Serbest akiferlerdeki yeraltı su seviyeleri ile meteorolojik veriler arasındaki ilişkinin yapay sinir ağları ile belirlenmesi
Investigation of relationship between groundwater level and meteorological variables with the artificial neural network at unconfined aquifers
Yazar: ORKUN KARABORAN
Danışman: DOÇ. DR. MURAT ÇOBANER
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Doğrusal regresyon = Linear regression ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Hidrolojik çevrimdeki suyun dağılımının, yeraltı ve yerüstü su kaynakları potansiyelinin doğru olarak belirlenmesi, su kaynaklarının sürdürülebilirliğinin sağlanması açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmada, Develi-Yeşilhisar alt havzasındaki meteorolojik veriler ile yeraltı su seviyelerinin arasındaki ilişkinin çoklu doğrusal regresyon ve yapay zekâ teknikleri yardımıyla tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, Develi Yeşilhisar alt havzasındaki 2 adet yeraltı suyu gözlem kuyusuna ait 2007-2010 yıllarını içeren 4 yıllık günlük veriler ile Develi meteoroloji istasyonuna ait günlük meteorolojik veriler kullanılmıştır. Veriler kurulacak olan modelleri eğitmek ve test etmek için iki kısma ayrılmıştır. 2007 ve 2008 yıllarına ait veriler modelleri eğitmek için, 2009 ve 2010 yıllarına ait veriler ise test etmek için kullanılmıştır. Geçmiş meteorolojik verilerin değişik kombinezonları denenerek, bir ay sonraki yeraltı su seviyeleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bir ay sonraki YASS?ne etki eden anlamlı bağımsız değişkenler, öncelikle Temel Bileşenler Analizi (PCA, Principal Component Analysis) ile belirlenmiştir. PCA analizi, her bir kuyu için ayrı ayrı uygulanmış ve anlamlı değişkenler belirlendikten sonra elde edilen doğrusal regresyon analizi sonuçları Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemlerinden olan Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları (ÇKYSA) ve Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağları (RTYSA) ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma neticesinde ÇKYSA seçilen yöntemler içerisinde en doğru sonuçları verdiği gözlenmiştir. Çalışmanın sonucunda serbest akiferlerdeki yeraltı su seviye değerleri ile meteorolojik veriler arasında güçlü bir ilişki olduğu tespit edilmiştir.

Abstract:
Determination of the distribution of water in a hydrological cycle and the ground and surface water potential correctly in terms of sustaining the water sources are very important. In this study, prediction of the relationship between meteorological data in Develi-Yeşilhisar sub-basin and groundwater levels is aimed with the help of artificial intelligence and multiple linear regression techniques. In this study, daily data of two groundwater observation wells of Develi Yeşilhisar sub-basin between 2007-2010 and daily data of Develi meteorology station are used. The available data are divided into two subsets to test the models accuracies. The data of 2007 and 2008 are used to train the model, the data of 2009 and 2010 are used for testing. By trying the various combinations of antecedent meteorological data, the groundwater levels of the ensuing month are estimated. Variables affecting is primarily determined with Principal Component Analysis (PCA). PCA is applied separately for every well and results of linear regression obtained after determining the meaningful variables are compared with Multi-Layer Perceptron (MLP) and Radial Basis Neural Network (RBNN). The findings show that the best way which yields the most accurate results among other techniques is Multi-Layer Perceptron (MLP). The findings also suggest that there is a strong relation between groundwater levels in unconfined aquifers and meteorological data.