Eğirdir Gölü`ne ait buharlaşma modellerinin geliştirilmesi ve uygulanması
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
iiÖZETEğirdir Gölü Türkiye'nin ikinci büyük tatlı su kaynağı olma özelliğinden dolayı, gerekbölgesel gerekse Türkiye açısından öneme sahip bir göldür. Eğirdir Gölü'nün suyuenerji üretimi, su ürünleri yetiştiriciliği, içme ve sulama suyu kaynağı olarakkullanılmaktadır. Su bütçesi ve sulama gibi pek çok hidrolojik problemlerdebuharlaşmanın belirlenmesi önemlidir. Eğirdir Gölü'nde meydana gelen buharlaşmakayıplarının belirlenmesi bu açıdan büyük önem taşımaktadır. Hidrolojiuygulamalarında yaygın kullanıma sahip olan tava ölçümlerinde bazı problemlerlekarşılaşılabilir. Bu problemler ölçümün yapılamadığı, ölçüm sisteminin arızalı olduğuve buharlaşma verilerinin eksik olduğu durumlar olarak sıralanabilir. Bu olumsuzluklarıen aza indirgemek için mevcut metotlara alternatif olarak ampirik metotların temelinioluşturan ve yaygın kullanıma sahip olan Penman metodu ile tava ölçüm değerleridikkate alınarak buharlaşma modelleri geliştirilmiştir. Buharlaşma modelleriningeliştirilmesinde kullanılan meteorolojik parametrelerin ölçümleri, Eğirdir Gölükenarına kurulan otomatik GroWeather meteorolojik istasyon aracılığıyla yapılmıştır.DSİ XVIII. Bölge Müdürlüğü tarafından ölçülen tava buharlaşma değerleri modelleringeliştirilmesinde kullanılmıştır. Geliştirilen buharlaşma modelleri, yağış-akış, akımtahmini gibi farklı hidroloji problemlerinin çözümünde oldukça yaygın kullanıma sahipolan yapay sinir ağı modelleri ve bu modeller yanında çoklu lineer regresyonmodellerini içermektedir.Eğirdir Gölü için geliştirilen buharlaşma modellerinin performansını değerlendirmekiçin hem yapay sinir ağı modellerinin hem de çoklu lineer regresyon modellerininsonuçları, Penman metodunun sonuçları ile karşılaştırılmış ve yüksek determinasyonkatsayıları elde edilmiştir. Ayrıca sonuçlar, hem tablolar hem de grafikler halindesunulmuştur. Mevcut klasik buharlaşma metotlarına ilaveten geliştirilen modellerin debuharlaşma hesaplarında kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.ANAHTAR KELİMELER: Buharlaşma, Eğirdir Gölü, Meteorolojik Parametre,Penman Metodu, Yapay Sinir Ağları iiiABSTRACTLake Eğirdir which is the second largest freshwater lake has importance in LakesDistrict of Turkey and Turkey. Lake Eğirdir is being used as energy production, waterproducts, drinking and irrigation water source. Evaporation estimation is important formany hydrological problems such as water budget and irrigation. Therefore, it is asignificant parameter in determining evaporation occurred in Lake Eğirdir. There aresome difficulties in the measurement of class A pan evaporation used commonly inhydrological practices. These are situation in which is not measured; the measurementsystem has failed and missing daily pan evaporation data. In order to reduce theseproblems, evaporation models were developed to take into consideration class A panmeasurement data and results of Penman method, which is basis of evaporation methodsand commonly used, as alternative to exist methods. Meteorological data used todevelop evaporation models are obtained from Automated GroWeather MeteorologicalStation set up near Lake Eğirdir. Pan evaporation values, measured by XVIII. DistrictDirectorate of State Hydraulic Works, are used to develop evaporation models. Thedeveloped models are included artificial neural network models, which is commonlyused in different hydrology problems such as flow, rainfall-runoff estimation, andmultiple linear regression models.To evaluate performance of the evaporation models developed for Lake Eğirdir, resultsof the both artificial neural network and multiple linear regression models are comparedthose of Penman method and coefficients of determination are highly obtained.Furthermore, results are given as tables and graphics. It is resulted in that the developedmodels can be used to estimate evaporation in addition classical evaporation methods.KEY WORDS: Evaporation, Lake Eğirdir, Meteorological Parameter, PenmanMethod, Artificial Neural Networks
Collections