Adana İli Referans Evapotranspirasyon Miktarının Bulanık SMRGT, ANFİS ve Çoklu Doğrusal Regresyon Kullanılarak Tahmini

Abstract

Hidrolik tasarım süreci ve tarımsal sulama yönetiminde evapotranspirasyonun tahmini oldukça önemlidir. Bu çalışmada günlük evapotranspirasyon miktarı tahmini için ortalama sıcaklık (S), bağıl nem (N), rüzgâr hızı (R), solar radyasyon (SR) parametreleri kullanılmıştır. PenmanMonteith, FAO (Food and Agriculture Organization) tarafından önerilen standart bir metottur. Bu metoda göre günlük evapotranspirasyon tahmini yapılmış (ET0), referans olarak da Penman Monteith yöntemi kabul edilmiştir. Günlük evapotranspirasyon miktarının tahmini için Basit Üyelik Fonksiyonları ve Bulanık Kural Oluşturma Tekniği (Bulanık SMRGT) ve Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarım sistemi (ANFİS) yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen değerler klasik bir yöntem olan Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Modellerin tahmin sonuçları referans evapotranspirasyon değerleri ile kıyaslanmış ve her iki modelin de kararlı sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

Estimation of evapotranspiration is very important in hydraulic design process and agricultural irrigation management. In this study, average temperature (S), relative humidity (N), wind speed (R), solar radiation (SR) parameters were used to estimate the daily evapotranspiration amount. Penman Monteith method is a standard method recommended by the FAO (Food and Agriculture Organization). According to this method, daily evapotranspiration was estimated (ET0) and Penman Monteith was accepted as the reference. Fuzzy SMRGT (Simple Membership Functions and Fuzzy Rules Generation Technique method) and Adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) were used to estimate the daily evapotranspiration amount. The obtained values were improved with the results of Multiple Linear Regression (MLR), which is a classical method. The prediction results of the models were compared with the reference evapotranspiration values and it was determined that both models gave stable results.