Kar ve toprak nemi uydu görüntüleri kullanarak çok kriterli hidrolojik modelleme
Multi-criteria hydrological modeling using snow and soil moisture satellite images
Yazar: AYÇA EYLEN
Danışman: DOÇ. DR. ALİ ARDA ŞORMAN
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Son yıllarda, kar ve toprak nemi uydu görüntülerindeki ilerlemeler, bulutsuz kar örtüsü ve daha yüksek mekansal ve zamansal çözünürlüğe sahip toprak nemi uydu veri setlerinin geliştirilmesini sağlamıştır. Bu çalışmada ilk olarak, SMAP toprak nemi ile MODIS kar örtüsü ve bulut örtüsü verilerinin Türkiye ve bölgeleri için analizleri yapılmıştır. Daha sonra, HBV tipi bir hidrolojik modelin çoklu kalibrasyonları için SMAP toprak nemi ile bulutsuz MODIS kar örtüsü verileri ağırlıklandırma yöntemi kullanılarak kar baskın iki farklı havzada test edilmiştir. Özellikle, dağlık havzalarda akım modellemesinin yanı sıra toprak nemi ve kar uzaktan algılama ürünlerinin de eklenmesiyle birden fazla gözlemin eş zamanlı olarak dikkate alındığı model sonuçları, modelin içsel başarısını artırmaktadır. Toprak nemi verilerinin dahil edilmesinin toprak nemi simülasyonlarını, kar verilerinin dahil edilmesinin ise kar simülasyonlarını iyileştirdiği gösterilmektedir. Ayrıca, hem toprak nemi hem de kar örtüsü verilerinin dahil edilmesi, ayrı ayrı dahil edildiklerinde elde edilen performanslar kadar iyileştirmekte olup, akım performansını çok az değiştirmektedir. Kalibre edilmiş kar ile ilgili parametreler, kar verilerinden büyük ölçüde etkilenirken toprak nemi ile ilgili parametreler, toprak nemi verilerinden etkilenmektedir. Bu sonuçlar, hidrolojik modellemelerde uydu verilerinin kritik bir rol oynadığını ve model doğruluğunu artırmada önemli katkılar sağladığını göstermektedir.

Abstract:
In recent years, advances in snow and soil moisture satellite imagery have facilitated the development of cloud-free snow cover and satellite soil moisture data sets with higher spatial and temporal resolutions. In this study, we first analyzed SMAP soil moisture, MODIS snow cover, and cloud cover data for Turkey and its regions. Subsequently, we tested SMAP soil moisture and cloud-free MODIS snow cover data using a weighting method for multiple calibrations of an HBV-type hydrological model in two snow-dominated basins. Particularly in mountainous catchments, incorporating both soil moisture and snow remote sensing products alongside flow modeling significantly enhances model performance by simultaneously considering multiple observations. Including soil moisture data improves soil moisture simulations, while including snow data improves snow simulations. Furthermore, the inclusion of both soil moisture and snow cover data improves model performance to the same extent as when they are included individually, with minimal impact on flow performance. The calibrated snow-related parameters are significantly influenced by snow data, while soil moisture-related parameters are affected by soil moisture data. These findings demonstrate the critical role of satellite data in hydrological modeling and their substantial contribution to improving model accuracy.