BAZI AMPİRİK BUHARLAŞMA TAHMİN MODELLERİNİN KAHRAMANMARAŞ KOŞULLARINDA KARŞILAŞTIRILMASI

Creative Commons License

Usta S., Gençoğlan C., Gençoğlan S.

4. ULUSLARARASI DİCLE BİLİMSEL ARAŞTIRMALAR VE İNOVASYON KONGRESİ, Diyarbakır, Türkiye, 18 - 19 Nisan 2023, cilt.1, sa.1, ss.198-199

  • Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
  • Cilt numarası: 1
  • Basıldığı Şehir: Diyarbakır
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.198-199
  • Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Hidroloji bilimi kapsamında yapılan birçok çalışmada temel veri olarak kullanılan referans evapotranspirasyonun (ETo) tahmin edilmesinde A sınıfı buharlaşma kabı yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Buharlaşma kabındaki suyun aşırı yağışlarda taşması, soğuk havalarda donması ve ölçüm cihazlarının bozulması gibi nedenlerden dolayı ölçülemeyen buharlaşma (Epan) verilerinin tahmin modelleri kullanılarak tamamlanmasına ihtiyaç duyulabilmektedir. Bu modellerin güvenilirliği iklim ve çevre özelliklerine bağlı olarak değişmektedir. Bu nedenle kullanılacakları yöre koşullarında test edilmeleri gerekmektedir. Kahramanmaraş koşullarında 2020 ve 2021 Temmuz – Ekim dönemlerinde yürütülen bu çalışmada Penman, Priestley & Taylor (PT), Linacre ve Kohler & Nordensen (KN) modellerinin karşılaştırılması ve kullanılabilirlik düzeylerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu modellerde giriş değişkenleri olarak kullanılan meteorolojik parametreler Programlanabilir Lojik Kontrolör tarafından yönetilen sensörlerle ölçülmüştür. Günlük Epan miktarlarının ölçülmesinde ise su seviyesine duyarlı bir ultrasonik sensör kullanılmıştır. Modellerin güvenilirliğinin belirlenmesinde ortalama mutlak göreceli hata oranı (MAPE) istatistiksel yaklaşımından faydalanılmıştır. Buharlaşma kabından ölçülen Epan miktarları birinci yıl 3.00 – 16.00 mm gün-1 ve ikinci yıl 3.00 – 15.00 mm gün-1 aralığında değişmiştir. Benzer şekilde Penman, PT, Linacre ve KN modelleri kullanılarak her iki yıl için sırasıyla 2.82 – 27.11 mm gün-1, 3.33 – 16.72 mm gün-1, 4.80 – 14.69 mm gün-1 ve 3.68 – 14.45 mm gün-1 aralığında değişen Epan miktarları tahmin edilmiştir. KN en düşük MAPE (%13.46 – 17.47) değerleriyle en başarılı model olurken, Penman en yüksek MAPE (%37.16 – 47.03) değerleriyle en başarısız model olmuştur. PT (MAPE= %18.54 – 23.29) ve Linacre (MAPE= %22.62 – 23.62) birbirine yakın performanslar göstermiş olsalar da Linacre modelinin sadece hava sıcaklığı verilerine ihtiyaç duyması bu modeli KN modelinin en iyi alternatifi haline getirmiştir.

Class-A pan evaporimeter is widely used in estimating the reference evapotranspiration (ETo), which is used as the basic data in many studies within the scope of hydrology. The evaporation (Epan) data that cannot be measured due to various reasons such as freezing of the water in the pan evaporimeter in cold weather, overflowing in heavy rains, and failure of the measuring devices may need to be completed using the estimation models. The reliability of these models varies depending on the climate and environmental characteristics. For this reason, they should be tested in the local conditions where they will be used. In this study, which was carried out in Kahramanmaraş conditions in the July – October periods of 2020 and 2021, it was aimed to compare Penman, Priestley & Taylor (PT), Linacre and Kohler & Nordensen (KN) models and determine their usability levels. Meteorological parameters used as input variables in these models were measured with sensors managed by the Programmable Logic Controller. An ultrasonic sensor sensitive to the water level was used to measure the Epan amounts. Mean absolute percentage error rate (MAPE) statistical approach was used to determine the reliability of the models. The amount of Epan measured from the evaporimeter varied between the range of 3.00 – 16.00 mm day-1 in the first year and 3.00 – 15.00 mm day-1 in the second year. Similarly, using the Penman, PT, Linacre and KN models, Epan amounts varied between the range of 2.82 – 27.11 mm day-1, 3.33 – 16.72 mm day-1, 4.80 – 14.69 mm day-1 and 3.68 – 14.45 mm day-1 were estimated for both years, respectively. KN was the best model with the lowest MAPE (13.46 – 17.47%) values, whereas Penman was the worst model with the highest MAPE (37.16 – 47.03%) values. Although the PT (MAPE= 18.54 – 23.29%) and Linacre (MAPE= 22.62 – 23.62%) showed similar performances, the Linacre model only needs temperature data, making this model the best alternative to the KN model.