TY  - JOUR
TI  - GÜNLÜK ÇÖZÜNMÜŞ OKSİJEN KONSANTRASYONUNUN ÇOK DEĞİŞKENLİ UYARLANABİLİR REGRESYON EĞRİLERİ İLE TAHMİN EDİLMESİ
AB  - Bu çalışmada su sıcaklığı (T), özgül iletkenlik (Öİ) verilerinden hesaplanmış elektriksel iletkenlik (Eİ),pH ve debi (Q) verileri kullanılarak çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (MARS) ve regresyonanalizi (RA) yöntemleri ile ÇO konsnatrasyonunun tahmin edilmesi amaçlanmıştır. MARS yönteminde eniyi tahmin değerlerini üreten temel fonksiyonlar ve denklemler belirlenmiş, RA yöntemi doğrusal, üs, üstelve kuadratik olmak üzere dört farklı fonksiyona uygulanmış ve bu fonksiyonlara ait katsayılarhesaplanmıştır. Modelleme çalışmalarında Amerika Birleşik Devletleri’nin Oregon eyaletinin kuzeybatısında yer alan Willamette Nehri’nin yan kollarından biri olan ve yaklaşık 2435 km2’lik bir havza alanınasahip Clackamas Nehri’ne ait Eylül 2016 − Ağustos 2017 dönemi günlük ortalama verileri kullanılmıştır.Her bir su kalitesi değişkeninin ÇO konsantrasyonu tahmin performansına etkisini belirlemek amacıylasekiz farklı model oluşturulmuştur. ÇO konsantrasyonu tahmininde kurulan modellerin ve kullanılanyöntemlerin performanslarının değerlendirilebilmesi için çeşitli istatistikler (ortalama karesel hatanınkarekökü, ortalama mutlak hata, saçılım indeksi ve Nash Sutcliffe verimlilik katsayısı) kullanılmıştır.Modelleme çalışmalarından elde edilen sonuçlar irdelendiğinde, MARS yönteminin RA yönteminden dahaiyi sonuçlar verdiği anlaşılmıştır. Regresyon fonksiyonları içerisinden ise en başarılı tahmin sonuçlarınınkuadratik fonksiyondan elde edildikleri ve MARS yöntemi ile elde edilen değerlere de oldukça yakınoldukları görülmüştür. ÇO konsantrasyonu tahmininde en etkili değişkenlerin T ve Q oldukları dolayısıylaen etkisiz değişkenlerin ise Eİ ve pH oldukları anlaşılmıştır. Model 3, Model 5, Model 7 ve Model 8’denelde edilen sonuçların birbirine çok yakın olması sebebiyle daha az değişken ile güçlü tahminler yapmasıve daha sade bir model olması bakımından ÇO tahmininde Model 3’ün kullanılmasının daha avantajlıolacağı sonucuna varılmıştır.
AU  - METE, Betül
AU  - BAYRAM, ADEM
AU  - NACAR, Sinan
DO  - 10.17482/uumfd.750518
PY  - 2020
JO  - Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
VL  - 25
IS  - 3
SN  - 2148-4147
SP  - 1479
EP  - 1498
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/444799
ER  -