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: 237
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
- 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
- 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
- Uluabat (Apolyont) Gölü havzası potamofaunası (Chironomidae-Oligochaeta)- su kalitesi ile ilişkisinin belirlenmesi
Potamofauna of catchment basin Lake Uluabat (Chironomidae-Diptera, Oligochaeta-Annelida) and identification of their relation between water quality
SEVGİ ULUKÜTÜK
Doktora
Türkçe
2009
BiyolojiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAİME ARSLAN
- Sazlıdere barajı havzası zamansal değişim analizinin uydu görüntü verileri ile yapılması
Multitemporal analysis of Sazlıdere catchment area using satellite data
HÜSEYİN BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM