Upstream structural management measures for an urban area flooding in Turkey

In recent years, flooding has become an increasing concern across many parts of the world of both the general public and their governments. The climate change inducing more intense rainfall events occurring in short period of time lead flooding in rural and urban areas. In this study the flood modelling in an urbanized area, namely Samsun-Terme in Blacksea region of Turkey is performed. MIKE21 with flexible grid is used in 2-dimensional shallow water flow modelling. 1 x 1000(-1) scaled maps with the buildings for the urbanized area and 1 x 5000(-1) scaled maps for the rural parts are used to obtain DTM needed in the flood modelling. The bathymetry of the river is obtained from additional surveys. The main river passing through the urbanized area has a capacity of 500 m(3) s(-1) according to the design discharge obtained by simple ungauged discharge estimation depending on catchment area only. The upstream structural base precautions against flooding are modelled. The effect of four main upstream catchments on the flooding in the downstream urban area are modelled as different scenarios. It is observed that if the flow from the upstream catchments can be retarded through a detention pond constructed in one of the upstream catchments, estimated Q(100) flood can be conveyed by the river without overtopping from the river channel. The operation of the upstream detention ponds and the scenarios to convey Q(500) without causing flooding are also presented. Structural management measures to address changes in flood characteristics in water management planning are discussed

COSMOS-Europe : a European network of cosmic-ray neutron soil moisture sensors

We thank TERENO (Terrestrial Environmental Observatories), funded by the Helmholtz-Gemeinschaft for the financing and maintenance of CRNS stations. We acknowledge financial support by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) of the research unit FOR 2694 Cosmic Sense (grant no. 357874777) and by the German Federal Ministry of Education of the Research BioökonomieREVIER, Digitales Geosystem – Rheinisches Revier project (grant no. 031B0918A). COSMOS-UK has been supported financially by the UK’s Natural Environment Research Council (grant no. NE/R016429/1). The Olocau experimental watershed is partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation through the research project TETISCHANGE (grant no. RTI2018-093717-BI00). The Calderona experimental site is partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation through the research projects CEHYRFO-MED (grant no. CGL2017-86839- C3-2-R) and SILVADAPT.NET (grant no. RED2018-102719-T) and the LIFE project RESILIENT FORESTS (grant no. LIFE17 CCA/ES/000063). The University of Bristol’s Sheepdrove sites have been supported by the UK’s Natural Environment Research Council through a number of projects (grant nos. NE/M003086/1, NE/R004897/1, and NE/T005645/1) and by the International Atomic Energy Agency of the United Nations (grant no. CRP D12014). Acknowledgements. We thank Peter Strauss and Gerhab Rab from the Institute for Land and Water Management Research, Federal Agency for Water Management Austria, Petzenkirchen, Austria. We thank Trenton Franz from the School of Natural Resources, University of Nebraska–Lincoln, Lincoln, NE, United States. We also thank Carmen Zengerle, Mandy Kasner, Felix Pohl, and Solveig Landmark, UFZ Leipzig, for supporting field calibration, lab analysis, and data processing. We furthermore thank Daniel Dolfus, Marius Schmidt, Ansgar Weuthen, and Bernd Schilling, Forschungszentrum Jülich, Germany. The COSMOS-UK project team is thanked for making its data available to COSMOS-Europe. Luca Stevanato is thanked for the technical details about the Finapp sensor. The stations at Cunnersdorf, Lindenberg, and Harzgerode have been supported by Falk Böttcher, Frank Beyrich, and Petra Fude, German Weather Service (DWD). The Zerbst site has been supported by Getec Green Energy GmbH and Jörg Kachelmann (Meteologix AG). The CESBIO sites have been supported by the CNES TOSCA program. The ERA5-Land data are provided by ECMWF (Muñoz Sabater, 2021). The Jena dataset was retrieved at the site of The Jena Experiment, operated by DFG research unit FOR 1451.Peer reviewedPublisher PD

Some applications of satellite remote sensing to environmental monitoring in Turkey

Ph.D. - Doctoral Progra

Sustainable Valorization of Animal Manure and Recycled Polyester: Co-pyrolysis Synergy

In this study sustainable valorization of cattle manure, recycled polyester, and their blend (1:1 wt.%) were examined by the thermogravimetric analysis (TGA) method. Pyrolysis tests were performed at 10, 30, and 50 °C/min heating rate from room temperature to 1000 °C under a nitrogen environment with a flow of 100 cm3/min. Kinetics of decomposition were analyzed by using Flynn–Wall–Ozawa (FWO) method. Based on activation energies and conversion points, a single region was established for recycled polyester while three regions of pyrolysis were obtained for cattle manure and their blend. Comparison between experimental and theoretical profiles indicated synergistic interactions during co-pyrolysis in the high temperature region. The apparent activation energies calculated by FWO method for cattle manure, recycled polyester and their blend were 194.62, 254.22 and 227.21 kJ/mol, respectively. Kinetics and thermodynamic parameters, including E, ΔH, ΔG, and ΔS, have shown that cattle manure and recycled polyester blend is a remarkable feedstock for bioenergy

Me-Top-Avhrr Uydu Verisi Kullanılarak Etkili Kar Kaplı Alan Algoritmasının Geliştirilmesi

Bu çalışmada özellikle METOP-AVHRR uydu verisi kullanılarak dağlık alanlar için etkili kar kaplı alan algoritması geliştirilecektir. Uygun topoğrafik düzeltme algortiması belirlenerek METOP-AVHRR görüntüsünün topoğrafik düzeltmesi yapılıp günlük etkili kar kaplı alan ürünü gerçek zamanlı olarak tüm Türkiye için üretilecektir. Ayrıca elde edilen ürünün doğrulama çalışmaları da yapılması hedeflenmektedir. Doğrulama çalışması için otomatik bir yazılım geliştirilecektir. Gerçek zamanlı olarak geliştirilecek etkili kar kaplı ürünün su kaynakları yönetiminde kar erimesinin etkili olduğu alanlarda meydana gelecek katkının modellenmesi tartışılacaktır

Tarım Alanlarının Sınıflandırılmasında Doğruluğu Arttırmak İçin Çeşitli Füzyon Metodlarının Optik, Radar Ve Hiperspektral Verilere Uygulanması

Büyüme süreci boyunca ürünlerin tahmin edilmesi, tarımla ilgilenen topluluklar için önemli bir ekonomik değere sahiptir. Bu nedenle uzaktan algılama verileri kullanılarak ürün tahmini için büyük bir çaba harcanmaktadır. Bu amaç için kullanılan ortak yöntem otomatik görüntü sınıflandırmasıdır. Ürünlerin büyüme süreçleri boyunca yapılan görüntü sınıflandırması, uzaktan algılama verilerinden tematik bilgi çıkartmak amacıyla kullanılan işlem olarak tanımlanır. Günümüzde var olan optik sistemler görüntü sınıflandırma işlemi için kesin sonuçlar sağlayamamaktadır. Bu sistemlerin kullanımı sonucu ortaya çıkan boşluklar aktif mikro dalga verilerinin (SAR, ASAR, vb.) yüksek atmosferik geçirgenlik özellikleri sayesinde doldurulabilmektedir. Uydu verilerinin daha geniş entegrasyonu için siyah-beyaz veya SAR verilerinin renkli görüntülerle birleştirilebilmesi amacıyla çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Literatürde son yıllarda yapılmış yayınlar, tarımsal ürünlerin biyofiziksel karakterlerinin belirlenmesinde dar aralığa sahip bantların geniş aralıklı bantlara oranla daha fazla bilgi içermesi nedeniyle önemli olabileceğini göstermiştir. Bu amaçla çeşitli hiperspektral bitki indeksleri türetilmiş ve bunların tarımsal ürünler ile olan ilişkileri belirlenmiştir.Bu çalışma, Türkiye'nin Karacabey (Bursa) ilçesinde bulunan bir tarım alanı üzerinde optik, radar ve hiperspektral görüntülerinin birlikte kullanılması yoluyla sınıflandırma doğruluğunu arttıracak yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Çalışmada kullanılacak olan veriler 5m SPOT5 siyah-beyaz, 10m SPOT5 renkli, 2,5 m ALOS PRISM, 10 m ALOS AVNIR-2, 7 m ALOS PALSAR, 12,5m ENVISAT ASAR ve 17m hiperspektral Chris uydu görüntülerini içermektedir. Görüntü çekim tarihleri, alanda yetiştirilen ürünlerin gelişim süreçleri dikkate alınarak 2008 yılının Şubat ve Mart aylarının ortası ve Nisan, Mayıs, Haziran, Temmuz, Ağustos ve Eylül aylarının erken ve geç dönemleri olarak belirlenmiştir. Geliştirilecek olan yaklaşım, uzaktan algılama verilerinden tarım ürünlerinin etkili bir şekilde sınıflandırılarak tespit edilmesi esasına dayanmaktadır. Tarımsal ürün sınıflandırması, ürün türlerinin spektral değerleri kullanılarak görüntünün biçim ve doku özelliklerine göre belirlenmesidir. Başarılı bir ürün tespiti, alanda bulunan ürünlerin gelişim süreçlerini bilmekten geçer. Çünkü belli bir tarihte çekilmiş görüntüden elde edilmiş olan ürün karakteristikleri kısa bir süre sonra değişiklik gösterecektir. Bu nedenle zaman içinde ürün karakterlerinde meydana gelen değişimler, ürünlerin büyüme süreçleri boyunca farklı tarihlerde görüntülenmesini gerektirir. Önerilen metodoloji ile daha başarılı bir ürün sınıflandırılması hedeflenmektedir. Böylece ürüne uygun sulama yöntemi ve politikalarının önerilmesi hedeflenmektedir