Bölgesel frekans analizindeki son gelişmeler ve Batı Karadenizde bir uygulama

Hidrolojik süreçler için toplanan verilerin rastgele (random) özellik göstermelerinden dolayı probabilistik bir yaklaşımla analiz edilirler. Bu sebeple de istatistiksel yaklaşım hidrolojide frekans analiz çalışmalarında gerçek araç olarak kullanılır. Bu bildiri ile klasik parametre tahmin yöntemleri (momentler yöntemi, maksimum olabilirlik yöntemi), olasılık ağırlıklı momentler yöntemi (Probability Weighted Moments, PWM) ile karşılaştırılacak ve bu karşılaştırmaya uygunluk testleri de dahil edilecektir. L-momentler yöntemi ile bulunacak noktasal dağılım parametreleri ile 4 ve 5 parametreli dağılım fonksiyonları bu çalışmada denenecek ve Batı Karadeniz’deki akım verileri ile örneklenecektir. Daha sonra bölgesel frekans analiz çalışmasına geçilerek bölge büyüme oranları (hem istasyon bazında, hem de ağırlıklı olarak bölge bazında) bulunacaktır. Her bir ölçüm noktasının ve tüm noktaların ortalama en küçük hata değerleri (rmse) hesap edilerek güven aralıkları araştırılacaktır. Bölgeselleştirme ve mevcut kaydedici istasyonlar arası korelasyon katsayısı, sayıları ve kayıt süreleri de bu çalışmada hesaba katılmış olacaktır.

The recent techniques in regional frequency analysis with application in Western Black-Sea

The hydrologic processes are analysed by probabilistic methods due to their random characteristics. These approaches are real tools used in hydrology for frequency analysis. In this paper, the classical parameter estimation methods (method of moments, maximum likelihood procedure) will be compared with the probabilistic weighted moment technique (PWM) including the goodness of fit tests. The L-moment procedure is used for the point frequency analysis of streamflow records considering frequency distribution functions with four to five parameters and applied to the streamflow data in Western Black-Sea region. The regional frequency analysis is also discussed using regional and point growth rate ratios. The root mean square errors (rmse) are determined at a site and for all the data points in a regional scale including the confidence intervals. Such an approach uses the cross correlation value among the existing monitoring stations, their numbers and record lengths.

___

  • [1] Dalrymple, T.; Flood Frequency Analysis, Water Supply Paper, 1543-A, U.S. Geological Survey, Washington, D.C., 1960.
  • [2] Hosking, J.R.M. and Wallis J.R.; Regional Frequency Analysis, Cambridge University Press. 1997.
  • [3] Cunnane, C.; Statistical Distributions for Flood Frequency Analysis, Operational Hydrology Report No. 33, World Meteorological Organization; 1989.
  • [4] Rao, A.R. and Hamed K.H.; Regional Frequency Analysis of Wabash River Flood Data by L-Moments, Journal of Hydrologic Engineering, Vol 2(4), p 169- 179, 1997.
  • [5] Şorman, A.Ü. ve Okur, A.; L-Momentler Tekniği Kullanılarak Noktasal ve Bölgesel Frekans Analizinin Uygulanması, TMMOB İnşaat Mühendisleri Odası Teknik Dergisi, Temmuz 2000.
  • [6] Adamowski, K.; Regional Analysis of Annual Maximum and Partial Duration Flood Data by Nonparametric and L-Moment methods, Journal of Hydrology, vol 229, p 219-231, 2000.
  • [7] Önöz, B. and Bayazıt M.; Best Fit Distributions for Largest Available Flood Samples, Journal of Hydrology, vol 167, p 195-208, 1995.