Evaluating and merging model- and satellite-based precipitation products over varying climate and topography
Model ve uydu tabanlı yağış ürünlerini değişken iklim ve topoğrafya üzerinde değerlendirmek ve birleştirmek
- Tez No: 612315
- Danışmanlar: DOÇ. DR. M. TUĞRUL YILMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Bu çalışma ilk olarak dokuz farklı yağış ürününü (2 uydu tahmin tabanlı, 2 model yeniden analiz tabanlı, 5 model tahmin tabanlı ürün) değişken iklim ve topografya üzerinde, yer gözlem istasyon verilerini referans kabul ederek değerlendirmekte ve karşılaştırmaktadır. Ürünler iki farklı birleştirme tekniği kullanılarak iki grup halinde birleştirilmiştir: 1. Çoklu ürün ortalaması almak (yani basit birleştirme); 2. Lineer regresyon yöntemiyle ölçeklendirildikten sonra çoklu ürün ortalamasının almak. Elde edilen birleştirilmiş ürünler hem istatistiksel hem de hidrolojik olarak değerlendirilmiş olup sırasıyla aynı yağış gözlem verilerini kullanan ürünler ve yüzeysel akış gözlem verileri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, artan arazi karmaşıklığı ürünlerdeki hataların artmasına ve ürünler ile gözlem verileri arasındaki korelasyon değerlerinin azalmasına sebebiyet vermiştir. Sulaklık ve arazi eğimi ürünlerin hata değişkenliğinde yüksekliğe göre daha belirgin bir role sahiptir. Model tabanlı ürünlerin performansı, artan arazi karmaşıklığından uydu tabanlı ürünlere nazaran daha olumsuz etkilenmektedir. Her iki birleştirme yöntemi de, ürünlerin hata ve korelasyonlarını tüm çalışma alanı boyunca geliştirmekle kalmaz; sulaklık, yükseklik ve arazi eğimine göre sınıflandırılmış olan tüm alt bölgeler için de iyileştirir. Basit birleştirme ürünlerin en çok yağış tespit becerisini geliştirmektedir. Tahmin ve araştırma ürünlerinin ErrSD ve CC değerlerindeki en yüksek iyileştirmeler ürünler ECMWF, HRES ve IMERG ürünlerini referans alarak yeniden ölçeklendirildikten sonra birleştirildiğinde elde edilmiştir (ErrSD'de tahmin ürünleri için ortalama %28.5, araştırma ürünleri için ortalama %34.8 ve CC'de tahmin ürünleri için ortalama % 17.6, araştırma ürünleri için ortalama %23).
Özet (Çeviri)
This study first evaluates and inter-compares a set of nine precipitation products (2 satellite estimation-based, 2 model reanalysis-based, and 5 model forecast-based products) over varying climate and topography by using the in-situ observed precipitation data as truth. The products are then merged, in the form of two groups, using two different merging techniques: 1. Taking ensemble mean (i.e., simple merging); 2. Taking ensemble mean after rescaling them by a linear regression method. The merged products are statistically evaluated and inter-compared with the individual products using the same in-situ precipitation data. The results show that the errors in the products increase, while their correlations with the observed data decrease with the increasing terrain complexity. Comparatively, wetness and terrain slope have a more prominent role than elevation in the error variability of the products. The performance of model-based products is more adversely affected by increasing terrain complexity than that of satellite-based products. Both the merging methods improve the errors and correlations of the products not only over the entire study area, but over all its sub-regions classified based on the wetness, elevation, and terrain slope. Simple merging improves the precipitation detection ability of the individual products the most. Merging the products after rescaling them in the space of ECMWF HRES and IMERG adds the highest improvement in ErrSD (on average 28.5% and 34.8%, resp.) and CC (on average 17.6% and 23%, resp.) of the individual forecasts and individual research products, respectively.
Benzer Tezler
- Farklı uydu görüntülerinin birleştirilmesi ile yüksek çözünürlük oluşturma yöntemleri
Methods of merging different satellite imagesto improve resolution
KAAN ERŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. BİGÜL YAZGAN
- Optik uydu görüntülerinin birleştirilmesinde frekans bölgesi filtrelerinin karşılaştırılması
Comparision of frequency domain filters in optical image fusion
KÜBRA NUR BULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN
- Elmalı ve Alibey su havzalarının uydu görüntü verileriyle izlenmesi ve bilgi sistemi oluşturma olanakları
Başlık çevirisi yok
ÇİĞDEM GÖKSEL
- Almus Fay Zonu (AFZ)'nin jeolojik özelliklerinin uzaktan algılama yöntemleri ve sayısal arazi modeli (SAM) kullanılarak incelenmesi
Study of geological characteristics of Almus Fault Zone by using remote sensing methods and digital elevation modelling
ÖNDER GÜRSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. KAAN ŞEVKİ KAVAK
YRD. DOÇ. DR. ŞİNASİ KAYA
- Sensor validation and fusion for system monitoring
Sistem gözetiminde sensör doğrulama ve bilgi birleştirme
SADRA MOUSAVI
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER