In this study, a comparative evaluation of the statistical methods for daily streamflow estimation at ungauged basins is presented. The single donor station drainage area ratio (DAR) method, the multiple-donor stations drainage area ratio (MDAR) method, the inverse similarity weighted (ISW) method, and its variations with three different power parameters (1, 2, and 3) are applied to the two main subbasins of the Euphrates Basin in Turkey to estimate daily streamflow data. Each station in each basin is considered in turn as the target station where there are no streamflow data. The donor stations are selected based on the physical similarities between the donor and target stations. Then, streamflow data from the most physically similar donor station(s) is transferred to the target station using the statistical methods. In addition, the effect of data preprocessing on the estimation performance of the statistical methods is investigated. The preprocessing discussed in this study is streamflow data smoothing using the two-sided moving average (MA). Three statistical methods using the smoothed data by the MA, named as DAR-MA, MDAR-MA, and ISW-MA, are proposed. The estimation performance of the statistical methods is compared by using daily streamflow data with preprocessing and without preprocessing. The Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), the ratio of the root mean square error (RMSE) to the standard deviation of the observed data (RSR), the percent bias (PBIAS), and the coefficient of determination (R 2 ) are used to evaluate the performance of the statistical methods. The results show that MDAR and ISW give improved performances compared to DAR to estimate daily streamflow for 7 out of 8 target stations in the Middle Euphrates Basin and for 4 out of 7 target stations in the Upper Euphrates Basin. Higher NSE values for both MDAR and ISW are mostly obtained with the three most physically similar donor stations in the Middle Euphrates Basin and with the two most physically similar donor stations in the Upper Euphrates Basin. The best statistical method for each target station exhibits slightly greater NSE when the smoothed data by the MA is used for all target stations in the Middle Euphrates Basin and for 6 out of 7 target stations in the Upper Euphrates Basin.
In this study, it was aimed to investigate the applicability of various statistical estimation methods for the Porsuk River basin, which has sparse streamflow observations. Estimations were performed using regression analysis (REG), the single donor station based drainage area ratio (DAR), the multiple donor stations based drainage area ratio (MDAR), standardization with mean (SM), standardization with mean and standard deviation (SMS), inverse distance weighted (IDW) methods. Two separate studies were conducted for both partially missing data and completely missing data. In order to estimate streamflow statistics for use in SM and SMS methods, logarithmic regression equations were suggested. The promising results obtained from ensemble approaches will provide a significant hydrological contribution to streamflow estimations.
Bu çalışma, ekonomisi büyük ölçüde tarıma dayalı olan Kırklareli ili için kapsamlı bir kuraklık analizi sunmayı amaçlamıştır. Kuraklığın eğilimi ve zamansal değişkenliği, Standartlaştırılmış Yağış İndeksi (SYİ) ve Keşif Kuraklık İndeksi (KKİ) kullanılarak 1, 3, 6, 9 ve 12 aylık zaman ölçeklerinde incelenmiştir. SYİ ve KKİ’yi hesaplamak için Kırklareli meteoroloji istasyonunun 1960-2021 su yılları arasındaki aylık yağış ve sıcaklık verileri kullanılmıştır. Farklı zaman ölçekleri için SYİ ve KKİ serilerinin eğilimlerini belirlemek için Mann-Kendall ve modifiye Mann-Kendall testleri, serilerdeki eğilimlerin büyüklüğünü belirlemek için Sen’in eğimi ve serilerin değişim noktasını tespit etmek için Pettitt testi kullanılmıştır. Sonuçlar, SYİ ve KKİ'nin tüm zaman ölçekleri için benzer şekilde davrandığını ve her iki indeksin de neredeyse aynı kuraklık olaylarını yakalayabildiğini ortaya koymuştur. Bununla birlikte, SYİ'nin aynı zaman ölçeğindeki KKİ ile güçlü bir doğrusal ilişkiye sahip olduğu gözlenmiştir (r=0.99). KKİ’nin çoğunlukla SYİ'den biraz daha yüksek değerlere sahip olduğu ve şiddetli ve aşırı kuraklık olaylarının tespitinde daha hassas olduğu sonucuna varılmıştır. Farklı zaman ölçeklerinde kuraklık olaylarının oluşum yüzdeleri, SYİ’ler için %46.9 ile %51.3 arasında ve KKİ’ler için %47.2 ile %50.6 arasında değişmiştir. Her iki indeks için 12 aylık zaman ölçeğinde, 1989 yılı Şubat ayı ile 1995 yılı Mayıs ayı arasındaki 76 ay hem en uzun hem de en şiddetli kurak dönem olarak belirlenmiştir. Zaman ölçeği arttıkça kuraklık olaylarının sayısı azalmış ve kuraklık süresi artmıştır. Tüm zaman ölçeklerinde SYİ ve KKİ değerleri için istatistiksel olarak anlamlı bir eğilim bulunmamıştır (p>0.05). Her iki indeks için de 1 aylık zaman ölçeğinde değişim noktası bulunmazken, 3, 6, 9 ve 12 aylık zaman ölçeklerinde değişim noktası tespit edilmiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.