Su bütçesi elemanlarının belirlenmesinde yapay zeka yöntemlerinin kullanılması
Using artifical intelligence methods to determinewater budget compenentes
Yazar: BAGER ABI
Danışman: DOÇ. DR. MUHTEREM DEMİROĞLU ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KOCA
Hakkari Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Sürdürülebilir bütünleşik havza yönetimi anlayışı ile su kaynaklarının takip edilmesinde, su miktarının ve değişimlerin bilinmesi en temel unsurdur. Yüzey ve Yeraltı sularının birlikte değerlendirilerek su bütçesi oluşturulurken, bütçe elemanlarının (Yağış, Buharlaşma, Akış, Sızma) belirlenmesinde ölçüm ya da hesaplama kaynaklı belirsizlikler vardır. Son yıllarda yapay zeka teknikleri, günlük ve aylık buharlaşma oranlarını modellemek için etkili bir yol olarak ve başarıyla uygulanmaktadır. Kolay uygulanışı ve sonuçlarda verdiği yüksek doğruluk nedeniyle yapay zeka teknikleri, hidroloji ve su kaynakları mühendisliğinde umut verici bir araştırma yöntemi haline gelmektedir. Günlük tava buharlaşmaları hesaplamasında halihazırda kodlanmış ve kullanıma hazır makine öğrenmesi modellerinden Lineer Regresyon, Ekstrem Rastgele Ağaçlar, Rastgele Ağaçlar, Aşırı Gradyan Güçlendirme, Histogram Tabanlı Gradyan Arttırma, Karar Ağacı Regresörü  ve Derin Öğrenme metodları kullanılmıştır.
DSİ (Devlet Su İşleri) ve Meteoroloji Genel Müdürlüğünden temin edilen verilerin 1990-2010 tarih aralığı seçilerek girişleri yapıldı. Bu verilerin belirli bir kısmı öğrenim, bir kısmı doğrulama ve bir kısmı da tahmin edilmesi için kullanıldı. Aylık ortalama sıcaklık (oC), nem (%), rüzgar hızı (m/sn), basınç (hPa), güneşlenme şiddeti (cal / cm2) ve güneşlenme süresi (saat) iklimsel verileri kullanılarak, elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Kullanılan tüm metotların buharlaşma tahmininin kabul edilebilir derecede başarılı olduğu ancak (ERT) yönteminin eldeki veriler ile en iyi sonucu verdiği görülmüştür (R2= 0.76). Optimize edilmesi tahmin doğruluğunu artırmamıştır. Daha sonra denenen Karar Ağacı Regresörü (Decision Tree Regression; DTR) yöntemi ile daha iyi sonuç alınmıştır (R2= 0.86).
Anahtar Kelimeler: Su bütçesi, Buharlaşma, Yapay Zeka Yöntemleri, Karar Ağacı Regresörü

Abstract:
Knowing the quantity and changes in water resources in the context of sustainable integrated watershed management, is fundamental. When creating a water budget by evaluating surface and groundwater together, there are measurement or calculation-based uncertainties in determining budget elements (Pecipitation, Evaporation, Flow, Infiltration). In recent years, artificial intelligence techniques have been effectively and successfully applied to model daily and monthly evaporation rates. Due to their ease of application, simple architecture, and surprisingly positive results, artificial intelligence techniques have become a promising research method in hydrology and water resources engineering. Currently, pre-coded and ready-to-use Artificial Intelligence models such as Linear Regression, Extremely Randomized Trees, Random Forest, Extreme Gradient Boosting, HGBoost, Decision Tree Regression and Deep Learning are used to calculate daily pan evaporations.
Data was sourced from institutions like the State Hydraulic Works (DSİ) and the General Directorate of Meteorology, selecting data from the period 1990-2010. Some of the data was used for training, another for validation, and a part for prediction. By using climatic data such as monthly average temperature (°C), humidity (%), wind speed (m/s), pressure (hPa), solar radiation (cal/cm²), and sunshine duration (hours), the obtained results were compared. The results indicated that all the methods used were acceptably successful in predicting evaporation, but the Extremely Randomized Trees method yielded the best results with the available data (R² = 0.76). Optimization did not increase the prediction accuracy. The Decision Tree Regressor method, which was tried later, gave better results (R2= 0.86).
Key Words: Water Budget, Evaporation, Artificial Intelligence Methods, Decision Tree Regression