Development of AI-driven drought management system a case study for Turkey"
Yapay zeka tabanlı kuraklık yönetim sisteminin geliştirilmesi: Türkiye için bir vaka çalışması
- Tez No: 890132
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CANSU ÇİĞDEM EKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sanayi büyümesi ve kirlilik nedeniyle gelişmiş ülkeler için kuraklık ciddi bir sorun haline gelmektedir. Bu sorunun üstesinden gelmek için yenilikçi yaklaşımlara ihtiyaç vardır, bunlardan biri de yapay zeka (AI) gibi teknolojilerdir. Bu çalışma, bir veri yönetim sistemi, tahmin sistemi ve PDSI ve SPI hesaplama sistemi içeren bir AI tabanlı kuraklık yönetim sistemini tanıtmaktadır. Veri yönetim sistemi, kullanıcıların Türkiye'nin çeşitli bölgelerinden tarımsal verileri analiz etmelerine olanak tanır. Tahmin sistemi, yağış ve sıcaklık tahmin etmek için SARIMA, ARIMA ve Prophet algoritmalarını kullanır. En iyi performans gösteren algoritma, hata oranlarına göre seçilir, böylece doğru tahminler yapılır. Bu tahminler daha sonra veri yönetim sisteminde saklanır. Yapay zeka tarafından oluşturulan verilerden yararlanarak, PDSI ve SPI hesaplama sistemi bir sonraki iki yıl için PDSI ve SPI tahmin eder. Ayrıca, sistem beklenen hava koşullarını PDSI ve SPI tahminleri ile karşılaştırarak belirli bölgelerde tarımsal ürün yetiştirme riskini değerlendirir. Sonuçlar, ARIMA'nın sıcaklık ortalamalarını tahmin etmek için en uygun olduğunu, SARIMA'nın ise yağışı tahmin etmek için en iyi performansı gösterdiğini göstermektedir. 2024'te Şanlıurfa ilinde Buğday ürünleri için PDSI'nin %91 risk seviyesi ve SPI-3'ün %75 risk seviyesi olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Drought presents a significant challenge for developed countries due to industrial growth and pollution. Mitigating this requires innovative methods like Artificial Intelligence (AI). This study introduces an AI-driven drought management system comprising a data management system, prediction system, and PDSI and SPI calculation system. The data management system allows users to analyze agricultural data from various regions of Turkey. The prediction system employs SARIMA, ARIMA, and Prophet algorithms to forecast precipitation and temperature. The best-performing algorithm is selected based on error rates, enabling accurate predictions. These predictions are then saved in the data management system. Leveraging AI-generated data, the PDSI and SPI calculation system forecasts PDSI and SPI for the next two years. Additionally, the system assesses the risk associated with cultivating agricultural products in specific regions by comparing expected weather conditions with PDSI and SPI forecasts. Results indicate that ARIMA is optimal for predicting temperature averages, while SARIMA performs best for forecasting precipitation. For wheat products in Şanlıurfa province in 2024, PDSI indicates an 91% risk level and SPI-3 indicates a 75% risk level.
Benzer Tezler
- İklim değişikliği ve kentsel gelişme arasındaki etkileşim: İstanbul örneği
Interaction of climate change and urban development: The case of İstanbul
DİLARA AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜZİN BAYCAN
- Çoklu afetlerde yapay zeka yaklaşımı
Artificial intelligence approach in multi-disasters
SANEM ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
MeteorolojiSakarya ÜniversitesiAfet Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TİMUR TEZEL
- Investigation of physiological roles of strigolactones in sugar beet (Beta vulgaris L.) under in vitro tissue culture and ex vitro abiotic stress conditions
Strigolaktonlarin şeker pancarinda (Beta vulgaris L.) fizyolojik etkilerinin in vitro doku kültürü ve ex vitro abiyotik stres koşullari altinda i̇ncelenemsi
FATEMEH AFLAKI
Doktora
İngilizce
2019
BotanikBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EKREM GÜREL
- Data driven software engineering: The integral role of generative ai in transforming software development processes
Veri odaklı yazılım mühendisliği: Yazılım geliştirme süreçlerini dönüştürmede üretken yapay zekanın temel rolü
AYBÜKE YALÇINER
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EBRU GÖKALP AYDIN
DR. AHMET DİKİCİ
- Çamkoru Sarıçam Meşcereleri için çeşitli büyüme modellerinin geliştirilmesi ve bazı tek ağaç özelliklerinin lidar tabanlı yapay zeka yöntemleri ile tahmini
Growth model development and lidar-driven ai prediction of single tree-level attributes for çamkoru scots pine stands
MUSTAFA KAĞAN ÖZKAL
Doktora
Türkçe
2025
Ormancılık ve Orman MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN ÖZÇELİK