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.
Avcı İ, Yanık B 1997. Sınırı Aşan ve Sınır Oluşturan Su Kaynaklarımız; Potansiyel Su Talepleri ve Sorunları. Makine Mühendisleri Odası ve 15 Diğer Meslek Odası İstanbul Şubeleri, Su Kongre ve Sergisi 97, İstanbul Sy: 7-15.
Büyükyıldız M 2004. Sakarya Havzası Yağışlarının Trend Analizi ve Stokastik Modellemesi. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, 172 Sy.
Ercan B, Yağcı A E, Ünsal M 2019. Regresyon Analizi Yöntemi İle Kahramanmaraş Aksu Nehri’nin Akım Tahmini, International Symposium on Advanced Engineering Technologies İSADET, 2-4 May 2019, Kahramanmaras/Turkey.
Flynn R H 2003. Development of Regression Equations to Estimate Flow Durations and Low-Flow-Frequency Statistics in New Hampshire Streams, Water-Resources Investigations Report 02-4298, Pembroke, New Hampshire.
Gencer M, Uğurlu A, Kacar M, Özcan H, Kesim A, Aydın B 2005. Hidrometeoroloji Ders Notu. https://www.mgm.gov.tr/FILES/genel/kitaplar/hid- rometeoroloji.pdf
Gilbert R O 1978. Statistical Methods for Enviromental Pollution Monitoring, Van Nostrand, New York
Göl C 2008. Kentsel Su İhtiyacının Karşılanmasında Sürdürülebilir Havza Yönetimi, TMMOB 2. Su Politikası Kongresi, 20-22 Mart 2008. S.175.
Hirsch R M, Slack J R, Smith R A 1982. Technigues of Trend Analysis for Monthly Water Quality Data, Water Resources Research 18 (1) : 107 – 121.
Karabulut M, Cosun F 2009. Kahramanmaraş İlinde Yağışların Trend Analizi. Coğrafi Bilimler Dergisi CBD 7(1): 65 – 83.
Yu Y. S, Zou S, Whittemore D 1993. Non-parametric Trend Analysis of Water Quality Data of Rivers in Kansas. Journal of Hydrology, 150 (1): 61-80.
Yurdakul M 1998. Bir Havzada Yağış, Akış ve Yeraltı Suyu Seviye Değişiminin İrdelenmesi. Jeoloji Mühendisliği Dergisi. 52: 50-56
Asi Havzasında Hidrometeorolojik Faktörler ve Akım Arasındaki İlişkinin Modellenmesi
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.
Avcı İ, Yanık B 1997. Sınırı Aşan ve Sınır Oluşturan Su Kaynaklarımız; Potansiyel Su Talepleri ve Sorunları. Makine Mühendisleri Odası ve 15 Diğer Meslek Odası İstanbul Şubeleri, Su Kongre ve Sergisi 97, İstanbul Sy: 7-15.
Büyükyıldız M 2004. Sakarya Havzası Yağışlarının Trend Analizi ve Stokastik Modellemesi. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, 172 Sy.
Ercan B, Yağcı A E, Ünsal M 2019. Regresyon Analizi Yöntemi İle Kahramanmaraş Aksu Nehri’nin Akım Tahmini, International Symposium on Advanced Engineering Technologies İSADET, 2-4 May 2019, Kahramanmaras/Turkey.
Flynn R H 2003. Development of Regression Equations to Estimate Flow Durations and Low-Flow-Frequency Statistics in New Hampshire Streams, Water-Resources Investigations Report 02-4298, Pembroke, New Hampshire.
Gencer M, Uğurlu A, Kacar M, Özcan H, Kesim A, Aydın B 2005. Hidrometeoroloji Ders Notu. https://www.mgm.gov.tr/FILES/genel/kitaplar/hid- rometeoroloji.pdf
Gilbert R O 1978. Statistical Methods for Enviromental Pollution Monitoring, Van Nostrand, New York
Göl C 2008. Kentsel Su İhtiyacının Karşılanmasında Sürdürülebilir Havza Yönetimi, TMMOB 2. Su Politikası Kongresi, 20-22 Mart 2008. S.175.
Hirsch R M, Slack J R, Smith R A 1982. Technigues of Trend Analysis for Monthly Water Quality Data, Water Resources Research 18 (1) : 107 – 121.
Karabulut M, Cosun F 2009. Kahramanmaraş İlinde Yağışların Trend Analizi. Coğrafi Bilimler Dergisi CBD 7(1): 65 – 83.
Yu Y. S, Zou S, Whittemore D 1993. Non-parametric Trend Analysis of Water Quality Data of Rivers in Kansas. Journal of Hydrology, 150 (1): 61-80.
Yurdakul M 1998. Bir Havzada Yağış, Akış ve Yeraltı Suyu Seviye Değişiminin İrdelenmesi. Jeoloji Mühendisliği Dergisi. 52: 50-56
Nalcıoğlu, A., Ünsal, M., Ercan, B., Yağcı, A. E. (2020). Asi Havzasında Hidrometeorolojik Faktörler ve Akım Arasındaki İlişkinin Modellenmesi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım Ve Doğa Dergisi, 23(6), 1510-1517. https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.623770