Python ile HEC-RAS Hesaplamaları ve Monte Carlo Yöntemiyle İterasyonlar

Mühendislikte, özellikle taşkın analizi ve nehir modellemesi gibi alanlarda, birden fazla senaryonun hızlı bir şekilde test edilmesi ve sonuçların güvenilir şekilde değerlendirilmesi büyük önem taşır.

HEC-RAS gibi güçlü yazılımlar bu analizleri sağlar; ancak, birçok parametre kombinasyonu altında çok sayıda hesaplama yapmak gerektiğinde, bu süreç manuel olarak oldukça zahmetli ve zaman alıcı hale gelir.

İşte bu noktada, Python dili ve Monte Carlo yöntemi devreye girerek, süreci hem otomatik hem de sistematik hale getirir. Bu makalede, HEC-RAS ile Python üzerinden nasıl hesaplamalar yapılabileceğini ve Monte Carlo yöntemiyle nasıl binlerce senaryo üretilebileceğini detaylı şekilde inceliyoruz.

1. HEC-RAS ve Python: Otomasyonun Kapıları

HEC-RAS, normalde kullanıcı arayüzü üzerinden elle veri girişi ve çalıştırma imkanı sunar. Ancak büyük projelerde, değişen onlarca veya yüzlerce parametreyle çalışmak gerekebilir.

Python, HEC-RAS’ın Controller API desteğini kullanarak yazılımla doğrudan iletişim kurabilir.

Bu iletişim sayesinde:

• HEC-RAS projeleri Python’dan açılıp kapatılabilir,
• Akış planları çalıştırılabilir,
• Sonuç dosyaları dışa aktarılabilir,
• Belirli model parametreleri otomatik olarak değiştirilebilir.

Bu otomasyon, bir kişinin saatlerce yapacağı işleri dakikalar içinde tamamlamaya olanak tanır.

2. Monte Carlo Yöntemi: Belirsizliğin Üzerine Gitmek

Doğal sistemlerde tam kesinlik sağlamak imkansızdır. Debiler değişir, yüzey pürüzlülükleri farklılık gösterir, topoğrafya ölçüm hataları içerir. Bu belirsizlikleri yönetmek için Monte Carlo yöntemi kullanılır.

Monte Carlo yaklaşımı şunları içerir:

• Belirli parametre aralıklarında rastgele değerler seçilir,
• Her değer kombinasyonu için ayrı model çalıştırılır,
• Sonuçlar olasılık dağılımlarıyla analiz edilir.

Sonuç olarak sadece “en iyi tahmin” değil, tüm olası sonuç yelpazesi elde edilir.

3. HEC-RAS'ta Değişken Parametrelerle Modelleme

Monte Carlo simülasyonları aşağıdaki parametreler üzerinde yapılabilir:

• Debi (Q): Giriş debisi senaryoya göre değişebilir.
• Manning Katsayısı (n): Nehir yatağı pürüzlülüğü.
• Topografya: Ölçüm hataları veya doğal değişim etkileri.

Her simülasyon adımında Python şunları yapar:

• Giriş dosyasını günceller,
• HEC-RAS çalıştırmasını başlatır,
• Sonuçları alır ve kaydeder.

4. Simülasyonların Planlanması

Monte Carlo simülasyonları öncesinde aşağıdaki adımlar planlanmalıdır:

• Parametre Aralıkları ve Dağılımlar:
  Örn. Manning katsayısı: 0.030–0.050 arası (uniform),
  Debi: Ortalama 500 m³/s, std. sapma 50 m³/s (normal).
• Simülasyon Sayısı: Genellikle 1000–10000 arası iterasyon.
• Çıktı Değişkenleri: Maksimum su seviyesi, hız, taşkın genişliği.
• Kayıt Yapısı: Sonuçlar ayrı CSV dosyalarında saklanır.

5. Sonuçların Analizi: Risk ve Belirsizlik Değerlendirmesi

Binlerce simülasyon sonrası elde edilen sonuçlar aşağıdaki şekilde analiz edilir:

• Ortalama: Genel eğilimi verir.
• Standart Sapma: Değişkenlik düzeyini gösterir.
• Yüzdelikler: %90 olasılıkla belirli bir su seviyesinin aşılmayacağı gibi güvenlik eşikleri.
• Risk Analizi: Belirli eşiklerin aşılma ihtimalleri hesaplanır.

Bu sayede, sadece tek bir çıktı değil, istatistiksel olarak anlamlı karar destek sistemi geliştirilmiş olur.

6. Uygulama Alanları

• Taşkın Risk Yönetimi: Şehir planlaması ve kritik yapıların korunması.
• Hidrolik Yapı Tasarımı: Köprü, menfez, baraj gibi yapıların tasarımında esneklik sağlar.
• İklim Değişikliği Etkileri: Gelecek senaryolarının nehir sistemine etkisi.
• Acil Durum Planlaması: Olası taşkınlara yönelik senaryo üretimi.

Sonuç

Python ile HEC-RAS entegrasyonu, hidrolik modellemeyi çağdaş yazılım teknikleriyle birleştirerek müthiş bir güç sunar. Monte Carlo yönteminin eklenmesiyle mühendislik artık “tek değer” değil, “çoklu olasılık” temelinde değerlendirilir.

Bu yöntem, özellikle risk yönetimi, karar destek sistemleri ve güvenli yapı tasarımı açısından büyük avantajlar sağlar. Geleceğin mühendislik projeleri “hesaplama”dan “akıllı hesaplama”ya evrilirken, Python ve Monte Carlo yöntemi bu dönüşümün merkezindedir.