Uzaktan algılama teknikleri kullanılarak kar örtüsü ile mevsimsel akımın değerlendirilmesi: Urmiye Gölü örneği
Evaluation of snow cover and seasonal streams using remote sensing techniques: Lake Urmia
- Tez No: 830292
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLÜZAR DUYGU SEMİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Tarımsal Yapılar ve Sulama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 152
Özet
Kar, su döngüsünün önemli bir parçasıdır. Ancak, iklim değişikliği nedeniyle kar yağışı miktarı her geçen gün azalmakta, kar erimesi hızlanmakta ve su akışı üzerindeki etkileri değişilmektedir. Kar ölçümü ve izlenmesi, iklimsel ve hidrolojik döngülerin anlaşılması ve su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi için önemlidir. Kar, hem su temini hem de ekosistemler ve tarımsal faaliyetler için önemli bir su kaynağıdır. Kar yağışı verileri, su kaynakları yönetimi ve iklim modellerinin geliştirilmesinde kullanılabilmektedir. Ancak, yer bazlı kar ölçümleri zaman ve mekansal kısıtlamalardan dolayı eksik veri kaydedebilir. Bu nedenle, uydu görüntüleri gibi uzaktan algılama yöntemleri, kar örtüsünün izlenmesi ve kar su eşdeğerinin tahmin edilmesi için kullanılmaktadır. Bu teknolojiler, kar örtüsünün değişimlerini ve kar su eşdeğerini daha kapsamlı bir şekilde elde etmek imkanı sağlamaktadır. Bu çalışmada, Urmiye Gölü Havzası'nda kar örtüsü ve kar su eşdeğerinin miktar ve dağılımı incelenmiştir ve bu verilerin mevsimsel akış miktarı ve gölün su seviyesi üzerindeki etkisi ortaya konmuştur. İran'ın kuzeybatısında yer alan Urmiye Gölü Havzası, dağlık bir bölge olduğu için, karın, önemli bir doğal rezervuar olduğu kabul edilmektedir. Urmiye Gölü'nün kuruma tehlikesiyle karşı karşıya olduğu düşünüldüğünde, kar miktarının takibi su kaynaklarının yönetimi açısından önemlidir. Çalışmada, uzaktan algılama verileri ve yersel ölçümler kullanılarak kar örtüsü ve kar su eşdeğeri analizleri yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, kar yağışının yüzey akış'a ve göl seviyesine katkısını ortaya koymaktadır. Çalışmada 2007 ila 2013 yılları arasında AMSR-E, GLDAS ve ERA5- land kar su eşdeğeri verileri karşılaştırılmıştır. RMSE, R ve R 2 gibi istatistiksel ölçümler, her bir KSE ürününün veri kalitesini yansıtmak için kullanılmıştır. Bu ölçümler, ERA5-land KSE ürününün genel doğruluğunun diğer KSE ürünlerinden daha yüksek olduğunu göstermiştir. Bu sonuçlar, bu ürünün KSE tahmini konusunda daha iyi performans gösterdiğini ve bu nedenle bu ürünün KSE tahminlerinde tercih edilebileceğini düşündürmektedir. Daha sonra ERA5 KSE'nin diğer hidroiklim verilerle ilişkisi ortaya koyulmuştur. Sonuç olarak çoklu doğrusal regresyon modelinin çıktılarına dayanarak, KSE değişkeni en yüksek standartlaştırılmış β mutlak değerine sahip olarak göle boşalım miktarını en fazla etkileyen parametre olarak belirlenmiştir. Bu modelde sırası ile en önemli değişkenlerin KSE, tarımda kullanılan su ve yağmur olduğu bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
Snow is an important component of the water cycle. Measurement and monitoring of snow are crucial for understanding climate and hydrological cycles, as well as for the sustainable management of water resources. However, due to climate change, the amount of snowfall is decreasing, snowmelt is accelerating, and the effects on water flow are changing. Snow serves as a vital source for both water supply and ecosystems/agricultural activities. Snowfall data can be utilized in water resources management and the development of climate models. Snow measurements are essential for water resources management, climate model development, and understanding the water cycle. However, ground-based snow measurements may have limitations in terms of time and spatial coverage. Therefore, remote sensing methods such as satellite imagery are employed for monitoring snow cover and estimating snow water equivalent. These technologies enable a more comprehensive assessment of changes in snow cover and snow water equivalent. In this study, snow cover and snow water equivalent in the Urmia Lake Basin were examined, and their quantity and distribution were analyzed. Furthermore, the impact of these variables on seasonal flow rates and the water level of the lake was investigated. The Urmia Lake Basin, located in northwestern Iran, is assumed to have significant natural reservoirs of snow due to its mountainous terrain. Considering the risk of Urmia Lake drying up, monitoring the amount of snow is important for water resources management. Remote sensing data and ground-based measurements were used to analyze snow cover and snow water equivalent in the study. The results demonstrate the contribution of snowfall to surface runoff and the water level of the lake. In the study, data from AMSR-E, GLDAS, and ERA5-land SWE products were compared for the period between 2007 and 2013. Statistical measures such as RMSE, R, and R 2 were used to reflect the data quality of each SWE product. These measurements indicated that ERA5-land SWE product had higher overall accuracy compared to the other SWE products. These results suggest that this product performs better in SWE estimation and can be preferred for SWE predictions. Subsequently, the relationship between ERA5 SWE and other hydroclimatic variables was examined. Based on the outputs of a multiple linear regression model, the SWE variable was identified as the parameter with the highest standardized absolute β value, indicating its greatest influence on the amount of outflow to the lake. In this model, the most important variables can be stated as SWE, Agricultural water use, and Rainfall.
Benzer Tezler
- Heyelan ve kar kaynaklı doğal afetlerin izlenmesi ve haritalanmasında modern uzaktan algılama tekniklerinin kullanılması
The usage of modern remote sensing techniques in monitoring and mapping of landslide and snow related natural hazards
REMZİ EKER
Doktora
Türkçe
2018
Ormancılık ve Orman MühendisliğiDüzce ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHİM AYDIN
- Site suitability in water harvesting management using remote sensing data and gGIS techniques: A case study of Sulaimaniyah province, iraq
Uzaktan algılama verileri ve CBS teknikleri kullanarak su hasadı yönetiminde site uygunluluğu: Sulaimaniyah ili bir durum çalışması, Irak
SHAHO KHORSHEED NOORI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mühendislik Bilimleriİstanbul Gedik ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ REDVAN GHASEMLOUNIA
- Kar erimesi akış modelinin (SRM), coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama teknikleri de kullanılarak dağlık bölgelerde uygulaması ve Erzurum Kırkgöze havzası örneği
Application of snowmelt runoff model (SRM) in conjunction with using both geographical information systems and remote sensing techniques for mountainous regions and a case study of Erzurum-Kırkgöze basin
SERKAN ŞENOCAK
Doktora
Türkçe
2011
İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. REŞAT ACAR
- Çoruh nehri havzasının hidrometeorolojik özelliklerinin belirlenmesi
The Determination of hydrometeorological characteristics of Çoruh river basin
YÜKSEL MALKOÇ
Doktora
Türkçe
2002
Balıkçılık TeknolojisiKaradeniz Teknik ÜniversitesiBalıkçılık Teknolojisi Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERCAN KÖSE
- Snow cover detection over forested and mountainous regions from remote sensing imagery using convolutional neural networks
Uzaktan algılama görüntüleri kullanarak ormanlık ve dağlık bölgelerde kar örtüsü tespiti için evrişimli sinir ağları kullanımı
SADETTİN ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVDA ZUHAL AKYÜREK
DOÇ. DR. SEMİH KUTER