Aylık buharlaşma miktarının ve ilişkili verilerinin YZ ile modellenmesi ve buharlaşma kayıplarının azaltılması

Dünyaca kabul edilmiş iklim değişikliği raporlarının gösterdiği üzere su kıtlığı çok yakın zamanlarda kapımızı çalacaktır. Buna ek olarak artan nüfus yoğunluğu, değişen yaşam standartları gibi faktörler su kullanımında artışa sebep olmuştur. Ülkemiz için de geçerli olan bu iki unsur göz önüne alındığında su kaynaklarının en verimli şekilde kullanılması ve gözetilmesi günümüzde mecburi hale gelmiştir. Bu çalışmada su kaynaklarının korunması kapsamında, su kaybına yol açan buharlaşma ve buharlaşmayı etkileyen faktörler incelenmiştir. Buharlaşma doğası gereği karmaşık, çok fazla parametreye bağlı bir yapı olduğu için tahmini oldukça zorludur. Geleneksel buharlaşma hesaplama tahminleri lokasyon, mevsim, veri çeşidi ve sayısı, verilerin ölçüm kalitesi anlamında çoğunlukla eksik kalmaktadır. Son zamanlarda oldukça büyük gelişmeler kaydetmiş olan yapay zeka bu anlamda geleneksel buharlaşma hesaplama yöntemlerine kıyasla daha anlamlı sonuçlara ulaşmakta başarılıdır. Geleneksel buharlaşma yöntemlerinden seçilen formüller ve yapay zeka aracılığı ile oluşturulan modeller ham veri ve işlenmiş verilerle oluşturulmuş referans buharlaşma değerleri ile kıyaslanmıştır. Sonuç olarak yapay zeka ile oluşturulan modeller içinde en anlamlı sonuç ham veri için de işlenmiş veri için de Ensemble modelinde alınmıştır.