Sedimentasyonun balıkçı barınağı üzerindeki etkilerinin belirlenmesi: Sandıktaş (Derepazarı, rize) örneği
Determination of the effects of sedimentation on the fishery harbor: A case study for sandiktaş (Derepazari, Rize)
- Tez No: 965761
- Danışmanlar: PROF. DR. VELİ SÜME
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kıyı bölgelerinde meydana gelen akarsu ve deniz taşkınları, insan faaliyetleri, dalga ve rüzgâr etkileri sonucu kıyılarda sediment hareketi önemli oranda artmaktadır. Bu tür doğal değişimler ve insan eliyle yapılan faaliyetler sonucunda, balıkçı barınaklarında sığlaşma veya oyulma şeklinde istenmeyen olumsuzluklar yaşanmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'nin Doğu Karadeniz bölgesinde bulunan kıyı yapılarından Sandıktaş balıkçı barınağı incelenmiştir. Bu amaçla; Balıkçı barınağının hem çevresinde hem de iç kısmında batimetrik ölçümler yapılmış, seçilen noktalardan periyodik olarak sediment örnekleri toplanmış ve elde edilen örnekler laboratuvarda analiz edilmiştir. Böylece, çalışma alanına ait sedimentasyonun karakteristik dane çapları elde edilmiş ve karakteristik dane çapının d50=0,30-0,91 mm olarak hesaplanmıştır. Ayrıca 2019-2022 yılları arasında taşınan sediment yükü yaklaşık olarak 11.611 m3 olarak bulunmuş ve aynı dönem için su derinliğindeki azalma 8 cm olduğu görülmüştür. Balıkçı barınağının ağzı giderek sığlaşmış, bu durum teknelerin giriş ve çıkışlarını zorlaştırmıştır. Ayrıca, Mann-Kendall testi ile malzeme trend analizi yapılarak daha iri daneli sediment birikiminde artan bir eğilim gösterdiği tespit edilmiştir. Daha fazla doğrulama için arazi derinlik verilerini değerlendirmek amacıyla Destek Vektör Makinesi (SVM) öğrenim yöntemlerinden Polinomsal, RBF ve Sigmoid olmak üzere üç SVM Kernel kullanılmıştır. Bahsedilen yöntemlerde, deneme yanılma ile tüm S1-S7 çalışmada kullanılan veri serileri üzerinde sonuçlar analiz edilmiş, en iyi sonucu RBF Kernel'i, en kötü sonucu ise Sigmoid Kernel'i verdiği görülmüştür. Ek olarak, Matlab programında Random Forest Regressor yöntemi ile önceki batimetrik ve rüzgâr verileri kullanılarak taban topoğrafyasına ait haritalar elde edilmiştir. Sonraki ölçüm değerleriyle karşılaştırma yapılarak sonuçların güçlü tahmin performansı ortaya koyduğu anlaşılmıştır. Elde edilen bulgular sığlaşmayı azaltmak ve balıkçılık barınağının uzun vadede sürdürülebilirliğini sağlamak için periyodik taramaya ihtiyaç duyulduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
It is well known that due to both river and sea floods, wave and wind effects as well as human activities, on the coasts sediment movement increases significantly. As a result of such natural changes and man-made activities, undesirable negative effects (i.e.), shallowing or scouring of fishing ports) are experienced. In this study, the Sandıktaş fishing shelter, one of the coastal structures located in the Eastern Black Sea region of Türkiye, was examined. For the purpose, bathymetric measurements were carried out for both around and inside of the fishing shelter, sediment samples were periodically collected from selected points and the obtained samples were analyzed in the laboratory. Thus, the characteristics of the grained sediment located at the study area were determined. As a result, the characteristic diameter of grained material, d50 was calculated as 0.30-0.91 mm. Furthermore, the sediment load transported between 2019 and 2022 was found as 11,611 m3 and decrease in water depth to was calculated approximately as 8 cm between for the same period. The mouth of the fishing shelter became increasingly shallow, making it difficult for boats to enter and exit. In addition, material trend analysis was performed with the Mann-Kendall test and it was determined that there was an increasing trend in the accumulation of coarser grained sediments. For more verification, three Support Vector Machine (SVM) learning methods, namely Polynomial SVM, RBF, and Sigmoid, were used to evaluate the terrain depth data. The results of the mentioned methods were analyzed by trial and error for all S1-S7 study data series. It was observed that the RBF Kernel gives the best results, and the Sigmoid Kernel gives the worst results. In addition, maps of the base topography were obtained by using the previous bathymetric and wind data with the Random Forest Regressor method in the Matlab program. By comparing with subsequent measurement values, it was understood that the results showed strong predictive performance. The findings show that periodic dredging is needed to reduce shallowness and ensure the long-term sustainability of the fishing shelter.
Benzer Tezler
- Dışkı muayene yöntemlerinin, (direkt, flotasyon, sedimentasyon) barsak parazitozlarının tanısında değerleri
Başlık çevirisi yok
NEVZAT KAYA
- Ç.1020 çeliğinin sementasyonunda ortam ve zamanın sertleşme özelliklerine etkisi
Başlık çevirisi yok
CANAN AVCI
- Damızlık horozlarda kan parametreleri, serum lipid ve kolesterol değerleri üzerine çalışmalar
Başlık çevirisi yok
FATMA YENER
- Biological flu: Dized bed treatment of wastewater
Başlık çevirisi yok
OMAR EL-GOURANY
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Kimya MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. ABDURRAHMAN TANYOLAÇ
- Behçet sendromunda ürat kristallerine cevap
Başlık çevirisi yok
NECATİ ÇAKIR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1989
Dermatolojiİstanbul Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN YAZICI