Coğrafi bilgi sistemleri ile havza morfolojik özelliklerinin belirlenmesi ve havza sediment verimi tahmininde kullanımı
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2012
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılarak elde edilen havza morfolojik özelliklerinin belirlenmesine çalışılmış, bu özellikler çoklu regresyon analizi ile akım ve sediment gözlem istasyonu olmayan havzalar için havza sediment verimi tahmin denklemi geliştirme olanakları araştırılmıştır.Türkiye'nin farklı bölgelerinde bulunan Elektrik İşleri Etüt İdaresine ait akım ve sediment gözlem istasyonuna sahip 47 adet alt havzada yürütülen çalışmada, havzaların morfolojik özellikleri ILWIS CBS yazılımı ile belirlenmiştir. Çalışma yapılan alt havzalar, yağış rejimi aynı olan bölgelere göre sınıflandırılmıştır. Sınıflandırmada, Türkeş'in 1996 yılında yapmış olduğu ve Türkiye'yi 7 yağış rejim bölgesine ayıran Türkiye Yağış Rejim Bölgeleri Haritası kullanılmıştır.CBS ile belirlenen havza özelliklerinden havza alanı, maksimum rölyef, akarsu derecesi, istasyon kotu ile Elektrik İşleri Etüt İdaresince yapılan Akım ve sediment gözlem verileri, çoklu regresyon, en iyi alt gruplar istatistik yöntemiyle analiz edilmiştir. Analiz sonucunda, her bölge için ayrı ayrı sediment verimi tahmin denklemleri oluşturulmuştur. Oluşturulan denklemlerin tahmin yeteneği Nash-Sutcliffe Model Verimlilik Katsayısı kullanılarak belirlenmiştir.Çalışma sonucunda, İkinci bölge ve üçüncü bölge için geliştirilen tahmin denklemi verimlilik katsayısı 0,88, dördüncü bölge için 0,90, beşinci bölge için 0,97 ve yedinci bölge için 0,95 olarak hesaplanmıştır. Bu denklemlerin çalışılan bölgelerdeki akım ve sediment gözlemi olmayan havzalarda, havza sediment verimi tahmini için ön fikir vermesi açısından uygun olduğu görülmüştür. Diğer, birinci bölgede akım ve sediment gözlem istasyonu sayısının yeterli olmaması, altıncı bölgede ise oluşturulan tahmin denkleminin tahmin yeteneğinin yeterli düzeyde olmaması nedeniyle, bu bölgeler için tahmin denklemleri bulunamamıştır.Bu çalışmada 2. 3. 4. 5. 7. bölgelerde sediment ölçümü olmayan havzalar için sediment verimi tahmin denklemleri geliştirilmiştir. Bu denklemler ön fikir vermesi açısından sediment tahmininde kullanılabilir fakat bu bölgelerde daha önce yapılmış çalışmalardan elde edilen verilerin tahmin denklemi sonucuyla kıyaslanarak doğruluğu kontrol edildikten sonra kullanılması uygun olacaktır.
In this study, Geographic Information Systems (GIS) was used to determine the basin morphological characteristics. These features and data taken from flow and sediment monitoring stations were subjected to multiple regression analysis in order to develop basin sediment yield prediction equation for ungaugaed basins.This study conducted in 47 sub-basins having flow and sediment monitoring stations of Electrical Power Resources Survey Administration in different regions of Turkey. Basins morphological characteristics were determined by using ILWIS-GIS software. The sub-basins were classified according to the same rainfall region. Rainfall Regime. Map of Turkey that defines for 7 regions of Turkey made by Turkeş in 1996 was used for classification.Flow and sediment yield data were taken from the Electrical Power Resources Survey and Development Administration. Area of the basin, the maximum relief, stream orders and elevation of the stations were determined using GIS. All data were analyzed using the best-subset within multiple regression statistical method. As a result of analysis, individual sediment yield prediction equations for each region were generated. Prediction abilities of the equations were determined by Nash-Sutcliffe coefficient.As a result, coefficients of efficiency for prediction equations were calculated 0,88 for the second and third region, 0,90 for the fourth region, 0,97 for the fifth region, and 0,95 for the seventh region. Generated prediction equations were found to be appropriate in terms of providing for the predetermine information of basin sediment yield for ungauged basins. The numbers of monitoring station were limited for the first region to generate the prediction equation. Also, the ability coefficient of prediction equation was not appropriate for the sixth region. Thus, for these regions prediction equations could not be generated.In this study, sediment yield prediction equations for ungauged basins in the regions 2. 3. 4. 5. 7. were developed. These equations can be used, in terms of providing preliminary ideas.However the results for each region a more detailed sediment yields, and depending on the outcome of a decision will be more convenient to use the equation to predict sediment yield.
In this study, Geographic Information Systems (GIS) was used to determine the basin morphological characteristics. These features and data taken from flow and sediment monitoring stations were subjected to multiple regression analysis in order to develop basin sediment yield prediction equation for ungaugaed basins.This study conducted in 47 sub-basins having flow and sediment monitoring stations of Electrical Power Resources Survey Administration in different regions of Turkey. Basins morphological characteristics were determined by using ILWIS-GIS software. The sub-basins were classified according to the same rainfall region. Rainfall Regime. Map of Turkey that defines for 7 regions of Turkey made by Turkeş in 1996 was used for classification.Flow and sediment yield data were taken from the Electrical Power Resources Survey and Development Administration. Area of the basin, the maximum relief, stream orders and elevation of the stations were determined using GIS. All data were analyzed using the best-subset within multiple regression statistical method. As a result of analysis, individual sediment yield prediction equations for each region were generated. Prediction abilities of the equations were determined by Nash-Sutcliffe coefficient.As a result, coefficients of efficiency for prediction equations were calculated 0,88 for the second and third region, 0,90 for the fourth region, 0,97 for the fifth region, and 0,95 for the seventh region. Generated prediction equations were found to be appropriate in terms of providing for the predetermine information of basin sediment yield for ungauged basins. The numbers of monitoring station were limited for the first region to generate the prediction equation. Also, the ability coefficient of prediction equation was not appropriate for the sixth region. Thus, for these regions prediction equations could not be generated.In this study, sediment yield prediction equations for ungauged basins in the regions 2. 3. 4. 5. 7. were developed. These equations can be used, in terms of providing preliminary ideas.However the results for each region a more detailed sediment yields, and depending on the outcome of a decision will be more convenient to use the equation to predict sediment yield.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Ziraat, Agriculture
