DSİ 7. bölge illeri yıllık süreli günlük maksimum yağışları için en uygun dağılımların FRANMOD modeli ile belirlenmesi
Determination of the best fit distributions with FRANMOD model of daily maximum precipitation data for annual period of DSI 7. district provinces
Yazar: HAKAN GÖKTÜRK
Danışman: PROF. DR. TEKİN ÖZTEKİN
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Ziraat = Agriculture ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering ; İstatistik = Statistics

Özet:
Su kaynaklarının temel girdisi rastgele değişkenliği fazla olan yağışlardır. Su yapılarının proje, tasarım ve boyutlandırılmasının emniyetli ve ekonomik yapılabilmesi için gelecek yıllık süreli günlük maksimum yağış miktarlarının tahmin edilmesi gerekmektedir. Frekans analizleri ile güvenilir ve gerçekçi tahminlerin yapılabilmesi, veri dizileri için en uygun olasılık dağılım birleşiminin doğru belirlenebilmesine bağlıdır. Bu çalışma ile DSİ 7'nci Bölge Müdürlüğü faaliyet alanı içinde bulunan, gözlem süresi en az 30 yıl olan 37 yağış gözlem istasyonunda ölçülen yıllık süreli günlük maksimum yağış dizilerine, 32 adet sürekli olasılık dağılımın 11 parametre tahmin yöntemiyle oluşturduğu 87 olasılık dağılım birleşimi, FRANMOD modeliyle uygulanmıştır. En uygun dağılımı belirlemek için, Kolmogorov-Smirnov, 1-1 doğrusundan olan ortalama sapma, Anderson-Darling, değiştirilmiş Anderson-Darling, ortalama sapma ve yeterlilik katsayısı uygunluk testleri kullanılmıştır. Belirlenen en uygun dağılımların yağış gözlem istasyonuna göre farklılık gösterdiği bulunmuştur. Uygunluk test istatistiklerinin ağırlıklı değerlendirilmesi sonucunda ise yıllık süreli günlük maksimum yağış dizilerini en iyi temsil eden birinci dağılım, Beş Parametreli Wakeby (WA5), ikinci dağılım Üç Parametreli Beta-P (BP3) ve üçüncü en uygun dağılım ise Üç Parametreli Genelleştirilmiş Lojistik (GL3) dağılımı olmuştur. Bu üç dağılım diğer dağılımlara göre belirgin bir şekilde iyi sonuçlar vermiştir. Bu tez çalışmasının Amasya, Tokat, Samsun, Sinop ve Ordu illeri başta olmak üzere Yeşilırmak havzasında yapılacak olan hidrolojik çalışmalarda ve tüm hidrolik yapıların tasarım aşamasında yol gösterici olması, ülke ve bölgenin sürdürülebilir kalkınmasına katkı sağlaması beklenmektedir.

Abstract:
The main input of water resources is rainfall with a high random variability. In order to plan and design water structures safely and economically, future yearly daily maximum rainfall quantities must be reliably estimated. The ability to make reliable and realistic estimates with frequency analysis depends on the correct determination of the best fitting optimal probability distribution for the data sequences. This study has been applied with the 87 probability distribution association, FRANMOD model, which is formed by 11 parameters estimation method of 32 continuous probability distributions to the yearly daily maximum rainfall series measured at 37 rainfall observation stations for at least 30 years in the field of activity of DSİ 7th Region Directorate. To determine the optimal distribution, the fitting test statistics of Kolmogorov-Smirnov, mean deviation from 1-1 line, Anderson-Darling, modified Anderson-Darling, average deviation, and adequacy coefficient were used. It was found that the most suitable distributions determined differ according to rainfall observation station. As a result of the weighted evaluation of the fitting test statistics, the first distribution which best represents the yearly daily maximum precipitation series is the Five Parameter Wakeby (WA5), the second distribution is the Three Parameter Beta-P (BP3), and the third most suitable distribution is the Three Parameter Generalized Logistics (GL3) distribution. These there distributions have achieved distinguish good results comparing to the other distributions. This study of thesis is expected to be a guide in the hydrological works and in the course of designing all hydraulic structures within the Yeşilırmak basin basically Amasya, Tokat, Samsun, Sinop and Ordu provinces and to contribute sustainable development to the area and entire country.