İleri Veri İşlem Yöntemleri İle Su Kaynaklarının Kullanımı Ve Planlanmasının Optimizasyonu

Abstract

Canlı yaşamının devam etmesi için gerekli olan en temel maddelerden biri sudur. Gelecekte ve günümüzde nüfus artışına yanıt verebilecek temiz su kaynaklarının korunması ve geliştirilmesi, gerekliliği büyük önem arz etmektedir. Su insanoğlunun enerji ihtiyacını karşılayan ve hayatta kalmasını sağlayan en temel kaynaklardan birisidir. Mevcut su potansiyelinin tasarruflu kullanılması su ve kullanımının verimli hale getirilmesi gerekmektedir. Nehir akım debilerinin zaman serisi kullanılarak ileriye dönük su potansiyeli tahmini yapılabilmektedir. Akım gözlem istasyonlarında günlük ölçümler yapılmaktadır. Bu verilere dayalı olarak, matematik modellerle ve makine öğrenmesi sistemleri ile tahmin çalışmaları yürütülmektedir. Bu çalışmada inceleme bölgesi olarak seçilen Çatalca Istıranca Nehrine ait günlük ve aylık ortalama akım, bölgeye ait günlük toplam yağış miktarı ve günlük ortalama hava sıcaklık değerleri göz önüne alınmıştır. İstatistiksel olarak 2004-2020 inceleme dönemine ait, günlük ortalama akım 2,97 m3/sn, günlük toplam yağış 2,73 mm=kg/m2 ve ortalama hava sıcaklığı değeri 12,57 °C olarak saptanmıştır. Makine öğrenme yöntemlerinden Lineer Regresyon, Destek Vektör, Karar Ağacı, Rasgele Orman, Extra Trees, Dalgacık yöntemleri kullanarak akarsu akış miktarının zamanla değişimi tahmin edilmiştir. Uygulanan modellerin başarı performansları karşılaştırılmış, akış miktarı tahmininde Extra Trees (%91,0) ve Rasgele Orman (%89,2) diğer yöntemlere göre daha yüksek bulunmuştur.