Bursa kentinde su kıtlığının iklim değişikliği ve nüfus senaryoları açısından makine öğrenmesi kullanılarak incelenmesi
Date
2022-07-27
Authors
Coşkun, Semanur
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Bursa Uludağ Üniversitesi
Abstract
Küresel iklim değişikliği ile birlikte iklimsel sistemlerin ve onların alt sistemlerindeki birçok parametrenin hem alansal hem de zamansal açıdan ortalama ve uç koşullarında değişiklik beklenmektedir. Araştırmalar iklimin küresel ölçekte değişmekte olduğunu gösterir, ancak Akdeniz havzası iklim değişikliği açısından sıcak-bölge (İng. hotspot) olmakla birlikte Türkiye'de iklim değişikliğinden en fazla etkilenecek bölgelerden biridir. Bu açıdan bakıldığında Türkiye'de iklim değişikliği ile birlikte su varlığında ve su kıtlığında bir problem oluşacağı beklenmektedir. Bu kapsamda, iklim değişikliğinin oluşturacağı su kıtlığı ve kuraklıkları anlamak için Marmara Bölgesinde yer alan Bursa İlinin kentsel su ihtiyacını sağlayan barajdaki hacim miktarları ve değerleri belirlenmiştir. Şehir merkezinin su ihtiyacı Doğancı Barajından karşılanmaktadır ve bu bakımdan gelecekteki baraj hacmi için çeşitli projeksiyonlar üretilmiştir. Bunun için ilk olarak dinamik bir şekilde 10 km'ye kadar düşürülmüş RegCM4.4 bölgesel iklim modeli kullanılmıştır. RegCM çıktılarından yola çıkılarak Penman-Monteith metoduna göre çalışma alanının buharlaşma değerleri elde edilmiştir. Daha sonra SCS-CN yağış-akış modeli kullanılarak Doğancı Barajı havzalarına gelen akarsuların akım değerleri gelecek için hesaplanmıştır. Bu değerler elde edildikten sonra makine öğrenmesinde sıklıkla kullanılan Destek Vektör Makinesi (SVM) yöntemiyle referans dönemi için gözlem verisi kullanılarak yağış, buharlaşma ve akım değerleri ile baraj hacmi arasında istatistik model kurulmuştur. Daha sonra baraj hacminin geleceğe ait değerlerini elde etmek için RegCM verileri kullanılarak RCP 4.5 ve RCP 8.5 senaryo temelinde SVM vasıtasıyla baraj hacimleri hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar Standartlaştırılmış Rezervuar İndeksine (SRSI) dönüştürülerek Doğancı Barajı'nın geleceğe ait kurak ve nemli dönemleri ortaya konulmuştur. Doğancı Barajı havzasının kuraklık değerleri belirlendikten sonra su kıtlığının anlaşılması için öncelikle nüfus projeksiyonlarından Aritmetik Büyüme Modeli (İng. Arithmetic Growth Model) ve Üstel Büyüme Modeli (İng. Exponential Growth Model) kullanılarak Bursa kent merkezi nüfusu 2100 yılına kadar tahmin edilmiştir. Bu çalışma sonucunda referans dönemi ile karşılaştırıldığında kuraklıkların arttığı ve kuraklıkların ekstrem koşullarının arttığı belirlenmiştir. RCP 4.5 yakın gelecek senaryosunda kurak döneme gidiş tespit edilmiştir. RCP 4.5 uzak gelecek ve RCP 8.5 yakın gelecek senaryosunda kurak ve nemli dönemler birbirini izlemiştir. RCP 8.5 uzak gelecek senaryosunda kuraklığa gidişat gösterirken sonrasında nemli döneme doğru gidişat göstermiştir. Baraj açısından su kıtlığının belirlenmesi amacı doğrultusunda nüfusa göre suyun oranı belirlenmiştir. Elde edilen hacmin nüfusa oranlanmasıyla kullanılabilir su miktarı ve kişi başına düşen su miktarları hesaplanmıştır. Referans dönemi ile RCP 4.5, RCP 8.5 yakın ve uzak gelecek senaryoları karşılaştırılmıştır. Referans döneminde kişi başına düşen su miktarı 11479 litre iken RCP 4.5 yakın gelecek senaryosunda bu değer 5319 litre olurken RCP 4.5 uzak gelecek senaryosunda 3830 litre'dir. RCP 8.5 yakın gelecek senaryosunda kişi başına düşen su miktarı 5514 litre iken RCP 8.5 uzak gelecek senaryosunda 3770 litre olarak belirlenmiştir. Kişi başına düşen su miktarı referans dönemine göre azalmış olup frekanslarının azaldığı tespit edilmiştir. Referans dönemine göre barajdaki hacim miktarlarında azalmalar görülmüştür.
With global climate change, changes are expected in the mean and extreme conditions of climatic systems and many parameters in their subsystems, both spatially and temporally. Studies show that the climate is changing on a global scale, but the Mediterranean basin is one of the regions that will be most affected by climate change in Turkey, although it is a hot-spot in terms of climate change. From this point of view, it is expected that there will be a problem in the presence of water and water scarcity with climate change in Turkey. In this context, in order to understand the water scarcity and droughts that will be caused by climate change, the volume amounts and values of the dam that provides the urban water need of Bursa Province in the Marmara Region have been determined. The water needs of the city center are met by the Doğancı Dam, and in this respect, various projections have been produced for the future dam volume. For this, firstly, the RegCM4.4 regional climate model, which is dynamically reduced to 10 km, is used. Evaporation values of the study area were obtained according to the Penman-Monteith method based on the RegCM outputs. Then, the flow values of the streams coming to the Doğancı Dam basins were calculated for the future by using the SCS-CN precipitation-flow model. After these values were obtained, a statistical model was established between precipitation, evaporation and flow values and dam volume by using the observation data for the reference period with the Support Vector Machine (SVM) method, which is frequently used in machine learning. Then, dam volumes were calculated by SVM on the basis of RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios using RegCM data to obtain future values of dam volume. The results obtained were converted into the Standardized Reservoir Index (SRSI) and the future dry and humid periods of the Doğancı Dam were revealed. After determining the drought values of the Doğancı Dam basin, the population of Bursa city center was estimated until 2100 by using the Arithmetic Growth Model and the Exponential Growth Model, which are among the population projections, in order to understand the water scarcity. As a result of this study, it was determined that droughts increased and extreme conditions of droughts increased when compared with the reference period. In the RCP 4.5 near future scenario, going to the dry period has been determined. In the RCP 4.5 distant future and RCP 8.5 near future scenario, dry and humid periods followed each other. While RCP 8.5 showed a trend towards drought in the far future scenario, it then showed a trend towards a humid period. In line with the aim of determining the water scarcity in terms of the dam, the ratio of water to the population was determined. The amount of usable water and the amount of water per capita were calculated by dividing the volume obtained by the population. The reference period and RCP 4.5, RCP 8.5 near and far future scenarios were compared. While the amount of water per capita was 11479 liters in the reference period, this value is 5319 liters in the RCP 4.5 near future scenario, while it is 3830 liters in the RCP 4.5 distant future scenario. While the amount of water per capita is 5514 liters in the RCP 8.5 near future scenario, it is determined as 3770 liters in the RCP 8.5 far future scenario. The amount of water per capita has decreased compared to the reference period, and it has been determined that their frequency has decreased. Compared to the reference period, decreases were observed in the volume amounts in the dam.
With global climate change, changes are expected in the mean and extreme conditions of climatic systems and many parameters in their subsystems, both spatially and temporally. Studies show that the climate is changing on a global scale, but the Mediterranean basin is one of the regions that will be most affected by climate change in Turkey, although it is a hot-spot in terms of climate change. From this point of view, it is expected that there will be a problem in the presence of water and water scarcity with climate change in Turkey. In this context, in order to understand the water scarcity and droughts that will be caused by climate change, the volume amounts and values of the dam that provides the urban water need of Bursa Province in the Marmara Region have been determined. The water needs of the city center are met by the Doğancı Dam, and in this respect, various projections have been produced for the future dam volume. For this, firstly, the RegCM4.4 regional climate model, which is dynamically reduced to 10 km, is used. Evaporation values of the study area were obtained according to the Penman-Monteith method based on the RegCM outputs. Then, the flow values of the streams coming to the Doğancı Dam basins were calculated for the future by using the SCS-CN precipitation-flow model. After these values were obtained, a statistical model was established between precipitation, evaporation and flow values and dam volume by using the observation data for the reference period with the Support Vector Machine (SVM) method, which is frequently used in machine learning. Then, dam volumes were calculated by SVM on the basis of RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios using RegCM data to obtain future values of dam volume. The results obtained were converted into the Standardized Reservoir Index (SRSI) and the future dry and humid periods of the Doğancı Dam were revealed. After determining the drought values of the Doğancı Dam basin, the population of Bursa city center was estimated until 2100 by using the Arithmetic Growth Model and the Exponential Growth Model, which are among the population projections, in order to understand the water scarcity. As a result of this study, it was determined that droughts increased and extreme conditions of droughts increased when compared with the reference period. In the RCP 4.5 near future scenario, going to the dry period has been determined. In the RCP 4.5 distant future and RCP 8.5 near future scenario, dry and humid periods followed each other. While RCP 8.5 showed a trend towards drought in the far future scenario, it then showed a trend towards a humid period. In line with the aim of determining the water scarcity in terms of the dam, the ratio of water to the population was determined. The amount of usable water and the amount of water per capita were calculated by dividing the volume obtained by the population. The reference period and RCP 4.5, RCP 8.5 near and far future scenarios were compared. While the amount of water per capita was 11479 liters in the reference period, this value is 5319 liters in the RCP 4.5 near future scenario, while it is 3830 liters in the RCP 4.5 distant future scenario. While the amount of water per capita is 5514 liters in the RCP 8.5 near future scenario, it is determined as 3770 liters in the RCP 8.5 far future scenario. The amount of water per capita has decreased compared to the reference period, and it has been determined that their frequency has decreased. Compared to the reference period, decreases were observed in the volume amounts in the dam.
Description
Keywords
İklim değişikliği, Makine öğrenmesi, Su kıtlığı, Bursa, Kent nüfusu, Climate change, Machine learning, Water scarcity, Urban population
Citation
Coşkun, S. (2022). Bursa kentinde su kıtlığının iklim değişikliği ve nüfus senaryoları açısından makine öğrenmesi kullanılarak incelenmesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Bursa Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.