Ürünlerimiz ve çözümlerimiz hakkında daha fazla bilgi, çevrimiçi sunumlar, demolar ve PoC talepleri için bizimle iletişime geçin.

Contact us for more information about our products and solutions, online presentations, demos and PoC requests.

Gallery

İletişim / Contact

İçerenköy Mah. Umut Sok. Quick Tower, Kozyatağı – İstanbul / Türkiye

hello@cerrus.io

+90 216 999 1394

Dijital Dönüşüm Optimizasyon Veri Bilimi Yapay Zeka

Kar Sezonu Bitti… Peki Suyunuzun Ne Kadarı Kardan Geldi?

“Bu kadar su nereden geldi? — beklediğimizin iki katı var!”

Son yıllarda hidroelektrik santralleri işleten müşterilerimizden ve yerel afet yöneticilerinden sıkça duyduğumuz bir cümle bu. Aşırı yağışlar ve taşkınlar her zaman zor tahmin edilen olaylardı; ama artık çok daha sık, çok daha yıkıcı hale geldiler.

Haziran 2024’te İsviçre’de yaşanan sel felaketlerini hatırlayın. Erken uyarı sistemleri, bu gibi durumlarda can ve mal kayıplarını önlemenin en etkili yolu olabilir.


Karın Altındaki Nehirler

Yüksek rakımlarda kar üzerine düşen yoğun ve sıcak yağışlar, ani erimeye yol açıyor. Böylece akış hacimleri tahmin edilenden iki kat fazlasına çıkabiliyor. Bu gibi olaylara literatürde yağmur üzeri kar (rain-on-snow, ROS) deniyor.

Kısa ömürlü ama yoğun debili bu kar altı nehirleri, ani taşkınların en büyük sebeplerinden biri.


Peki Bu Olaylar Nasıl Tahmin Edilir?

Temelde, bir akarsu akışı tahmini modeli, hava tahminleri (özellikle yağış) ile birlikte kar örtüsü, toprak doygunluğu ve sıcaklık gibi hidrolojik koşulları kullanarak gelecek su debisini tahmin etmeye çalışır.

Fizik Tabanlı Modeller

Numerik hava tahmin modelleri (NWP), atmosferi bir ızgaraya bölerek fiziksel denklemler üzerinden sıcaklık, basınç ve nem gibi değişkenleri zaman içinde hesaplar.

Hidrolojide de benzer fizik temelli modeller vardır: MIKE SHE (taşkın), MODFLOW (yeraltı suyu), SWMM (kentsel sel) gibi.

Ancak bu modellerdeki fiziksel varsayımlar, özellikle uç olayları (ROS gibi) yakalamakta yetersiz kalabilir. Çünkü kar, sıcaklık, buharlaşma ve toprak etkileşimleri genellikle bu modellerde sadeleştirilmiş şekilde temsil edilir.

Yapay Zekâya Geçiş

Son yıllarda hava tahmininde AI tabanlı modeller, fiziksel modellere ciddi alternatifler oluşturmaya başladı.

  • Google DeepMind – GraphCast

  • ECMWF – AIFS

  • Nvidia Earth-2

ECMWF’nin AI tabanlı modeli olan AIFS, bazı değişkenlerde fiziksel modellere göre %20’ye kadar daha başarılı. Üstelik açık kaynak.

Bu gelişme yalnızca hava tahminleri için değil, akarsu akışı tahminleri için de yeni bir dönemin kapısını aralıyor.


ROS Vakasına Yakından Bakış: İsviçre, 15 Kasım 2023

Bu tarihte yaşanan ROS olayında, sadece meteorolojik verilerle eğitilmiş bir yapay zeka modeli, 24 saate kadar oldukça başarılı tahminler yaptı. Ancak 24 saat sonrasında tahmin gücü hızla düşmeye başladı.

Modelin ROS olayını tam olarak tanıyamadığı ortadaydı. Çünkü sadece sıcaklık ve yağış verisiyle, “kar ne kadar suya döner?” sorusuna net cevap vermek mümkün değil.


Oyunu Değiştiren Veri: Kar Su Eşdeğeri (SWE)

Cerrus olarak, uydular ve atmosferik verileri birleştirerek günlük ve 100 metre çözünürlükte Kar Su Eşdeğeri (SWE) haritaları üretiyoruz. Bu veri, klasik modellerin içsel hesaplamalarından çok daha doğru sonuçlar veriyor.

SWE, yalnızca bahar aylarında değil — 24 saatten sonraki kısa vadeli tahminlerde bile modelin başarısını ciddi şekilde artırıyor.


AI Modellerine SWE Entegrasyonu: Basit ve Güçlü

Fiziksel modellerde dış verilerin (örneğin SWE) entegrasyonu zordur. Çünkü modelin zaten kendi içinde kar tahmini mekanizması vardır ve dış veriler bu dengeyi bozabilir.

AI modellerde ise durum farklıdır: SWE’yi sadece bir girdi olarak sunmanız yeterlidir. Model, diğer tüm değişkenlerle olan etkileşimi kendi öğrenir.


A/B Testi: SWE Verisinin Etkisi

SWE eklenmiş model ile yapılan testlerde, özellikle 24 saatin ötesindeki tahmin aralıklarında ciddi performans artışı görüldü. Ortalama olarak, tahmin yeteneğinde iki günlük bir “kazanç” sağlandı.

Bu iyileşme sadece ROS olaylarında değil; uzun süreli tahminlerde de (örneğin 2021–2024 yılları arasında yapılan testlerde) doğrulandı.


Geleceğin Tahmin Modelleri: AI + Yüksek Doğruluklu Çevresel Veriler

“Bu kadar su nereden geldi?”

Cevap: Suyun geldiği yeri doğru analiz edememiş olabiliriz.

AI tabanlı akış tahmini, klasik modelleri yerinden etmiyor — onlarla birlikte çalışıyor. Ancak yüksek çözünürlüklü verilerle beslendiğinde, AI modelleri taşkın riski, enerji üretimi ve kaynak planlaması için çığır açabilir.


Siz Ne Kadarını Tahmin Ettiniz?

Kar sezonu sona erdi…
Ama asıl soru şimdi başlıyor:
Bu sezon hidroelektrik üretiminizin ne kadarı karla geldi?

Eğer bu soruya güvenle cevap veremiyorsanız, belki de tahmin sisteminizin güncellenme zamanı gelmiştir.


🔍 Daha fazlası için: www.cerrus.io
📧 Bizimle iletişime geçin: hello@cerrus.io


 

Kar-Su Analiz

Leave a comment

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir