Biriktirme hazneleri tasarımı ve Gediz havzası model uygulaması
Determination of probable reservoir capacity and a case study in Gediz basin
Yazar: ELİF ÇAĞDA KANDEMİR
Danışman: YRD. DOÇ. CAHİT YERDELEN
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering ; İstatistik = Statistics
Dizin: Gediz Deltası = Gediz Delta

Özet:
Bu çalışmada, Gediz Havzası uygulama alanı olarak seçilerek ön tasarım yöntemleri ve yapay sinir ağları yöntemi ile olası biriktirme haznesi kapasiteleri belirlenmiştir. Pek çok yöntemin aynı havza üzerinde bütün istasyonlarda uygulanması sonucunda yöntemler arasındaki üstünlükler ve eksiklikler açıklanmaya çalışılmış, ayrıca çalışma sonunda elde edilen verilerle hidrolojinin bu dalıyla ilgilenen araştırmacılara bir kaynak teşkil etmesi amaçlanmıştır.Sunulan yüksek lisans tez çalışmasında, Gediz Havzasında, yükseklikleri 23 m ile 790 m arasında, alanları 64 km2 ile 15616 km2 arasında değişen, 27 ile 44 yıl arasında akım gözlemine sahip Elektrik İşleri Etüt İdaresi (EİEİ)'ne ait 10 akış gözlem istasyonunun akım verileri havzadaki olası biriktirme haznelerinin tasarımı için kullanılmıştır. Çalışmaya başlamadan önce veriler incelendiğinde 509, 510, 514, 515, 518, 522 ve 525 akım gözlem istasyonlarında (AGİ) gözlem serilerinde eksiklikler olduğu görülmüştür. Bu nedenle biriktirme haznesi hacmi hesaplarına geçmeden önce eksik gözlemlerin tamamlanması ve tam veri setlerinin elde edilmesi üzerinde çalışılmıştır.Eksik akım gözlemlerinin tamamlanması için en çok eksik akım verisine sahip AGİ 509 baz istasyon alınarak lineer interpolasyon, ortalama değer, oran, korelasyon ve yapay sinir ağları yöntemleri ile tamamlamalar yapılmış ve sonuçta yapay sinir ağlarının gerçek değerlere en yakın akım değerleri verdiği görülmüştür. Böylelikle eksik akım gözleminin bulunduğu diğer istasyonlar da yapay sinir ağları yöntemiyle tam seriler haline getirilmiştir.Ön tasarım yöntemleri ve yapay sinir ağları (YSA) modellemesiyle biriktirme haznesi hacimleri hesaplanarak yöntemlerin uygulanması arasındaki farklılıklar elde edilmiştir. Böylece bu çalışmanın ileride Gediz Havzası'nda yapılacak olan çalışmalara ışık tutması hedeflenmiştir.

Abstract:
In this study, probable reservoir capacities were estimated by preliminary methods and artificial neural network (ANN) modeling in Gediz Basin selected as a case study. The advantages and disadvantages among methods were investigated on the basis of application of all methods in the same basin and in this sense it is aimed that this study will be a reference for the researchers interested in this branch of hydrology.In presented study, the flow dataset of 10 streamflow gauging station incidents to General Directorate of Electrical Power Resources Survey and Development Administration (EIEI), are used for reservoir design whose data period extends from 27 to 44 years and also the values of height alternate from 23 m to 790 m and area from 64 km2 to 15616 km2. Before starting to study, it has seen that the dataset of 509, 510, 514, 515, 518, 522 and 525 have data gaps. So before computations of estimation of reservoir capacities, data gaps were infilled and the completed dataset were obtained.Station 509 was taken as a case study because of having more missing data than other stations and then linear interpolation, mean value, hot-deck, correlation and artificial neural network methods were used to overcome missing flow data problem. As a result, it was obtained artificial neural network has given the best results so all stations which had data gaps infilled by ANN.The reservoir capacity results obtained by preliminary methods and ANN modeling are compared to achieve the advantages and disadvantages of methods. It is aimed that this study can be a guide for coming studies on Gediz Basin.