Hydrological and Meteorological Drought Forecasting for the Yesilirmak River Basin, Turkey
[ X ]
Tarih
2021
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Hakan ÇAGLAR
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Drought is the most dangerous natural disaster. It differs from the other disasters in that it occurs insidiously, its effects are revealed gradually, and it persists for a long period. Drought has huge, negative effects on both society and natural ecosystems. In this study, values from the Standardized Precipitation Index (SPI) were used to generate drought estimation models by using Artificial Neural Networks (ANN). In addition, the probability of hydrological drought was determined by using SPI values to predict Streamflow Drought Index (SDI) values with ANN. Also, the SPI and SDI were used as the meteorological and hydrological drought indices, respectively, in conjunction with Feed Forward Neural Networks (FFNN), in ANN models. For this purpose, three rainfall and three flow gauging stations located in the Yesilirmak River Basin of Turkey were selected as the study units. The SPI and SDI values for the stations were calculated in order to create ANN estimation models. Different ANN forecasting models for SPI and SDI were trained and tested. In addition, the effects of the spatial distribution of precipitation on flows were determined by using the Thiessen Method to develop the SDI prediction model. The results generated by the ANN prediction models and resulting values were compared and the performances of the models were analyzed. The combination of ANN and SPI predicted meteorological drought with high accuracy but the combination of ANN and SDI was not as good in predicting hydrological drought.
Kuraklik en tehlikeli dogal afettir. Diger afetlerden farki, sinsi bir sekilde gerçeklesmesi, etkilerinin yavas yavas ortaya çikmasi ve uzun süre devam etmesidir. Kurakligin hem toplum hem de dogal ekosistemler üzerinde çok büyük, olumsuz etkileri vardir. Bu çalismada, Yapay Sinir Aglari (YSA) kullanilarak kuraklik tahmin modelleri olusturmak için Standardize Yagis Indeksi (SPI) degerleri kullanilmistir. Ek olarak, YSA ile Akarsu Kuraklik Indeksi (SDI) degerlerini tahmin etmek için SPI degerleri kullanilarak hidrolojik kuraklik olasiligi belirlenmistir. Ayrica YSA modellerinde Ileri Beslemeli Sinir Aglari (FFNN) ile birlikte sirasiyla meteorolojik ve hidrolojik kuraklik indeksleri olarak SPI ve SDI kullanilmistir. Bu amaçla, Türkiye Yesilirmak Havzasinda bulunan üç yagis ve üç akis ölçme istasyonu çalisma birimi olarak seçilmistir. YSA tahmin modellerini olusturmak için istasyonlara ait SPI ve SDI degerleri hesaplanmistir. SPI ve SDI için farkli YSA tahmin modelleri egitilmis ve test edilmistir. Ayrica, SDI tahmin modelini gelistirmek için Thiessen Metodu kullanilarak yagislarin mekansal dagiliminin akislar üzerindeki etkileri belirlenmistir. YSA tahmin modellerinin ürettigi sonuçlar ve elde edilen degerler karsilastirilarak modellerin performanslari analiz edilmistir. ANN ve SPI kombinasyonu meteorolojik kurakligi yüksek dogrulukla öngördü, ancak ANN ve SDI kombinasyonu hidrolojik kurakligi tahmin etmede o kadar iyi degildir.
Kuraklik en tehlikeli dogal afettir. Diger afetlerden farki, sinsi bir sekilde gerçeklesmesi, etkilerinin yavas yavas ortaya çikmasi ve uzun süre devam etmesidir. Kurakligin hem toplum hem de dogal ekosistemler üzerinde çok büyük, olumsuz etkileri vardir. Bu çalismada, Yapay Sinir Aglari (YSA) kullanilarak kuraklik tahmin modelleri olusturmak için Standardize Yagis Indeksi (SPI) degerleri kullanilmistir. Ek olarak, YSA ile Akarsu Kuraklik Indeksi (SDI) degerlerini tahmin etmek için SPI degerleri kullanilarak hidrolojik kuraklik olasiligi belirlenmistir. Ayrica YSA modellerinde Ileri Beslemeli Sinir Aglari (FFNN) ile birlikte sirasiyla meteorolojik ve hidrolojik kuraklik indeksleri olarak SPI ve SDI kullanilmistir. Bu amaçla, Türkiye Yesilirmak Havzasinda bulunan üç yagis ve üç akis ölçme istasyonu çalisma birimi olarak seçilmistir. YSA tahmin modellerini olusturmak için istasyonlara ait SPI ve SDI degerleri hesaplanmistir. SPI ve SDI için farkli YSA tahmin modelleri egitilmis ve test edilmistir. Ayrica, SDI tahmin modelini gelistirmek için Thiessen Metodu kullanilarak yagislarin mekansal dagiliminin akislar üzerindeki etkileri belirlenmistir. YSA tahmin modellerinin ürettigi sonuçlar ve elde edilen degerler karsilastirilarak modellerin performanslari analiz edilmistir. ANN ve SPI kombinasyonu meteorolojik kurakligi yüksek dogrulukla öngördü, ancak ANN ve SDI kombinasyonu hidrolojik kurakligi tahmin etmede o kadar iyi degildir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
ANN, Drought Indices, Hydrological Drought, Meteorological Drought, Yesilirmak Basin, Turkey.
Kaynak
Journal of Sustainable Engineering Applications and Technological Developments
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
4
Sayı
2
