Referans buharlaşma miktarının bulanık SMRGT, ANFİS ve çoklu doğrusal regresyon yöntemleri ile tahmini

Abstract

Evapotranspirasyon tahmininin doğru bir şekilde yapılması, su kaynaklarını geliştirmek, kontrol etmek ve yönetmek için son derece kritik bir öneme sahiptir. Su kaynaklarının gün geçtikçe azaldığı düşünüldüğünde buharlaşmadan kaynaklanan kayıpların da artan bir önemi bulunmaktadır. Bu çalışmada günlük evapotranspirasyon tahmini yapılmıştır. Çalışmada kullanılacak veriler Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM) tarafından işletilmekte olan 17351 numaralı Adana Bölge istasyonundan elde edilmiştir. Veriler 2015-2021 yılları arasındaki günlük ortalama sıcaklık (TM), bağıl nem (RH), rüzgâr hızı (U) ve solar radyasyon (SR) değerlerini kapsamaktadır. Toplam 1966 günlük veri kullanılmış olup bu verilerin %75’i (1476 günlük veri) eğitim aşamasında %25’i (490 günlük veri) test aşamasında kullanılmıştır. Meteorolojik veriler ile farklı kombinasyonlar oluşturulmuştur. Bu kombinasyonlar girdi parametresi olarak düzenlenmiştir. Evapotranspirasyon tahmini için Penman Monteith yöntemi referans olarak kabul edilmiştir. (ET0) Günlük evapotranspirasyon miktarı Basit Üyelik Fonksiyonları ve Bulanık Kural Oluşturma Tekniği (Bulanık SMRGT) ile Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarım sistemi (ANFİS) yöntemleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlar klasik Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) yöntem sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Tüm analizlerde göz önüne alınan ölçütler olan determinasyon katsayısı (R²) ve hata oranlarına (MOH, KKOH) dayanarak, ANFİS modelinin SMRGT ve ÇDR modellerine kıyasla evapotranspirasyon tahminlerinde daha üstün sonuçlar sunduğu gözlemlenmiştir. ANFİS modeli, daha yüksek bir determinasyon katsayısı (0.9988) ve daha düşük hata oranı (MOH: 0.046mm, KKOH: 0.067 mm) değerlerine sahip olmasıyla daha iyi bir performans sergilemiştir.

Accurate estimation of evapotranspiration is critical for developing, controlling and managing water resources. Considering that water resources are decreasing day by day, losses due to evaporation are of increasing importance. In this study, daily evapotranspiration was estimated. The data to be used in the study were obtained from Adana Regional Station No. 17351 operated by the General Directorate of Meteorology (MGM). The data covers daily average temperature (TM), relative humidity (RH), wind speed (U) and solar radiation (SR) values between 2015-2021. A total of 1966 daily data was used, 75% of which (1476 daily data) was used in the training phase and 25% (490 daily data) was used in the testing phase. Different combinations were created with meteorological data. These combinations were organized as input parameters. Penman Monteith method was used as a reference for evapotranspiration estimation. (ET0) Daily evapotranspiration was estimated using Simple Membership Functions and Fuzzy Rule Generation Technique (Fuzzy SMRGT) and Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFİS) methods. The results obtained are compared with the results of the classical Multiple Linear Regression (MLR) method. Based on the coefficient of determination (R²) and error rates (MAE, RMSE), which are the metrics considered in all analyses, it is concluded that the ANFİS model is more accurate in predicting evapotranspiration compared to the SMRGT and MLR models. The ANFİS model performed better with a higher coefficient of determination (0.9988) and a lower error rate (MAE: 0.046mm, RMSE: 0.067mm).