Modeling the climate change impact on a river basins by using global climate change, heuristic methods, and watershed modeling system
Küresel iklim değişikliği, sezgisel yöntemler ve havza modelleme sistemi kullanarak iklim değişikliğinin nehirler üzerindeki etkisinin modellenmesi
- Tez No: 576663
- Danışmanlar: PROF. DR. AYTAÇ GÜVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: GCM, İstatistiksel ölçek küçültme, GEP, GMDH, SVM, Yağış, WMS, GCM, Statistical downscaling, GEP, GMDH, SVM, Precipitation, WMS
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Hidrolik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
İklim değişikliğinin hidrolojik etkilerinin yerel ölçekte hidroelektrik potansiyelinde araştırılması, istatistiksel bir ölçek küçültme tekniğinin kullanılmasını gerektirir. Küresel Dolaşım Modelleri (GCM'ler), farklı senaryolar kullanarak yağış ve sıcaklık dahil olmak üzere gelecekteki iklim etkisinin değişimi için kullanılan temel araçlardır. GCM verileri, GCM'ler ve hidrolojik modeller arasındaki uzaysal çözünürlükteki belirsizlik nedeniyle doğrudan kullanılamaz. İstatistiksel ölçek küçültme teknikleri, büyük ölçekli iklim parametreleri ile sıcaklık ve yağış gibi yerel değişkenler arasındaki ilişkilerin geliştirilmesini içerir. Bu çalışmada, Türkiye'de Havza Modelleme Sistemi (WMS) programı kullanılarak tanımlanan Göksun Nehri Havzası için aylık ortalama yağış istatistiksel olarak ölçek küçültülmesi, GMDH, GEP ve SVM teknikleri kullanılarak yapıldı ve sonuçlar doğrusal regresyon modeli ile karşılaştırıldı. Yağış SVM modeli için R-değeri sırasıyla kalibrasyon ve validasyon modelleri için 0.863, 0.788'dir. Sonuçlar, SVM'nin önerilen diğer ölçek küçültme modellerinden daha iyi model performansına sahip olduğunu gösterdi, ancak AIC değerleri GEP modelinin en düşük AIC değerine sahip olduğunu gösterdi. SVM ölçek küçültme teknik sonuçları GCM ölçeğinde simulasyonu hem A1B hem de A2 emisyon senaryoları altında çalışma bölgesindeki alansal ortalama yağış için araştırılmış ve analiz edilmiştir. Her iki senaryo için simüle edilen sonuçlar, ortalama yağışlarında benzerlik göstermektedir. Genel olarak, her iki senaryo da simüle edilen dönemlerde ortalama aylık yağışta bir düşüş öngörmektedir. Bu nedenle, gelecekteki projeksiyonların sonuçları, 2021-2100 döneminde yağışların azalacağını göstermektedir
Özet (Çeviri)
Investigation of the hydrological impacts of climate change at the local scale hydropower potential requires the use of a statistical downscaling technique. Global Circulation Models (GCMs) are essential tools used for the future change of climate impact including precipitation and temperature using different scenarios. The GCMs outputs cannot be used directly due to the uncertainty in the spatial resolution between the GCMs and hydrological models. Statistical downscaling techniques involves the development of relationships between the large-scale climatic parameters and the local variables such as temperature and precipitation. In this study, statistical downscaling of monthly areal mean precipitation for Goksun River basin, which is delineated by using Watershed Modeling System (WMS) program, in Turkey was constructed using the Group Method of Data Handling (GMDH), Gene Expression Programming (GEP), and Support Vector Machine (SVM) techniques and compared results to Linear Regression model. The R-value for precipitation SVM model is 0.863, 0.788 for training and testing periods, respectively. The results showed that SVM has the best model performance than the other proposed downscaling models, however, AIC values showed the GEP model has the lowest AIC value. The SVM downscaling result of the GCM scale simulated under both GCM A1B and A2 emission scenarios for areal mean precipitation for study area has been explored and analyzed. The simulated results for both scenarios show a similarity in their average precipitation. Generally, both scenarios anticipate a decrease in the average monthly precipitation during the simulated periods. Therefore, the results of future projections show that the precipitation will decrease during the period of 2021-2100.
Benzer Tezler
- Taşkın debilerinin tahmini için olasılık modeli yaklaşımı
A probabilistic model for flood frequency analysis
ESRA SÖKMEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. BİHRAT ÖNÖZ
- Assessment of land use change impacts on hydrological parameters in Porsuk river basin - Turkey
Arazi kullanım değişikliğinin hidrolojik parametreler üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesi Porsuk nehri havzasında – Türkiye
KHALILULLAH ZULAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Çevre Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüUluslararası Su Kaynakları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN GÜNDÜZ
DOÇ. DR. EMRE ALP
- Büğdüz alt havzası (Burdur) hidrolojik modeli
Hydrological modelling of Büğdüz sub-basin (Burdur)
EMİNE ARSLAN KARADAVUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeoloji MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiJeoloji (Hidrejeoloji) Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TÜRKER KURTTAŞ
- İklim ve hidrolojik modeller ile Rize'de bulunan su havzalarının taşkın risk tayini
Determination of flood risk in the basins of Rize by using climate and hydrological models
OLGAY ŞEN
Doktora
Türkçe
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN KAHYA
- İklim değişikliğinin Seyhan havzası su kaynakları üzerindeki etkilerinin swat modeli ile değerlendirilmesi
Assessing climate change impacts on water resources of Seyhan river basin by using swat model
MUSTAFA ABBAS ASKAR ASKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Çevre MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT BAŞIBÜYÜK