Coğrafi Bilgi Sistemleri ile havza morfolojik özelliklerinin belirlenmesi ve havza sediment verimi tahmininde kullanımı

Author:

VAROL Ercan1ORCID,İRVEM Ahmet2ORCID

Affiliation:

1. tarım ve Orman Bakanlığı

2. Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi

Abstract

Akım ve sediment ölçümü yapılan 47 havzada, havzaların morfolojik özellikleri Coğrafi Bilgi sistemleri (CBS) ile belirlenerek, çoklu regresyon analizi ile Türkiye’nin farklı yağış rejimi bölgeleri için sediment verimi tahmin modelleri geliştirilmiştir. ILWIS CBS yazılımı ile her havzanın maksimum rölyefi, akarsu derecesi, istasyon kotu ve havza alanı belirlenmiştir. Ölçülen değerler ve CBS ile belirlenen havza özellikleri, en iyi alt grup istatistik yöntemi kullanılarak, sediment verimi tahmininde en uygun havza parametreleri belirlenmiştir. Bu parametreler, çoklu regresyon analizinde kullanılarak yağış bölgeleri için ayrı ayrı sediment verimi tahmin modelleri geliştirilmiştir. Modellerin tahmin yeteneğini belirlemede ise Nash-Sutcliffe verimlilik katsayısı kullanılmıştır. Bu denklemlerin, çalışılan bölgelerdeki akım ve sediment gözlemi olmayan havzalarda, havza sediment verimi tahmini için ön fikir vermesi açısından uygun olduğu görülmüştür. Ayrıca, Türkiye’nin yağış rejimi benzeyen 5 bölgesinde (2, 3, 4, 5 ve 7) sediment ölçümü olmayan havzalar için sediment verimi tahmin denklemleri geliştirilebilmiştir. Nash-Sutcliffe verimlilik katsayısına göre (E>0.90) en iyi tahmin denklemi 4. 5. ve 7. Bölgeler için geliştirilmiştir. 1. Bölge için yeterli havza ve akım gözlem istasyonu sayısı olmadığından tahmin denklemi geliştirilememiştir. 6. Bölge için geliştirilen tahmin denkleminin Nash-Sutcliffe verimlilik katsayısına göre uygun olmadığı görülmüştür. 1. ve 6. Bölgeler için akım ve sediment verimi ölçüm istasyonlarının sayısı artırılmalıdır.

Funder

yok

Publisher

Hatay Mustafa Kemal University

Subject

General Medicine

Reference23 articles.

1. Adinarayana J, Rao KG, Krisha NR, Venkatachalam P, Suri JK (1999) A rule-based soil erosion model for hilly catchment. Catena 37:309-318.

2. Bogardi I, Bardossy A, Fogel M, Duckstein L (1986) Sediment yield from agricultural watersheds. J. Hydrol. Eng. ASCE. 112: 64-70.

3. Cığızoğlu KH (2002) Suspended sediment estimation and forecasting using artificial neural networks. Turkısh J Eng Environ. Sci. 26: 15-25.

4. Draper N, Smith H (1981) Applied Regression Analysis. John Wiley and Sons Inc., New York. pp 708.

5. EİEİ, (2000) Türkiye akarsularında suspanse sediment gözlemleri ve sediment taşınım miktarları. Elektrik İşleri Etüt İdaresi Genel Müdürlüğü, Yayın no:20-17, Ankara. 617s.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3