Yapay Sinir Ağlarını Kullanarak Buharlaşmanın Tahmin Edilmesi

Yrd. Doç. Dr. Mehmet SANDALCI, Sakarya Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü

Özet: Son yıllarda, yapay zeka teknikleri hidroloji mühendisliğinde yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmanın amacı yapay sinir ağları (YSA) metodu kullanılarak günlük buharlaşma miktarı tahmininin yapılmasıdır. Yuvacık barajı Kocaeli ilinin içme suyu ihtiyacını karşılayan Türkiye’nin önemli baraj göllerinden birisidir. 2006 su yılında yağışın az olması nedeniyle Yuvacık barajındaki su seviyesi aktif hazne hacminin altına inmiş ve bu yıl Kocaeli için kurak geçmiştir. Bu çalışmada 2006 yılına ait 352 adet günlük meteorolojik veri kullanılarak günlük buharlaşma modellemesi yapılmıştır. YSA modeli oluşturulurken en iyi modeli kurabilmek için değişik model girdili kombinasyonlar denenmiştir. YSA ile günlük buharlaşma miktarı tahmini için günlük hava sıcaklığı, rüzgar hızı, rölatif nem, güneş radyasyonu girdi olarak kullanılmıştır. YSA modelinin performansını değerlendirmek için ortalama mutlak hata (OMH), ortalama karesel hata (OKH) ve determinasyon katsayısı (R2) hata performans fonksiyonları kullanılmıştır. Performans karşılaştırmalarının sonuçlarına bakıldığında YSA modelinin baraj rezervuarlarının su bütçesi tayininde oldukça etkili olduğu görülmüştür.
Anahtar Kelimeler: Buharlaşma, Yapay Zeka, Yapay Sinir Ağları, Yuvacık Barajı

Evaporation Estimation Using Artificial Neural Networks
Abstract: Recently, in hydrology engineering Artificial Intelligence (AI) techniques has been used extensively. The objective of this research is to develop artificial neural networks (ANNs) model to estimate daily pan evaporation using measured weather variables as inputs. Yuvacik Dam Reservoir (Kocaeli city, Turkey), is used as a drinking and irrigation water source. The water level of Yuvacik Dam is decreased below the level of active volume due to little precipitation in 2006. Meteorological data from Yuvacik Dam station, consisting of 352 daily records (the year of 2006) are used to develop the models of daily pan evaporation. Various combinations of daily meteorological data, namely air temperature, relative humidity, solar radiation and wind speed, are used as inputs to the ANNs so as to evaluate the degree of effect of each of these variables on daily pan evaporation. Mean square error (MSE), average absolute relative error (AARE) and coefficient of determination (R2) statistics are used as comparison criteria for the evaluation of the model performances. Based on the comparisons, it was found that the ANNs model could be useful for water budget planning of dam reservoir.
Keywords: Evaporation, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Yuvacik Dam

Makalenin tamamına Yapı Dünyası Dergisi 2009 Sayı: 156 dan ulaşabilirsiniz.