Aşağı Sakarya Nehrindeki Askı Maddesi Miktarının Esnek Yöntemler ile Tahmini

Yıl 2016, Cilt: 6 Sayı: 2, 351 - 358, 01.06.2016

Gökmen Çeribaşı Emrah Doğan

Öz

Akarsu yapılarının planlanıp projelendirilmesinde, akarsudaki katı madde miktarının doğru şekilde tahmin edilmesi akarsu üzerine yapılacak hidrolik yapıların ekonomik ömrünün belirlenmesi açısından önem arz etmektedir. Katı madde miktarı iki farklı yöntem ile belirlenmektedir. Birincisi, sediment gözlem istasyonlarından yapılan ölçümler ile ikinci yöntem olarak ise, literatürde olan katı madde taşınım formülleriyle belirlenmektedir. Askı maddesi miktarı, akarsudan ölçüm metoduyla belirlenmesi en güvenilir yol olmasına rağmen zaman alan ve maliyetli bir yöntemdir. Birçok gözlem istasyonunda su miktarı ölçümü yapılırken askı maddesi ölçümü yapılmamaktadır. Bu durumlarda askıda katı madde miktarını belirlemek için alternatif yöntemler mevcuttur. Bu çalışma için literatürde esnek yöntemler soft computing olarak ifade edilebilecek bu grup içerisinde bulunan; Yapay Sinir Ağları YSA , Mamdani ve Sugeno Bulanık Mantık Mamdani-BM, Sugeno-BM , Adaptif Sinirsel Bulanık Sistemi ASBS gibi yöntemler Aşağı Sakarya Nehrinde askı maddesi miktarının tahmini için kullanılmıştır. Bu modellemeler içerisinde ASBS yöntemi model oluşturma aşamasında kolaylıklar sağladığı gibi, aynı zamanda direkt olarak ölçülen askı maddesi debisi değerlerine de en yakın sonucu verdiği gözlemlenmiştir

Anahtar Kelimeler

Askı maddesi, Aşağı Sakarya Nehri, Bulanık mantık, Esnek yöntem, Yapay sinir ağları

Estimation by Using Soft Computing Methods of Suspended Sediment Loadin Lower Sakarya River

Öz

Akarsu yapılarının planlanıp projelendirilmesinde, akarsudaki katı madde miktarının doğru şekilde tahmin edilmesi akarsu üzerine yapılacak hidrolik yapıların ekonomik ömrünün belirlenmesi açısından önem arz etmektedir. Katı madde miktarı iki farklı yöntem ile belirlenmektedir. Birincisi, sediment gözlem istasyonlarından yapılan ölçümler ile ikinci yöntem olarak ise, literatürde olan katı madde taşınım formülleriyle belirlenmektedir. Askı maddesi miktarı, akarsudan ölçüm metoduyla belirlenmesi en güvenilir yol olmasına rağmen zaman alan ve maliyetli bir yöntemdir. Birçok gözlem istasyonunda su miktarı ölçümü yapılırken askı maddesi ölçümü yapılmamaktadır. Bu durumlarda askıda katı madde miktarını belirlemek için alternatif yöntemler mevcuttur. Bu çalışma için literatürde esnek yöntemler soft computing olarak ifade edilebilecek bu grup içerisinde bulunan; Yapay Sinir Ağları YSA , Mamdani ve Sugeno Bulanık Mantık Mamdani-BM, Sugeno-BM , Adaptif Sinirsel Bulanık Sistemi ASBS gibi yöntemler Aşağı Sakarya Nehrinde askı maddesi miktarının tahmini için kullanılmıştır. Bu modellemeler içerisinde ASBS yöntemi model oluşturma aşamasında kolaylıklar sağladığı gibi, aynı zamanda direkt olarak ölçülen askı maddesi debisi değerlerine de en yakın sonucu verdiği gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Suspended load, Lower Sakarya River, Fuzzy logic, Soft Computing, Artificial neural networks

Kaynakça

• ASCE Task Committee on Application of Artificial Neural Networks in Hydrology. 2000. Artificial Neural Networks in
• Hydrology. I: Preliminary Concepts. J. Hyd. Eng, 5: 15-123. Ceribasi, G., Dogan, E., Sonmez, O. 2013. Evaluation of Sakarya
• River Streamflow and Sediment Transport with Rainfall Using Trend Analysis. FEB., 22: 846-852. Şekil 19. ASBS Qs ve ölçülen Qs.