1
Su tahsisi Hidroloji Raporları için en uygun tahmin modelleri
Dursun YILDIZ1 Yrd. Doç Dr. Doğan YILDIZ Zekiye KULGA2 İnş Müh.ADA Hidroenerji YTÜ İstatistik Böl. Bşk Yrd. Meteoroloji Yük Müh Müh. Müş. Ltd. Şti.
ÖZET
Su kaynaklarından akılcı planlı ve verimli bir şekilde yararlanabilmek için bu kaynakların en uygun şekilde tahsis edilmesini sağlamak büyük önem taşır. Bu tahsisin en sağlıklı ve sürdürülebilir şekilde yapılabilmesi için de tahsiste kullanılacak yöntemin iyi tanımlanması gerekir.Havza ölçeğinde yapılacak tahsislerde hacimsel denge dâhilinde talep ve arzın birbirini karşılaması sağlanmaya çalışılır. Bu da herhangi bir anda mevcut olan su miktarı ile tahsis edilen sular arasında bir denge olması anlamına gelmektedir
Çeşitli projeler için su tahsisi ve su kullanım izni taleplerinde izlenmesi gereken yol konusunda ilgili kurumlarca çalışmalar yapılmıştır. Bunun için ilgili idare öncelikle talebe konu olan su alma noktasına ait bir hidroloji raporu hazırlanmasını istemektedir.
Bu talep doğrultusunda hazırlanacak hidroloji raporunun içermesi gereken husular DSİ Etüt Planlama ve Tahsisler Dairesi Başkanlığı Su Tahsisleri ve Su Sicili Şube Müdürlüğünün hazırladığı " Su Tahsis Ya Da Kullanım İzinleri İçin Hazırlanacak Olan Hidrolojik Etüt Raporu Dispozisyonu” dokümanında belirtilmiştir.. Su tahsisi veya su kullanım izni talebinde bulunacak olan özel ve tüzel kişilerin bu çerçevede raporu hazırlaması ve bu raporun DSİ tarafından onaylanması gerekmektedir.
Su kullanım noktasındaki suyun miktarı veya baz akımının hesabı için genellikle yeterli (zaman aralığında) uzunlukta akım ölçümü bulunamaz. Bu noktada yeterli ölçüm olmaması durumunda belirli süreli ölçümlere dayanan tahmin modellerine ihtiyaç duyulur. Ancak bu istatistiki tahmin modellerinden elde edilecek olan tahminlerin (kestirim değerlerinin) gerçeğe en yakın olabilmesi için bazı sınır şartlarının ve suyun hangi kaynaktan alınmak istendiğinin bilinmesi gerekir.
Belirli bir su kullanım noktasından tahsisi veya kullanım izni talep edilecek olan su, kaynak suyu veya yüzey suyu olabilir. Su alma noktasına yakın uzun süredir çalışan yağış ve akım gözlem istasyonlarının bulunması yapılacak tahmindeki hata payını azaltacaktır. Ancak suyun alınacağı kaynak ve havzada ölçülmüş iklim ve su verileri su alınmak istenen yere göre çok büyük değişkenlikler gösterecektir.
1 DSİ Yöneticisi (Emekli)
2 DSİ Etüt ve Plan Dairesi Başkanlığı Hidroloji Şube Müdürlüğü Personeli (Emekli)
2
Bu anlamda yakınında yağış istasyonu olmayan veye yeterli akım ve meteorolojik verisi bulunmayan noktalardan da idareye su tahsisi için talepler gelebilir.Bu durumda öncelikle yapılması gereken çalışma gerekli ve yeterli verinin elde edilmesi için ölçümlerin yapılmasıdır.Çünkü en uygun tahminin yapılabilmesi için öncelikle yeterli ve doğru veriye ihtiyaç vardır.Bunun yanısıra tahmin için hangi istatistik modelin en uygun model olduğunun tesbiti de büyük önem taşır.
Diğer bir deyişle suyun alınacağı kaynağın cinsi ve elde mevcut verilerin miktarı , su tahmini için hangi istatisitik modelin tercih edileceği konusunda önemli bir rol oynar. Havza bazında su yönetiminin ve su tahsislerinin uygulamaya geçirilmeye çalışıldığı bu dönemde su tahsislerinin yeterli miktarda güvenilir verilerle ve en uygun tahmin modelleri kullanılarak yapılması daha sonra ortaya çıkacak birçok anlaşmazlığı şimdiden önleyecektir.
Bu nedenle bu makalede su tahsisi veya su kullanımı izin talepleri için hidroloji raporlarındaki hesaplamalarda kullanılabilecek en uygun tahmin modelleri ve bunun için sağlanması gereken minimum kriterler ele alınarak araştırılmıştır.
1.GİRİŞ
Ülkemizde su kaynakları yönetimi havza bazında entegre bir su yönetimi olarak şekillendirilmektedir.Bu konuda yasal ,yönetmeliksel,kurumsal birçok düzenleme yapılmış olup bu süreç devam etmektedir.
Havza bazında entegre su yönetimi; havza sınırları içindeki su kaynaklarının havzadaki tüm talepleri belirli bir öncelik sırasına göre karşılamak için sürdürlebilir şekilde tahsisi edilmesi esasına dayanır. Bu nedenle de suyun tahsisi konusu havza yönetiminin en çetin konularından biri olacaktır. İklim değişiminin su kaynakları üzerine olumsuz etkisi de bu zorluğu arttıracak önemli nedenlerden birisi olarak önümüze çıkmaktadır.
3
Bu nedenle havzada hakça ve belirlenen kurallara uygun bir şekilde sürdürülebilir su tahsisi yapmanın en temel unsuru havzadaki yer altı ve yerüstü su potansiyelinin en doğru bir şekilde belirlenmesidir. Bunun yanısıra bu potansiyelin gelecekte karşı karşıya kalacağı risklerin de tesbiti de şarttır.Su Yönetimi bazı havzalarda iklim değişimin su kaynakları üzerine etkisini araştırmak için çeşitli proje çalışmaları yürütmektedir. Ancak bu iklim modellerinden elde edilecek olan sonuçların, havza alanı çok küçük olan yüzeysel su kaynakları ve kaynak suları konusunda hata paylarının yüksek olma riski bulunmaktadır.
Bu nedenle Su Tahsisi veya Su Kullanımı İzin Talepleri için hazırlanacak Hidroloji Raporunda öncelikle ölçüm verilerinin uzun ve güvenilir olması önem taşır. Ancak maalesef birçok havzamızda kaynak suları ve küçük havzaya sahip dere suları için ölçülmüş debi değerleri yoktur. Bununla birlikte bu havza içinde su alma noktasını karakterize edebilecek yakın yağış istasyonları da olmayabilmektedir. Bu durumda su tahsisi ve su kullanım izni başvuruları için sağlıklı bir Hidroloji Raporu hazırlanması çok güç olmaktadır.
Hidroloji çalışmaları ile su yönetimine çok önemli katkılar sağlayan İstatistik Biliminden bu konuda da yararlanmak mümkündür. Bu İstatistiki tahmin modellerinin en uygun sonuçları verebilmesi için her havzanın farklı karakteristiklerinin dikkate alınmasında büyük fayda vardır. Bunun yanısıra tahsisi talep eden kurum tarafından ölçülen debi değerlerinin güvenilirliği ve uzunluğu ile geçmiş yağış ve akış verilerinin su alma noktasını karakterize etme özellikleri ve güvenilirlikleri model sonuçlarını doğrudan etkileyecektir.
Su alma noktasının yer aldığı havzaya göre kullanılacak istatistiki model de bu sonuçların en güvenilir şekilde elde edilmesini sağlayacak olan çok önemli bir husustur.
2.Hidroloji Raporunda Talep Edilen Debi Hesabı ve Tahmini
Hidroloji Raporunda DSİ Etüt Planlama ve Tahsisler Dairesi Başkanlığı tarafından talep edilen husulardan debinin hesabı ve/veya tahmini ile ilgili olanlar dispozisyonun su temini bölümünde belirtilmiştir. Bu bölüm aşağıda verilmiştir;
Su Temini
Proje yerlerinin su temini çalışmalarında kullanılan Akarsu Gözlem İstasyonlarına (AGİ) ait karakteristik bilgiler ve akım değerlendirme periyotları,
AGİ'lerin gözlenmiş kendi akım değerleri ile istatistiksel yöntemlerle hesaplanarak tamamlanmış akım değerleri, (Grafikler ve denklemler de eklenecek)
AGİ'lerin akım değerlerinden faydalanılarak hesaplanan su alma yeri günlük akım değerleri (l/s ya da m3/s olarak)
AGİ'lerin akım değerlerinden faydalanılarak hesaplanan su alma yeri aylık maksimum minimum akım değer
Su talep yeri günlük ortalama debi değerlerinin "Debi-Süreklilik" eğrisi verilir. Su teminleri ıslak ve kurak dönemleri kapsayacak periyotlarda (en az 10 yıllık) ve güncel olmalıdır.
4 Yüzey Sularında su temini
-Su alınmak istenen noktanın su temin hesapları için hidrolojik açıdan mevcut Akım Gözlem İstasyonları (AGİ) yeterli ise bu istasyon verileri kullanılacak. - Su alınmak istenen noktanın su temin hesapları için, hidrolojik açıdan mevcut AGİ’ler yeterli değil ise, su alınmak istenen noktada ve hidrolojik olarak benzerlik gösteren mevcut bir AGİ’de eş zamanlı olarak en az bir yıl (her ay en az bir ölçüm olmak üzere) ölçüm yapılarak su temin değerleri hesaplanacaktır. - Su alınmak istenen noktaya ilişkin, günlük ortalama akımlar, aylık ortalama akımlar, aylık en büyük akım değerleri, aylık en küçük akım değerleri (l/s ya da m³/s) verilecektir. - Debi süreklilik eğrisi günlük akımlar kullanılarak hesaplanacak ve değerleri tablo ve grafik olarak verilecek.
Kaynak Sularında Su Temini
- Su alınmak istenen noktanın su temin değerlerini ortaya koyacak ölçümler yok ise, kaynağa ilişkin öncelikli olarak tam bir yıl periyodunu kapsayacak şekilde, Haziran Temmuz, Ağustos, Eylül, Ekim ayları olmak üzere en az 8 ölçüm yapılacaktır. Ölçümler, geçmiş iklim verileri kullanılarak uzun süreli (ıslak ve kuru dönemleri kapayacak) akım değerleri hesaplanacak. - Debi süreklilik eğrisi (Kaynak sularında debi süreklilik eğrisi aylık akımlar ile hesaplanarak çizilebilir) değerleri tablo ve grafik olarak verilecek.
Doğal Göllerden Su Temini
Doğal göllerden yapılacak su talepleri de yüzey sularındaki gibi hesaplamalar gibi hesaplanacak olup göl işletmesi yapılacaktır.
Mevcut Su Yapılarından Su talebi
Mevcut su yapılarından su alınacak ise, su yapısına ilişkin fiziksel karakteristikler belirtilecek ve alınacak suyun su yapısı amacındaki oranlara göre değişik oluşturup olmayacağı güncel işletme çalışması ile hesaplanarak ortaya konacaktır.
3. İstatistik Modeller:
1-Uzun dönem akım verileri veya yağış,sıcaklık, buharlaşma gibi meteorolojik verilerle öncelikle havza bölgesi için en az 20-25 yıllık bir perspektifte bölgenin iklim değişikliğinden ne derece etkilendiği araştırılmalıdır. Bu aşamada kullanılacak yöntemler, klasik ve modern zaman serileri analizi, Çok değişkenli istatistik yöntemler,Çok değişkenli regresyon analizleri ve çeşitli olasılık dağılım modelleri olabilir. Böylelikle havza bölgelerinin su arz ve talebine yönelik olarak gelecek dönemler için risk haritaları düzenlenebilir.
Talep edilen suyun kaynağının yüzey veya yer altı suyu olması farklı tahmin yöntemi tercih edilmesini gerektirebilir. Bunun yanısıra su talebi yapılan noktada gerçekleştirilen ölçüm değerlerinin istatistik yöntemlerle açıklanamaması gibi sorunlarla da karşılaşılabilir. Örneğin yeraltı suları için elde edilen debi ölçümlerinde mevsimsel değişkenliğe genellikle rastlanmaz.
Ortalama debi etrafında sapmanın az olması, regresif bir yöntemin kullanılarak elde edilen geçmiş on yıllık tahminler istatistiksel anlamda güvenirlilik ve geçerlilik sorunları ortaya
5
çıkarır. Bu da verinin kantitatif yöntemlere uymaması sorununu doğurmakta, buna karşılık su kullanımını etkileyen çevresel faktörlerinde dahil edildiği kalitatif değişkenlerle çalışılan modelleri zorunlu kılmaktadır.
Korelasyon ve Regresyon Analizi
X ve Y gibi iki rastgele değişkenin aynı gözlem sırasında (örneğin aynı anda) aldıkları değerler arasında bir ilişki varsa bu iki değişken arasında bir korelasyon bulunduğu söylenir.
Değişkenler rastgele karakterde olduklarına göre aralarındaki bağıntı da deterministik bir bağıntı değildir. Yani X (bağımsız) değişkeninin aldığı değer bilindiğinde Y (bağımlı) değişkeninin alacağı değer kesin olarak belirlenemez; göz önüne alınmayan diğer etkenlerin etkisiyle Y az çok farklı değerler alabilir. X ye Y arasındaki ilişkinin kuvvetine göre söz konusu bağıntı bir uçta fonksiyonel (deterministik) bağımlılık ile diğer uçta tam bağımsızlık halleri arasında değişik görünümler alabilir. İki rastgele değişken arasında bir korelasyon bağıntısı bulunduğunda bu bağıntıyı ifade eden matematik denklemine regresyon denklemi denir (Şekil 1).
Regresyon analizinin aşamaları:
1.Korelasyon bağıntısının tipinin seçilmesi
2.Korelasyon bağıntısının derecesini ölçen parametrelerin hesabı
3.Parametrelerin hesaplanan değerlerinin anlamlı olup olmadığının araştırılması 4.Regresyon denkleminin parametrelerinin hesabı Korelasyon katsayısının hesabı
Şekil 1. Regresyon doğrusu denklemi
Y’nin X’e göre regresyon doğrusunun denklemi: y=a+bx a ve b regresyon katsayıları en küçük kareler metoduyla;
6 Zaman serileri
Bir değişkenin belirli sabit zaman artışlarında aldığı değerleri gösteren grafiğe zaman serisi denir. Hidrolojide en sık kullanılan değişkenler yağış, su seviyesi ve akış debisidir. Bir akarsu akış debisinin zamanla değişimini gösteren grafik debi zaman serisi adını alır. Örnek bir zaman serisi Menge barajına gelen su değişkeni için Şekil 2 de gösterilmiştir.
Şekil 2. Menge barajı aylık gelen su debileri.
Zaman serileri değişkenlerin istatistiksel özellikleri hakkında görsel olarak bir bilgi sağlar.
Örneğin serinin periyodikliği ve düzenliliği hakkında ilk bakışta bir izlenim sağlanabilir. Bir sıcaklık zaman serisinde mevsimsek sıcaklık değişiklikleri bariz bir şekilde görülürken, bir debi serisinde bu değişimler her zaman açık olmayabilir. Debi zaman serileri de kendi arasında farklılıklar gösterebilir. Bir nehrin debi verileri rastgele salınımlar gösterirken diğer bir nehir daha düzenli verilere sahip olabilir. Ayrıca rastgele salınım yapıyor gibi görünen bir zaman serisinin ardında düzenli salınmaların da olduğu gelişmiş veri işleme teknikleri ile bazı hallerde görülebilir. Yüksek ve düşük frekanslı salınımları incelemek verinin görünen yüzünün altındaki düzenli işleyişi görmek açısından önemlidir. Bu karakteristik frekanslar dalgacık analizi gibi yöntemler ile bulunabilmektedir. Zaman serisi analizinde en sık kullanılan katsayı oto korelasyon sayısıdır. Bu katsayı önceki değer ile bir sonraki değer arasındaki ilişkinin derecesini gösteren bir katsayıdır. 1 ile -1 arasında değerler alır. Bu katsayının 1’ e yaklaşması kuvvetli, 0’ a yaklaşması zayıf ve -1’e yaklaşması kuvvetli ters bir ilişkinin olduğunu gösterir. Adım aralıklarına (lag) göre oto korelasyon katsayısı da değişir.
Otokorelasyon katsayısının adım aralıklarına göre değişimini gösteren grafiğe otokorelasyon fonksiyonu denir. Bu fonksiyondan en kuvvetli ilişkinin hangi adım aralıkları için olabileceği görülebilir. Menge barajı gelen su debileri için otokorelasyon fonksiyonu Şekil 3’ de gösterilmiştir.
7
Şekil 3. Menge barajı gelen su debisi otokorelasyon fonksiyonu (korelogram) Şekil 3’den de görülebileceği gibi en iyi korelasyon katsayısı 1-ay adım aralığı için mevcuttur. Adım aralıkları arttıkça korelasyon katsayısı değerleri de düşmektedir.
Zaman serisi tahmin yöntemleri
Zaman serileri için bir çok modelleme yöntemi geliştirilmiştir. Bu modelleme yöntemlerinde esas mantık herhangibir anda ölçülen veriler ile ondan önce ölçülmüş veriler arasında ilişki kurabilmektir. Burada zaman adım aralıkları önem taşımaktadır. Hidrolojide zaman çözünürlüğü 1 gün ile 1 yıl arasında değişmektedir. Örneğin günlük ölçüm yapılan debi değerleri olabileceği gibi aylık ölçüm alınan debi değerleri de olabilir. Kısa dönemli tahminler Kısa dönemli tahminlerde bir adım sonraki değer önceki değerler kullanarak tahmin edilmeye çalışılmaktadır. Bu noktada önemli olan bir sonraki adımın ölçülmüş değerlerdenmi yoksa tahmin edilmiş değerdenmi tahmin edileceğidir. Tabiki tahmin yaparken tahmin edilmiş değerleri kullanmak model doğruluğunu düşürecektir. Modelleme yöntemi olarak en sık otoregressive süreçler kullanılmaktadır. Burada model şimdiki ve önceki değerler arasında korelasyon ölçülerek yapılmaktadır. Örnek bir model matematiksel olarak aşağıda gösterilmiştir.
Q(t) = a*Q(t-1) + b*Q(t-2) + e
Burada Q(t) t anındaki değeri, Q(t-1) ve Q(t-2) sırasıyla t-1 ve t-2 anındaki değerleri, a ve b model katsayılarını ve e ise hata terimini göstermektedir.
Menge barajı gelen su debileri için kurulan zaman serisi modeli aşağıda verilmiştir.
Q(t) = -0,8676*Q(t-1) + 0,0506*Q(t-2) + e Bu model ile iki önceki debi değerlerinden şimdiki değerler tahmin edilebilir. Tahmin sonuçları Şekil 4’ de gösterilmiştir.
8
Şekil 4. Menge Barajı gözlem debi değerleri ve zaman serisi modeli
Gözlem ile tahmin değerleri arasındaki fark hatayı göstermektedir. Hatayı ölçmede kullanılan yöntemlerden birisi korelasyon katsayıdır. Korelasyon katsayısı, iki nicel değişken arasındaki ilişkinin derecesini ve yönünü belirlemek için r ile gösterilen Pearson korelasyon katsayısı veya basit korelasyon katsayısı şeklinde hesaplanır. Bu katsayı, -1≤ r ≤1 aralığında değer alır.
Pozitif korelasyon katsayısı değişkenlerden birinin değeri arttığında diğerinin de değerinin arttığını; negatif korelasyon katsayısı ise değişkenlerden birinin değeri artarken diğerinin değerinin azaldığını belirtir. r = ± 1 olduğunda, söz konusu iki değişken mükemmel/tam ilişki içindedir. Buna karşılık r = 0 olması iki değişkenin hiçbir ilişki içinde olmadıklarını gösterir. r -0.50 ya da +0.50 etrafında bir değer aldığında ise değişkenler arasında orta düzeyli bir ilişkinin varlığından söz edilir. Korelasyon en az iki değişken için tanımlansa da, bir değişkenin kendisi ile korelasyonu +1’dir. Burada Menge debi değerleri tahmini için korelasyon katsayısı 0.571 çıkmaktadır.
Uzun süreli tahminler
Bazı durumlarda kısa süreli tahminler yerine uzun bir dönemi tahmin etmek gerekebilir.
Örneğin önümüzdeki 5 yılın günlük akım değerlerini tahmin etmek gibi. Bu tür uzun dönemli bir tahmin için önceki verilere dayanan modellerden ziyade fiziksel modeller ile yapılabilmektedir. Son zamanlarda geliştirilen genel sirkülasyon modellerin (GSM) ile iklim projeksiyonları yapabilmektedir. GSM çıktıları, gelecekteki iklim değişikliğinin ve etkisinin araştırılmasında oldukça yararlı olup, verilere ulaşımı kolaydır. Ancak, genelde düşük çözünürlükte çalıştırıldıkları için kıta ölçeğinde anlamlı olmakla birlikte, ülke, havza, tarım alanları gibi bölge ölçeğinde ayrıntı içermez ve bu yüzden bölgesel iklim değişikliği çalışmaları için yetersiz kalırlar.
Bu tür problemleri aşmak için GSM çıktıları ölçek küçültülerek (downscaling) daha yüksek çözünürlüklü iklim verileri elde edilir ve bu yolla özellikle iklim değişikliğinin etkilerinin araştırılması imkanı ortaya çıkar. Dinamik ölçek küçültme yönteminde, bölgesel bir iklim modeli, atmosfer ve yüzeyin başlangıç ve sınır şartlarını GSM çıktılarından alarak daha yüksek çözünürlüklü iklim verileri üretir. Oluşturulan yüksek çözünürlüklü bölgesel iklim
9
değişikliği projeksiyonları, tarım, ormancılık, su kaynakları ve turizm gibi sektörlerde iklim değişikliğinin etkilerini araştırmada oldukça önemlidir. Önümüzdeki 2100 yılına kadar yağış, sıcaklık gibi parametreler günlük çözünürlükte tahmin edilebilmektedir. Sonra hesap düğüm noktaları için elde edilen yağış değerleri istenilen noktaya alt ölçeklendirilerek projeksiyon verileri elde edilir (Şekil 5).
Şekil 5. Havza yüzeyinde düzenli atmosferik şebeke (Özger ve diğ. 2014.)
Şekil 6. Referans periyodundaki gözlem ve simülasyon yıllık maksimum yağış zaman serisi (Özger ve diğ. 2014.)
10
Şekil 7. 3 nolu hücrede referans periyodundaki gözlem ve iklim modelinden elde edilen aylık maksimum yağış verileri (Özger ve diğ. 2014)
Projeksiyon verileri kullanılmadan önce gözlem verisi olan bir periyod için test edilir. Eğer doğrulama sonucu belli hata kriterlerini sağlıyorsa bu model ileriyi tahmin etmede kullanılabilecektir.
Örnek Çalışma
Su tahsisi çalışmalarında en az 10 yıllık periyodu kapsayan su potansiyeli gerektiğinden su alma noktasında ölçülen 10 aylık müteferrik akımlar, proje alanını etkileyen bir meteoroloji istasyonunun aylık toplam yağışlarından yararlanılarak Çoklu Gecikmeli Regresyon analizi tekniği ile geriye doğru uzatılmıştır. Çoklu regresyon analizinde, çeşitli denemeler sonucunda aşağıdaki regresyon denklemi seçilmiştir.
Qi = aTOP12_1 + bTOP12_2+ Sabit Qi = i. Aydaki müteferrik debi (litre/saniye)
TOP12_1 = i-1.aydan itibaren geriye doğru 12 aylık toplam yağış (mm) TOP12_2 = i-2.aydan itibaren geriye doğru 12 aylık toplam yağış (mm)
İstatistik çalışmalar sonucunda yukarıdaki regresyon denkleminin parametreleri SPSS İstatistik Paket porogramı ve Excel ile hesaplanan değerler kullanılarak
Qi = -0,004TOP12_1+0,003TOP12_2 + 3.622 ; R = 0,890 regresyon modeli elde edilmiştir.
Bu modelden tahmin edilen 2014 yılına ait müteferrik debiler ile gerçek ölçüm değerleri Şekil 8’de verilmiştir. Tahmin modelimizin toplam açıklanabilirliği % 80 cıvarındadır. Ayrıca modeldeki herbir parametrede % 95 olasılıkla anlamlı bulunmuştur.
11
Şekil 8. Ölçülen debiler ve modelden elde edilen değerler
Şekil 8 den de görüldüğü gibi, ölçüm değerleri ile model sonuçları birbirine oldukça yakındır.
Bu uygun model yardımıyla ve en yakın meteoroloji istasyonunun yağışları (Şekil 9) kullanılarak kaynak yerindeki 10 aylık müteferrik akımlar belirlenen süre için uzatılmıştır..
Şekil 9. Yıllık Toplam Yağışlar (m3/s)
DSİ’nin Hidrolojik Etüt Raporu Dispozisyonuna Bazı Ek Öneriler
DSİ Genel Müdürülüğü tarafından hazırlanmış olan Hidrolojik Etüt Raporu dispozisyonu oldukça kapsamlı ve talep edilenleri net olarak açıklayan bir doküman olmuştur. Bu
12
dokümanın su tahsislerinin yapılması ve havza yönetim planlarının hazırlanması sürecinde teknik ve hukuki açılardan hiçbir eksikliğe olanak tanımaması için aşağıdaki hususların da yer almasında fayda görülmektedir.
1. Raporun isminin Hidrolojik Etüt Raporu yerine “Hidroloji Raporu” olması uygun olacaktır.
2. Son 25 yıllık periyotta su alma bölgesine en yakın MGİ nundaki iklim verileri kullanılarak sıcaklık,yağış değişimi grafiklerinin rapora eklenmesi ve değişim eğilimi konusunda bir analiz yapılması uygun olacaktır.
3. DSİ ‘nin Su Tahsisi Ya Da Su Kullanım İzni Taleplerinde İzlenmesi Gereken Yol dokümanında “Yüzey sularından gelecek taleplerde, su değerleri mevcut AGİ’ler ile hesaplanamıyor ise, yerinde yapılacak yeterli (en az bir yıllık) ölçüm değerleri ile hidrolojik benzerlik gösteren AGİ yardımıyla hesaplanacaktır.” denmektedir. Bu cümledeki “yeterli (en az bir yıllık) olçüm değeri” yerine “ayda en az bir kez olmak üzere en az bir su yılını kapsayacak ölçüm değeri “ ibaresinin yer alması daha uygun olacaktır.
4. DSİ ‘nin Su Tahsisi Ya Da Su Kullanım İzni Taleplerinde İzlenmesi Gereken Yol dokümanında “Kaynak sularından gelecek taleplerde ise, baz akımı belirlemek amacıyla, bir yılda en az 8 ölçüm (öncelikli olarak, Haziran, Temmuz, Ağustos, Eylül, Ekim aylarını kapsayacak şekilde yıllık periyot içerisinde değişik aylarda yapılmış) yapılması sağlanarak, geçmiş iklim verileriyle değerlendirilerek
hesaplanacaktır.” denmektedir. Burada en az denmesine rağmen uygulamada genellikle daha fazla ölçüm yapılmadığı bilinmektedir.Bunun yanısıra ayda bir yapılan anlık
ölçümler aylık ortalama akımı karakterize etmeyebilir.Bu nedenle öncelikle bu ölçümün hidrolik koşullara en uygun ölçüm savakları veya ölçüm sistemleri ile yapılması gereğinin belirtilmesi uygun olacaktır. Bu durumda verilerin istenilen sıklıkta günlük haftalık veya aylık olarak yeterli ve sağlıklı olarak toplanması mümkün olacaktır.
5. Raporda “Rapordaki sonuçların havzanın karakteri ve hidrololjik koşulların
değişebileceğini dikkate alınarak ileriki yıllarda revize edilmesi gerekebilir “ibaresisinin yer alması uygun olacaktır.
KAYNAKLAR
DSİ - Etüt Planlama ve Tahsisler Dairesi Başkanlığı - Hidrolojik Etüt Raporu Dispozisyonu DSİ Ankara
Bayazıt, M. 1999. Hidroloji. İTÜ Matbaası, İstanbul.
Özger, M. ve diğ. (2014). Rize Il Sınırlarında Bulunan Su Havzalarının Taşkın Risk Tayini:
İklim ve Hidrolojik Modellere Göre Mevcut ve Gelecekteki Durum. 112Y204 no’lu Tübitak Projesi, 2. Gelişme Raporu
Özger, M., Mishra, A. K.; and Singh, V. P. 2011. Scaling Characteristics of Precipitation Data over Texas, Journal of Hydrologic Engineering, 16 (12), 1009-1016.
