Yaşamsal önemi yüksek olan suyun, insan ve toplum refahı ile çok yakından ilişkisi olması dolayısı ile su kaynaklarının gözlenmesi, değerlendirilmesi ve yönetimi konusu her geçen gün daha çok önem kazanmakta, su konusu dünya kamuoyunun ve uluslararası kuruluşların öncelikli gündem maddesi olmaktadır. Su kaynaklarında entegre havza yönetimin sağlanabilmesi için, öncelikle su kaynakları yönetiminin temel elemanlarının iyi tanımlanması ve bu elemanlar arasında entegrasyonun sağlanması gerekmektedir. Bunlar; su potansiyelinin belirlenmesi, yüzey ve yeraltı suyu kullanımları ve su kalite belirleme çalışmaları olarak sıralanabilir. Bilindiği üzere, 187.32 milyar m3'lük toplam akış hacmine sahip olan Türkiye'de bu miktarın yaklaşık % 23.19'unu oluşturan 43.44 milyar m3'lük kısım Akdeniz Bölgesi'nde bulunmaktadır. Bölge, Türkiye'nin tarımsal bakımdan ve içme suyu potansiyeli açısından en verimli havzalarından oluşmaktadır. Avrupa Birliği 6. çerçeve programında kıta içi kaynakların su bütçesi ve su kalitesinin belirlenmesi ve izlenmesinin önemi belirtilmiştir. Bu bakımdan Akdeniz Bölgesi'ndeki akım miktarlarının belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Ayrıca akım verilerinin eksik olması durumunda da en kısa sürede en uygun tahmini yapmak da son derece önemlidir. Bu kapsamda, akım miktarlarının belirlenmesinde kullanılan mevcut metotlardan zaman serileri modellerine alternatif olarak akım tahmin modellerinin geliştirilmesinin soruna çözüm getireceği düşünülmüştür. Çalışmada, akım tahmin modellerinin geliştirilmesinde kullanılan akım verileri Elektrik İşleri Etüt İdaresi Genel Müdürlüğü'nden alınmıştır. Geliştirilen akım tahmin modelleri, farklı hidroloji problemlerinin çözümünde oldukça yaygın kullanıma sahip olan otoregresif modeller ve yapay zeka modellerinden oluşmaktadır. Bölge için geliştirilen yapay zeka modellerinin sonuçları, tarihi akım kayıtları ile karşılaştırılmış ve uyum içerisinde oldukları gözlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Akım tahmini, Akdeniz Bölgesi, otoregresif modeller, yapay zeka modelleri.
Water is the most important substance in human life and social welfare for that reason, water resources has to be monitored, controlled, and managed accordingly. Nowadays, water resources are getting more and more attention from worldwide organizations and public domain which makes water one of the most important subjects in the world. Integrated management system has to be implemented for the local water reserves. In order to implement this system fundamental management subjects has to be defined well and integrated each other. These management subjects can be identified as water reserves of ground and surface water and their usage and monitoring. As it known, Turkey has total 187.32 billion m3 water flow capacity and Mediterranean Region has about 23.19% of the total flow capacity which is 43.44 billion m3. Mediterranean Region has the biggest water reserves and most productive agricultural fields in Turkey. Importance of territorial water reserves and qualities has been mentioned in the European Union at the fp 6 program. Hence, flow prediction of Mediterranean Region has big importance. Also, when flow record is missing, optimum prediction is extremely important in the shortest time. In this respect, it was considered as problem remover that flow prediction models were developed as alternative to exist methods e.i. time series models. In this study, data for flow prediction models were obtained from General Directorate of Electrical Power Resources Survey and Development Administration and specially designed prediction models are developed. These models includes autoregressive models and artificial intelligent models, which are commonly used in different hydrology problems. Results of artificial intelligent models developed for Mediterranean Region, were compared historical flow records and it is observed that they have good adjustment. Keywords: Flow prediction, Mediterranean Region, autoregressive models, artificial intelligent models.
Tez (Doktora) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı, 2008.
Kaynakça var.
Yaşamsal önemi yüksek olan suyun, insan ve toplum refahı ile çok yakından ilişkisi olması dolayısı ile su kaynaklarının gözlenmesi, değerlendirilmesi ve yönetimi konusu her geçen gün daha çok önem kazanmakta, su konusu dünya kamuoyunun ve uluslararası kuruluşların öncelikli gündem maddesi olmaktadır. Su kaynaklarında entegre havza yönetimin sağlanabilmesi için, öncelikle su kaynakları yönetiminin temel elemanlarının iyi tanımlanması ve bu elemanlar arasında entegrasyonun sağlanması gerekmektedir. Bunlar; su potansiyelinin belirlenmesi, yüzey ve yeraltı suyu kullanımları ve su kalite belirleme çalışmaları olarak sıralanabilir. Bilindiği üzere, 187.32 milyar m3'lük toplam akış hacmine sahip olan Türkiye'de bu miktarın yaklaşık % 23.19'unu oluşturan 43.44 milyar m3'lük kısım Akdeniz Bölgesi'nde bulunmaktadır. Bölge, Türkiye'nin tarımsal bakımdan ve içme suyu potansiyeli açısından en verimli havzalarından oluşmaktadır. Avrupa Birliği 6. çerçeve programında kıta içi kaynakların su bütçesi ve su kalitesinin belirlenmesi ve izlenmesinin önemi belirtilmiştir. Bu bakımdan Akdeniz Bölgesi'ndeki akım miktarlarının belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Ayrıca akım verilerinin eksik olması durumunda da en kısa sürede en uygun tahmini yapmak da son derece önemlidir. Bu kapsamda, akım miktarlarının belirlenmesinde kullanılan mevcut metotlardan zaman serileri modellerine alternatif olarak akım tahmin modellerinin geliştirilmesinin soruna çözüm getireceği düşünülmüştür. Çalışmada, akım tahmin modellerinin geliştirilmesinde kullanılan akım verileri Elektrik İşleri Etüt İdaresi Genel Müdürlüğü'nden alınmıştır. Geliştirilen akım tahmin modelleri, farklı hidroloji problemlerinin çözümünde oldukça yaygın kullanıma sahip olan otoregresif modeller ve yapay zeka modellerinden oluşmaktadır. Bölge için geliştirilen yapay zeka modellerinin sonuçları, tarihi akım kayıtları ile karşılaştırılmış ve uyum içerisinde oldukları gözlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Akım tahmini, Akdeniz Bölgesi, otoregresif modeller, yapay zeka modelleri.
Water is the most important substance in human life and social welfare for that reason, water resources has to be monitored, controlled, and managed accordingly. Nowadays, water resources are getting more and more attention from worldwide organizations and public domain which makes water one of the most important subjects in the world. Integrated management system has to be implemented for the local water reserves. In order to implement this system fundamental management subjects has to be defined well and integrated each other. These management subjects can be identified as water reserves of ground and surface water and their usage and monitoring. As it known, Turkey has total 187.32 billion m3 water flow capacity and Mediterranean Region has about 23.19% of the total flow capacity which is 43.44 billion m3. Mediterranean Region has the biggest water reserves and most productive agricultural fields in Turkey. Importance of territorial water reserves and qualities has been mentioned in the European Union at the fp 6 program. Hence, flow prediction of Mediterranean Region has big importance. Also, when flow record is missing, optimum prediction is extremely important in the shortest time. In this respect, it was considered as problem remover that flow prediction models were developed as alternative to exist methods e.i. time series models. In this study, data for flow prediction models were obtained from General Directorate of Electrical Power Resources Survey and Development Administration and specially designed prediction models are developed. These models includes autoregressive models and artificial intelligent models, which are commonly used in different hydrology problems. Results of artificial intelligent models developed for Mediterranean Region, were compared historical flow records and it is observed that they have good adjustment. Keywords: Flow prediction, Mediterranean Region, autoregressive models, artificial intelligent models.