Yeşilırmak havzası akımlarının gri sistem yaklaşımıyla tahmini
Streamflows of Yesilirmak river with grey systems approach
- Tez No: 496599
- Danışmanlar: PROF. DR. KADRİ YÜREKLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 6881
Özet
Bu çalışma, ülkemizin en önemli akarsularından bir tanesi olan Yeşilırmak Nehri havzasındaki akımların modellenmesi üzerine kurulmuştur. Bu amaçla göz önüne alınan akım istasyonlarından elde edilen 4, 8, 12 ve 20'li veri setleri kullanılarak Gri Sistem Teorisi ile tahminler gerçekleştirildi. Gri sitem teorisinin en önemli avantajlarından birisi az sayıda ve belirsiz bilgiler içeren verilerle simülasyon gerçekleştirilebilmesidir. Çalışmada, veri setindeki gözlem sayısının tahmin başarısı üzerine etkisi, isimleri RMSE, MAE, E ve Pearson ( r) olan hata tahmin ilişkileriyle değerlendirilmiştir. Daha sonra, Mann-Whitney (MWU) testi ile gözlenen ve tahmin edilen verilerinin aynı dağılımdan gelip gelmediği analiz edilmiştir. Hidrolojik verilerin gelecekteki tahminleri yapılırken önemli olan bir diğer husus da gözlenen ve tahmin edilen değerlerin aynı popülasyondan gelmesi gerektiğidir. Araştırma sonuçlarına göre, veri sayısının daha fazla olduğu durumlarda akımın değeri hesaplandığında, akımların simülasyonunun başarısının, arttığı tespit edilmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlar, GST yaklaşımının yetersiz veri koşularında bile iyi sayılabilecek tahmin sonuçları ürettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The study was conducted on modelling of streamflow from Yeşilırmak Stream Basin being one of the most important rivers of our country. For this purpose, the streamflow simulation was performed by Grey System Theory (GST) by using the data sets including 4, 8, 12, and 20 observation values from the streamflow stations. One of the most important advantages of gray system theory is that simulation can be realized with the data containing a less and ambiguous information. In the study, impact of the number of observations on success of prediction was assessed with error estimate relationships, named RMSE, MAE, E and Pearson (r). Another important point while predicting hydrologic data in the future times is that the observed and predicted data should come from the same population. Therefore, comparison of the observed and predicted data sets was accomplished by Mann-Whitney U (MWU) test to analyze whether they came from the same distribution. According to the research results, success of streamflow simulation has been found to increase when its value was calculated in cases where the higher number of data. The results obtained from the study showed that the GST approach produced very good estimates even in condition of insufficient data.
Benzer Tezler
- Yeşilırmak Havzası'nda düşük akarsu akımlarının analizi
Yeşilırmak Havzası'nda düşük akarsu akımlarının analizi
SÜMEYYE ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURGAY PARTAL
- Su transferi yapılan havzalarda çevresel akış suyu ihtiyacının belirlenmesi ve yenilenme dönemlerinin değerlendirilmesi
Determination of environmental flow water requirement in water transfer basins and evaluation of renewal periods
ÖZDEN ERTÜRK GAZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MeteorolojiAnkara ÜniversitesiEntegre Su Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER SERDAR ANLI
- Yeşilırmak havzası iklim parametrelerinin trend analizi
Trend analysis of Yeşilırmak basin's climate parameters
KUTLU KOSİF
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM GÜRER
- Occurrence and load of micropollutants discharged from urban and industrial wastewater treatment plants to receiving environment in the Yeşilirmak River Basin
Yeşilırmak Havzası'nda evsel ve endüstriyel atıksu arıtma tesislerinden kaynaklanan mikrokirleticilerin alıcı ortamdaki oluşumu ve yükü
İREM İNCE
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜLKÜ YETİŞ
- Yeşilırmak havzası su kalitesi parametrelerinin yapay zeka teknikleriyle modellenmesi
Modeling water quality parameters of Yesilirmak basin by using artificial intelligence methods
MUHAMMET ALTUNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HATİCE ÇITAKOĞLU