Dünya’da depremden sonra yıkıcı etkisi en fazla olan afet “taşkın”dır. Literatürde, taşkın tahmin ve erken uyarı sistemlerinin geliştirilmesinde ve taşkın risk haritalarının üretilmesinde karmaşık sistemlere ve modellere ihtiyaç duyulduğu, bu uygulamaların gerçekleştirilmesinde büyük miktarda konumsal ve zamansal veri setine gereksinim olduğu ve ihtiyaç duyulan verilerin farklı kurumlar tarafından toplandığı belirtilmektedir. Ayrıca, gerçek zamanlı taşkın tahmin ve risk yönetimi uygulamalarının gerçekleştirilebilmesi için ilgili tüm kurumlar arasında konumsal veri ve servis paylaşımına olanak sağlayan Konumsal Veri Altyapılarının hayati önem taşıdığı vurgulanmaktadır. Bu noktadan hareketle, çalışmamızda ilk olarak Dünya’da ve Türkiye’de geliştirilmiş olan taşkın tahmin ve erken uyarı sistemleri incelenmiş, ilgili kamu kurumları ile görüşmeler yapılarak gerçekleştirilen projeler hakkında bilgiler toplanmıştır. Daha sonra, taşkınların meydana gelmesinde etkili olan hidrolojik, meteorolojik ve fizyolojik faktörler tespit edilmiştir. Söz konusu faktörler, taşkın risk yönetimi için ihtiyaç duyulan veriler olarak dikkate alınmış ve bu verileri üreten kamu kurumları belirlenmiştir. Son olarak, ORCHESTRA (Open Architecture and Spatial Data Infrastructure for Risk Management) mimarisi dikkate alınarak ORCHESTRA web servislerine dayalı bir taşkın tahmin sistemi tasarlanmıştır.The most destructive disaster after earthquake is flood. Both the development of flood forecasting and early warning systems and production of flood risk maps complex systems and models are needed. The realization of these applications requires large amounts of spatial and temporal data sets collected by different agencies. It is emphasized that the Spatial Data Infrastructures which allow spatial data and service sharing between all related agencies are vital to achieve real-time flood forecasting and risk management applications. Within the scope of this study, flood forecasting and early warning systems developed in the World and in Turkey have been analyzed; the information has been collected about the relevant projects through the interviews made by the government institutions. Then, the hydrologic, meteorological and physiological factors which are effective in the origination of the flood have been identified. These factors have been considered as necessary data layers for the flood risk management and the state institutions producing these data have been determined. Lastly, the ORCHESTRA (Open Architecture and Spatial Data Infrastructure for Risk Management) architecture has been taken as a basis to design a flood forecasting system based on ORCHESTRA web services
