Ege Bölgesindeki Toprak Sıcaklıklarının Yapay Sinir Ağları Yöntemi İle Belirlenmesi

Abstract

Bu çalışmada, Türkiye’nin Ege Bölgesindeki aylık ortalama toprak sıcaklıklarını topografik bilgilere göre tahmin etmek için bir yapay sinir ağı (YSA) modeli geliştirilmiştir. İzmir, Muğla, Aydın, Denizli, Uşak, Manisa, Kütahya ve Afyonkarahisar meteoroloji istasyonlarından elde edilen toprak sıcaklıkları, Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü (DMİ) tarafından 2000–2006 yılları arasında ve yer seviyesinden 5, 10, 20, 50 ve 100 cm derinliklerde ölçülmüştür. Enlem, boylam, yükseklik, derinlik ve ay bilgileri oluşturulan yapay sinir ağının giriş katmanında kullanılırken, hedef olarak kabul edilen aylık ortalama toprak sıcaklığı yapay sinir ağının çıkış katmanında kullanılmıştır. MATLAB programı kullanılarak bir tahmin modeli oluşturulmuş ve elde edilen sonuçlar ile gerçek değerler karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, bulunan hata değerlerinin kabul edilebilir sınırlar içerisinde olduğu görülmüştür

Keywords

• Ege Bölgesi, Topografik bilgiler, Toprak sıcaklığı, Yapay sinir ağları

Determination of the Soil Temperatures in Aegean Region by Artificial Neural Network Method

Abstract

In this study, an artificial neural network (ANN) model developed in order to estimate the average monthly soil temperatures in the Aegean Region of Turkey based on the topographic data. The soil temperatures, which have been taken from İzmir, Muğla, Aydın, Denizli, Uşak, Manisa, Kütahya and Afyonkarahisar meteorological stations, have been measured between the years 2000 and 2006 by the Turkish State Meteorological Service (TSMS), and temperatures have been measured at depths of 5, 10, 20, 50 and 100 cm respectively below the ground level. The latitude, longitude, altitude, depth and lunar information have been used in the input layer of the built artificial neural network model while the soil temperatures recognized as a target data have been used in the output layer. An estimation model has been developed employing MATLAB program and the derived results have been compared with the actual values. As a result, it has been seen that the error values have been found within the acceptable limits

Keywords

• Artificial neural networks, Aegean Region, Soil temperature, Topographic data