Günlük Tava Buharlaşma Verilerinin Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi Kullanılarak Tahmini: Van Bölge İstasyonu-Türkiye Örneği

Bu çalışmanın amacı, hidrolojik döngünün önemli parametrelerinden olan buharlaşma verisinin Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (USBÇS) kullanılarak modellenmesidir. Giriş parametresi olarak ortalama günlük sıcaklık (ºC), ortalama günlük bağıl nem (%), ortalama günlük aktüel basınç (hPa), ortalama günlük rüzgâr hızının (m/s) kullanıldığı, girdi sayısının birden başlayıp dörde çıktığı dört farklı model kurulmuştur. Van Bölge İstasyonu’na ait 2013-2017 yılları arasındaki normalize edilmiş günlük veriler modelin eğitilmesi için kullanılmıştır. 2018 verileri ise test amaçlı kullanılmıştır. Van Bölge İstasyonu’nun verileri kullanılarak hazırlanan modelin başka istasyonlarda kullanılıp kullanılamayacağını ortaya koymak için farklı şehirlerde bulunan iki istasyon karşılaştırma için seçilmiştir. Bu amaçla, iklim özellikleri Van iline benzeyen Konya ilinden bir istasyon ve farklı iklim özelliklerine sahip Kocaeli ilinden bir istasyon seçilmiştir. Tüm modellerde, Konya ilinden seçilen istasyon ile Van Bölge İstasyonu arasında benzer sonuçlar gözlemlenirken, Kocaeli ilinden seçilen istasyon ile Van Bölge İstasyonu arasında sonuçlar bir önceki karşılaştırmaya nispeten daha düşük çıkmıştır. Dört girdi parametresi ile kurulan dördüncü model, tüm istasyonlarda en düşük hata değerlerine ulaşmış ve Kocaeli istasyonunda bu modelde en iyi R2 değeri hesaplanmıştır.

Estimating Daily Pan Evaporation Data using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System: Case Study within Van Local Station-Turkey

The aim of this study is to model the evaporation data, which is one of the important parameters of the hydrological cycle, by usingthe Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Four different models were designed starting from one input up to fourinputs used average daily temperature (ºC), average daily relative humidity (%), average daily current pressure (hPa) and averagedaily wind speed (m/s) as inputs parameters. Total daily pan evaporation (mm) was selected as output parameter. The normalizeddaily data of the Van Local Station between 2013 - 2017 was used for training of the model. Data for 2018 were used for testingpurposes. Also, two stations in different cities were selected for comparison in order to determine whether the models preparedusing data from Van Local Station can be used in other stations. For this purpose, a station from Konya province with climaticcharacteristics similar to Van province and a station from Kocaeli province with different climatic characteristics were selected. Inall models, similar results between Van Local Station and the station selected from Konya were observed, while the results betweenVan Local Station and the station selected from Kocaeli were observed as relatively low compared to the previous comparison.The fourth model, which was designed using four input parameters, achieved the lowest error values at all stations and Kocaelistation got the best R2 value at this model.

___

  • [1] Brutsaert W.H., “Evaporation into the Atmosphere”, D. Reidel Publishing Company, Holland, (1982).
  • [2] McMahon T.A., Peel M.C., Lowe L., Srikanthan R., McVicar T.R., “Estimating actual, potential, reference crop and pan evaporation using standard meteorological data: a pragmatic synthesis”, Hydrology Earth System Science, 17: 1331–1363, (2013).
  • [3] Monteith J.L., “Weather and water in tthe sudanosahelian zone. soil water balance in the sudano-sahelian zone, proceedings of the niamey workshop”, International Association of Hydrological Sciences Publication, 199: 11–28, (1991)
  • [4] Irmak S., Haman D., Jones J.W., “Evaluation of class ‘A’ pan coefficients for estimating reference evapotranspiration in a humid location”, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 128(3): 153–159, (2002).
  • [5] Lim W.H., Roderick M.L., Farquhar G.D., “A mathematical model of pan evaporation under steady state conditions”, Journal of Hydrology, 540: 641–658, (2016).
  • [6] Shiri J., Marti P., Singh V.P., “Evaluation of gene expression programming approaches for estimating daily evaporation through spatial and temporal data scanning”, Hydrol. Process, 28: 1215–1225, (2014).
  • [7] Fakhreddine B.B., Mougharbel I., Faye A., Pollet Y., “Estimating daily evaporation from poorly-monitored lakes using limited meteorological data: A case study within Qaraoun dam - Lebanon”, Journal of Environmental Management, 241: 502–513, (2019).
  • [8] Althoff D., Rodrigues L.N., Silva D.D., Bazame H.C., “Improving methods for estimating small reservoir evaporation in the Brazilian Savanna”, Agricultural Water Management, 216:105-112, (2019).
  • [9] Stephens J.C., Stewart, E.H., “A Comparison of Procedures for Computing Evaporation and Evapotranspiration”, International Association Of Scientific Hydrology. International Union of Geodynamics and Geophysics”, 62. Ed, Berkeley, CA, (1963).
  • [10] Burman R.D., “Intercontinental comparison of evaporation estimates”, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 102: 109–118, (1976).
  • [11] Clayton L.H., “Prediction of class A pan evaporation in south Idaho”, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 115(2): 166–171, (1989).
  • [12] Reis R.J., Dias N.L., “Multi-season lake evaporation: energy-budget estimates and CRLE model assessment with limited meteorological observations”, Journal of Hydrology, 208: 135–147, (1998).
  • [13] Sudheer K.P., Gosain A.K., Rangan D.M, Saheb S.M. “Modelling evaporation using an artificial neural network algorithm”, Hydrological Processes, 16: 3189–3202, (2002).
  • [14] Gavin H., Agnew C.A., “Modelling actual, reference and equilibrium evaporation from a temperate wet grassland”, Hydrological Processes, 18: 229–246, (2004).
  • [15] Keskin M.E., Terzi O., “Artificial neural network models of daily pan evaporation”, Journal of Hydrology Engineering, 11(1): 65–70, (2006).
  • [16] Kisi O., “Daily pan evaporation modelling using multilayer perceptrons and radial basis neural networks”, Hydrological Processes, 23: 213–223, (2009).
  • [17] Bian Z., Gu Y., Zhao J., Pan Y., Li Y., Zeng C., Wang L., “Simulation of evapotranspiration based on leaf area index, precipitation and pan evaporation: a case study of Poyang lake watershed, China”, Ecohydrology and Hydrobiology, 19: 83–92, (2019).
  • [18] Kisi O., Tombul M., “Modeling monthly pan evaporations using fuzzy genetic approach”, Journal of Hydrology, 477: 203–212, (2013).
  • [19] Ozturk M., Yilmaz M.U., Ozgur E., Akatas N., “Using fuzzy logic approach on evaporation modeling”, International Journal of Natural and Engineering Sciences, 11(3): 04-06, (2017).
  • [20] Kisi O., “Daily pan evaporation modeling using a neurofuzzy computing technique”, Journal of Hydrology, 329: 636–646, (2006).
  • [21] Kermani M.Z., Kisi O., Piri J., “Meymand AM. “Assessment of artificial intelligence–based models and metaheuristic algorithms in modeling evaporation”, Journal of Hydrological Engineering, 24(10): 200-213, (2019).
  • [22] Maroufpoor E., Sanikhani H., Emamgholizadeh S., Kişi Ö., “Estimation of wind drift and evaporation losses from sprinkler irrigation systems by different data-driven methods”, Irrigation and Drainage, 67: 222–232, (2018).
  • [23] Jang J.S.R., “ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System”, IEEE Transactions on Systems Man & Cybernetics, 23: 665-685, (1993).
Politeknik Dergisi-Cover
  • ISSN: 1302-0900
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 1998
  • Yayıncı: GAZİ ÜNİVERSİTESİ
Sayıdaki Diğer Makaleler

Pomza Katkısı Varlığında Kum-Bentonit Karışımlarının Hacimsel Deformasyon ve Yüksek Sıcaklık Altında Kayma Davranışlarının İncelenmesi

Esra GÜNERİ, Yeliz YÜKSELEN AKSOY

Free Vibration Analysis of Foam-Core Sandwich Structures

Ertan KÖSEDAĞ, RECEP EKİCİ

Borik Asit, Sitrik Asit, Askorbik Asit İçeren Polikaprolakton/Halloysit Filmlerin Ambalaj Malzemesi Olarak Değerlendirilmesi

MÜJGAN OKUR

Dikdörtgen ve Daire Kesitli Yığma Narin Kolonların Burkulma Yüklerinin Karşılaştırılması

M. Arif GÜREL, Rabia İZOL, Beyhan İPEKYÜZ, Halet Almıla Arda BÜYÜKTAŞKIN, R. Kadir PEKGÖKGÖZ

Gıda Ambalajlama Uygulamaları için Kitosan ve Polikaprolakton Esaslı Üç Katmanlı Biyo-Kompozit Filmlerin Geliştirilmesi

Ece SÖĞÜT, Atıf Can SEYDİM

Biyogranül İçeren Mikrobiyal Kendini Onaran Betonların Aralıklı Islak/Kuru Döngülerde Kendini Onarma Performansı

Yusuf Çağatay ERŞAN

Takım Dönme Hızı ve Karıştırıcı Uç Geometrisinin Pirincin Sürtünme Karıştırma Kaynağında Özelliklere olan Etkileri

Zafer BARLAS

A Hybrid Model to Optimize the Maintenance Policies in the Hydroelectric Power Plants

Evrencan OZCAN, Şeyda GÜR, Tamer EREN

Türkiye’de Ticari Ölçekli OKSİ-DAY Karbon Yakalama Tesisinin Tekno-Ekonomik Fizibilite Çalışması

Tuba COSKUN, Mehmet OZKAYMAK, Hasan Can OKUTAN

Termik Santrallerde Yakıt Maliyet Eğrilerinin Tahmini için Yarı-Kesin Programlamanın Başarısının Araştırılması

Ugur GUVENC, Huseyin BAKIR, Serhat DUMAN