Estimating Dam Reservoir Level Change of Istanbul Alibey Dam with The Fuzzy SMRGT Method

Abstract

Accurate estimation of the dam reservoir level in a dam reservoir is very important for the planning and operation of water structures. In this study, monthly dam reservoir level data between 1989 and 2020 obtained from the State Hydraulic Works (DSI) was used to estimate the monthly dam reservoir level change. For the monthly dam reservoir level estimation, it has been tried to be estimated using the Simple Membership Functionsand Fuzzy Rules Generation Technique (Fuzzy-SMRGT), Artificial Neural Network (ANN) and the classical Multiple Linear Regression (MLR) methods. Alibey Dam located in Sultangazi district of Istanbul was chosen as the study area. The monthly evaporation, water entering into the lake, consumption of drinking water and amount of water discharged from the dam amounts were used to estimate the monthly Alibey Dam reservoir average dam reservoir level. The model results were compared with the actual observation dam reservoir levels. When the results were evaluated, it was observed that the models were successful in estimating the dam reservoir level and gave results close to each other

Bir baraj rezervuarındaki baraj rezervuar seviyesinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi, su yapılarının planlanması ve işletilmesi için çok önemlidir. Bu çalışmada, aylık baraj rezervuar seviyesi değişimini tahmin etmek için Devlet Su İşleri'nden (DSİ) alınan 1989-2020 yılları arasındaki aylık baraj rezervuar seviyesi verileri kullanılmıştır. Aylık baraj rezervuar seviyesi tahmini için Basit Üyelik Fonksiyonları ve Bulanık Kural Oluşturma Tekniği (Fuzzy-SMRGT), Yapay Sinir Ağı (YSA) ve klasik Çoklu Doğrusal Regresyon (MLR) yöntemleri kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışma alanı olarak İstanbul ili Sultangazi ilçesinde bulunan Alibey Barajı seçilmiştir. Aylık buharlaşma, göle giren su, içme suyu tüketimi ve barajdan deşarj edilen su miktarları, aylık Alibey Barajı baraj gölü ortalama baraj barajı seviyesinin tahmininde kullanılmıştır. Model sonuçları, gerçek gözlem barajı rezervuar seviyeleri ile karşılaştırıldı. Sonuçlar değerlendirildiğinde modellerin baraj rezervuar seviyesini tahmin etmede başarılı olduğu ve birbirine yakın sonuçlar verdiği görülmüştür.