Kavramsal aylık yağış-akış modellerinin kıyaslanması

Abstract

Kavramsal yağış-akış modelleri günümüzde hidrolojik işletmelerin yapılmasında yaygın olarak kullanılan yöntemlerdendir. İklimsel değişiklikler ve daimi su tüketimi gibi faktörler göz önüne alındığında haznelerinin ön çalışmalarının yapılması ve yeniden yapılandırmalarda yağış-akış modellerinin yeri büyüktür. Tekli modellerdeki belirsizlikler dikkate alındığında çoklu model kullanımının daha iyi sonuçlar vereceği düşünülmektedir. Hazırlanan çalışmada Gediz Havzası'na ait işletmeye açılmamış Çağlayan ve Gördes Barajlarının Abcde, Awbm-6p, Dynwb, Gr2m, Guo-3p, Guo-5p, Temez ve Twwb olmak üzere 8 farklı kavramsal aylık yağış-akış modeli kullanılarak yapılmış olup bu barajlara ait tekli modellerin Bayes Model Ortalaması (BMO) yöntemiyle çoklu modelleri oluşturulmuştur. Birçok farklı kombinasyonla her iki havza için oluşturulan versiyonlardaki ansambl modeller tekli modellerle performans ölçütleri açısından kıyaslanmıştır. Bu çalışma sonucunda tekli modellerde Gr2m'nin en iyi performansı verdiği görülürken ansambl modellerde üçlü kombinasyona ait modellerinin ansambl versiyonu en iyi performansı vermiştir.Yapılan çalışma kapsamında çoklu model kombinasyonlarının tekli modellerden daha verimli çalıştığı gözlenmiştir. Ancak BMO'nun en iyi performansı veren tekli modelin tayininde geliştirmeye açık olduğu kanısına varılmıştır. Elde edilen verilerin barajların işletilmesinde ve ik

Conceptual rainfall-runoff models are one of the most widely used methods in the construction of hydrological enterprises today. Considering factors such as climatic changes and permanent water consumption, rainfall-runoff models have a great place in the preliminary studies and reconstructions of the reservoirs. Due to the uncertainties of single models, it is thought that the use of multiple models will give better results. The prepared study was carried out by using 8 different conceptual monthly rainfall-runoff models of the Çağlayan and Gördes Dams which belong to the Gediz Basin, which is not ready for use yet. These models include Abcde, Awbm-6p, Dynwb, Gr2m, Guo-3p, Guo-5p, Temez and Twwb. Multi models were performed with the Bayesian Model Averaging (BMA) method. The ensemble models in the versions created for both basins with many different combinations were compared with the single models in terms of performance criteria. As a result of this study, it was seen that the Gr2m gave the best performance among the individual models, while the ensemble version of the triple combination models in ensemble models gave the best performance. It was observed that multi-model combinations have performed more efficiently than single models have done. However, it was concluded that the determination of the single model with the best performance of BMO is open to improvement. It was aimed to adapt and use the obtained data to different scenarios in the operation of dams and under climatic changes.