GÜNLÜK AKARSU AKIMLARININ KAOTİK ANALİZİNDE DALGACIK YAKLAŞIMININ UYGULAMASI
Öz
Su; sağlıklı ve kaliteli bir yaşamın vazgeçilmez unsurudur. Bu sebeple su kaynaklarının verimli kullanımı büyük önem arz etmektedir. Su havzaları; içme suyu, sulama, enerji üretimi başta olmak üzere birçok amaca hizmet vermektedir Etkisi her geçen gün daha fazla hissedilen iklim değişimi göz önünde bulundurulursa, kaynakların verimli kullanımı için, doğru ve etkin işletme politikalarına ihtiyaç duyulmaktadır. Kaynakların verimli kullanımını sağlamak için; kaynaktan elde edilen verilerin iyi analiz edilmesini, yüksek başarım ile öngörülmesi ve bu başarımı sağlayacak yeni yöntemlerin geliştirilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu bağlamda; bu çalışmada kaotik analizin günlük akım verilerine uygulanarak sistemin öngörülebilirliği ve öngörü başarısı üzerinde durulmuştur. Çalışmada Çoruh Havzası’nda gözlenmiş 33 yıllık günlük akım verileri kullanılmıştır. Serinin gözlem süresinin, sistemin karakterinin belirlenebilmesi için yeterli uzunlukta olduğu kabul edilmiştir. Ayrıştırma yapılırken, sistemin taşıdığı bilginin bir ölçütü olan entropi kavramı, uygun seviyenin seçilmesi için kriter olarak dikkate alınmıştır. Çalışmanın sonuçlarında, Çoruh Havzası verilerinin kaotik karaktere sahip olduğu, kaotik analiz kapsamında kullanılan, lokal öngörü yöntemi ile akım verilerinin başarılı bir şekilde öngörülebildiği görülmüştür. Ayrıca dalgacık analizi neticesinde elde edilen yaklaşıklık parçasının, veri kümesinin orijinal haline göre daha yüksek öngörü performansı gösterdiği sonucuna varılmıştır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Sivakumar, B., Singh, V.P., “Hydrologic system complexity and nonlinear dynamic concepts for a catchment classification framework” Hydrol. Earth Syst. Sci. Discuss., Cilt 8, 4427–4458, 2011.
- Kurt E., Kasap R., Karmaşanın Bilimi Kaos, Nobel Yayınları , Ankara, Turkey, 2011.
- Kantz H., Schriber T., Nonlinear Time Series Analysis, Cambridge University Press, Cambridge, UK, 1997.
- Rodriguez-Iturbe, I., De Power, B. F., Sharifi, M.B., Georgakakos, P. K. , “Chaos in rainfall”, Water Resour. Res., Cilt 25, No 7, 1667-1675, 1989.
- Porporato, A., Ridolfi, L., Nonlinear analysis of river flow time sequences, Water Resour. Res., Cilt 33, No 6, 1353–1367, 1997.
- Jayawardena, A.W., Lai, F, “Analysis and prediction of chaos in rainfall and stream flow time series” J. Hydrol., Cilt 153, 23–52, 1994.
- Grassberger, P. ve Procaccia, I.,“Measuring the Strangenes of Strange Attractors” Physica D, Cilt 9, 189-208, 1983.
- Elshorbagy A., Simonovic S. P., Panu U. S., “Noise reduction in chaotic hydrologic time series, facts and doubts”, Journal of Hydrology, Cilt 256, 147-165, 2002.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
-
Yayımlanma Tarihi
31 Mart 2015
Gönderilme Tarihi
31 Mart 2015
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2015 Cilt: 30 Sayı: 1
Cited By
Using Chaos Theory to Determine Average Prediction Times of Different Meteorological Variables: A Case Study in Sivas
International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences
https://doi.org/10.7240/jeps.999248