Türkiye'nin farklı havzalarında kavramsal ve kavramsal-veri güdümlü hibrit modeller ile yağış-akış modellemesi
Rainfall-runoff modelling by conceptual and conceptual-data-driven hybrid models in different basins of Turkey
Yazar: CENK SEZEN
Danışman: PROF. DR. TURGAY PARTAL
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Akış modellemeleri = Flow modellings ; Dalgacık = Wavelet ; Hidrolojik modelleme = Hydrological modelling ; Kavramsal model = Conceptual model ; Melez = Hybrid ; Veri güdümlü öğrenme = Data-driven learning ; Yağış-akış modelleri = Rainfall-runoff models

Özet:
Hidrolojik modelleme su kaynakları yönetimi ve planlaması için önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında, kavramsal modeller ile kavramsal-veri güdümlü hibrit modeller kullanılarak günlük yağış-akış modellemesi gerçekleştirilmiştir. Bu bağlamda, kavramsal model olarak Génie Rural à 4 paramètres Journalier (GR4J) ve Génie Rural à 6 paramètres Journalier (GR6J) modelleri kullanılmıştır. Ayrıca, söz konusu kavramsal modellerden elde edilen farklı değişkenlerin dalgacık bazlı genetik algoritma ile optimize edilmiş yapay sinir ağları (WGYSA) ve dalgacık bazlı Destek Vektör Regresyonu (WSVR) veri güdümlü modellerinde kullanımıyla oluşturulmuş sekiz farklı hibrit model kullanılmıştır. Hibrit modellerde öncelikle girdi verilerine, gürültünün verilerden ayrıştırılması amacıyla dalgacık analizi uygulanmıştır. Hibrit modellerde girdi verilerine ait hangi dalgacık bileşenenin akım tahmini için kullanılacağına Boruta algoritması ile karar verilmiştir. Kavramsal ve hibrit modeller, Türkiye'nin Orta Karadeniz Bölümü'nde, Konya Kapalı ve Antalya havzalarında yer alan dokuz farklı alt havzada uygulanmıştır. Bu tez çalışması ile kavramsal ve hibrit modellerin Türkiye'nin farklı iklim ve havza karakteristiğine sahip alt havzalarında nasıl bir performans gösterdiği, hibrit modellerde kavramsal modellerden elde edilen farklı değişkenlerin kullanılmasının model performansını nasıl etkilediği ve kavramsal modellerin performansında nasıl bir gelişim olduğu araştırılmıştır. Buna göre, GR4J ve GR6J modellerinin genel olarak iyi bir performans göstermesine karşın nemli bölgelerde nispeten daha kurak olan bölgelere göre daha iyi sonuçlar ortaya koyduğu görülmüştür. Bununla birlikte, kavramsal modellerin genel olarak düşük ve yüksek akımların tahmini konusunda tatmin edici bir performans ortaya koyamadığı saptanmıştır. Hibrit modellerin ise başta düşük ve yüksek akımlar olmak üzere akım tahmini konusunda kavramsal modellere göre daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir. Bu tez çalışmasının neticesinde, hibrit modellerin özellikle son yıllarda artan kuraklık ve taşkın gibi olayların tahmini ve önlenebilmesi kapsamında yağış-akış modellemesi için kullanılabileceği ve daha da geliştirilebileceği öngörülmektedir.

Abstract:
Hydrological modelling is significant in water resources management and planning. In this thesis, daily rainfall-runoff modelling was carried out using conceptual models and conceptual-data-driven hybrid models. In this context, Génie Rural à 4 paramètres Journalier (GR4J) and Génie Rural à 6 paramètres Journalier (GR6J) models were used as conceptual models. Furthermore, eight different hybrid models, which were created by using different variables obtained from these conceptual models in wavelet-based genetic algorithm optimized artificial neural networks (WGANN) and wavelet-based Support Vector Regression (WSVR), were utilized. In hybrid models, initially, the wavelet analysis was implemented to input data in an attempt to decompose the noise from data. In hybrid models, which wavelet component of the input data will be used for runoff forecasting was determined by the Boruta algorithm. Conceptual and hybrid models were applied in nine different sub-basins located in the Central Black Sea Region, Konya Closed and Antalya basins in Turkey. In this thesis, it was investigated how the conceptual and hybrid models performed in sub-basins of Turkey with different climate and basin characteristics, how the use of different variables obtained from the conceptual models in hybrid models affected the model performance and what kind of improvement there was in the performance of the conceptual models. Accordingly, although the GR4J and GR6J models yielded good performance in general, it was observed that they yielded better results in humid regions than in relatively drier regions. However, it was determined that the conceptual models generally did not perform satisfactorily in forecasting low and high flows. It was obtained that hybrid models yielded better performance than conceptual models with regard to runoff forecasting, especially low and high flows. As a result of this thesis, it is foreseen that hybrid models can be used and further developed for rainfall-runoff modelling within the scope of predicting and preventing events such as drought and flood, which have increased in recent years.