| dc.creator |
Küçükyaman Damçayırı, Derya,
1985-
author
32149 |
|
| dc.creator |
Keskin, Mustafa Erol,
1963-
thesis advisor
9168 |
|
| dc.creator |
Süleyman Demirel Üniversitesi.
Fen Bilimleri Enstitüsü.
İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı.
9169
issuing body |
|
| dc.date |
2010. |
|
| dc.identifier |
http://tez.sdu.edu.tr/Tezler/TF01375.pdf |
|
| dc.description |
Kuraklık; son yılların en önemli sorunlarından biridir. Bu tez çalışmasında, kuraklık, Kovada Gölü için meteorolojik ve hidrolojik açıdan incelendi. Meteorolojik kuraklık için yağış verileri kullanılmıştır. Standart Yağış İndisi (SYİ) yöntemi ile kuraklık sınıfları belirlenmiştir. Kuraklığı modellemek için Adaptif Sinir Ağına Dayalı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri kullanılmıştır. Kovada Gölü'nün göl seviye ve hacim değerleri kullanılarak hidrolojik açıdan kuraklık değerlendirilmesi yapılmıştır. Hesaplar ve modeller sonucunda yağış ve göl seviyesi değerlerinde azalma olduğu ve kuraklığın meydana geldiği saptanmıştır. Sonuçta, kuraklık konusunda alınabilecek önlemler belirlenmiş ve iklim değişikliği ile mücadele konusuna değinilmiştir. Anahtar Kelimeler: Standart yağış indisi (SYİ), adaptif sinir ağına dayalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), yapay sinir ağları (YSA). |
|
| dc.description |
Drought is one of the most important problems of recent years. Within the scope of this thesis, drought was analysed for Kovada Lake from the view points of the meteorologic and hydrologic. Rainfall data were used for meteorological drought. Drought categories were specified with Standardized Precipitation Index (SPI). Adaptive Neural Based Fuzzy Inference System (ANFIS) and Artifical Neural Networks (ANN) methods were used to model drought. By using water level and volume values of Kovada Lake, drought was considered from hydrological point of view. In consequence of calculations and models, drought constitution was determined as there had been a decrease of rainfall amount and water level. In conclusion, precaution taken about drought was determined and struggle with climate change was discussed. Keywords: Standardized precipitation index (SPI), adaptive neural based fuzzy inference system (ANFIS), artifical neural networks (ANN). |
|
| dc.description |
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı, 2010. |
|
| dc.description |
Kaynakça var. |
|
| dc.description |
Kuraklık; son yılların en önemli sorunlarından biridir. Bu tez çalışmasında, kuraklık, Kovada Gölü için meteorolojik ve hidrolojik açıdan incelendi. Meteorolojik kuraklık için yağış verileri kullanılmıştır. Standart Yağış İndisi (SYİ) yöntemi ile kuraklık sınıfları belirlenmiştir. Kuraklığı modellemek için Adaptif Sinir Ağına Dayalı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri kullanılmıştır. Kovada Gölü'nün göl seviye ve hacim değerleri kullanılarak hidrolojik açıdan kuraklık değerlendirilmesi yapılmıştır. Hesaplar ve modeller sonucunda yağış ve göl seviyesi değerlerinde azalma olduğu ve kuraklığın meydana geldiği saptanmıştır. Sonuçta, kuraklık konusunda alınabilecek önlemler belirlenmiş ve iklim değişikliği ile mücadele konusuna değinilmiştir. Anahtar Kelimeler: Standart yağış indisi (SYİ), adaptif sinir ağına dayalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), yapay sinir ağları (YSA). |
|
| dc.description |
Drought is one of the most important problems of recent years. Within the scope of this thesis, drought was analysed for Kovada Lake from the view points of the meteorologic and hydrologic. Rainfall data were used for meteorological drought. Drought categories were specified with Standardized Precipitation Index (SPI). Adaptive Neural Based Fuzzy Inference System (ANFIS) and Artifical Neural Networks (ANN) methods were used to model drought. By using water level and volume values of Kovada Lake, drought was considered from hydrological point of view. In consequence of calculations and models, drought constitution was determined as there had been a decrease of rainfall amount and water level. In conclusion, precaution taken about drought was determined and struggle with climate change was discussed. Keywords: Standardized precipitation index (SPI), adaptive neural based fuzzy inference system (ANFIS), artifical neural networks (ANN). |
|
| dc.language |
tur |
|
| dc.publisher |
Isparta : SDÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, |
|
| dc.subject |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.title |
Kovada gölünün hidrolojik ve meteorolojik kuraklık analizi = Hydrological and meteorological drought analysis of Kovada lake / |
|
| dc.type |
text |
|