Accuracy and reliability of hydrological modeling studies heavily depends on quality and availability of precipitation estimates. However hydrological studies in developing countries, especially over complex topography, are limited due to unavailability and scarcity of ground-based networks. This study evaluates three different satellite-based rainfall retrieval algorithms namely, Tropical Rainfall Measuring Mission Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA), NOAA/Climate Prediction Center Morphing Method (CMORPH) and EUMETSAT's Multi-Sensor Precipitation Estimate (MPE) over topographically complex Western Black Sea Basin in Turkey, using a relatively dense rain gauge network. The results indicated that satellite-based rainfall products significantly underestimated the rainfall in regions characterized by orographic rainfall and overestimated the rainfall in the drier regions with seasonal dependency. Further, a new bias adjustment algorithm has been devised for the satellite-based rainfall products based on the `physiographic similarity` concept. The results showed that proposed bias adjustment algorithm is better suited to regions with complex topography and provided improved results compared to the baseline `inverse distance weighting` method. To evaluate the utility of satellite-based products in hydrologic modeling studies, the MIKE SHE-MIKE 11 integrated fully distributed physically based hydrological model was implemented in the Araç Basin and driven by ground-based and satellite-based precipitation estimates. Model calibration was performed by a constrained calibration approach that is guided by multiple `signature measures` to estimate model parameters in a hydrologically meaningful way rather than using the traditional `statistical` objective functions that largely mask valuable hydrologic information during calibration process. Diagnostic evaluation has the potential to provide a consistent estimates of the parameters of watershed models.

Hidrolojik modelleme çalışmalarının kesinlik ve güvenilirlikleri büyük ölçüde yağışın alansal ve zamansal dağılımının güvenilir şekilde ölçümüne dayanır. Yağış ölçerlerin yeterli sayıda veya hiç bulunmaması nedeniyle gelişmekte olan ülkelerde özellikle karmaşık topoğrafya üzerinde yapılan çalışmalar kısıtlıdır. Bu çalışmada üç farklı uydu tabanlı yağış tahmin algoritması, Tropical Rainfall Measuring Mission Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA), NOAA/Climate Prediction Center Morphing Method (CMORPH) ve EUMETSAT's Multi-Sensor Precipitation Estimate (MPE), topoğrafik olarak karmaşık özellik gösteren Batı Karadeniz Havzası, Türkiye üzerinde sık bir yağış ölçer ağı ile değerlendirilmektedir. Çalışmanın sonuçlarına göre, uydu tabanlı yağış ürünleri, orografik yağışa sahip bölgelerdeki yağışı olduğundan az, iç kısımlardaki kurak bölgelerde ise olduğundan fazla göstermekle birlikte mevsimsel olarak da farklılıklar göstermektedir. Ayrıca, uydu tabanlı yağış algoritmaları için `coğrafi benzerlik` prensibine dayalı bir hata düzeltme algoritması önerilmektedir. Çalışmanın sonuçlarına göre, önerilen hata düzeltme algoritması topoğrafik olarak karmaşık özellik gösteren çalışma alanları için uygunluk göstermektedir ve uzaklık-bazlı algoritmalara kıyasla daha iyi performans sergilemektedir. Uydu tabanlı yağışların hidrolojik modellemelerdeki performansını ölçmek amacıyla Araç Havzası'nda fiziksel bütünleşik bir hidrolojik model olan MIKE SHE-MIKE 11 hem yağış ölçerler hemde uydu tabanlı yağış algoritmaları ile çalıştırılmıştır. Model kalibrasyon/değerlendirmesi, istatistiksel fonksiyonlar yerine hidrolojik anlamı olan özet fonksiyonlar kullanılarak daraltma kalibrasyon yöntemi ile gerçekleştirilmiştir. Havza modelleme çalışmalarında daraltma kalibrasyon yönteminin kavramsal olarak uyumlu parametre değerleri tahmin edebilmektedir.