Sudan'nın günlük referans bitki su tüketiminin deterministik ve stokastik yöntemlerle modellenmesi

Bitki su tüketimi bir sulama projesinin temel verisi ve sulama uygulamalarının en önemli unsurlarından birisidir. Sulama sistemlerinin yatırım maliyetleri çok yüksek olup bu sistemlerin planlanmasında bitkilerin su tüketimlerinin belirlenmesinde iklim parametelerinin dikkate alınması çok önemlidir. Referans evapotranspirasyonu (ETo) tahmin etmek için doğru modellerin geliştirilmesi, özellikle su kaynaklarının sınırlı olduğu kurak ve yarı kurak bölgelerde etkin su yönetimi için gereklidir. Bu çalışmada referans bitki su tüketimi (ETo) ASCE Penman Monteith eşitliği kullanılarak Sudandaki 120 istasyonun günlük iklim verileri gözönüne alınarak heasplanmıştır. Çalışmada üç aşmada gerçekleştirilmiştir. Birinci aşamada zaman serileri ile ETo tahmini, ikinci aşamada farklı enterpolasyon teknikleri ile Sudan için ETo haritaları elde edilmiştir. Üçüncü aşamada çoklu regresyon ve yapay zeka ugulamaları ile ETo tahmini gerçekleştirilmiştir. Sudan'ın 33 ilinde Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) modelleri ile analizler yapılmıştır. İkinci yöntem'de, Enterpolasyon yöntemlerinden Ordinary Kriging, Basit Kriging, ve Ters Mesafe Ağırlığı (IDW) yöntemlerini kullanılmıştır. Jeoistatistik analiz sonuçlarına göre Gaussian, Exponential, ve Spherical en iyi yarı variogram modelleri çıkmıştır. Üçüncü yöntem'de çoklu doğrusal regresyon, çok katmanlı yapay sinir ağları (ÇKYSA) ve Bulanık yapay sinir ağları sistemini (ANFIS) uygulanmıştır. Girdi verileri olarak hem yapay zeka modellerinde hem de geleneksel çoklu regresyon modellerinde bağıl nem, sıcaklık, rüzgar hızı ve güneş radyasyonu değişkenlerini kullanılmış ve çıktı verisi olarak ETo tahmini başarılı olarak yapılmıştır. Deterministik ve stokastik modeller Sudan'ın su kaynakları yönetimi ve sulama planlaması için yararlı bir araç olacağı ortaya konmuştur.