Geri Dön

Türkiye için güneşlenme süresinin uydu verileri ve coğrafik parametreler kullanılarak tahmin edilmesi

Estimation of sunshine duration by using satellite data and geographic parameters over Turkey

  1. Tez No: 457245
  2. Yazar: KAZIM KABA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HACI MUSTAFA KANDIRMAZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 132

Özet

Bu çalışmada, destek vektör makineleri (DVM) yöntemiyle uydu görüntüleri ve coğrafik veriler kullanılarak Türkiye için günlük ve aylık güneşlenme süresi (GS) tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada ilk olarak GS'ni etkileyen atmosferik ve coğrafik parametrelerin veri setleri günlük ve aylık olarak oluşturulmuştur. Bu veri setleri sabit yörüngeli Meteosat uydusuna ait SEVIRI sensörünün termal kanalları, kutupsal yörüngeli Suomi-NPP VIIRS sensörünün solar kanalları ile atmosfer dışı güneş ışınımı, gün uzunluğu, güneş saat açısı, deklinasyon açısı, julien günü, konum (enlem, boylam, yükseklik) ve zaman (yıl, ay, gün) olmak üzere günlük 27 ve aylık 26 farklı parametreyi içermektedir. Bu değişkenler arasından en uygun seçimler yapılarak günlük ve aylık modellerin girdileri tespit edilmiştir. DVM modelleri içerisinden en uygun fonksiyon ve parametreler kullanılarak her piksel için GS tahminleri gerçekleştirilmiştir. Modellerin eğitim ve test sonuçları için hata hesaplamaları yapılarak sonuçlar analiz edilmiş ve tüm Türkiye'yi kapsayacak şekilde 600 m yersel çözünürlükte günlük, aylık ve yıllık GS haritaları oluşturulmuştur.

Özet (Çeviri)

In this study, support vector machine (SVM) method was applied to estimate the daily and monthly sunshine duration (SD) over Turkey. Firstly, daily and monthly datasets of atmospheric and geographical parameters which were assumed to affect the SD were constructed. These datasets were composed of 27 daily and 26 monthly different parameters which includes the thermal channels of the geostationary orbiting Meteosat SEVIRI sensor, the solar channels of the polar orbiting Suomi-NPP VIIRS sensor and extra-terrestrial solar radiation, day length, sun hour angle, declination angle, julien day number, location (latitude, longitude, altitude) and time (year, month, day). Inputs of daily and monthly models were determined by using recursive feature elimination (RFE) algorithm which selects the most suitable parameters among the dataset. Using the most appropriate function and its parameters of SVM models, SD estimations were performed for the considered pixels. Errors were calculated for the training and test phases and results were analysed. Finally, the daily, monthly and yearly SD maps of Turkey were created with a 600 meters spatial resolution.

Benzer Tezler

  1. Linking satellite imagery to bright sunshine hours for the estimation of global solar irradiation

    Küresel güneş ışınımı tahmin etmek için uydu görüntülerini ve güneşlenme süresini birleştirme

    SELMİN ENER RUŞEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    EnerjiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLTEKİN AKINOĞLU

  2. Modis uydu görüntüleri kullanılarak güneşlenme süresinin Türkiye için hesaplanması

    Using modis satellite data for the estimation of Turkey sunshine duration

    KAZIM KABA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Fizik ve Fizik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. H. MUSTAFA KANDIRMAZ

  3. Güneşlenme süresinin NWCSAF bulut tipi ürünü kullanılarak yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi

    Estimation of sunshine duration with artificial neural networks by using NWCSAF cloud type product

    ERDEM ERDİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    MeteorolojiÇukurova Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. MUSTAFA KANDIRMAZ

  4. Türkiye için güneşlenme süresi değişiminin izlenmesi, değerlendirilmesi ve bazı meteorolojik verilerle ilişkisinin belirlenmesi

    Observation and evaluation of sunshine duration changes in turkey and determination of relations with some meteorological parameters

    MİNE TÜLİN ZATEROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Fizik ve Fizik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HACI MUSTAFA KANDIRMAZ

  5. Binalarda ısıtma ve elektrik enerjisi temini için su bazlı fotovoltaik termal hibrit sistemlerin tasarımı

    Başlık çevirisi yok

    ECE BÜYÜKALTAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EnerjiManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KIVANÇ BAŞARAN