Geri Dön

Regional streamflow network analysis for Kızılırmak basin

Kızılırmak havzası bölgesel akarsu ağı analizi

  1. Tez No: 116428
  2. Yazar: SERKAN YUNUSOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÜNAL ŞORMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Bölgesel Akarsu Ağı Analizi, Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Yöntemi, Regrasyon Modelleri, Örnekleme Hatası, Model Hatası iv, Regional Streamflow Network Analysis, Generalized Least Squares Method, Regression Models, Sampling Error, Model Error iii
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 186

Özet

** oz KIZILIRMAK HAVZASI BÖLGESEL AKARSU AĞI ANALİZİ YUNUSOĞLU, Serkan Yüksek Lisans, İnşaat Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. A. Ünal Sorman Ocak 2001, 169 Sayfa Akarsu ölçüm ağları tarafından temin edilen hidrolojik bilgiler, bölgesel regrasyon modellerinin parametrelerinin hesaplanmasında kullanılmaktadırlar. Buna rağmen, akarsu kayıtları, hidrolojik bilgilerin gerekli olduğu çoğu sahalardan sadece bazılarında toplanmaktadır. Bu yüzden, ölçüm sahalarından toplanan mevcut bilginin, hidrolojik bilgi ihtiyacı olan ölçüm yapılmamış sahalara transfer edilmesi için bölgesel bir regrasyon modeline ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, havza özelliklerini temsil eden parametreler ile gözlem istasyonlarından temin edilen mevcut hidrolojik veriler kullanılarak Kızılırmak Havzasının regrasyon modelini elde etmek üzere akarsu ağ analizleri yapılmıştır. Bu amaç doğrultusunda, Birleşik Devletler Jeolojik Araştırmalar Kurumu araştırmacıları tarafından geliştirilen IOWDM, ANNIE, GLSNET isimli bilgisayar programları kullanılmıştır. IOWDM ve ANNIE, ana program olan GLSNET için veri hazırlamada kullanılan veri yönetim programlarıdır. Genelleştirilmiş En Küçük Kareler ve Ağ Analizi (GLSNET) bilgisayar programı kullanılarak, model hatasını en aza indirmek için drenaj alanı, kanal uzunluğu, drenaj yoğunluğu, havza yuvarlaklığı, yağış gibi parametreler kullanılarak havzaya ait en iyi regrasyon modelini elde etmek üzere analizler yapılmıştır. Ayrıca, örnekleme hata varyansını belirlemek için, istasyonların sayısı, bunların coğrafi yerleşimleri, kayıt süreleri, ve korelasyonları dikkate alınmıştır. Değişik akarsu ölçüm istasyonu kombinasyonları için Kızılırmak Havza ağı, model ve örnekleme hata varyanslarının toplamı olan öngörü hata varyansının en aza indirilmesi için analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT REGIONAL STREAMFLOW NETWORK ANALYSIS FOR KIZILIRMAK BASIN YUNUSO?LU, Serkan M.S., Department of Civil Engineering Supervisor: Prof. Dr. A. Ünal Sorman January 2001, 169 pages Hydrologic information provided by streamflow gaging networks are used to estimate the parameters of regional regression models. However, streamflow records are collected only at a very few of the many sites at which hydrologic information is needed. Thus a regional regression model is needed to transfer the available information collected at gauged sites to ungauged sites where hydrologic information is required. In this study, streamflow network analysis is carried out to derive a streamflow regression model of the Kızılırmak Basin using parameters representing basin characteristics and hydrologic information available which are obtained from gauged stations. For this purpose computer programs IOWDM, ANNIE, and GLSNET are used which are developed by United States Geological Survey researchers. IOWDM and ANNIE are the data management programs used to prepare input for the main program GLSNET. By using Generalized Least Squares and Network Analysis (GLSNET) program, analysis are performed to obtain the best representative streamflow regression model of the basin with the parameters such as drainage area, channel length, drainage density, circularity, precipitation etc. to minimize the model error. Also, the number of stations, their geographic locations, concurrent length of records, and cross correlations are considered to determine the sampling error variance. The Kızılırmak Basin network, for different streamflow gauging station combinations, is analyzed for the minimization of predicted error variance which is the sum of model and sampling error variances.

Benzer Tezler

  1. Climate change impacts on catchment-scale extreme rainfall variability

    İklim değişiklinin havza ölçeğinde ekstrem yağışlar değışkenliğine etkileri

    ALI DANANDEH MEHR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN KAHYA

  2. Akım ölçümü olmayan kuruyan akarsular için debi süreklilik çizgisi modeli

    Flow duration curve model for ungauged intermittent rivers

    HALİL İBRAHİM BURGAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAFZÜLLAH AKSOY

  3. Cluster analysis of streamflow data over Turkey

    Türkiye akım verilerinin küme analizi

    MEHMET CÜNEYD DEMİREL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ERCAN KAHYA

  4. Yukarı Fırat Havzası'nda değişen iklim koşulları altında akımların tahmini için hidrolojik modelleme

    Hydrological modeling to predict streamflow under changing climate conditions in Upper Euphrates Basin

    KHAJA HAROON SEDDIQE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYNUR ŞENSOY ŞORMAN

  5. Erken kar erimelerinin Fırat ve Dicle havzasındaki nehirlerin akım zamanına etkisi

    Effect of earlier snowmelt to streamflow timing in the Euphrates and Tigris basin rivers

    BAHADIR ALTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAYFUN KİNDAP

    DOÇ. DR. ÖMER LÜTFİ ŞEN