Regional streamflow network analysis for Kızılırmak basin
Kızılırmak havzası bölgesel akarsu ağı analizi
- Tez No: 116428
- Danışmanlar: PROF. DR. ÜNAL ŞORMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bölgesel Akarsu Ağı Analizi, Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Yöntemi, Regrasyon Modelleri, Örnekleme Hatası, Model Hatası iv, Akarsular, En küçük kareler yöntemi, Kızılırmak, Regresyon modelleri, Regional Streamflow Network Analysis, Generalized Least Squares Method, Regression Models, Sampling Error, Model Error iii, Streams, Least squares method, Kızılırmak
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Climate change impacts on catchment-scale extreme rainfall variability
İklim değişiklinin havza ölçeğinde ekstrem yağışlar değışkenliğine etkileri
ALI DANANDEH MEHR
Doktora
İngilizce
2016
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN KAHYA
- Doğu karadeniz bölgesinde üç farklı alt havzanın taşkın risk analizi
Flood risk analysis of three different sub-basins in the eastern black sea region
BERKAY TEMİZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Okan Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATIL BULU
DOÇ. DR. YAVUZ SELİM GÜÇLÜ
- Yuvacık barajının su seviyesinin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
Forecasting the water level of yuvacik dam using artificial neural networks
AYŞE ÖZGE ÖZDEMİR ÇELİKKOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat MühendisliğiKocaeli Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜCAHİT OPAN
- Artvin'in Hopa deresi havzasında ICONA modeli yardımıyla güncel erozyon risk durumunun belirlenmesi ve bunun havzanın genel morfolojik özellikleriyle ilişkilendirilmesi
Determining the current erosion risk status in Artvin's Hopa stream catchment with the help of the ICONA model and relating to the general morphological characteristics of the catchment
MERVE KASAP
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Ormancılık ve Orman MühendisliğiArtvin Çoruh ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZALP
- Türkiye iklim koşullarındaki veri merkezlerinin soğutulmasında ekonomizer kullanımının enerji tasarrufu ve ekonomik potansiyel değerlendirmesi
Energy savings and economic potential assessment of economizer use for cooling data centers in Turkey's climate conditions
OZAN GÖZCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKER MURAT KOÇ
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMZA SALİH ERDEN