Parametrik havza modellemesi ile akım tahmini: Köprüçay Nehri havzası
Forecasting of flow by parametric watershed modelling: The Köprüçay River basin
Yazar: KEMAL SAPLIOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. MESUT ÇİMEN
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Akış = Flow ; Havza yönetimi = Basin management ; Köprüçay havzası = Köprüçay basin ; Sayısal yükseklik modelleri = Digital elevation models ; Yağışlar = Rainfall

Özet:
Su kaynaklarının doğru ve etkin biçimde kullanılabilmesi için gerekli analizlerin güvenilir şekilde yapılabilmesi gerekmektedir. Yapılan bu analizlerin güvenilir olması, çalışmanın yapılacağı alan üzerindeki veri sayısının çokluğu ve doğruluğundan geçmektedir. Fakat sayı olarak fazla ve nitelik olarak doğru veriyi elde etmek hem masraflı ve hem de zaman gerektiren bir olaydır. Bir takım hidrolojik ve hidrolik modellerin üretilmesi ve kullanılması ile bu eksikliğe bir çözüm bulmaya çalışılmaktadır.Bu çalışmada Müteferrik Orta Akdeniz suları içerisinde yer alan Köprüçay Nehri havzasının parametrik olarak modellenmesine çalışılmıştır. Havzanın tamamı 500x500 metre büyüklüğünde hücrelere bölünmüştür. Daha sonra bu hücreler yardımı ile havza sınırları ve su toplama kanalları belirlenmiştir. İşlemler tamamlandıktan sonra her hücreye eğim, jeolojik yapı ve bitki örtüsü katmanlar halinde işlenmiştir. İşlenen bu özelliklerin yanı sıra mevsimsel etkiler de göz önünde bulundurularak her hücre için mevsime ait akış katsayıları bulanık mantık modeli kullanılarak tespit edilmiştir. Thiessen çokgenleri yardımı ile havzaya etki eden yağış istasyonları ve bunların havzadaki etki alanları bulunmuştur. Daha sonra havzaya etki eden yağış istasyonlarında bazı yıllara ait verilerin olmadığı tespit edilmiş ve bu verilerin tamamlanabilmesi için ağırlıklı ortalama, harmonik ortalama, çoklu regresyon ve yapay sinir ağları yöntemlerinden faydalanılarak modeller kurulmuştur. Kurulan bu modeller test edilerek hangi istasyonda hangi modelin kullanılabileceği tespit edilmiş ve bu modellere göre eksik olan yağış verileri tamamlanmıştır.Bir sonraki aşamada, yağış verileri ve akış katsayıları kullanılarak her bir yağış sonucunda her bir hücrede oluşabilecek akış miktarı tespit edilmiştir. Bu aşamadaki modelin test edilebilmesi için havza üzerinde kurulmuş olan debi ölçüm istasyonlarından faydalanılmaya çalışılmış ancak bu verilerin sadece bir yağış sonucunda değil aynı zamanda önceki günlerde meydana gelen yüzeysel akış ve taban akışı değerlerinden oluşması ve süreklilik arz eden bir çekilme olayına maruz kalmasından dolayı kıyas yapılamayacağı düşünülmüştür. Bu nedenle akarsuyun taban akışının ayrılması ile ilgili yeni bir yöntem teklif edilmiş ve eldeki verilerle teklif edilen bu yöntem test edilmiştir. Taban akışının yanı sıra yüzeysel çekilmeler için her aya ait 12 adet çekilme katsayısı eldeki mevcut çekilme verileri ve Bousinesq denklemi yardımı ile tespit edilmiştir. Ayrıca modelde kullanılacak test verileri arttırıp eksik akım verilerinin tamamlanması için YSA kullanılarak bir yöntem geliştirilmiş ve bu yöntem eldeki mevcut veriler ile test edilmiştir.Sonuçta, akış katsayıları ve yağış değerlerinden elde edilen yüzeysel akış, teklif edilen taban akışı ayırma yöntemi kullanılarak belirlenen taban akışı ve yüzeysel çekilme katsayılarının kombine edilmesi ile parametrik havza modellemesi tamamlanmıştır. Sunulan bu model mevcut veriler yardımı ile test edilmiş ve kullanılabilir olduğu görülmüştür. Bu çalışmanın en önemli katkısı, göz önüne alınan akarsu havzasında ölçüm verisi bulunmayan herhangi bir noktada yapılacak olan bir akarsu yapısı ya da su yönetimi ile ilgili bir çalışmada kullanılmak üzere su kaynaklarında çok büyük öneme sahip akış hidrografı değerlerinin elde edilmesi olacaktır.

Abstract:
The necessary analyses must be done trustworthily for using water resources accurately and efficiently. Reliability of these analyses depends on the number and accuracy of the data relating to investigated area. But it is too difficult and costly work to obtain various accurate data. A solution method must be developed for this necessity, by obtaining and using hydrological and hydraulic models.In this study, parametrically modeling of Köprüçay River Basin located in the middle of Mediterranean waters is studied. The entire basin is divided into cells with the size of 500 meters to 500 meters. Then, watershed boundaries and water collection channels are determined with the aid of these cells. After these operations are completed, the cellular information (slope, geological structure and vegetation) is entered in each layer. In addition to these processed features, flow coefficients are determined via fuzzy logic model by taking into account seasonal effects for each cell. Rainfall stations that are affecting on basin and their domains are found with the aid of Thiessen polygons. Then, it is determined that the data relating to some years of rainfall stations that are affecting the basin are not available and so, models are established by using weighted mean, harmonic mean, multiple regression and artificial neural networks for completing these data. After testing these models, which of these models can be used at which station is determined and missing rainfall data have been completed according to these models.In the next stage, the amounts of flow that may occur in each cell have been identified with rainfall data and flow coefficients. At this stage, flow measurements stations are used for testing this model, but a comparison can not be made due to these data are comprised of not only a result of rainfall but also surface and base flow that are happened the days before, and it is subjected to continuous recession. Therefore, a new method is proposed for separation of base flow and this new model is verified with available data. In addition to base flow, twelve recession coefficient relating to each month for is determined surface recession by using available recession data and Bousinesq equation. Furthermore, a new model is developed by using neural networks for increasing the numbers of test data that are used in model and completing the missing data, consequently this model is verified with the aid of existing data.Finally, parametric basin model is completed with by combining surface flow that is obtained from flow coefficient and rainfall values, base flow that is determined by using proposed base flow separating model, and surface recession coefficient. Presented model is tested with existing data and it is validated. The most important contribution of this study is obtaining flow hydrograph, which can be used in a study about river structure that will be built at any point of the river basin with no measurement data or water method.