Civil Engineering / İnşaat Mühendisliği
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/13
Browse
Search Results
Now showing 1 - 3 of 3
Article Budyko Yaklaşımına Dayanan Bir Su Bütçesi Modeli ve Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Kalibrasyonu(Artvin Çoruh Üniversitesi, 2016) Okkan, Umut; Kırdemir, UmutSunulan çalışmada, aylık yağış-akış ilişkisini tanımlamak amacıyla Budyko yaklaşımına dayanan bir su bütçesi modeli kullanılmıştır. Önerilen beş parametreli model girdi olarak sadece aylık ortalama yağış ve potansiyel evapotranspirasyon verilerine ihtiyaç duymaktadır. Çalışma sahası Gediz Havzası'ndaki Nif Çayı'nı kapsamaktadır. Model parçacık sürü optimizasyonu algoritması (PSO) ile kalibre edilmiştir. PSO ile kalibre edilen modelin performansını sınamak maksadıyla istatistiksel ölçütler değerlendirilmiştir. Çalışmadan elde edilen bulgular, su bütçesi modelinin aylık akış serilerini modellemede başarılı olduğunu göstermiştirArticle Bayes Model Ortalaması Yöntemiyle Kavramsal Yağış-akış Modeli Çıktılarının Değerlendirilmesi(DSİ, 2016) Okkan, Umut; Kırdemir, UmutHidrolojik modeller yağış-akış ilişkisinin eldesi, akım tahmini, meteorolojik değişkenliğin akışa olan etkilerinin ölçümünde etkili bir rol oynamaktadır. Herhangi bir havzada tek bir hidrolojik model kullanmak diğer modellere kıyasla daha iyi sonuçlar vermeyebilir. Hazırlanan çalışmada Gediz Havzası'nın toplam drenaj alanını büyük ölçüde temsil eden Gediz Nehri üzerindeki Muradiye akım gözlem istasyonunda gözlenen akımlar altı farklı kavramsal yağış-akış modeli ile modellenmiştir. Elde edilen çoklu model çıktıları Bayes Model Ortalaması (Bayesian Model Averaging (BMA)) yöntemi ile değerlendirilmiş ve havzayı temsil edebilme performanslarına göre ağırlıklandırılmışlardır. Ağırlıklandırma işlemi ile her bir modelin katkısı değerlendirilip yeni akış serileri türetilmiştir. BMA yöntemi ile elde edilen çıktılar tekil kavramsal yağış-akış modeli çıktıları ile karşılaştırıldığında, BMA yöntemiyle elde edilen sonuçların daha güvenilir olduğu tespit edilmiştirArticle Citation - WoS: 47Citation - Scopus: 49Downscaling of Monthly Precipitation Using Cmip5 Climate Models Operated Under Rcps(John Wiley and Sons Inc., 2016) Okkan, Umut; Kırdemir, UmutDownscaling of general circulation model (GCM) outputs extracted from CMIP5 datasets to monthly precipitation for the Gediz Basin, Turkey, under Representative Concentration Pathways (RCPs) was performed by statistical downscaling models, multi-GCM ensemble and bias correction. The output databases from 12 GCMs were used for the projections. To determine explanatory predictor variables, the correlation analysis was applied between precipitation observed at 39 meteorological stations located over the Basin and potential predictors of ERA-Interim reanalysis data. After setting both artificial neural networks and least-squares support vector machine-based statistical downscaling models calibrated with determined predictor variables, downscaling models producing the most suitable results were chosen for each meteorological station. The selected downscaling model structure for each station was then operated with historical and future scenarios RCP4.5, RCP6.0 and RCP8.5. Afterwards, the monthly precipitation forecasts were obtained from a multi-GCM ensemble based on Bayesian model averaging and bias correction applications. The statistical significance of the foreseen changes for the future period 2015–2050 was investigated using Student's t test. The projected decrease trend in precipitation is significant for the RCP8.5 scenario, whereas it is less significant for the RCP4.5 and RCP6.0 scenarios.