Optimizasyon teknikleri kullanılarak kuraklık hibrit tahmin modeli geliştirilmesi
Development of drought hybrid forecast model using optimization techniques
Yazar: ALİ ALKAN
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA TOMBUL
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Ceyhan Havzası = Ceyhan Basin ; Hibrit model = Hybrid model ; Kuraklık = Drought ; Kuraklık analizi = Drought analysis ; Seyhan Havzası = Seyhan Basin ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
İklim değişikliğinin neden olduğu unsurlardan biri de kuraklıktır. Kuraklık belirli bir bölgedeki yağış değerinin ortalama yağıştan daha az olduğunda meydana gelen, yer altı ve yer üstü su kaynaklarının yetersizliğinde oluşan doğal bir afettir. Kuraklık tahmini, su kaynaklarının yönetimi ve planlaması için önemlidir. Kuraklığı tanımlamak için Kuraklık İndeksleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada Seyhan-Ceyhan Havzalarının Ocak 1989-Temmuz 2020 dönem aralığını kapsayan 14 meteoroloji istasyonu verileriyle 3, 4, 6 ve 12 aylık periyotlarda Standartlaştırılmış Yağış İndeksi (SYİ) ve Standartlaştırılmış Yağış Evapotranspirasyon İndeksi (SYEİ) ile kuraklık analizleri yapılmıştır. Genetik Algoritma kullanılarak SYİ değerleri hesap edilerek kuraklık tahmin modeli oluşturulmuştur. Daha sonra, farklı eğitim, test ve doğrulama oranlarıyla SYİ ve SYEİ tabanlı Yapay Sinir Ağı (YSA), Rastgele Orman (RO) ve Destek Vektör Makinesi (DVM) yöntemleri kullanılarak kuraklık tahminleri yapılmıştır. Çalışmanın son aşamasında, SYEİ temelli kuraklık tahmininde Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) ve Kalman Smooth Filtreleme (KSF) ön işleme teknikleri kullanılarak Yapay Sinir Ağları (YSA), Aşırı Gradyan Artırma (XGBoost), Destek Vektör Makinesi (DVM), Rastgele Orman (RO) ve En Yakın Komşu (K-NN) Algoritmaları ile de beş farklı hibrit model oluşturulmuştur. DVM ve XGBoost hibrit modellerinin sırasıyla, diğer ön işleme ve filtreleme teknikleriyle oluşturulan hibrit modellere göre daha iyi performans göstermiş oldukları tespit edilmiştir.

Abstract:
One of the factors caused by climate change is drought. Drought is a natural disaster that occurs when the precipitation value in a certain region is less than the average precipitation and occurs when underground and surface water resources are insufficient. Drought forecasting is important for the management and planning of water resources. Drought Indices are used to define drought. In this study, drought analyses were carried out with Standardized Precipitation Index and Standardized Precipitation Evapotranspiration Index in 3, 4, 6 and 12-month periods with 14 meteorological station data covering the period January 1989-July 2020 of Seyhan-Ceyhan Basins. Drought prediction model was created by calculating Standardized Precipitation Index values using Genetic Algorithm. Then, drought forecasts were made using Artificial Neural Network, Random Forest and Support Vector Machine methods based on Standardized Precipitation Index and Standardized Precipitation Evapotranspiration Index with different training, test and validation rates. In the last stage of the study, five different hybrid models were created with Artificial Neural Networks, Extreme Gradient Boosting, Support Vector Machine, Random Forest and Nearest Neighbour algorithms using Discrete Wavelet Transform and Kalman Smooth Filtering preprocessing techniques for drought prediction based on Standardized Precipitation Evapotranspiration Index. Support Vector Machine and Extreme Gradient Boosting hybrid models were found to perform better than the hybrid models created with other preprocessing and filtering techniques, respectively.