Olası İklim Değişikliği Senaryolarında Ankara Çayı Havzası’ndaki Akımların Yapay Zeka Kullanarak Modellenmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarımsal Yapılar Ve Sulama Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2026
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Ayşe ÖZER
Danışman: Halit Apaydın
Özet:İklim ve arazi kullanımındaki yoğun değişimler, su kaynaklarının sürdürülebilirliği üzerinde ciddi tehditler oluşturmakta; bu durum, hidrolojik süreçlerin yüksek hassasiyetle modellenmesini ve geleceğe yönelik senaryoların analiz edilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu çalışma, Sakarya Havzası'nda yer alan dört kritik alt havzada (E12A033, E12A053, D12A017 ve D12A189) meteorolojik verilerin mekansal dağılımını analiz etmeyi, hidrometeorolojik trendleri belirlemeyi ve yapay zeka teknikleri ile gelecekteki akım değişimlerini öngörmeyi amaçlamıştır. Çalışma kapsamında altı meteorolojik istasyondan elde edilen veriler; Co-Kriging, Universal Kriging, Ordinary Kriging ve Ters Mesafe Ağırlık (IDW) yöntemleri ile havza geneline enterpole edilmiştir. Doğrulama sonuçlarına göre IDW yöntemi, yağış (R2=0.867) ve rüzgar hızı (R2=0.831) için en uygun model olurken; sıcaklık (R2=0.91) ve nispi nem (R2=0.83) parametrelerinde Co-Kriging yöntemi üstün performans sergilemiştir. Zaman serisi analizlerinde rüzgar hızı haricinde anlamlı bir meteorolojik trende rastlanmamışken, arazi kullanım analizleri havza genelinde orman alanlarının azaldığını göstermiştir. Akım tahmin modellerinin karşılaştırılmasında, Derin Evrişimli Sinir Ağları (CNN), LSTM modeline kıyasla tüm havzalarda daha yüksek başarı (Test R2:0.70-0.80; KGE:0.81-0.85) göstermiştir. CNN modeli ile RCP 4.5 ve RCP 8.5 senaryoları altında 2100 yılına kadar yapılan projeksiyonlarda; D12A189 havzasındaki artış beklentisi haricinde, diğer üç havzada özellikle RCP 8.5 senaryosunda sıcaklık artışı ve yağış azalmasına bağlı olarak akımlarda istatistiksel olarak anlamlı düşüşler öngörülmüştür. Elde edilen bulgular, iklim değişikliğinin mekansal farklılıklarını ortaya koyarak, havza bazlı su yönetiminde yapay zeka destekli dinamik stratejilerin önemini vurgulamaktadır.