Geri Dön

Modeling the water quality of lake Eymir using artificial neural networks (ANN) and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)

Eymir gölü?nde su kalitesinin yapay sinir ağları ve adaptif sinirsel bulanık ilişkisel sistem ile modellenmesi

  1. Tez No: 237645
  2. Yazar: MUHİTTİN ASLAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 140

Özet

İç Anadolu'nun karasal bölgelerinde bulunan göllere su kalitesi anlamında özel önem verilmesi gerekmektedir. Genel olarak matematiksel modelleme Çözünmüş Oksijen (ÇÖ) modellemesi için sıkça başvurulan bir yöntemdir. Bu kapsamda deterministik modeller sistem davranışının açıklanması için sıklıkla kullanılır. Fakat ekolojik sistemlerin karmaşık ve karmaşık yapıları deterministik modellerin başarısızlığına neden olabilmektedir. Bu gibi durumlarda teorik tabanlı modeller güvenli öncül bilgi eksikliğine bağlı olarak hata yapabilirler. Diğer taraftan, karmaşık algoritma yapıları ve düşük güvenli öncül bilgi gereksinimleri göz önüne alındığında kara-kutu modellerin kullanılması daha iyi sonuçlar verebilmektedir.Bu çalışmada Ankara'da yer alan Eymir Gölü'nde ölçülen ÇÖ verileri YSA ve ASBİS modelleme araçları kullanılarak modellenmiştir. Elde edilen ve kullanılan giriş verileri Fosfor, Fosfat, pH, Klorofil-a, Sıcaklık, Alkalinite, Nitrat, Toplam Kjeldhal Azotu, Rüzgar, Yağış ve Hava Sıcaklığı verileridir. Modelleme çalışmasının amaçları; göldeki ÇÖ verisinin mümkün mevcut ekosistem ile yüksek ölçüde doğruluk içerecek biçimde tahmin eden bir YSA modeli geliştirmek, ekolojik modelleme araçları olarak YSA ve ASBİS'in aynı şartlar altında karşılaştırılması ve ÇÖ üzerinde diğer su kalitesi parametrelerinin etki ölçüsünün ortaya konulması. Modelleme çalışmaları sırasında yazılım olarak Matlab R 2007b kullanılmıştır.Çalışmanın sonucunda, YSA modellemesi ÇÖ tahmininde başarıya ulaşırken ASBİS modelleme çalışmasında aynı başarı gözlenmemiştir. ASBİS'in başarısız olmasının sebebi Matlab ASBİS Kullanıcı Arayüzünün fonksiyonellikten uzak olmasıdır. AyrıcaYSA Modelleme çalışmasında meteorolojik verilerin göl yüzeyindeki ÇÖ üzerine etkileri ve yaz aylarındaki aşrırı ÇÖ yükselmesi açıklanabilmiştir.

Özet (Çeviri)

Lakes present in arid regions of Central Anatolia need further attention with regard to water quality. In most cases, mathematical modeling is a helpful tool that might be used to predict the DO concentration of a lake. Deterministic models are frequently used to describe the system behavior. However most ecological systems are so complex and unstable. In case, the deterministic models have high chance of failure due to absence of priori information. For such cases black box models might be essential. In this study DO in Eymir Lake located in Ankara was modeled by using both Artificial Neural Networks (ANN) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Phosphate, Orthophospate, pH, Chlorophyll-a, Temperature, Alkalinity, Nitrate, Total Kjeldahl Nitrogen, Wind, Precipitation, Air Temperature were the input parameters of ANN and ANFIS. The aims of these modeling studies were: to develop models with ANN to predict DO concentration in Lake Eymir with high fidelity to actual DO data, to compare the success (prediction capacity) of ANN and ANFIS on DO modeling, to determine the degree of dependence of different parameters on DO. For modeling studies ?Matlab R 2007b? software was used.The results indicated that ANN has high prediction capacity of DO and ANFIS has low with respect to ANN. Failure of ANFIS was due to low functionality of Matlab ANFIS Graphical User Interface. For ANN Modeling effect of meteorological data on DO data on surface of the lake was successfully described and summer month super saturation DO concentrations were successfully predicted.

Benzer Tezler

  1. Modeling impacts of eutrophication and climate change in Lake Eymi̇r using pclake model

    Ötrofiksyon ve iklim değişikliği etkilerinin pclake modeli kullanılarak Eymir Gölünde modellenmesi

    ESRA KUZYAKA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    BiyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERYEM BEKLİOĞLU

  2. Investigation of light attenuation in lake Eymir

    Eymir gölü?nde ışık soğurmasının incelenmesi

    SELEN ATİKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKSOY

    DOÇ. DR. SELİM SANİN

  3. Development of an artificial neural network model for the estimation of chlorophyll-a in lakes

    Göllerdeki klorofil-a'nın belirlenmesi için bir yapay sinirsel ağ modelin geliştirilmesi

    CÜNEYT KARUL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK SOYUPAK

  4. Water quality and water budget analyses in Eymir-Mogan lakes basin

    Eymir-Mogan göller havzasında su kalitesi ve su bütçesi hesabı

    SERKAN ÖZEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLGÜN HARMANCIOĞLU

  5. Modeling the water quality in Uluabat lake

    Uluabat gölü su kalitesinin modellenmesi

    FİRDES YENİLMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKSOY