GİRESUN AKSU HAVZASI MAKSİMUM AKIMLARININ FREKANS ANALİZİ

Taşkınlar, akarsu kenarındaki yerleşim yerlerinde önemli zararlara neden olmaktadır. Bu nedenle hidrolik yapıların doğru planlanması ve tasarlanmasını kolaylaştırarak bu zararları en aza indirmede, taşkınların büyüklüklerinin ve meydana gelme frekanslarının güvenilir bir biçimde tahmin edilmesi büyük öneme sahiptir. Bu araştırmada, Giresun Aksu Havzası maksimum akım frekanslarının modellenmesi için bazı olasılık dağılımları kullanılmıştır. Bu amaçla, 39 yıl süreli aylık ve yıllık maksimum akım dizileri materyal olarak seçilmiştir. Normal (N), logaritmik normal (LN), üç parametreli logaritmik normal (LN III), ekstrem değer tip I (EV I), gama (GAM), Pearson tip III (P III), logaritmik Pearson tip III (LP III), Weibull (WE), üç parametreli Weibull (WE III) ve logaritmik lojistik (LLO) dağılımları kullanılmış ve bunların uygunluğu Kolmogorov-Smirnov (K-S) testi ile değerlendirilmiştir. Uygunluk testi sonuçlarına göre Giresun Aksu Havzası muhtemel aylık maksimum akım tahminlerinde, 1., 6., 7. ve 8. aylar için logaritmik Pearson tip III; 3. ve 5. aylar için üç parametreli logaritmik normal; 4. ve 9. aylar için Pearson tip III; 10. ve 12. aylar için üç parametreli Weibull ve 2. ve 11. aylar için de logaritmik lojistik dağılımlarının kullanılabileceği görüşüne varılmıştır. Yıllık maksimum dizilerde ise üç parametreli Weibull dağılımı uygun dağılım olarak belirlenmiştir

Frequency Analysis for the Maximum Streamflows of Giresun Aksu Basin

Floods can cause significant damages on river-side settlements. Hence, a reliable flood frequency analysis is of great importance for proper planning and design of hydraulic structures in minimizing the damages. In this study, some probability distributions were used for maximum streamflow frequency modelling of Giresun Aksu Basin. For this purpose, monthly and annual maximum streamflow series of 39 years were selected as the material. The normal (N), logarithmic normal (LN), three-parameter logarithmic normal (LN III), extreme value type I (EV I), gamma (GAM), Pearson type III (P III), logarithmic Pearson type III (LP III), Weibull (WE), three-parameter Weibull (WE III) and logarithmic logistic (LLO) distributions were used and their suitability was evaluated by Kolmogorov-Smirnov (K-S) test. Depending on the results of goodness of fit test, it was thought that the logarithmic Pearson type III for first, sixth, seventh and eight months; three-parameter logarithmic normal for third and fifth months; Pearson type III for fourth and ninth months; three-parameter Weibull for tenth and twelfth months and logarithmic logistic distributions for second and eleventh months could be used for estimation of probable monthly maximum streamflow of Giresun Aksu Basin. Also, the three- parameter Weibull distribution was determined as the suitable distribution for annual maximum series.

___

  • Anlı, A. S., 2003. Giresun İlindeki Aksu Çayı Su Toplama Havzasının Yağmur ve Akış Karakteristikleri Üzerinde Bir Çalışma. Ank. Ünv., Fen Bil. Enst., Yüksek Lisans Tezi, 162s, Ankara.
  • Anonim,2000.http://www.dsi.gov.tr/bolge/dsi22/enerjipr ojeleri.htm.
  • Apan, M., 1982. Çözümlü Hidroloji Problemleri. Atatürk Üniversitesi, 122, Erzurum.
  • Bayazıt, M., 1981. Hidrolojide İstatistik Yöntemler. İTÜ. Yayın No: 1197, 223s, İstanbul.
  • Beard, L. R., 1962. Statistical Methods in Hydrology. Civil Works Investigation Project CW-151, US Army Corps of Engineers, Sacramento, California. 62p. 2 appendices.
  • Benson, M. A., 1968. Uniform Flood-Frequency Estimating Methods For Federal Agencies. Water Resources Research, 4(5); s. 891-908.
  • Bobée, B. and Askhar, F., 1991. The Gamma Family And Derived Distributions Applied in Hydrology. Water Resources Publications, 203s, Colorado.
  • Cicioni, G., Giuliano, G. and Spaziani, F. M., 1973. Best Fitting of Probability Functions To a Set of Data for Flood Studies, in E.F. Schulz, Koelzer, V.A. and Mahmood, K. Ed., Water Resources Publications. Fort Collins, Colorado.
  • Haan, C. T., 2002. Statistical Methods in Hydrology. The Iowa State Press. 2nd Edition. Ames, 378p, Iowa.
  • Kopittke, R. A., Stewart, B. J. and Tickle, K. S., 1976. Frequency Analysis of Flood Data in Queensland. Hydrol. Sympos. Inst. Eng. Aust. Natl. Conf. Publ. 76/2: 20-24.
  • Mcmahon, T. A. and Srikanthan, R., 1981. Log-Pearson type 3 distribution. Is It Applicable to Flood Frequency Analysis of Australian Streams? Journal of Hydrology, 52: 139-147.
  • Okman, C., 1994. Hidroloji. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi, Yayın No: 1388, 359s, Ankara.
  • Okman, C., 2005. Hidroloji. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi. 2. Baskı Yayın No: 1544, 324s, Ankara.
  • Rao, D. V., 1981. Return Period for Mean Annual Hydrologic Event. ASCE, Journal of Hydraulics Division, 109(8): 1119-1132.
  • Sangal, B. P. and Biswas, A. K., 1970. The 3-parameter Lognormal Distribution and Its Application in Hydrology. Water Resources Research, 6(2) 505- 515.
  • Singh, K. P., 1980. Regional and Sample Skew in Flood Frequency Analysis of Streams in Illinois. Illinois State Water Survey, 159p.
  • Şorman, A. Ü., 2004. Bölgesel Frekans Analizindeki Son Gelişmeler Ve Batı Karadeniz’de Bir Uygulama. İMO Teknik Dergi, 3155-69.
  • Von Seggern, D., 1993. CRC Standard Curves and Surfaces. Boca Raton, FL: CRC Pres, 250p.
  • Yevjevich, V., 1972. Probability and Statistics in Hydrology. Water Resources Publications, Fort Collins, 302p, Colorado.