BEYŞEHİR GÖLÜ HAVZASINDA YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK KURAKLIK TAHMİNİ VE YÖNETİMİ
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: TÜLAY AKKURT EROĞLUER
Danışman: Halit Apaydın
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Kuraklık, tüm canlıların yaşamını etkileyen ve etkileri yaşandığı dönemden sonrasında da devam edebilen, planlı ve sürdürülebilir önlemler gerektiren, sürecin yavaş gerçekleşmesi nedeniyle sosyolojik açıdan sessiz yaşanan ve ciddi riskler içeren bir tabiat olayı ve kamusal bir sorundur. Bu çalışmada; Beyşehir Gölü Havzasının mevcut ve gelecekte karşılaşabileceği kuraklığı belirlemek amacıyla, Seydişehir ve Beyşehir meteoroloji gözlem istasyonları ile Şarkikaraağaç, Soğuksu-Yeşildağ, Suğla ve Beyşehir Gölü regülatör çıkış akım istasyonlarından elde edilen verilerden faydalanılmıştır. Bu istasyonlarda ölçülen veriler kullanılarak, yapay sinir ağı algoritması olan Neural Prophet (NP) ve Facebook Prophet (FP) modelleri ile gelecek 25 yıl için veri tahmini yapılmıştır. Tahmin edilen veriler ve geçmişte ölçülen veriler ile SPI, RDI ve SDI kuraklık indeksleri hesaplanmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, NP ve FP model verileri ile hesaplanan kuraklık indeksleri tüm istasyonlarda 3, 6, 9 ve 12 aylık periyotlar için benzer şekilde giderek artan bir kuraklık eğilimi göstermiştir. Ölçülmüş verilerle hesaplanan kuraklık indekslerinde kuraklık sınıflarına göre frekans oranları, FP ve NP model verileri kullanılarak belirlenen frekans oranları ile çok yakın ve tutarlı olmuştur. SPI, RDI ve SDI indekslerinin kuraklık sınıflarına göre frekans oranları birbirine yakın düzeyde gerçekleşmiştir. Akım ölçülen istasyonlarda aşırı kurak dönem sayısı, yağış istasyonlarına kıyasla daha düşük bulunmuştur.