Çanakkale Boğazı Ege Denizi ve Marmara Denizi çıkışlarında oluşan akıntıların yapay sinir ağları metodu kullanılarak tahmin edilmesine yönelik sistem geliştirilmesi
Improving a system to forecast the currents at the Aegean and Marmara Sea exits of Çanakkale strait by applying artificial neural networks
Yazar: MURAT ELGE
Danışman: DOÇ. DR. HÜSNE ALTIOK
İstanbul Üniversitesi / Deniz Bilimleri ve İşletmeciliği Enstitüsü / Fiziksel Oşinografi ve Deniz Biyolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Deniz Bilimleri = Marine Science
Dizin: Akıntı ölçümü = Current measurement ; Boğazlar = Straits ; Deniz akıntısı = Sea current ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çanakkale Boğazı = Dardanelles

Özet:
Yapay sinir ağları kullanılarak Çanakkale Boğazı'nın Ege Denizi ve Marmara Denizi Çıkışında oluşan akıntıların, Ağustos 2008 – Ekim 2009 arasında akustik yöntem ile veri toplayan Şile, Yalova, Erdek ve Gökçeada su seviyesi istasyonlarında ölçülen veriler kullanılarak tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Su seviyesi verileri ile eş zamanlı olarak toplanmış akıntı verileri kullanılarak yapay sinir ağı modelleri kurulmuştur. Akıntılar bir senelik bir süreçte Çanakkale Boğazı'nın Marmara Denizi ve Ege Denizi çıkışlarında deniz tabanına yerleştirilmiş ikişer adet 300 Khz'lik ADCP cihazları ile her bir metre derinlikte ve 15 dk örnekleme aralığı ile toplanmıştır. Yapay sinir ağları ile 6 saat öncesine kadar toplanmış su seviyesi verileri kullanılarak 6 saat sonrasına kadar akıntı tahmin modelleri geliştirilmiştir. En iyi sonuçların Şile-Yalova-Erdek-Gökçeada kombinasyonlarının 6 saat öncesine kadar olan verilerinin tümünün modele girdi olarak kullanıldığı durumda alındığı tespit edilmiştir.
Elde edilen sonuçlara göre ilk 30 m içerisinde tüm istasyonlarda 6 saate kadar, sıfırıncı zamanda ve her bir saatte akıntılar 0,75-0,92 R değerleri arasında değişen uyumluluk ile tahmin edilebilmektedir. Üst tabaka akıntıları için (9 m civarı derinlikte) R katsayısı 0,87-0,92 arasında ve RMSE değeri de 0,13-0,17 m/s arasında, alt tabakada her istasyonda en dip derinlikteki akıntılar için ise R katsayısı 0,49-0,77 ve RMSE de 0,08-0,11 m/s arasında değişmektedir.

Anahtar Kelimeler: Çanakkale Boğazı, boğaz akıntıları, su seviyesi, yapay sinir ağları, akıntı tahmini

Abstract:
The main purpose of this study is to apply Artifical Neural Networks (ANN) to forecast of the currents at the Marmara and Aegean Sea exits of Çanakkale Strait by using the sea level changes in Black Sea, Marmara Sea and Aegean Sea. The sea level data obtained between August 2008 and October 2009 by Şile (Black Sea), Yalova and Erdek (Marmara Sea) and, Göçeada Island (Aegean Sea) stations were used as the input of the ANN models developed during the study while the concurrently observed currents were used as targets. One year current profiles (at each meter through the water column) were observed by the bottom deployed upward looking 300 Khz ADCPs located at the Marmara and Aegean Sea exits (2 for each exits) with 15 minutes sampling rates. Different combinations of sea level data stations were used as inputs for the ANN models, the best results were taken with the Şile-Yalova-Erdek-Gökçeada combination. The previously six hour sea level data of this combination gives the best result of 6 hour current forecasting with one hour intervals.
According to the results, the correlation coefficient (R) between forecasts and observations  is 0.75-0.92 within the first 30 m of water column,. The upper layer (about 9 m) currents are being forecasted with 0.87-0.92 R and 0.13-0.17 m/s RMSE, while the current forecasts in lower layer at the deepest part have 0.49-0.77 R with 0.08 – 0.11 m/s RMSE.

Keywords: Çanakkale Strait, strait currents, sea level, artificial neural networks, current forecast