Ana Sayfa › Meteorolojik Bilgiler › e-Kütüphane
Su temini tahminleri, yerli sanayi, sulama sistemleri ve hidroelektrik su sistemlerinin çalışması için gereklidir. Tahminleri genellikle belirli süreler üzerinden akış hacimleri şeklinde alınmaktadır: mevsimlik, yıllık veya aylık. Süresi, sistem için talep ve depolama miktarını niteliğine bağlıdır. Su tahminleri meteorolojik tahminlere göre daha geniş bir zaman dilimini kapsamasının yanında, hatalar her zaman tahmin döneminde iklimsel olaylar nedeniyle doğal olacaktır. Bu nedenle, aşım olasılıkları birçok tahmin değerleri ile verilmesi önerilir (bkz. 7.3.4).
Tahmin yönteminin seçimi drenaj havzası, mevcut veriler ve kullanıcı gereksinimlerine karakteri tarafından yönetilir. Su temini tahminleri, üç temel teknikler kullanılarak yapılabilir:
(a) Kar erimesi tahminleri;
(b) Kavramsal modeller;
(c) Zaman serisi analizleri.
Kar erimesinden dolayı oluşan yüzeysel akış yöntemleri kar erimesi akış rejiminin hakim olduğu havzalarında kullanılmaktadır. Kar erimesi tahmini 7.6 da tanımlanmıştır. Normalde, kar-su eşdeğeriyle ilgili bazı tedbirler ve havza kayıpları regresyon teknikleri ile mevsimsel toplam akışla ilişkisi deneysel olabilir. Kar örtüsünün uydu ölçümleri İndus Nehrinin akıntısı ile olmuştur, örneğin havza içinde ilgili ve makul sonuçlar için çok az geleneksel toprak verisi elde edilmiştir. Bu yöntemler, öncelikle toplam akış hacmi tahminleri için uygundur ve yüzeysel akış zamanı dağılımının tarifi yoktur.
Kavramsal modeller, arka arkaya model çalıştıran ve girdi olarak bir dizi tarihsel iklim zaman serileri kullanmak yöntemi su kaynağı tahmini için kullanılabilir. Çıkış aşılması olasılıklardan, atanılabilir tahmin edilen değer aralığı oluşturulur. Böylece su temini tahminleri için kullanılan modeller gözlenen ve simüle edilmiş akış hacimleri arasında farklılıkları minimize edilerek su tahminleri için kullanılan modeller kalibre edilmelidir. Çünkü kısa vadeli değişimler önemli olduğundan, basit model yapıları ile tatmin edici sonuçlar ortaya çıkabilir.
Zaman serisi yöntemleri, drenaj havzası durumunu geçerli bir ölçüm olduğu için su temini tahminleri konusunda yararlı olabilir. Tahmin ilişkileri uygulamak genellikle çok basittir. Regresyon modelleri içinde mevsimsel akış önceki hidrolojik ve iklimsel tahmin değişkenleri zaman serisi yöntemleri özel bir durum olarak kabul edilebilir.
Mevsimsel akış, özellikle uzun vadeli tahminlerde genellikle olasılık cinsinden ifade edilir: olası akış hacimlerinin istatistiksel dağılımı birimlerin üzerinde yağış tahmini yapıldığında bağlı olduğu zaman durmuna göre değişir. Gelecekteki hava tahmini hazırlama ve tahminler geçerli tarih arasındaki fark hava koşulları için bir belirsizlik kaynağıdır.
Örneğin, regresyon tabanlı bir tahmin aşağıdaki denklemi verirse:
Qsummer = b0 + b1Rautumn + b2Rwinter + b3Rspring + b4Rsummer (7.9)
Daha az bilgilendirici olasılık tahminleri sadece önceki sonbahar ve kış için yağış verileri aldıktan sonra verilebilir. Olasılıklı bileşeni olası bahar ve yaz aylarında oluşabilecek yağış dağılımını dikkate almalıdır.
Tahmin modelini çok basit olmadığı sürece, bu dağıtım Rspring ve Rsummer değerlerinin dağılımında tekrarlanan örnekleme veya sürekli Rspring ve Rsummer tarihsel izleri için modeli uygulayarak olası Qsummer değerini sümile etmek için gerekli olacağı neredeyse kesindir. Örnekleme yaklaşımı kabul edilirse, bu bağımsız değişkenler arasında bulunabilecek herhangi bir korelasyonu birleştirmek için gerekli olacaktır. Tarihsel yaklaşım kullanılırsa, kaydın en az 30 yıllık çeşitli kombinasyonlarının temsili aralığında elde edilmesi arzu edilmektedir. Bu tekniğin uygulanması, regresyon modelleri için sınırlı değildir. Herhangi bir hidrolojik tahmin modeli olası sonucu bir dağıtım oluşturmak için gerçek ya da sentetik verileri ile geriye dönük olarak tedirginlik oluşabilir. Dönem modeli dahil bir gürültü, gerçek değerlerin dağıtımı için daha gerçekçi açıklamalar elde edilir. Bu her beklentisi olan standart sapma model tahmini standart hataya eşit bir sayı eklenerek yapılabilir. Daha ayrıntılı bir tartışma Uzun Menzilli Su Temin Tahmini sağlanmaktadır (WMO-No 587, operasyonel hidroloji raporu No. 20).
Yağmur olmadan uzun bir süre özellilke dünyanın birçok yerinde tropikal ve subtropikal iklimlerde yüksek mevsimlik karasal iklim dünyanın pek çok yerinde hakim olan iklimdir. Uzun süreli kurak dönemlerin oluşum koşulları veya sağlayan sulama imkanlarına adapte edilmiş bitkilerin yetiştiriciliği, belirli uygulamalar kullanılarak mevcut koşullara göre adapte edilebilir tarım için önemlidir. Kuraklık, yağmur olmadığı dönemlerde bitkiler daha fazla su tüketerek su kaynakları üzerinde stres oluşturarak ve su kaynaklarını daha fazla tüketerek normal süresi ötesine uzanan bir kuraklık dönemi gerçekleşir. Bu nedenle operasyonel açıdan bir kuraklık tahmini yapmak için kuraklık koşullarının ne kadar süreceğinin prejeksiyonlarını sağlamak için önemli bir şekil oluturur.
Kuraklığın hiçbir şekilde tek ve basit tanımı yoktur, doğa iklim tipini ve kuraklık ve etkisi ile su temini ve ekonomik getirileri ile yetiştirme konularına göre değişir. Burada kuraklık çok alışılageldik durum halinde, şiddeti, süresi ve sıcaklık önemli bir faktördürü olarak büyük önem kazanmaktadır. Aşırı kuraklık, erken bir başlangıç normal kuru sezonda veya ıslak koşullara karşılığında bir gecikme olmsı durumunda ya da her ikisinin kombinasyonuna göre kaynaklanmaktadır. Kuraklık süre kayıtlarının basit yolu şu şekilde tanımlanabilir:
(a) Kuraklık, yağmur olmadan 14 günlük bir süre sonra başlar;
(b) Kuraklık sırasında yağış 11 gün ya da daha fazla yağış kaydedildiğinde kuraklık 20 günlük bir süre içinde sona erer;
(c) Süresinin yanı sıra, kuraklığın şiddet derecesi birikimli sıcaklık olarak gün içinde kaydedilir.
Palmer kuraklık Şiddet Endeksi (Palmer, 1965), kuraklık koşulları tanımlayan bir araç olarak ABD'de yaygın olarak kullanılmaktadır. Sıcaklık ve yağışın güncel ve son ölçüm yöntemi olan son ölçüm değerleri kullanılır, matematiksel olarak bir dizin sağlamak için yerel ortalama değerleri üzerinden –4 çok kuru, +4 için çok ıslak değerler şeklinde kullanılır. Ulusal Okyanus ve Atmosfer Bilimleri Kuruluşu, Kuraklık Bilgi Merkezi tarafından haritalama ve GIS yöntemi ile çok iyi bir şekilde oluşturulan görüntüler kullanıcıların kendisine rutin olarak Web’den yayınlanmak suretiyle verilmektedir (www.drought.gov).
Bir nehir ve kuraklık için su toplama havzasının karakteristik davranışı bir akış-süreklilik eğrisi ve durgunluk eğrisi olarak ifade edilebilir. Bir akış-süre eğrisi açıkça tarihi kaydın tamamını devralan bir olasılık ilişkisi olduğunu ve bu yüzden bir olasılık düzeyinde eşit bir akım ve böylece daha fazla aşırı akışlar için durum projesi mümkündür. Bir akış-durgunluk eğrisi önceden tayin edilmiş akım değişkeni arasındaki ilişkiyle çizilerek yapılmıştır; örneğin, günlük, 5 gün ya da 10 günlük; aralığın boyutu toplam kuru sezon uzunluğu ve havza büyüklüğüne göre değişir. Böylece Q işaretlenmiş t0 ve t–5 formun bir eğim süresi boyunca azalan akımdır.
Üretilmektedir. Durgunluk eğrilerinin birbirini izleyen yıl, tam durgunluk ilişki vermek için göz tarafından birleştirilebilir. Bu mevcut durum genel havza durgunluk açısından değerlendirilmeli ve örneğin, bir ya da iki ay öncesinde gelecekteki olası süreyi ve öngörülen şiddet koşulları tahmin etmemize imkanlar sağlamaktadır.
Meteorolojik tahminler kuraklık yönetiminde değerli olabilir. En büyük tahmin hizmetleri beklentisi, 2 ila 6 aylık süreler için uzun vadeli tahmin vermektir. Onların bu yaklaşımı geniştir ve genellikle ortalama ya da aşırı koşulları için ilgili şartları ifade edilir.
Nehir durgunlukları veya katılan kollarda hidrografları analizi sel ve düşük akış analizilerinin önemli bir bileşeni olduğundan; tahmininde, ancak kullanımı büyük ölçüde düşük akışı tahmini sınırlıdır. Bazı düşük akım tahminleri, büyük nehir havzalarında birkaç hafta yada ay önceden tahmin etme olanağı ana durgunluk eğrilerinin analizi tarafından bu şekilde sağlanır. Su kaynağının uzun süreler için en iyi yönetiminin sağlanması bakımından çok önemli olduğu konulardan hidroelektrik ve sulama bakımından bu tür tahminlerde son derece önemlidir. Buna ek olarak, prensib olarak uzun vadeli tahminler sofistike küresel iklim modelleri kullanılarak meteorologlar tarafından üretilen bir hayli uzmanlaşmış bir yapı vardır. Sonraki hidrolojik çalışmalar, daha sonra rezervuar kontrol kuralları ve su dağıtımı stratejileri kullanmak için akış ve akifer seviyelerinin tahminlerin geliştirilmesine dayanmaktadır.
Çoğu akış veya aşama grafiği arasındaki geçerli bir korelasyon gerçekleştirmek için kullanılan yöntem büyük olasılıkla doğrudan veya aşamalı olacaktır n gün önce burada n = 1, 2, 4,... (bkz. 7.3.2.1). Tanımlanmış ilişki olasılığı olan olaylar gibi rahatsız edici olmayan etkiler varsa bunların size zamanında ulaşmasını sağlamak için kullanılabilir. En karakterisitik çizgisel ayrılışlar genellikle doğal veya insan eliyle yapılan suni olaylar ile ilişkili olabilir ve bu bilgiler, belirli bir tahmini vermek içinde kullanılabilir.
Ölçü değişim oranı, bir nehrin akış hızı veya su seviyesinin iyi yada kötü olması yada bir gölün su seviyesi gibi belirli bir olayın zaman içinde değişiminin gözlemlenerek veriler elde edilmesi bir zaman serisi olarak tarif edilmektedir. Bir zaman serisi, akış gibi bir sistemin durum değişkeninin gözlemler yaparak zamanla değişimini yaklaşık ölçümler marifetiyle ayrı bir set halinde sürekli veya nicelleştirilmiş kurallara bağlı olarak yapılması süretiyle sürekli veya ayrık zamanlı olarak belirtilebilir (Kottegoda, 1980 bakınız).
Çünkü drenaj havzası durumununun bir göstergesi olduğundan, tek değişkenli zaman serisi analizi, tahmin ilişkilerini kurmak için kullanılabilir. Böyle bir yaklaşım bu tür bir tahmin yapmak için yalnızca öncül deşarj olasılığı gerektirdiğinden havzaları ile sınırlı verileri kullanmak için uygun otoregresif hareketli ortalamalar modelleri, (Box ve Jenkins, 1976) kullanmaktır:
Qt+1 = a0Qt + a1Qt–1 + aiQt–2 + ... + b (7.11)
Burada Qt+1 birim yönlendirme süresi ve Qt+i ölçülen zaman değerlerinin daha önceki i zaman artışlarıyla ölçüm değerleridir. Zaman serisi analizinde, ai katsayıları ve b tahmin ediliyor. Böylece tahmin değerinin Qt+1 yanı sıra, bir zaman serisi modeli tahmin hatasını hazır olarak olası tahmin değeri sapmaların dağıtımını verebilmesidir. Aylık akımların güvenilir olması için bir zaman serisi tahmini için aylık zaman serisinin aylık akış otokorelasyonu ise yüksek olmalıdır. Bu büyük nehirler ve geniş akiferler ve göllerde olan akım durumları böyledir. Bir kural olarak, ancak tahminler bir aydan dört ay öncesinde kadar mümkün bulunmaktadır. Bir zaman serisi modeli ancak meteorolojik değişkenlerin dahil etmekle mümkündür, bu tür verilerin mevcut olup olmadığına bakılarak genellikle regresyon veya kavramsal bir model kullanarak tahminlerin yapılması tercih edilir. Sonraki bölümde açıklandığı gibi zaman serisi modelleri de hata serisine monte edilebilir.
