Kızılırmak havzasında yapay zekâ metotları kullanarak sediment taşınımının tahmini

Baraj rezervuarlarının ekonomik ömürlerinin daha hızlı tükenmesine sebep olmaları nedeniyle sediment miktarının doğru tahmin edilmesi oldukça önemlidir. Baraj rezervuarlarında ölü hacimlerin ekonomik ömürlerinin azalmasını önlemek ve gelebilecek sedimenti azaltmak için, baraj rezervuarlarının sürdürülebilirliklerini tehdit eden ve akarsular tarafından taşınan sediment birikimlerinin tespit edilmesi gerekmektedir. Sedimenti etkileyen pek çok jeolojik, topoğrafik ve klimatolojik faktör vardır. Bu faktörlerin çokluğu ve birbirleriyle olan ilişkilerinin karmaşık olması nedeniyle, her hangi bir akarsuyun taşıdığı sediment miktarının doğru bir şekilde hesaplanabilmesi oldukça zordur. Yapay sinir ağları sediment gibi karmaşık problemlerin çözümünde son yıllarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada sediment tahmini amacıyla, Kızılırmak Nehri üzerinde bulunan 4 farklı gözlem istasyonuna ait akım (m3/sn) ve taşınan sediment miktarı (ton/gün) verileri kullanılmıştır. Sediment tahmininde, akım ve sediment verilerinden oluşan 10 farklı girdi kombinasyonu kullanılmıştır. Bu veriler kullanılarak geliştirilen yapay sinir ağları (YSA) modelleri sonuçları ile sediment anahtar eğrisi yöntemi sonuçları karşılaştırılmıştır. Ayrıca ayrık dalgacık dönüşümü uygulanarak işlemler tekrarlanmıştır. YSA ve Dalgacık-YSA modellerinin başarısı, Karekök Ortalama Karesel Hata (KOKH), Ortalama Mutlak Hata (MAE), Nash-Sutcliffe etkinlik katsayısı (ENash) ve Determinasyon Katsayısı (R2) performans kriterlerine göre belirlenmiştir. Çalışma sonucunda Kızılırmak-Söğütlühan İstasyonu hariç tüm istasyonlarda, genel olarak dalgacık-YSA yöntemlerinin, sediment tahmininde diğer yöntemlere göre daha başarılı olduğu belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Kızılırmak Nehri, Sediment, Sediment Anahtar Eğrisi, Yapay Sinir Ağları