BibTex RIS Kaynak Göster

Budyko Yaklaşımına Dayanan Bir Su Bütçesi Modeli ve Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Kalibrasyonu

Yıl 2016, Cilt: 2 Sayı: 1, 1 - 10, 02.03.2016
https://doi.org/10.21324/dacd.78858

Öz

Sunulan çalışmada, aylık yağış-akış ilişkisini tanımlamak amacıyla Budyko yaklaşımına dayanan bir su bütçesi modeli kullanılmıştır. Önerilen beş parametreli model girdi olarak sadece aylık ortalama yağış ve potansiyel evapotranspirasyon verilerine ihtiyaç duymaktadır. Çalışma sahası Gediz Havzası’ndaki Nif Çayı’nı kapsamaktadır. Model parçacık sürü optimizasyonu algoritması (PSO) ile kalibre edilmiştir. PSO ile kalibre edilen modelin performansını sınamak maksadıyla istatistiksel ölçütler değerlendirilmiştir. Çalışmadan elde edilen bulgular, su bütçesi modelinin aylık akış serilerini modellemede başarılı olduğunu göstermiştir.

Kaynakça

  • Atkinson S.E., Woods R.A., Sivapalan M., (2002), Climate and landscape controls on water balance model complexity over changing timescales, Water Resource Research, 38 (12), 1-17.
  • Budyko M.I., (1958), The Heat Balance of the Earth’s Surface, U.S. Department of Commerce, Weather Bureau, Washington, DC.
  • Chau K.W., (2006), Particle swarm optimization training algorithm for ANNs in stage prediction of Shing Mun River, Journal of Hydrology, 329 (3–4), 363–367.
  • Choudhury B.J., (1999), Evaluation of an empirical equation for annual evaporation using field observations and results from a biophysical model, Journal of Hydrology, 216, 99–110.
  • Chu H., Chang L., (2009), Applying Particle Swarm Optimization to Parameter Estimation of the Nonlinear Muskingum Model, Journal of Hydrologic Engineering, 14(9), 1024–1027.
  • Farmer D., Sivapalan M., Jothityangkoon C., (2003), Climate, soil, and vegetation controls upon the variability of the water balance in temperate and semiarid landscapes: downward approach to water balance analysis, Water Resource Research, 39(2), 1-21.
  • Fıstıkoğlu O., Harmancıoğlu N., (2001), Yukarı Gediz havzasında aylık su bütçesi modeli uygulaması, III. Ulusal Hidroloji Kongresi, İzmir.
  • Fıstıkoğlu O., Okkan U., (2010), Tahtalı havzası için aylık su bütçesi modeli, VI. Ulusal Hidroloji Kongresi, Denizli, 546–554.
  • Fu B.P., (1981), On the calculation of the evaporation from land surface, Scientia Atmospherica Sinica, 5, 23–31.
  • Gill M.K., Kaheil Y.H., Khalil A., McKee M., Bastidas L., (2006), Multiobjective particle swarm optimization for parameter estimation in hydrology, Water Resource Research, 42 (7), 1-14.
  • Goswami M., O'Connor K.M., (2007), Comparative assessment of six automatic optimization techniques for calibration of a conceptual rainfall-runoff model, Hydrological Science Journal, 52(3), 432-449.
  • Kennedy J., Eberhart R.C., (1995), Particle Swarm Optimization, In Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, 4, 1942-1948, Perth, Australia, IEEE Service Center, Piscataway, NJ.
  • Kuok K.K., Harun S., Chiu P.C., (2011), Comparison of Particle Swarm Optimization and Shuffle Complex Evolution for Auto-Calibration of Hourly Tank Model’s Parameters, Int. J. Advance. Soft Comput. Appl., 3(3), 1-17.
  • Makhlouf Z., Michel C., (1994), A two-parameter monthly water balance model for French watersheds, Journal of Hydrology, 162, 299–318.
  • Milly P.C.D., (1994), Climate, soil water storage, and the average annual water balance, Water Resource Research, 30, 2143–2156.
  • Moriassi D.N., Arnold J.G., Van Liew M.W., Bingner R.L., Harmel R.D., Veith T.L., (2007), Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations, Transaction of the ASABE, 50(3), 885–900.
  • Okkan U., Inan G., (2015), Statistical downscaling of monthly reservoir inflows for Kemer watershed in Turkey: Use of machine learning methods, multiple GCMs and emission scenarios, International Journal of Climatology, 35, 3274–3295.
  • Reddy M.J., Kumar D.N., (2007), Multi-objective particle swarm optimization for generating optimal trade-offs in reservoir operation, Hydrological Processes, 21, 2897–2909.
  • Xu C.Y., Singh V.P., (1998), A Review on Monthly Water Balance Models for Water Resources Investigations, Water Resources Management, 12, 20–50.
  • Zhang L., Potter N., Hickel K., Zhang Y.Q., Shao Q.X., (2008), Water balance modeling over variable time scales based on the Budyko framework – model development and testing, Journal of Hydrology, 360 (1–4), 117–131.

A Water Balance Model Based on Budyko Framework and Its Calibration through Particle Swarm Optimization Algorithm

Yıl 2016, Cilt: 2 Sayı: 1, 1 - 10, 02.03.2016
https://doi.org/10.21324/dacd.78858

Öz



In the study presented, to define monthly rainfall-runoff
relation, a water budget model based on Budyko approach was used. Proposed
five-parameter model requires only monthly mean precipitation and potential
evapotranspiration data as input. The study region covers the Nif Creek located
at the Gediz Basin. Model was calibrated with particle swarm optimization (PSO)
algorithm. To validate the performance of model calibrated via PSO, statistical
measures were assessed. The results derived from the study show that water
budget model is successful in modeling of monthly runoff series.

Kaynakça

  • Atkinson S.E., Woods R.A., Sivapalan M., (2002), Climate and landscape controls on water balance model complexity over changing timescales, Water Resource Research, 38 (12), 1-17.
  • Budyko M.I., (1958), The Heat Balance of the Earth’s Surface, U.S. Department of Commerce, Weather Bureau, Washington, DC.
  • Chau K.W., (2006), Particle swarm optimization training algorithm for ANNs in stage prediction of Shing Mun River, Journal of Hydrology, 329 (3–4), 363–367.
  • Choudhury B.J., (1999), Evaluation of an empirical equation for annual evaporation using field observations and results from a biophysical model, Journal of Hydrology, 216, 99–110.
  • Chu H., Chang L., (2009), Applying Particle Swarm Optimization to Parameter Estimation of the Nonlinear Muskingum Model, Journal of Hydrologic Engineering, 14(9), 1024–1027.
  • Farmer D., Sivapalan M., Jothityangkoon C., (2003), Climate, soil, and vegetation controls upon the variability of the water balance in temperate and semiarid landscapes: downward approach to water balance analysis, Water Resource Research, 39(2), 1-21.
  • Fıstıkoğlu O., Harmancıoğlu N., (2001), Yukarı Gediz havzasında aylık su bütçesi modeli uygulaması, III. Ulusal Hidroloji Kongresi, İzmir.
  • Fıstıkoğlu O., Okkan U., (2010), Tahtalı havzası için aylık su bütçesi modeli, VI. Ulusal Hidroloji Kongresi, Denizli, 546–554.
  • Fu B.P., (1981), On the calculation of the evaporation from land surface, Scientia Atmospherica Sinica, 5, 23–31.
  • Gill M.K., Kaheil Y.H., Khalil A., McKee M., Bastidas L., (2006), Multiobjective particle swarm optimization for parameter estimation in hydrology, Water Resource Research, 42 (7), 1-14.
  • Goswami M., O'Connor K.M., (2007), Comparative assessment of six automatic optimization techniques for calibration of a conceptual rainfall-runoff model, Hydrological Science Journal, 52(3), 432-449.
  • Kennedy J., Eberhart R.C., (1995), Particle Swarm Optimization, In Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, 4, 1942-1948, Perth, Australia, IEEE Service Center, Piscataway, NJ.
  • Kuok K.K., Harun S., Chiu P.C., (2011), Comparison of Particle Swarm Optimization and Shuffle Complex Evolution for Auto-Calibration of Hourly Tank Model’s Parameters, Int. J. Advance. Soft Comput. Appl., 3(3), 1-17.
  • Makhlouf Z., Michel C., (1994), A two-parameter monthly water balance model for French watersheds, Journal of Hydrology, 162, 299–318.
  • Milly P.C.D., (1994), Climate, soil water storage, and the average annual water balance, Water Resource Research, 30, 2143–2156.
  • Moriassi D.N., Arnold J.G., Van Liew M.W., Bingner R.L., Harmel R.D., Veith T.L., (2007), Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations, Transaction of the ASABE, 50(3), 885–900.
  • Okkan U., Inan G., (2015), Statistical downscaling of monthly reservoir inflows for Kemer watershed in Turkey: Use of machine learning methods, multiple GCMs and emission scenarios, International Journal of Climatology, 35, 3274–3295.
  • Reddy M.J., Kumar D.N., (2007), Multi-objective particle swarm optimization for generating optimal trade-offs in reservoir operation, Hydrological Processes, 21, 2897–2909.
  • Xu C.Y., Singh V.P., (1998), A Review on Monthly Water Balance Models for Water Resources Investigations, Water Resources Management, 12, 20–50.
  • Zhang L., Potter N., Hickel K., Zhang Y.Q., Shao Q.X., (2008), Water balance modeling over variable time scales based on the Budyko framework – model development and testing, Journal of Hydrology, 360 (1–4), 117–131.
Toplam 20 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Umut Okkan

Umut Kırdemir

Yayımlanma Tarihi 2 Mart 2016
Gönderilme Tarihi 22 Ekim 2015
Yayımlandığı Sayı Yıl 2016Cilt: 2 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Okkan, U., & Kırdemir, U. (2016). Budyko Yaklaşımına Dayanan Bir Su Bütçesi Modeli ve Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Kalibrasyonu. Doğal Afetler Ve Çevre Dergisi, 2(1), 1-10. https://doi.org/10.21324/dacd.78858
AMA Okkan U, Kırdemir U. Budyko Yaklaşımına Dayanan Bir Su Bütçesi Modeli ve Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Kalibrasyonu. Doğ Afet Çev Derg. Mart 2016;2(1):1-10. doi:10.21324/dacd.78858
Chicago Okkan, Umut, ve Umut Kırdemir. “Budyko Yaklaşımına Dayanan Bir Su Bütçesi Modeli Ve Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması Ile Kalibrasyonu”. Doğal Afetler Ve Çevre Dergisi 2, sy. 1 (Mart 2016): 1-10. https://doi.org/10.21324/dacd.78858.
EndNote Okkan U, Kırdemir U (01 Mart 2016) Budyko Yaklaşımına Dayanan Bir Su Bütçesi Modeli ve Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Kalibrasyonu. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi 2 1 1–10.
IEEE U. Okkan ve U. Kırdemir, “Budyko Yaklaşımına Dayanan Bir Su Bütçesi Modeli ve Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Kalibrasyonu”, Doğ Afet Çev Derg, c. 2, sy. 1, ss. 1–10, 2016, doi: 10.21324/dacd.78858.
ISNAD Okkan, Umut - Kırdemir, Umut. “Budyko Yaklaşımına Dayanan Bir Su Bütçesi Modeli Ve Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması Ile Kalibrasyonu”. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi 2/1 (Mart 2016), 1-10. https://doi.org/10.21324/dacd.78858.
JAMA Okkan U, Kırdemir U. Budyko Yaklaşımına Dayanan Bir Su Bütçesi Modeli ve Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Kalibrasyonu. Doğ Afet Çev Derg. 2016;2:1–10.
MLA Okkan, Umut ve Umut Kırdemir. “Budyko Yaklaşımına Dayanan Bir Su Bütçesi Modeli Ve Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması Ile Kalibrasyonu”. Doğal Afetler Ve Çevre Dergisi, c. 2, sy. 1, 2016, ss. 1-10, doi:10.21324/dacd.78858.
Vancouver Okkan U, Kırdemir U. Budyko Yaklaşımına Dayanan Bir Su Bütçesi Modeli ve Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Kalibrasyonu. Doğ Afet Çev Derg. 2016;2(1):1-10.

Creative Commons License
Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License ile lisanlanmıştır.