Yapay zekâ yöntemleri ile Fırat Havzası yağış-akış ilişkisinin belirlenmesi / Determination of rainfall-runoff relationship in Euphrates Basin with artificial intelligence methods

Abstract

Bu tez çalışmasında, Türkiye'nin en önemli su havzalarından biri olan Fırat Havzası sınırları içerisinde bulunan 28 akım gözlem istasyonuna (AGİ) ait aylık ortalama akım değerleri, Theissen çokgenleri yardımıyla eşleştirilen meteoroloji gözlem istasyonlarına (MGİ) ait aylık toplam yağış verileri kullanılarak tahmin edilmiştir. Yağış ile akış arasındaki ilişkinin kurulmasında Yapay Sinir Ağları (YSA), Genexpresyon programlama (GEP) ve Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) yöntemleri kullanılmıştır. Kullanılan yöntemlerin akım değerlerini belirlemede performansını belirlemek için Ortalama Karesel Hata (OKH), Ortalama Mutlak Göreceli Hata (OMGH) ve belirlilik katsayısı (R2) parametreleri kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, toplam 28 istasyon için yapılan akım tahminlerinde ÇDR yöntemi 2 istasyonda, GEP yöntemi 12 istasyonda, YSA yöntemi ise 14 istasyonda en başarılı model olmuştur. Özellikle ilişkiyi lineer olmayan şekilde tanımlayan GEP ve YSA yöntemlerinin yağış ile akış arasındaki ilişkiyi belirlemede oldukça başarılı olduğu görülmüştü