Göl su seviyesi değişimlerinin stokastik modellenmesi
Prediction of water level changes in lake
Yazar: AYÇA BEYZA TANIR
Danışman: PROF. DR. ÜLKER GÜNER BACANLI
Pamukkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Göller = Lakes ; Olasılık dağılımları = Probability distributions ; Otoregresif modeller = Autoregressive models ; Su seviyesi = Water level ; Trend analizi = Trend analysis

Özet:
İklim değişikliği dünyada önemli sorunlardan biridir. Küresel ölçekte iklim değişikliği, farklı bölgelerde farklı etki göstermektedir. Göl su seviyesi, göllerin ekolojisindeki önemli faktörlerden biridir. Ayrıca su kaynaklarının planlanması ve yönetiminde de göl su seviyeleri verilerinin değerlendirilmesi, ölçülmesi ve analizi önem taşımaktadır. Sunulan çalışmada, göl su seviyesi verilerinde eğilim analizleri ile  iklim değişikliğinin seviye değişimlerine etkisi araştırılmıştır. Yapılan çalışmada 1981-2021 yılları arasında Denizli ili- Çivril ilçesinde bulunan Işıklı Gölü'nün göl su seviyesi verilerine eğilim (trend) analizi uygulanmıştır. Bu amaçla, Lineer Regresyon ve Mann-Kendall testi kullanılmıştır. Çalışmada aylık göl su seviyelerinin hidrolojide sıklıkla kullanılan Normal, Lognormal, Gamma, Eksponansiel, Gumbel, Logpearson olasılık dağılımları incelenmiştir. Anderson-Darling, Kolmogrov-Smirnov, Ki-kare testleri ile tüm aylarda Eksponansiyel dağılım dışında incelenen diğer dağılımlara uygun olduğu saptanmıştır. Sunulan çalışmada, Python programıyla stokastik modelleme yapılmıştır. Stokastik model oluştururken Işıklı gölü su seviyesine ait korelogram grafikleri bulunmuştur. Hidrolojide en çok kullanılan Doğrusal İçcel Bağımlı AR(1), AR(2), AR(3) ve Doğrusal İçsel Bağımlı Hareketli Ortalama ARMA(1,1) ve ARMA(1,2) modelleri incelenmiştir. Modellerin uygunluğu Akaike Bilgi Kriteri (AIC), Düzenlenmiş Akaike Bilgi Kriteri AICC ve FPE kriterleriyle test edilmiştir. Her ay için Doğrusal İçcel Bağımlı modeller içerisinde en uygunu AR(1) model olduğu saptanmıştır. İncelenen tüm modellere göre ARMA(1,2) modeline uygun olduğu saptanmıştır.

Abstract:
Climate change is one of the major problems in the World. Climate change on a global scale has different effects in differect regions. Lake water level is one of the important factors in the ecology of lakes. In addition, the evaluation, measurement and analysis of lake water level data is important in the planning and management of water resources. Presented education, the effect of the climate on the amount of water in the lake has been researched.In the study, trend analysis was applied to the lake water level data of Işıklı Lake, which is located in Denizli province-Çivril district between 1981-2021. For this purpose, Linear Regression, Mann-Kendall and Sen test were used. In the study, Normal, Lognormal, Gamma, Eksponansiel, Gumbel, Logpearson probability distributions of monthly lake water levels, which are frequently used in hydrology, were examined. Other distrubitions except fort he Exponential distribution were found to be suitable in all months by applying Anderson-Darling, Kolmogrov-Smirnov, Kikare test. In the presented study, stosactic modeling was done with the Python program. While creating the stochastic model, the correlogram graphs of the Işıklı lake water level were found. . AR(1), AR(2), AR(3), ARMA(1,1) and ARMA(1,2) models which were most used in hydrology were examined. Suitability of models were tested by AIC, AICC and FPE criteria. It was determined that AR(1) model was the most suitable among the (AR(p)) models for each month. According to the Autoregressive Moving Average Model (ARMA(p,q)), it was found to be suitable for the ARMA(1,2) model. Thanks to this study, we will have information about the future scenarios of Işıklı lake water levels. This thesis study has important effects on finding future forecasts and planning water resources.