FACULTY of ARTS AND SCIENCESDEPARTMENT OF STATISTICS


Current Project Scope / Yürüyen Proje Kapsamı

 

PROJE ADI: 

 

Veri Madenciliği Yöntemleri ile Türkiye İklim Bölgelerinin Yeniden Belirlenmesi ve Yağış Tahmin Modellerinin Geliştirilmesi

 

KAPSAM:

Bir ülkenin ekonomisi güçlü bir şekilde tarım ve su gücüne bağlıdır. Araştırmalar hidroloji ve su kaynaklarındaki değişimin yağış miktarları ile ilişkili olduğunu göstermektedir. Bu nedenle iklimin bir ülke gelişiminde rol oynayan önemli etkenlerden biri olduğu söylenebilir. Bunun farkedilerek anlaşılması, herhangi bir planlama ve politik kararda büyük önem taşır. Bu çerçevede küresel iklim değişikliği ile ilgili temel sorun, ötekilerin yanı sıra yağış değişkenliğinde, yoğunluğunda  ve mevsimsel miktarlarındaki değişimlerdir. Bu nedenle, yağışın belirli bir güvenirlik düzeyinde başarılı şekilde tahmininin yapılması, hangi tarımsal ürünü/hayvanı nerede yetiştirmek ve su kaynaklarının yönetimi gibi durumları planlamak, kuraklık ve kıtlık durumlarını öngörebilmek için  önemlidir. İşte bu yüzden, önerilen proje  çalışmamızda tüm Türkiye için yağış tahmin modelleri geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaca ulaşmak için, sıcaklık, buhar basıncı, bağıl nem, güneş radyasyonu, bulutluluk, yağış miktarı, ortalama rüzgar hızı, fırtınalı gün sayısı gibi iklim parametrelerine çeşitli istatistiksel tahmin, çoklu değişken ve zaman dizisi analizi yöntemleri uygulanacaktır.

 

AMAÇ:

Bu çalışmanın temel amacı, çeşitli klimatolojik verilere  dayalı olarak belirlenecek olan homojen iklim bölgelerinde, mekansal ve zamansal veri madenciliği yöntemleri kullanarak tüm Türkiye için yağış tahmin modelleri geliştirmektir. Bu amaçla, çalışmada, sıcaklık (ortalama, maksimum ve minimum), buhar basıncı, bağıl nem, güneş radyasyonu, bulutluluk, yağış miktarı, yağışlı gün sayısı, ortalama rüzgar hızı, fırtınalı gün sayısı gibi iklim parametrelerine ilişkin 1950-2008 yılları arasında kayıtlı günlük tüm istasyon verileri kullanılacaktır. Geliştirilecek tahmin modellerinin başarımını arttırmak amacıyla, öncelikle açıklamalı veri madenciliği yöntemleri kullanılarak alan ve zamanda iklim özellikleri açısından homojen bölge ve süreçler belirlenecektir. Bu çalışma sonucunda, Türkiye iklim bölgeleri yeniden tanımlanmış olacaktır. Daha sonra, yeniden tanımlanan  iklim bölgelerine ilişkin yağışlardaki uzun süreli eğilimin belirlenmesi ve yine veri madenciliği yöntemleri ile modellenmesi yapılacaktır.

 

ÜRETECEĞİ EK BİLGİ:

Türkiye’de iklim değişikliği ve sonuçlarına ilişkin çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmalar genelde iklim parametrelerindeki değişimlerin ve bu değişimlerin geniş ya da bölgesel ölçekli atmosferik salınım ve/ya dolaşım koşullarıyla bağlantılarının belirlenmesi, GCM çıktılarına dayalı ölçek küçültme yöntemi ile tahminleme ve son yıllarda kuraklıkların ve iklim bölgelerinin tanımlanması üzerinedir. Bu çalışmada da, Türkiye’de iklim değişikliği ve değişkenliğinin incelenmesi ve modellenmesi hedeflenmiştir.

 

Ancak çalışmamız çeşitli açılardan diğer çalışmalardan farklılık ve özgünlük taşımaktadır. Öncelikle, Türkiye’de iklim üzerine bugüne dek yapılan çalışmalarda ya tüm Türkiye verileri birarada incelenmiştir veya Köppen sınıflandırılması ile tanımlanan yedi iklim bölgesinin varlığı kabul edilerek, analizler ve yorumlar bu bölgeler üzerinden yapılmıştır. Diğer yandan Evrendilek ve Berberoğlu (2008)’nun da belirttiği üzere, küresel ısınmanın yarattığı etkilerle mevcut iklim bölgelerinin değiştiği açıktır ve bu nedenle de bu iklim bölgeleri kabulu üzerinden yapılan çalışmalar tahminlerde yanlılık içerebilir. Sözkonusu problemin giderilmesi amacı ile yeni iklim bölgeleri belirleme çalışmaları yapılmaktadır. Ancak bu çalışmalar ya gözönünde bulundurdukları parametreler açısından iklim bölgesi belirlemede yetersizdir veya iklim bölgelerini ayırmada güçlükler bulunduğunu göstermektedir. Yukarıda sözüedilen problemler nedeni ile mevcut çalışmalarda birbirleri ile çelişen çıkarımlar olabilmektedir.

 

İkinci olarak, geliştirilecek yağış modelleri ölçek küçültme yöntemleri yerine doğrudan günlük  istasyon verilerine dayandırılarak yeni tanımlanan iklim bölgeleri üzerinden yağış tahminlerinde bulunacaktır. Bunun yanı sıra, tahminleme amacı ile önceki çalışmalarda kullanılmayan zaman serileri analizi, kara ağacı, yapay sinir ağları, MARS gibi güçlü ve otomatik modellemeye izin veren veri madenciliği teknikleri kullanılacaktır.

 

Özet olarak söylemek gerekirse, bizim çalışmamızda problem bir veri madenciliği süreci ile ele alınarak, güçlü veri madenciliği teknikleri ve gerektiğinde bulanık mantık yöntemler kullanarak tahmin güvenilirliğini en üst düzeye çıkarmayı hedeflemektedir. Elde edilecek iklim bölgeleri, diğer araştırmacıların da çalışmalarında yansız ve daha doğru öngörüler yapmalarını katkıda bulunacaktır.

 

Bir ülkenin ekonomisi, enerji, su ve toprak kaynakları ve tarım ile yakından bağlantılıdır. Bu nedenle yağış tahmini yapmanın bir çok alanda yaygın uygulamaları bulunmaktadır. Örneğin, kuraklık ve su kaynaklarının yönetimi, tarımda ürün desenini belirlemek, hayvancılık, enerji gibi çeşitli  konulardaki ulusal politikaların bu bilgi ile daha doğru olarak belirleneceği söylenebilir. Bunların yanısıra turizm, orman yangınlarıyla mücadele, doğal afetler, kıyı ve sulak alanların yönetimi ve korunması vb. konulardaki politikalar ve planlamalarda da yağış tahmin bilgilerinden yararlanılabilir. Diğer yandan iklim bögelerinin yeniden belirlenmesi ise iki yönlü katkıda bulunacaktır. İlk olarak güvenilirliği dolayısı ile başarımı yüksek yağış tahmin modellerinin geliştirilmesini sağlayacak; ikinci olarak ekosistem sınıflandırmasına ve buna bağlı olarak toprak özelliklerinin, türlerin dağılımlarının belirlenmesine dolayısı ile ülke yöneticilerine (hükümet, belediyeler vb.) sağlıklı politikalar üretmede yardımcı olacaktır. Diğer önemli bir katkı ise, veri madenciliği yöntemlerinin otomatik modelleme olanağı vermesidir. Bunun sağlayacağı yararlardan biri  çalışmamızda geliştirilen modellerin gelecek yıllarda gözlenecek verilerin ekenmesi ile çok kolay olarak yeniden yapılandırılıp dinamik-otomatik  tahminler verebilmesidir.