Determination of expected value for monthly total precipitation by entropy based method case study: Gediz basin

Su kaynakları sistemlerinin planlanmasında kullanılan verilerin içerdiği bilgi miktarının saptanabilmesi için nesnel bir ölçüt kullanılması gerekmektedir. Bilgi kuramından hareketle tanımlanan belirsizlik veya bilgi içeriği anlamındaki entropi kavramı, incelenen sürecin içerdiği bilginin belirlenmesinde kullanılabilmektedir. Sunulan çalışmanın amacı, aylık toplam yağış miktarlarının uzun dönemli beklenen değerlerinin entropi kavramı kullanılarak tanımlanmasıdır. Bu amaçla, incelenen yağış değerlerinin gözlem süresinde görülme sıklığı (frekans) değerleri elde edilerek, entropi değerleri hesaplanmıştır. Elde edilen değer ”œentropi yoğunluğu (IE)” olarak adlandırılmaktadır. Çalışma kapsamında, Gediz Havzası örneğinde aylık toplam yağış değerleri değerlendirilmiştir. Havzada gözlemleri bulunan 44 yağış gözlem istasyonunun verileri kullanılarak hesaplanan entropi yoğunluğu (IE) değerlerinin, ortalama yıllık toplam yağış miktarlarıyla uyumlu sonuçlar verdiği görülmüştür. In water systems planning, it is essential to use an objective criterion to determine the information content of hydrological data. The entropy concept, defined by Shannon in information theory has been applied in hydrology and water resources for measuring the information content of hydrologic processes. The presented study aims to determine the expected value of monthly total precipitation by using entropy concept. For these purposes, the frequency analyses of the observed long term monthly total precipitation are made and the entropy values are determined. The entropy values, determined by the frequency histogram are called as ”œintensity entropy” (IE). The observed monthly total precipitation values of Gediz basin are evaluated within the presented study. In Gediz basin, 44 rainfall observation stations which have long term data are evaluated and the intensity entropy (IE) values are determined. The results show that IE and the mean of annual total rainfall in observation period are quite similar. Hence, IE values can be use to define regional information for the expected value of monthly total precipitatio