Antalya İli Meteorolojik Verileri Yardımıyla Hava Sıcaklığının Yapay Sinir Ağları Metodu ile Tahmini

Atmosferin gelecekteki durumu hava tahminleri yoluyla belirlenir. Küresel ısınma ve iklim değişiklikleri nedeniyle hava koşullarının değişiklik göstermesi hava tahmini doğruluğunun önemini arttırmaktadır. Hava sıcaklığı, tarım başta olmak üzere sanayi ve benzeri birçok faaliyetin belirlenmesinde önemli rol oynamaktadır. Bitkilerin büyüme ve gelişmeleri için belirli bir sıcaklık değerine ihtiyaç vardır. Sıcaklığın yüksek olduğu ve değişkenlik gösterdiği durumda bitkiler olumsuz etkilenmektedir. Bu sebeplerden dolayı Akdeniz ikliminin görüldüğü ülkelerde ve seracılığın faaliyetlerinin yoğun olduğu bölgelerde hava sıcaklığı tahmini önemli bir hal almıştır. Son yıllarda geleceğe yönelik hava tahminleri ve araştırmaların sayısı oldukça artmıştır. Bu çalışmada Antalya’ya ait 2000-2016 yılları arasında ölçülen gerçek aylık ortalama buhar basıncı, aylık ortalama nisbi nem ilgili ay ve yıl verileri kullanılarak yapay sinir ağları metodu ile ortalama hava sıcaklığı tahmin edilmiştir. Yapay sinir ağı modeli performansı istatistiksel tekniklerle karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak yapay sinir ağı modelindeki tahmin değerlerinin gerçek ortalama hava sıcaklığı değerleri ile uyumlu olduğu gözlemlenmiştir.

The future state of the atmosphere is determined by weather forecasts. The change in weather conditions due to global warming and climate changes increases the importance of forecasting accuracy. Air temperature plays an important role in the determination of many activities such as agriculture, industry and so on. A certain temperature value is needed for the growth and development of plants. Plants are adversely affected when the temperature is high and varies. For these reasons, air temperature estimation has become important in countries with Mediterranean climate and in areas where greenhouse activities are intense. In recent years, the number of future weather forecasts and research has increased considerably. In this study, the average monthly air pressure was estimated by using artificial neural network method by using real monthly average vapor pressure, monthly average relative humidity, related month and year data of Antalya between 2000-2016.The artificial neural network model performance has been compared with statistical techniques. As a result, it was observed that the estimated values ​​in the artificial neural network model have been consistent with the actual average air temperature values.