Uzaktan Algılama Ve Cbs Yöntemleri Kullanılarak Akış Eğri Numaralarından Eşen Çayı Havzası İçin Taşkınların Belirlenmesi

Abstract

Türkiye‘nin güneybatısında yer alan Muğla ili sınırları içerisinde kalan Eşen Havzası’nın taşkın modelleme çalışmasında bir Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) teknolojisi olan ArcGIS yazılımı yardımıyla havzaya ait morfolojik özellikler belirlenmeye çalışılmış ve havza karakteristik özelliklerine göre bu yazılım yardımıyla çeşitli haritalar oluşturulmuştur. Havzaya ait Landsat TM uydu görüntüleri üzerinde bir Uzaktan Algılama yazılımı olan Erdas Imagine 2013 ile kontrollü sınıflandırma yoluna gidilerek arazi kullanım sınıfları alansal olarak hesaplanmıştır. USDA (United States Department of Agricultural) tarafından yağış verilerinden akış yüksekliği değerini bulmak üzere geliştirilmiş akış eğri numarası NRCS (Natural Resources Conservation Service) yöntemiyle havzanın söz konusu parametreleri göz önüne alınarak havzaya ait akış eğri numarası (CN) hesaplanmıştır. Ölçümleri DSİ ve DMİ tarafından yapılmış yağış ölçüm istasyonlarının yıllık ve 100 yıllık verilerinden Thiessen Poligonu yöntemiyle yağış yükseliğinin alansal ortalaması hesaplanmış ve akış modeli uygulanarak maksimum akış değerlerine ulaşılmıştır. 5 günlük yağış verileri göz önüne alınarak değerlendirilen havza toprak nemi durumlarına göre sırasıyla doygun (CNI), orta doygun (CNII) ve kuru zeminlere (CNIII) göre akış debisi değerleri ayrı ayrı hesaplanmış ve toprak nemi durumuyla akış debisi değeri arasındaki ilişki ortaya koyulmuştur. CBS teknikleri kullanılarak elde edilen Eşen Çayı Havzası’na ait potansiyel alt havzalar içinden uygun bir havza seçilerek aynı işlemlerden geçirilmiş ve bu alt havzaya ait maksimum akış değeri hesaplanmıştır. Yağış-akış modeliyle hesaplanan akış değerleri EİE ve DSİ’nin ölçümlerini gerçekleştirdiği akım gözlem istasyonlarından elde edilen verilerle karşılaştırılma yoluyla hidrolojik model değerlendirilmeye çalışılmıştır. Eşen Çayı Havzası ve alt havzasında yapılan çalışmalar ve hesaplamalar sonucunda taşkın debisi değerinin zemin nemi değeriyle bağlantısı ortaya konulmuştur. CBS ve UA teknolojilerinin kullanımıyla gerçekleştirilen hesaplamalarda edinilen taşkın debisi değeri AGİ’lerden alınan verilerle karşılaştırılarak değerlendirilmiş, her üç zemin nemi grubu için sonuçlar elde edilmiştir.

Natural Resources Conservation Service (NRSC) method is one of the rainfall-runoff method which was developed by United States Department of Agricultural (USDA). In this case NRCS method is used for estimating the flood peak from rainfall data. This rainfall data, between 1967-1986 is obtained by DSİ and DMİ meteorological gauged stations used as input data in NRCS method and is also avaiable as daily, monthly and yearly. Estimating the flood peak from CN numbers, watershed characteristics will be determined. The CN number is essential to estimate the peak discharge and it is accomplished with using the soil type, land use and antecedent moisture condition (AMC). Determining this pyhsical area characteristics is possible using GIS and remote sensing (RS) technologies. RS and GIS are efficient tools in rainfall and runoff analysis. Land use data can be created by Erdas Imagine software which is a kind of remote sensing technology. Using the multitemporal Landsat satellite image of the study area is classified with Erdas Imagine. The average value of curve number for all sub-basins were calculated by assigning weights with area of land use classes. Remote sensing technology can provide conventional methods in rainfall-runoff studies. The other characteristics like the area, slope, aspect, flow length data and calculating the drainage network is possible to estimate with using ArcGIS software from topographic map. Evaluation of the results for this study distinct all of these watershed characteristics, the antecedent moisture condition (AMC) is calculated from 5 day prior rainfall. This parameter effects the flood peak seriously if the soil is under “low”, “average” and “high” condition. These 3 of antecedent moisture condition may affect flood peak variability. In addition to antecedent moisture, such deterministic influences included storm duration, intensity distribution and seasonal variations. An another result of this study, the SCS CN method can be applied to large watersheds with multiple land uses but the smaller or mid-sized catchments are more avaiable to give the favorable values.