30 Mayıs 2025 Konferans bildirisi Açık Erişim

Taşkolu, İlteriş; Acar, Reşat; Çırağ, Burak

DataCite XML

<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<resource xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://datacite.org/schema/kernel-4" xsi:schemaLocation="http://datacite.org/schema/kernel-4 http://schema.datacite.org/meta/kernel-4.1/metadata.xsd">
  <identifier identifierType="DOI">10.48623/aperta.285970</identifier>
  <creators>
    <creator>
      <creatorName>Taşkolu, İlteriş</creatorName>
      <givenName>İlteriş</givenName>
      <familyName>Taşkolu</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="http://orcid.org/">0000-0002-6230-9148</nameIdentifier>
      <affiliation>İstanbul Esenyurt Üniversitesi</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName>Acar, Reşat</creatorName>
      <givenName>Reşat</givenName>
      <familyName>Acar</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="http://orcid.org/">0000-0002-0653-1991</nameIdentifier>
      <affiliation>Atatürk Üniversitesi</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName>Çırağ, Burak</creatorName>
      <givenName>Burak</givenName>
      <familyName>Çırağ</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="http://orcid.org/">0000-0002-7721-5128</nameIdentifier>
      <affiliation>Atatürk Üniversitesi</affiliation>
    </creator>
  </creators>
  <titles>
    <title>Akım Verilerine Dayalı Kuraklık Tahmini: Marmara Havzası'Nda Sdi Ve Yapay Zeka Uygulamaları</title>
  </titles>
  <publisher>Aperta</publisher>
  <publicationYear>2025</publicationYear>
  <subjects>
    <subject>Kuraklık</subject>
    <subject>Akım</subject>
    <subject>SDI</subject>
    <subject>XGBoost</subject>
    <subject>Prophet</subject>
  </subjects>
  <dates>
    <date dateType="Issued">2025-05-30</date>
  </dates>
  <language>tr</language>
  <resourceType resourceTypeGeneral="Text">Conference paper</resourceType>
  <alternateIdentifiers>
    <alternateIdentifier alternateIdentifierType="url">https://aperta.ulakbim.gov.tr/record/285970</alternateIdentifier>
  </alternateIdentifiers>
  <relatedIdentifiers>
    <relatedIdentifier relatedIdentifierType="DOI" relationType="IsVersionOf">10.48623/aperta.285969</relatedIdentifier>
  </relatedIdentifiers>
  <rightsList>
    <rights rightsURI="http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by-sa">Creative Commons Attribution Share-Alike</rights>
    <rights rightsURI="info:eu-repo/semantics/openAccess">Open Access</rights>
  </rightsList>
  <descriptions>
    <description descriptionType="Abstract">&lt;p&gt;Kuraklık, yavaş gelişen ancak etkileri uzun yıllar boyunca hissedilebilen, geniş coğrafyaları etkisi altına alan ve su kaynakları, tarımsal &amp;uuml;retim ile ekosistemler &amp;uuml;zerinde ciddi tehditler oluşturan doğal afetlerin başında gelmektedir. İklim değişikliği, artan su talebi, n&amp;uuml;fus yoğunluğundaki s&amp;uuml;rekli artış ve d&amp;uuml;zensiz su y&amp;ouml;netimi gibi &amp;ccedil;eşitli antropojenik ve &amp;ccedil;evresel etkenler, kuraklık olaylarının hem sıklığını hem de şiddetini giderek artırmaktadır. T&amp;uuml;rkiye de bu riskten muaf olmayan &amp;uuml;lkeler arasında yer almakta olup, &amp;ouml;zellikle su kaynaklarının yoğun şekilde kullanıldığı Marmara Havzası gibi b&amp;ouml;lgelerde kuraklık tehdidi &amp;ccedil;ok daha belirgin ve hissedilir d&amp;uuml;zeydedir. Bu bağlamda, &amp;ccedil;alışma kapsamında Marmara Havzası sınırları i&amp;ccedil;erisinde yer alan G&amp;ouml;&amp;ccedil;beyli, Cihandiye, S&amp;ouml;l&amp;ouml;z ve &amp;Ccedil;elikg&amp;ouml;r&amp;uuml; akım g&amp;ouml;zlem istasyonlarına ait uzun yıllara dayanan aylık akım verileri kullanılarak hidrolojik kuraklık analizi ger&amp;ccedil;ekleştirilmiştir. Analizlerde, kuraklık seviyelerinin belirlenmesinde yaygın olarak kullanılan Standartlaştırılmış Akım İndeksi (Streamflow Drought Index &amp;ndash; SDI) y&amp;ouml;ntemi tercih edilmiştir. Elde edilen SDI verileri, gelecekteki kuraklık eğilimlerini tahmin etmek amacıyla makine &amp;ouml;ğrenmesi tabanlı XGBoost algoritması ve zaman serisi analizlerinde yaygın şekilde kullanılan Prophet modeliyle değerlendirilmiştir. Yapılan karşılaştırmalı model analizleri sonucunda, yalnızca G&amp;ouml;&amp;ccedil;beyli istasyonunda hafif d&amp;uuml;zeyde hidrolojik kuraklık g&amp;ouml;zlenmiş, diğer &amp;uuml;&amp;ccedil; istasyonda belirgin bir kuraklık sinyali tespit edilmemiştir. Model performansları karşılaştırıldığında ise, XGBoost algoritmasının RMSE, MAE ve MAPE gibi hata &amp;ouml;l&amp;ccedil;&amp;uuml;tlerinde Prophet&amp;rsquo;e kıyasla daha d&amp;uuml;ş&amp;uuml;k değerlere sahip olduğu g&amp;ouml;r&amp;uuml;lm&amp;uuml;şt&amp;uuml;r. Bu sonu&amp;ccedil;lar, XGBoost&amp;rsquo;un hidrolojik kuraklık tahmini konusunda y&amp;uuml;ksek doğrulukta ve g&amp;uuml;venilir &amp;ouml;ng&amp;ouml;r&amp;uuml;ler sunabilen etkili bir y&amp;ouml;ntem olduğunu ortaya koymaktadır.&lt;/p&gt;</description>
  </descriptions>
</resource>