GÜNLÜK ÇÖZÜNMÜŞ OKSİJEN KONSANTRASYONUNUN ÇOK DEĞİŞKENLİ UYARLANABİLİR REGRESYON EĞRİLERİ İLE TAHMİN EDİLMESİ


Nacar S., Mete B. , Bayram A.

Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, vol.25, no.3, pp.1479-1498, 2020 (National Refreed University Journal)

  • Publication Type: Article / Article
  • Volume: 25 Issue: 3
  • Publication Date: 2020
  • Doi Number: 10.17482/uumfd.750518
  • Title of Journal : Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
  • Page Numbers: pp.1479-1498

Abstract

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 regresyon analizi (RA) yöntemleri ile ÇO konsnatrasyonunun tahmin edilmesi amaçlanmıştır. MARS yönteminde en iyi tahmin değerlerini üreten temel fonksiyonlar ve denklemler belirlenmiş, RA yöntemi doğrusal, üs, üstel ve kuadratik olmak üzere dört farklı fonksiyona uygulanmış ve bu fonksiyonlara ait katsayılar hesaplanmıştır. Modelleme çalışmalarında Amerika Birleşik Devletleri’nin Oregon eyaletinin kuzey batısında yer alan Willamette Nehri’nin yan kollarından biri olan ve yaklaşık 2435 km2’lik bir havza alanına sahip Clackamas Nehri’ne ait Eylül 2016 − Ağustos 2017 dönemi günlük ortalama verileri kullanılmıştır. Her bir su kalitesi değişkeninin ÇO konsantrasyonu tahmin performansına etkisini belirlemek amacıyla sekiz farklı model oluşturulmuştur. ÇO konsantrasyonu tahmininde kurulan modellerin ve kullanılan yöntemlerin performanslarının değerlendirilebilmesi için çeşitli istatistikler (ortalama karesel hatanın karekökü, ortalama mutlak hata, saçılım indeksi ve Nash Sutcliffe verimlilik katsayısı) kullanılmıştır. Modelleme çalışmalarından elde edilen sonuçlar irdelendiğinde, MARS yönteminin RA yönteminden daha iyi sonuçlar verdiği anlaşılmıştır. Regresyon fonksiyonları içerisinden ise en başarılı tahmin sonuçlarının kuadratik fonksiyondan elde edildikleri ve MARS yöntemi ile elde edilen değerlere de oldukça yakın oldukları görülmüştür. ÇO konsantrasyonu tahmininde en etkili değişkenlerin T ve Q oldukları dolayısıyla en etkisiz değişkenlerin ise Eİ ve pH oldukları anlaşılmıştır. Model 3, Model 5, Model 7 ve Model 8’den elde edilen sonuçların birbirine çok yakın olması sebebiyle daha az değişken ile güçlü tahminler yapması ve daha sade bir model olması bakımından ÇO tahmininde Model 3’ün kullanılmasının daha avantajlı olacağı sonucuna varılmıştır.