İki farklı taşkın öteleme metodu ile yaprak alan indeksinin dağılı hidrolojik model kalibrasyonuna etkisi
Effect of two flood routing methods and leaf area index on the calibration of a distributed hydrologic model
Yazar: AHMET BİLAL SAĞ
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET ÖZGER
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Akış modelleri = Flow models ; Hidrolojik modelleme = Hydrological modelling ; Taşkın ötelenmesi = Flood routing

Özet:
Dünya üzerinde bir havzadaki toplam akımı belirleyebilmek için kullanılan birçok metot, amaç fonksiyonu ve etki eden diğer parametreler vardır. Yapılan bu çalışmada metot, yöntem, amaç fonksiyonları ve yaprak alan indeksi (LAI) tanıtılmış olup bunlar hakkında detaylı bilgiler verilmiştir.
Burada kullandığımız metot, yöntem ve amaç fonksiyonları hidrolojinin dışında da birçok alanda kullanılmaktadır. Bunun sebebi ise bunların hepsinin matematik yöntem olduğundan çok çeşitli konularda da bu yöntem ve amaç fonksiyonlarının kullanıldığını görebilmekteyiz.
Bundan dolayı her bir metoda, amaç fonksiyonuna bakmamız ve bunların her birini çeşitli varyasyonlarda kullanmamız gereklidir. Bu şekilde en iyi sonuç veren, zamandan en iyi tasarruf ettiren yöntemi bulmamıza olanak sağlayacaktır. Böylelikle yapılacak diğer çalışmalar daha kısa ve etkin bir biçimde ortaya çıkabilir.
Metotların ve amaç fonksiyonlarının hidrolojik modellerdeki kalibrasyonuna etkisini incelediğimiz bu çalışmada yapılan çalışmalar şunlardır;
Bölüm 1'de tezin amacı ve yapılan çalışmalar detaylı bir şekilde anlatılmıştır. Böylece kısa da olsa tezin nasıl ve neden yazıldığı soruları cevaplanmıştır.
Bölüm 2'de ise bu çalışmanın yapıldığı Danimarka'da bulunan Skjern Havzası tanıtılmıştır. Hesaplamarımız bu havzadaki verilere dayanmaktadır.
Bölüm 3'te kullandığımız metot, yöntem, amaç fonksiyonu ve yaprak alan indeksi (LAI) tanıtılmıştır. Dynamically dimensioned search (DDS) metodu bütün çalışmada kullanılmıştır.
Muskingum ve Adaptif öteleme yöntemleri, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Ln NSE, Kling-Gupta Efficiency (KGE) ve Sum of squared error (SSE) amaç fonksiyonları ve yaprak alan indeksi (LAI) girdisinin açık veya kapalı olmasına bakılmış bu sebeple toplamda 16 farklı veri elde edilmiştir.
Bölüm 4'te DDS metot kullanılan programdaki diğer yöntemler, amaç fonksiyonları ve yaprak alan indeksi sonucunda oluşan veriler dikkate alınıp önce Notepad++ programına ardından da Excel programına aktarılmıştır.
Excel programına aktarıldıktan sonra iterasyon sayısını belirleyeceğimiz grafik ortaya çıkmıştır. Bunun dışındaki diğer veride ise yapılan toplam hatalar bulunup bu şekilde hangi yöntem, amaç fonksiyonu ve LAI girdisi kullanmamız gerektiğini görmüş olduk.
Bölüm 5'te sonuç ve öneri kısmı bulunmaktadır. Elde ettiğimiz bu verilerin ışığında DDS metot ile mesoscale hydrological model (mHM) programı kullanılarak yapılan kalibrasyonlarda iterasyon sayısını yaklaşık 20 alabiliriz. Bu sayının optimum değer olduğunu bütün denenen öteleme metotları, amaç fonksiyonları ve yaprak alan indeksine göre söyleyebiliriz. İterasyon sayısını 100'den 20'ye düşürdüğümüzde zamandan büyük oranda tasarruf edilmiş olunur. Bu oran yaklaşık 5 katıdır. Yapacağımız işin büyüklüğünü göz önüne alırsak hem zamandan hem de ekonomik açıdan kar elde edilmiş olunur.
Bundan dolayı seçilen havzanın büyülüğü de dikkate alınıp, mHM programı ile kalibrasyonu yapılacak ise iterasyon sayısının bu kadar büyük tutulmamasının faydası olacağı görülmüştür.

Abstract:
Water is a life source without any alternative for all living beings on the planet Earth. All humans, animals, plants and other life forms need it for their whole life time. Consequently, people devoleped hydrological projects for the optimal use of water due to a lot of purposes so as to make use of water.
One of this useful project is finding discharge from basins. As a result of this, we want to know how to find best results and how to calibrate models.
There are a lot of benefits of finding discharge on any water sources such as we can prevent floods, build water structures according to this data. Also we can use as an irrigation area.
Therefore, we should always focus on finding new methods and new calibration techniques in order to find optimum discharge and other values of water sources. Otherwise, we can not benefit from them efficiently and animals,plants and other life forms may suffer. In developed countries, they study on this everyday and build water structures based on new values.
In the world, there are plenty of algorithms, methods, objective functions and other parameters that adjust flow on a basin. This study inform us that methods, objective functions and leaf area index.
We can use these methods, objective functions other than hydrological area. Because of this, these are all relate to mathematical equations. Thus, we may see these methods any other area's research.
As a result of this, we should check every method, objective function and use each of it in many variations in order to get the best result from calibrating the model.
Also we save time and money when we use correct method, objective function and leaf area index. When we use correct method, objective function and leaf area index we can find optimum result in a short time.
In this study, we aim on effects of methods, objective functions and leaf area index on the calibration od a distributed hydrologic model.
In the Chapter 1, purpose of thesis is expLAIned. Furthermore, detailed informations were given about research.
It is expLAIned that we aim for the best optimization for hydrological models. We use mHM program so as to find good results.
Furthermore, Notepad++ and Excel programs are used to get the values of daily discharges and dds results. In the Chapter 2, our research project based on Skjern basin in Denmark. So the basin area explained and gives us detailed informations. All calculations stand on Skjern basin area.
In the Chapter 3, methods, oblective functions and leaf area index are introduced. Dynamically Dimensioned Search (DDS) algorithm used on this research due to its efficiency. Other algorithms such as MCMC, Simulated Annealing and SCE are not used.
There are two routing methods which are Muskingum routing method and Adaptive time step routing method. NSE, Ln NSE, KGE and SSE are used as objective functions. Also we give leaf area index (LAI) value whether 0 or 1 in order to turn it off and on. When we give LAI input 1 it means it is on. When we give LAI input 0 than it is gonna be off.
We have 2 methods, 4 objective functions and 2 LAI input values. As a result of this, 16 different data are collected.
In the Chapter 4 shows us results of this calibration of the model. Dynamically Dimensioned Search is always used.
However, as we mention before there are Muskingum and Adaptive routing methods, NSE, Ln NSE, KGE and SSE objective functions and lastly 2 LAI input values which are 0 or 1.
We obtained data for Muskingum method, NSE objective function and LAI input 1, Muskingum method, NSE objective function and LAI input 0, Adaptive method, NSE objective function and LAI input 1, Adaptive method, NSE objective function and LAI input 0, Muskingum method, Ln NSE objective function and LAI input 1, Muskingum method, Ln NSE objective function and LAI input 0, Adaptive method, Ln NSE objective function and LAI input 1, Adaptive method, Ln NSE objective function and LAI input 0, Muskingum method, KGE objective function and LAI input 1, Muskingum method, KGE objective function and LAI input 0, Adaptive method, KGE objective function and LAI input 1, Adaptive method, KGE objective function and LAI input 0, Muskingum method, SSE objective function and LAI input 1, Muskingum method, SSE objective function and LAI input 0, Adaptive method, SSE objective function and LAI input 1, Adaptive method, SSE objective function and LAI input 0.
We collected data each of this then outputs opened on Notepad++ then transferred into Excel in order to find total error and optimum iteration number.
In the Chapter 5, it is emphasized that we should use mHM to calibrate hydrological model.
In the lights of this research when we use Dynamically Dimensioned Search as an algorithm for mHM program we can take iteration number as 20. We can say that this number is the optimum number due to results of the all methods, objective functions and leaf area index.
When we drop iteration number from 100 to 20 we save up to 5 times in time and save money. Because when we use 100 iteration number computer process in approximately 3 hours. However, when we take iteration number as 20 it last just 35 minutes.
Therefore, we should check basin area for this and run calibration for model in order to find optimum result. It is recommended that if a model is calibrated by using mHM programme iteration number should not take any higher values than 20 or some case 30.