Bulanık mantık modellenmesi kullanılarak nehirlerdeki askı maddesi miktarının tahmini

Abstract

Köprü, baraj gibi birçok su yapısının tasarım ve işletilmesi sırasında karşılaşılan olumsuz etkilerinden dolayı, nehirlerdeki askı maddesi miktarının doğru tahmin edilmesi oldukça önemlidir. Akarsular su hareketi esnasında beraberinde katı maddeleri de taşır. Bu katı maddeler akarsu havzasındaki erozyon veya akarsu yatağındaki aşınmalardan kaynaklanır. Akarsu boyunca, katı madde hareketleri sonucu akarsu yatağında oyulma ve yığılmalar meydana gelir. Bu oyulmalar ve yığılmalar sonucu akarsuyun yatak şeklinin ve morfolojik yapısının değişmesi beklenir. Bu problemlerin çözümü için katı madde tahminlerine ihtiyaç duyulur. Bu çalışmada, Bulanık Mantık (BM) ve Katı Madde Anahtar Eğrisi (KMAE), Çoklu Lineer Regresyon (ÇLR) gibi istatistiksel yaklaşımlar nehirdeki günlük debi ve su sıcaklığından günlük askı maddesi tahmini için kullanılmıştır. Günlük veriler Amerika'daki Skunk Nehri Augusta istasyonunda Amerikan Jeolojik Araştırma Merkezi tarafından ölçülmüştür. Bu yaklaşımlar ortalama karesel hata (OKH), ortalama mutlak hata (OMH) ve korelasyon katsayısı (R) olmak üzere kendi içinde 3 istatistiksel kritere göre karşılaştırılmıştır. Bu kriterler yaklaşımların performansını değerlendirmek için kullanılmıştır. Model ve ölçüm sonuçları kıyaslandığında BM yaklaşımı diğer geleneksel tekniklere göre daha iyi tahminler göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Tahmin, Bulanık Mantık, Katı Madde Anahtar Eğrisi, Debi, Askı Maddesi.

Estimating the amount of suspended sediment in rivers correctly is very important due to the adverse impacts encountered during the design and maintenance of hydraulic structures such as dam, bridge. In rivers, suspended sediments are also transported with water during water movement. These sediments are consisted by either erosion in river basin or by abrasion in stream bed. Throughout stream (river), scouring and accumulation in stream bed occur as a result of sediment movements. As a result of these scouring and accumulation, the shape of the river bed and morphological structure are expected to change. For the solution of these problems, suspended sediment estimations are needed. In this paper, Fuzzy Logic (FL) and statistical approaches such as Sediment Rating Curves (SRC), Multiple Linear Regression (MLR) are used for forecasting daily suspended sediment concentration from daily temperature of water and stream flow in the river. Daily data are measured at Augusta station by the US Geological Survey. These approaches are compared to each other according to three statistical criteria, namely, mean square errors (MSE), mean absolute relative error (MAE) and correlation coefficient (R). These criteria were used to evaluate the performance of the approaches. When the model and measurements results are compared, FL approach shows better estimations than the other conventional techniques. Keywords: Estimation, Fuzzy Logic, Sediment Rating Curves, Stream Flow, Suspended Sediment.