Gamma otoregresif modeller ve Kızılırmak havzasına uygulama

Abstract

Öz:Su kaynakları projelerinde uzun akım verilerinin sentetik olarak türetilebilmesi için stokastik modellere gereksinim duyulur. Bu tip modeller akım kayıtlarının kısa olduğu akarsular için ayrıca önemlidir. Otoregresif zaman serileri modelleri (AR) bu alanda en çok kullanılan modellerdir. Son yıllarda gamma dağılımı için geçerli olan AR modelleri geliştirilmektedir. Bu çalışmalarda, model parametrelerinin tahmininde momentler yöntemi ile uyarlanmış maksimum olabilirlik yöntemi kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, gamma dağılımı varsayımı altında iki AR modelinin karşılaştırılması ve Kızılırmak havzasında yer alan EIE 1501 ve EIE 1517 aylık akım gözlem istasyonu verilerine uygulanmasıdır. Her iki modelden elde edilen sonuçlar ileride bu modelleri kullanacak araştırmacılar için yorumlanmıştır.

Abstract:Stochastic models are required to generate synthetic values of flows statistically similar to observed ones to use in the simulation studies of water related structures. Such models are extremely important for generation of flows of streams with short record length. Autoregressive time series (AR) models are the most used models in this area. In recent years, AR models valid for gamma distribution are developed. In these studies, method of moments and modified maximum likelihood methods are used to estimate the model parameters. The aim of this study are comparing two AR models under gamma distribution assumption and applying these models for monthly data set of EIE 1501 and EIE 1517 streamflow gauging stations located in Kızılırmak Basin. The results of each model are interpreted for researchers using these models in their further studies.