Dalgacık Dönüşüm Tekniği ve Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi ile Eğirdir Gölü Buharlaşma Tahmini

Buharlaşma, yeryüzünde bulunan suyun atmosfere transferi olarak tanımlanabilmektedir. Buharlaşma miktarının doğru tahmini özellikle kurak dönemler ve kurak alanlarda büyük öneme sahiptir. Buharlaşma, karmaşık ve doğrusal olmayan bir hidrolojik süreç olduğundan tahmininde tüm veri gruplarını temsil edebilecek güvenilir bir formül elde etmek zordur. Bu sebeple, bu çalışmada Eğirdir Gölü’ndeki buharlaşma miktarının tahmininde dalgacık dönüşümü (D), uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) ve çoklu lineer regresyon (ÇLR) yöntemleri kullanılmıştır. İlk olarak buharlaşma olayında etkili olan parametreler ile çeşitli ANFIS ve ÇLR modelleri geliştirilmiştir. En uygun ANFIS ve ÇLR modellerinin test kümelerinde R2 değerleri sırasıyla 0,738 ve 0,666 elde edilmiştir. Daha sonra aynı girdi parametreleri dalgacık dönüşümü tekniği ile alt bileşenlere ayrılmıştır ve bu alt bileşenler D-ANFIS ve D-ÇLR modellerinde girdi. olarak kullanılmıştır. D-ANFIS modelinin test kümesine ait R2 değeri 0,777 ve D-ÇLR modelinin test kümesine ait R2 değeri 0,749’dur. Geliştirilen tüm modeller sonucunda, dalgacık dönüşümü tekniğinin ANFIS ve ÇLR model sonuçlarını yükselttiği ve en uygun sonucu D-ANFIS modelinin verdiği görülmüştür

Ispitivanje svojstava metoda korištenih za razdvajanje ukupnog vodnog protoka u različitim rijekama

In this study, the performances of methods of flow separation into the surface flow and base flow of the total stream flow in rivers with different hydraulic features have been examined. For this purpose, daily mean stream flow data of Büyük Melen and Aksu Rivers which are in the same watershed but with different features (average flow value, catchment area, mean elevation) have been separated as surface flow and base flow with the use of Digital Filtering Method (DFM) and United Kingdom Institute of Hydrology Method (UKIH). The recession coefficient in DFM has been used as α = 0.830; and the number of elements for the groups formed to determine the turning points of flow data in UKIH has been used as N = 5. The study has revealed that the results of surface and base flows obtained by both flow separation methods show similarity in all rivers in an acceptable level; and the surface flow values agree better (R2 > 0,76) compared to base flow values (R2 > 0.63). However, it has been seen that as long as the total flow values decrease, the surface flow results for both methods come closer to each other; but the results of base flow get differentiated. This situation has been clearly seen in the results of surface (R2 > 0.89) and base (R2 > 0.63) flows belonging to Aksu River which has lower values of flow when compared to the ones of Büyük Melen River.U ovom radu su ispitivana svojstva metoda razdvajanja protoka u površinski protok i pridneni protok ukupnog vodnog protoka u rijekama s različitim hidrauličkim profilima. U tu svrhu, podaci srednjeg dnevnog vodnog protoka rijeka Büyük Melen i Aksu, koje pripadaju istom slivu, ali s vrlo različitim odrednicama (prosječni protok, površina sliva, srednja visina) radvojeni su na površinski protok i pridneni pritok korištenjem metode digitalnog filtriranja (DFM) i metode Instituta za hidrologiju Ujedinjenog Kraljevstva (UKIH). Za koeficijent recesije u DFM-u korištena je vrijednost α = 0.830. U UKIH metodi je korišteno 5 elementa (N = 5) za određivanje točke preokreta u protocima. U radu je pokazano da površinski i pridneni protoci dobiveni pomoću obje metode razdvajanja vodnog protoka pokazuju sličnost u svim rijekama na prihvatljivoj razini, te da se podaci površinskog protoka slažu bolje (R2 > 0,76) od onih s pridnenim vrijednostima protoka (R2 > 0.63). Međutim, vidljivo je da se, dokle god vrijednosti ukupnog protoka rastu, rezultati površinskog protoka određeni objema metodama približavaju, dok se rezultati pridnenih protoka sve više razlikuju. Ova je situacija jasno vidljiva u rezultatima površinskih (R2 > 0.89) i pridnenih (R2 > 0.63) protoka rijeke Aksu, koje imaju niže vrijednosti protoka u usporedbi s onima rijeke Büyük Mele

Modelling of evaporation from the reservoir of Yuvacik dam using adaptive neuro-fuzzy inference systems

Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) models are proposed as an alternative approach of evaporation estimation for Yuvacik Dam. This study has three objectives: (1) to develop ANFIS models to estimate daily pan evaporation from measured meteorological data; (2) to compare the ANFIS model to the multiple linear regression (MLR) model; and (3) to evaluate the potential of ANFIS model. Various combinations of daily meteorological data, namely air temperature, relative humidity, solar radiation and wind speed, are used as inputs to the ANFIS so as to evaluate the degree of effect of each of these variables on daily pan evaporation. The results of the ANFIS model are compared with MLR model. Mean square error, average absolute relative error and coefficient of determination statistics are used as comparison criteria for the evaluation of the model performances. The ANFIS technique whose inputs are solar radiation, air temperature, relative humidity and wind speed, gives mean square errors of 0.181 mm, average absolute relative errors of 9.590% mm, and determination coefficient of 0.958 for Yuvacik Dam station, respectively. Based on the comparisons, it was found that the ANFIS technique could be employed successfully in modelling evaporation process from the available climatic data. (C) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved