Stochastic Modeling for The Daily Extreme Flows of Kelkit Stream

Abstract

The aim of this study is to determine whether the daily extreme flows for Kelkit Stream could be forecast as a stochastic model. For this aim, the autoregressive models (the first and second order Markov models) and Arima(l.O.l) model (mixed autoregressive-moving average model) were used. The flows forecasted by using the models mentioned were compared to the observed flows. The results showed that the flow predictions based on the first order Markov model are fitted to the data better than the other models.

Keywords

• Extreme flows autocorrelation coefficient Markov model Arima model

Kelkit Çayının Günlük Ekstrem Akımları için Stokastik Modelleme

Öz

Bu çalışmanın amacı, Kelkit çayı günlük ekstrem akımlarının stokastik bir modelle tahmin edilebilirliğini belirlemek içindir. Bu amaçlaotoregresif modeller (birinci ve ikinci derece Markov modelleri) ve Arima(l.l) model (otoregresif-hareketli ortalama) kullanılmıştır. Adı geçen modeller kullanılarak tahmin edilen akımların gözlenen akımlar ile karşılaştırılması yapılmıştır. Sonuçlar, birinci derece Markov modelden elde edilen akım tahminlerinin, veriye diğer modellerden daha fazla uyum sağladığını göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

• Ekstrem akımlar otokorelasyon katsayısı Markov model Arima model