İklim değişikliğinin içme suyu temini amaçlı kullanılan barajların doluluk oranlarına etkisinin yapay sinir ağı modellenmesi ile belirlenmesi
Determination of the effect of climate change on the occupancy rates of dams used for drinking water supply using artificial neural network modeling
Yazar: FURKAN DEMİRBAŞ
Danışman: PROF. DR. EMİNE ELMASLAR ÖZBAŞ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Çevre Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering

Özet:
Tez çalışması içerisinde yer alan anahtar kavramların genelden özele doğru bir örüntü şeklinde sunulması için öncelikle başlığın irdelenmesi gerekmektedir. Yapılan çalışma iklim değişikliği, içme suyu amaçlı kullanılan barajlar ve yapay sinir ağı modellemesi konularını içermektedir.
Bu doktora tezinde iklim değişikliği sorununa çözüm önerisi sunabilmek için öncelikle sorunun meydana getirdiği hasarı ortaya koyma yöntemi uygulanmaktadır. Bu yöntem içme suyu amaçlı kullanılan barajların rezervuarına gelen yağış ile gelmesi gereken yağışın farklı olduğunu ortaya koymaktadır. Bunun için yeni bir sistem olan yapay sinir ağından faydalanılmaktadır.
Barajlar, su ihtiyaçlarının giderilmesi için yüzeysel veya yeraltı su kaynakları kullanılarak su depolama amacıyla yapılan rezervuarlardır. Ayrıca barajlar su temini sitemlerinin önemli bileşenlerinden biridir. Barajlar, yağışın bol olduğu dönemlerde suyun maksimum su seviyesine kadar doldurulmasını ve kurak dönemlerde ise ihtiyaç debisini sağlamaktadır.
Yapılan bu doktora tezinde iklim değişikliğinin Ankara, İstanbul ve İzmir şehirlerinde yer alan içmesuyu temini amaçlı kullanılan barajların doluluk oranlarına etkisinin hesaplanması düşünülmektedir.
İnsan beyni hakkında yapılan araştırmalar bilgi işleme sürecini modellemek için örnek olmuştur. Biyolojik sinir hücreleri vasıtasıyla sınıflandırılmış veya öğrenilmiş verilerin kullanılması ile insan beynini meydana getiren sinir sisteminin modellenmesi sonucu yeni veriler ve sonuç oluşturabilen programlara yapay sinir ağı denilmektedir. Yapı olarak biyolojik sinir hücrelerine benzeyen yapay sinir ağlarına ait model nöronlar arasında bağlantı kurulması suretiyle oluşturulmaktadır. Yapay sinir ağlarında ağırlıklar, aktivasyon fonksiyonu, çıktılar, girdiler ve toplama fonksiyonu olmak üzere 5 temel elemandan meydana gelen ve sinir hücreleri adı verilen proses elemanları bulunmaktadır.
Bilgisayar ortamında yapay sinir ağlarının uygulanması farklı yollardan yapılabilmektedir. Başlangıçta yapılması gereken probleme uygun yapay sinir ağı modelinin seçilmesidir. Uygun model belirlenmesi kadar teknoloji seçimi de önemli bir kriterdir. Problemin çözümü için yazılım oluşturulabileceği gibi hazır yapay zeka kütüphaneleri de kullanabilmektedir. Yaygın olarak kullanılan kütüphane ise Matrix Laboratory uygulamasıdır.
Yapılacak modelleme için ilk olarak içme suyu amaçlı kullanılan barajın yağış alanı çizilmiştir. Ardından yağış alanlarında bulunan meteoroloji istasyonları belirlenerek içme suyu amaçlı kullanılan barajların girdi ve çıktı verileri oluşturulmuştur. Oluşturulan bu veriler vasıtasıyla yapay sinir ağı modellenerek bulgulara ulaşılmıştır. 
Bulgular bölümün nihayetinde içme suyu amaçlı kullanılan barajlar için ayrı ayrı yapılan regresyon analizinde bulunan R2 değerindeki gerçekleşmesi beklenen yağış ile gerçekleşen yağış arasındaki fark ortaya konulmuştur.

Abstract:
For the key concepts in the thesis to be in the form of a pattern from general to specific, leadership must first be examined. The study includes climate change, dams used for drinking water purposes and artificial neural network packages.
In this doctoral thesis, in order to offer a solution to the problem of climate change, the method of revealing the damage caused by the problem is first applied. This method reveals that the rainfall flow to the reservoir of dams used for drinking water is different. For this, a new system, artificial neural network, is used.
Dams are reservoirs built to store water using surface or domestic water resources to meet water needs. In addition, dams are one of the important structures of water supply systems. Dams ensure that the maximum amount of water is filled during periods of abundant rainfall and the required flow rate during dry periods.
In this doctoral thesis, the climate climate has an impact on the occupancy rates of dams used for drinking water supply in Ankara, Istanbul and Izmir.
Research on the human brain has become an example for completing the information processing process. Programs that can create new data and results as a result of modeling the nervous system created by the human brain by using biological neural records or unlearned data are called artificial neural networks. As a structure, it is aimed to establish a connection between the model times of biological neural networks and artificial neural networks. In artificial neural networks, there are process elements called nervous system, which consist of 5 basic elements: weights, activation functions, outputs, inputs and summation functions.
Implementation of artificial neural networks in the computer environment can be done in different ways. What needs to be done initially is to select the artificial neural network model appropriate to the problem. Technology selection is as important a criterion as determining the appropriate model. Software can be created to solve the problem, or ready-made artificial intelligence libraries can be used. The widely used library is the Matrix Laboratory application.
It expands the rainfall area of the dam, which is used primarily for drinking water purposes, for this amount. Then, meteorological stations in the rainfall area are determined and the dams used for drinking water are entered and the distribution of their output data is determined. These data were investigated by modeling artificial neural networks.
At the end of the findings section, in the regression analysis performed separately for the dams used for drinking water purposes, a difference emerged between the expected rainfall to ensure R2 rights and the actual rainfall.