Geri Dön

Dicle Havzası aylık ortalama akım değerlerinin trend analizi

Trend analysis of monthly mean streamflow data in Tigris Basin

  1. Tez No: 551377
  2. Yazar: YAVUZ AVŞAROĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. VEYSEL GÜMÜŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Harran Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 135

Özet

Bu tez çalışması kapsamında, Türkiye'nin en önemli havzalarından biri olan Dicle Havzası'nda bulunan ve 16 akım gözlem istasyonuna ait aylık ortalama akım değerlerinin trendi parametrik olmayan Mann-Kendall ve Spearman'ın Rho testleri ile grafiksel Şen yöntemi ile belirlenmiştir. Trend eğimleri Sen'in trend eğim metodu ile belirlenmiştir. Çalışma sonucunda, parametrik olmayan testlere göre, ele alınan dönemlerde belirlenen anlamlı trendler birçok istasyonda azalan yönde olup, en fazla azalan trend kasım ayında belirlenmiştir. Sen'in trend eğim metoduna göre ise en yüksek artış ağustos ayında %2.52 ile E26A012 istasyonunda, en fazla azalma ise -%4.17 ile E26A018 istasyonunda ağustos ayında belirlenmiştir. Şen (2012) yöntemine göre ise, düşük akımlarda ele alınan istasyonların %31'inde, ortalama değerlere göre istasyonların %69'unda, yüksek değerlere göre ise istasyonların %56'sında azalan yönde trend belirlenmiştir. Özellikle havzanın batı bölgesindeki istasyonlarda düşük akım değerlerinde bir azalma olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the trend of monthly mean streamflow values of 16 streamflow gauge stations in Tigris Basin, which is one of the most important basin and has 13% water potential of Turkey, is determined by non-parametric Mann-Kendall, Spearman's Rho tests and Şen (2012) method. Trend slopes are determined by Sen's trend slope method. The results of the study show that according to nonparametric tests for monthly and yearly periods, the significant decreasing trends are determined in most stations and maximum decreasing trends are observed in November. Sen's trend slope method results showed that the highest increase is observed in August with 2.52% at E26A012 station and the highest decrease is determined in August with 4.17% at E26A018 station. The result of the Şen (2012) methods indicate that the low streamflow values in 31% of the stations, the average streamflow values in 69% of the stations, the high streamflow values in 56% of stations decreasing trend are observed.

Benzer Tezler

  1. Yukarı Fırat havzasındaki mevsimsel kar erimesinin WRF-ARW simülasyonu ve uydu verileri kullanılarak incelenmesi : Mart 2004 örneği

    Investigation of seasonal snow melting by using WRF-ARW simulation and satellite data in the Upper Fırat basin: March 2004 case

    ELİS GÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ ÖNOL

  2. Susurluk, gediz ve fırat-dicle havzalarında çevresel akış tahmini

    Environmental flow estimation for susurluk, gedi̇z and euphrates-tigris basins

    DİLARA KARINCA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ

  3. Ölçümü olmayan akarsu havzalarında akım tahminlerinin iyileştirilmesi

    Improvement of streamflow estimation in ungauged basins

    MUSTAFA UTKU YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ

  4. Dicle Havzasının zamansal ve mekânsal kuraklık analizi

    Spatial and temporal drought analysis of Tigris Basin

    MEHMET ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İnşaat MühendisliğiHarran Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL GÜMÜŞ

  5. Dicle havzasında yağış-akış ilişkisinin makine öğrenme yöntemleriyle belirlenmesi

    Determination of rainfall-runoff relationship in Tigris basin with machine learning methods

    SELMİN DERE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiHarran Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZ ŞİMŞEK