İLERİ VERİ İŞLEM YÖNTEMLERİ İLE SU KAYNAKLARININ KULLANIMI VE PLANLANMASININ OPTİMİZASYONU

Abstract

Suyun tarımsal faaliyetler, ekonomi, sağlık, enerji kaynaklarının kullanımı ve hijyen ile karmaşık bir ilişkisi vardır. İklim değişiklikleri ve artan nüfus göz önüne alındığında önümüzdeki yıllarda su kaynaklarımızda yetersizlik yaşanması muhtemel büyük sorunların başında gelmektedir. Temiz su kaynaklarının korunması ve daha verimli kullanılması, uzun süre temiz ve kullanılabilir kalmasının geliştirilmesi gerekliliği büyük önem taşımaktadır. Mevcut su potansiyelinin ekonomik olarak kullanılması, suyun ve kullanımının verimli hale getirilmesi gerekmektedir. Buradan yola çıkarak mevcut suyun kullanılabileceği miktarın ve gelecekte su potansiyelinin ne kadar değişeceğinin öngörüsü su planlaması için büyük önem taşımaktadır. İklim değişiklikleri, mevsimsel dalgalanmalar ayrıca nüfus artışı ve birçok nedenle küresel sorunlar artmakta ve su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi önemli ölçüde bir endişe kaynağı haline gelmektedir. Bu bilimsel tez çalışmasında, Türkiye’deki farklı akarsu havzalarından seçilen nehirlerin akım ortalama hızları tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışma, günlük ortalama yağış ve günlük ortalama hava sıcaklığı değerleri ile günlük ortalama akış verilerinin kapsamlı bir analizini içerir, gelecekteki su potansiyelini tahmin etme karmaşıklığını çözmeyi amaçlamıştır. Araştırmada doğrusal regresyon (LR ), destek vektörü regresyonu ( SVR ), karar ağacı ( DT ), rastgele orman ( RF ) ve ekstra ağaç regresyonu ( ETR ) olarak kısaltılmıştır. Bu yöntemler, veri kümesi içinde örülen kalıpları deşifre etmek için özenle kullanılmıştır. Sonuçlar su dinamiklerinin bilinçli bir şekilde anlaşılmasını olanaklı kılmıştır. Tahmin doğruluğunu arttırmak için, dalgacık dönüşümü (WT) tekniğinin çok önemli bir rol üstlendiği bir hibrit yaklaşım göz önüne alınmıştır. iii Veri setinin sırasıyla yaklaşık %65 eğitim, %15 doğrulama ve %20'si test verisi olarak kullanılmıştır. Hibrit metodu uygulandığında tahmin başarı oranları yaklaşık olarak %10 oranında artmıştır. Bulgularımız, belirsizliklerin hüküm sürdüğü bir çağda su kaynakları yönetiminin karmaşıklığına yol gösterici çözüm önerisi sunmaktadır. Bu çalışma, ileri matematiksel paradigmaların ve makine öğrenimi modellerinin kullanımının vazgeçilmezliğinin altını çizerek, gelecek nesiller için sürdürülebilir su kaynakları yönetiminin temelini güçlendirmektedir. Entegre öğrenme ve yenilikçi tekniklerin birleşiminden yararlanarak, su kaynakları tahmini ve yönetiminin karmaşık dokusunu deşifre etmeye yönelik süreci aydınlatmaya, esnek ve kalıcı bir su dünyasını oluşturmaya çalışılmıştır. Akış tahmini için Lineer Regresyon (Linear Regression-LR), Destek Vektör Regresyonu (Support Vector Regression-SVR), Karar Ağaçları (Decision Tree DT), Rasgele Orman (Random Forest- RF) ve Ekstra Ağaçlar Regresyon (Extra Tree Regressor- ETR) yöntemleri uygulanmıştır. Ayrıca, uygulanan modellerin her birinin başarı performansını artırmak amacıyla Dalgacık Dönüşümü (Wavelet Transform- WT) kullanarak hibrit bir yöntem geliştirilmiştir. Karamandere AGİ verileriyle yapılan uygulamada yalın yöntemde en başarılı sonuç LR 97,77 oranıyla sağlanmıştır. Hibrit yöntemde en başarılı sonuç W-ETR 90,99 oranıyla çıkmıştır. İki yöntem arasındaki en fazla başarı artışı ise DT yönteminde %25,6 oranıyla olmuştur. Çaydere AGİ verileriyle yapılan uygulamada yalın yöntemde en başarılı sonuç SVR 60,31 yöntemi ile elde edilmiştir. Hibrit yöntemde en başarılı sonuç W-RF yöntemi 89,12 oranıyla en başarılı yöntemdir. İki yöntem arasındaki en çok başarı artışı ise DT yönteminde 41,54 oranıyla olmuştur. Beşdeğirmen AGİ verileriyle yapılan uygulamada yalın yöntemde ETR 88,09 oranıyla en başarılı yöntem olmuştur. Hibrit yöntemde W-ETR yöntemi 97,73 oranıyla en başarılı yöntemdir. İki yöntem arasındaki en çok başarı artışı ise LR yönteminde 62,48 oranıyla olmuştur. Melekbahçe AGİ verileriyle yapılan uygulamada yalın yöntemde SVR 68,68 oranıyla en başarılı yöntem olmuştur. Hibrit yöntemde W-RF yöntemi 85,24 oranıyla en başarılı yöntemdir. İki yöntem arasındaki en çok başarı artışı ise DT yönteminde 18,36 oranıyla olmuştur. Porsuk Çiftliği AGİ verileriyle yapılan uygulamada yalın yöntemde ETR 67,67 oranıyla en başarılı yöntem olmuştur. Hibrit yöntemde W-ETR yöntemi 91,46 iv oranıyla en başarılı yöntemdir. İki yöntem arasındaki en çok başarı artışı ise SVR yönteminde 39,77 oranıyla olmuştur. Küçükkumluk AGİ verileriyle yapılan uygulamada yalın yöntemde ETR 70,8 oranıyla en başarılı yöntem olmuştur. Hibrit yöntemde W-ETR yöntemi 86,39 oranıyla en başarılı yöntemdir. İki yöntem arasındaki en yüksek başarı artışı ise SVR yönteminde 20,82 oranıyla olmuştur