Yanal debi katkısını içeren doğrusal olmayan yeni bir muskingum modeli

Abstract

Bu çalışmada hidrolojik taşkın öteleme yöntemlerinden biri olan ve literatürde oldukça yaygın olarak kullanılan Muskingum modeli kullanılmıştır. Muskingum modelinin birçok türü literatürde mevcut olup, bu tez kapsamında yanal debiyi hesaplamalara dahil eden doğrusal olmayan yeni bir Muskingum modeli önerilmiştir. Daha önceki çalışmalarda yanal debi etkisinin genellikle ihmal edilmesinden dolayı model sonuçlarının yeteri kadar iyi olmadığı göze çarpmaktadır. Tez kapsamında önerilen bu modelin sonuçları literatürde mevcut olan çalışmaların sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar Wilson, Wye, Wyre ve Viessman-Lewis veri setleri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Önerilen model ile literatürdeki en iyi çözüm karşılaştırıldığında, Wilson verisi için %72.7, Wye verisi için %55.6, Wyre verisi için %60.3 ve Viessman-Lewis verisi için %58.8 oranında bir iyileşme sağlandığı görülmüştür. Önerilen modelin parametrelerinin belirlenmesinde guguk kuşu araştırma algoritması kullanılmıştır. Guguk kuşu araştırma algoritmasının performansı çeşitli kısıtlı ve kısıtsız test fonksiyonları üzerinde test edilmiştir ve sonuçları ekler bölümünde sunulmuştur.

In this study, Muskingum model used which is one of hydrological flood routing method and widely using in literature. Many types of Muskingum models exist in the literature, and a new nonlinear Muskingum model has been proposed which is include to lateral flow contribution in calculations within the scope of this thesis. Previous studies have shown that the model results are not as good as the lateral flow effect is neglected. The results of proposed model compared with the results of the studies in the literature. Comparisons were performed on Wilson, Wye, Wye and Viessman-Lewis’s data sets. Compared the proposed model’s results with the best solution in the literature was found to be an improvement of %72.7 for Wilson data, 55.6% for Wye data, 60.3% for Wyre data and 58.8% for Viessman-Lewis data. The cuckoo research algorithm is used to identified the parameters of the proposed model. The performance of the cuckoo research algorithm has been tested on various constrained and unconstrained test functions and the results are presented in the appendix.