Konut düzeyinde kentsel su tüketiminin etmen tabanlı modelleme ile tahmini: Ankara (Ahimesut) örneği
Estimation of urban water consumption at residential level using agent-based modeling: Ankara (Ahi̇mesut) example
Yazar: KAMİL AYBUĞA
Danışman: PROF. DR. AYSEL GAMZE YÜCEL IŞILDAR
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı / Çevre Bilimleri ve Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: ARIMA = ARIMA ; Ajan tabanlı modelleme = Agent based modeling ; Ankara = Ankara ; Zaman serileri analizi = Time series analysis

Özet:
Su talebinin tahmini, kentsel su talebi yönetiminin planlama, inşa, işletim ve genişletme gibi tüm adımları için elzemdir. Bu konuda 19. yüzyılın ikinci yarısından itibaren başta regresyon veya zaman serisi analizi gibi pek çok matematiksel ve istatistiksel yöntem geliştirilmiştir. Bu tezde Türkiye'de su tüketiminin faturalandırılmasında yaygın olarak kullanılan aylık su tüketimi verilerinin; ETM başta olmak üzere regresyon, zaman serisi analizi, sezgisel modeller gibi yöntemler kullanılarak, arka planındaki demografik unsurları açıklama düzeyi araştırılmıştır. Bu bağlamda, aylık su tüketiminin tek değişkenli ve çok değişkenli analizine olanak sunan zaman serisi modelleri ile regresyon, sezgisel model ve ETM modelini kapsayan) hibrit bir modelleme çerçevesi üretilmiştir. Geliştirilen modellerin mevcut verilerdeki varyansı açıklama düzeyi, pik debi tahmini, sıcaklık ve yağış gibi atmosferik değişkenlerin su tüketimine etkisini açıklama ve su tüketiminin hane halkı demografisi ve hafta içi, hafta sonu ve uzun süreli tatiller gibi faktörlerle ilişkisini açıklama düzeyi test edilmiştir. Araştırmada Ankara İli şebekesine bağlı Ahimesut Mahallesi'ne ait 2012 ile 2022 yılları arasındaki verileri kullanılmıştır. Bulgular, regresyonun aylık su tüketimi ile aylık toplam yağış, aylık ortalama sıcaklık ve aylık toplam tatil sayısı parametreleri arasında çok düşük (%11) düzeyde pozitif birliktelik olduğunu, SARIMA ile aylık su tüketiminin tahmininde hata oranının % 14 düzeyinde olduğunu, adaptif sezgisel model ile % 95 doğrulukla tahminler üretilebildiğini, ETM ile 2012-2022 yılları arasındaki toplam su tüketiminin, aylık su tüketimi ortalaması ve hane halkı demografisine ilişkin değerlerin, günlük toplam yağış ve günlük ortalama sıcaklık değerleri üzerinden oluşturulan ısı transfer fonksiyonu kullanılarak, % 95 doğrulukla simüle edilebildiğini göstermektedir. Sonuç olarak, araştırma sahasındaki su talebinin değişiminde takvim değişkenleri ile sıcaklık ve yağış gibi çevresel faktörlerin etkili olduğunu, sezgisel modellerin aylık pik debilerin tahmininde etkili yöntemler olduğunu ve ETM sonuçlarının verifikasyonunda bir karşılaştırma aracı olarak kullanılabilme potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir. Diğer taraftan ETM yönteminin aylık zamansal çözünürlükteki verilerin haftalık veya günlük verilere dönüştürülmesine olanak sunabilen, sentetik veri üretimi veya veri tamamlama gibi maksatlarla kullanılabilecek bir araç olduğu değerlendirilmektedir.

Abstract:
Estimating water demand is crucial for all aspects of urban water demand management, including planning, construction, operation, and expansion. Since the second half of the 19th century, numerous mathematical and statistical methods have been developed in this field. This thesis, utilizing ETM (Entropy Transfer Model), regression, time series analysis, and heuristic models, investigates the explanatory power of mentioned methodologies on monthly water consumption, commonly used in water consumption billing in Turkey. In this context, a hybrid modeling framework has been developed, encompassing time series models for univariate and multivariate analysis of monthly water consumption, along with regression, heuristic models, and ETM. The models were tested for their ability to explain variance in existing data, predict peak flows, elucidate effects of atmospheric variables on water consumption, and explain relationships between water consumption and factors such as household demographics and holiday periods. The study utilized data from 2012 to 2022 from the Ahimesut DMA connected to Ankara's municipal water network. Findings indicate that regression analysis showed a very low positive correlation (11%) between monthly water consumption and parameters including monthly total precipitation, monthly average temperature, and monthly total counts of off days. SARIMA demonstrated a 14% error rate in monthly water consumption prediction, while the adaptive heuristic model produced predictions with 95% accuracy. The ETM successfully simulated the total water consumption between 2012-2022, monthly water consumption averages, and household demographic values with 95% accuracy using a heat transfer function based on daily total precipitation and daily average temperature values. In conclusion, the study demonstrates that calendar variables and environmental factors significantly influence water demand variations in the research area. Heuristic models prove effective in predicting monthly peak flows, and ETM results show potential as a comparative tool for verification purposes. The ETM method could be beneficial for upscaling monthly data to weekly or daily data, serving purposes such as synthetic data generation or data imputation.