Yağış Şiddet Süre Frekans Bağıntılarının Sezgisel Optimizasyon Algoritmaları Kullanılarak Türkiye Ölçeğinde Belirlenmesi

Abstract

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.

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.