Many weather events on the world, climatic changes and water use planning are affected by the hydrological cycle. The modeling of water cycle is very important for rainfall variability and flood. In this study, regression analysis was performed by using hydrometeorological parameters of Asi basin stations between 1962 and 2011. The relationship between the combinations of basin parameters with each other and relation with flood was analyzed by Datafit. As a result of the analysis, when the highest values of R2, MSE and RMSE (error rates) were examined, the rainfall - evapotranspiration - flow was determined to be the suggested model. In addition, trend analyses of these parameters were analyzed with the nonparametric Mann Kendall Test. The trends were examined in 85% and 95% confidence intervals for 6 parameters affecting the Asi Basin.
Dünya üzerinde birçok hava olayları, iklimsel değişiklikler ve su kullanımının planlanması hidrolojik döngüden etkilenirler. Su döngüsünün modellenmesi yağış değişkenliği ve taşkın için çok önemlidir. Bu çalışmada Asi Havzasına ait istasyonların 1962-2011 yılları arasındaki hidrometeorolojik parametreleri kullanılarak regresyon analizi yapılmıştır. Havzaya ait parametrelerin birbiriyle oluşturulan kombinasyonları ve akım ile ilişkileri DataFit programı aracılığı ile analiz edilmiştir. Analiz sonucunda en yüksek R², OKH ve KOKH (hata oranları) değerleri incelendiğinde yağış-buharlaşma-akım modeli önerilmiştir. Ayrıca bu parametrelerin trend analizleri parametrik olmayan Mann Kendall Testi ile analiz edilmiştir. Asi Havzasını etkileyen 6 parametre için parametrelerin %85 ve %95 güven aralıklarındaki eğilimleri incelenmiştir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | RESEARCH ARTICLE |
Authors | |
Publication Date | December 31, 2020 |
Submission Date | September 24, 2019 |
Acceptance Date | February 21, 2020 |
Published in Issue | Year 2020Volume: 23 Issue: 6 |
International Peer Reviewed Journal
Free submission and publication
Published 6 times a year
KSU Journal of Agriculture and Nature
e-ISSN: 2619-9149