Kısa dönem kuraklık analizi
Short-term drought analysis
Yazar: DÖNDÜ FATMA ÇATAR
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET ALİ HINIS
Aksaray Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Yaşamın her bölümünü fiziksel, ekonomik, kalkınma, teknoloji, zirai açılardan etkileyen kuraklık, canlı yaşamı açısından en önemli doğal afetlerden birisi olarak tanımlanmaktadır. Bu yüzden su kaynakları yönetiminde ve planlamasında gerekli tedbirlerin alınabilmesi için çalışmalar yapılmakta ve literatürde pek çok kuraklık indisi ve sınıflandırılması teklif edilmektedir. Bu çalışmada,  Aksaray ve Antalya illerine ait kuraklık analizi Standartlaştırılmış Yağış İndisi ile hesaplanmış ve ileriye yönelik kuraklık tahmini için bir hibrit model gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada Aksaray ve Antalya illerine ait 1970-2020 yılları arasındaki aylık toplam yağış verileriyle farklı zamanlara ait Standartlaştırılmış Yağış İndisi (SPI) değerleri hesaplanmıştır. İkinci aşamada ise 3 ve 12 aylık yağış toplamlarıyla oluşturulan SPI3 ve SPI12 değerleri için Destek Vektör Makineleri Regresyon fonksiyonu (Lineer Çekirdek Fonksiyonu, Gaussian Çekirdek Fonksiyonu, Radyal Tabanlı Çekirdek Fonksiyonu ve Polinom Çekirdek Fonksiyonu) ile modeller oluşturularak ileriye yönelik tahminler yapılmıştır. Yapılan analizlerin tahmin gücünü artırmak için Destek Vektör Makineleri ve Dalgacık Ayrıştırma yöntemi birleştirilerek bir hibrit model oluşturulmuştur. Oluşturulan hibrit modelde on ayrı dalgacık türü (Db4, Db10, Db45, Bior3.1, Bior6.8, Coif1, Coif5, Dmey, SYM3, Haar) kullanılmıştır. Oluşturulan hibrit modeller ile gerçek kuraklık indisi değerleri karşılaştırılarak yapılan performans değerlendirmesinde Dmey, Db45 ve Bior6.8 dalgacık yöntemlerinden elde edilen sonuçların gerçek gözlem değerlerine en yakın olduğu tespit edilmiştir.

Abstract:
Drought is defined as one of the most important natural phenomena effecting almost every part of life in terms of physical, economical, developmental, technological and agricultural aspects. Therefore, many definitions have been given in the literature, classifications and indices have been proposed in order to take necessary measures in water resources management and planning. In this study, prospective drought prediction was made with rainfall data of Aksaray and Antalya provinces and a hibrit model is developed to forecast future values. In the first stage, the standardized precipitation index (SPI) values for different time scales were calculated with the monthly total rainfall data between the years 1970-2020 for Aksaray and Antalya provinces. In the second stage, models were created with Support Vector Machines Regression Function (Linear Kernel Function, Gaussian Kernel Function, Radial Based Kernel Function and Polynomial Kernel Function) for SPI3 and SPI12 values, which are formed with 3 and 12-month precipitation totals, and future predictions were made. A new hyrid model was constructed by combining Support Vector Machines and Wavelet Decomposition method to increase the predictive power of the analyzes. Ten different wavelet families (Db4, Db10, Db45, Bior3.1, Bior6.8, Coif1, Coif5, Dmey, SYM3, Haar) were used in the contructed hybrid model. Performances of models were evaluated by comparing the models with the real drought index values and it was determined that the values obtained from the hybrid model constructed by Dmey, Db45 and Bior6.8 wavelet methods were closest to the actual observation values.