Aylık akışlar için genelleştirilmiş periyodik bileşen modelleri
Generalized models for the periodic components of monthly flows
- Tez No: 213205
- Danışmanlar: PROF.DR. ERTUĞRUL BENZEDEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: aylık akıslar, genellestirilmis modeller, periyodik parametreler, bölgesel homojenlik, Hidrolojik modelleme, Kümeleme analizi, monthly flows, generalized models, periodic parameters, regional homogeneity, Hydrological modelling, Cluster analysis
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Periyodik parametrelerin hem gözlenmis, hem de periyodik fonksiyon uyarlanmıs degerleri, periyodik stokastik süreçlerin matematiksel modelleme isleminde sürecin mevsimsel unsurlardan arındırılması amacıyla kullanılmaktadır. Bu parametreler simülasyon ve sentetik veri türetimi için büyük öneme sahip olmasına ragmen, literatürde bunların bölgesellestirilmelerine iliskin bir çalısmaya erisilememistir. Bu çalısmada, tanmlanan bir homojen alt bölgede, aylık akarsu akıslarının temel parametrelerinin yıl içi periyodik davranıslarının bölgesellestirilmesi için, fonksiyonel olmayan (parametrik olmayan) ve fonksiyonel (parametrik ) yaklasımlar olarak adlandırılan iki katagoride bes farklı yaklasım ele alınmıstır. Bu yaklasımlar, aylık periyodik parametrelerin standardize (veya normalize) degerlerinin veya bu parametrelerin boyutsuz uyarlanmıs harmonik fonksiyonlarının bölgesellestirilmesine dayanmaktadır. Hidrolojik benzer (homojen) alt bölgeler, periyodik parametrelerin standardize degerleri cinsinden Euclidean metrik uzaklıklara dayanan hiyerarsik guruplama yöntemi ve ortalama baglantılar (average linkage) teknigi kullanılarak belirlenmistir. Bölgesellestirme yaklasımlarının noktasal ve bölgesel performansları, herbir yaklasım için boyutsuz ortalama göreli hata ve ortalama karesel hatanın karekökü ölçütleri yardımıyla irdelenmistir. Türkiyenin güneyindeki Seyhan ve Ceyhan havzalarında yer alan 30 istasyonun verileriyle yapılan çalısmada, her iki tip bölgesellestirme yaklasımının da özellikle aylık gözlem kayıtlarının bulunmadıgı veya kısa süreli oldugu akıs kesitlerinde, aylık akısların periyodik bilesenleri için oldukça güvenilir bölgesel tahminler verebildigi gösterilmistir. Fonksiyonel olmayan yaklasımın daha fazla parametre gerektirmesi, fonksiyonel yaklasımları daha da cazip kılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Either observed values of periodic parameters or their fitted functions of time are essentially used at the deseasonalization stage of the mathematical modeling of periodic stochastic hydrologic processes. Despite the fact that these parameters have great importance in simulation and synthetic data generation studies, no attempt on regionalization of these parameters has been met in the literature. In the scope of this study, five alternative approaches for the regionalization of within the year periodicity in the basic parameters of monthly streamflows in a given homogeneous hydrologic subregion have been treated in two broad categories, namely as nonfunctional (or nonparametric) and functional (parametric) approaches. All of the approaches are simply based on the regionalization of the standardized (or normalized) values of monthly periodic parameters or on the regionalization of their dimensionless fitted harmonic functions. Hydrologically similar (homogeneous) sub regions were identified by applying the hierarchical clustering procedure with average linkage based on the Euclidean metric distances in terms of standardized values of the periodic parameters. At-site and regional relative performances of regionalization approaches were assessed by means of the dimensionless average relative bias and the root mean square error of each regionalization procedure. The numerical results of the application on 30 gauges, in two major river basins (Seyhan and Ceyhan) of South Turkey revealed that both type of regionalization procedure may produce reliable regional estimates for monthly flow time series especially at locations where monthly records are not available or they are too short. Taking into account the fact that non functional approach needs much more parameters, the functional approaches seem much more plausible.
Benzer Tezler
- Değişik yapay sinir ağı metotlarının su kaynakları verisinin uzun zaman aralıklı tahminlerinde kullanımı
The use of different artificial neural network methods in long range forecasting of the water resources data
ERDEM ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİKMET KEREM CIĞIZOĞLU
- Bina yapı projelerinin genelleştirilmiş serim çözümlemeleriyle finansal yönetim modellemesi
Financial management modelling of building constructing projects with generalized networks
OSMAN AYTEKİN
Doktora
Türkçe
2001
İnşaat MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. İLKER ÖZDEMİR
- Küçük havzalar için yüzey akışın coğrafi bilgi sistemi ortamında modellenmesi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ERKAN İSTANBULLUOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
ZiraatUludağ ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHİM KORUKÇU
- Kısa süreli aylık akış dizilerinin iyileştirilmesi
Improvement of short term monthly flows
CEYHUN ÖZÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İnşaat MühendisliğiPamukkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. N. ORHAN BAYKAN
- Linear model of Euphrates river
Fırat nehrinin doğrusal modeli
MEHMET KAYALAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiHidrolik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. FERHAT TÜRKMAN