Yağış Şiddet Süre Frekans Bağıntılarının Sezgisel Optimizasyon Algoritmaları Kullanılarak Türkiye Ölçeğinde Belirlenmesi
Künye
Zeybekoğlu, U. (2021). Yağiş şiddet süre frekans bağıntılarının sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılarak Türkiye ölçeğinde belirlenmesi. (Doktora tezi). Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Samsun.Özet
Bu tez kapsamında yağış şiddet süre frekans bağıntılarının model
performansları ile sezgisel optimizasyon algoritmalarının performansları noktasal,
bölgesel ve ulusal senaryolar kullanılarak araştırılmıştır. Meteoroloji Genel
Müdürlüğü tarafından Türkiye genelinde işletilen 103 istasyona ait yıllık yağış şiddeti
verileri ile enlem, boylam ve rakım değerleri kullanılmıştır.
Sezgisel optimizasyon algoritmalarından Diferansiyel Gelişim Algoritması,
Genetik Algoritma ve Yapay Arı Kolonisi Algoritması tercih edilmiştir. Kümeleme ve
optimizasyon işlemlerinden önce yağış şiddeti serilerinin güvenilirlikleri Mutlak
Homojenlik Testleri olarak adlandırılan Standart Normal Homojenlik Testi, Buishand
Sıra Testi, Pettitt Testi ve Von Neumann Oran Testi kullanılarak araştırılmıştır.
Homojen olmayan serilerde muhtemel trend bileşeni ayrılarak bir kez daha,
homojenlik analizi işlemleri tekrarlanmıştır.
Homojenlik analizleri sonucunda 95 istasyonun kullanılmasına karar verilmiştir.
Bölgesel senaryolarda kullanılmak üzere çalışma sahası Bulanık C Ortalamalar
yöntemi kullanılarak 5 alt kümeye ayrılmıştır. Performans ölçütleri açısından
Diferansiyel Gelişim Algoritması, Genetik Algortima ve Yapay Arı Kolonisi
Algortimasına kıyasla en yüksek performansa sahip algoritma olurken; noktasal
yaklaşımın tercih edilen senaryonun diğer senaryolara göre ön plana çıktığı
belirlenmiştir. Bu çalışmanın sonucunda herhangi bir süredeki yağışın çeşitli farklı
tekerrürleri için oluşturacağı yağış şiddetleri belirlenebilecektir. Bununla birlikte,
bölgesel ve ulusal senaryolar kullanılarak yetersiz gözleme sahip yerler için yağış
şiddetleri hesaplanabilecektir. The scope of this thesis, the model performances of rainfall intensity duration
frequency relations and the performances of heuristic optimization algorithms were
investigated using point, regional and national scenarios. Annual rainfall intensity
data, latitude, longitude and altitude values of 103 stations operated by the Turkish
State Meteorological Service were used. Differential Evolution Algorithm, Genetic
Algorithm and Artificial Bee Colony Algorithm are preferred among heuristic
optimization algorithms. Before clustering and optimization processes, the reliability
of rainfall intensity series was investigated using Standard Normal Homogeneity Test,
Buishand Range Test, Pettitt Test and Von Neumann Ratio Test, which are called
Absolute Homogeneity Tests. In non-homogeneous series, possible trend component
was separated and homogeneity analysis procedures were repeated once again. As a
result of the homogeneity analysis, it was decided to use 95 stations. To be used in
regional scenarios, the study area is divided into 5 subsets by using the Fuzzy C Means
method. Differential Evolution Algorithm has the highest performance in terms of
performance criteria; It has been determined that the scenario preferred by the point
approach stands out compared to other scenarios. As a result of this study, it will be
possible to determine the intensity of precipitation that will occur for various
repetitions of precipitation in any period. Therewithal, using regional and national
scenarios, precipitation intensities can be calculated for places with insufficient
observation.