Aylık buharlaşma miktarının ve ilişkili verilerinin YZ ile modellenmesi ve buharlaşma kayıplarının azaltılması
Modeling monthly evaporation amounts and related data using AI and reducing evaporation losses
- Tez No: 940423
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞABAN SUAT ÖZSARIYILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Nuh Naci Yazgan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dünyaca kabul edilmiş iklim değişikliği raporlarının gösterdiği üzere su kıtlığı çok yakın zamanlarda kapımızı çalacaktır. Buna ek olarak artan nüfus yoğunluğu, değişen yaşam standartları gibi faktörler su kullanımında artışa sebep olmuştur. Ülkemiz için de geçerli olan bu iki unsur göz önüne alındığında su kaynaklarının en verimli şekilde kullanılması ve gözetilmesi günümüzde mecburi hale gelmiştir. Bu çalışmada su kaynaklarının korunması kapsamında, su kaybına yol açan buharlaşma ve buharlaşmayı etkileyen faktörler incelenmiştir. Buharlaşma doğası gereği karmaşık, çok fazla parametreye bağlı bir yapı olduğu için tahmini oldukça zorludur. Geleneksel buharlaşma hesaplama tahminleri lokasyon, mevsim, veri çeşidi ve sayısı, verilerin ölçüm kalitesi anlamında çoğunlukla eksik kalmaktadır. Son zamanlarda oldukça büyük gelişmeler kaydetmiş olan yapay zeka bu anlamda geleneksel buharlaşma hesaplama yöntemlerine kıyasla daha anlamlı sonuçlara ulaşmakta başarılıdır. Geleneksel buharlaşma yöntemlerinden seçilen formüller ve yapay zeka aracılığı ile oluşturulan modeller ham veri ve işlenmiş verilerle oluşturulmuş referans buharlaşma değerleri ile kıyaslanmıştır. Sonuç olarak yapay zeka ile oluşturulan modeller içinde en anlamlı sonuç ham veri için de işlenmiş veri için de Ensemble modelinde alınmıştır.
Özet (Çeviri)
As highlighted by internationally recognized climate change reports, water scarcity is expected to become an imminent global concern. In addition to this, factors such as increasing population density and changing living standards have led to a significant rise in water consumption. Considering that these two issues are also relevant to our country, the efficient utilization and monitoring of water resources has become an urgent necessity. Within the scope of this study, factors causing water loss—specifically evaporation—and the parameters influencing it have been examined in the context of protecting water resources. Due to its inherently complex nature and dependence on numerous variables, evaporation is particularly difficult to estimate accurately. Traditional methods of estimating evaporation often fall short in terms of location specificity, seasonal variability, data type and quantity, as well as the quality of measurements. In recent years, artificial intelligence (AI), which has shown considerable advancements, has proven to outperform traditional estimation methods by producing more reliable and meaningful results.In this study, formulas selected from conventional evaporation estimation methods and models developed using AI were compared against reference evaporation values derived from both raw and processed data. Among the AI-based models, the Ensemble model provided the most meaningful results for both raw and processed data.
Benzer Tezler
- Gelişim nörolojisi polikliniğine başvuran nöral tüp defektli olgularda prospektif bir inceleme
Başlık çevirisi yok
İLKBAHAR EMİNE GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK APAK
- Adana ili, turunçgil toptan fiyatlarının analizi
Başlık çevirisi yok
USULET ÖZTUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatÇukurova ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ YURDAKUL
- Pastörizasyondan sonra kültür ilavesinin ekşi kremadan yapılan tereyağlarının özelliklerine etkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SERAP TAMER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSüt Teknolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERGİN OKTAR
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL