Nehir suyu sıcaklık değişimlerinin meteorolojik faktörlerle ilişkilerinin analizi ve modellenmesi
Modeling the relationships between water temperatures and meteorological parameters at Kizilirmak river using artificial neural networks
Yazar: MERVE TEMİZYÜREK
Danışman: DOÇ. DR. FİLİZ DADAŞER ÇELİK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering

Özet:
Su sıcaklığı, en önemli su kalite parametrelerinden biridir. Bu parametre sudaki bütün kimyasal ve biyolojik prosesleri etkilemesinin yanı sıra sucul yaşam için de önemlidir. Nehirlerde su sıcaklığı genel olarak, meteorolojik ve jeofiziksel faktörlerle ilişkilidir. Bu tez çalışması, Kızılırmak Nehri örneğinde su sıcaklıkları ve meteorolojik faktörler arasındaki ilişkilerin yapay sinir ağları (YSA) yaklaşımı ile analizini ve modellenmesini amaçlamaktadır. Çalışmada, Kızılırmak Nehri üzerinde yer alan dört akım gözlem istasyonunda ölçülmüş su sıcaklıkları ve bu istasyonlara en yakın meteorolojik gözlem istasyonlarından elde edilmiş meteorolojik veriler kullanılmıştır. Çok katmanlı algılayıcı türünde bir YSA modeli, tek gizli katmanı olacak şekilde seçilmiştir. Model, hava sıcaklığı, rüzgâr hızı, bağıl nem ve önceki su sıcaklıkları olmak üzere dört girdi parametresi içermektedir. Model çıktısı su sıcaklıklarından oluşmaktadır. Tüm veriler, zaman zaman eksik kayıtlar olmasıyla birlikte 1995-2007 yılları için aylık olarak mevcuttur. Model, verilerin %50'si ve ölçekli eşlenik gradyan ve gradyan azalma algoritmaları kullanılarak eğitilmiştir. Modelin aktivasyon fonksiyonları (S-şekilli veya hiperbolik tanjant) ve gizli katmandaki nöron sayıları deneme yanılma yöntemiyle belirlenmiştir. Verilerin %25'i modeli test etmek ve %25'i ise kontrol için kullanılmıştır. Modelin performansı gözlenen ve simüle edilen su sıcaklıkları arasında ortalama karekök hata ve determinasyon katsayısı hesaplanarak değerlendirilmiştir. Analizler en iyi sonuçların S-şekilli aktivasyon fonksiyonu ve ölçekli eşlenik azalma algoritmasının uygulanmasıyla elde edildiğini göstermiştir. Analizler YSA modellerinin Kızılırmak Nehri'nde meteorolojik verilere dayalı su sıcaklıklarının modellemesinde kullanılabileceğini göstermiştir.

Abstract:
River water temperature is one of the most important water quality parameters. It not only affects all chemical and biological processes in water but also has important implications for aquatic life. Water temperature variations in rivers can be affected by various factors, which are generally characterized as meteorological and geophysical parameters. This study aims to develop an artificial neural network (ANN) model to examine the relationships between water temperatures and meteorological parameters at Kızılırmak River in Turkey. In this study, monthly water temperatures measured at four stations on Kızılırmak River and meteorological data obtained from nearby meteorologic stations were used. A multi-layer perceptron type ANN model with one hidden layer was selected. The model included four input parameters: air temperature, wind speed, relative humidity, and historical water temperatures. The model output consisted of water temperatures. All data were available for the 1995-2007 period on the monthly timescale, with occasional missing records. The activation functions (sigmoid or hyperbolic tangent) of the ANN model and the number of neurons in the hidden layer were determined by trial-and-error method. Model training was accomplished by using 50% of the data and a scaled conjugate gradient and gradient descent algorithms. 25% of data were used for model testing and the remaining 25% for control. The performance of the model was evaluated by calculating the root mean square error (RMSE) and determination coefficient between observed and simulated water temperatures. The best results were obtained by using sigmoid activation function and scaled conjugate gradient algorithm. The analysis showed that ANN models can be used for simulating the water temperatures based on meteorological data at Kızılırmak River.