Regresyon ve Yapay Sinir Ağları Yöntemleri ile Akarsularda Askıda Katı Madde Konsantrasyonu Tahmini
Estimation of Total Suspended Solids Concentration in Streams Using Regression and Artificial Neural Networks Methods
Yazar: Mete, Betül; Nacar, Sinan; Bayram, Adem; Baki, Osman Tuğrul
Dergi: Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, Vol. 9 No. 1, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Askıda Katı Madde,Regresyon Analizi,Sera Deresi Havzası,Yapay Sinir Ağları ; Total Suspended Solids,Regression Analysis,Sera Stream Watershed,Artificial Neural Networks

Bu çalışmada bir akarsu havzasında takibi yapılan askıda katı madde (AKM) konsantrasyonu kapsamında, mansap verilerinden memba değerlerinin tahmin edilebilirliği hem regresyon analizinin doğrusal, üs, üstel ve kuadratik fonksiyonlara uygulanması hem de yapay sinir ağları (YSA) yöntemi ile araştırılmıştır. Kullanılan veriler Sera Deresi Havzası’nda (Trabzon) seçilen sekiz gözlem istasyonunda Haziran 2019-Mart 2020 döneminde 40 kez gerçekleştirilen örnekleme çalışmaları kapsamında elde edilmiş AKM verileridir. İstasyonlar memba (ilk dördü) ve mansap (son dördü) olarak iki gruba ayrılmıştır. Mansap verilerinin %50’si (iki istasyon) eğitim, %25’i (bir istasyon) doğrulama ve kalan %25’i (bir istasyon) test aşamasında kullanılmıştır. Farklı bağımsız değişken kombinasyonlarına sahip iki model oluşturulmuş olup ilk modelde (M1) sadece AKM verileri, diğer modelde (M2) ise AKM verilerinin yanı sıra örnekleme tarihlerine ait ay ve hafta bilgileri sayısallaştırılmış ve kullanılmıştır. Modellerin ve yöntemlerin tahmin performanslarının değerlendirilmesinde ortalama karesel hatanın karekökü, ortalama mutlak hata ve Nash-Sutcliffe (NS) verimlilik katsayısı olmak üzere üç farklı istatistik kullanılmıştır. Regresyon analizinde en iyi tahmin sonuçları üs fonksiyondan elde edilmiş olup YSA yönteminin regresyon analizine kıyasla daha iyi sonuçlar verdiği belirlenmiştir. Her iki yöntemde de M2 genel olarak daha iyi bir performans göstermiştir. YSA yönteminde M1 ve M2’den hesap edilen NS verimlilik katsayıları eğitim veri seti için sırasıyla 0.980 ve 0.997 ve test veri seti için ise 0.978 ve 0.978 olarak hesaplanmıştır. Bu değerler ile AKM modelleme çalışmalarında, gerçek verilerin ait olduğu tarih bilgilerinin bağımsız değişken olarak kullanımının model performansını olumlu etkileyeceği anlaşılmıştır. Bu çalışma kapsamında, akarsu havzalarının mansap tarafı AKM verilerinden memba tarafı AKM değerlerinin başarılı bir şekilde tahmin edilebileceği sonucuna ulaşılmıştır.

In this study considering total suspended solids (TSS) parameter monitored in a stream watershed, the predictability of upstream values from downstream data was investigated using regression analysis, which were applied to linear, power, exponential, and quadratic functions, and artificial neural networks (ANNs) method. The data were obtained within the scope of sampling studies carried out 40 times between June 2019 and March 2020 at eight monitoring stations selected in the Sera Stream Watershed (Trabzon). The monitoring stations were divided into two groups as upstream, the first four, and downstream, the last four, stations. Half of downstream data (two stations) was used for training, a quarter (one station) for validation, and the rest (one station) for testing. Two models with different combinations of independent variables were established. In the first model (M1), only the TSS values, and in the other model (M2), the month and week information of the sampling dates were digitized and used as independent variables, in addition to the TSS values. Root mean square error, mean absolute error, and Nash-Sutcliffe (NS) efficiency coefficient statistics were used to evaluate the model and method performances. Compared to other functions, the power one had the best estimation results in the regression analysis. On the other hand, the ANNs method gave better results than the regression analysis. In both methods, M2 performed better overall. In the ANNs method, the NS efficiency coefficients obtained from M1 and M2 were calculated as 0.980 and 0.997, respectively, for the training, and 0.978 and 0.978, respectively, for the testing data sets. Considering the efficiency values, it has been understood that the use of date information as an independent variable will positively affect the model performance in the stream TSS modeling studies. Within the scope of this study, it has been concluded that upstream TSS values can be successfully estimated from downstream TSS data in stream watersheds.