Abstract:

Bu çalışmada Doğu Karadeniz Havzası’nda bulunan 2020 yılında büyük bir taşkın felaketinin yaşandığı Aksu Deresi alt havzası için gelecek akım modellemesi yapılmıştır. Modelleme için Devlet Su İşleri’nden elde edilen akım verileri, Meteoroloji Genel Müdürlüğü’nden elde edilen yağış ve buhar basıncı verileri kullanılmıştır. Oluşturulacak akım modeli için Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Klasik Regresyon (KR) yöntemleri tercih edilmiştir. Buhar basıncı, yağış ve geçmiş akış verileri kullanılarak 14 farklı girdi modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan bu girdi modelleri Çok Katmanlı YSA (ÇK-YSA) yöntemi ile oluşturulan akış tahmin modeli ile denenmiştir. Akış tahmin modellerinin tahmin performansları Ortalama Hata Kareleri Karekökü (RMSE), Korelasyon Katsayısı (r), Rölatif Hata (RH), Nash-Sutcliffe Belirlilik Katsayısı (E) ve Ortalama Mutlak Hata (OMH) kriterleri kullanılarak tespit edilmiş ve ÇK-YSA modelinde performansı en yüksek girdi modeli Klasik Çoklu Regresyon (ÇR) yöntemi ile denenmiştir. Bölgede akış tahmin performansı en yüksek model ÇK-YSA ile oluşturulan M10 girdi seti ile çalıştırılan model olmuştur. Çalışmada geleceğe dönük tahmin edilmiş debi değerleri, taşkın koruma tesisleri, hidroelektrik santral tesisleri, arıtma tesisleri gibi yapıların projelendirme aşamasında proje debisini belirlemek üzere kullanılan aşılma olasılıklarına göre değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, ÇR yönteminde makine öğrenmesi gerçekleştiren modellerde olduğu gibi gün gecikmeli girdi seti kullanımının performansı arttırdığı, bölgede akış tahmin modellemesinde ÇK-YSA yönteminin ÇR yönteminden daha başarılı olduğu ve proje debisi belirlemek için uygunluğu belirlenmiştir.

Keywords: