ÇORUH HİDROLOJİK HAVZASINDA YILLIK YAĞIŞ VERİLERİNİN İSTATİSTİKSEL MODELLEMESİ



Benzer belgeler
ÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ

MOCKUS HİDROGRAFI İLE HAVZA & TAŞKIN MODELLENMESİNE BİR ÖRNEK: KIZILCAHAMAM(ANKARA)

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET

KÖPRÜÇAY YILLIK AKIM VERİLERİNE UYGUN OLASILIK DAĞILIM FONKSİYONU VE KURAKLIK ANALİZİ

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

13. Olasılık Dağılımlar

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

Türkiye deki En Büyük Taşkınların Zarf Eğrileri *

Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

HİDROLOJİ Doç.Dr.Emrah DOĞAN

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

EME Sistem Simülasyonu. Girdi Analizi Prosedürü. Olasılık Çizgesi. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Dağılıma İyi Uyum Testleri Ders 10

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar Ön Koşul Dersin Dili

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

AKIM GÖZLEM İSTASYONLARININ TAŞKIN ÖLÇÜMLERİNİN OLASILIK DAĞILIMLARI

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

İçindekiler. Ön Söz... xiii

Burr Dağılımı Kullanılarak Rüzgar Enerjisi Potansiyeli Tahmini

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

FIRAT HAVZASI AKIMLARINDA GÖRÜLEN TRENDLERİN NEDENLERİNİN ARAŞTIRILMASI

Salihli Yöresinde Sulama Açısından Kuraklık Analizi

ÇORUH NEHRİ GENEL GELİŞME PLANI BOYKESİTİ

BÖLÜM 1 GİRİŞ: İSTATİSTİĞİN MÜHENDİSLİKTEKİ ÖNEMİ

İstatistik ve Olasılık

Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler

Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı

rasgele değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonu,

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

The Study of Relationship Between the Variables Influencing The Success of the Students of Music Educational Department

Olasılık ve Normal Dağılım

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

ÖZET Doktora Tezi ANKARA DA MEYDANA GELEN YAĞMURLARIN L MOMENT YÖNTEMLERİ İLE BÖLGESEL FREKANS ANALİZİ Alper Serdar ANLI Ankara Üniversitesi Fen Bilim

istatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

SUSURLUK HAVZASI NDA M. KEMAL PAŞA ÇAYI NIN AYLIK AKIMLARININ OTOREGRESİF HAREKETLİ ORTALAMA (ARMA) MODELİ

Girdi Analizi. 0 Veri toplama 0 Girdi sürecini temsil eden olasılık dağılımı belirleme. 0 Histogram 0 Q-Q grafikleri

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

FİNANSAL RİSK ANALİZİNDE KARMA DAĞILIM MODELİ YAKLAŞIMI * Mixture Distribution Approach in Financial Risk Analysis

İstatistik ve Olasılık


İstatistik ve Olasılık

2018 İKİNCİ SEVİYE AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME 12 MAYIS 2018

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

IE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 6 : R A S S A L R A K A M Ü R E T I M I

LOGİSTİC DAĞILIM VE RANDOM SAYI ÜRETİMİ

Konum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan

BİYOİSTATİSTİK Bazı Olasılık Dağılışları Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012)

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER


Aydın Yöresinde Sulama Yönünden Kuraklık Analizi 1

SIRA İSTATİSTİKLERİ VE UYGULAMA ALANLARINDAN BİR ÖRNEĞİN DEĞERLENDİRMESİ

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH

Hazırlayan. Ramazan ANĞAY Kİ-KARE TEST İSTATİSTİĞİ

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

İstatistik ve Olasılık


MARMARA COĞRAFYA DERGİSİ SAYI: 17, OCAK , S: İSTANBUL ISSN: Copyright 2008

İstatistik ve Olasılık

Probability Density Function (PDF, Sürekli fonksiyon)

ÖNSÖZ. Yüksek lisans eğitimim ve tez çalışmam süresince bana sürekli yol gösteren danışmanım Sn. Doç. Dr. Bihrat Önöz e teşekkürü bir borç bilirim.

Rasgele Sayı Üretme. Rasgele Sayıların Özellikleri. İki önemli istaiksel özelliği var :

Beklenti Anketi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama

YÜZEYSULARI ÇALIŞMA GRUBU

İstatistik ve Olasılık

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

Gediz Havzası Yağışlarının Stokastik Modellemesi

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Bahar Dönemi 13 Mart 2014

Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama. Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

Ki- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

RASTGELE SAYI ÜRETİMİ VE UYGULANAN TESTLER HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ DÖNEM SONU SINAV SORULARI

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Herhangi bir oranın belli bir değere eşit olmadığını test etmek için kullanılır.

Transkript:

PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 3 : 9 : 3 : 33-37 ÇORUH HİDROLOJİK HAVZASINDA YILLIK YAĞIŞ VERİLERİNİN İSTATİSTİKSEL MODELLEMESİ Reşat ACAR Atatürk Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, 54/Erzurum Geliş Tarihi :.. ÖZET Hidrolojik bir sistemdeki girdiler rasgele karakterdedir. Bu rasgele karakter, sistemin girdisi olan yağışın rasgele olmasından kaynaklanır.yağışın rasgele karakteri, belirlenecek bir olasılık dağılım fonksiyonu ile ifade edilmelidir. Olasılık dağılım fonksiyonunun belirlenmesi ile istatistik karar verme kolaylaşmaktadır. Bu çalışmada Çoruh hidrolojik havzasındaki 34 adet yağış gözlem istasyonuna ait yıllık toplam yağış değerlerinin, model olarak en uygun olasılık dağılım fonksiyonları belirlenmiştir. Modelin uygunluğu, hem nonparametrik testler olan Kolmogorov-Smirnov ve Ki-kare testi, hem de grafik yöntemlerle analiz edilmiştir. Bazı istasyonlar en iyi normal dağılıma, bazıları ise en iyi lognormal dağılıma uymuştur. Yağışlı istasyonların bazıları lognormal dağılıma daha iyi uyarken, az yağış alan istasyonlar ise normal dağılıma daha iyi uymuşlardır. Anahtar Kelimeler : Yağış, Frekans analizi, Normal dağılım STATISTICAL MODELLING OF ANNUAL PRECIPITATION RECORDS IN ÇORUH HYDROLOGIC BASIN ABSTRACT Inputs in a hydrologic system are random characteristics. This randomness is due to precipitation which is random. This randomness of precipitation must be stated with a statistical distribution function. Determining of the probability distribution function will be easy by statistical decision making. In this study, it was determined the best fit probability distribution function of annual precipitation records of Çoruh hydrologic basin. There are 34 raingauge stations distributed fairly uniform in the basin. The best fit of the model investigated both graphically and using Kolmogorov Smirnov, Chi-Square which are nonparametric tests. While set of the data obtained from some stations have best fitted to normal distribution well, whereas some of them have fitted to lognormal distribution. Some of the rainy stations have fitted to normal distribution, whereas some dry stations have fitted lognormal distribution. Key Words : Precipitation, Frequency analysis, Normal distribution. GİRİŞ Hidrolojik çevrimin önemli elemanlarından birisi yağıştır. Su kaynakları planlamasında su miktarının bilinmesi öncelikli ve önemli bir aşamadır. Yağış istasyonlarında ölçülen yağış verilerinin istatistik analizi planlama aşamasına temel oluşturur. Aylık ve yıllık toplam yağış verileri zaman içinde değişiklikler göstererek trendleri oluşturur ve aylara göre mevsimleri belirler. Bu yağış miktarlarının değişimi frekans analizi ile incelenebilir. Yağış miktarlarının istatistiksel olarak incelenmesi geriye dönük olarak fikir vermesinin yanısıra ileriye dönük tahminlerin yapılmasında da önemlidir. Yıllık toplam yağışların frekans dağılımlarının incelenmesi 33

ve olasılık dağılım fonksiyonlarının belirlenmesi istatistiksel olarak önemlidir ve çoğu istatistik metotların uygulanmasında temel bilgiyi oluşturur. Hidrolojik olayların pek çoğunun bölünmesi tesadüfi etkenlerden dolayı normal bölünmeye yaklaşmaktadır. Normal dağılım ile ana kitle hakkında tahmin yapmak kolaylaştırmaktadır ve istatistik karar teorisinin temelini oluşturmaktadır. Yıllık toplam yağışların normal bölünmeye uygun olup olmadıkları bu çalışmanın esasını oluşturmaktadır. Yapılan çalışmalarda; aylık toplam yağışların lognormal dağılıma ve yıllık toplam yağışların ise normal dağılıma uydukları belirlenmiştir. Bu çalışmalardan örnek verecek olursak; İngiltere Exeter deki yıllık yağışlar normal dağılıma, aylık yağışlar ise lognormal dağılıma uymuşlardır (Rodda, 973). Kuzey Afrika da, yıllık ortalama yağışı 4 mm; Venezüella da, yıllık ortalaması 54 mm; yapılan çalışmalarda aylık yağışlar lognormal dağılıma, yıllık yağışlar ise normal dağılıma uymuşlardır. Diğer bir çalışmada; Şili de, yıllık ortalama yağışı 6 mm, yıllık yağışların normal dağılıma yaklaştığı belirlenmiştir (Shaw, 983). Normal dağılım çarpık olmayan simetrik bir dağılımdır. Hidrolojide kullanılan çarpık dağılımlar; lognormal dağılım, Gumbel ve Gama dağılımları daha çok akış modellerinde kullanılmaktadır, yağış modellerine uymamaktadır (Bayazıt, 996). İstatistik modelin uygunluğu ancak bazı parametrik olmayan uygunluk testleri ile analiz edilebilir. Bu testler Ki-kare testi, Kolmogorov-Smirnov testi ve Outlier (sıradışı) nokta testleridir (Bayazıt, 996). Ki-kare uygunluk testi bir veri örneğinin varsayılan istatistik dağılımı ile bir olasılık dağılımının arasındaki farkın belli bir hata düzeyinde anlamlılığını test eder. Kolmogorov-Smirnov uygunluk testi de, Ki-kare de olduğu gibi; toplumun bilinen bir olasılık yoğunluk fonksiyonunu temsil edip etmediğini test eder. Bu test Ki-kare testine dayanan diğer testlerden daha güçlüdür. Outlier nokta testi ise; bir örneğe ait, seçilen bir anlamlılık düzeyinde güven sınırları ile birlikte çizilen normal dağılım grafiğinde dışarıda kalan noktaların bu örneğe dahil edilip edilemeyeceğini test eder. Bu test verilerin normal dağılıp dağılmadığını da belirler (McCuen, 99). Outlier nokta testlerinde ±3 standart sapma sınırları dışındaki noktalar araştırılır. Bu durumda herhangi bir noktanın sınırların dışında kalma olasılığı yani testin α hatası %-%99.73 = %.7 olacaktır. Ayrıca yağış serilerinin çarpıklık değerleri (C s ) de olasılık dağılım fonksiyonu hakkında iyi bir fikir verir (Köksal, 996).. ÇORUH HAVZASI VE VERİLER Çoruh havzası, Kuzeydoğu Anadolu da Çoruh nehrinin drenaj havzasıdır. Türkiye yüzölçümünün %.5 ini kapsamaktadır. Havzanın yıllık yağış ortalaması 56 mm dir. Karadeniz ve Doğu Anadolu karakteristik iklim bölgelerinin arasında kalan ve iki bölgenin iklimini bünyesinde barındıran bir havzadır (Acar, 997). Bu nedenle havza içerisinde birbirine göre farklı yağış yükseklikleri olan istasyonlar vardır. Örneğin; Muratlı istasyonu yıllık ortalama 59 mm ile en fazla yağış alan istasyon iken, buna karşılık Yusufeli istasyonu yıllık ortalama 35 mm ile en az yağış alan istasyondur. Diğer bazı çok ve az yağışlı istasyonların ortalama yağış yükseklikleri şöyledir: Borçka (mm), Camili (445mm), Uzundere (3mm), Kömürlü (388mm). Bu çalışmada kullanılan yağış istasyonları verilerinin periyotları 5 ile 7 yıl arasında değişmektedir. Veriler EİE ve DSİ den temin edilmiştir. Yağış istasyonlarının bazı istatistik parametreleri Box- Whisker grafiği olarak Şekil de görülmektedir. 4 Min.-Max. Standart Sapma Ortalama 6 8 4 Ardanuç Aşağı Irmaklar Aydıntepe Bayburt Borçka Camili Çamlıkaya Demirkent Ersiz Eminbey Göktaş İspir Kılıçkaya Kırık Kömürlü Meydancık Muratlı Narman Oltu Ozansu Öğdem Pazaryolu Sarıgöl Sarımeşe Şavşat Şenkaya Tortum Tortum H.E.S. Uzundere Veliköy Yusufeli Zeytinlik Şekil. Yıllık toplam yağışların Box-Whisker grafiği Mühendislik Bilimleri Dergisi 3 9 (3) 33-37 34 Journal of Engineering Sciences 3 9 (3) 33-37

3.. Genel 3. YILLIK YAĞIŞLARIN MODELLEMESİ Yıllık yağışların istatistik modellemesi için normal ve lognormal dağılım esas alınmıştır. Önce yıllık yağış verileri küçükten büyüğe doğru sıralanmış ve en küçük değerden başlayarak her değer için amprik olasılık, Weibull (P = m / n+) formülüne göre hesaplanmıştır. Daha sonra normal dağılım olasılık kağıdına elde edilen noktalar işaretlenmiştir. İlk aşamada, işaretlenen noktaların bir doğruyu temsil edip etmediği grafik üzerinde kontrol edilmiştir. Bu işlem Statistica (6.) istatistik programında yapılmıştır. Grafik testinin yeterli olmayacağı düşüncesiyle Kolmogorov-Smirnov ve Ki Kare testleri ile de uygunluk testleri yapılmıştır. Bu işlemler de Statistica (6.) istatistik programında gerçekleştirilmiştir. Ayrıca yıllık toplam yağışların frekans histogramları da çizilerek frekans görünümleri elde edilmiştir. Frekans histogramlarının simetrik olduğu görülmüştür. Bunlara ilaveten ±3 standart sapma sınırları tespit edilerek outlier nokta testleri yapılmıştır ve grafik olarak çizilmiştir. Havzadaki 34 istasyonun olasılık dağılım fonksiyonları normal ve lognormal dağılım için yukarıda anlatılan grafik ve nonparametrik testlere göre analiz edilmiştir. Bu test sonuçlarına göre bazı istasyonlar normal olasılık dağılımına, bazıları ise lognormal olasılık dağılımına daha iyi uymuşlardır. Her yağış serisinin çarpıklık katsayısı da belirlenerek olasılık dağılımı hakkında fikir edinilmiştir. 3.. İstasyonuna Ait Uygulama yağış istasyonu için ampirik olasılıklar normal dağılım kağıdına çizilerek tespit edilmiştir (Şekil ). Beklenen Normal Değer 3 - - -3 35 45 55 65 75 85 95 5 Şekil. istasyonu normal dağılım grafiği Şekil de normal dağılım grafiği incelendiğinde işaretlenen noktaların bir doğruyu temsil ettiği görülmektedir. Bu sonuç serinin normal dağılıma uyduğunun göstergesidir. Bu grafik analize ilaveten, serinin yağış frekans grafiği de çizilerek, frekans dağılımının normal dağılıma yaklaştığı belirlenmiştir (Şekil 3). Frekanslar 4 3 9 8 7 6 5 4 3 35 4 45 5 55 6 65 7 75 8 85 9 95 5 Yağış Kategorileri Şekil 3. istasyonu frekans grafiği Bu istasyon için çarpıklık katsayısı C s =.55 olarak hesaplanmıştır. Çarpıklık katsayısı pozitiftir ve bunun yanısıra bir miktar sola çarpıklığı da ifade etmektedir. Bu aşamada çarpıklık katsayısını kullanarak en iyi olasılık dağılım için iyi bir fikir elde edilememiştir. Ayrıca ±3 standart sapma sınırları belirlenmiş ve outlier (sıradışı) nokta grafiği çizilmiştir (Şekil 4). Grafik incelenmiş ve ±3 standart sapma sınırları dışında herhangi bir outlier nokta bulunamamıştır. Outlier nokta analizi bu serinin normal dağıldığını göstermektedir. 8 6 4 Ort.+3*S.S =.4 Ort.-3*S.S. = 6.7 Ort.+S.E. = 7. Ort.-S.E. = 663.8 Ortalama = 68.5 Outlier (Sıradışı Nokta) Ekstrem Nokta Ort.: Ortalama; S.S.: Standart Sapma; S.E.: Standart Hata Şekil 4. istasyonu outlier nokta grafiği Mühendislik Bilimleri Dergisi 3 9 (3) 33-37 35 Journal of Engineering Sciences 3 9 (3) 33-37

Ayrıca bu istasyon için nonparametrik testler α =.5 hata düzeyinde yapılmış ve aşağıdaki sonuçlar ortaya çıkmıştır (Tablo ). Tablo. Yağış Gözlem İstasyonu Nonparametrik Test Sonuçları ARTVİN K-S Testi X Testi S.D. D Hesap D Tablo X Hesap X Tablo Normal.57 <.8 5.6 < 9.49 4 Lognormal.53 <.8 5.83 < 9.49 4 S. D.: Serbestlik Derecesi Test sonuçları incelendiğinde; N=56 yıl gözlem süreli bu istasyonun K-S ve X testlerine göre hem normal dağılıma hem de lognormal dağılıma uyduğu belirlenmiştir. Ancak K-S istatistiği için hesaplanmış olan değerler karşılaştırılmış ve bu değerlere göre en iyi uyan dağılımın lognormal dağılım olduğu belirlenmiştir (.53 <.57). Diğer taraftan X istatistiği için hesaplanmış olan değerler karşılaştırılmış ve bu değerlere göre en iyi uyan dağılımın Normal dağılım olduğu belirlenmiştir (5.6 < 5.83). Bu karşılaştırmalar sonucunda en iyi dağılım; K-S testine göre lognormal dağılım; X testine göre de normal dağılım olmuştur. Bilindiği gibi X diğer teste göre daha güçlü bir testtir. Ayrıca örnek sayısı da yeterince büyük olduğundan, bu istasyonun normal dağılıma uyduğuna karar verilmiştir. Grafik testler ve nonparametrik testler sonucunda bu serinin normal dağılıma en iyi uyduğu belirlenmiştir. 3. 3. İstasyonuna Ait Uygulama Bir başka istasyon gözlem süresi N = 36 yıl olan istasyonu aynı testlere tabi tutulduğunda, lognormal dağılıma daha iyi uyduğu görülmüştür. Bu istasyona ait normal dağılım grafiği (Şekil 5), frekans grafiği (Şekil 6) ve outlier nokta grafiği (Şekil 7) aşağıda verilmiştir. Beklenen Normal Değer.5.5.5 -.5 -.5 -.5 4 6 8 Şekil 5. istasyonu normal dağılım grafiği Frekanslar 8 6 4-9 8 7 6 5 4 3 Yağış Kategorileri 5 5 35 45 55 65 75 85 95 5 5 3 4 5 6 7 8 9 Şekil 6. istasyonu frekans grafiği Ort.+3*S.S = 89.6 Ort.-3*S.S = 5.8 Ort.+S.E. = 445.3 Ort.-S.E. = 4. Ortalama= 4.75 Outlier (Sıradışı Nokta) Ekstrem Nokta Şekil 7. istasyonu outlier nokta grafiği Normal dağılım grafiği incelendiğinde işaretlenen noktaların bir doğruyu temsil etmediği anlaşılmaktadır. Frekans grafiği incelendiğinde sola çarpıklık görülmektedir. Çarpıklık katsayısı, C s =.96 olarak hesaplanmıştır. Outlier nokta grafiğinde, ± 3 standart sapma sınırları dışında bir adet nokta belirlenmiştir. Nonparametrik testler yapılmış ve X testi sonucunda hesaplanan istatistik değerleri, bu serinin en iyi lognormal dağılıma uyduğunu ifade etmektedir. Bu istasyon için yapılan grafik ve nonparametrik testler, serinin en iyi lognormal dağılıma uyduğunu ispatlamıştır. Zaten çarpıklık katsayısının sıfırdan oldukça büyük olması sola çarpıklığın en iyi ifadesidir. Çoruh hidrolojik havzasındaki 34 adet yağış gözlem istasyonu yıllık toplam yağış değerleri için en iyi olasılık dağılım modeli araştırılmıştır. Uygunluk Mühendislik Bilimleri Dergisi 3 9 (3) 33-37 36 Journal of Engineering Sciences 3 9 (3) 33-37

analizleri için grafik yöntemler ve nonparametrik testler kullanılmıştır. Grafik yöntem olarak normal dağılım kağıdı, frekans grafiği ve outlier nokta grafiği kullanılmıştır. Nonparametrik test olarak K-S testi ve X testi kullanılmıştır. Grafik testler kesin sonuç vermemiştir. Nonparametrik testlerden X, gözlem süresi uzun olan bazı istasyonlarda daha iyi sonuçlar vermiştir. Elde edilen sonuçlar Tablo de verilmiştir. Tablo. Çoruh Havzası İstasyonları İstatistik Parametreleri ve En İyi Uyan Olasılık Dağılım Fonksiyonları İstasyon Adı N (yıl) Yıllık yağış ort. (mm) C s En iyi uyan o.d.f Ardanuç 8 449.8.38 Lognormal 56 68.6.55 Normal A.Irmak. 3 53. -.3 Normal Aydıntepe 8 49..89 Lognormal Bayburt 73 439.9.455 Lognormal Borçka 46.4 -.3 Normal Camili 445.6 -.5 Normal Çamlıkaya 49.4 -.6 Normal Demirkent 3 347.5.76 Normal Ersiz 49.5.38 Lognormal Eminbey 58.5.3 Normal Göktaş 5 96. -.54 Normal İspir 5 446.8.37 Lognormal Kılıçkaya 3 48.7.45 Normal Kırık 49.4 -.49 Normal Kömürlü 4 389..47 Lognormal Meydancık 7.4.593 Lognormal Muratlı 3 59. -.7 Normal Narman 6 44.9.78 Lognormal Oltu 5 374.9.96 Normal 36 4.7.96 Lognormal Ozansu 8 46..39 Lognormal Öğdem 4 397.8.44 Normal Pazaryolu 3 435.6.87 Normal Sarıgöl 8 547.8.9 Lognormal Sarımeşe 8 47..34 Lognormal Şavşat 38 686..6 Lognormal Şenkaya 5 47.5 -.88 Normal Tortum 48 457..99 Normal Tortum H. 3 34.8 -.54 Normal Uzundere 7 3.9.537 Lognormal Veliköy 74.7.74 Lognormal Yusufeli 39 34.9.3 Normal Zeytinlik 9 439.7.9 Lognormal (o.d.f.) : Olasılık Dağılım Fonksiyonu 4. SONUÇLAR. Yıllık yağışlar nonparametrik testlere göre α=.5 hata düzeyinde normal dağılıma uymaktadır.. En iyi dağılım olarak 8 adet istasyon normal dağılıma uyarken, 6 adet istasyon ise lognormal dağılıma uymuştur. 3. Çarpıklık katsayıları negatif olan istasyonların tümü normal dağılıma uymuşlardır. 4. Çarpıklık katsayısı pozitif olan istasyonların en iyi hangi dağılıma uyduğu çarpıklık katsayısının büyüklüğü ile ilişkilidir. 5. Çarpıklık katsayısı C s =.37 den küçük ve pozitif olan istasyonlar en iyi normal dağılıma uymuşlardır. 6. Çarpıklık katsayısı C s =.37 den büyük ve pozitif olan istasyonlar en iyi lognormal dağılıma uymuşlardır. 7. Kolmogorov-Smirnov ve X testlerinin belli hata düzeylerinde birbirlerinden farklı sonuçlar verdiği gözlenmiştir. 8. Borçka, Camili gibi yüksek yağış ortalamasına sahip istasyonlar normal dağılıma uyma eğiliminde iken; Bayburt, gibi az yağış alan istasyonlar lognormal dağılıma daha iyi uymuşlardır. 9. Yapılacak benzer çalışmalarda özellikle her iki nonparametrik testin ve grafik yöntemlerin kullanılması önerilmektedir.. Çarpıklık katsayılarının pozitif, negatif veya sıfıra yakın değerler almaları dağılımın iyi bir belirtisidir. 5. KAYNAKLAR Acar, R. 997. Plüvyometrik Verilerin Yöntemsel Analizi ve Çoruh Hidrolojik Havzasına Uygulanması, Doktora Tezi, K.T.Ü, Trabzon, 4. Bayazıt, M. 996. İnşaat Mühendisliğinde Olasılık Yöntemleri, İ.T.Ü, İnşaat Fakültesi Matbaası, İstanbul, 53. Köksal, B. A. 996. İstatistik Analiz Metodları, Çağlayan Kitabevi, İstanbul, 66. McCuen, R. H. 99. Microcomputer Applications in Statistical Hydrology, Prentice Hall, New Jersey, 59. Rodda, J. C. 973. A Study of Magnitute, Frequency and Distribution of Intense Rainfall in The U.K., British Rainfall 966, Part III, 4-5. Shaw, E.M. 983. Hydrology in Practice, Champman and Hall, London, -5. Mühendislik Bilimleri Dergisi 3 9 (3) 33-37 37 Journal of Engineering Sciences 3 9 (3) 33-37