Yukarı Aras Havzası`nda otomatik kalibrasyon yöntemi ile çok kriterli hidrolojik modelleme ve tahmin çalışması

Abstract

Değişen yağış-akış ilişkileri ve artan nüfusa bağlı doğan su ve enerji ihtiyacı su kaynaklarının etkin ve verimli kullanılması gerektiğini göstermektedir. Bu nedenle kar ve su potansiyeli yüksek havzalar ile baraj rezervuarlarında hidrolojik model destekli planlama ve tahmin çalışmaları önem kazanmaktadır. Buralarda geliştirilecek erken uyarı sistemleri sayesinde taşkın/kuraklık gibi olaylar en aza indirilebilir ve etkin hazne işletimi yapılabilir. Su kaynakları yönetiminde ilk basamak havzadan gelebilecek suyu en doğru şekilde modellemek ve tahmin etmektir. Bu çalışmada kavramsal bir hidrolojik model (HBV) kullanılarak Yukarı Aras Havzası'nda yağış-akış modellemesi gerçekleştirilmiştir. Ancak modelin sadece çıktı olarak akımı temsil edebilmesinden ziyade içsel işleyişinin de doğru çalışması önemlidir. Bu aşamaları doğrulayabilecek en güvenilir yöntemlerden birisi uzaktan algılamadır. Uydulardan elde edilen kar ve toprak nemine ait görüntülerle çok kriterli bir hidrolojik modelleme yapısı oluşturulmuştur. Uydu ve yer gözlem verisi bulanık mantık çerçevesinde kurgulanarak Genetik Algoritma optimizasyon yöntemi ile kalibre edilmiş ve en uygun model parametre setleri bulunmuştur. Ardından sayısal hava tahmin verisi hidrolojik modele girdi oluşturarak havzada kısa vadeli akım tahmin çalışması yapılmıştır. Yapılan çalışmalar ve sonuçları, seçilen bölge üzerindeki kavramsal hidrolojik modelleme çalışmalarına bir örnek olup, kar ağırlıklı benzer havzalar için öncülük etme potansiyeline sahiptir.

Changing precipitation-flow relationships and the need for water and energy due to increasing population indicate an efficient and effective use of water resources. For this reason, hydrological model supported planning and forecasting studies in basins with high snow and water potential including dam reservoirs gain importance. In such areas, setting up early warning systems may minimize flood/drought occurrences as well as increase efficiency in reservoir operations.The first step in water resources management is to model and estimate the water coming from the basin in the most accurate way. In this study, a conceptual hydrological model (HBV) is used to determine precipitation-flow modeling in the Upper Aras Basin. However, it is important that the internal functioning of the model works correctly rather than simply representing the runoff as output. One of the most reliable methods to verify these steps is remote sensing. A multi-criteria hydrological modeling structure is formed utilizing data from snow and soil moisture satellite images. The most suitable model parameter sets are found by automatically calibrating satellite and ground observations using Genetic Algorithm optimization within fuzzy logic framework. Afterwards, short-term runoff prediction is conducted in the pilot basin with the integration of numerical weather forecast data and hydrological model. The study performed and the results achieved serve as an example of the conceptual hydrological modeling on the selected region and have the potential to lead for similar snow dominated basins.