Journals / Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2015 / Cilt: 8 - Sayı: 3

-

KENTSEL SU SUNUMUNDA BİR YÖNETİM ARACI OLARAK SU TALEP TAHMİNİ

Pages
69–81
Publication Date
2015-07-29
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Besides, water usage behaviours of consumers have a great importance on the water demand

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Water demand can be defined as, the amount of water, needed by domestic, commercial, official institutions and industrial consumers.
📊
Key Findings & Data:There are various factors such as population, employment situation, economic cycles, technology, weather conditions, water price and water saving programs which have important effects on the water demand.
💡
Conclusion & Impact:Besides, water usage behaviours of consumers have a great importance on the water demand
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Su Talebi · Su Talep Tahmini

Abstract

Water demand can be defined as, the amount of water, needed by domestic, commercial, official institutions and industrial consumers. There are various factors such as population, employment situation, economic cycles, technology, weather conditions, water price and water saving programs which have important effects on the water demand. Local population growth, global warming change in the urban green spaces, industrial growth and improving living standards are increasingly becoming important in the growth of these effects. Besides, water usage behaviours of consumers have a great importance on the water demand

Özet

Su talebi, evsel, ticari, resmi kurum ve endüstriyel tüketim gruplarının ihtiyaç duyduğu su miktarı olarak tanımlanabilir. Su talebi üzerinde; nüfus, istihdam, ekonomik döngüler, teknoloji, hava koşulları, fiyat ve koruma programları gibi çeşitli faktörler önemli etkilere sahiptirler. Bu etkilerin artmasında yerel nüfus artışı, küresel ısınma, kentsel yeşil alan miktarındaki değişim, endüstriyel büyüme ve yaşam standartlarındaki ilerleme gibi çeşitli faktörler giderek önem kazanmaktadır. Bununla birlikte, su talebi üzerinde tüketicilerin su kullanım davranışları oldukça büyük öneme sahiptir.Günümüzde birçok ülke için su azlığı (kıtlığı), temel bir problem haline gelmiştir. Bu nedenle, su yönetiminde verimlilik sağlamak için su politikaları ve alışkanlıkların gözden geçirilmesi gerekmektedir. Bu durum ayrıca, su sistemlerinin daha iyi planlanmasını ve tasarımını, daha etkin işletimini ve yönetimini gündeme getirmiştir. Bunun içinde doğru su talep tahmini anahtar konumdadır. Su talep tahmini genellikle kısa, orta ve uzun dönem şeklinde planlanır. Tahmin dönemleri kullanım amaçlarına, tahmin modeli tiplerine ve farklı güvenilirlik seviyelerine göre değişiklik göstermektedir.

🔖

Cite This Article

Akdağ, R. (2015). -. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 3, 69–81. https://ajindex.com/articles/146996

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Adamowski, Jan Franklin (2008). Peak Daily Water Demand Forecast Modeling Using Artificial Neural Networks. Journal of Water Resources Planning and Management, 134, 119-128.
  2. Ajbar, Abdel Hamid ve Ali, Emad (2012). Water Demand Prediction for Touristic Mecca City in Saudi Arabia Using Neural Networks. International Journal of Engineering and Applied Sciences, 6, 342-346.
  3. Altunkaynak, Abdüsselam, Özger, Mehmet ve Çakmakçı, Mehmet (2005). Water Consumption Prediction of Istanbul City by Using Fuzzy Logic Approach, Water Resources Management, 19, 641-654.
  4. Alvisi, Stefano, Franchini, Marco, Marinelli, Alberto (2007).
  5. A Short-Term, Pattern-Based Model for Water-Demand Forecasting. Journal of Hydroinformatics, 9, 39-50.
  6. Athanasiadis, Ioannis N., Mentes Alexandros K., Mitkas, Pericles A., Mylopoulos, Yiannis A. (2005). A Hybrid Agent-Based Model for Estimating Residential Water Demand. Simulation, 81, 175-187.
  7. Babel, M. S., Gupta, A. D., Pradhan, P. (2007). A Multivariate Econometric Approach for Domestic Water Demand Modeling: An Application to Kathmandu, Nepal, Water Resources Management, 21, 573-589.
  8. Billings, R. Bruce ve Agthe, Donald E. (1998). State-Space Versus Multiple Regression for Forecasting Urban Water Demand, Journal of Water Resources Planning and Management, March-April, 113–117.
  9. Billings, R. Bruce, Jones, Clive V. (2008).
  10. Forecasting Urban Water Demand, Denver: American Water Works Association. Bougadis, John, Adamowski, Kaz ve Diduch, Roman (2005). Short-Term Municipal Water Demand Forecasting, Hydrological Processes, 19, 137–148.
  11. Brooks, David B. (1997). Management of Water Demand in Africa and the Middle East: Current Pratices and Future Needs, Brooks, David B., Rached, Eglal ve Saade, Maurice (Ed.). Introduction: Water Demand and Water Markets (1-10). Ottowa: International Development Research Centre. Caiado, Jorge (2007). Forecasting Water Consumption in Spain Using Univariate Time Series Models, Proceedings of IEEE Spanish Computational Intelligence Society, 415-423.
  12. Campisi-Pinto, Salvatore, Adamowski, Jan, Oron, Gideon (2012). Forecasting UrbanWater Demand ViaWavelet-Denoising and Neural Network Models. Case Study: City of Syracuse, Italy, Water Resource Management, 26, 3539–3558.
  13. Cassuto, A. E., Ryan, S. (1979). Effect of Price on The Residential Demand for Water within an Agency, Journal of the American Water Resources Association, 15, 345-353.
  14. Davis, William Y. (2003). Water Demand Forecast Methodology for California Water Planning Area