Regresyon Tabanlı Yöntemler Kullanılarak Baraj Etkisindeki Akarsularda Askıda Katı Madde Tahmini

Askıda katı madde (AKM) tahmini, baraj gölleri, nehir ekosistemleri, su kaynaklarının yapısal değişiklikleri, çeşitli operasyonel faaliyetler, çevre güvenliği ve su yönetimi bakımından oldukça önemlidir. Bu çalışmada Amerika Birleşik Devletleri’ndeki Patapsco Nehri’nin günlük ortalama AKM (mg/L) değerlerini tahmin etmek için klasik regresyon analizi (KRA) ve çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (ÇDURE) yöntemleri kullanılmıştır. Modelleri oluşturmak için Catonsville ve Elkridge gözlem istasyonlarından alınan günlük ortalama debi (Q), bulanıklık (T) ve AKM verileri kullanılmıştır. Ekim 2016 ile Eylül 2021 dönemini kapsayan 1824 veriden 1199’u eğitim (%65.74), 300’ü doğrulama (%16.45) ve 325’i test (%17.81) seti için kullanılmıştır. Geliştirilen modellerin performansları ortalama karesel hatanın karekökü, ortalama mutlak hata ve Nash-Sutcliffe verimlilik katsayısı istatistikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. AKM tahmini için Q ve T parametreleri ile üç farklı model kurulmuştur. Q ve T parametrelerinin birlikte kullanıldığı model diğer modellere kıyasla her iki istasyonda da daha yüksek tahmin performansı göstermiştir. Ayrıca eğitim veri setinde KRA yöntemi, doğrulama ve test veri setlerinde ise ÇDURE yöntemi yüksek performans göstermiştir. ÇDURE yönteminin KRA yöntemine kıyasla daha yüksek tahmin performansı sergilediği sonucuna ulaşılmıştır.