Referans Evapotranspirasyonun Zaman, Konum, Bağıl Nem ve Rüzgâr Hızı Girdileri Kullanılarak Yapay Sinir Ağlarıyla Tahmin Edilmesi

Authors : Necati Aksu

Pages : 75-87

View : 10 | Download : 9

Publication Date : 2016-07-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma ile sınırlı olan su kaynaklarının planlanmasında ve yönetiminde önem arz eden referans evapotranspirasyonun insert ignore into journalissuearticles values(ET0); kolay ve ekonomik olarak tahmini amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, Yapay Sinir Ağlarının insert ignore into journalissuearticles values(YSA); karmaşık sebep-sonuç ilişkilerini çözebilme yeteneğinden yararlanmak suretiyle, temin edilmesi çeşitli zorluklar içeren ve ayrıca yüksek maliyet ve uzun zaman gerektiren birçok meteorolojik girdi yerine, bu girdileri şekillendiren doğal veriler ve daha az meteorolojik veri kullanılarak ET0 tahmin edilmiştir. Bu kapsamda; zaman, enlem, yükseklik ve denize mesafe gibi konum değişkenleriyle, bağıl nem ve rüzgâr hızı gibi meteorolojik değişkenler girdi olarak, FAO PM ET0 değerleri de çıktı insert ignore into journalissuearticles values(hedef); olarak kullanılan farklı yapı ve özelliklerde çok sayıda ağ projesi oluşturulmuştur. Bu projeler Levenberg Marquardt insert ignore into journalissuearticles values(LM); algoritması ve farklı yinelemelerle eğitilerek test edilmiş ve tahmin başarısı en yüksek YSA belirlenmiştir. Belirlenen ağın Ortalama Mutlak Hatası insert ignore into journalissuearticles values(MAE); = 0.11 mm gün-1; Ortalama Mutlak Yüzde Hatası insert ignore into journalissuearticles values(MAPE); = % 4.3; Belirlilik Katsayısı insert ignore into journalissuearticles values(R2); = 0.99; Ortalama Göreceli Hatası insert ignore into journalissuearticles values(OGH); = 0.04; Kök Ortalama Kare Hatası insert ignore into journalissuearticles values(KOKH); = 0.15 mm gün-1 ve NS katsayısı 0.99 bulunmuştur. Netice itibariyle, güvenle kullanılabilir doğrulukta bir sonuç elde edilmiştir.
Keywords : ET0, referans evapotranspirasyon, YSA, konum