İklim değişikliğinin Susurluk havzası yağışları üzerindeki etkilerinin yapay sinir ağları ile analizi

Abstract

İnsanlık küresel ısınmanın neden olduğu iklim değişikliği sonucu birçok problemle karşı karşıyadır. Kullanılabilir su kaynaklarının hızla tükenmesi, olağandışı hava olayları, sel ve kuraklık gibi doğal felaketler insanlık için karşı karşıya kalınan sorunlardan en önemlileridir. Bu nedenle iklim değişikliği sonucu meydana gelecek değişiklikler ile ilgili ülkemizin kritik alanlarında senaryolar oluşturularak öngörülerde bulunulması, modellemeler oluşturulması son derece önem arz etmektedir. Dolayısıyla ileriye dönük yapılacak senaryo veya modeller bize gelecekle ilgili bilgi vereceği için ayrıca gelecekte karşımıza çıkabilecek olumsuz senaryolar için önlemler erkenden alınmış olacaktır. Bu tez çalışmasında da iklim değişikliğinin Türkiye'nin önemli havzalarından biri olan Susurluk Havzası'nda ne derece etkili olacağı kurulan modelleme ile araştırılacaktır. Araştırmada, Devlet Meteoroloji istasyonu Genel Müdürlüğü'nün Susurluk havzasında bulunan yağış istasyonlarının (Bandırma, Bursa, Dursunbey, Erdek, Keles, Mustafa Kemal Paşa, Simav, Tavşanlı ve Uludağ) aylık toplam yağış verileri kullanılmıştır. Bu verilerle ileriye dönük tahminler, ölçek indirgeme yaklaşımı Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi ile MATLAB programı kullanılarak yapılmıştır. Verilerle oluşturulan YSA modeliyle 2015-2030 yılları arasındaki aylık toplam yağış miktarları tahmin edilmiştir.

Humanity is faced with many problems as a result of climate change caused by global warming. Natural disasters such as the rapid depletion of available water resources, unusual weather events, floods and droughts are the most important problems facing humanity. For this reason, it is of utmost importance that predictions and models be created by creating scenarios in critical areas of our country regarding the changes that will occur as a result of climate change. Therefore, the future scenarios or models will give us information about the future, and also the measures for the future negative scenarios will be taken early. This thesis studies of climate change in the Susurluk Basin, one of Turkey's most important watersheds will be established to what extent effective will be investigated by modeling. In the study, the monthly total precipitation data of the precipitation stations (Bandırma, Bursa, Dursunbey, Erdek, Keles, Mustafa Kemal Pasha, Simav, Tavsanli and Uludag) in the Susurluk basin of the General Directorate of State Meteorology Station were used. Forward-looking estimations with this data were made using the scale reduction approach using the Artificial Neural Networks (ANN) method and the MATLAB program. Monthly total precipitation amounts between 2015-2030 were estimated with the ANN model.