Buharlaşma, hidrolojik çevrimin ana bileşenlerinden biri olarak su kaynaklarının etkin ve verimli yönetiminde önemli bir rol oynamaktadır. Buharlaşmanın tahmin edilmesi için literatürde önerilen ampirik yöntemler mevcut olmasına rağmen, buharlaşma sürecinin karmaşık yapısı ve ampirik formüller içerisinde kullanılacak verilerin bulunabilirliği nedeniyle performansları tatminkâr değildir. Bu nedenle bu çalışmada Şanlıurfa ve Diyarbakır istasyonlarındaki tava buharlaşma değerleri Yapay Sinir Ağları (YSA), Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ve Gen Ekspresyon Programlama (GEP) yöntemleri ile sadece ortalama sıcaklık değerleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Buharlaşmanın tahmin edilmesinde kullanılan tüm yöntemler kısıtlı veriye rağmen başarılı sonuçlar verdiği görülmüş, GEP yönteminin ise çok az da olsa daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Çalışma sonucunda ele alınan istasyonlar için aylık buharlaşma değerlerinin tahmin edilmesi için GEP yöntemi ile elde edilen formül sunulmuştur.
Boiling plays an important role in the efficient and efficient management of water resources as one of the main components of the hydraulic environment. Although the empirical methods suggested in literature for prediction of steam are available, the performance is not satisfying due to the complex structure of the steam process and the availability of data to be used in the empirical formulas. Therefore, in this study, the dust evaporation values in Sanlıurfa and Diyarbakır stations were predicted using only average temperature values with the artificial nerve networks (YSA), the adjusted network-based bully logic output system (ANFIS) and gene expression programming (GEP) methods. All the methods used in the prediction of steam has been shown to give successful results despite limited data, and the GEP method has been shown to give much better results. The study has presented the formula obtained by the GEP method to estimate the monthly evaporation values for the stations addressed.