Kısa süreli aylık akış dizilerinin iyileştirilmesi

Abstract

Su kaynaklarının değerlendirilmesinde ve su kaynaklan sistemlerinin tasarımında, yağış ve akış önemli bir yer tutmaktadır. Yağışın yada akışın kestirimdeki doğruluk arttıkça, proje risk değeri azalmakta, böylelikle boyutlandırmadaki güvenilirlik artmaktadır. Bu nedenle, yeterli doğruluktaki modellere gereksinim duyulmaktadır. Yağışın rasgele karakterde oluşu nedeniyle, akışlar için kurulacak modellerin de deterministik bir yapıya sahip olması beklenmez. Hidrolojide çoğu zaman, stokastik modellerin kurulmasına gidilmektedir. Genellikle düzenli aralıklarla ve yeterli sıklıkta debi ölçümü yapılan akarsu ve ölçeklerin sayısı sınırlıdır, özellikle yukarı havzalara ilişkin akışların kestiriminde kullanılacak gözlem değerleri yok denecek kadar azdır. Eldeki kısa süreli gözlemlerle kurulacak model ise, örnekleme varyansları nedeniyle yeterli güvenilirlikte olamayacaktır. Bu gibi durumlarda, uzun süreli gözlem değerlerine sahip komşu havzalardan bilgi aktarımına gidilerek, kısa süreli gözlem değerlerinin iyileştirilmesi, daha açık bir deyişle, belirli parametrelerinin ilgili toplum değerlerine yaklaştırılması düşünülebilir. Bu çalışmada, akış değerlerinin deterministik ve stokastik bileşenleri, korelogramın periyodikliğini koruyan ve korumayan model tiplerini gözönünde tutan iki farklı yöntemle, ayrı ayrı iyileştirilmeye çalışılmıştır. Deterministik bileşen için Benzeden (Benzeden, 1981); stokastik bileşen için Baykan (Baykan, 1983) tarafından önerilen en uygun yöntemler ilke olarak benimsenmiş; kalıntı bileşenlerinin iyileştirilmesi için ise kalıntıların istatistiksel parametrelerinin doğrusal bilgi aktarımıyla iyileştirilmesine dayanan farklı yöntemler geliştirilmiştir. Ayrıca akış değerlerinin korelogramının periyodikliğini de korumak amacıyla, stokastik bileşenin iyileştirilebilmesine yönelik Baykan (Baykan, 1983) tarafından önerilen yönteme benzer bir yöntem öne sürülmüştür. Bileşenler elde edilirken iki seçenek gündeme gelmiştir: ilkinde, uzun ve kısa süreli istasyonların uzun dönem bileşenleri ayıklanarak her bir döneme ilişkin bileşenlerin bu ayıklama işleminden sonra saptanması düşünülmüş; ancak bu seçenekte, kısa süreli istasyonun uzun dönem değerleri bilinmediğinden, diğer bileşenler, herhangibir yöntemle iyileştirilmiş bileşenlerin diziden ayıklanmasıyla elde edilmiştir. Bu durumda, kısa süreli istasyonun, bileşenlerini yanılgılı olarak elde etmek sözkonusu olacağından ve yanılgıların son bileşende toplanacağından hareketle, iyileştirme denetiminin tam olarak sağlanamadığı yapılan denemeler sonucunda görülmüştür. Bu nedenle, ilk yöntemden vazgeçilmiştir. İkinci seçenekte; uzun ve kısa süreli istasyonların uzun ve kısa dönemlerinin bileşenleri, kendi içerisinde ayıklanmak suretiyle her bir dizinin kendi bileşenleri elde edilmiş, dolayısıyla, uzun ve kısa süreli istasyonların uzun ve kısa süreli değerleri arasında korelatif ilişkilerin korunması düşünülmüştür. İyileştirme işlemlerinde, deterministik bileşen için, uzun ve kısa süreli istasyonların eşit gözlem sürelerindeki korelatif ilişkilerle kurulan doğrusal bilgi aktarımından; stokastik bileşen için otokorelasyon katsayısının doğrusal bilgi aktarımıyla iyileştirilmesiyle stokastik modelin elde edilmesinden (otokorelasyon katsayılarının yanlılıklarının azaltılmasından); kalıntı terimi için ise, türetilecek kalıntı dağılımı tipine bağlı olarak, farklı parametrelerin kısa ve uzun istasyonların ortak dönemdeki değerleri arasındaki doğrusal ilişkiden yararlanılmıştır. Sonuç olarak, korelogranının periyodikliğinin korunmasının istendiği ve istenmediği durumlar için ayrı ayrı olmak üzere, kısa süreli istasyonun kısa dönem değerleri, iyileştirilmiş değerleri ve uzun dönem değerleri için modeller kurulmuş ve uzun dönem gözlem verileri uzunluğunda yapay diziler türetilerek, kasa dönem ve iyileştirilmiş dizi modellerinden türetilen diziler, uzun dönem modellerinden elde edilen dizilerle, gerek istatistiksel parametreler, gerekse dizi elemanları açısından karşılaştırılmıştır. Korelogramın periyodikliğinin korunmasının istendiği ve istenmediği her iki durum için, etkinlik derecesinin belirlenmesinde seçilen yöntem ve etkinliği araştırılan parametrelere göre ortalama 1-10 mertebelerinde etkinlik dereceleri elde edilmiştir. Deterministik, stokastik ve kalıntı terimi gibi bileşenlerin ayrı ayrı iyileştirilemediği kimi dönemlerde bile, kısa süreli dizinin genelde İyileştiği gözlenmiştir.

In the development of the water resources and design of water resources systems, the precipitation and runoff have important roles. The more accuracy by the estimation of precipitation and runoff, the lesser project risk and consequently the greater safety factor can be expected. For this reason, the models that have sufficient accuracy are necessary. Since the precipitation has a random character, it is not expected that the constructed models for the runoff will have a deterministic feature. That's why in hydrology, the models of stochastic type are preferred. In general, the number of the stations by regular measurements is limited. Specially, at the upper basins, the data are available as least as none. Model constructions by using the short term measurements will be not satisfactory because of sample variations. Under these circumstances, transferring the information from neighboring catchments that have relatively long term measurements will be a good idea. So, the critical parameters such as mean, standard deviation, correlation coefficient etc. could be improved and made closer to population values. In this study, deterministic and stochastic components of flow values have been improved taking into consideration of two model types that they protect or not protect the periodicity of the correlogram. For the deterministic component, the most appropriate model proposed by Benzeden (Benzeden, 1981); for the stochastic component, the most appropriate model proposed by Baykan (Baykan, 1983) are principally accepted and new methods have been developed for the independent component. Additionally, with the aim of protecting the periodicity of the runoffs correlogram, the improvement of the stochastic component has been realized using a proposed model, similar to method developed by Baykan. By the obtaining phase of the components, two alternatives have been into account: the first one is that picking out the long term components belonging to the stations which have long and short term observation values. During these studies it has vm considered that any term should be obtained after the separation process. But, in reality, since long term values of the short term station is supposed to be unknown, the other components were tried to get by picking out the improved components by any way. In this condition, since components of the short term station are obtained with an error, it was determined that the errors would be accumulated to the last component and it was shown that the control of the improvement would not be exactly possible. So, the first method was abandoned. The second one is that the long and short term components belonging to the stations which have long and short term observation values, were picked out from own series, thus, it was thought that own components of all series were obtained and the correlative relationships between two series were protected. By the improvement processes, for the deteministic component from the correlative relations (by the way of linear information transfer); for the stochastic component from improved autocorrelation coefficients and for the independent portion from the linear relationship of the values which were observed at same time have been utilized. As a result, separately for two cases, namely, protected and unprotected situation of the periodical behavior of the correlogram, the models were constructed for the long term values, the improved values and the short term values of the short term station. Generation of synthetic series of certain type fit to the cited values of equal length with the long term observation data and obtained parameters were compared with the assumed population values. For the cases that protect and not protect the periodicity of the correlogram, the degrees of effectiveness have fluctuated between 1 and 10 based on selected method and the parameters. Even though, in some periods, in which the considered parameters were not able to be improved one by one, a general improvement on the time series has been observed.