Özet:

Bu çalışmada Yapay Arı Kolonisi (YAK) optimizasyon algoritması ile Anamur meteoroloji istasyonu verileri kullanarak aylık toplam açık yüzey buharlaşması modellenmiştir. Çalışmalarda Determinasyon Katsayısı (R2), Nash–Sutcliffe Etkinlik katsayısı (NSE), Ortalama Karesel Hata (Mean Squared Error, MSE) ve Yanlılık Yüzdesi (Percent Bias, PBIAS) metrikleri kullanılarak R2 ve NSE maksimizasyonu ile MSE, MSE/R2, MSE/+NSE ve PBIAS minimizasyonu uygulanarak seçilen performans metriklerinin sonucu ne derecede etkilediği araştırılmıştır. Çalışmalar sonucunda öncelikle YAK algoritmasıyla başarılı buharlaşma modellerinin oluşturulabileceği görülmüş olup, seçilen performans metriklerinin sonucu önemli derecede etkilediği çıktısı elde edilmiştir. Kullanılan amaç fonksiyonları içerisinden R2 maksimizasyonu ile elde edilen modellerde düşük tahmin/yüksek tahmin probleminin meydana geldiği ve PBIAS minimizasyonunun ise oldukça başarısız modeller ürettiği görülmüş olup en başarılı modellerin MSE/+NSE amaç fonksiyonu ile elde edildiği sonucuna ulaşılmıştır. Bu alanda literatürde daha önce uygulanmamış olan MSE/+NSE metriğinin başarılı sonuçlar elde ettiğinin gösterilmiş olması mevcut çalışmanın ana çıktısı olarak kabul edilmekte ve bu durumun çalışmanın yenilikçi kısmını oluşturduğu düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler: