II. International Applied Statistics Conference (UYIK-2021), Tokat, Türkiye, 29 Haziran - 02 Temmuz 2021, cilt.1, sa.1, ss.1-9
Su yapılarının tasarım aşamasında, farklı frekanslarda gerçekleşmesi muhtemel yağış şiddeti
değerlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu değerlerin hesabı için şiddet-süre-frekans bağıntısının elde
edilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Kayseri iline ait uzun süreli standart zamanlara ait
en büyük yağış değerleri yardımıyla yağış şiddetinin hesaplanabileceği bir denklem elde edilmiştir.
Yağış şiddeti, yağış süresi ve frekansın bir fonksiyonu olarak tasarlanmıştır. Denklem oluşturma işlemi
ise Genetik Programlama (GP) yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Kayseri istasyonuna ait veriler
ile oluşturulan denklem Nevşehir, Niğde ve Yozgat istasyonlarında test edilmiştir. Gözlenen ve tahmin
edilen yağış şiddeti değerleri ortalama karesel hata (OKH) ve Verimlilik Katsayısı (NSE) ölçütleri ile
değerlendirilmiştir. Kayseri istasyonuna ait OKH ve NSE değerleri sırasıyla 0.004 ve 0.99 olarak
hesaplanmıştır. Nevşehir istasyonuna ait OKH ve VK değerleri sırasıyla 0.028 ve 0.91, Niğde
istasyonuna ait OKH ve NSE değerleri sırasıyla 0.067 ve 0.76 son olarak Yozgat istasyonu için OKH ve
NSE değerleri sırasıyla 0.027 ve 0.95 olarak hesaplanmıştır. Çalışmada ayrıca literatürde bulunan
ampirik denklemlerden biri karşılaştırma için kullanılmıştır. Ampirik denklemin parametrelerinin
optimizasyonu ise Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. GP ile elde
edilen denklemin PSO yardımıyla optimize edilen denklemlere nazaran daha başarılı tahminlerde
bulunduğu saptanmıştır.
Rainfall intensity values at different frequencies are required to design the water structures. Thus,
obtaining the intensity-duration-frequency relationship has vital importance. In this study, an equation
was obtained in which the rainfall intensity can be calculated with the help of the intensity-durationfrequency values of long-term standard periods of Kayseri. Rainfall intensity is designed as a function
of both rainfall duration and frequency. Genetic programming (GP) was used to generate the equation
and obtained equation validated with the data taken from other stations in the region, such as Nevşehir,
Niğde and Yozgat. The observed and predicted rainfall intensity values were evaluated with two different
performance indicator, namely mean square error (MSE) and coefficient of efficiency (NSE) criteria.
For Kayseri station, the MSE and NSE are calculated as 0.004 and 0.99, respectively. Also, the MSE
and NSE values obtained for Nevşehir and Niğde stations are 0.028 and 0.91, and 0.067 and 0.76,
respectively, while for Yozgat station, MSE was determined as 0.027 and NSE was found as 0.95.
Furthermore, one of the empirical equations in the literature was used to perform a comparison. The
parameter optimization for the empirical equation was carried out using particle swarm optimization (PSO). Finally, it was concluded that the equation obtained with GP has higher accuracy than the
obtained equation with the help of PSO.