KENTSEL SU SUNUMUNDA BİR YÖNETİM ARACI OLARAK SU TALEP TAHMİNİ
Öz
Su talebi, evsel, ticari, resmi kurum ve endüstriyel tüketim gruplarının ihtiyaç duyduğu su miktarı olarak tanımlanabilir. Su talebi üzerinde; nüfus, istihdam, ekonomik döngüler, teknoloji, hava koşulları, fiyat ve koruma programları gibi çeşitli faktörler önemli etkilere sahiptirler. Bu etkilerin artmasında yerel nüfus artışı, küresel ısınma, kentsel yeşil alan miktarındaki değişim, endüstriyel büyüme ve yaşam standartlarındaki ilerleme gibi çeşitli faktörler giderek önem kazanmaktadır. Bununla birlikte, su talebi üzerinde tüketicilerin su kullanım davranışları oldukça büyük öneme sahiptir.
Günümüzde birçok ülke için su azlığı (kıtlığı), temel bir problem haline gelmiştir. Bu nedenle, su yönetiminde verimlilik sağlamak için su politikaları ve alışkanlıkların gözden geçirilmesi gerekmektedir. Bu durum ayrıca, su sistemlerinin daha iyi planlanmasını ve tasarımını, daha etkin işletimini ve yönetimini gündeme getirmiştir. Bunun içinde doğru su talep tahmini anahtar konumdadır. Su talep tahmini genellikle kısa, orta ve uzun dönem şeklinde planlanır. Tahmin dönemleri kullanım amaçlarına, tahmin modeli tiplerine ve farklı güvenilirlik seviyelerine göre değişiklik göstermektedir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Adamowski, Jan Franklin (2008). Peak Daily Water Demand Forecast Modeling Using Artificial Neural Networks. Journal of Water Resources Planning and Management, 134, 119-128.
- Ajbar, Abdel Hamid ve Ali, Emad (2012). Water Demand Prediction for Touristic Mecca City in Saudi Arabia Using Neural Networks. International Journal of Engineering and Applied Sciences, 6, 342-346.
- Altunkaynak, Abdüsselam, Özger, Mehmet ve Çakmakçı, Mehmet (2005). Water Consumption Prediction of Istanbul City by Using Fuzzy Logic Approach, Water Resources Management, 19, 641-654.
- Alvisi, Stefano, Franchini, Marco, Marinelli, Alberto (2007). A Short-Term, Pattern-Based Model for Water-Demand Forecasting. Journal of Hydroinformatics, 9, 39-50.
- Athanasiadis, Ioannis N., Mentes Alexandros K., Mitkas, Pericles A., Mylopoulos, Yiannis A. (2005). A Hybrid Agent-Based Model for Estimating Residential Water Demand. Simulation, 81, 175-187.
- Babel, M. S., Gupta, A. D., Pradhan, P. (2007). A Multivariate Econometric Approach for Domestic Water Demand Modeling: An Application to Kathmandu, Nepal, Water Resources Management, 21, 573-589.
- Billings, R. Bruce ve Agthe, Donald E. (1998). State-Space Versus Multiple Regression for Forecasting Urban Water Demand, Journal of Water Resources Planning and Management, March-April, 113–117.
- Billings, R. Bruce, Jones, Clive V. (2008). Forecasting Urban Water Demand, Denver: American Water Works Association.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
-
Yazarlar
Yayımlanma Tarihi
29 Temmuz 2015
Gönderilme Tarihi
6 Mayıs 2015
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2015 Cilt: 8 Sayı: 3