Sürdürülebilir su kaynakları yönetimi için hibrit hidrolojik modellerin geliştirilmesi
Developement of hybrid hydrological models for the sustainable water resources management
- Tez No: 965799
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA TAMER AYVAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 262
Özet
İklim değişikliği, hızlı nüfus artışı, kentleşme ve sanayileşme gibi etkenler, su kaynakları üzerinde her geçen gün baskıyı artırmaktadır. Bu sebeple su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi günümüzde kritik öneme sahip bir konu haline gelmiştir. Bu çerçevede, hidrolojik süreçlerin güvenilir şekilde modellenmesi ve tahmin edilmesi, etkin su yönetimi stratejilerinin geliştirilmesinde temel bir rol oynamaktadır. Ancak mevcut hidrolojik modellerin her biri farklı avantaj ve sınırlamalara sahip olduğundan, tek başına tüm hidrolojik süreçleri tam olarak temsil edemeyebilir. Bu nedenle, fiziksel tabanlı ve veriye dayalı modellerin güçlü yönlerini birleştiren hibrit modelleme yaklaşımları son yıllarda daha fazla önem kazanmıştır. Bu tez çalışması kapsamında, sürdürülebilir su kaynakları yönetimi hedefi doğrultusunda, iki hidrolojik modelleme problemi ele alınmıştır. İlk problem kapsamında, kavramsal Technische Universität Wien (TUW) hidrolojik modeli ile, doğrusal olmayan ilişkileri yüksek başarı ile temsil edebilen ve bir makine öğrenmesi yöntemi olan Destek Vektör Regresyonu (SVR) entegre edilerek TUW-SVR hibrit hidrolojik modeli geliştirilmiştir. Model parametrelerinin kalibrasyonu aşamasında sezgisel Armoni Araştırması (HS) optimizasyon tekniği ile Nelder-Mead Simpleks (NMS) yönteminin entegrasyonundan oluşan yeni bir tek amaçlı hibrit optimizasyon yaklaşımı (HS-NMS) önerilmiştir. Geliştirilen tam hibrit simülasyon-optimizasyon yaklaşımı, Gediz Havzası'nda uygulanmış ve akım gözlem verileri ile karşılaştırılarak performansı değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, TUW-SVR modelinin ve önerilen HS-NMS optimizasyon tekniğinin akım tahminlerinde anlamlı iyileşmeler sağladığını göstermiştir. İkinci problem kapsamında ise geliştirilen hibrit TUW-SVR modeli, çok bileşenli hidrolojik süreçlerin benzeşimi eş zamanlı gerçekleştirilecek şekilde genişletilmiştir. Bu kapsamda, yalnızca akım değil, aynı zamanda toprak nemi ve kar örtüsü gibi hidrolojik bileşenlerin de dikkate alındığı çok amaçlı bir kalibrasyon yapısı geliştirilmiştir. Bu süreçte, daha düşük bilgi-işlem yüküne sahip olması nedeniyle tek parametreli bir yapı üzerine kurulu olan tek amaçlı Karıştırılmış Karınca Aslanı Optimizasyonu (SHALO) geliştirilmiştir. Ardından SHALO, Pareto-optimal çözümler üretecek şekilde genişletilerek Çok Amaçlı Karıştırılmış Karınca Aslanı Optimizasyonu (MOSHALO) önerilmiştir. Model girdi verilerinde sürekliliğin sağlanması amacıyla MGİ verileri yerine ERA5-Land reanaliz yağış ve sıcaklık verileri, uzaktan algılama ASCAT toprak nemi ve MODIS kar örtüsü ürünleri kullanılmıştır. Geliştirilen MOSHALO optimizasyon algoritması ve hibrit TUW-SVR modeli, Aras Havzası ve Çoruh Havzası'nda uygulanmış ve üç hidrolojik bileşenin eş zamanlı benzeşiminde başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Bu tez çalışması kapsamında elde edilen bulgular üç temel katkı sunmaktadır. İlk olarak, fiziksel ve yapay zekâ tabanlı modellerin entegrasyonu ile oluşturulan hibrit TUW-SVR modeli, hidrolojik tahmin doğruluğunu artırmaktadır. İkinci olarak, geliştirilen HS-NMS ve MOSHALO optimizasyon algoritmaları hem tek hem de çok amaçlı kalibrasyon problemleri için esnek, uyarlanabilir ve bilgi-işlem açısından verimli alternatifler sağlamaktadır. Son olarak hibrit TUW-SVR modeli ile MOSHALO yaklaşımın entegrasyonu, havza ölçeğinde yalnızca akım değil, aynı zamanda toprak nemi ve kar örtüsü gibi hidrolojik değişkenlerin de yüksek doğrulukla modellenmesi sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Factors such as climate change, rapid population growth, urbanization and industrialization are increasing pressure on water resources day by day. For this reason, sustainable water resource management has become a critical issue. In this context, reliable modeling and prediction of hydrological processes play a fundamental role in the development of effective water management strategies. However, since each existing hydrological model has its own advantages and limitations, it may not be able to fully represent all hydrological processes on its own. For this reason, hybrid modelling approaches that combine the strengths of physically based and data-driven models have become increasingly important in recent years. In this study, two hydrological modeling problems were addressed in line with the goal of sustainable water resource management. In the first problem, the conceptual Technische Universität Wien (TUW) hydrological model was integrated with Support Vector Regression (SVR), a machine learning method capable of representing nonlinear relationships with high accuracy, to develop the TUW-SVR hybrid hydrological model. During the model parameter calibration phase, a new single-objective hybrid optimization approach (HS-NMS) has been proposed, combining the heuristic Harmony Search (HS) optimization technique with the Nelder-Mead Simplex (NMS) method. The developed fully hybrid simulation-optimization approach has been applied to the Gediz River Basin and its performance evaluated by comparing it with flow observation data. The results demonstrate that the TUW-SVR model and the HS-NMS optimization technique significantly improve flow predictions. In the second problem, the developed hybrid TUW-SVR model has been expanded to perform simultaneous simulation of multi-objective hydrological processes. In this context, a multi-objective calibration structure has been developed that considers not only flow but also hydrological components such as soil moisture and snow cover. In this process, single-objective Shuffled Ant Lion Optimization (SHALO) has been developed based on a single-parameter structure due to its lower computational costs. The SHALO model was subsequently expanded to produce Pareto-optimal solutions, leading to the proposal of a Multi-Objective Shuffled Ant Lion Optimization (MOSHALO). To ensure continuity in the model input data, ERA5-Land reanalysis precipitation and temperature data, ASCAT satellite soil moisture, and MODIS snow cover products were used instead of MGİ data. The developed MOSHALO optimization algorithm and hybrid TUW-SVR model were applied in the Aras Basin and Çoruh Basin, yielding successful results in the simultaneous simulation of three hydrological components. Three main contributions are offered by the results obtained in this study. First, the hybrid TUW-SVR model, which was developed by integrating physical and artificial intelligence-based models, improves the accuracy of hydrological predictions. Second, the developed HS-NMS and MOSHALO optimization algorithms provide flexible, adaptable, and computationally efficient alternatives for both single- and multi-objective calibration problems. Finally, the integration of the hybrid TUW-SVR model with the MOSHALO approach enables the high-accuracy modeling of not only flow but also hydrological variables such as soil moisture and snow cover at the watershed scale.
Benzer Tezler
- Multi-scale rainfall predictions using data-driven models with advanced data preprocessing techniques
Gelişmiş veri ön işleme teknikleriyle veri odaklı modeller kullanarak çok ölçekli yağış tahminleri
KÜBRA KÜLLAHCI
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- Hibrit pompaj depolama sistemlerinin modellenmesi, optimizasyonu ve fayda maliyet analizi
Hybrid pumped hydro storage systems modeling, optimization and cost-benefit analysis
AYŞENUR OYMAK
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. MEHMET RIDA TÜR
- 21. yüzyıl dönümünde insan kaynaklı afetlerde toplu göçler ve geriye dönüş sürecinde tarihi çevreye yönelik risklerin yönetimi
Management of risks for historic environment in mass migration and return processes due to human induced disasters at the turn of the 21st century
SAADET GÜNDOĞDU
- Investigation of managed aquifer recharge site suitability through multi-tiered decision making approach
Yönetilen akıfer besleme sahası uygunluğunun çok kriterli karar verme yaklaşımı ile incelenmesi
RACHID MOHAMED MOUHOUMED
Doktora
İngilizce
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZGER
- Karbon yönetimi ölçütlerinin lojistik performans endeksine entegrasyonu
Integration of carbon management criteria into the logistics performance index
SELİM GÖRKEM YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN