Taşkın frekans analizinde kullanılan değişik dağılımların Konya Havzası yıllık pik akım serilerine uygulanıp karşılaştırılması /
Yazar: NACİ BÜYÜKKARACIĞAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ERCAN KAHYA
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 1997
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Akarsular = Streams ; Akış modelleri = Flow models ; Konya Havzası = Konya Basin ; Taşkın frekans analizi = Flood frequency analysis

Özet:
ÖZET Yüksek Lisans Tezi TAŞKIN FREKANS ANALİZİNDE KULLANILAN DEĞİŞİK DAĞILIMLARIN KONYA HAVZASI YILLIK PİK AKIM SERİLERİNE UYGULANIP KARŞILAŞTIRILMASI Naci Büyükkaracığan Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Yrd. Doç. Dr. Ercan Kahya 1997, 97 Sayfa Jüri: Yrd. Doç. Dr. Ercan Kahya Prof. Dr. Saim Karakaplan Yrd. Doç.Dr. Atilla Dorum Bu çalışmada, öncelikle, taşkın frekans analizindeki bağımsızlık tezinin geçerliliğini incelemek amacıyla, beş bağımlılık testi (otokorelasyon, medyanı çaprazlama, dönüm noktalan, sıra farklılık ve Spearman sıralı seri korelasyon katsayısı), Konya Havzası'nda bulunan 13 akarsuya ait yıllık pik akım serilerine uygulanmıştır. Kullanılan testlerin en az ikisine göre onüç akarsuyun sadece bir tanesi bağımlı bir karakter sergilemiştir. Genel olarak, bağımsızlık tezinin Konya Havzası'nda bulunan akarsular için geçerli olduğu söylenebilir. Bununla birlikte, taban akımı analizi sonucunda, yıllık pik akımların birinci seri otokorelasyon katsayıları ile havzadaki su tutma kapasitesi arasında dikkat çekici bir ilişki olmadığı sonucuna varılmıştır. Daha sonra, en uygun olasılık dağılım modelinin belirlenmesi için, iki ve üç parametreli log-normal,Gumbel, Pearson-3, log-Pearson-3, Log-Boughton, log- logistic, ekstrem değerler dağılımları 12 istasyona ait yıllık pik akım serilerine uygulanmıştır. Bu dağılımların çoğunun parametreleri, momentler, maksimum olabilirlik, olasılık ağırlıklı momentler ve L momentler yöntemleri ile tahmin edilmiştir. Modellerin en uygununu belirlemek amacıyla, klasik uygunluk testleri, khi-kare ve Kolmogorov-Smirnov testleri istatistikleri de hesaplanmıştır. Bu testlerin değerlendirmelerine göre, Log-Pearson -3 'ün diğerlerine göre daha uygun bir model olduğu sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler: bağımlılık testleri, olasılık dağılımları, taşlan frekans analizi, uygunluk testleri, yıllık pik akım.

Abstract:
ABSTRACT MS Thesis A COMPARISON OF VARIOUS DISTRIBUTIONS USED IN FREQUENCY ANALYSIS APPLYING TO ANNUAL PEAK SERD2S OF KONYA BASIN Naci Büyükkaracığan Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Civil Engineering Supervisor : Assist. Prof. Dr. Ercan Kahya 1997, 97 Page Jury: Assist Prof. Dr. Ercan Kahya Prof.Dr.Saim Karakaplan Assist. Prof. Dr. Atilla Dorum Five dependence tests (autocorrelation, median crossing, turning points, rank difference, and Spearman rank order correlation coefficient) were applied to annual peak flow data for 13 streams in Konya basin, Turkey, in order to examine the validity of independence assumption on flood frequency analysis. Only one of the thirteen streams exhibited a dependence characteristic by at least two of tests used. In general, the independence assumption is said to be valid for streams in Konya basin. A baseflow analysis was carried out to evaluate the fact that a significant first order autocorrelation coefficient of annual peak flows results from the storage carryover in the watershed. After then, two and three parameter log-normal, Gumbel, Pearson-3, log- Pearson-3, Log-Boughton, log-logistic and general extreme value distributions were applied to annual peak series of 12 Stations, in Konya Basin. In order to find out the most suitable ones of the models used, statistics of classical goodness-of-fit tests, chi-squared and Kolmogorov-Srnirnov also were computed. According to evaluations of these tests, it is concluded that Log-Pearson-3 is more suitable model than the others. Key Words: annual peak flows, dependence tests, flood frequency analysis, goodness-of-fit tests, probability distributions.