Sudan'nın günlük referans bitki su tüketiminin deterministik ve stokastik yöntemlerle modellenmesi
Modeling of daily reference evapotranspiration using deterministic and stochastic methods of Sudan
Yazar: MAWADDA AHMED MOHAMMED ABDALLAH
Danışman: PROF. DR. BİLAL CEMEK
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Bitki su tüketimi = Plant water consumption ; Deterministik modeller = Deterministic models ; Stokastik yöntem = Stochastic method ; Sudan = Sudan ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Zaman serileri = Time series

Özet:
Bitki su tüketimi bir sulama projesinin temel verisi ve sulama uygulamalarının en önemli unsurlarından birisidir. Sulama  sistemlerinin yatırım maliyetleri çok yüksek olup bu sistemlerin planlanmasında bitkilerin su tüketimlerinin belirlenmesinde iklim parametelerinin dikkate alınması çok önemlidir. Referans evapotranspirasyonu (ETo) tahmin etmek için doğru modellerin geliştirilmesi, özellikle su kaynaklarının sınırlı olduğu kurak ve yarı kurak bölgelerde etkin su yönetimi için gereklidir. Bu çalışmada referans bitki su tüketimi (ETo) ASCE Penman Monteith eşitliği kullanılarak  Sudandaki 120 istasyonun günlük iklim verileri gözönüne alınarak heasplanmıştır. Çalışmada üç aşmada gerçekleştirilmiştir. Birinci aşamada zaman serileri ile ETo tahmini, ikinci aşamada farklı enterpolasyon teknikleri ile Sudan için ETo haritaları elde edilmiştir. Üçüncü aşamada çoklu regresyon ve yapay zeka ugulamaları ile ETo tahmini gerçekleştirilmiştir. Sudan'ın 33 ilinde Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) modelleri ile analizler yapılmıştır. İkinci yöntem'de, Enterpolasyon yöntemlerinden Ordinary Kriging, Basit Kriging, ve Ters Mesafe Ağırlığı (IDW) yöntemlerini kullanılmıştır. Jeoistatistik analiz sonuçlarına göre Gaussian, Exponential, ve Spherical en iyi yarı variogram modelleri çıkmıştır. Üçüncü yöntem'de çoklu doğrusal regresyon, çok katmanlı yapay sinir ağları (ÇKYSA) ve Bulanık yapay sinir ağları sistemini (ANFIS) uygulanmıştır. Girdi verileri olarak hem yapay zeka modellerinde hem de geleneksel çoklu regresyon modellerinde bağıl nem, sıcaklık, rüzgar hızı ve güneş radyasyonu değişkenlerini kullanılmış ve çıktı verisi olarak ETo tahmini başarılı olarak yapılmıştır. Deterministik ve stokastik modeller Sudan'ın su kaynakları yönetimi ve sulama planlaması için yararlı bir araç olacağı ortaya konmuştur.

Abstract:
Plant water consumption is the basic data of an irrigation project and one of the most important elements of irrigation applications. The investment costs of irrigation systems are very high, and it is very important to consider climate parameters for determining the water consumption of plants in the planning of these systems. The development of accurate models to predict reference evapotranspiration (ETo) is necessary for effective water management, especially in arid and semi-arid regions where water resources are limited. In this study, reference plant water consumption (ETo) was calculated by considering the daily climate data of 120 stations in Sudan using the ASCE Penman-Monteith equation.  The study was carried out in three stages. In the first stage, estimating of ETo by time series, and in the second stage, maps of ETo for Sudan were obtained by different interpolation techniques. In the third stage, the estimation of ETo was carried out with multiple regression and artificial intelligence applications. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models were used for analyses in 33 provinces of Sudan. In the second method, Ordinary Kriging, Simple Kriging, and Inverse Distance Weight (IDW) methods were used from interpolation methods. According to the results of geostatistical analysis, Gaussian, Exponential, and Spherical are the best semi-variogram models. In the third method, multiple linear regression, multilayer artificial neural networks (MLP), and fuzzy artificial neural network system (ANFIS) were applied. ETo estimation was successfully performed using relative humidity, temperature, wind speed, and solar radiation variables as input data in both artificial intelligence models and traditional multiple regression models, and ET0 was used as output data. Deterministic and stochastic models will serve as useful tools for Sudan's water resource management and irrigation planning.