Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/12247
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorBouwma, Pieter-
dc.contributor.authorDemirel, Mehmet C.-
dc.date.accessioned2020-08-17T05:22:25Z-
dc.date.available2020-08-17T05:22:25Z-
dc.date.issued2017-07-30-
dc.identifier.citationBouwma, P. ve Demirel, M. C. (2017). "Medium-range low flow forecasts in the lobith, River Rhine". Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 22(2), 139-148.tr_TR
dc.identifier.issn2148-4147-
dc.identifier.issn2148-4155-
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/346177-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/12247-
dc.description.abstractThe aim of this study is to predict low flows 14 days in advance using a data-driven model. First, we apply correlation analysis to select appropriate temporal scales of pre-selected inputs that are precipitation, potential evapotranspiration, discharge, groundwater, snow height and lake levels. The forecasted rainfall has also been used as model input to forecast low flows in the River Rhine at Lobith. The correlation analysis analysis between low flows and basin indicators show stronger correlations for the Alpine sub-basins than the rainfed sub-basins. The Middle and Lower Rhine are downstream channel areas and they do not contribute to the discharge. Therefore, they are excluded from the entire analysis. The low flow predictions for the Alpine sub-basins and the Mosel are reasonable during the validation period, whereas the ANN for Lobith shows low performance for a different test period. The results for the training and the validation period are more encouraging than the test period for Lobith, i.e. Nash-Sutcliffe (NS) efficiency of 0.75 and 0.73 respectively.en_US
dc.description.abstractBu çalışmada hedeflenen Ren nehrinin düşük debilerini kara kutu modeli yardımıyla iki hafta önceden tahmin etmektir. Modele eklenecek tanımlayıcı değişkenler korelasyon analizi ile seçildi. Model girdileri seçildikten sonra model geçmiş gözlemlerle kalibre edildi. Ardından bir iklim modeli tarafından tahmin edilmiş yağış verisi hidrolojik modelimize girdi olarak eklendi. Kar yağışının etkin olduğu üst havzalarda düşük debiler ile havza karakteristik verileri (yağış, buharlaşma ve göl seviyesi gibi) arasında yüksek korelasyon değerleri bulunurken yağmurun hakim olduğu aşağı havzalarda korelasyon katsayıları 0.57 ile 0.68 arasında değişmektedir. Benzetim başarımları Doğu Alp havzası için 0.96 NS (1.0 en yüksek değerdir), Batı Alp havzası için 0.83 ve Moselle için 0.77 dir. Lobith çıkış noktası için kalibrasyon ve doğrulama dönemlerindeki tahmin başarımları 0.75 NS civarında olup sonraki çalısmalar için cesaret vericidir.tr_TR
dc.language.isoenen
dc.publisherUludağ Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAtıf 4.0 Uluslararasıtr_TR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectLow flowsen_US
dc.subjectRiver Rhineen_US
dc.subjectANNtr_TR
dc.subjectForecast modelen_US
dc.subjectDüşük debitr_TR
dc.subjectYapay sinir ağlarıtr_TR
dc.subjectTahmin modelitr_TR
dc.titleMedium-range low flow forecasts in the lobith, River Rhineen_US
dc.title.alternativeRen Nehri’ndeki düşük debilerin önceden kestirimi için model geliştirilmesitr_TR
dc.typeArticleen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergitr_TR
dc.identifier.startpage139tr_TR
dc.identifier.endpage148tr_TR
dc.identifier.volume22tr_TR
dc.identifier.issue2tr_TR
dc.relation.journalUludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi / Uludağ University Journal of The Faculty of Engineeringtr_TR
Appears in Collections:2017 Cilt 22 Sayı 2

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
22_2_13.pdf1.11 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons