Türkiye’nin uzun dönem ortalama sıcaklık (°C) değerlerinin üç farklı enterpolasyon yöntemi ile tahmini

Year 2023, Volume: 8 Issue: 1, 9 - 17, 10.04.2023

Cavit Berkay Yılmaz , Hilal Bodu , Ethem Sabri Yüce , Vahdettin Demir , Mehmet Faik Sevimli

https://doi.org/10.29128/geomatik.984310

Cited By: 4

Abstract

Bu çalışmada, Türkiye'nin uzun vadeli aylık ortalama sıcaklıkları üç farklı enterpolasyon yöntemi kullanılarak tahmin edilmiştir. Sıcaklıklar komşu ölçüm istasyonlarına ait enlem-boylam özellikleri ve Ters Mesafe Ağırlıklı Enterpolasyon yöntemi (Inverse Distance Weighting, IDW), Kriging ve Radyal Tabanlı Fonksiyon (Radial Basis Function, RBF) yöntemleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Yöntemler ArcGIS yazılımı altında ArcMAP programı ile uygulanmıştır. Çalışmada 2 farklı enterpolasyon parametresi kullanılmıştır. Bunlar; Enlem (Derece) ve Boylam (Derece) şeklindedir. Veriler 1981-2020 yılları arasında olup, Meteoroloji Genel Müdürlüğü’nden temin edilmiştir. Çalışmada Türkiye’yi temsilen 81 adet vilayet ölçüm istasyonu kullanılmıştır. Toplamda 972 adet (81 istasyon x 12 ay) verinin %75’i eğitim aşamasında kullanılmıştır. Verilerin %25’inde ise test edilmiştir. Kullanılan test istasyonları rastgele seçilmiştir. Test aşamasında elde edilen tahminler gözlemlenmiş verilerle karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalarda Karekök Ortalama Karesel Hata (KOKH), Ortalama Mutlak Hata (OMH) ve Determinasyon katsayısı (R²) kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde en iyi sonuç Ardahan (Kriging, KOKH:30,22°C, OMH:5,29 °C, R2:0,988) istasyonunda, en kötü sonuç Aksaray (IDW, KOKH:121,94°C, OMH:3,48°C, R²:0,375) istasyonunda tahmin edilmiştir. Yöntemlere ait en iyi sonuçlar incelendiğinde IDW yöntemi için Şanlıurfa (KOKH:27,21°C, OMH:4,02°C, R2:0,851) istasyonunda, Kriging yöntemi için Ardahan (KOKH:30,22°C, OMH:5,29°C, R2:0,988) istasyonunda ve RBF yöntemi için ise Şırnak (KOKH: 0,47°C, OMH: 0,43°C, R²: 0,998) istasyonunda tespit edilmiştir. En kötü sonuçlar incelendiğine ise IDW yöntemi için Aksaray (KOKH:121,94°C, OMH:3,48°C, R2:0,375) istasyonunda, Kriging yöntemi için Tunceli (KOKH:48,44°C, OMH:6,5°C, R²:0,986) istasyonunda, RBF yöntemi için ise Tunceli (KOKH:7,85°C, OMH:7,86°C, R²:0,521) istasyonunda tespit edilmiştir.

Keywords

IDW, Kriging, Radyal Tabanlı Fonksiyon, Sıcaklık, Tahmin

References

• Ayeong, J., Jieun, R., Heyin, C., Youyoung, C., Seongwoo, J. (2018). Applıcabılıty of Varıous Interpolatıon Approaches For Hıgh Resolutıon Spatıal Mappıng of Clımate Data In Korea, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLII-3, 703-710.
• Bakış, R., Bayazır, Y., Uyguçgil, H. & Koç, C. (2017). Mapping of Precipitation, Temperature and Evaporation Distributions in the Porsuk Basin Using Distant Forecasting Methods, Computational Water, Energy, and Environmental Engineering, 6, 321-350.
• Baykan, B. G. (2013). Türkiye’de İklim Hareketinin Kısa Tarihi: Uluslararası Müzakerelerden Ulusal Politikaya. Bahçeşehir Üniversitesi Ekonomik ve Toplumsal Araştırmalar Merkezi, Araştırma Notu, 146 (13).
• Bostan, P. (2017). Basic kriging methods in geostatistics. Yuzuncu Yıl University Journal of Agricultural Sciences, 27(1), 10-20.
• Colak, H. E., & Memisoglu, T. (2021) Thornthwaite iklim sınıflandırma yöntemine göre Karadeniz Bölgesi iklim sınır haritasının CBS ile üretilmesi. Geomatik, 6(1), 31-43.
• Demir, V., Çubukçu, E. A. & Sevimli, M. F. (2019). Long-Term Month Temperature Forecast With Inverse Distances Weighted, Kriging and Artificial Neural Networks. CISET 2nd Cilicia International Symposium on Engineering and Technology, 2019, Mersin, Türkiye.
• Demircan, M. & Alan, İ. (2011). Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanarak Sıcaklık Haritalarının Çözünürlüğünün Artırılması. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 18-22 Nisan 2011, Ankara.
• Hastaoğlu, K. Ö., Göğsu, S. & Gül, Y. (2022). Determining the relationship between the slope and directional distribution of the UAV point cloud and the accuracy of various IDW interpolation. International Journal of Engineering and Geosciences, 7 (2), 161-173.
• Hintze, L. J. & Nelson, R. D. (1998). Violin Plots: A Box Plot-Density Trace Synergism. The American Statistician, 52(2), 181-184.
• İçel, G. & Ataol, M. (2014). Türkiye’de Yıllık Ortalama Sıcaklıklar ile Yağışlarda Eğilimler ve Nao Arasındaki İlişkileri (1975-2009). İstanbul Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Coğrafya Bölümü, Coğrafya Dergisi, 28, 55-68.
• Karimi, S. M., Kisi, Ö., Porrajabali, M., Rouhani-Nia, F. & Shiri, j. (2018). Evaluation Of The Support Vector Machine, Random Forest And Geo-Statistical Methodologies For Predicting Long-Term Air Temperature. ISH Journal of Hydraulic Engineering.
• Krige, D. G. (1951) A Statistical Approach To Some Mine Valuations And Allied Problems At The Witwatersrand. Dissertation. University Of Witwatersrand.
• Legouhy, A. (2021). al_goodplot boxblot & violin plot (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/91790-al_goodplot-boxblot-violin-plot), MATLAB Central File Exchange. Retrieved September 15, 2021.
• Mehdizadeh, S. (2018). Assessing The Potential Of Data-Driven Models For Estimation Of Long-Term Monthly Temperatures. Computers and Electronics in Agriculture, 144, 114-125.
• Shepard, D. (1968). A Two Dimensional Interpolation Function For Irregularly Spaced Data. Proceedings of the 1968 ACM National Conference, 517–524.
• Smith, M. J., Goodchild, M. F. & Longley, P. A. (2007). Geospatial Analysis. The Winchelsea Press. Leicester.
• Şen, O. (2014). Türkiye’de Yaşanan Kuraklık ve Etkileri. TMMOB Ziraat Mühendisleri Odası Dergisi, 9-13.
• Taylan, E. D. & Damçayırı, D. (2016). Isparta Bölgesi Yağış Değerlerinin IDW ve Kriging Enterpolasyon Yöntemleri ile Tahmini, İMO Teknik Dergi, Yazı 459.
• Taylor, K. E. (2001). Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of Geophysical Research, doi: 10.1029/2000JD900719, 106(D7): 7183-7192
• Türkeş, M. & Acar, D. Z. (2010). Klimatolojik/meteorolojik ve hidrolojik afetler ve sigortacılık sektörü. Uluslarası İnsan Bilimleri Dergisi, 7(2), ISSN:1303-5134.
• URL 1 (2021) https://www.mgm.gov.tr/iklim/ iklim.aspx Erişim Tarihi:13 Mayıs 2021
• URL 2 (2021) https://tr.wikipedia.org/wiki/ 2021_T%C3%BCrkiye_orman_yang%C4%B1nlar%C4%B1 Erişim Tarihi:15 Eylül 2021.
• URL 3 (2021) https://tr.euronews.com/2021/08/11/ sel-ve-task-nlar-karadeniz-i-teslim-ald-sinop-kastamonu-ve-bart-n-da-ag-r-hasar-olustu Erişim Tarihi:15 Eylül 2021.
• URL 4 (2021) https://mgm.gov.tr/veridegerlendirme/ il-ve-ilceler-istatistik.aspx Erişim Tarihi: 15 Eylül 2021
• URL 5 (2021) An Introduction to Interpolation Methods. Retrieved from http://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/analysis/geostatistic al-analyst/an-introduction-to-interpolation-methods.htm, Erişim Tarihi: 15 Eylül 2021
• Uyan, M. (2019). Comparison of different interpolation techniques in determining of agricultural soil index on land consolidation projects. International Journal of Engineering and Geosciences, 4(1), 28-35.
• Üstüntaş, T. (2006). Sayısal Arazi Modellerinde Bazı Enterpolasyon Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Selçuk Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Teknik-Online Dergi, 5(2).
• Yaprak, S. & Arslan, E. (2008). Kriging Yöntemi ve Geoit Yüksekliklerinin Enterpolasyonu, Jeodezi, Jeeinformasyon ve Arazi Yönetimi Dergisi, 1(98), 36– 42.
• Yılmaz, M. & Kuru, B. (2019). Makro ve Mikro Ölçekteki Lokal Jeoid Tespiti için Enterpolasyon Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Geomatik, 4 (1), 41-48