ORTA ANADOLU KAPALI HAVZASININ YILLIK ORTALAMA AKIMLARININ STOKASTİK MODELLEMESİ
Öz
Bu çalışmada, Orta Anadolu Kapalı Havzası’nda EİE tarafından işletilen 1611, 1612 ve 1622numaralı akım gözlem istasyonlarında ölçülen yıllık ortalama akımların stokastik modellerikurulmuştur. İstasyonlara ait yıllık ortalama akımların otoregressif (AR) ve otoregressif hareketliortalama (ARMA) modellerinin metodolojisi verilerek matematiksel ifadeleri elde edilmiştir.Korelogram ve kısmi korelogramların incelenmesi neticesinde muhtemel otoregressif (AR) veotoregressif hareketli ortalama (ARMA) model tipi hakkında bir ön değerlendirme yapılmıştır. Yapılananalizler sonucunda incelenen akım gözlem istasyonlarına ait yıllık ortalama akım serileri için her üçistasyonda da en uygun otoregressif modelin AR(1), 1611 ve 1612 numaralı istasyonlarda en uygunotoregressif hareketli ortalama modelin ARMA(1,1), 1622 numaralı istasyonda ise ARMA(2,1) olduğutespit edilmiştir. Daha sonra kurulan modeller kullanılarak her bir istasyonun gözlem periyodu ile aynıN uzunluğuna sahip 50’şer adet sentetik seri üretilmiştir. Bu sentetik serilerin istatistikselkarakteristikleri (ortalama, standart sapma, çarpıklık katsayısı, korelogram gibi) hesaplanmış ve bunlartarihi (orijinal) serinin istatistiksel karakteristikleri ile kıyaslanmıştır. Sonuç olarak; her üç istasyonda dakurulan stokastik modellerin tarihi serilere ait istatistiksel karakteristikleri muhafaza ettiği gözlenmiştir
Anahtar Kelimeler
Stochastic Modeling of Annual Mean Streamflows in Central Anatolia Closed Basin
Abstract
In this study, stochastic models were determined for annual mean streamflows of gaugingstations operated by EIE and numbered as 1611, 1612 and 1622 in Central Anatolia Closed Basin.Forthese stations, mathematical expressions were obtained by using the methods of analyses ofautoregressive (AR) models and autoregressive moving average (ARMA) models for annual streamflowdata. A preliminary study about possible AR and ARMA model types was made after examining thecorrelograms and partial correlograms. In conclusion, the AR(1) model was found to be suitable forannual mean streamflow series of the selected gauging stations. The best ARMA(p,q) model was alsofound as ARMA(1,1) model for stations 1611, 1612 and ARMA(2,1) model for station 1622. Then 50synthetic series having the same N length period were generated for each gauging station by using thedeveloped models. Statistical characteristics (mean, standard deviation, skewness coefficient,correlogram) of these synthetic series were calculated and compared with the statistical charasteristics ofthe historical (original) series. Consequently, it was observed that stochastic models established for thegauging stations of 1611, 1612 and 1622, preserved the statistical characteristics of the historical series.
Keywords
