalışmada görüldüğü üzere taşkın yaşanan havzanın veri bulunan ve afet yaşandığı bilinen bir kısmından yola çıkılarak taşkın tetikleyici parametrelerle havzanın tahmin edilmesini istenen veya veri eksikliği bulunan bir kısmı tahmin edilmektedir. Ancak bahse konu bu çalışmaların en büyük eksikliği hiçbir verisi bulunmayan havzaların tahmin olanağının olmamasıdır. İkinci husus ise makine öğrenim yöntemlerinin aynı havza içerisindeki tahminlerde aşırı öğrenme problemi oluşturmasıdır. Bu çalışmada veri bulunmayan havzaların tahmininde farklı havzaların kullanımı incelenmiştir. Bu amaçla Artvin il sınırları içinde 2009, 2015, 2020 ve 2021 yıllarında meydana gelen 4 adet taşkın kullanılmıştır. Çalışmada makine öğrenimi yöntemlerinden Rastgele Orman metodu kullanılmıştır. Yöntemin seçiminde, literatürde oldukça yüksek doğruluk değerlerine ulaşan çalışmalar olması ve taşkın gibi karmaşık olaylarda olay örgüsünü iyi analiz etmesi etkili olmuştur. Bu çalışmada rastgele noktalardan seçilen 1490 noktasal veri ile (2009, 2015 ve 2020 afetlerinden alınan) eğitim yapılmış ve 560 test verisi (2021 afeti ) tahmin edilmiştir. Çalışmanın doğrulaması 5 adet doğrulama yöntemleri (AUC, ACC, F, P, R ve F-Score) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Eğitim ve test verilerindeki doğruluk değerleri %90 düzeyinde tespit edilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde 2021 yılında yaşanan afetin Rastgele Orman metodu ile tahmini, gerçek afet sahasına oldukça yakın sonuçlar vermiştir. Bulgular, taşkın afetinin önceden tahmin edilmesinde, havza planlamaları amacıyla oluşturulan havzanın risk ve duyarlılık haritalarının oluşturulmasında veri eksikliği bulunması durumunda havzalar arası tahminlerin başarısını göstermektedir. Metotların gelişimi ve örneklem sayısının arttırılması ile bu alanda iyi sonuçlar alınabileceği ve afetlerle mücadele konularında kullanılabileceği görülmektedir.

In recent decades, the frequency and intensity of flood events have escalated, driven primarily by climate change and evolving land-use patterns. These increasingly severe hydrological hazards underscore the critical need for accurate delineation of flood-prone areas and the implementation of effective risk management strategies. This study presents a comparative analysis of flood risk mapping in two hydrologically distinct river basins: the seasonally flowing Çapakçur River and the Continuos Harşit River. A multi-method approach was employed, utilizing Fuzzy Analytic Hierarchy Process (Fuzzy AHP), Random Forest, HEC-RAS 1D, and HEC-RAS 2D modeling techniques to generate flood hazard maps for each basin. Initially, historical flood reports provided by relevant authorities were converted into spatial disaster records to define the study areas. Subsequently, model-specific data inputs and workflows were implemented, incorporating spatial parameter maps, hydrological datasets, and physical modeling inputs to simulate flood-prone zones. The performance of each method was evaluated through comparison with past flood occurrences using four validation metrics: accuracy, precision, recall, and F-score. Findings indicate that the Random Forest model consistently achieved the highest accuracy across both river types. While physically based HEC-RAS models demonstrated stable and reliable performance—particularly in continuous flow conditions—the Fuzzy AHP method showed limited predictive capability, primarily due to its reliance on subjective expert judgment. Overall, the study emphasizes the importance of aligning flood modeling approaches with the hydrological characteristics of the watershed and the nature of available data. The results provide valuable insights into method selection for flood risk assessment and contribute to more informed decision-making in disaster risk reduction and land-use planning.