Eleviyan sulama rezervuarında veri madenciliği yaklaşımları ile işletme kurallarının belirlenmesi
Data mining approach for deriving Eleviyan irrigation reservoir operating rules
Yazar: MOHAMMAD TAGHİ SATTARİ
Danışman: PROF. DR. FAZLI ÖZTÜRK
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Su yönetimi = Water management

Özet:
Kurak ve yarı kurak iklime ve düzensiz yağış dağılımlarına sahip olan İran'da nüfusun artması suya olan talebi daha çok arttırmaktadır. Çünkü nüfusun hızlı artışı suyu kıt bir kaynak haline getirmektedir. Özellikle kurak periyotlarda suyun temini önemli bir problem haline gelmektedir. Bu nedenle yenilenebilir olarak adlandırılan su kaynaklarının efektif kullanım çok önemlidir. Son yıllarda su kaynaklarında ve sulama amaçlı rezervuarlarda optimizasyon tekniklerinin ve veriye dayalı modellerin kullanımı giderek artmaktadır. Öte yandan hesaplamalı zeka tekniklerinde olan gelişmeler su ile ilişkili problemlerin çözümüne olanak sağlamaktadır. Bu teknikler geleneksel kontrol tekniklerine de alternatif bir yaklaşım oluşturmaktadır. Aktif kapasitesi 60 hm3 olan Eleviyan barajı Kuzeybatı İran'daki Marağa kenti bölgesinin içme, kullanma ve sulama suyu ihtiyaçlarını karşılamak üzere inşa edilmiştir. Bu tez de Eleviyan barajında uygulanacak işletme politikası alternatif yaklaşımlar kullanarak belirlemek amaçlanmıştır. Bu amaçla içme ve kullanma suyu ihtiyacını karşıladıktan sonra rezervuarın inşasından önce ölçülen 21 yıllık akımların, Monte Carlo simülasyonu yöntemi ile türetilen akımların ve rezervuarın inşasından sonraki akımların kullanıldığı üç aşamada optimizasyon modelleri ile rezervuardan bırakılan sulama suyu maksimize edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre rezervuarın planlama aşamasında belirlenen rezervuar kapasitesi uygun bulunmuştur. Sonra barajın inşasından önceki ve sonraki dönemlerde veri madenciliği yaklaşımı ile işletme kuralları belirlenmiştir. Belirtilen üç aşama için optimizasyondan elde edilen veriler veri madenciliği yönteminde girdi olarak kullanılmış ve rezervuardan bırakılan su miktarları karar ağaçları veya kurallar seti olarak belirlenmiştir. Tezde kullanılan veri madenciliği yaklaşımı Quinlan (1993) tarafından geliştirilen C5.0 algoritmasıdır. Karar ağaçları barajın inşasından önceki ve sonraki dönemler için test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar rezervuardan bırakılan su miktarının belirlenmesinde veri madenciliği yaklaşımına dayalı işletme kurallarının etkin olarak kullanılabileceğini göstermiştir. Ayrıca rezervuar işletmeciliğinde veri madenciliği yaklaşımları ile optimizasyon tekniklerinin birlikte uygulanması ile daha başarılı bir işletmecilik gerçekleştirilebilecektir.

Abstract:
The rise in the population in Iran, which has arid and semiarid climate and an erratic precipitation distribution in space and time, has increased demand to water much more than ever. Because of rapid growth in the population, water is getting a scarce resource. Especially, supplying of water need is becoming more serious problem in drought periods. Therefore, effective use of water resources called renewable is very important. At recent years, the optimization techniques and models based data in water resources and reservoirs with irrigation purpose have been commonly used. On the other hand, advance in the field of computational intelligence techniques allowed to solve water-related problem. These techniques became an alternative approach to the conventional control techniques. The Eleviyan dam with an active capacity of 60 hm3 was constructed for the irrigation and municipal water needs of the Maraghan region in Northwestern Iran. This thesis was aimed to determine operation policy belonging to the Eleviyan dam by alternative approaches. For this purpose, after allocating the municipal water need, the optimization models that maximize the released water for irrigation were developed for three condition, namely, the inflows measured in the 21 years prior to the construction of the reservoir, the inflows generated by the Monte Carlo simulation method and in the third phase, and the inflows after the construction of the reservoir. The results based on the optimization models implied that the capacity calculated during planning was right. And then, a data mining approach was applied to detect the operating rules in before and after dam construction periods. The data from the optimization for three conditions were used as input of the data mining process, and determined water to release from the reservoir as a decision trees or rules set. The data mining approach used in this work is the decision tree technique, named as C5.0 and developed by Quinlan (1993). The decision trees were validated for time periods before and after dam construction. The results showed that the operating rules based on data mining approach were effectively used water to release from the reservoir. Moreover, when optimization techniques with data mining approaches were taken into consideration in reservoir operation together, the reservoir operation was more successful.