Büyük Menderes Nehri üzerindeki akım gözlem istasyonlarında eksik verilerinin tamamlanması

Abstract

Bu çalışmada Büyük Menderes Nehri üzerindeki akım gözlem istasyonları için DSİ'den alınan yıllara göre dağılım gösteren akım verilerinin çeşitli nedenlerle hiç tutulmamış veya eksik tutulmasından kaynaklanan kayıp verilerin tekrar elde edilmesi amaçlanmıştır. Kayıp veya eksik veriler araştırmalarda problemler yaratmaktadır. Bu problemi çözmek amacıyla kayıp değerlerin yerine atıf yapmaksızın geliştirilen çözüm teknikleri ile, kayıp değerlerin yerine uygun değerlerin atfedilmesini sağlayan atfetme teknikleri bulunmaktadır. Fakat hangi atıf tekniğinin kullanılması gerektiği büyük ölçüde kayıp değer mekanizmasına bağlıdır. Kayıp Veri Analizi araştırmacıların çok sık karşılaştığı kayıp değer sorununa çözüm getirmeyi amaçlayan yaklaşımlar içerir. Bu yaklaşımlar Silme (liste/durum düzeyli, çiftler düzeyinde) ve Atama (regresyon, hot / cold deck, beklenti maksimizasyonu, son gözlemi ileri taşıma, çoklu atma) olmak üzere farklı yöntemlerden oluşur. Büyük Menderes Nehri üzerindeki akım gözlem istasyonlarındaki eksik verilerin tamamlanması için, havza içerisinde bulunan ve eksik verisi olmayan veya tamamlayacağı akım gözlem istasyonunun o yıllardaki verisi tam olan akım gözlem istasyonlarından faydalanılarak eksik veriler tamamlanmıştır. Bu amaçla yapılan çalışmada geriye dönük olarak Büyük Menderes Nehri üzerindeki akım gözlem istasyonlarının eksik verileri giderilmeye çalışılmıştır. Sonuç olarak beklenti maksimizasyonu yöntemi veri setine uygun bir şekilde kulanıldığında anlamlı sonuçlar vermektedir.

Aim of this study is to complete the current DSI data received over the years (not completed for various reasons) of stream observation stations on the Great Menderes River. Missing or incomplete data creates problems in field studies. For solving this problem, the solution techniques developed without referring to the missing values and techniques that attribute the appropriate values instead of missing values. Reference technique depends on the the mechanism of missing value. Missing Data Analysis aims to find solutions for researchers that frequently encounter missing value problems. These approaches differ, including the deletion (list / situation level, couple level) and assignment (regression, hot / cold deck, expectation maximization, last observation carry forward, multi-disposal) methods. For the completion of missing data on the stream gauging stations located within Great Menderes River, the basin stream observation stations with complete data in those years are used. For this purpose, retrospectively missing data on Great Menderes River streamflow observation are completed. According to the data set analyzed, expectation maximization method gives meaningful results.