DSpace Arşivi :: by Yazar "Turhan, Evren" değerine göre listeleniyor

Yazar "Turhan, Evren" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 20 / 20

A Comparative Evaluation of the Use of Artificial Neural Networks for Modeling the Rainfall-Runoff Relationship in Water Resources Management
(Polish Soc Ecological Engineering-Ptie, 2021) Turhan, Evren
Recently, Artificial Neural Network (ANN) methods, which have been successfully applied in many fields, have been considered for a large number of reliable streamflow estimation and modeling studies for the design and project planning of hydraulic structures. The present study aimed to model the rainfall-runoff relationship using different ANN methods. The Nergizlik Dam, located in the Seyhan sub-basin and one of the important basins in Turkey, was chosen as the study area. Analyses were carried out based on streamflow estimation with the help of observed precipitation and runoff data at certain time intervals. Feed Forward Backpropagation Neural Network (FFBPNN) and Generalized Regression Neural Network (GRNN) methods were adopted, and obtained results were compared with Multiple Linear Regression (MLR) method, which is accepted as the traditional method. Also, the models were performed using three different transfer functions to create optimum ANN modeling. As a result of the study, it was seen that ANN methods showed statistically good results in rainfall-runoff modeling, and the developed models can be successfully applied in the estimation of average monthly flows.
A comparative study of probability distribution models for flood discharge estimation: Case of Kravga Bridge, Turkey
(Univ Zagreb , Andrija Mohorovicic Geophys Inst, 2022) Turhan, Evren; Degerli, Serin
Due to climate change, floods have been more frequent in recent years. Estimating the flood discharge as a result of flood frequency analysis is very substantial to make necessary preparations for possible floods. Data covering 36 years were collected from different stream gauging stations (SGS No: D17A016 and EIEI 1731) in Eastern Mediterranean Basin. With these data, flood discharge values were computed for return periods of 2, 5, 10, 25, 50, 100, 200, 500 and 1000 years. Normal, Log-Normal, Gumbel, Pearson Type III and Log-Pearson Type III statistical distribution methods were used. Kolmogorov-Smirnov (K-S) and Chi-square goodness-of-fit tests were performed to determine which distribution fitted the flood discharge the best. The study showed that the highest flood discharge among the probability distributions for both SGSs came from the Log-Normal distribution, and the lowest discharge was calculated with the Normal distribution. The K-S tests showed that all probability distributions conformed to the 20% significance level. For SGS D17A016, the flood values calculated with Log-Normal distribution were compatible with a 90% confidence interval according to the Chi-square test. Flood values obtained with the other distributions were found within the 10% significance level. In the Chi-square test for SGS EIEI-1731, all probability distributions fell within a 10% significance.
Akım Kuraklık İndeksi Yönteminin Farklı Zaman Ölçekleri İçin Hidrolojik Olarak Değerlendirilmesi: Arsuz Ovası Örnek Çalışması
(2022) Turhan, Evren; Çulha, Buse Duyan; Değerli, Serin
Kuraklıkların süreleri ve şiddetlerine bağlı olarak ortaya çıkan etkileri nedeni ile kuraklık uzun süredir öncelikli konular arasında yer almaktadır. Hidrolojik kuraklık iklim değişikliği sonucu ortaya çıkan doğada faydalanabileceğimiz temiz su kaynaklarının azalması şeklinde ifade edilmektedir. Bu çalışmada Asi Nehri Havzası'nda tarımsal sit alanlarından biri olan Arsuz Ovası hidrolojik kuraklık analizi için uygulama alanı olarak tercih edilmiştir. Öncelikle birbirine yakın konumda bulunan D19A021, D19A022 ve D19A023 numaralı üç farklı Akım Gözlem İstasyonundan (AGİ) elde edilen 1990-2015 yılları arası aylık ortalama akım verileri kullanılarak debi-zaman ve debi süreklilik eğrileri (DSE) oluşturulmuştur. Yine aynı veriler yardımı ile 3, 6 ve 12 ay gibi farklı zaman ölçekleri için Akım Kuraklık İndeksi (AKİ) değerleri hesaplanmıştır. Çalışma sonucunda, üç istasyonda da pik debi değerlerinin birkaç dönem haricinde birbirine oldukça yakın olduğu görülmüştür. Tüm istasyonlar için 2000 yılı itibariyle havzada Aşırı Kurak ve Aşırı Nemli dönemlerin gerçekleşmeye başladığı gözlemlenmiştir. En nemli dönem 2009 ile 2010 yılları arasında gerçekleşirken, en kurak dönem ise 2014 olarak dikkat çekmektedir. Kuraklığın farklı zaman ölçeklerindeki seyri değerlendirildiğinde son yıllarda kurak dönem sayısında artış gerçekleşmektedir.
An evaluation of spatiotemporal changes of meteorological drought in the Mediterranean sub-basins in Türkiye using discrepancy precipitation and standardized precipitation index
(Springer, 2024) Degerli Simsek, Serin; Turhan, Evren
Detecting dry and wet periods is crucial for regions susceptible to drought impacts. The present study analyzed the dry and wet periods using precipitation data obtained from 8 gauging stations along the Central Mediterranean coast of T & uuml;rkiye. A span of 52 years, from 1970 to 2021, was examined utilizing three distinct methods: the Standardized Precipitation Index (SPI-Gamma, SPI-Lognormal), Discrepancy Precipitation Index (DPI), and Reconnaissance Drought Index (RDI). Initially, the study discussed the changes in dry and wet periods observed at the respective stations. Subsequently, it determined the transition probabilities associated with classifications of drought. The results showed that SPI-G values exhibit greater precision in detecting wet periods, while the SPI-L method yields more specific outcomes in identifying dry periods. Notably, the DPI method demonstrates a higher frequency of dry periods than the SPI method. Additionally, findings from the SPI method suggest that reductions in drought indices correspond to an increased occurrence of drought. The DPI method's outputs indicate fewer occurrences of wet periods across all stations in contrast to the results obtained through the SPI method. The study stands out by addressing the assessment of drought development in the Mediterranean coastal regions of T & uuml;rkiye using the DPI method, which has recently garnered attention in the literature, presenting a novel contribution within the scope of this research.
An experimental investigation of dam-break induced flood waves for different density fluids
(Pergamon-Elsevier Science Ltd, 2022) Ozmen-Cagatay, Hatice; Turhan, Evren; Kocaman, Selahattin
The present study aims to investigate the effect of various fluids on dam-break flow propagation in a rectangular and horizontal channel under dry bed conditions. Laboratory experiments were carried out to produce dam break flood waves in a tank by the sudden release of a movable gate that divided the tank into a reservoir and a downstream channel. In these experiments, three different fluids were used as Newtonian fluids in the reservoir: normal water, sunflower oil, and salt water. A digital image processing technique was adopted for the experimental characterization of the dam-break waves. Instantaneous free surface profiles of the dam-break flow were captured by a high-speed camera. Free-surface profiles for different times and time evolution of the flow depths at four selected locations were determined. The types of fluids had an effect on the results due to their specific characteristics such as density and viscosity. Furthermore, numerical simulation of the problem was performed by Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) and Volume of Fluid (VOF) based software Flow-3D. When the experimental data were compared with the numerical simulation results, there was good agreement for the elapsed time and selected measuring locations.
An Investigation on the Effect of Outliers for Flood Frequency Analysis: The Case of the Eastern Mediterranean Basin, Turkey
(Mdpi, 2022) Turhan, Evren
Flood frequency analysis is accepted as one of the most important applications of water resource engineering. Measurements with higher and lower values, such as outliers, can be seen in hydrological data sets based on longer observation periods that extend the overall range. This study used 50 and 25 years of annual maximum flow data from 1962 to 2011 and from 1987 to 2011 from the Stream Gauging Stations (SGS) numbered 1712, 1717, and 1721 located within the borders of the Eastern Mediterranean Basin. The flood discharges were estimated using Normal, Gumbel, and Pearson Type III probability distributions. The study adopted Kolmogorov-Smirnov (K-S) and Chi-squared goodness-of-fit tests to investigate the suitability of probability distribution functions. The maximum flow rates were obtained by utilizing Normal distribution in the 2-year and 5-year return periods for the flood values calculated with the raw data; however, after the modification of the outliers, maximum flood discharges were estimated by adopting the Pearson Type III function. While the maximum discharges for the 1717 SGS were determined using the Gumbel distribution, the Pearson Type III distribution function was utilized for the 1712 and 1721 SGSs. As a result of the K-S and Chi-squared tests, it was determined that adjustment of the outliers resulted in positive goodness-of-fit results with the Pearson Type III function.
Ardışık Gözlem İstasyonu Verileri ile Çoklu Doğrusal Olmayan Regresyon Yöntemi Kullanılarak Akım Tahmin Çalışması
(2022) Turhan, Evren
Nehir akım verilerinin sürekli olması su kaynakları üzerine inşa edilecek yapıların tasarımı aşamalarında oldukça önemlidir. Geçmiş zaman kayıtlı akım verileri ele alındığında eksik akımların söz konusu olduğu görülebilmektedir. Dolayısı ile hidrometeorolojik olarak eşdeğer gözlem istasyonu verileri kullanılarak literatürde farklı yöntemlerle tahmin çalışmaları yapılmaktadır. Bu çalışmada hidrolojik süreçlerin lineer olmayan özellik göstermeleri nedeniyle Çoklu Doğrusal Olmayan Regresyon (ÇDOR) metodu ile akım tahmini değerlendirmeleri gerçekleştirilmiştir. Uygulama yeri olarak Seyhan ve Doğu Akdeniz Havzaları’ndaki aynı akarsu güzergahında yer alan ardışık akım gözlem istasyonları tercih edilmiştir. Çalışma sonucunda; 1729 nolu gözlem istasyonunun bağımsız; 1721 ve 1730 nolu istasyonların önceki 6 ay verilerinin ise bağımlı değişkenleri oluşturduğu modellemeler hem eğitim hem de test aşamaları için en yüksek korelasyon ve en düşük hata değerlerini vermiştir. 1829 nolu istasyonun bağımsız değişken; 1820 ve 1830 istasyonlarının ise bağımlı değişken olduğu model yapılarında sırasıyla 1 önceki ay ve 3 önceki ay giriş verilerinde en iyi sonuçlar görülmüştür. 1829-1830 istasyonları ile elde edilen Model-3 eğitim sonucu belirlilik katsayısı (R2) 0.943 olup, test sonucu ise 0.969 dolaylarında ortaya çıkmıştır. Bu modelde Ortalama Karesel Hata (OKH) sıfıra çok yakın olduğu için tüm modeller açısından en iyi değerlendirme kriteri olarak tespit edilmiştir.
Assessment of Hydrological Drought Index change over long period (1990-2020): The case of Iskenderun Gonencay Stream, Turkiye
(Amer Inst Mathematical Sciences-Aims, 2023) Simsek, Serin Degerli; Capar, Omer Faruk; Turhan, Evren
Recently, due to changes in the global climate, there have been significant increases in flood and drought events. The changes in wet and dry periods can be examined by various methods using hydrometeorological data to analyze climate disasters. In this study, Gonencay Stream in the Asi River Basin was chosen as the study area, which contains abundant underground and surface water reserves in Turkiye. Within this region, not only are the agricultural activities intense, but also hydraulic structure applications such as dams and reservoirs draw attention. Previous studies stated that meteorological and agricultural droughts have started to be noticed in the basin. Therefore, temporal variation analyses can positively contribute to assessing possible hydrological droughts in the following years. In this context, wet and drought periods were determined using the Streamflow Drought Index method at 3, 6, 9, and 12-month time scales with monthly average flow data observed between 1990 and 2020. At the same time, the number and probabilities of drought categories on a 12-month time scale, the first expected transition times between classifications, and the expected residence times between categories were specified. The study revealed that the most severe dry period occurred between 2013 and 2014 and was classified as Extremely Drought. The wettest period was around 2018-2019 and was classified as Extremely Wet. The largest expected time residence among all classifications was calculated for the Extremely Drought category with nine months, means that if the Extremely Drought period ever occurs, it remains for approximately nine months. While the Moderately Drought period occurred within one month following the Extremely Drought duration, and a Near Normal Wet period was observed three months after the Extremely Wet period. The most seen drought category for monthly calculations was the Near Normal Wet category, and was seen over 200 times with a 52.8% probability. Considering the Gonencay region, it is possible that any Extreme drought classification eventually regresses to normal.
Çeşitli Tekerrür Periyotları için Taşkın Debilerinin Tahmininde Farklı Olasılık Dağılımlarının Karşılaştırılması: Ceyhan Nehri Örneği
(2021) Turhan, Evren; Değerli, Serin; Çulha, Buse Duyan
Taşkınların neden olabileceği tahribatın önlenebilmesi için çeşitli tekerrür periyotlarına bağlı olarak debilerin tahmin edilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Ceyhan Nehri üzerinde yer alan 2004 ve 2020 nolu sırasıyla Misis ve Aslantaş akım gözlem istasyonlarına ait maksimum akım değerlerinden faydalanılmıştır. 1971-2011 yılları arasına ait 41 yıllık veriler kullanılarak 2, 5, 10, 25, 50, 100, 200, 500 ve 1000 yıl tekerrür periyoduna sahip taşkın debileri hesaplanmaya çalışılmıştır. Literatürde sıklıkla incelenen Normal, Gumbel ve Pearson Tip III olasılık dağılım fonksiyonları kullanılmış, elde edilen debilerden en uygun olanının belirlenmesi amacıyla da Kolmogorov-Smirnov testi uygulanmıştır. Sonuç olarak, fonksiyon değerlerinin birbirine oldukça yakın olduğu görülmüş, Misis ve Aslantaş istasyonları için Gumbel dağılımı sonuçlarında daha yüksek debiler gözlemlenmiştir. Uygunluk testi göz önüne alındığında ise her üç olasılık dağılımının da %90 ve %95 anlamlılık düzeylerinde kabul edilebileceği belirlenmiş; Pearson Tip III ve Gumbel dağılımlarında az da olsa bir miktar daha uyumlu sonuçlar ortaya çıktığı tespit edilmiştir.
Drenaj Alan-Oran Yönteminin Seyhan Havzası Akımlarına Uygulanması ve Sonuçların Kontur Grafikleri ile Değerlendirilmesi
(2023) Turhan, Evren; Şimşek, Serin Değerli
Su kaynakları mühendisliğinin temelini hidrolojik çalışmalar oluşturmaktadır. Özellikle su yapılarının tasarımı süreçlerinde veri analizleri önemli bir yer tutmaktadır. İyi bir planlama aşaması gözlemlenmiş akım verilerinin eksiksiz olması ile doğrudan bağlantılıdır. Ancak birçok sebepten ötürü debi ölçümlerinin tam olamadığı bir gerçektir. Dolayısı ile eksik olan verilerin uygun metotlarla tamamlanması su mühendisliği çalışmalarının yönetimsel süreçleri açısından kaçınılmazdır. Bu çalışmada Drenaj Alan-Oran (DAR) metodunun söz konusu eksik verilerin tamamlanabilmesi amacıyla Seyhan Havzası akımlarına uygulanması noktasında değerlendirmeler yapılmıştır. Havzadaki altı farklı gözlem istasyonu arasında ve aynı akış güzergahında yer alacak şekilde veri transferleri gerçekleştirilmiştir. Taşınan veriler ile o noktadaki ham verilerin arasındaki korelasyon sonuçları irdelenmiştir. Ayrıca literatürde yer alan Yanlılık Düzeltmesi ile uygun bir katsayı belirlenmiş, düzeltilmiş verilerle birlikte kontur grafikleri oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda taşınıp düzeltilmiş tüm istasyon verileri için kabul edilebilir bir düzeyde belirlilik katsayı değerleri elde edilmiştir. 1829 nolu istasyon akım değerlerinin 1830 nolu istasyona transferi ile ham debilere oldukça yüksek oranda bir yakınsama gerçekleştiği gözlemlenmiştir. Bu verilerin taşınımında determinasyon katsayısı 0,956 olarak hesaplanmış, dolayısı ile çalışmadaki en yüksek performans değeri ortaya çıkmıştır. Ayrıca pik debilerin düzeltme katsayısıyla bir miktar azaldığı ve ham debilere yaklaştığı tespit edilmiştir.
Eksik Akım Verilerinin Tahmin Modelinin Oluşturulmasında Yapay Sinir Ağlarının Kullanımı: Asi Nehri-Demirköprü Akım Gözlem İstasyonu Örneği
(2016) Turhan, Evren; Çağatay, Hatice Özmen
Hidrolojik planlamalarda eksik olan akım verilerinin tahmin edilmesi su yapılarının tasarım süreçlerinin çok önemli bir aşaması olmaktadır. Bu çalışmada Ülkemizin en önemli sel havzalarından biri olarak kabul edilen Hatay suları havzası'nda bulunan 1907 numaralı Asi nehri-Demirköprü AGİ'ye ait eksik aylık akım verileri havzadaki yakın diğer istasyonların akım verileri kullanılarak, İleri beslemeli geri yayınımlı yapay sinir ağları (İBGYSA) yöntemi yardımıyla ayrı ayrı modellenmiştir. Her bir model sonucu çoklu doğrusal regresyon (ÇDR) ve çoklu doğrusal olmayan regresyon (ÇDOR) yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda İBGYSA yönteminin ÇDR ve ÇDOR yöntemlerine göre az da olsa daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür
Experimental and Numerical Investigation of Shock Wave Propagation Due to Dam-Break Over a Wet Channel
(Hard, 2019) Turhan, Evren; Ozmen-Cagatay, Hatice; Kocaman, Selahattin
We investigated the propagation of shock waves in a prismatic rectangular channel with a horizontal wet bed. Saltwater was used as a Newtonian fluid within the entire channel instead of normal water for representing the different density fluids. It aims to point out seawater where tsunamis occur as an extreme example of shock waves. The shock waves were generated by sudden lifting of a vertical gate that separated a reservoir and a downstream channel with three different tailwater depths. The experimental data were digitized using image processing techniques. Furthermore, the flow was numerically solved by using Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) equations and a DualSPHysics program (a code version of smoothed particle hydrodynamics (SPH)). After sudden removal of the vertical gate the propagations of shock waves were experimentally examined via image processing, which can yield both free surface profiles at several times and variations of flow depth with time at four specified locations. Solution successes of two different numerical methods for this rapidly varied unsteady flow are tested by comparing the laboratory data. The results indicate that the disagreements on graphs of time evolutions of water levels obtained from two numerical simulations decrease when the initial tailwater levels increase.
Fırtına Deresi Alt Havzası Akım Verilerine Dayalı 1965-2015 YıllarıArası Nemli ve Kurak Dönemlerin Analizi
(2021) Turhan, Evren; Değerli, Serin
Bir havzanın uzun yıllar boyunca meydana gelen nemli ve kurak dönemleri yağışlardaki değişim ve nehir akım verilerindeki farklılıklar şeklinde kendini göstermektedir. Küresel iklim değişikliği sonucunda belirli zaman periyotlarında taşkın ve kuraklık problemleri ortaya çıkabilmektedir. Bu iki sorunun olası olumsuz etkilerini azaltabilmek adına gözlenmiş geçmiş kayıtlardan yararlanarak analizlerin yapılması ileriye dönük tahmin çalışmaları açısından doğru ve etkili bir yaklaşım sağlayacaktır. Bu çalışmada son zamanlarda mevcut su kaynaklarında debilerin azalmaya ve ciddi kuraklık etkilerinin görülmeye başladığı ifade edilen Fırtına Deresi Alt Havzası (Rize-Çamlıhemşin) uygulama alanı olarak tercih edilmiştir. Mülga Elektrik İşleri Etüd İdaresi (EİEİ)’nin 2232 nolu Akım Gözlem İstasyonu (AGİ) 1965-2011 ve Devlet Su İşleri (DSİ)’nin E22A067 nolu AGİ’ye ait 2012-2015 yılları dataları kullanılarak Standardize Akım İndeksi (SRI) yöntemi ile 3, 6, 9 ve 12 aylık nemli ve kurak dönem değerleri elde edilmiştir. Zaman aralığı 1965-1979, 1980-1995, 1996-2011 ve 2012-2015 yılları şeklinde dört ayrı kısımda ele alınmıştır. Çalışma sonuçlarına göre, 1965-2005 yılları arasında kurak dönemlerin nemli duruma göre daha yoğun yaşandığı gözlemlenirken, 2005 yılından itibaren 2013’e kadar Şiddetli ve Aşırı Nemli dönemler tespit edilmiştir. 2012-2015 yılları arasında ise kurak yıl sayılarının farklı zaman ölçekleri açısından nemli yıl sayılarına göre artış eğiliminde olması ileride kuraklığa karşı önlemlerin düşünülmesini gerektirebilecektir.
Investigation of Transition Possibilities between Drought Classifications Using Standardized Precipitation Index for Wet and Dry Periods-Lower Seyhan Plain, T?rkiye Case
(Polish Soc Ecological Engineering-Ptie, 2023) Simsek, Serin Degerli; Capar, Omer Faruk; Turhan, Evren
In this study, the Karaisali region of Turkiye, which has a semi-arid climate and is known to contain the exten-sive plains and rich water resources of the Seyhan Basin, was preferred as a study area for investigating wet and drought periods for a long timescale. Forty-one years of total precipitation data, between 1980 and 2020, belonging to the closest precipitation observation station located in the Karaisali region were used. By using the Standardized Precipitation Index (SPI), which is one of the frequently used meteorological drought indices, drought classifica-tion probabilities, expected first transition period and residence time in each drought severity class values were calculated for the 12-month time scale. As a result of the study, it was determined that the most drought period took place in 2012 according to the examined time duration. In addition, the most wet period was observed in 2001. When various time scales were considered, SPI-3 and SPI-6 have Near Normal Wet periods, while SPI-9 and SPI-12 have Near Normal Drought periods. Extremely Wet periods were more numerous, while Extremely Drought periods lasted longer. In addition, 3 months after the end of the drought categories, it can be seen that the Wet and Drought periods change into Near Normal Wet and Near Normal Drought periods.
Küçük Ölçekli İçme Suyu Dağıtım Şebekesinin Nümerik Olarak Modellenmesinde Hidrolik Parametrelerin Analizi
(2022) Çulha, Buse Duyan; Turhan, Evren
İçme suyu dağıtım şebekeleri yerleşim yerlerinin ihtiyacı olan suyun sağlanması bakımından oldukça önemli bir yere sahiptir. Bu yerleşimlere yeterli miktar ve kalitede su sağlayabilmek birtakım zorluklar içerebilmektedir. Klasik yaklaşımlarla yapılan çözümlemelere ilave olarak dağıtım şebekelerinin farklı bilgisayar programları aracılığı ile simülasyonlarının yapılabilmesi hidrolik, maliyet ve teknik yönlerden avantajları beraberinde getirebilecektir. Bu çalışmada, Adana’nın Ceyhan ilçesine bağlı Camuzağılı mahallesi gibi küçük ölçekli bir yerleşim yerinin önceden manuel olarak çözümü yapılmış olan içmesuyu dağıtım şebekesine ait hidrolik tasarımı son yıllarda kullanımı yaygınlaşan açık kaynak kodlu EPANET 2.0 programı ile gerçekleştirilmiştir. Başlangıçta projeksiyon nüfusu ve yerleşim yerinin diğer etken özelliklerine göre içme suyu ihtiyaç debisi hesaplanmıştır. Şebekede depo dışında düğüm noktaları ve boru bağlantıları belirlenmiştir. Program ile 24 saatlik zaman süreçli şebeke analizleri gerçekleştirilerek, analiz sonuçlarına göre düğüm noktalarındaki basınç, hız değişimleri ve dağılımları ile su talep çarpanı parametreleri irdelenmiştir. Çalışma sonucunda basınç ve hız değerleri manuel sonuçlarla karşılaştırılmış, tüm çıktılar grafik ve tablolarla desteklenmiştir. Program ve klasik yöntemlerle ulaşılan değerlerin özellikle basınç verileri açısından birbirlerine oldukça yakın olduğu, hız verileri açısından hesaplama farklılıklarının etkili olduğu görülmüştür. İlerleyen zamanlarda modellemelerin daha kompleks şebeke sistemlerinde de incelenmesi neticesinde yaklaşıklığın ne ölçüde değişebileceği ayrıntılı olarak değerlendirilebilecektir.
Monthly streamflow prediction and performance comparison of machine learning and deep learning methods
(Springer Int Publ Ag, 2023) Ayana, Omer; Kanbak, Deniz Furkan; Keles, Muemine Kaya; Turhan, Evren
Streamflow prediction is an important matter for the water resources management and the design of hydraulic structures that can be built on rivers. Recently, it has become a widely studied research field where data obtained from stream gauge stations can be utilized for creating estimating models by resorting to different methods such as machine and deep learning techniques. In this study, we performed monthly streamflow predictions by using the following data-driven methods of machine learning: linear regression, support vector regression, random forest and deep learning (DL) models to compare the performances of ML's and DL's techniques. A general workflow that can be applied to similar regions is presented. An estimating model containing six-input combinations and time-lagged streamflow data is improved by means of the autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation function (PACF). Furthermore, moving average is used as a smoothing technique to make the dataset more stable and reduce the effects of noise data. A comparative evaluation has been conducted to determine the performances of the above-mentioned methods. In this study, we proposed four different DL models and compared them with existing techniques. For the comparison of the results, we used evaluation criteria such as Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), mean square error (MSE) and percent bias (PBIAS). The experimental results indicate that our bidirectional gated recurrent units (BiGRU) model outperforms both ML algorithms and existing solutions with 0.971 NSE, 0.001 MSE and - 1.536 PBIAS scores.
Supplementing Missing Data Using the Drainage-Area Ratio Method and Evaluating the Streamflow Drought Index with the Corrected Data Set
(Mdpi, 2023) Turhan, Evren; Simsek, Serin Degerli
In water resources management, it is essential to have a full and complete set of hydrological parameters to create accurate models. Especially for long-term data, any shortcomings may need to be filled using the appropriate methods. Moving the recorded observed data using the drainage-area ratio (DAR) method to different points is considered one of these methods. The present study used data from six different flow observation stations in the Asi River sub-basin, known as the fertile agricultural areas in Turkey, and transferred the data to various other locations that already have existing observations. This study tested how close the values this method produced were to the actual values and investigated the question how is missing data imputation improved by the determination of method bias coefficients? to analyze the method's accuracy, the streamflow drought index (SDI)-a hydrological drought index-was applied over a 12 month timescale. Contour maps were formed according to both the obtained index results by using the original data from the target station and the transferred streamflow data. As a result of this study, a severe divergence from the actual values was observed in the data directly transferred to the target stations in proportion to their area. The distance of the existing stations between each other produced a very high correlation coefficient, both in the direct transfer process and after the correction was applied. Similarly, in terms of drought index calculations, values close to 97% were seen in the original and transferred flow rates. Consequently, from the perspective of the effective management processes of water resources, the transportation of the data from basin-based observation stations corrected according to the drainage areas can be thought to positively affect the design stages and cost calculations for future water structures.
The Investigation of the Applicability of Data-Driven Techniques in Hydrological Modeling: The Case of Seyhan Basin
(Middle Pomeranian Sci Soc Env Prot, 2019) Turhan, Evren; Keles, Mumine Kaya; Tantekin, Atakan; Keles, Abdullah Emre
Proper water resources planning and management is based on reliable hydrological data. Missing rainfall and runoff observation data, in particular, can cause serious risks in the planning of hydraulics structures. Hydrological modeling process is quitely complex. Therefore, using alternative estimation techniques to forecast missing data is reasonable. In this study, two data-driven techniques such as Artificial Neural Networks (ANN) and Data Mining were investigated in terms of availability in hydrology works. Feed Forward Back Propagation (FFBPNN) and Generalized Regression Neural Networks (GRNN) methods were performed on rainfall-runoff modeling for ANN. Besides, Hydrological drought analysis were examined using data mining technique. The Seyhan Basin was preferred to carry out these techniques. It is thought that the application of different techniques in the same basin could make a great contribute to the present work. Consequently, it is seen that FFBPNN is the best model for ANN in terms of giving the highest R2 and lowest MSE values. Multilayer Perceptron (MLP) algorithm was used to predict the drought type according to limit values. This system has been applied to show the relationship between hydrological data and measure the prediction accuracy of the drought analysis. According to the obtained data mining results, MLP algorithm gives the best accuracy results as flow observation stations using SRI-3 month data.
The investigation of the applicability of data-driven techniques in hydrological modeling: The case of seyhan basin
(Middle Pomeranian Scientific Society of The Environment Protection, 2019) Turhan, Evren; Keleş, Mümine Kaya; Tantekin, Atakan; Keleş, Abdullah Emre
Proper water resources planning and management is based on reliable hydrological data. Missing rainfall and runoff observation data, in particular, can cause serious risks in the planning of hydraulics structures. Hydrological modeling process is quitely complex. Therefore, using alternative estimation techniques to forecast missing data is reasonable. In this study, two data-driven techniques such as Artificial Neural Networks (ANN) and Data Mining were investigated in terms of availability in hydrology works. Feed Forward Back Propagation (FFBPNN) and Generalized Regression Neural Networks (GRNN) methods were performed on rainfall-runoff modeling for ANN. Besides, Hydrological drought analysis were examined using data mining technique. The Seyhan Basin was preferred to carry out these techniques. It is thought that the application of different techniques in the same basin could make a great contribute to the present work. Consequently, it is seen that FFBPNN is the best model for ANN in terms of giving the highest R2 and lowest MSE values. Multilayer Perceptron (MLP) algorithm was used to predict the drought type according to limit values. This system has been applied to show the relationship between hydrological data and measure the prediction accuracy of the drought analysis. According to the obtained data mining results, MLP algorithm gives the best accuracy results as flow observation stations using SRI-3 month data. © 2019, Middle Pomeranian Scientific Society of The Environment Protection. All rights reserved.
Yapay Sinir Ağı Yöntemleri ile Aşağı Seyhan Ovası Alt Havzası Yağış-Akış İlişkisinin Modellenmesi ve Yağışlı-Kurak Dönemler Açısından İrdelenmesi
(2016) Turhan, Evren; Özmen, Hatice Çağatay; Çetin, Abdurrahim
Son yıllarda yağış-akış ilişkisini modellemede yapay zeka tekniklerinin kullanımı çok yaygınlaşmıştır. Bu çalışmada Aşağı Seyhan Ovası Alt Havzası'ndaki belirlenmiş Akım Gözlem İstasyonu (AGİ) ve Çatalan, Karaisalı Yağış Gözlem İstasyonu (YAGİ) verilerinden yararlanılarak yağış-akış ilişkisinin modellenmesi üzerine çalışılmıştır. İleri Beslemeli Geri Yayınımlı (İBGYSA) ve Genelleştirilmiş Regresyon Yapay Sinir Ağları (GRYSA) gibi farklı Yapay Sinir Ağı (YSA) yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar Çoklu Doğrusal Olmayan Regresyon (ÇDOR) yöntemi sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Bu bağlamda Standartlaştırılmış Yağış İndeksi (SYİ) analizi de yapılarak tahmin modeli test edilmiştir.

Yazar "Turhan, Evren" seçeneğine göre listele

Sayfa Başına Sonuç

Sıralama seçenekleri