Taban Suyu Derinlikleri İçin Grid Tabanlı Yeni Bir Optimizasyon Modeli Geliştirilmesi:Aşağı Seyhan Havzası Örneği (original) (raw)

Bu calismada, tarimsal bir alan gridler yardimiyla matrislere donusturulerek Taban Suyu Derinligi (TSD) icin grid tabanli yeni bir optimizasyon modeli gelistirilmistir. Amac fonksiyonu, Ceza Puani olarak adlandirilan TSD olcumlerinin bilgi kaybini veren ortalama (M)+standart sapma (STD) istatistiginin minimize edilmesidir. Arastirma, Asagi Seyhan Ovasinda 9 495 ha alanda yurutulmustur. Arastirmada, 107 adet drenaj gozlem kuyusunda 3 yil boyunca 12 kez olculen TSD verileri kullanilmistir. Mevcut 107 kuyu seti ile (KD_107) havzada 12 donem gozlemlenen TSD degerleri ve farkli Kombinasyon Kuyu Dagilimlarinin (KKD) ayni donem TSD degerleri Ters Uzaklik Yontemi (TUY) ile haritalanmistir. Olusturulan haritalar (havza matrisleri) arasinda KD_107 havza matrislerinin 12 donemini temsil eden M ve STD degerleri referans alinarak KKD’lerin bilgi kayiplarini veren CP=M+STD belirlenmistir. Minimum bilgi kaybini veren 23 farkli KKD (kuyu seti) optimize edilmistir. Mevcut 107 kuyu ile gozlem yapilan...