Dergiler / Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2020 / Cilt: 8 - Sayı: 1
Çukurova Havzası’nda Uyarlanabilir Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi Kullanılarak Kuraklığın Tahmini
- Sayfa
- 578–588
- DOI
- —
Özet
Yağış miktarındaki azalmalar ve sıcaklıktaki yükselmeler kuraklığın oluşumundaki önemli faktörlerdendir. Kuraklık gerek insanlar için gerekse ekolojik denge için birçok olumsuz etkiyi de beraberinde getirmektedir. Bitki örtüsünün azalması, tarım ürünlerinden elde edilen verimin düşmesi ve temiz su kaynaklarının azalması kuraklığın olumsuz etkilerindendir. Bu çalışmada, kuraklığın hissedildiği bölgelerden biri olan Çukurova Havzası’nda kuraklık tahmini yapılmıştır. Bunun için havzada bulunan farklı meteoroloji istasyonlarına ait aylık ortalama yağış verileri kullanılarak Standart Yağış İndisi (SYİ) yöntemiyle kuraklık analizi yapılmıştır. Analiz sonucunda elde edilen SYİ değerleri kullanılarak Uyarlanabilir Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) yöntemi ile modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller içerisinde en uygun sonuçlar 9- aylık SYİ değerleri kullanılarak geliştirilen ANFIS modelinde elde edilmiştir ve bu modelin kullanılabilir olduğu görülmüştür.
Abstract
Decreases in the amount of precipitation and increases in temperature values are important factors in the formation of drought. Drought has many negative effects for both human and ecological balance. The decrease of vegetation, the yield obtained from agricultural products and clean water resources are among the negative effects of drought. In this study, drought estimation was made in Çukurova Basin, which is one of the regions of drought. For this purpose, drought analysis was performed by the Standard Precipitation Index (SPI) method using the monthly average precipitation data of different meteorological stations in the basin. Models were developed with Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) by using the SPI values obtained from the drought analysis. Among the developed models, the best results were obtained in the ANFIS model developed using the 9-month SPI values and it was shown that the developed model was usable.