Pürüzlülük Katsayısının Cowan Yöntemi ve Uzaktan Algılama Yardımıyla Belirlenmesi

Nehir yatağında veya taşkın alanlarında ortalama akım hızını bulmak için günümüzde sıklıkla kullanılan Manning formülü Robert MANNING tarafından 1889 yılında yayınlanmıştır. Formülde yer alan n pürüzlülük katsayısının belirlenmesinde pürüzlülüğü oluşturan parametrelerin çoğunu içerisinde barındıran Cowan yöntemi ve ayrıca uzaktan algılama teknikleriyle gerek nehir kesitinde gerekse kesit dışındaki alanlarda belirlenmesi çalışmanın amacını oluşturmaktadır. Çalışma alanı olarak Samsun Mert Irmağı ve kensel sınırlar içerisinde kalan bölge seçilmiştir Irmak üzerinden alınan numuneler elek analizine tabi tutulmuş, ardından medyan çaplarına göre yatak malzemesinin cinsi belirlenerek pürüzlülük değerleri Cowan yöntemi kullanılarak elde edilmiştir. Irmak dışında yer alan bölgeler için ise kontrollü sınıflanrdırma yöntemlerinden En Yüksek Olasılık Yöntemi (maksimum likelihood) yöntemi kullanılarak sınıflandırılan görüntü bölümlerine n değerleri atanmıştır. Uzaktan algılama tekniklerinin kullanılmasıyla zamandan tasarruf edilmiş, Manning değerlendirmesinde yeni bir yaklaşım önerilerek çalışma alanında yeknesaklık sağlanmıştır. En Yüksek Olasılık Yöntemi kullanılarak yapılan sınıflandırmada, genel sınıflandırma doğruluğu (yüzde olarak) 92.9, kappa oranı “κ” ise; % 90.64’dür. Bulunan “κ” değeri 0.75’den büyük olması durumunda sınıflandırma performansının iyi olduğunu göstermektedir. Böylece gerek taşkın modellemelerinde gerekse su yapılarının tasarımında kullanılacak Manning değerleri elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Manning, Cowan Yöntemi, Sınıflandırma

Determination of Manning Roughness Coefficient by Cowan Method and Remote Sensing

Manning formula is used to find the average velocity and flow rate in river bed or flood areas. This formula was published by Robert MANNING in 1889 and is widely used today. In the determination of the roughness coefficient in the formula, the aim of the study is to determine the roughness of the parameters by using Cowan method and remote sensing techniques. As the study area, Samsun Mert River and the region within the boundaries of the city were selected. Samples taken from the river were subjected to sieve analysis and then the roughness values were determined by using cowan method. or the regions located outside the river, n values were assigned to the image sections classified by using the maximum likelihood method from controlled classification methods. The use of remote sensing techniques has saved time, and a new approach to manning evaluation has been proposed, providing uniformity in the study area. In the classification made using the maximum likelihood method, the overall classification accuracy is 92.9% and the kappa ratio is 90.64%. If the kappa value is greater than 0.75, it indicates that the classification performance is good. Thus, manning values which are used in the design of flood modeling and water structures are obtained.

Keywords:

Manning, Cowan Method, classification,

PDF

___

[1] G. J. Arcement, J. Schneider, and V. R. Schneider, Guide For Selecting Manning’s Roughness Coefficients For Natural Channels And Flood Plains, Final Repo. US. Department of Transportation, 1984.
[2] DSİ, Dere Yataklari İçin Pürüzlülük Katsayısı Belirleme Kılavuzu. Orman Ve Su İşleri Bakanlığı Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü, 2016.
[3] V. T. Chow, Open Channel Hydraulics. McGraw-Hill: New York, 1959.
[4] F. M. Henderson, Open-Channel Flow. New York, MacMillan Publishing Co. Inc., 1966.
[5] V. L. Streeter, Fluid Mechanics. New York, McGraw-Hill Book Company, 1971.
[6] H. H. Barnes, “Roughness Characteristics of Natural Channels,” Tech. Report, Geol. Surv. Water-Supply, United States Gov. Print. Off. Washington, U.S.A, p. 219, 1987.
[7] R. Manning, “On the Flow of Water in Open Channels and Pipes,” Trans. Inst. Civ. Eng. Irel., vol. 20, pp. 161–207, 1891.
[8] L. J. T., “Determination of the Manning Coefficient From Measured Bed Roughness in Natural Channels Determination of the Manning Coefficient From Measured Bed Roughness in Natural Channels,” Water Supply Pap. 1898-B, p. 47, 1970.
[9] L. B. Leopold, “Downstream change of velocity in rivers,” Am. J. Sci., vol. 251, no. 8, pp. 606–624, Aug. 1953.
[10] W. L. Cowan, “Estimating hydraulic roughness coefficients: ,” Agric. Eng., vol. 37, no. 7, pp. 473–475, 1956.
[11] V. R. Arcement, G.J. Schneider, Guide for Selecting Manning’s Roughness Coefficients for Natural Channels and Flood Plains. U.S. Geological Survey Water Supply Paper 2339, 1989.
[12] A. Ulke, N. Beden, V. Demir, and N. Menek, “Numerical modeling of Samsun Mert River floods,” EWRA Publ., vol. 57, pp. 27–34, 2017.
[13] M. Nalbantoğlu, Manning Formülü (n ve c) Değerleri Cetveli. DSİ Yayınları, 1976.
[14] A. R. Ladson, B. Anderson, I. D. Rutherfurd, and S. van de Meene, “An Australian handbook of stream roughness coefficients: how hydrographers can help,” Aust. Hydrogr., vol. 6, no. 9, pp. 4–12, 2002.
[15] A. Bulu and E. Yılmaz, “Serbest yüzeyli̇ akimlarda pürüzlülük katsayisinin beli̇rlenmesi̇,” Türkiye Mühendislik Haberleri, vol. 420, pp. 421–423, 2002.
[16] O. Öztaşkın, “The Importance and Determination of Mannıng’s Roughness Coeffıcıent In Natural Channels By ‘Cowan’s Method’ During Floods,” Atilim University, 2014.
[17] İ. Çölkesen, “Uzaktan algılamada ileri sınıflandırma tekniklerinin karşılaştırılması ve analizi.,” Gebze Teknik Üniversitesi, Mühendislikve Fen Bilimleri Enstitüsü, 2009.
[18] A. Günlü, “Landsat TM Uydu Görüntüsü Yardımıyla Bazı Meşcere Parametreleri (G elişim Çağı ve Kapalılık ) ve Arazi Kullanım Sınıflarının Belirlenmesi,” vol. 12, no. 1, pp. 71–79, 2012.
[19] S. Bulut and A. Günlü, “Arazi Kullanım Sınıfları İçin Farklı Kontrollü Sınıflandırma Algoritmalarının Karşılaştırılması,” Kastamonu Üniversitesi, Orman Fakültesi Derg., vol. 16, no. 2, pp. 528–535, 2016.
[20] R. H. Topaloǧlu, E. Sertel, and N. Musaoǧlu, “Assessment of classification accuracies of Sentinel-2 and Landsat-8 data for land cover/use mapping,” Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. - ISPRS Arch., vol. 41, no. July, pp. 1055–1059, 2016.
[21] I. J. Myung, “Tutorial on maximum likelihood estimation,” J. Math. Psychol., vol. 47, no. 1, pp. 90–100, 2003.
[22] Anonim5, “MultiSpectral Instrument (MSI) Overview, https://earth.esa.int/web/sentinel/technical-guides/sentinel-2-msi/msi-instrument,” 2019.
[23] M. H. Chaudhry, Open-Channel Flow. Boston, MA: Springer US, 2008.
[24] S. S. Nas and E. Nas, “Taşkın Alanlarının Coğrafi Bilgi Sistemleri Yardımıyla Belirlenmesi ve Risk Analizi: Harşit Çayı (Gümüşhane) Örneği,” 2013, pp. 405–420.
[25] E. Ayhan, F. Karslı, and E. Tunç, “Uzaktan Algılanmış Görüntülerde Sınıflandırma ve Analiz,” Harit. Derg. Harit. Genel Komutanlığı, Ankara., vol. 130, pp. 32–46, 2003.