TAŞKIN DEBİLERİNİN TAHMİNİ İÇİN OLASILIK MODELİ YAKLAŞIMI

Özet

Dere yatağındaki mevcut su miktarının, havzaya normalden fazla yağmur yağması veya havzada mevcut kar örtüsünün erimesinden dolayı hızla artması ve yatak çevresinde yaşayan canlılara, arazilere, mal ve mülke zarar vermesi olayına taşkın denilmektedir. Taşkın afetlerini yalnızca meteorolojik oluşumlara bağlı olarak ifade etmek mümkün değildir. Herhangi bir havzada oluşan taşkınların yağış, havza ve iklim özelliklerine bağlı olarak rastgele özellikte oluşmaları nedeniyle önceden tahmin edilmeleri oldukça zordur. Bu sebeple Dünya üzerinde birçok araştırmacı tarafından taşkın tahminleri üzerine çeşitli yöntemler geliştirilmektedir. Bu çalışmalardan biri de olasılık modelidir. Olasılık modeli Rahman vd. (2011) tarafından ortaya konulmuştur. Bu çalışmada ülkemizde bulunan 54 akım gözlem istasyonunun pik debilerine Rahman, vd. (2011) tarafından geliştirilen olasılık modeli uygulanmıştır. Olasılık modeli kullanılarak çeşitli dönüş aralıklarında taşkın tahminlerinde bulunulmuştur. Olasılık modeli uygulanırken 54 akım gözlem istasyonuna ait Devlet Su İşlerinden temin edilen en güncel taşkın değerleri kullanılmıştır. Olasılık modeli geliştirilirken bu akım gözlem istasyonlarına ait çeşitli parametreler kullanılmıştır. Olasılık modeline genel olarak bakıldığında modelin değişim katsayısına (Cv) önemli ölçüde bağlı olduğu görülmüştür. Değişim katsayılarının büyük olduğu akım gözlem istasyonlarında modelin performansının, değişim katsayılarının küçük olduğu akım gözlem istasyonlarına göre daha düşük olarak bulunmuştur.

Abstract

The process of rapidly increasing water amount in the stream bed, due to excess precipitation onto the basin and due to snow melting, giving harm to living beings, land and property is named as flood. It is not possible to define flood disaster related only to meteorological factors. It is quite difficult to estimate floods in advance since they have a random character due to precipitation, basin and climate properties of the region. That is why numerous researchers worldwide are working on various methods of flood estimations. One of these methods is the probability method. Probability method has been proposed by Rahman et al (2011). In this study probability model developed by Rahman et al (2011) has been applied to the peak discharges of 54 flow stations found in our country. Flood estimates at different recurrence intervals have been made by using the probability model. While applying the probability model, up-to-date flood values of the 54 flow stations have been used which were provided from the State Water Works. While the probability model was developed, various parameters belonging to these flow stations have been used. When a general view is cast upon the probability model, it is seen that the model is significantly dependent on the variation coefficient (Cv). The model performance is found to be higher for flow stations of which the coefficients of variation are small with respect to stations with larger variation coefficients.