Hidrolojik Parametrelerin Pik Debi Üzerindeki Duyarlılıklarının İncelenmesi

Yıl 2020, Cilt: 32 Sayı: 1, 235 - 242, 03.03.2020

Hüseyin Akay

https://doi.org/10.35234/fumbd.632364

Öz

Bu çalışmanın amacı hidrolojik parametrelerin pik debi üzerindeki duyarlılıklarının incelenmesidir. Bunun için Batı Karadeniz Havzası’nda yer alan ve akım ölçümleri bulunmayan Akçay Havzası’nın ArcGIS ve HECGeo-HMS yazılımları kullanılarak havza modeli oluşturulmuştur. Havzaya ait zemin tipi ve arazi kullanım haritaları kullanılarak havzanın eğri numarası tahmin edilmiştir. Havzanın karakteristikleri de dikkate alınarak toplanma süresi ve depolama katsayısı tahmin edilmiş ve HEC-HMS yarı dağılımlı hidrolojik modeli kullanılarak dolaysız akış hesaplanmıştır. Tahmin edilen hidrolojik parametreler belirsizlik içerdiğinden hidrolojik parametreler üniform, normal ve üçgen istatistiksel dağılımları dikkate alınarak ve eşit değişim katsayısı kullanılarak Monte Carlo yaklaşımıyla 10000 adet üretilmiştir. Bu parametrelerle pik debiler hesaplanmış, güven aralıkları belirlenmiş ve lokal duyarlılık analizleri yapılmıştır. İstatistiksel dağılımdan bağımsız olarak eğri numarası pik debi üzerinde en büyük duyarlılığa sahip olurken toplanma süresinin pik debi üzerinde en az duyarlılığa sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca dolaysız akış parametrelerinden depolama katsayısının toplanma süresine kıyasla pik debi üzerinde daha fazla duyarlılığa sahip olduğu anlaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Batı Karadeniz Havzası, duyarlılık analizi, HEC-HMS, Monte Carlo analizi

Destekleyen Kurum

TÜBİTAK

Proje Numarası

114M292

Teşekkür

Yazar, bu çalışmanın gerçekleştirilmesinde 114M292 no’lu projeye destek verdiği için TÜBİTAK’a teşekkürlerini sunmaktadır.

Kaynakça

• [1] Sivapalan M, Takeuchi K, Franks SW, Gupta VK, Karambiri H, Lakshmi V, Liang X, McDonnell JJ ve diğerleri. IAHS decade on predictions in ungauged basins (PUB), 2003–2012: Shaping an exciting future for the hydrological sciences. Hydrolog Sci J 2003; 48(6):857–880.
• [2] Yadav M, Wagener T, Gupta H. Regionalization of constraints on expected watershed response behavior for improved predictions in ungauged basins. Adv Water Resour 2007; 30(2007):1756-1774.
• [3] Khan SI, Hong Y, Wang J, Yilmaz KK, Gourley JJ, Adler RF, Brakenridge GR, Policelli F ve diğerleri. Satellite remote sensing and hydrologic modeling for flood inundation mapping in Lake Victoria Basin: implications for hydrologic prediction in ungauged basin. IEEE T Geosci Remote 2011; 49(1):85-95.
• [4] Piman T, Babel MS. Prediction of rainfall-runoff in an ungauged basin: case study in the mountainous region of Northern Thailand. J Hydrol Eng 2013; 18(2):285-296.
• [5] Yoo C, Lee J, Park C, Jun C. Method for estimating concentration time and storage coefficient of the Clark model using rainfall-runoff measurements. J Hydrol Eng 2014; 19(3):626-634.
• [6] Baduna Koçyiğit M, Akay H, Yanmaz AM. Effect of watershed partitioning on hydrologic parameters and estimation of hydrograph of an ungauged basin: a case study in Gokirmak and Kocanaz, Turkey. Arab J Geosci 2017; 10(15):331.
• [7] Akay H, Baduna Koçyiğit M, Yanmaz AM. Effect of using multiple stream gauging stations on calibration of hydrologic parameters and estimation of hydrograph of ungauged neighboring basin. Arab J Geosci 2018; 11(11):282.
• [8] Abbaspour KC, Vaghefi SA, Srinivasan R. A guideline for successful calibration and uncertainty analysis for soil and water assessment: a review of papers from the 2016 international SWAT conference. Water 2018; 10(1):6.
• [9] Rafiei Emam A, Kappas M, Fassnacht S, Linh NHK. Uncertainty analysis of hydrological modeling in a tropic area using different algorithms. Front Earth Sci-PRC 2018; 12(4):661–671.
• [10] Shamsudin S, Dan’azumi S, Ab Rahman A. Uncertainty Analysis of HEC-HMS Model Parameters Using Monte Carlo Simulation. International Journal of Modelling and Simulation 2011; 31(4):279-286.
• [11] Jamshid Mousavi S, Abbaspour KC, Kamali B, Amini M, Yang H. Uncertainty-based automatic calibration of HEC-HMS model using sequential uncertainty fitting approach. J Hydroinform 2012; 14(2):286-309.
• [12] Yang SC, Yang TH. Uncertainty assessment: reservoir inflow forecasting with ensemble precipitation forecasts and HEC-HMS. Adv Meteorol 2014; 2014:581756.
• [13] Lehbab-Boukezzi Z, Boukezzi L, Errih M. Uncertainty analysis of HEC-HMS model using the GLUE method for flash flood forecasting of Mekerra watershed, Algeria. Arab J Geosci 2016; 9(20):751.
• [14] Linhoss A, Munoz-Carpena R, Kiker G, Hughes D. Hydrologic Modeling, Uncertainty, and Sensitivity in the Okavango Basin: Insights for Scenario Assessment. J Hydrol Eng 2013; 18(12):1767–1778.
• [15] Yanmaz AM. Applied Water Resources Engineering. Ankara, Turkey: Metu Press, 2013.
• [16] Akay H, Baduna Koçyiğit M. Ölçüm alınmayan bir havzada yağış akış ilişkisinin bir hidrolojik model yardımıyla belirlenmesi:Akçay Havzası örneği. In: 3rd International Congress on Technical and Vocational Sciences; June 2018; Gaziantep, Turkey. pp.2154-2159.
• [17] Baduna Koçyiğit M, Akay H. Estimation of potential flash flood risk in a basin using morphometric parameters: A case study of Akçay Basin. J Fac Eng Archit Gaz 2018; 33(4):1321-1332.
• [18] US Army Corps of Engineers Hydrologic Engineering Center (USACE). Hydrologic modeling system HEC-HMS user’s manual. USA: USACE, 2013.
• [19] Haan CT. Uncertainty analysis of hydrologic and water quality models. Lecture notes, 1996.
• [20] Kumar R, Chatterjee C, Lohani AK, Kumar S, Singh RD. Sensitivity analysis of the GIUH based Clark model for a catchment. Water Resour Manag 2002; 16(4):263–278.