Batman Universitesi Yasam Bilimleri Dergisi
www.yasambilimleridergisi.com
Cilt 6, Sayı 2/2 / Fen Bilimleri  Temmuz-Aralık 2016  (ISSN: 2147-4877, E-ISSN: 2459-0614)
Abdullah MURATOGLU Mehmet Ishak YUCE

NO Makale Adı
1449491357 Estimating the Long Term Average Flow Rates of Tigris Basin Using Machine Learning Methods

Herhangi bir nehrin akım parametrelerinin bilinmesi, enerji üretimi, kanal tasarımı, sulama, havza planlama projeleri ve diğer hidrolik ve hidrolojik çalışmalarda hayati önem arz etmektedir. Her havzanın kendine has iklim durumu, yağış koşulları ve zemin yapısı olduğu için sızma (infiltrasyon) ve akış parametreleri de haliyle farklı olmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Dicle havzası üzerinde, akım ölçüm istasyonu bulunmayan alt havzaların yıllık ortalama debi değerlerinin, yağış alanının bir fonksiyonu olarak belirlenmesidir. Bu kapsamda, uzun dönem yıllık ortalama akım ve yağış alanı verileri bulunan 34 adet akım ölçüm istasyonuna (FMS) 11 adet yapay öğrenme metodu uygulanmıştır. Klasik regresyon analizi, 0,96 korelasyon değeri (R2) ile en başarılı test olarak elde edilmiş ve havza için debi ve yağış alanı arasındaki ilişkiyi gösteren lineer bir denklem türetilmiştir. Bu çalışma ile Dicle nehrinin alt havzalarında ve akım ölçüm istasyonu bulunmayan yerlerde yıllık ortalama debi tahmini yapılabilecektir.
Anahtar kelimeler: Ortalama debi, Dicle nehri, regresyon analizi, otomatik öğrenme, akım ölçüm istasyonu.