Makale O 1 7 aşılma olasılığı değerinden biridir; b, c, d . . . model parametreleridir ve a çarpımsal bir hata terimi yani modelin çarpımsal parametresidir. Denklem (3) logaritmik olarak lineer bir denkleme dönüştürülür: (4) Böylece, standart çok değişkenli lineer regresyon tekniği uygulanabilir. Eşitlikteki parametrelerin ölçüm olan istasyonlardaki bilgilere göre tanımlanmasının ardından, denklem (4)'teki bağımsız değişkenlerin yerine konmasıyla birlikte ölçüm olmayan havzalardaki debi tahminine geçilmektedir. 2.4. Yöntemin Performans Değerlendirmesi Günlük akarsu akım tahmin yaklaşımlarının performansları bir jacknife prosedürü kullanılarak değerlendirilmiştir. Jackknife prosedürde çalışma alanındaki bir havzanın akım kayıtları veritabanının dışında tutulur, bu şekilde havza "ölçümü olmayan" istasyon olarak addedilir. Ardından bu ayrı tutulan istasyonun DSE ve akarsu debileri, kalan istasyonların dataları kullanılarak tahmin edilir. Bu proses çalışma bölgesindeki tüm istasyonların modelleri kullanılarak bölgesel DSE ve akarsu debisi tahminleri elde edilene kadar devam eder. DSE'ne dayalı metodun değerlendirmesinde üç farklı indis kullanılmıştır. Bu indisler Nash etkinlik kıstası (NASH), root mean square error (RMSE) ve bias (BIAS)'tir. İndisler verilen istasyon için aşağıdaki denklemler kullanılarak hesaplanır: NASH=lI;�/q,-if)ı I;' /q,-q,,,F (5) (6) (7) n tahmin edilen günlük debi değerinin toplam sayısıdır, 9; ve cj; sırasıyla i'nci ölçülen ve tahmin edilen günlük debidir ve qm günlük debi ölçümlerinin ortalamasıdır. 3. Örnek Çalışma Metodoloji başlığı altında bahsi geçen çeşitli yöntemler ve yaklaşımlar Türkiye'de gerek brüt (84,122 GWh) gerekse ekonomik (39,375 GWh)[4] hidrolik potansiyel bakımından birinci sırada gelen Fırat Havzası'nın Orta Fırat bölgesinde uygulanmıştır. Uygulamada Batı'dan Doğu'ya sırasıyla, 2102, 2164, 2158, 2157 ve 2122 istasyonlarının günlük akım verileri ile çalışılmıştır. İstasyonların yerleşimleri Şekil 2'de görülmektedir. Çalışılan 5 istasyonun akım verileri için özellikle dikkate alınan noktalar; 78 ENERJi ve ÇEVRE DÜNYASI MART2014 • Süregelen akarsu akım kayıtlarının minimum I O yıllık periyodu içermesi ve • Seçilen her istasyonun doğal akım rejimine sahip olmasıdır. Üzerinde durulan ve hesaba katılan istasyonların değerlendirilen akım gözlem yıl aralığı ve karakteristikleri şöyledir: Tablo 3. Seçilen İstasyonların Karakteristikleri İstasyon Yağış Alanı (km1) Rakım (m) Gözlem Yılı 2102 25.5 15,6 859 1 969-20 1 0 2164 2.232,0 998 1970-201 O 2 1 58 1 .577,6 1 3 10 1970-201 O 2157 2.098,4 1250 1969-2007 2122 5.882,4 1552 1969-2009 Bu çalışmada yapılan analizler 3 tip bilgi üzerine kuruludur. Bunlardan biri fızyografık bilgiler(alan, kot), diğeri meteorolojik datalar (yağış, sıcaklık) ve sonuncusu ise hidroloİik(debi) verilerdir. DSE'leri çizilirken kullanılan hidrolojik akım kayıtları Devlet Su İşleri (DSİ)'den ve Elektrik İşleri Etüd İdaresi (EİE)'den edinilmiştir. Yine fızyografık bilgiler DSİ ve EİE'den alınmıştır. Meteorolojik datalar ise Devlet Meteoroloji İşleri (DMİ)'den alınmıştır. 3. 1 . Ölçüm Olmayan İstasyonlarda DSE Tahmini Yukarıda 2.2. başlığı altında anlatılan yöntem kullanılarak 5 istasyonun DSE'leri günlük ortalama debiler yardımıyla çizilmiştir. Çizimlerde 17 sabit aşılma olasılığı gözetilmiştir. Ölçümlerden yola çıkılarak elde edilen bu eğriler daha sonra tahminlerden elde edilen eğrilerle karşılaştırmak için kullanılacaktır. Daha sonra 2.3. başlığı altında anlatılan regresyon metodu yardımıyla her bir istasyonun ölçümünün olmadığı farzedilerek kalan 4 istasyon ölçümleri vasıtasıyla DSE'si tahmin edilmiştir. Bu tahminler için regresyon 4 farklı şekilde uygulanmıştır ve (4) no'lu denklemdeki denklem parametreleri olarak; i. Alan ii. Alan-kot iii. Alan-yağış iv. Alan-sıcaklık ele alınmıştır. (4) no'lu denklemde her aşılma olasılığındaki debi değerleri ve karakteristik alan, kot, yağış, sıcaklık gibi bilgiler denklemde yerine konularak bölgesel regresyon yardımıyla modelin çarpımsal parametreleri olan lna, b, c, d, ... bulunmuştur. Ardından bu değerler yeni kurduğumuz (4) no'lu denklemde yerine konarak ölçümü olmayan istasyonun debi değerine ulaşılmıştır. Bölgesel regresyon sonucunda elde edilen DSE'leri ile gerçek DSE'lerinin karşılaştırması Şekil 3, 4, 5, 6 ve 7'de görülmektedir:
RkJQdWJsaXNoZXIy MTcyMTY=