Affiliation:
1. İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Su kaynakları, tarih boyunca şehirlerin konumlandırılmasında önemli bir rol oynamaktadır. Ancak günümüzde küresel ısınma ve ekolojik sistemin bozulması, yıllık yağışların azalmasına yol açmıştır. Ayrıca, hızlı nüfus artışı ve bilinçsiz su tüketimi de su kaynaklarının verimli kullanılmasını çevresel zorunluluk haline getirmiştir. Dolayısıyla, sürdürülebilirlik ve gelecek nesillerin devamı için su tüketimi yönetimi önem arz etmektedir. Bu bağlamda, su tüketimini etkileyen faktörlerin analizi ve gelecekteki taleplerin tahmin edilmesi hayati bir konudur.
Türkiye’nin en kalabalık şehri olan İstanbul gibi büyük bir metropolün, su tüketimi ve tahminleri üzerine yapılan araştırmalar su temini ve tüketimi yönetimine önemli bir örnektir.
Su temini ve tüketimi yönetiminde, su dağıtım şebekesi çalışmalarında ve operasyon planlarında su tahminlerinden yararlanılır. Gelecekteki su tüketimi talebini tahmin etmeye odaklanan bir su yönetiminin stratejisi hazırlamak; su tutma, depolama ve arıtma maliyetlerini optimize etme fırsatı sağlar.
Bu çalışmada İSKİ tarafından sağlanan İstanbul’un aylık su tüketim verileri ve TÜİK’ten elde edilen İstanbul’un yıllık nüfus verileri analiz edilmiştir. Elde edilen analiz sonuçlarına göre, Holt-Winters ve Box-Jenkins yöntemleri kullanılarak modeller oluşturulmuş olup, İstanbul ilindeki su tüketimine dair 2033 yılına kadar olan yıllık su tüketimi tahmini ve yıllık nüfus tahmini yapılmıştır. Oluşturulan modellerin performans değerleri karşılaştırılmıştır. En iyi tahmin modelleri olarak nüfus tahmini için ARIMA (3,1,2) ve su tüketimi tahmini için Toplamsal Winters’ yöntemi seçilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, 2010 yılında kişi başına düşen su tüketim miktarı 58,69 m^3/kişi iken, 2033 yılında bu miktarın 75,83 m^3/kişi olması beklenmektedir.
Publisher
Istanbul Ticaret Universitesi
Reference22 articles.
1. Akdağ, R. (2016). Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri ve Box-Jenkins Yöntemleriyle Kentsel İçmesuyu Talebi Tahmini ve Karşılaştırmalı Analizi, Business and Economics Research Journal,123-138.
2. Almanjahie, I., Chikr-Elmezouar, Z., Ahmed, B., (2019). Modeling and forecasting the household water consumption in Saudi Arabia. Applied Ecology and Environmental Research. 17. 1299-1309.
3. Aslan, B., Önen, F., & Hamidi, N. (2018). Diyarbakır Kenti içme suyu ihtiyacının genetik ifadeli programlama ile modellenmesi. DÜMF Mühendislik Dergisi, 859-870.
4. Boudhaouia, A., Wira, P. "SARIMA and neural network models combination for time series forecasting: Application to daily water consumption," (2022). 2022 International Conference on Theoretical and Applied Computer Science and Engineering (ICTASCE), Ankara, Turkey, 169-174.
5. Box, G., & Jenkins, G. (1970). Time Series Analysis-Forecasting and Control. San Francisco: Holden Day, 553.