Beyşehir gölü havzasında yapay sinir ağları kullanılarak kuraklık tahmini ve yönetimi
Drought forecasting and management using artificial neural networks in the Beysehir lake basin
Yazar: TÜLAY AKKURT EROĞLUER
Danışman: PROF. DR. HALİT APAYDIN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı / Tarımsal Yapılar ve Sulama Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Akım kuraklık indeksi (AKİ) yöntemi = Stream drought index (AKI) method ; Kuraklık = Drought ; Standart yağış indeksi = Standard precipitation index ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Kuraklık, tüm canlıların yaşamını etkileyen ve etkileri yaşandığı dönemden sonrasında da devam edebilen, planlı ve sürdürülebilir önlemler gerektiren, sürecin yavaş gerçekleşmesi nedeniyle sosyolojik açıdan sessiz yaşanan ve ciddi riskler içeren bir tabiat olayı ve kamusal bir sorundur. Bu çalışmada; Beyşehir Gölü Havzasının mevcut ve gelecekte karşılaşabileceği kuraklığı belirlemek amacıyla, Seydişehir ve Beyşehir meteoroloji gözlem istasyonları ile Şarkikaraağaç, Soğuksu-Yeşildağ, Suğla ve Beyşehir Gölü regülatör çıkış akım istasyonlarından elde edilen verilerden faydalanılmıştır. Bu istasyonlarda ölçülen veriler kullanılarak, yapay sinir ağı algoritması olan Neural Prophet (NP) ve Facebook Prophet (FP) modelleri ile gelecek 25 yıl için veri tahmini yapılmıştır. Tahmin edilen veriler ve geçmişte ölçülen veriler ile SPI, RDI ve SDI kuraklık indeksleri hesaplanmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, NP ve FP model verileri ile hesaplanan kuraklık indeksleri tüm istasyonlarda 3, 6, 9 ve 12 aylık periyotlar için benzer şekilde giderek artan bir kuraklık eğilimi göstermiştir. Ölçülmüş verilerle hesaplanan kuraklık indekslerinde kuraklık sınıflarına göre frekans oranları, FP ve NP model verileri kullanılarak belirlenen frekans oranları ile çok yakın ve tutarlı olmuştur. SPI, RDI ve SDI indekslerinin kuraklık sınıflarına göre frekans oranları birbirine yakın düzeyde gerçekleşmiştir. Akım ölçülen istasyonlarda aşırı kurak dönem sayısı, yağış istasyonlarına kıyasla daha düşük bulunmuştur.

Abstract:
Drought that affects the life of all living things and every aspect of life and which effects can continue after the experienced period in, requires planned and sustainable measures, is sociologically lived in silence due to the slow process, involves serious risks is a natural event and a public problem. In this study; in order to determine the drought that the Beyşehir Lake Basin may face in the future, the data obtained from the Seydişehir and Beyşehir meteorological observation stations and the Şarkikaraağaç, Soğuksu-Yeşildağ, Suğla and Beyşehir Lake regulator outflow stations were used. Using the data measured at these stations, data predictions for the next 25 years were made with Neural Prophet (NP) and Facebook Prophet (FP) models which is the artificial neural network algorithm. SPI, RDI and SDI drought indices were calculated with predicted data and data measured in the past. According to the results obtained from the study, drought indices calculated with NP and FP model data showed a similarly increasing drought trend for 3, 6, 9 and 12 month periods at all stations. Frequency rates according to drought classes in drought indices calculated with measured data are very close and consistent with the frequency rates determined using FP and NP model data. Frequency rates of SPI, RDI and SDI indexes according to drought classes were close to each other. The rate of extreme dry periods was found to be lower in flow-measured stations compared to precipitation stations.