Hatay ilindeki göletlerin hazne hacimlerinin coğrafi bilgi sistemleri ile belirlenmesi

Amaç: Bu çalışmanın amacı, yapılması planlanan bir göletin su depolama hacmini, sayısal topografik haritaları kullanarak Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yardımıyla ne kadar doğru tahmin edilebileceğini araştırmaktır. Bu amaçla, Hatay ilinde faaliyette bulunan 10 göletin depolama hacimleri, sanal göletler oluşturularak tahmin edilmiş ve tahmin edilen değerler göletlerin gerçek hacim değerleri ile kıyaslanmıştır. Yöntem ve Bulgular: Gölet yerlerine ait sayısal yükseklik haritaları (DEM), Integrated Land and Water Information Systems (ILWIS) yazılımında kullanılarak sanal gölet gövdeleri oluşturulmuş ve göletlerin hacim hesaplamaları yapılmıştır. Her gölet için tahmin edilen ve ölçülen hacim değerleri istatistiksel yöntemlerle değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonucunda tüm göletler için ölçülen ve tahmin edilen değerler için R2=0.84 olarak bulunmuştur. Sadece Karamanlı Göleti için tahmin edilen ve ölçülen hacim değeri önemli derecede farklı çıkmıştır. Karamanlı Göleti dışındaki 9 gölet için yapılan tahminler çok iyi sonuçlar vermiştir (R2=0.99, NSE >0.75 ve Pbias <0.25).Genel Yorum: Bu sonuçlara göre, sayısal yükseklik haritası kullanılarak, yapılması planlanan göletlerin fizibilite çalışmaları için gerekli hazne hacimleri, çok kısa süre içinde 10 göletten dokuzunda yeterli doğrulukta tahmin edilmiştir. Karamanlı Göletinde hacim değerlerinde ortaya çıkan farklılığın nedenleri ayrıca araştırılmalıdır.Çalışmanın Önemi ve Etkisi: Baraj ve göletler gibi su depolama yapılarının doğru ve hızlı bir şekilde planlanarak projelendirilmesi yoğun işgücü, bilgi ve tecrübe gerektirmektedir. Bu yapıların, depolayabilecekleri su miktarları, planlama ve fizibilite çalışmaları için önceden bilinmesi gereken bir parametredir. Projelenecek bir su depolama yapısının hazne hacminin, coğrafi bilgi sistemlerini kullanarak hali hazırda bulunan bir sayısal yükseklik modeli ile önceden yeterli doğrulukta tahmin edilmesi, fizibilite çalışmalarının hızlanmasına, dolayısıyla zaman kaybı ve işgücünü azaltacaktır. Bu çalışmada, sayısal yükseklik haritaları ile yapılması planlanan bir gölet için hazne hacminin ne kadar doğrulukta tahmin edilebileceği araştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Gölet, CBS, hacim hesaplama, sayısal yükseklik haritası, Hatay

Determining reservoir water volume of ponds in Hatay province using Geographic Information Systems

Aims: Aim of this study was to investigate that how accurately the reservoir volume can be estimated using Digital Elevation Model (DEM) for a pond that planned to be built. For this purpose, storage volumes of 10 ponds operating in Hatay province were estimated by creating virtual ponds helping with ILWIS Geographical Information Systems software and compared with the volume values calculated as a result of field measurements. Methods and Results: Storage volumes of 10 ponds operating in Hatay province were estimated by creating virtual ponds helping with ILWIS Geographical Information Systems software and compared with the volume values calculated as a result of field measurements. Three statistical measured used to evaluate results. As a result of the comparison, R2 = 0.84 for the measured and predicted values for all ponds. Only the predicted and measured volume values for Karamanlı Pond were significantly different. Estimates made for 9 ponds except Karamanlı Pond gave very good results (R2 = 0.99, NSE> 0.75 and Pbias <0.25). Conclusions: According to these results, using the digital elevation map, the required reservoir volumes for the feasibility studies of the planned ponds have been estimated very well in nine out of 10 ponds in a very short time. It has been suggested for Karamanlı Pond that the reasons of the differences in volume should be investigated. Significance and Impact of the Study: Planning and projecting water storage structures such as dams and ponds in an appropriate and quickly requires intensive labor, knowledge and experience. The amount of water that these structures can store is a parameter that should be known in advance for planning and feasibility studies. Estimating the reservoir volume of water using a digital elevation model that is already available using geographic information systems will not only accelerate the feasibility studies, but also reducing time loss and labor. In this study, how accurately the reservoir volume can be estimated for a pond planned to be built using digital elevation maps was investigated.

Keywords:

Pond, GIS, volume calculation, digital elevation map, Hatay,

PDF

___

Chowdary VM, Ramakrishnan D, Srivastava YK (2009) Integrated water resource development plan for sustainable Management of Mayurakshi Watershed, India using remote sensing and GIS. Water Resour Manag. 23:1581-1602. doi: 10.1007/s11269-008-9342-9.
Cvar A (2014) GIS-based reservoir planning with limited data in developing nations: A case study of the lower Mekong River basin (Doctoral dissertation, Colorado State University.
Gupta KK, Deelstra J, Sharma KD (1997) Estimation of water harvesting potential for a semiarid area using GIS and remote sensing. Remote Sens. Geogr. Inf. Syst. Des. Oper. Water Resour. Syst.,1:53-62 Gwenzi W, Nyamadzawo G (2014) Hydrological impacts of urbanization and urban roof water harvesting in water-limited catchments: a review. Environ. Process., 1:573-593. doi: 10.1007/s40710-014-0037-3.
İrvem A (2011) Application of GIS to determine Storage volume and Surface area of reservoirs: The case study of Büyük Karacay Dam. International Journal of Natural and Engineering Sciences (IJNES) 5(13):39-43.
İrvem A (2020) Pixel size effects on dam water storage capacity estimation using GIS: Case study of Buyuk Karacay Dam, Turkey. Fresenius Environmental Bulletin, 29(07A/2020):6338-6348.
Jha MK, Chowdhury A, Chowdary VM, Peiffer S (2006) Groundwater management and development by integrated remote sensing and geographic information systems: prospects and constraints. Water Resour. Manag. 21:427–467. doi: 10.1007/s11269-006-9024-4.
Liebe J, van de Giesen N, Andreini, M (2005) Estimation of small reservoir storage capacities in a semi-arid environment: a case study in the Upper East region of Ghana. Phys. Chem. Earth., 30:448–454.
Magome J, Ishidaira J, Takeuchi K (2003) Method for satellite monitoring of water storage in reservoirs for efficient regional water management, Water Resources Systems-Hydrological Risk, Management and Development (Proceedings of symposium HS02b held during IUOG2003 at Sapporo, July 2003). IAHS Publ. No: 281.
Mialhe F, Gunnellv Y, Mering C (2008), Synoptic assessment of water resource variability in reservoirs by remote sensing: General approach and application to the runoff harvesting systems of south India, Water Resour. Res., 44: W05411.
Mwenge KJ, Taigbenu AE, Sejamoholo BBP (2009) A GIS-based decision support system for rainwater harvesting (RHADESS). Phys. Chem. Earth., 34:767-775. doi: 10.1016/j.pce.2009.06.011.
Nisar Ahamed TR, Gopal Rao K, Murthy JSR (2002) Automatic extraction of tank outlets in a sub-watershed using digital elevation models. Agric. Water. Manag., 57:1-10. doi: 10.1016/S0378-3774(02)00047-1.
Pistrika A (2010) Flood damage estimation based on flood simulation scenarios and a GIS platform. Eur. Water 30:3-11.
Sawunyama T, Senzanje A, Mhizha A (2006) Estimation of small reservoir storage capacities in Limpopo River basin using geographical information systems (GIS) and remotely sensed surface areas: Case of Mzingwane catchment. Phys. Chem. Earth., 31:935-943. doi: 10.1016/j.pce.2006.08.008.
Taşkın M, İrvem A (2014) Yarı-Kurak Bölgelerde Rezervuar Yeri ve Kapasitesinin CBS ile Analizi Tarım Bilimleri Araştırma Dergisi 7 (2): 53-59.
Toper AN (2020) Hatay İlindeki Göletlerin Hazne Hacimlerinin Coğrafi Bilgi Sistemleri ile Belirlenmesi, Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi Fen Bil. Ens. Yüksek Lisans Tezi, Tez No:1276.
Tsihrintzis VA, Hamid R, Fuentes HR (1996) Use of geographic information systems (GIS) in water resources: a review. Water Resour. Manag., 10:251-277.
Zhang S, Gao H, Naz BS (2014) Monitoring reservoir storage in South Asia from multi-satellite remote sensing. Water Resour.,50:8927-8943. doi: 10.1002/2014WR015829.