Küresel hidro-meteorolojik veri setleri ile aylık akışların yayılı modellenmesi
Distributed monthly runoff modeling using global hydro-meteorological datasets
Yazar: DESTİNA DİLAN EKİNCİ
Danışman: PROF. DR. OKAN FISTIKOĞLU
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik–Hidroloji ve Su Kaynakları Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Hidrolojik modeller; su kaynaklarının kullanımı ile ilgili stratejilerin belirlenmesi, iklim değişikliğinin akarsular üzerindeki etkilerin tespiti ve su kaynaklarının sürdürülebilirliğinin sağlanabilmesi için yapılan çalışmalarda sıklıkla kullanılmaktadır.  Bu çalışmalarda kullanılan aylık yağış akış modelleri, aylık yağış girdisini aylık akış çıktısına dönüştürmekte olup ortalanmış bir yapıya sahiptirler. Ortalanmış modeller, veri sadeliği ve kullanım kolaylığı sağlamalarının yanı sıra havzanın karakteristik fiziksel özelliklerini dikkate almazlar. Bu durum su kaynakları planlama stratejilerinin geliştirilmesi için yapılan çalışmalarda, alansal olarak farklılık gösteren fiziksel unsurların dikkate alınmasını zorlaştırmaktadır. Sunulan çalışmada, ortalanmış yapıda olan ABCD aylık yağış akış modeli raster katmanları çalıştırabilecek şekilde Matlab ortamında yeniden düzenlenmiştir. Model parametrelerinin belirlenmesinde etkili olan arazi kullanımı verileri, toprak yapısı verileri ve jeolojik formasyon verileri ise ArcMap ortamında bu modele entegre şekilde çalışabilecek raster katmanlar olarak düzenlenmiştir. Geliştirilen model, ArcMap ortamında hazırlanmış raster verileri kullanarak model sonucunu yayılı bir şekilde vermektedir. Çalışma kapsamında geliştirilen model çalıştırılırken hem DSİ ve DMİ tarafından sağlanan meteoroloji istasyonu verileri hem de küresel hidrometeorolojik veri seti olan Era5 Land verileri kullanılmıştır. Böylelikle ortalanmış ve yayılı model performanslarının değerlendirilmesinin yanı sıra Era5 Land veri setinin havza temsiliyeti de değerlendirilmiştir. Modelin optimum parametreleri, sezgisel bir optimizasyon algoritması olan Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ile belirlenmiştir. Uygulama alanı olarak Türkiye'nin batısında yer alan Gediz Havzası'nın alt havzası olan Gördes Havza'sı seçilmiştir. Model performansı değerlendirilirken Nash Shutcliffe katsayısı dikkate alınmıştır. 
Çalışma sonucunda, yayılı ABCD modelinin ortalanmış ABCD modeline göre daha iyi NASH değeri yakaladığı tespit edilmiştir. Bununla birlikte Gördes Havzası'nın aylık akımlarının modellenmesinde, Era5 Land küresel veri setinin havzanın hidrolojik özelliklerini etkili bir şekilde temsil etmesinden dolayı kolaylaştırıcı ve tercih edilebilir olduğu ifade edilmiştir.

Abstract:
Hydrological models are frequently utilized in studies aimed at determining strategies for the management of water resources, assessing the impacts of climate change on rivers, and ensuring the sustainability of water resources. Monthly precipitation-runoff models used in these studies convert monthly precipitation inputs into monthly runoff outputs and are characterized by a lumped structure. Although lumped models provide simplicity in data usage and ease of application, they do not account for the characteristic physical features of the watershed. This limitation makes it challenging to consider spatially varying physical factors in studies that develop water resource planning strategies. In the presented study, the lumped ABCD monthly precipitation-runoff model was restructured in MATLAB to operate with raster layers. Land use data, soil structure data, and geological formation data, which influence the determination of model parameters, were prepared as raster layers in ArcMap that can be integrated into this model. The developed model provides a distributed output using raster data prepared in ArcMap. For model implementation, meteorological station data provided by the General Directorate of State Hydraulic Works (DSİ) and the General Directorate of Meteorology (DMİ), as well as global hydrometeorological data from the ERA5 Land dataset, were used. In this way, both the performance of lumped and distributed models were evaluated, and the basin representation capability of the ERA5 Land dataset was assessed. The model's optimal parameters were determined using Particle Swarm Optimization (PSO), a heuristic optimization algorithm. The selected application area was the Gördes Basin, a sub-basin of the Gediz Basin located in western Turkey. In evaluating model performance, the Nash- Sutcliffe efficiency coefficient was taken into consideration. 
The results of the study indicated that the distributed ABCD model achieved a better Nash-Sutcliffe value compared to the lumped ABCD model. Furthermore, it was noted that the ERA5 Land global dataset is a facilitative and preferable option for modeling the monthly flows of the Gördes Basin, as it effectively represents the hydrological characteristics of the basin.