Catchment classification across Türkiye
Türkiye boyunca havza sınıflandırması
- Tez No: 940397
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KORAY KAMİL YILMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeoloji Mühendisliği, Geological Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Havza sınıflandırması, iklim değişkenliğinin ve havza özelliklerinin hidrolojik tepkiyi nasıl belirlediğini anlamak için faydalı bir yaklaşımdır. İklim değişikliğinin ve antropojenik faktörlerin nehir rejimi değişiklikleri gibi hidrolojik değişkenlik üzerindeki etkisini anlamak su kaynakları yönetimi için önemlidir. Meteorolojik değişkenler (yağış, sıcaklık) ve akarsu akışı arasındaki ilişkileri ve bağlantıları belirlemek, iklim değişikliğinin etkisini anlamak için esastır. Hidrolojik değişkenliği ve nedenlerini araştırmak için ayrıntılı bir metodoloji uygulanmalıdır. Bu çalışma, iki farklı yaklaşım kullanarak Türkiye genelinde havza sınıflandırmasını araştırmaktadır. İlk olarak, akış rejimlerini belirlemek amacıyla hidrograf şekil özelliklerini ayırt etmek için akış ölçümlerine dayalı fonksiyonel veri kümelemesi kullanılmıştır. İkinci olarak, Aglomeratif Hiyerarşik Kümeleme kullanılarak hidrolojik indeks tabanlı kümeleme kullanılmıştır. Zaman içinde akış rejimlerindeki olası değişiklikleri tespit etmek amacıyla hareketli pencere kullanılarak 19 zaman serisi oluşturulmuştur. İki metodolojiden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Daha sonra, Türkiye genelinde hidrolojik değişkenliğin olası kontrol mekanizmalarını belirlemek için makine öğrenimi tabanlı bir algoritma kullanılmış ve bu da ölçülmemiş havzalardaki hidrolojik rejimleri çıkarmayı amaçlamıştır. Bu aşamada iklim indeksleri, havza özellikleri, arazi örtüsü, jeoloji ve toprak bilgileri kullanılarak Rastgele Orman Sınıflandırması uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
Catchment classification is a useful approach to understand how climate variability and catchment characteristics determine hydrological response. Understanding the impact of climate change and anthropogenic factors on hydrological variability such as river regime changes is important for water resources management. Identifying trends and linkages between meteorological variables (rainfall, temperature) and streamflow is fundamental to understand the influence of climate change. To investigate hydrological variability and its causes, a detailed methodology should be applied. This study investigates catchment classification across Türkiye using two different approaches. First, functional data clustering based on streamflow measurements was utilized to distinguish hydrograph shape characteristics to identify flow regimes. Second, hydrologic-index-based clustering was utilized using Agglomerative Hierarchical Clustering. In an effort to detect possible changes in flow regimes in time, 19 timeseries were generated by using moving window. Results obtained from two methodologies were compared. Next, a machine learning based algorithm was used to identify possible driving mechanisms of hydrologic variability across Türkiye, which in turn aimed to infer hydrologic regimes in ungauged catchments. For this task, Random Forest Classification was applied by using information on climate indices, catchment characteristics, land cover, geology and soil.
Benzer Tezler
- Standardize yağış indisinin çarpıklık ve basıklık açısından yorumlanması ve yeni bir kuraklık indisinin geliştirilmesi
Interpretation of the standardized precipitation index in terms of skewness and kurtosis and the development of a new drought index
MURAT GÜL
Doktora
Türkçe
2026
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAVUZ SELİM GÜÇLÜ
- Döngüsel ekonomi bağlamında yağmur suyu hasadı pratiklerinin kentsel açık alanlardaki performansının ölçülmesi
Measuring the performance of rainwater harvesting practices in urban open spaces within the context of circular economy
ŞAZİYE LOFCALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİYE EŞBAH TUNÇAY
- Analysis of flow signatures and catchment similarity indices for catchment classification in Yeşilirmak Basin
Yeşilırmak Havzası'nda havza sınıflaması için akım göstergeleri ve havza benzerlik indekslerinin analizi
BATUHAN SOYUGÜR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Jeoloji MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KORAY KAMİL YILMAZ
- Multitemporal change detection on Urmia lake and its catchment area using remote sensing and geographical information systems
Urmiye gölündeki zamansal değişimlerin uzaktan algılama ve CBS kullanılarak belirlenmesi
YUSUF ALIZADE GOVARCHIN GHALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. ELİF SERTEL
- Makine öğrenmesi ve görüntü işleme tekniklerini kullanarak drone ile yaprak sınıflandırma
Leaf classification with drone by using machine learning and image processing techniques
MEHMET ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM KEMAL ÜRE