Estimation of evapotranspiration over Harran Plain using SEBS model
SEBS modeli kullanarak Harran Ovası üzerinde buharlaşma –terleme tahmini
- Tez No: 607190
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER LÜTFİ ŞEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Avrasya Yerbilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yer Sistem Bilimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Son yıllarda, insan etkinliği ve iklim değişikliği su kaynaklarını büyük ölçüde tehdit etmektedir. Terleme ve buharlaşma su döngüsünde en önemli bileşenlerdendir. Evapotranspirasyon (ET) hesaplanması esnasında her zaman belirsizlikler yaşanmıştır. Fiziksel ve deneysel eşitliklere dayalı buharlaşma tahmini oldukça yaygındır. Bu yöntemler meteorolojik verilere dayanmaktadır. Verilerde yer alan eksiklikler bu ilişkinin kurulmasını zorlaştırmaktadır. Örneğin, bir meteoroloji istasyonundan alınan bir veri sadece o noktaya özgüdür. Bir diğer belirsizlik yaşanan alan da istatistiksel yöntemler kullanılarak yapılan bölgesel tahminlerdir. Son zamanlarda, uzaktan algılama teknolojisini kullanarak terleme ve buharlaşmanın tahmini konusunda birçok çalışma yapılmıştır. ET tahmini esnasında yaygın olarak kullanılan yöntemlerden biri SEBS algoritmasıdır [24]. SEBS, ısı veya enerji akılarının hesaplanması ve buharlaşma tahmini için önerilmektedir. Bu çalışmada, Güney Doğu Anadolu Projesinde (GAP) en büyük tarımsal sulama sistemine sahip olan Harran Ovası'ndaki ET değerinin SEBS ile hesaplanması amaçlanmaktadır. 2015 yılı için tüm mevsimlerdeki bulutsuz günler seçilerek ET hesaplanmıştır. TARBIL ve GLDAS ürünlerinden elde edilen ET verileri, hesaplanan evapotranspirasyon ile karşılaştırıldı. TARBIL verisinden aktüel ET hesaplamak için ürün katsayısı (Kc) gerekmektedir. Kc'nin hesaplanması pamuk bitkilerine göre yapılmıştır dayanmaktadır. Bu çalışma için Kc 0.35 ile 1.3 arasında kabul edildi. SEBS, TARBIL verileriyle oldukça iyi (%10 hatayla) uyumluluk sonuçları göstermektedir, ancak GLDAS'tan üretilen daha uyumsuzdur. GLDAS, 0.25 derece çözünürlükte ET üretmektedir ve bu çözünürlük Harran ovası gibi görece küçük alanları yeteri kadar iyi çözememektedir. SEBS ise ET'yi daha yüksek çözünürlükte tahmin etmektedir. Su yönetimi çalışmalarında, su bütçesi hesaplamalarında, bitki örtüsünün düşük olduğu bölgelerde, ve aynı zamanda büyük alanlardaki toprak yüzeyinde akışların takibi gibi konularda GLDAS kullanılabilmektedir, ancak bu çalışmadakine benzer görece küçük alanlarda bulunan tarım arazilerinin ET tahmininde SEBS bize daha güvenilir ve doğru sonuç vermektedir.
Özet (Çeviri)
In recent years, human activity and climate change greatly threaten water resources. Evapotranspiration (ET) is one of the most important components in the water cycle. Estimation of evapotranspiration has always been faced with many uncertainties. Estimating evaporation based on physical and experimental equations is very common. These methods are based on meteorological data whose shortcomings limit the use of these relations. For instance, this information is point-specific and related to meteorological stations. Another uncertainty problem is regional estimation by using statistical methods. Over the past few decades, many studies have been carried out on estimating evapotranspiration using remote sensing technology. One of the methods which are widely used for estimating ET is SEBS algorithm. The SEBS was proposed for estimating fluxes of heat or energy and estimating evaporation fraction [24]. This study aims to estimate ET over the Harran Plain that has the largest agricultural irrigation systems in the Southern Anatolian Project. Evapotranspiration is estimated for 2015. Cloud-free days in each season of 2015 are selected. Results compared with data obtained from TARBIL and evapotranspiration extracted from GLDAS products. TARBIL project gives reference evapotranspiration. For calculating the actual ET from the TARBIL data crop coefficient (Kc) was required. The assumption for estimating Kc is based on cotton plants. Kc for this study considered from 0.35 to 1.3. SEBS shows very good compatibility results with TARBIL data with a 10% error but ET extracted from GLDAS was not in the expected range (0 to 2.7 mm/day). GLDAS generates ET in 0.25-degree (27.5×27.5 km) resolution that it is not enough for relatively small areas like Harran plain while SEBS estimates ET in high resolution (1×1 km). For studies of water management, water budget, land surface fluxes in the area with low vegetation cover and also in large scales GLDAS can be used but in case of our target that it is the estimation of ET in agricultural lands especially in a relatively small area SEBS gives us more accurate and more trustworthy ET.
Benzer Tezler
- Sıcaklık bazlı evapotranspirasyon yöntemlerinin analizi: Kahramanmaraş örneği
Analysis of temperature based evapotranspiration methods: Case study over Kahramanmaraş
ALİ UZUNLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ÖMER DİŞ
- Yapay sinir ağları kullanılarak evapotranspirasyonun tahmin edilmesi ve ampirik metotlarla karşılaştırılması
Comparative analysis of evapotranspiration estimation using artificial neural networks and conventional methods
PAUL BANDA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
ZiraatOndokuz Mayıs ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLAL CEMEK
- Bowen oranı enerji dengesi yöntemiyle belirlenen yüzey enerji akılarının arıma modeli ile tahmini
Estimation of surface energy fluxes determined by the Bowen ratio energy balance method with arima model
İREM AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ŞAYLAN
- Akış hidrografı tahmin modelleri
Estimation of runoff hydrograph
MUSTAFA NURI BALOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- Yarı-nemli iklim koşullarında sürdürülebilir su yönetimi için derin öğrenme kullanılarak referans bitki su tüketiminin tahmin edilmesi
Application of deep learning for sustainable water management by estimating reference crop evapotranspiration in sub-humid climatic conditions
ABDELRAHMAN AMR ALI RABIE ELSAYED SALEH
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
ZiraatBursa Uludağ ÜniversitesiBiyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK NAZMİ CANDOĞAN