Hidrolojik zaman serilerinin yeni hibrit yöntemlerle tahmini
Forecasting of hyrological variables using new hybri̇d methods
Yazar: LEVENT LATİFOĞLU
Danışman: PROF. DR. TEFARUK HAKTANIR
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Su bilimi olarak bilinen hidroloji; suyun yerküre üzerindeki dağılımını, fiziksel, kimyasal ve biyolojik özelliklerini inceleyen uygulamalı bir bilimdir. İnsan için hayati öneme sahip olan su kaynaklarının planlanması, projelendirilmesi ve işletilmesi hidrolojik çalışmaların başında gelmektedir. Gelecekte meydana gelecek hidrolojik olayların modellemesi ve tahmini hidrolojik çalışmalar için oldukça büyük öneme sahiptir. Hidrolojik çalışmalarda temel olarak kullanılan bilgiler; yağış, su seviyesi ve akış debisi gibi hidrolojik verilerdir. Geçmişte gözlenmiş verilerin doğru analizi, gelecektekilerin tahminini kolaylaştırmaktadır. Hidrolojik veriler ölçüm alınan yerlerin coğrafik, iklimsel ve bitki deseni farklılıklarına göre farklı istatistiksel özellikler sergilemektedir. Bu nedenle verilerin ön analizi ölçüm yerinin işleyişi hakkında önemli bilgiler verebilmektedir. Bu çalışmada hidrolojik değişkenlerin tahmini için literatürde mevcut yöntemlere yenilikler getirilerek hibrit yöntemler oluşturulmuş ve bunların tahmin performansı mevcut yöntemlerinkilerle karşılaştırılmıştır. Çalışmada, hidrolojik verilerin tahmini için literatürde mevcut yöntemler olarak, lineer yaklaşımlar üzerine kurulu modellerden Özbağılımlı (ÖB), Özbağılımlı Hareketli ortalama (ÖBHO) modelleri ve yapay zeka teknikleri arasında yer alan nonlineer modellerden Yapay Sinir Ağları (YSA) modelleri kullanılmıştır. Hidrolojik verilerin tahmininde; yenilikçi yaklaşım olarak, Ampirik Kip Ayrışım (AKA) ve Tekil Spektrum Analizi (TSA) yöntemlerini ön işlem olarak kullanan AKA-YSA ve TSA-YSA hibrit modelleri ortaya konmuştur. Sunulan modellerin performansları, verilere ön işlem yapılmadan elde edilen tahmin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Tahmin çalışması için günlük, aylık ortalama akım miktarını gösteren debi ve su seviyesi yüksekliğini gösteren hidrolojik değişkenler kullanılmıştır. Çalışmanın sonucunda hidrolojik verilerin tahmininde hibrit modellerin performansının yüksek olduğu ortaya konmuştur.

Anahtar Kelimeler: Hidrolojik veri, Tahmin, Ön İşlem, Hibrit Modeller, YSA, AKA, TSA, AKA-YSA, TSA-YSA

Abstract:
Hydrology, known as water science, is an applied science dealing with the circulation of water on earth, studying its physical, chemical, biological and statistical features. The planning, design and management of water resources, which are vitally important for survival of mankind, are among major hydrologic studies. Modeling and robust prediction of future hydrologic events are of great significance for hydrologic studies. Such variables as rainfall, streamflow, and water surface elevation are some of major information needed in hydrologic studies. Correct analyses of past occurrences of these data make it easier to predict those to take place in the future. Depending on their geographical, climatic, and plant pattern peculiarities, the hydrologic data reveal spatially different statistical features. Hence, prior analysis of the observed data is necessary because it provides essential information about the regime at that location. In this study, hybrid methods have been developed by introducing innovations to the existing methods, and their performansce has been compared with the latter. As existing methods in relevant literature for prediction of hydrologic variables, the linear Özbağılımlı (ÖB) and Özbağılımlı Hareketli ortalama (ÖBHO) models, and also the nonlinear Artificial Neural Networks (ANN) model are used in the study. As a new approach, the hybrid models of EMD-ANN and SSA-ANN are developed, which use the Empirical Mode Decomposition (EMD) and the Singular Spectrum Analysis (SSA) schemes as a means of preliminary analysis of the observed data, respectively, and next apply the ANN method to such processed data. The performansces of these two hybrid models have been compared with those of the mentioned existing methods. Monthly and daily streamflows and water surface elevations data have been used in these comparison analyses. In conclusion, it has been observed that the performansces of the proposed hybrid models are more successful than those of the above-mentioned linear and nonlinear models.

Keywords: Hydrologic data, Estimation, Preliminary analysis, Hybrid models, ANN, EMD, SSA, EMD-YSA, SSA-YSA