Fiziksel tabanlı global brook90-R hidrolojik modelinin Türkiye'de bazı nehir havzalarında uygulanabilirliği: Akım tahmin çalışması
The applicability of the global brook90-R physically-based hydrologic model in some river basin in Turkey: Flow estimation study
- Tez No: 739540
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MERAL BÜYÜKYILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Hidrolojik modellerin kullanımı havzalarda hidrolojik sürecin anlaşılması, hidrolik/hidrolojik değişenlerin tahmin edilmesi, su kaynakları üzerinde iklim değişikliği etkilerinin ortaya konulması, gelecek iklim projeksiyonlarının oluşturulması ve su yönetim stratejilerinin belirlenmesi açısından oldukça önemlidir. Bu çalışmada Türkiye'de ilk kez kullanılan fiziksel tabanlı Global BROOK90-R (GB90-R) hidrolojik modeli aylık akım miktarlarını tahmin etmek için Çarşamba Çayı, Karasu Çayı ve Körkün Çayı Havzalarına kurulmuştur. Modele girdi olarak meteorolojik (yağış, sıcaklık, rüzgar ve radyasyon) ve fiziksel (sayısal yükseklik haritası, arazi örtüsü ve toprak haritaları) veriler girilmiştir. Model, Çarşamba Çayı Havzası için 1977-2016, Karasu Çayı Havzası için 1979-2020 ve Körkün Çayı Havzası için 1992-2017 periyodunda çalıştırılmıştır. Her bir havza için elde edilen model sonuçlarının başarısı determinasyon katsayısı (R2), Nash-Sutcliffe verimlilik katsayısı (NSE), Kling-Gupta verimlilik katsayısı (KGE) ve bias yüzdesi (PBias) metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre GB90-R modeli ile aylık akım tahmininde en yüksek başarı NSE=0.570 değeri ile Karasu Çayı Havzası için elde edilmiştir. Modelin aylık akım tahmininde Çarşamba Çayı Havzasında (NSE=0.521 değeri ile) elde ettiği başarı ise Karasu Çayı'nda elde edilen başarıya oldukça yakındır. GB90-R modeli ile aylık akım tahmininde en düşük performans NSE=0.337 değerine sahip Körkün Çayı Havzasında elde edilmiştir. Çalışmada ayrıca GB90-R modelinin akım dışındaki diğer çıktıları olan evaporasyon (EVPP), toprak nemi (SWATT) ve kar (SNOW) her üç havza için su bütçesi açısından değerlendirilmiştir. GB90-R modelinin en önemli avantajı, girdi olarak sadece havza konumunu talep ederken çıktı olarak detaylı hidrolojik parametreler sunmasıdır.
Özet (Çeviri)
The use of hydrological models is very important in terms of understanding the hydrological process in the basins, estimating the hydraulic/hydrological variables, revealing the effects of climate change on water resources, creating future climate projections and determining water management strategies. In this study, the physically based Global BROOK90-R (GB90-R) hydrological model, which was used for the first time in Turkey, was established in the Çarşamba Stream, Karasu Stream and Körkün Stream Basins to predict monthly streamflow amounts. Meteorological (precipitation, temperature, wind speed and solar radiation) and physical data (digital elevation map, land cover and soil maps) were entered as input to the model. The model was run for the period 1977-2016 for the Çarşamba Stream Basin, 1979-2020 for the Karasu Stream Basin and 1992-2017 for the Körkün Stream Basin. The success of the model results obtained for each basin was evaluated using the coefficient of determination (R2), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) coefficient, Kling-Gupta Efficiency (KGE) coefficient and percent bias (PBias) metrics. According to the results obtained, the highest success in monthly streamflow estimation with the GB90-R model was obtained for the Karasu Stream Basin with NSE=0.570 value. The success of the model in the monthly flow estimation in the Çarşamba Stream Basin (with a value of NSE=0.521) is very close to the success of the Karasu Stream. The lowest performance in monthly flow estimation with the GB90-R model was obtained in the Körkün Stream Basin with NSE=0.337 value. In the study, evaporation (EVPP), soil moisture (SWATT) and snow (SNOW), other outputs of the GB90-R model other than flow, were evaluated in terms of water budget for all three basins. The most important advantage of the GB90-R model is that it requests only the basin location as input, while providing detailed hydrological parameters as output.
Benzer Tezler
- Development of a CFD assisted 3-D modeling and analysis methodology for grooved heat pipe design and performance assessment
Oluklu ısı borusu tasarımı ve performans değerlendirmesi için had destekli 3 boyutlu analiz metodolojisi geliştirilmesi
GÖKAY GÖKÇE
Doktora
İngilizce
2020
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER DURSUNKAYA
- Advancing computational methods for calibration of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT): Application for modeling climate change impacts on water resources in the Upper Neuse Watershed of North Carolina
Toprak ve Su Değerlendirme Aracının (SWAT) kalibrasyonu için hesaplama yöntemlerinin geliştirilmesi: Kuzey Karolina'nın Yukarı Neuse Havzası'nda iklim değişikliğinin su kaynakları üzerindeki etkilerinin modellenmesi için uygulama
MEHMET BÜLENT ERCAN
Doktora
İngilizce
2015
İnşaat MühendisliğiUniversity of South Carolineİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JONATHAN L. GOODALL
- Bor ile güçlendirilmiş aerojel tabanlı süperkapasitörlerin geliştirilmesi
Development of boron reinforced aerogel based supercapacitors
KHAYAL MAMMADOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Kimyaİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaKimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNEM ORTABOY SEZER
DOÇ. DR. YEŞİM MÜGE ŞAHİN
- Fiziksel klonlanamaz fonksiyonlar yardımıyla anahtar üretimi ve lisans doğrulama
Key generation and license authentication using physical unclonable functions
ŞAHİN BAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds
3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme
OSMAN ERVAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ