Drought estimation is important considering the harmful effects of the climate change in recent years. In this
study, various models are developed with data mining technique for the drought estimation of Çanakkale,
Turkey. Standardized precipitation index (SPI) values for 3, 6, 9, 12 and 24 months are calculated using the
precipitation data of Çanakkale, Gökçeada and Bozcaada stations. The calculated SPI values of Gökçeada and
Bozcaada are used as input parameters in developing data mining models with different algorithms. Examining
the model results, it is observed that data mining technique is effective in drought estimation.
Son yıllardaki iklim değişikliğinin zararlı etkileri göz önüne alındığında kuraklık tahmini oldukça önemlidir. Bu
çalışmada, Çanakkale iline ait kuraklık tahmini için veri madenciliği ile modeller geliştirilmiştir. Çanakkale,
Gökçeada ve Bozcaada yağış istasyonlarına ait yağış verileri ile 3, 6, 9, 12 ve 24 aylık standart yağış indeksi
(SYİ) değerleri hesaplanmıştır. Hesaplanan Gökçeada ve Bozcaada’nın SYİ değerleri veri madenciliği
modellerinde girdi olarak kullanılmıştır ve farklı algoritmalar ile modeller geliştirilmiştir. Model sonuçları,
hesaplanan SYİ değerleri ile karşılaştırıldığında, veri madenciliği yönteminin kuraklık tahmininde iyi sonuçlar
verdiği gözlemlemiştir.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Ocak 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 7 Sayı: 1 |