Hydrological modeling with GR models using remote sensing data

Su kıtlığı, sürdürülebilirliğe ulaşmak için dikkat edilmesi gereken kritik bir sorundur. Uzaktan algılama teknolojisi son on yıllarda ilerlemiş ve su kaynaklarının etkili yönetimi için önemli hidrolojik değişkenler hakkında veri sağlamıştır. Bu çalışmada, farklı hidroklimatik koşullara sahip iki bölge analiz edilmiştir: Kar erimesinin akışa önemli ölçüde katkıda bulunduğu ılıman iklimi ile Türkiye ve muson yağmurlarıyla karakterize edilen nemli tropikal iklime sahip Gine. Yağış-akış modellemesi, split-sample test yöntemi ve tek hedefli kalibrasyon kullanılarak günlük, aylık ve yıllık zaman dilimlerinde gerçekleştirilmiştir. Parametre uzayını etkin bir şekilde keşfetmek için günlük zaman diliminde Calibration Michel, DEoptim ve hydroPSO olmak üzere üç algoritma kullanılmıştır. Her iki bölge için de tüm zaman dilimlerinde tatmin edici sonuçlar elde edilmiştir, ancak kar hesaplaması için standart CemaNeige ve Gine havzasında GR1A daha az tatmin edici olmuştur. Ardından, kar birikimi ve erime fazları arasındaki histerezisi ve diğer bölgelerdeki toprak nemini dikkate alarak günlük modelleri daha da iyileştirmek için çok amaçlı kalibrasyon yapılmıştır. Bu yaklaşım, birden fazla hidrolojik değişkeni dahil ederek model doğruluğunu ve sağlamlığını artırmayı ve bu bölgelerdeki su dengesi hakkında kapsamlı bir anlayış sağlamayı amaçlamıştır. CemaNeige kar modülünde histerezis dikkate alındığında, akış performansını bozmadan kar örtüsü dinamikleri doğru bir şekilde simüle edilmiştir. Ayrıca, GR4J modelinde hem toprak nemi hem de akış dikkate alındığında, simülasyonlar yağışlı sezonda SMAP verileriyle yakından eşleşmiş, özellikle toprak nemine verilen ağırlık arttıkça bu uyum daha da belirginleşmiştir.