Serisel Korelasyonun Toplam Zenit Gecikmesi Zaman Serilerinde Parametrik Olmayan Trend Belirleme Üzerindeki Etkisi
Öz
GNSS gözlemlerinin analizinden elde edilen toplam zenit gecikmesi (ZTD) hava şartlarının belirlenmesinde önemli bir parametre olması sebebiyle GNSS tekniğinin iklimsel çalışmalarda da önemli bir yeri vardır. ZTD verilerinden oluşturulan zaman serilerinin trend analizi ile, uzun dönemlerde veride meydana gelen değişimler incelenebilmektedir. Bu çalışmada, Türkiye ve Avrupa’dan seçilen 10 adet IGS (Uluslararası GNSS Servisi) istasyonu için 1995-2010 yılları arasındaki ZTD ürünlerinin COST Aksiyonu ES1206, GNSS4SWEC (Advanced Global Navigation Satellite Systems Tropospheric Products for Monitoring Severe Weather Events and Climate) kapsamında yeniden kestirimi ile elde edilmiş (IGS Repro1) verileri kullanılarak oluşurulan zaman serilerindeki trend ve serisel korelasyon etkisi belirlenmeye çalışılmıştır. Trend analizinde parametrik olmayan yöntemlerden Mann-Kendall testi kullanılmıştır. Serisel korelasyonu belirlemek için otokorelasyon katsayısı hesaplanmış olup seriyi korelasyondan arındırmak için Trend-Free Prewhitening yöntemi uygulanmıştır. Korelasyondan arındırılan seriye tekrar trend analizi yapılarak serisel korelasyonun trendin belirlenmesi üzerindeki etkisi ve Trend-Free Prewhitening yönteminin performansı üzerine irdelemeler yapılmaya çalışılmıştır. Çalışmada IGS istasyonlarındaki ZTD verilerinin tümünde anlamlı serisel korelasyonlar elde edilmiştir. Aynı zamanda LAMA, ONSA ve PENC istasyonlarında Trend-Free Prewhitening uygulandıktan sonra trend olduğu sonucuna varılmıştır. Çalışma kapsamında uygulanan yöntemlerle ilgili hesaplamalar MATLAB program kodları kullanılarak yapılmıştır.
Anahtar Kelimeler
Mann-Kendall Testi,Serisel Korelasyon,Trend,Trend-Free Prewhitening,Toplam Zenit Gecikmesi
Kaynakça
- Adib A., Kalaee M.M.K., Shoushtari M.M., Khalili K., 2017. Using of Gene Expression Programming and Climatic Data for Forecasting Flow Discharge by Considering Trend, Normality, and Stationarity Analysis, Arabian Journal of Geosciences, 10: 208, DOI 10.1007/s12517-017-2995-z.
- Akgül, I., 2003. Zaman Serilerinin Analizi ve ARIMA Modelleri, Der Yayınevi, İstanbul.
- Baldysz, Z., Nykiel, G., Figurski, M., Szafranek, K. ve Kroszczyński, K., 2015. Investigation of the 16-year and 18-year ZTD Time Series Derived from GPS Data Processing, Acta Geophysica, 1103-1125.
- Baldysz, Z., Nykiel, G., Araszkiewicz, A., Figurski, M., and Szafranek, K., 2016. Comparison of GPS Tropospheric Delays Derived from Two Consecutive EPN Reprocessing Campaigns from the Point of View of Climate Monitoring, Atmos. Meas.Tech. Discuss., doi:10.5194/amt-2016-5, 1.
- Beşel C., 2017. IGS İstasyonları Zenit Troposferik Gecikme Parametresi Zaman Serilerinde Trend ve Mevsimsel Etki Analizleri, Yüksek Lisans Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon.
- Bevis, M., Businger, S., Herring, T.A., Rocken, C., Anthes, R.A. ve Ware, R.H., 1992. GPS Meteorology: Remote Sensing of Atmospheric Water Vapour Using the Global Positining System, Journal of Geophysical Research, 97, D14, 15787– 15801.
- Blain, G.C., 2012. Revisiting the Probabilistic Definition of Drought: Strengths, Limitations and an Agrometeorological Adaptation, Bragantia, 71, 1,132-141.
- Blain G.C.,2015. The Influence of Nonlinear Trends on the Power of the Trend-Free Pre-Whitening Approach, Acta Scientiarum. Agronomy,37, 1, 21-28, DOI 10.4025/actasciagron.v37i1.18199.
- COST, 2012. Memorandum of Understanding for the Implementation of a European Concerted Research Action, COST Action ES1206, Advanced Global Navigation Satellite Systems Tropospheric Products for Monitoring Severe Weather Events And Climate (GNSS4SWEC), European Cooperation in Science and Technology.
- Fleming, S.W ve Clarke, G.K.C., 2002. Autoregressive Noise, Deserialization, and Trend Detection and Quantification in Annual River Discharge Time Series, Canadian Water Resources Journal, 27, n. 3, p. 335-354.