Modelling precipitation data of certain regions for Turkey via hidden Markov models
Saklı Markov modeli (SMM) ile Türkiye'nin belli bölgelerine ilişkin yağış verisinin modellenmesi
- Tez No: 383207
- Danışmanlar: PROF. DR. İNCİ BATMAZ, YRD. DOÇ. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda dünyadaki iklim değişikleri üzerine yapılan geleceğe dönük tahmin yöntemleri oldukça yaygınlaşmıştır. Bu tahmin yöntemleri geçmiş sıcaklık ve yağış verilerini kullarak geleceğe yönelik yorum yapmak için oldukça kullanışlıdır. Özellikle yağış modelleri iklim değişiklikleri konusunda geleceğe dönük tahminler yapabilmek için önemli bir yere sahiptir. Bu modellerin sağlamış olduğu günlük yağış miktarı ve yağış olup olmama durumu gibi tahminler; taşkın, kuraklık, sel, vb. senaryoları oluşturmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı günlük yağış olup olmama durumu ve günlük yağış miktarını tahmin etmektir. Bu amaçla, Türkiye' nin en çok yağış alan bölgelerinden biri olan Doğu Karadeniz Bölgesi, Türkiye'nin en az yağış alan bölgelerinden biri olan İç Anadolu Bölgesi ve normal yağışlı bir iklime sahip olan Ege Bölgesinde kaydedilen 9 istasyonun günlük yağış miktarları verisi Markov zincirlerini temel alan Saklı Markov Modelleri (SMM) ile ayrı ayrı modellenmiştir. En uygun modellere Akaike bilgi kriteri, Bayes bilgi kriteri, ortalama karesel hata ve yanlış sınıflandırma oranı kullanılarak karar verilmiştir. Seçilen en uygun SMM'lerin normal iklime sahip bölgelerde günlük yağış olup olmama durumunu tahmin etmede, kurak ve yağışlı bölgelere kıyasla daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Yağış bölgelerde ise SMM'ler günlük yağış miktarını tahmin etmede, diğer iki bölgeye kıyasla daha iyi sonuçlar vermiştir. Ayrıca, model parametreleri ve gözlem dizisi bilindiğinde, Viterbi algoritması kullanılarak günlük yağış varlığını temsil eden en olası durumlar başarılı şekilde tahmin edilmiştir. Bu kapsamda, bu tez çalışmasında etkinliği diğer yağış modellerine göre daha fazla olacağı düşünülen, SMM'ler geliştirilerek yağış varlığı ve yağış miktarı tahminleri konusunda çalışılmıştır. Bu çalışma yağış konusunda hızlı ve kolay hesaplanan tahminler yapabilmek için bir aşama oluşturmuş ve bilinmeyen yağış durumu hakkında genel tahminler vermiştir.
Özet (Çeviri)
Estimation methods on climate changes have become increasingly popular in the world over the recent years. They are useful for making comments about the future by using the past data related to temperature and precipitation. Especially, precipitation models, which are usefull for forecasting and simulation purposes, play a crucial role in forecasting climate changes. Estimations of daily rainfall amounts and occurrences found by using precipitation models are commonly used to generate scenarios of runoff, drought, flood, and so on. The main purpose of this study is to estimate the daily occurrence of rainfall and the daily amount of rainfall. For this purpose, daily amount of rainfall data from nine stations located at East Black Sea Region, one of the wettest regions of Turkey; located at Central Anatolian Region, one of driest regions of Turkey and Aegean Region, having a normal moisture climate in Turkey are modelled separately by using Hidden Markov Models (HMMs). HMMs are based on Markov Chains (MCs). The most suitable models are decided by comparing Akaike ınformation criterion (AIC), Bayesian ınformation criterion (BIC), mean square error (MSE) and misclassification (Error) rate (MR). It is observed that HMMs give good results for regions that has normal moisture climate compared with the wettest and driest region to estimate the daily precipitation occurrence. On the other hand, they give good results for the wettest region compared with the driest region or with normal moisture climate region to estimate the daily precipitation amount. Also, they successfully predict the most probable states that represents the daily precipitation occurrence by using Viterbi algorithm, when a sequence of observations and the model parameters are known. In this context, by using HMMs which is thought to be more effective than other precipitation models, the precipitation occurrence and precipitation amount are estimated in this thesis study. This work is the first phase to make estimations related to precipitation, providing very fast and less costly computations, and it gives general weather forecast and information about the unknown state of precipitation occurrences.
Benzer Tezler
- Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu
Başlık çevirisi yok
İRFAN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BORAT
- İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MELTEM ASLI NARTER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- The Effect of government price support on wheat farming and wheat marketing in Turkey
Başlık çevirisi yok
GÜNEŞ GÜLSEN ÖZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
EkonomiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiYöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİM DOĞRUSÖZ
- Input-output modeling for Ankara water supply system
Ankara su temini sistemi için girdi-çıktı modellemesi
MEHMET GÜRSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DOĞAN ALTINBİLEK
- An Experimental and analytical investigation of cam follower jump phenomenon
Başlık çevirisi yok
ŞÖLEN ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇALIŞKAN