Makine öğrenmesi yöntemleri ile deniz yüzeyi sıcaklığı tahmini: Akçakoca (Düzce) uygulaması
Prediction of sea surface temperature with machine learning methods: A case study in Akçakoca (Düzce)
- Tez No: 918833
- Danışmanlar: PROF. DR. TAMER AKKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoloji, Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Deniz yüzeyi sıcaklığı (DYS) verileri, iklim sistemi ve sürdürülebilir ekosistem yönetimi gibi temel süreçleri anlamak için vazgeçilmez bir araçtır. Bu nedenle pek çok alanda bu bilgiye ihtiyaç duyulmaktadır. Okyanus ve denizlerin korunması ve iklim değişikliğinin olumsuz etkilerinin azaltılması oldukça önemlidir. Bu bağlamda, DYS tahminleri, yerel yönetimler gibi karar vericiler için vazgeçilmez bir araçtır. Bu çalışmada, Meteoroloji Genel Müdürlüğünden temin edilen Akçakoca (Düzce) deniz gözlem istasyonuna ait deniz suyu sıcaklık değerleri veri seti olarak kullanılmıştır. İşlenen veriler, çeşitli makine öğrenimi algoritmalarıyla analiz edilmiştir. Modellerin performansını değerlendirmek için MAE, MASE, R² ve RMSE kriter değerleri kullanılmıştır. Bulgular, her modelin veri setine ve problem yapısına uygunluğuna bağlı olarak farklı başarı düzeyleri sergilediğini göstermiştir. Çalışmada kullanılan Optimize Edilebilir Süreç Regresyonu (GPR) modelinin, tüm hata değerlendirme ölçütlerinde en düşük değerleri vermiştir. Sonuç olarak, bu çalışma kapsamında öne sürülen model, yalnızca deniz sıcaklıklarındaki değişimleri tahmin etmekle kalmayıp, aynı zamanda deniz suyu dolaşımı, deniz seviyesi değişimi ve ekstrem hava olayları gibi okyanus-atmosfer etkileşimlerinin anlaşılmasına da katkı sağlayabilir.
Özet (Çeviri)
Sea surface temperature (SST) is an essential instrument for understanding fundamental processes of the climate system and sustainable ecosystem management. Thus, this information is needed in many different disciplines. For a sustainable future, protecting the seas and reducing the impacts of climate change are of great importance. In this regard, SST predictions are an indispensable tool for decision-makers such as local governments. In this study, the seawater temperature values obtained from the General Directorate of Meteorology at the Akçakoca (Düzce) sea observation station were utilized as the data set. The processed data were then subjected to analysis using various machine learning algorithms. The performance of the models was evaluated based on the MAE, MASE, R², and RMSE criterion values. The findings show that each model exhibits different levels of success depending on its suitability to the data set and problem structure. The Customised Gaussian Process Regression (GPR) model used in the study gave the lowest values in all error evaluation criteria. In conclusion, the model proposed in this study can not only predict changes in sea temperatures but also contribute to the understanding of ocean-atmosphere interactions such as seawater circulation, sea level change, and extreme weather events.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile deniz yüzeyi sıcaklığı tahmini: İnebolu uygulaması
Prediction of sea surface temperature with machine learning methods: A case study in İnebolu
CİHAN YILDIRIM
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile deniz yüzeyi sıcaklığı tahmini: Bartın uygulaması
Prediction of sea surface temperature with machine learning methods: A case study in Bartın
BURÇAK ŞEN ÇİDEM
- InSAR ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yüzey hareketlerinin zaman serileri ile modellenmesi: İstanbul Havalimanı örneği
Time series modeling of surface movements using InSAR and machine learning methods: The case study of Istanbul Airport
NUR YAĞMUR
Doktora
Türkçe
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
PROF. DR. ERDAL ŞAFAK
- Short-term wind power generation forecasting by coupling numerical weather prediction models and machine learning algorithms
Sayısal hava tahmin modeli ve makine öğrenmesi algoritmaları ile kısa dönemli rüzgar enerjisi üretim tahmin modeli oluşturmak
CEM ÖZEN
Doktora
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ DENİZ
- Sürekli tip cam ergitme fırınları için hesaplamalı akışkanlar dinamiği tabanlı indirgenmiş model geliştirilmesi
Development of a computational fluid dynamics based reduced order model for continuous glass melting furnaces
ENGİN DENİZ CANBAZ
Doktora
Türkçe
2025
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT GÜR