Günlük referans buharlaşma miktarının yapay zeka yöntemleri ve ampirik denklemler ile tahmini

Abstract

Evapotranspirasyon, hidrolojik ve meteorolojik çalışmalarda önemli bir parametredir. Evapotranspirasyonun doğru bir şekilde tahmin edilmesi, su yapılarının planlanmasında ve işletilmesinde çok önemlidir. Bu çalışmada günlük referans buharlaşma miktarı (〖ET〗_0), FAO (Gıda ve Tarım Örgütü) tarafından standart denklem olarak kabul edilen Penman-Monteith denklemi kullanılarak hesaplanmıştır. Günlük referans buharlaşma, Uyarlanabilir Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) , M5 Karar Ağacı (M5T), Çoklu Lineer Regresyon (ÇLR) yöntemleri ile Turc geleneksel denklemleri kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmış ve sonuçlar birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Çalışma alanı olarak Lewisville Gölü (Texas, ABD) yakınındaki USGS 330716096592400 nolu istasyon seçilmiştir. Günlük ortalama buharlaşma tahmini için ortalama günlük hava sıcaklığı (T), rüzgar hızı (U), güneş ışınımı (SR) ve bağıl nem (RH) kullanılmıştır. Model sonuçlarının değerlendirmesinde determinasyon katsayısı(R^2), ortalama karesel hataların karekökü (KKOH) ve mutlak ortalama hata (MOH) kullanılmıştır. Model sonuçları, ANFIS,M5T ve MLR yöntemlerinin bölgenin günlük buharlaşma miktarı tahmininde başarılı olduğunu göstermiştir.

Evapotranspiration is an important parameter in hydrological and meteorological studies. Accurate estimation of evapotranspiration is crucial in planning and operating water structures. In this study, the daily reference evapotranspiration amount (〖ET〗_0) was calculated using the Penman-Monteith equation accepted as the standard equation by the FAO (Food and Agriculture Organization). Daily reference evapotranspiration was tried to be estimated using Adaptive Network Based Fuzzy Inference System (ANFIS), M5 Decision Tree (M5T), Multiple Linear Regression (MLR) methods, Turc traditional equations and the results were compared with each other. Station (USGS No: 330716096592400) near Lake Lewisville (Texas, USA) was chosen as the study area. Average daily air temperature (T), wind speed (U), solar radiation (SR) and relative humidity (RH) were used for daily average evapotranspiration estimation. The coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) were used to evaluate the model results. Model results indicate that ANFIS, M5T and MLR methods were successful in estimating the daily evapotranspiration amount of the region.