Analysis of Daily Precipitation and Flow Relationship in Büyük Melen Stream (Düzce)

Abstract

This study, it is aimed to analyze the relations between the daily streamflow of Büyük Melen Stream (Düzce) and daily total precipitation and daily precipitation intensity. Considering the importance of Istanbul in meeting the drinking water needs and the potential to create a flood disaster as in 2019, it was found useful to analyze the daily changes in the flow values of the Büyük Melen Stream. Akçakoca daily precipitation data and Uğurluköy streamflow gauge station daily streamflow data were used as data set in the study. The deficiencies in the streamflow data were completed by regression analysis using Beyler streamflow gauge station data. As a method in the study, firstly, the relationships between daily total precipitation and daily flow data were calculated by Pearson correlation analysis. Then, the total daily precipitation was classified as light, normal, moderate, heavy, and very heavy precipitation. Deviation of daily flow values from the previous day for each precipitation intensity class was determined as a percentage. There is a positive correlation between daily total precipitation and flow values in all months for the period average. While the correlation coefficients are highest in January, October, and December with 0.44, the lowest correlation coefficient is in May with 0.15. According to the precipitation intensity classes, the positive effect of the daily total precipitation on the flow was determined as 5.8% for light precipitation, 35.2% for normal precipitation, 66.8% for moderate precipitation, 168.1% for heavy precipitation, and 52.5% for very heavy rains.

Keywords

• Büyük Melen Stream
• Precipitation Intensity
• Streamflow

Büyük Melen Çayı’nda (Düzce) Günlük Yağışlarla Akım İlişkisinin Analizi

Abstract

Bu çalışmada Büyük Melen Çayı (Düzce) günlük akım değerleri ile günlük toplam yağışlar ve günlük yağış şiddeti arasındaki ilişkilerin analiz edilmesi amaçlanmıştır. Gerek İstanbul’un içme suyu ihtiyacını karşılamadaki önemi gerekse 2019 yılında olduğu gibi sel/taşkın felaketi oluşturma potansiyeli değerlendirdiğinde, Büyük Melen Çayı’nın akım değerlerindeki günlük değişimlerin analiz edilmesi yararlı görülmüştür. Çalışmada veri seti olarak Akçakoca günlük yağış verileri ve Uğurluköy akım gözlem istasyonu günlük akım verileri kullanılmıştır. Akım verilerindeki eksikler Beyler akım gözlem istasyonu verileri kullanılarak regresyon analizi ile tamamlanmıştır. Çalışmada yöntem olarak öncelikle günlük toplam yağışlarla günlük akım verileri arasındaki ilişkiler Pearson korelasyon analiziyle hesaplanmıştır. Daha sonra günlük toplam yağışlar hafif, normal, orta şiddette, şiddetli ve çok şiddetli yağış şeklinde sınıflandırılmış, her bir yağış şiddeti basamağı için günlük akım değerlerinin bir önceki günden sapma değerleri yüzde olarak belirlenmiştir. Dönem ortalaması için tüm aylarda günlük toplam yağışlarla akım değerleri arasında pozitif korelasyon söz konusudur. Korelasyon katsayıları 0,44 ile ocak, ekim ve aralıkta en yüksek iken en düşük korelasyon katsayısı 0,15 ile mayıstadır. Yağış şiddeti basamaklarına göre günlük toplam yağışların akım üzerinde hafif yağışlar için %5,8, normal yağışlar için %35,2, orta şiddette yağışlar için %66,8, şiddetli yağışlar için %168,1, çok şiddetli yağışların için ise %52,5 oranında pozitif etkisi görülüştür.

Keywords

• Büyük Melen Çayı
• Yağış Şiddeti
• Akım

References

1. Alp M.H., Cığızoğlu K., (2004), Farklı yapay sinir ağı metotları ile yağış-akış ilişkisinin modellenmesi, İTÜ Dergisi, 3(1), 80-88.
2. Areerachakul S., Junsawang P, (2014), Rainfall-Runoff relationship for streamflow discharge forecasting by ANN modelling, World Congress on Sustainable Technologies (WCST-2014), pp. 27-30, doi: 10.1109/WCST.2014.7030090.
3. Arnell N.W., (1999), Climate change and global water resources, Global Environmental Change, 9, 31-49.
4. Arora M., Kumar R., Malhotra J., Kumar N., (2014), Correlations of stream flow and climatic variables for a large glacierized Himalayan Basin, Journal of Water Resource and Protection, 6, 1326-1334.
5. Bakış R., Göncü S., (2015), Akarsu debi ölçümlerinde eksik verilerin tamamlanması: Zap Suyu Havzası örneği, Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 16(1), 63-79.
6. Bayazıt M. (1981), Hidrolojide İstatistik Yöntemler, İstanbul Teknik Üniversitesi Matbaası, Sayı: 1197, İstanbul.
7. Erlat E., (1997), Türkiye'de günlük yağışların şiddeti üzerine bir inceleme, Ege Coğrafya Dergisi, 9(1), 159-184.
8. Erlat E., (2000), Trakya'da günlük yağışların şiddet bakımından özellikleri, Ege Coğrafya Dergisi, 11(2000), 97-110.

9. Gümüş V., Kavşut M.E., Yenigün K., (2011), Yağış akış ilişkisinin modellenmesinde YSA kullanımının değerlendirilmesi: Orta Fırat Havzası uygulaması, E-Journal of New World Sciences Academy, 6(1), 389-497.
10. Gürcan G., (2004), Doğu Karadeniz Bölümü’nde maksimum yağışlar ve taşkınlar açısından önemi, Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 24(2), 79-92.
11. Görcelioğlu E., (2003), Sel ve Çığ Kontrolü, İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Yayınları, İ. Ü. Yayın No: 4415, Orman Fakültesi Yayın No: 473, İstanbul.
12. Özfidaner M., (2007), Türkiye yağış verilerinin trend analizi ve nehir akımları üzerine etkisi, Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi, Adana.
13. Pallant J., (2017), SPSS kullanma kılavuzu SPSS ile adım adım veri analizi, (Balcı, S. ve Ahi, B., Çeviri), Anı Yayıncılık, Ankara.
14. Palta Ş., Yurtseven İ., Aksay H., (2019), Göksu Nehri havzasının yağış-akış ilişkileri, Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 21(3), 860-872.
15. Parmar H.V., Mashru H.H., Vekarıya P.B., Rank H.D., Kelaıya J.H., Pardava D.M., Patel R.J., Vadar H.R., (2016), Establishment of rainfall-runoff relationshıp for the estimation runoff in semi-arid catchment, AGRES – An International e-Journal, 5(1), 60-67.
16. Sungur O., (2010), Korelasyon analizi, SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri’nin içinde (Kalaycı, Ş. Ed.), Dinamik Akademi, Ankara, ss.115-127.
17. Supriya P., Krishnaveni M., Subbulakshmi M., (2015), Regression analysis of annual maximum daily rainfall and stream flow for flood forecasting in Vellar River Basin, Aquatic Procedia, 4, 957-963.
18. Tağıl Ş., Danacıoğlu Ş., (2012), Zeytinli Çayı Havzası’nda yağış-akım ilişkisi ve trendi, Kaz Dağları III. Ulusal Sempozyumu, 24-26 Mayıs, Edremit, Balıkesir, ss.127-139.
19. Tağıl Ş., Alevkayalı, Ç., (2014), Eğirdir Gölü’ne kuzeyden dökülen akarsularda akım trendi ve yağış ilişkisi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(32), 211-229.
20. Tosunoğlu F., İspirli M.N., Gürbüz F., Şengül S., (2017), Fırat Havzası’ndaki eksik akım verilerinin debi süreklilik çizgileri ve regresyon modelleri ile tahmin edilmesi, Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 7(4), 85-94.
21. URL-1, (2021), Taşkın Yönetimi. T. C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı Su Yönetimi Genel Müdürlüğü. http://taskinyonetimi.tarimorman.gov.tr/_engine//_engine/file.axd?file=/Dokumanlar/Task%C4%B1n_Yonetimi.pdf, [Erişim 15 Aralık 2021].
22. URL-2, (2016), Taşkın Yönetim Planlarının Hazırlanması, Uygulanması ve İzlenmesi Hakkında Yönetmelik, Resmi Gazete Tarih: 12.05.2016, Sayı: 2970, https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2016/05/20160512-6.htm, [Erişim 20 Temmuz 2022].
23. DSİ, (2021), Akım Gözlem Yılıkları, Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü, https://www.dsi.gov.tr/Sayfa/Detay/744, [Erişim 17 Mayıs 2021].
24. Yalçın S., (2020), Davranış Bilimlerinde İstatistik, Korelasyon analizi, https://acikders.ankara.edu.tr/pluginfile.php/180245/ mod_resource/content/0/5.1.korelasyon.pdf, [Erişim 15 Aralık 2021].
25. Suner Karaakülah A., (2021), Bioistatistik, Korelasyon analizi, https://biyoistatistik-med.ege.edu.tr/files/biyoistatistik-med/icerik/ 20_Korelasyon_Analizi.pdf, [Erişim 15 Aralık 2021].
26. Usta G., (2011), Doğu Karadeniz Bölgesi’nde yağışın akım verileri ile belirlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul.
27. Yüce M.İ., Ercan B., (2015), Kızılırmak Havzası Yağış-Akış İlişkisinin Belirlenmesi, 4. Su Yapıları Sempozyumu, 19-21 Kasım, Antalya, ss.410-418.