The presence of water in the
soil, movement, evaporation and air capacity, decomposition events,
microbiological activity, root respiration and vegetative activity are all
under the influence of soil temperature. In this study, it is aimed to estimate
the soil temperature values using Artificial Neural Networks (ANN) method.
Monthly average soil temperature values and other meteorological data in
different soil layers (5, 10, 20, 50 and 100 cm) of the Central Black Sea
region provinces were obtained from the General Directorate of Meteorology for
the years 1971-2015. A three-layer feed-forward ANN structure was created and
the Levenberg-Marquardt (LM) algorithm was applied for ANN learning. Monthly
meteorological data education data, monthly data test data from 1991-2000,
monthly data between 2001-2015 were used as validation data. Based on climate
data and soil layer, 10 different ANN models were created. For the results
obtained at different depths in all stations, the coefficient of determination
(R²) is between 0.85-0.99, the standard deviation of the estimation error
(RMSE) is between 0.24-3.74 and the mean absolute error (MAE) is between
0.01-2.33. As a result of the study, it was observed that ANN models yielded
successful results in the monthly soil temperature calculations of Middle Black
Sea Provinces.
Keywords: Soil
temperature; Artificial neural network; Model
Toprakta suyun bulunuşu, hareketi,
buharlaşması ve hava kapasitesi, ayrışması olayları, mikrobiyolojik faaliyet,
kök solunumu ve vejetatif faaliyet gibi olayların tümü toprak sıcaklığının
etkisi altındadır. Bu çalışmada toprak sıcaklık değerlerinin Yapay Sinir Ağları
(YSA) yöntemi kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Orta Karadeniz bölümü
illerine ait farklı toprak katmanlarındaki (5, 10, 20, 50 ve 100 cm) aylık
ortalama toprak sıcaklık değerleri ve diğer meteorolojik veriler Meteoroloji
Genel Müdürlüğünden 1971-2015 yılları için temin edilmiştir. Üç katmanlı ileri
beslemeli bir YSA yapısı oluşturularak YSA’nın öğrenmesi için
Levenberg-Marquardt (LM) algoritması uygulanmıştır. 1971-1990 yılları arası
aylık meteorolojik veriler eğitim verisi, 1991-2000 yılları arası aylık veriler
test verisi, 2001-2015 yılları arası aylık veriler validasyon verisi olarak
kullanılmıştır. İklim verileri ve toprak katmanı göz önüne alınarak 10 farklı
YSA Modeli oluşturulmuştur. Tüm istasyonlarda farklı derinliklerde elde edilen
sonuçlar için belirleme katsayısı (R²) 0.85-0.99 arasında, tahmin hatasının
standart sapması (RMSE) 0.24-3.74 arasında ve ortalama mutlak hata (MAE)
0.01-2.33 arasında değişmektedir. Çalışma sonucu YSA modellerinin Orta Karadeniz
İlleri aylık toprak sıcaklık hesaplamalarında başarılı sonuçlar verdiği
görülmüştür.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 10 Aralık 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 36 Sayı: 2 |
DERİM in
ISSN : 1300-3496
e-ISSN : 2149-2182
Derim Creative Commons Al 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
------------------------------------------------------------------
DERİM
Batı Akdeniz Tarımsal Araştırma Enstitüsü
Demircikara Mh. Paşa Kavakları Cad. No:11, P.K.35 Antalya
derim@derim.com.tr
www.derim.com.tr