Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

• 3
• 2
• 1
• 1

• ArticleAçık Erişim2021/r/ebyu/20886
  Standartlaştırılmış yağış indeksi hesabında kullanılan dağılım fonksiyonu etkisinin ve kuraklık karakteristiklerinin araştırılması

  Katipoğlu, Okan Mert; Acar, Resat

  Yağışın tipi ve yapısı; yükseklik, yer şekilleri, bitki örtüsü, deniz akıntıları, denize yakınlık ve uzaklık gibi parametrelere göre değişiklik göstermektedir. Bu nedenle yağış verilerinin tek bir dağılım ile ifadesi oldukça zordur. Yapılan çalışmada yağış verilerine hidrolojide sıkça kullanılan Gamma, Lognormal, Genelleştirilmiş Ekstrem Değer (GED), Weibull, Normal, Lojistik, Loglojistik dağılımları uydurularak elde edilen Standartlaştırılmış Yağış İndeksi (SYİ) ve Gamma SYİ değerlerinin hesaplanması ve bu değerlere run teorisi uygulanarak elde edilen kuraklık karakteristiklerinin karşılaştırılması amaçlanmıştır. Yağış verilerine en iyi uyan olasılık yoğunluk fonksiyonunun belirlenmesinde Kolmogorov-Smirnov (K-S), Anderson-Darling (A-D) ve Ki-kare (χ2) testleri ve grafiksel metotlar kullanılmıştır. Analizler sonucunda, Fırat havzasındaki yağışları GED dağılımının, Gamma dağılımından daha iyi temsil ettiği ve hesaplanan SYİ değerlerinde ortalama %2 sapma meydana geldiği tespit edilmiştir. Ayrıca havzada şiddetli ve uzun süreli kuraklıklar dikkat çekmektedir. Bu sebeple havzada kuraklık önlemlerinin alınması, kuraklık azaltma stratejilerinin geliştirilmesi ve sürekli bir şekilde uygulanması, su tasarrufunun sağlanması, kurak dönemlerde sigorta görevi gören yeraltı sularının korunması, sulama sistemlerinin modernleşmesi ve iklim değişikliğine karşı tedbirlerin alınması gerekmektedir.

  • 
  • 
  RDL Kalıcı Kaydıİncele
• ArticleAçık Erişim2021/r/ebyu/20832
  Determination of Meteorological and Hydrological Drought Maps with Various Interpolation Methods in the Euphrates Basin

  Katipoğlu, Okan Mert; Acar, Resat

  Drought is a natural disaster that adversely affects various sectors such as hydroelectric power generation, health, industry, tourism, economy, agriculture and animal husbandry. For this reason, monitoring, determining the spatio-temporal distribution, and managing drought risks by taking precautions are of great importance. In this study, it is aimed to map the spatio-temporal changes of various meteorological and hydrological droughts in the Euphrates Basin according to drought classes with Kriging, Radial Based Function (RBF) and Inverse Distance Weighting (IDW) interpolation methods and to evaluate the drought risk situation in the basin. For this, Standardized Precipitation Index, Statistical Z-Score Index, Precipitation Anomaly Index, Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, Reconnaissance Drought Index and Standardized Runoff Index values were used for 16 Meteorology Observation Stations and 18 stream-gauging stations in the Euphrates Basin. As a result of the analyses, it has been determined that the Kriging method is the most effective method in predicting meteorological droughts in the basin, and RBF is the most effective method in predicting hydrological droughts. Since the drought risk level of the basin is determined to be high, it is recommended to make a drought management plan in the study area, to reduce negative drought effects, and to take early warnings and drought precautions.

  • 
  • 
  • 
  • 
  RDL Kalıcı Kaydıİncele
• ArticleAçık Erişim2021/r/ebyu/20769
  Estimation of missing temperature data by Artificial Neural Network (ANN)

  Katipoğlu, Okan Mert; Acar, Resat

  Ensuring more reliable and quality meteorological and climatological studies by providing data continuity and widening the data range. For this reason, missing values in meteorological data such as temperature, precipitation, evaporation must be completed. In this study, an artificial neural network (ANN) model was used to complete missing temperature data in the Horasan meteorology station. To establish the ANN model, monthly average temperature values of neighboring stations having similar climatic characteristics and altitude with Horasan were used as input. The monthly average temperature values of the Horasan station were used as output. Approximately 70% of the data was used for training, about 15% for testing, and about 15% for verification in the ANN model. Various statistical parameters were compared to determine the best network architecture and best model. As a result, the model's high determination coefficient (R2 = 0.99) and low mean absolute error (MAE = 0.61) showed that the ANN model can be used effectively in estimating missing temperature data.

  • 
  RDL Kalıcı Kaydıİncele