Yeraltı suyu seviye değişiminin bulanık mantık ve destek vektör makineleri yöntemleri ile tahmini

Abstract

Yeraltı suyu özellikle kurak ve yarı kurak bölgelerde, birçok alanda evsel, kentsel, tarımsal ve endüstriyel amaçlar için çoğunlukla kullanılan su kaynaklarından biridir. Geleceğe yönelik suyu güvence altına almak için, yeraltı suyu kaynaklarının yüzey suyu ile birlikte sürdürülebilir yönetimi acil ihtiyaç haline gelmiştir. Yeraltı suyu seviyelerinin doğru ve güvenilir bir şekilde tahmin edilmesi, bu amaca ulaşmak için, özellikle kuraklık şeklinde hidrolojik aşırı olaylara daha duyarlı olan kurak ve yarı kurak bölgelerdeki su havzalarında çok önemli bir bileşendir.Bu çalışmada Hatay Reyhanlı bölgesinde bulunan Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü (DSİ) rasat kuyusuna ait 2000 ile 2015 yılları arasındaki yeraltı su seviyesi aylık ölçüm değerleri ile bölgenin aylık ortalama yağış ve sıcaklık değerleri kullanılarak yeraltı suyu seviyesi tahmini yapılmıştır. Bu verilerle Çoklu Lineer Regrasyon (ÇLR), Anfis (Adaptif Neural Bulanık Çıkarım Sistemi) ve Radyal Temelli Çekirdek Fonksiyonlu Destek Vektör Makineleri (DVM-RBF) ve Poli Çekirdek Fonksiyonlu Destek Vektör Makineleri( DVM-PK) yöntemleri kullanılarak tahmin edilmiştir.Yeraltı su seviyesi tahmininin performans değerlendirmesi yapılmıştır. Bölgenin yeraltı su seviyesi tahmininde DVM modellerinin ÇLR ve ANFIS modelinden daha iyi sonuç verdiği görülmüştür.

Groundwater is one of the most frequently used water resources for domestic, urban, agricultural and industrial purposes, especially in arid and semi-arid regions. Sustainable management of groundwater resources along with surface water has become an urgent need to secure future water. Accurate and reliable estimation of groundwater levels is a very important component in the water basins in arid and semi-arid regions, which are more susceptible to hydrological extreme events, especially in drought form. In this study, the groundwater level of the region was estimated using the monthly average rainfall and temperature values of the area between 2000 and 2015 and the monthly average values of the groundwater level of Turkish General Directorate of State Hydraulic Works (DSİ), located in Hatay Reyhanlı region. With this data, Multiple Linear Regression (MLR), Anfis (Adaptive Neural Fuzzy Inference System), support vector machines with radial basis functions (SVM-RBF) and support vector machines with poly kernels (SVM- PK) methods were estimated. The performance of the groundwater level estimation was evaluated. In the estimation of the groundwater level of the region, it is seen that SVM models have better results than the MLR and ANFIS model.