Tersakan havzası'nda rezervuar hacimlerinin tahmininde fiziksel tabanlı modeller ve yapay zekâ modellerinin performanslarının değerlendirilmesi
Evaluation of the performance of physically based models and artificial intelligence models for estimating reservoir volumes in the Tersakan basin
- Tez No: 751561
- Danışmanlar: PROF. DR. FİLİZ DADAŞER ÇELİK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Rezervuarlar su temini, taşkın kontrolü, tarım için sulama ve hidroelektrik üretiminde önemli işlevleri olan temel yapılardır. Bu işlevler ancak etkin bir rezervuar işletimi ile gerçekleştirilebilir. Bu çalışmada Tersakan Havzası içerisinde bulunan Ladik ve Yedikır Rezervuarları için aylık hacimleri tahmin eden modeller geliştirilmiştir. Hacim tahmini için fiziksel tabanlı bir model olan Toprak ve Su Değerlendirme Aracı (SWAT – Soil and Water Assessment Tool) ve yapay zekâ modelleri arasında yer alan Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Regresyonu (DVR), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Doğrusal Olmayan Otoregresif Dışsal Model (NARX) kullanılmıştır. Modelleme çalışmalarında 2010-2017 (96 ay) dönemine ait veriler kullanılmıştır. Farklı modeller/teknikler Nash-Sutcliffe etkinlik katsayısı (NSE) ve determinasyon katsayısı (R2) ölçütleri kullanılarak değerlendirilmiştir. SWAT kullanıldığında model performansı“iyi”, yapay zekâ modelleri kullanıldığında ise“çok iyi”düzeyde gerçekleşmiştir. Çalışma sonucunda şu sonuçlar elde edilmiştir: (1) modelleri performansları açısından değerlendirdiğimizde yapay zekâ modelleri SWAT'tan daha iyi sonuçlar vermiştir. (2) Fiziksel tabanlı modellerin hazırlanması yapay zekâ modellerinden daha karmaşık süreçler gerektirmekte ve daha uzun süre ve iş gücüne ihtiyaç duymaktadır. Buna karşılık yapay zekâ modelleri güçlü öğrenme yetenekleri sayesinde kolaylıkla eğitilmekte ve sonuç üretebilmektedir. (3) İleriye yönelik hacim tahminlerinde fiziksel tabanlı modellerin üreteceği sonuçların yapay zekâ modellerinden daha sağlıklı olabileceğini düşündürmektedir.
Özet (Çeviri)
Reservoirs are essential structures with important functions in water supply, flood control, irrigation for agriculture, and hydropower generation. These functions can only be realized with effective reservoir operation. In this study, monthly volumes were estimated for Ladik and Yedikır Reservoirs in the Tersakan Basin using modeling tools. A physically-based model Soil and Water Assessment Tool (SWAT) and artificial intelligence models, i.e., Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Regression (SVR), Long Short-Term Memory (LSTM) and Nonlinear Autoregressive Exogenous Model (NARX) were used for volume estimation. Data from the 2010-2017 period (96 months) were used in modeling studies. Different models/techniques were evaluated using Nash Sutcliffe efficiency (NSE) and coefficient of determination (R2). When SWAT model was used, the model performance was“good”, and when artificial intelligence models were used, the model performances were“very good”. As a result of the study, the following results were obtained: (1) when we evaluated the models in terms of their performance, artificial intelligence models provided better results than SWAT. (2) The preparation of physically based models requires more complex processes than artificial intelligence models, which requires longer time and labor. On the other hand, artificial intelligence models are easily trained and produce results owing to their strong learning capabilities. (3) It suggests that the results produced by physically based models can make better predictions for the future than artificial intelligence models.
Benzer Tezler
- Tersakan Çayı Havzası'nda arazi kullanımı ve planlamaya yönelik karar geliştirme
Decision development for land use and planning in the Tersakan Stream Basin
NESLİHAN ERDÖNMEZ
- Estimation of diffuse pollution loads of pesticides in Tersakan sub-basin of Yeşilırmak river
Yeşilırmak Tersakan alt-havzası'nda pestisit yayılı yüklerinin belirlenmesi
CEREN AYYILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAHRAMAN ÜNLÜ
PROF. DR. FİLİZ BENGÜ DİLEK
- Farklı tuzluluğa sahip göllerde Fabrea salina (Ciliophora: Heterotrichea) popülasyon büyüklüğünün alansal ve zamansal modellenmesi
Spatial and temporal modeling of population size of Fabrea salina (Ciliophora: Heterotrichea) at different salinity lakes
SERHAT ERTUĞRUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
BiyolojiHacettepe ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SIRMA ÇAPAR DİNÇER
- Yeşilırmak nehri Amasya Şehir Merkezi bölümünde ve Tersakan çayında kirlilik araştırılması
The Pollution research of Yeşilırmak River and Tersakan stream in Amasya
SEHER TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Eğitim ve ÖğretimOndokuz Mayıs ÜniversitesiKimya Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MUSTAFA ÖZCİMDER
- Tuz gölü havzasındaki bazı göllerin (Tuz gölü, Uyuz gölü, Çöl gölü, Tersakan gölü, Hirfanlı baraj gölü) Planktonik bacillariophycea (diyatom) üyelerinin sistematik olarak incelenmesi
Systematical investigation of the planktonic bacillariophyceae (diatom) in some lakes (Tuz lake ,Uyuz lake, Çöl lake, Tersakan lake, Hirfanlı dam lake) of Tuz lake basın
AYDIN AKBULUT