L-moment tekniğine dayalı havza karakteristik debisinin tahmin edilmesi: Doğu Karadeniz örneği
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu çalışmada, akım verisi bulunmayan veya yetersiz olan havzalarda debinin tahmin edilebilmesi için, Doğu Karadeniz Havzası'ndaki 39 adet akım gözlem istasyonu (AGİ) kullanılmıştır. Her bir AGİ' nin 10 yıllık debi değerleri, koordinat bilgileri ve bölgede bulunan meteoroloji istasyonlarının, sıcaklık, yağış ve koordinat bilgileri temin edilerek drenaj alanları sınırları çizilmiştir. Thiessen Metodu kullanılarak havzaların yıllık toplam yağış ve sıcaklık değerleri elde edilmiştir. Debi verilerinin Ki-Kare ve olasılık çizgileri korelasyon testleri ile bazı dağılımlara uygunlukları sınanmış ve her bir istasyon için varyans analizi yapılmıştır. Debi verilerinden yola çıkılarak her bir istasyon için sırasıyla olasılık ağırlıklı momentler, L-momentler ve L-moment oranları bulunmuştur. L-moment oranlarına göre en uygun dağılım olarak Lognormal Dağılım belirlenmiş ve bu dağılımın parametreleri her bir AGİ' nin topoğrafik ve iklimsel parametreleriyle ilişkilendirilmiştir. Havza bağımlı değişkeni olarak debi, havza bağımsız değişkenleri olarak topoğrafik özelliklerden drenaj alanı, drenaj yoğunluğu, toplam akarsu uzunluğu ve akarsu kollarının ortalama eğimi; iklim özelliklerinden ise, ortalama yıllık toplam yağış yüksekliği ile yıllık ortalama sıcaklık değerleri kullanılmıştır. Bu maksatla lineer/lineer olmayan ikili ve çoklu ilişkilendirmeden faydalanılmıştır. Her iki yöntemle bulunan korelasyon katsayılarının yüksek ve denklemlerin rölatif hatalarının kabul edilebilir düzeyde olması, denklemlerin güvenilir olduğunu göstermiştir. In this study, in order to estimate flow for basins which have insufficient or unavailable flow data, the data of 39 streamflow gauging stations (SGS) in the Eastern Black Sea have been used. 10 yearly discharge values and location data for each SGS, as well as, temperature, precipitation and location data for meteorological stations have been obtained and drainage areas have been determined. Annual temperature and precipitation values for each SGS were calculated by Thiessen Method. The fitness of the discharge data to some statistical distributions were tested by both chi-square and probability plot correlation tests and variance analysis was applied for each station. Depending on the discharge data, weighted moments, L moments and L moment ratios were calculated for each station. The best fit distribution was determined as the Lognormal Distribution by L moment ratios and the parameters of lognormal distribution have been correlated by topographic and climatic parameters of each SGS. Discharge values and some topographic data were selected as independent and dependent variables, respectively. Drainage area and stream density, total stream length and mean slope of tributary values were topographic; and mean annual precipitation height and temperature values were climatic parameters. Both linear and nonlinear simple and multi regressions were studied for the analysis. It has been determined that the correlation coefficients are high and the relative errors are at acceptable levels and it has been concluded that these equations are reliable.
Collections