ArcSWAT ve SUFI-2 algoritmasını kullanarak debi tahmini: Afganistan'ın Panjshir Havzası örneği

Abstract

Afganistan'da Panjshir Alt Havzası'ndan elde edilen veriler üzerinden gerçekleştirilen bu çalışmada, yüzey akışının yüksek doğrulukla tahmini amacıyla ArcSWAT modeli kullanılarak, çok istasyonlu ve çok çözünürlüklü bir hidrolojik simülasyon sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen model, kar erimesine dayalı akım rejimi ve dağlık topoğrafyaya sahip bu karmaşık havzada, SUFI-2 algoritması üzerinden istasyon bazlı kalibrasyon ve validasyon döngüleriyle optimize edilmiştir. Araştırma kapsamında, 2009–2017 yıllarına ait yağış, sıcaklık ve debi verileri derlenmiş; Sayısal Yükseklik Modeli (DEM), arazi örtüsü (LULC) ve toprak sınıfları verileri kullanılarak 770 HRU düzeyinde detaylandırılmış modelleme yapılmıştır. Bulgular, modelin dört akım istasyonunda hem aylık hem günlük zaman adımlarında tatmin edici performans (R²>0.60, NSE>0.50) sergilediğini; yüzey akışının ise yıllık ortalama yağışın yaklaşık üçte biri kadar gerçekleştiğini göstermiştir. Ayrıca PLAPS ve TLAPS gibi yükseklik tabanlı parametrelerle kar-dinamikli süreçler başarıyla modellenmiştir. Elde edilen sonuçlar ise ArcSWAT modelinin Panjshir gibi veri kısıtlı havzalarda dahi fiziksel temelli güvenilir tahminler üretebildiğini ortaya koymuş ve bu çıktılar, bölgesel su yönetimi, taşkın kontrolü ve iklim değişikliğine uyum stratejileri açısından uygulanabilir girdiler sunmuştur.

In this study, which was carried out on data obtained from Panjshir Sub-basin in Afghanistan, a multi-station and multi-resolution hydrological simulation system was developed using ArcSWAT model in order to estimate surface runoff with high accuracy. The developed model was optimized with station-based calibration and validation cycles via SUFI-2 algorithm in this complex basin with snowmelt-based flow regime and mountainous topography. Within the scope of the research, precipitation, temperature and flow rate data for the years 2009–2017 were collected; detailed modeling was performed at 770 HRU level using Digital Elevation Model (DEM), land cover (LULC) and soil class data. The findings showed that the model exhibited satisfactory performance (R²>0.60, NSE>0.50) in both monthly and daily time steps at four flow stations; and surface runoff occurred at approximately one third of the annual mean precipitation. In addition, snow-dynamic processes were successfully modeled with elevation-based parameters such as PLAPS and TLAPS. The results obtained showed that the ArcSWAT model can produce reliable physically based estimates even in data-limited basins such as Panjshir, and these outputs provided applicable inputs for regional water management, flood control and climate change adaptation strategies.