Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightOtoregresif parametrenin hareketli ortalama parametreye nazaran daha büyük oluşu M.Kemal Paşa Çayı akımında yeraltısuyu katkısının önemli miktarda olduğunu göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, Susurluk havzasındaki M.Kemal Paşa Çayı üzerinde bulunan 302 numaralı akım gözlem istasyonda ölçülen aylık akımların Otoregresif Hareketli Ortalama (ARMA) modelinin matematiksel ifadesi elde edilmiştir. Modelin oluşturulmasında kullanılan veriler EİE Akım Gözlem Yıllıklarından alınmıştır. Söz konusu akım gözlem istasyonu için, en uygun model olarak otoregresif parametresi ( φ ) 0.8704 ve hareketli ortalama parametresi ( θ ) 0.2861 olan ARMA(1,1) modeli seçilmiştir. Otoregresif parametrenin hareketli ortalama parametreye nazaran daha büyük oluşu M.Kemal Paşa Çayı akımında yeraltısuyu katkısının önemli miktarda olduğunu göstermektedir. Porte Manteau ve otokorelasyon testleri artık terimlerin stokastik bağımlı olmadıklarını göstermiştir. Elde edilen matematik model kullanılarak tarihi seri ile aynı uzunlukda 100 adet sentetik seri türetilmiştir. Türetilen serilerin hem aylık ortalamalarının ve aylık standart sapmalarının hem de korelogramlarının %95 güven düzeyinde tarihi zaman serisinin aynı özelliklerini muhafaza etmesi nedeniyle elde edilen modelin M.Kemal Paşa Çayı için geçerli bir model olduğu kabul edilmiştir.
Abstract
In this study, an Autoregressive-Moving-Average (ARMA) model of monthly flows at gauging station 302 on M. Kemal Paşa river, Susurluk basin, was constructed. Studies were carried out by using data from the water yearbooks publised by EIE. ARMA(1,1) with autoregressive parameter ( φ) 0.8704 moving average parameter ( θ ) 0.2861 was chosen as the best model among other potential models. The high autoregressive parameter with respect to moving average parameter shows that the goundwater fraction is very significant. Porte Manteau and autocorrelation tests have shown that the residual terms are independent. Using constructed ARMA(1,1) model, 100 synthetic series were generated. This model was proven to be suitable for M.Kemal Paşa river due to the fact that statistical moments of historical series were satisfactorily preserved in the generated series.