Sakarya Ve Batı Karadeniz Akarsu Havzaları İçin Taban Akışı Ayırma Modeli

Abstract

Akarsular genellikle tuzluluk problemine sahip olmadığından içme suyu, sulama, hidroelektrik enerji gibi çeşitli amaçların karşılanması için en uygun su kaynakları olarak düşünülmektedir. Bu durum araştırmacıları akarsular üzerinde çalışma yapmaya yöneltmiştir. Araştırmacılar akarsudaki akışın davranışını inceleyerek akarsudaki akışı dolaysız akış ve taban akışı olarak iki kısma ayırmışlardır. Bu çalışmada taban akışı ele alınmıştır. Taban akışı yer altı akışı ile yüzey altı akışının gecikmeli kısmından oluşmaktadır ve akarsuyu sürekli olarak besleyen kaynak niteliğindedir. Özellikle kurak dönemlerde akarsu akışının neredeyse tamamını oluşturan taban akışının tahmini su kaynakları yönetim stratejilerinin geliştirilmesi açısından önemlidir. Taban akışını tahmin etmek için bazı yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada bu yöntemlerden İHEY kullanılarak Sakarya ve Batı Karadeniz akarsu havzalarından seçilen 14 akım gözlem istasyonun günlük ortalama akım verileri ile taban akışı ve taban akış hacminin toplam akış hacmine bölünmesiyle elde edilen taban akışı indeksi hesaplanmıştır. İHEY yöntemi taban akışını etkileyen faktörlerin ne olduğunu dikkate almadan taban akışını sayısal olarak hesaplar. Halbuki taban akışını tahmin ederken taban akışını etkileyen çeşitli etkenler göz önünde bulundurulmalıdır. Bu çalışmada İHEY ile elde edilen taban akışı ve taban akışı indeksi değerleri Sakarya ve Batı Karadeniz havzalarının çeşitli havza karakteristikleri ile ilişkilendirilerek iki çoklu regresyon modeli oluşturulmuştur. Regresyon modelleri oluşturulurken bazı varsayımlar dikkate alınmıştır. Çalışma sonunda regresyon yöntemiyle elde edilen değerler ile İHEY'de bulunan değerler karşılaştırılmış ve rölatif hata değerleri hesaplanmıştır. Her iki modelde de çoklu regresyon varsayımlarının sağlanması her iki modelin güvenilirliğini artırmaktadır. Hesaplanan rölatif hata değerlerinin ise taban akışı indeksi modelinde daha küçük olması nedeniyle taban akışı indeksi modelinin daha doğru sonuçlar verdiği düşünülmektedir.

Streams are considered the most suitable water resources for drinking, irrigating and hydroelectric power supply as they generally have no saltiness problem. This situation directed researchers to make studies on streams. Researchers examined the behaviours of flow within the stream and they divided flow as direct flow and base flow. In this study baseflow is discussed. Baseflow is the combination of groundwater flow and delayed interflow. Baseflow forms the majority of the total flow especially in dry seasons and it feeds the stream continuously. Estimation of baseflow is important for the development of water management strategies. There are different techniques to estimate baseflow. In this study UKIH method is used to estimate baseflow and baseflow index (ratio of baseflow volume to total flow volume)for 14 gauging stations in Sakarya and Bati Karadeniz drainage basins by using their average daily mean flows. UKIH calculates baseflow only numerically and it doesn't investigate the factors that can affect baseflow. However, baseflow is related to basin characteristics. In this study, baseflow and baseflow index values calculated by UKIH method is related with Sakarya and Bati Karadeniz basin characteristics and two multiple regression models are formed. Some assumptions are considered while regression models are generated. At the end of the study, values calculated by regression and values calculated by UKIH are compared and relative error values are found. Multiple regression assumptions are supplied for two models and this situation increases the reliability of two models. Relative error values calculated in baseflow index model are smaller than the values calculated in baseflow model. Therefore it can be considered that baseflow index model gives more correct results.