METUComputer CenterRegistrar's OfficeFAQ
Türkçe
DEPARTMENT OF STATISTICS

NINLIL Research Group

Research Team

Prof. İnci Batmaz, METU, Statistician

Prof. Gülser Köksal, METU, Industrial Engineer

Prof. Murat Türkeş, COMU, Geographer

Assoc.Prof. Hasan Tatlı, COMU, Meteorology Engineer

Assoc.Prof. Recai Yücel, SUNY Albany, Biostatistician

Assist.Prof. Cem İyigün, METU, Industrial Engineer

Assist.Prof. İsmail Çınar, MU, Fethiye MYO, Landscape Architecture (DOSAP)

Assist.Prof. Ceylan Yozgatlıgil, METU, Statistician

Assist.Prof. Vilda Purutçuoğlu, METU, Statistician

Fidan M. Fahmi, METU, Statistician , Ph.D Student

Elçin Kartal, METU, Statistician , Ph.D Student

Sipan Aslan, METU, Statistician , Ph.D Student

Muhammed Zeynel ÖZTÜRK, COMU, Geographer, Ph.D Student

Özgür Asar, METU, Statistician , MSc Student

Ceyda Yazıcı, METU, Statistician , MSc Student

Özlem Ardıç, METU, Statistician , MSc Student

Seda Sucu, METU, Statistician , MSc Student

Ayca Yetere Kursun, METU, Statistician , MSc Student

Tulay Akal, METU, Statistician , MSc Student

Busra Aksoy, METU, Statistician , MSc Student

Nevin Sivrikaya, METU, Statistician , MSc Student

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.

Current Project Study Groups / Yürüyen Proje Çalışma Grupları

Study Groups / Çalışma Grupları

Manager / Yürütücü

Doç.Dr. İnci Batmaz

Advisors / Danışmanlar

Prof. Dr. Gülser Köksal, Prof. Dr. Murat Türkeş, Doç. Dr. Hasan Tatlı, Doç. Dr. Recai Yücel   

I. Descriptive Data Mining Study Group / Tanımlayıcı Veri Madenciliği Çalışma Grubu

(Yürütücü/Manager: Elçin Kartal; Araştırmacılar/Researchers:İnci, Cem, Ceylan, Vilda, Özgür, Elcin)

II. Homogeneity Analyses Study Group / Türdeşlik Analizleri Çalışma Grubu 

(Yürütücü /Manager:Dr. Vilda Purutçuoğlu; Araştırmacılar/Researchers:İnci, Ceylan, Könül, Ceyda)

III. Missing Data Imputation Study Group / Kayıp Gözlem Atama Çalışma Grubu

(Yürütücü/Manager:Dr. Ceylan Yozgatlıgil; Araştırmacılar/Researchers:Sipan, İnci, Cem)

IV. Clustering Study Group / Kümeleme Analizleri Çalışma Grubu

(Yürütücü/Manager: Yrd. Doç. Dr. Cem İyigün; Araştırmacılar/Researchers:İnci, Ceylan, Vilda, Fidan, Elçin,Sipan) 

V.  Statistical Modelling Study Group  / İstatistiksel Modelleme Çalışma Grubu

 

Publications / Yayınlar

 

 

WORK IN PROGRESS

 

  

Data Mining Approaches to Meteorological Data: A Review of NINLIL Climate Research Group Studies. Batmaz, İ. and Talu-Yozgatlıgil, C.

 

PAPERS PUBLISHED

 

Has the climate been changing in Turkey? Regional climate change signals based on a comparative statistical analysis of two consecutive time periods, 1950-1980 and 1981-2010. Türkeş, M., Yozgatlıgil, Batmaz, İ., C., İyigün, C., Kartal-Koç, E., Fahmi, F. and Aslan, S. Climate Research. 2016, 70, 77-93.

 

Comparison of homogeneity tests for temperature using a simulation study. Yozgatlıgil, C. and C. Yazici. International Journal of Climatology. 2016, 36 (1), 62-81.

 

Precipitation Modeling by Polyhedral RCMARS and Comparison with MARS and CMARS. Özmen, A., Batmaz, İ., and G.-W. Weber. Environmental Modeling and Assessment. 2014, 19, 425-435.

 

Clustering Current Climate Regions of Turkey by Using a Multivariate Statistical Method. İyigün, C., Türkeş, M., Batmaz, İ., Yozgatlıgil, C. Purutçuoğlu-Gazi, V., Kartal-Koç, E., and M.Z., Öztürk. Theoretical and Applied Climatology. 2013, 114 (1), 95-106.

 

Comparison of Missing Value Imputation Methods for Turkish Meteorological Time Series Data. Aslan, S., Yozgatlıgil, C., İyigün, C., and İ. Batmaz. Theoretical and Applied Climatology. 2013, 112, 143–167.

 

Performance Comparison of Missing Data Imputation Methods in Meteorological Time Series Using Correlation Dimension Analysis (in Turkish). Aslan, S., Yozgatlıgil, C., İyigün, C., Batmaz, İ., and H. Tatlı. Journal of Statistical Research. 2011, 8 (2), 55-67.

 

Identifying Climate Regions of Turkey Using Hierarchical Clustering Method (in Turkish). Fahmi, F., Kartal-Koç, E., İyigün, C., Türkeş, M., Yozgatlıgil, C., Purutçuoğlu, V., Batmaz, İ., and G. Köksal. Journal of Statistical Research . 2011, 8 (1), 13-25.

 

CHAPTERS in BOOKS

 

Determining the Climate Zones of Turkey by Center-Based Clustering Methods. Fahmi, F., Kartal, E., İyigün, C., Türkeş, M., Yozgatlıgil, C., Purutçuoğlu, V., Batmaz, İ., and G. Köksal. In: Nonlinear and Complex Dynamics: Applications in Physical, Biological and Financial Systems. J.A. Tenreiro Machado, Baleanu, D. and A.C.J. Luo (Eds.). New York: Springer, 2011, 171-178.

 

 Overview of Knowledge Discovery in Databases Process and Data Mining for Surveillance Technologies and EWS. Batmaz, İ., and G. Köksal. In: Surveillance Technologies and Early Warning Systems: Data Mining Applications for Risk Detection. A.S. Koyuncugil and N. Özgülbaş (Eds.).

Hershey, PA: IGI Global Publisher (Idea Group Publisher), 2011, 1-30.

 

PAPERS PUBLISHED in PROCEEDINGS

 

A Bootstrap Application on the Standard Normal Homogeneity Test (SNHT) when there is not Highly Correlated Reference Series. Yazıcı, C., Batmaz. İ. and C. Yozgatlıgil. Proceedings of 60th World Statistics Congress-ISI 2015. Rio de Janeiro, Brazil, 26-31 July, 2015.

 

Consensus Clustering of Time Series Data, İ. Batmaz ,Yetere-Kurşun, A. and İyigün, C. Proceedings of COMPSTAT 2014: 21st International Conference on Computational Statistics and 5th IASC World Conference. Geneva, Switzerland, August 19-22, 2014. 665-672.

 

Seasonal Variation of Turkey: A Consensus Clustering Approach. Yetere-Kurşun, A., İyigün, C., Yozgatlıgil, C., and İ. Batmaz. FLINS 2012: 10th International FLINS Conference on Uncertainty Modeling in Knowledge Engineering and Decision Making. İstanbul Technical University, Maçka Campus, İstanbul, Turkey. 26-29 August, 2012. CDROM.

 

Studying the Effect of Climate Change on Turkey by Clustering Methods (in Turkish). Fahmi, F., Kartal, E., İyigün, C., Yozgatlıgil, C., Çınar, İ., Aslan, S., Öztürk, M.Z., Türkeş, M., and İ. Batmaz. Geography Conference with International Participation . İstanbul, Turkey. 7-10 September, 2011. CDROM.

 

Validity of Homogeneity Tests for Meteorological Time Series Data: A Simulation Study. Yozgatlıgil, C., Purutçuoğlu, V., Yazıcı, C., and İ. Batmaz. 58th ISI World Statistics Congress. Dublin, Ireland. August, 2011. Memory Stick. (http://isi2011.congressplanner.eu/)

 

PAPERS PUBLISHED in ABSTRACT BOOKS

 

Application of Bootstrap to Likelihood Ratio Test to Detect Multiple Change Points in Small Time Series Data. Yazici, C., Yozgatligil, C. and İ. Batmaz. IFORS’2017: 21st of Federation of Operations Research Societies. Quebec, Canada, July 17-21, 2017, 14.

 

Detection performance of likelihood ratio test for change-points based on bootstrap for AR(1) models. Yazici, C., Yozgatligil, C. and İ. Batmaz. COMPSTAT 2016: 22nd International Conference on Computational Statistics, Oviedo, Spain, August 23-26, 2016, 20.

 

Statistical Modeling in High Dimensions with Applications Modeling of Precipitation Amount of Turkey by Multivariate Adaptive Regression Splines. Mansyrov, R., Yazıcı, C., Yozgatlıgil, C. and İ. Batmaz. IC-SMHD-2016 - International Conference on Information Complexity and Statistical Modelling in High Dimensions with Applications, Nevşehir, Cappadocia, Turkey, May 18-21, 2016.

 

Developing Absence-Presence Models of Precipitation Data for Certain Regions of Turkey by Hidden Markov Models (in Turkish). Yaman N., Yozgatlıgil, C. and İ. Batmaz. YAEM: 35th National Congress of Operations Research and Industrial Engineering, Ankara, Turkey, September 9-11, 2015.

 

Modeling Precipitation Amounts for Certain Regions of Turkey by Hidden Markov Models (in Turkish). Yozgatlıgil, C., Batmaz, İ. and N. Yaman. YAEM: 35th National Congress of Operations Research and Industrial Engineering, Ankara, Turkey, September 9-11, 2015.

 

Determining Different Regimes Using Nonlinear Time Series with a Threshold Value Model: An Application on Turkey Precipitation Data (in Turkish). Aslan, S., Yozgatlıgil, C., İyigün, C. and İ. Batmaz. YAEM: 35th National Congress of Operations Research and Industrial Engineering, Ankara, Turkey, September 9-11, 2015.

 

The Precipitation Modeling of Aegean Region of Turkey with Multivariate Adaptive Regression Splines and Time Series Regression. Yazıcı, C., Batmaz, İ. and C. Yozgatlıgil. 27th European Conference on Operational Research. Glasgow, UK, 12-15 July, 2015.

 

Modeling Daily Occurrence of Precipitation for Certain Regions of Turkey Using Hidden Markov Models (HMMs). Batmaz, İ., Yaman, N. and C. Yozgatlıgil. 27th European Conference on Operational Research. Glasgow, UK, 12-15 July. 2015.

 

Precipitation Prediction by Hidden Markov Models. Batmaz, İ., Sivrikaya, N., Yazıcı, C., and C. Yozgatlıgil. IFORS 2014: 20th Conference of the International Federation of Operational Research Societies. Barcelona, Spain, 13-18 July, 2014.

 

Modeling the Extreme Precipitation Data: Case Study from Turkey. Aksoy, B., Purutçuoğlu, V., Batmaz, İ., and C. Yozgatlıgil. 26th European Conference on Operational Research-INFORMS. Rome, Italy. July 1-4, 2013, 221.

 

Developing Precipitation Models for Continental Central Anatolia, Turkey. Aykan, F., Kartal-Koç, E., Yozgatlıgil, C., İyigün, C., Purutçuoğlu-Gazi, V., and İ. Batmaz. 25th European Conference on Operational Research. Vilnius, Lithuania. 8-11 July, 2012, 208.

 

Detection of Seasonal Changes in Climate Data by Comparative Analysis: A case Study for Turkey. Akay, T., Fahmi, F., Kartal-Koç, E., Purutçuoğlu-Gazi, V., İyigün, C., Yozgatlıgil, C., and İ. Batmaz. 25th European Conference on Operational Research. Vilnius, Lithuania. 8-11 July, 2012, 208.

 

Developing precipitation models for continental central Anatolia, Turkey. Aykan, F., Kartal-Koç, E., Yozgatlıgil, C., İyigün, C., Purutçuoğlu, V., İ. Batmaz. 25th European Conference on Operations Research. Vilnius, Lithuania. July 8-11 July, 2012, 204.

 

Analysis of Extreme Precipitation Events in Turkey. Asar, Ö., Yozgatlıgil, C., Kartal, E., and İ. Batmaz. 7. International Statistics Congress (ISKON). Antalya, Turkey. April 28 – May 1, 2011, 164-165.

Homogeneity Analysis for Dependent Climate Data. Yazıcı, C., Purutçuoğlu, V., Yozgatlıgil, C., Batmaz, İ., and K. Bayramoğlu. 7. International Statistics Congress (ISKON). Antalya, Turkey. April 28 – May 1, 2011, 194-195.

 

Comparison of Missing Value Imputation Methods for Turkish Monthly Total Precipitation Data. Aslan, S., Yozgatlıgil, C., İyigün, C., Batmaz, İ., Türkeş, M., and H. Tatlı. 9th International Conference Computer Data Analysis and Modeling: Complex Stochastic Data and Systems. Minsk, Belarus. 7-11 September, 2010, 137-140.

 

Comparing Missing Imputation Methods in Time Series: An Application on Turkey Climate Data (in Turkish). Yozgatlıgil, C., Aslan, S., İyigün, C., Batmaz, İ., Türkeş, M., and Tatlı, H. YAEM’2010: 30th National Congress of Operations Research and Industrial Engineering. İstanbul, Turkey. 30 June-2 July, 2010, 127.

 

Nonlinear Dynamic Time Series Analysis and Use of Correlation Dimension as a Performance Criterion for Comparing Missing Data Imputation Methods (in Turkish). Aslan, S., Yozgatlıgil, C., İyigün, C., Batmaz, İ., and Tatlı, H. İGS’2010: 7. Statistics Days Symposium. Ankara, Turkey. 28-30 June, 2010, 100-102.

 

A Simulation Study on the Usability of SNHT Homogeneity Test for Precipitation Data (in Turkish). Yozgatlıgil, C., Purutçuoğlu, V., Yazıcı, C., and İ. Batmaz. İGS’2010: 7. Statistics Days Symposium. Ankara, Turkey. 28-30 June, 2010, 32-34.

 

Analysis of Turkey Precipitation Data from 1950 to 2006 Using Descriptive Data Mining Techniques (in Turkish). Asar, Ö., Kartal-Koç, E., Aslan, S., Öztürk, M. Z., Yozgatlıgil, C., Çınar, İ., Batmaz, İ., Köksal, G., Türkeş, M., and H. Tatlı. İGS’2010: 7. Statistics Days Symposium. Ankara, Turkey. June 28-30, 2010, 77-79.

 

Identifying Climate Regions of Turkey Using Hierarchical Clustering Method (in Turkish). Fahmi, F, M., Kartal-Koç, E., İyigün, C., Türkeş, M., Yozgatlıgil, C., Purutçuoğlu, V., Batmaz, İ., and G. Köksal. İGS’2010: 7. Statistics Days Symposium. Ankara, Turkey. June 28-30, 2010, 137-138.

 

PRESENTATIONS

 

A Simulation Study on the Performances of Homogeneity Tests Applied in Meteorological Studies. Yazıcı, C., Yozgatlıgil, C., and İ. Batmaz. ICACM-International Conference on Applied and Computational Mathematics. METU, Ankara, Turkey. October 3-6, 2012.

 

Analyzing the Long-term Projections of Precipitation Totals via Linear and Nonlinear Time Series Models. Aslan, S., Yozgatlıgil, C., İyigün, C., and İ. Batmaz. ICACM-International Conference on Applied and Computational Mathematics. METU, Ankara, Turkey. October 3-6, 2012.

 

Investigating the Seasonal Patterns of Continental Central Anatolia by Clustering. Akal, T., Purutçuoğlu Gazi, V., Batmaz, İ., Kartal Koç, E., İyigün, C., Yozgatlıgil C. 25th Conference of European Chapter on Combinatorial Optimization, Antalya, Turkey. 26-28 April, 2012.

 

Spectral Clustering on Time Series Data. Aslan, S., C. İyigün., C. Yozgatlıgil., İ. Batmaz. 25th Conference of European Chapter on Combinatorial Optimization, Antalya, Turkey. 26-28 April, 2012.

 

The Effect of Urban Land Cover Change around the Observation Sites on Temperature. Çınar, İ., Yozgatlıgil, C., and İ. Batmaz. International Symposium on Environmental Protection and Planning: Geographic Information Systems (GIS) and Remote Sensing (RS) Applications (ISEPP). Gediz University, İzmir, Turkey. 28-29 June 2011.

 

RESEARCH REPORTS

 

Homogeneity Analysis of Turkish Climate Data. Yazıcı, C., Purutçuoğlu, V., Yozgatlıgil, C., Bayramoğlu, K., İyigün, C., and İ. Batmaz, METU-STAT-Technical Report-2012- 001 March, 2012.

 

Comparison of Missing Value Imputation Methods in Time Series: The Case of Turkish Meteorological Data. Yozgatlıgil, C., Aslan, S., İyigün, C., and İ. Batmaz METU-STAT-Technical Report-2011- 002 October, 2011

 

The Use of Data Mining Techniques in Developing Early Warning (Surveillance) Systems for Natural Hazards. Batmaz, İ. UNDP- UNEP- UNIDO- FAO Project, Project No: MDGF-1680. April, 2011.

 

 

THESES SUPERVISED

 

MSc Theses

  

Sivrikaya, N., Modeling Precipitation Series of Turkey with Hidden Markov Models (HMMs). Principal Advisor: Prof. Dr. İ. Batmaz. Co-Advisor: Assist. Prof. Ceylan Talu-Yozgatlıgil. 2015. (Supported by METU BAP)

 

Yetere-Kurşun, A., Ensemble Clustering of Turkish Meteorological Data. IAM, METU, Ankara, Turkey. Principal Advisor: Prof. Dr. İ. Batmaz. Co-Advisor: Assist. Prof. Cem İyigün. 2014. (Supported by METU BAP)

 

Aslan, S.  Comparison of missing value imputation methods for meteorological time series data. METU, Department of Statistics. Sole Advisor: Assist. Prof. Ceylan Talu-Yozgatlıgil. 2010.

 

PhD Theses

 

Yazıcı, C., A Computational Approach to Detect Inhomogeneities in Time Series Data. METU, Department of Statistics. Principal Advisor: Assoc. Prof. Ceylan Talu-Yozgatlıgil. Co-Advisor: Prof. Dr. İ. Batmaz. 2017.

 

Aslan, S. Temporal Clustering of Multivariate Time Series. METU, Department of Statistics. Principal Advisor: Assist. Prof. Ceylan Talu-Yozgatlıgil. Co-Advisor: Assoc. Prof. Dr. Cem İyigün. 2020.

 

NINLIL PROJECTS

 

Homogeneity Analysis of Meteorological Data by the Methods of Computational Statistics. METU Scientific Research Project (BAP) Fund, No: BAP-01-09-2015-001. Ankara, Turkey. 2015.

 

Developing Precipitation Models by Hidden Markov Models: A Case of Turkey. METU Scientific Research Project (BAP) Fund, No: BAP-01-09-2014-001. Ankara, Turkey. 2014.

 

Redefining Climate Regions of Turkey and Developing Precipitation Models Using Data Mining Techniques. METU Scientific Research Project (BAP) Fund, No: BAP-2008-01-09-02. Ankara, Turkey. 2008-2011. 

 

Reading List on Current Project / Proje Üzerine Okuma Listesi

  1. Acar, R. ve Şenocak, S., 2007. Türkiyedeki kısa süreli yağışların trend analizi. I. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi (TİKDK), 11-13 Nian, İTÜ, İstanbul.
  2. Aksoy, H., Ünal, N.E., Alexandrov, V., Dakova, S. ve Yoon, J., 2007. Hydrometeorological analysis of northwestern Turkey with links to climate change. International Journal of Climatology, published online in Wiley InterScience. (Basimda)
  3. Akteke-Öztürk, B., Weber, G.W. ve Kayalıgil, S., 2007. Kalite iyileştirmede veri kümeleme: döküm endüstrisinde bir uygulama. Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği 27. Ulusal Kongresi (YA/EM 2007) Bildirileri, İzmir.
  4. Akteke-Öztürk, B. ve Weber, G.W., 2006. A survey and results on semidefinite and nonsmooth optimization for minimum sum of squared distances problem. Submitted to DAM special issue, November 2006.
  5. Alijani, B., Ghohroudi, M. ve Arabi, N., 2008. Developing a climate model for Iran using GIS. Theoretical and Applied Climatology, 92, 103–112.
  6. Anandhi, A., Srinivas, V. V., Nanjundiah, R. S. ve Nagesh Kumar, D., 2008. Downscaling Precipitation to River Basin in India for IPCC SRES Scenarios using Support Vector Machine. International Journal of Climatology, 28(3), 401-420.
  7. Aslan, Z., 2003. Climatological Changing Effects on Wind, Precipitation and Erosion: Large, Meso and Small Scale Analysis, Lecture notes, The College on Soil Physics, Trieste, 3 – 21 March 2003.
  8. Aslantas Bostan, P. ve Akyurak, Z., 2007. Exploring the Mean Annual Precipitation and Temperature Values over Turkey by Using Environmental Variables. ISPRS Joint Workshop of Visualization and Exploration of Geospatial Data, University of Applied Sciences, Stuttgart, Germany, 27-29 June 2007.
  9. Attorre , F., Alfo, M., Sanctis, M.D, Francesconi, F. ve Bruno, F., 2007. Comparison of interpolation methods for mapping climatic and bioclimatic variables at regional scale. International Journal of Climatology, 27, 1825–1843.
  10. Bechmannn, B. R. ve Buishand, T. A., 2002. Statistical downscaling relationships for precipitation in the Netherland and North Germany. International Journal of Climatology, 22, 15-32.
  11. Berz, G.A., 1990. Global Warming and Insurance Industry. Natural Resources, UNESCP, 27 (1).
  12. Biggs, W.T., Scott , A.C., Rajagopalan, B. ve Turral, N.H., 2007. Trends in solar radiation due to clouds and aerosols, southern India, 1952-1997. International Journal of Climatology, 27, 1505–1518.
  13. Brunsdon, C., McClatchey, J. ve Unwin, D.J., 2001. Spatial Variations in the Average Rainfall/Altitude Relationship in Great Britain: An Approach Using Geographically Weighted Regression., International Journal of Climatology, 21, 455-466.
  14. Burn, D.H. ve Hag Elnur, M.A. (2002). Detection of hydrologic trends and variability. Journal of Hydrology, 255, 107-122.
  15. Busuioc, A., Chen, D. ve Hellstrom, C., 2001. Performance of Statistical Downscaling Models in GCM Validation and Regional Climate Change Estimates: Application for Swedish Precipitation. International Journal of Climatology, 21, 557 – 578.
  16. Busuioc, A., Tomozeiu, R., ve Cacciamani, C., 2007. Statistical downscaling model based on canonical correlation analysis for winter extreme precipitation events in the Emilia-Romagna region. International Journal of Climatology, published online in Wiley InterScience.
  17. Carrera-Hernandez, J. J. ve Gaskin, S. J., 2007. Spatio temporal analysis of daily precipitation and temperature in the Basin of Mexico. Journal of Hydrology, 336(3-4), 231-249.
  18. Chaponniere, A. ve Smakhtin, V., 2006. A review of climate change scenarios and preliminary rainfall trend analysis in the Oum er Rbia Basin, Morocco. Working Paper 110(Drought Series: Paper 8) Colombo, Sri Lanka Water Management Institute(IWMI).
  19. Chase, T. N., Pielke, R. A., Knaff, J. A., Kittel, T. G. F., ve Eastman, J. L., 2000. A comparison of regional trends in 1979-1997 depth-averaged tropospheric temperatures. International Journal of Climatology,20, 503-518
  20. Chung, Y. S., Yoon, M. B. ve Kim, H. S., 2004. On Climate Variations and Changes observed in South Korea. Climate Change, 66, 151-161.
  21. Coulibaly, P., Anctil, F., Rasmussen, P. ve Bobée, B., 2000. A recurrent neural networks approach using indices of lowfrequency climatic variability to forecast regional annual runoff. Hydrologica Processes, 14, 2755–2777.
  22. Daly, C., Neilson, R.P. ve Phillips, D.L., 1994. A statistical-topolographic model for mapping climatological pricepitation over mountainous terrain. J. Appl. Meteor, 33, 140-156.
  23. De Castro, M., Gallardo, C., Jylha, K. ve Tuomenvirta, H., 2007. The use of a Climate-Type Classification for Assessing Climate Change Effects in Europe from an Ensemble of Nine Regional Climate Models. Climatic Change, 81, 329-341.
  24. DeGatano, A.T., 1996. Delination of mesoscale climate zonesin the northestern United States using a novel approach to cluster analysis. American Meteorological Society, 9, 1765-1782.
  25. Dibike Y. B. ve Coulibaly P., 2006. Temporal Neural Networks for Downscaling Climate Variability and Extremes, Neural Networks. Especial issue on Earth Sciences and Environmental Applications of Computational Intelligence, 19 (2), 135-144.
  26. ECSN, 1995. Climate of Europe: Recent Varaition, Present State and Future Prospectsi European Climate Support Network (ECSN), Nijkerk ( the Netherlands)
  27. Erlat E., 2005. Türkiye'de Don Olaylı Günlerde Gözlenen Eğilim ve Değişiklikler. Ulusal Coğrafya Kongresi 2005 (Prof. Dr. İsmail Yalçınlar Anısına), 29-30 Eylül 2005, Bildiriler Kitabı, 201-208. İstanbul Üniversitesi Edebiyat Fakültesi, Beyazıt, İstanbul.
  28. Erlat, E. ve Türkeş, M., 2008. Türkiye'de don olaylı gün sayılarındaki değişiklikler ve Arktik Salınım ile bağlantısı. IV. Atmosfer Bilimleri Sempozyumu Bildiri Kitabı, 426-436. İ.T.Ü. Uçak ve Uzay Bilimleri Fakültesi, Meteoroloji Mühendisliği Bölümü, 25-28 Mart 2008, İstanbul.
  29. Ekmekçi, M. ve Tezcan, L., 2006. Assessment of Vulnerability of water resources to climate change: Ecohydrological Implications. Groundwater and Ecosystems, 70, 59-69.
  30. Everitt, B.S., Landau, S. ve Leese, M., 2001. Cluster analysis. London: Arnold.
  31. Evrendilek, F. ve Berberoglu S., 2008. Quantifying spatial patterns of bioclimatic zones and controls in Turkey. Theoretical and Applied Climatology, 91, 35 – 50.
  32. Fealy, R. ve Sweeney, J., 2007. Statistical downscaling of precipitation for a selection of sites in Ireland employing a generalised linear modelling approach. International Journal of Climatology, 27, 2083-2094.
  33. Feidas, H., Noulopoulou, C., Makrogiannis, T. ve Bora-Senta, E., 2007. Trend Analysis of Precipitation Time Series in Greece and their Relationship with Circulation using Surface and Satelite Data: 1955-2001. Theor. Appl. Climatol., 87, 155-177.
  34. Fovell, R.G., 1997. Censensus clustering of US temperature and precipitation data. American Meteorological Society, 10, 1405-1427.
  35. Fovell, R.G. ve Fovell, M.Y.C., 1993. Climate zones of the conterminous United States defined using cluster analysis. J. Climate, 6, 2103-2135.
  36. Fowler, H. J., Blenkinsopa, S. ve Tebaldib, C., 2007. Review: Linking Climate Change Modelling to Impacts Studies: Recent Advances in Downscaling Techniques for Hydrological Modelling. International Journal of Climate, 27, 1547-1578.
  37. Freiwan, M. ve Kadioglu, M., 2008. Climate Variability in Jordan. International Journal of Climatology, 28, 69-89.
  38. Grimes, D.I.F., Coppola, E., Verdecchia, M., ve Visconti, G., 2003. A Neural Network Approach to Real-Time Rainfall Estimation for Africa Using Satellite Data. Journal of Hydrometeorology , 4, 1119–1133.
  39. Gerstengarbe, F.W., Werner, P.C. ve Fraedrich, K., 1999. Applying non-hierarchical cluster analysis algorithms to climate classification: some problems and their solution. Theor. Appl. Climatol., 64, 143-150.
  40. Gong, X. ve Richman, M.B., 1995. On the application of cluster analysis to growing season precipitation data in North America east of the rockies. American Meteorological Society, 8, 897-931.
  41. Hertig, E. ve Jacobeit, J., 2007. Assessment of Mediterranean precipitation changes for the 21st century using statistical downscaling techniques. International Journal of Climatology, (Basimda)
  42. Hong, Y., Hsu, K. L., Sorooshian, S. ve Gao, X., 2004. Precipitation Estimation from Remotely Sensed Imagery Using an Artificial Neural Network Cloud Classificaton System. Journal of Applied Meteorology, 43(12), 1834-1852.
  43. Hsu, W., Lee, M.L. ve Wang, J., 2008. Temporal and spatio-temporal data mining. NY: IGI Pub.
  44. Huth, R. ve Pokorna, L., 2005. Simultaneous Analysis of Climatic Trends in Multiple Variables: An Example of Application of Multivariate Statistical Methods. International Journal of Climate, 25, 469-484.
  45. IPCC, 1996. Climate Change 1995, The Science of Climate Change. Contribution to Working Group I to the Second Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Houghtan H, T., et al., eds. WMO/UNEP. Cambridge University Press. New York.
  46. IPCC. 2001. Climate Change 2001: The Scientific Basic - Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), Eds.: J. T. Houghton et al., Cambridge University Press, Cambridge.
  47. IPCC. 2007. Climate Change 2007: The Physical Science Basis: Summary for Policymakers -Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), IPCC Secretariat, WMO, Geneva.
  48. Kadıoğlu M., 1997. Trends in surface air temperature data over Turkey. International Journal of Climatology, 17, 511-520.
  49. Kadıoğlu, M. ve Şen, Z., 1998. Power-law Relationship in Describing Temporal and Spatial Precipitation Pattern in Turkey. Theoretical and Applied Climatology, 59, 93-106.
  50. Karaca, M.; Deniz, A. and Tayanç, M. (2000). Cyclone Track Variability over Turkey in Association with Regional Climate, International Journal of Climatology 20, 1225-1236.
  51. Kayhan, M., 2006. Küresel İklim Değişikliği ve Türkiye'ye Olası Etkileri. Dört Mevsim Meteroloji Bülteni, 5-12.
  52. Kidd, C, 2001. Satellite Rainfall Climatology: A Review, International Journal of Climatology, 21, 1041-1066.
  53. Kidd, C., Kniveton, D. R., Todd, M. C. ve Bellerby, T. J., 2003. Satellite Rainfall Estimation Using Combined Passive Microwave and Infrared Algorithms. Journal of Hydrometeorology, 4, 1088-1104.
  54. Kömüşçü, A. U., 1998. An Analysis of the Fluctuations in the Long-Term Annual Mean Air Temperature data of Turkey. International Journal of Climatology, 18 (2), 199-213.
  55. Kumar, P., Bajcsy, P., Tcheng, D., Clutter, D., Mehra, V., Feng, W.W., Sinha, P., ve White, A.B., 2005. Using D2K Data Mining Platform for Understanding the Dynamic Evolution of Land-Surface Variables. Proceeding of the NASA Earth-Sun Systems Technology Conference, Maryland, June 28-30, 2005.
  56. Kumarasiri, A. D., Sonnadara, U. J., 2007. Performance of an artificial neural network on forecasting the daily occurrence and annual depth of rainfall at a tropical site. Hydrological Processes, (Basimda)
  57. Lettenmaier, D. P., Wood, E. F. ve Wallis, J. R., 1994. Hydro-Climatological Trends in Continental United Statesm 1948-88. Journal of Climate, 7, 586-606
  58. Liepet, B. G., 1997. Recent Changes in Solar Radiation Under Cloudy Conditions in Germany. International Journal of Climate, 17, 1581-1593.
  59. Lloyd, C. D., 2005. Assessing the effect of integrating elevation data into the estimation of monthly precipitation in Great Britain. Journal of Hydrology, 308, 128–150.
  60. Magnus, J. J., Webster, K. E., Assel, R. A., Bowser, C. J., Dillon, P. J., Eaton, J. G., Evans, H. E., Fee, E. J., Hall, R. I., Mortsch, L. R., Schindler, D. W. ve Quinn, F. H. (1997). Potential Effects of Climate Changes on Aquatic Systems: Laurentian Great Lakes and Precambrian Shield Region. Hydrological Processes, 11, 825-871.
  61. Malmgren, B. A. ve Winter, A., 1999. Climate zonation in Puerto Rico Based on Principal Components Analysis and an Artificial Neural Network. Journal of Climate, 12, 977-985.
  62. Masek, J. G., 2001. Stability of Boreal Forest Stands During Recent Climate Change: Evidence from Landsat Satellite Imagery. Journal of Biogeography, 28 (8), 967-976.
  63. Melack, J. M., Dozier, J., Goldman, C. R., Greenland, D., Milner, A. M. ve Naiman, R. J., 1997. Effects of Climate Change on Inland Waters of the Pacific Coastal Mountains and Western Great Basin of North America. Hydrological Processes, 11, 971-992.
  64. Meehl, G.A., W.M. Washington, C.A. Ammann, J.M. Arblaster, T.M.L. Wigleym and C. Tebaldi (2004). "Combinations of Natural and Anthropogenic Forcings in Twentieth-Century Climate". Journal of Climate 17: 3721-3727
  65. Mimmack, G.M., Mason, S.J., Galpin, J.S., 2000. Notes and Correspondence (Choice of distance matrices in cluster analysis: defining regions). Journal of Climate, 14, 2790-2797.
  66. Mimmack, G. M., Mason, S. J. ve Galpin, J. S., 2001. Choice of distance matrices in cluster analysis: Defining regions. Journal of Climate, 14, 2790-2797.
  67. Morin, E., Krajewski, W. F., Goodrich, D. C., Gao, X. ve Sorooshian, S., 2003. Estimating Rainfall Intensities from Weather Radar Data: The Scale-Dependency Problem. Journal of Hydrometeorology, 4, 782-797.
  68. Mpelasoka, F.S., A.B. Mullan ve R.G. Heerdegen, 2001. New Zealand Climate Change Information Derived by Multivariate and Artificial Neural Networks Approaches. International Journal of Climatology, 21, 1415-1433
  69. Nişancı, A., 2007. İklim Değişikliği, Küresel Isınma ve Sonuçları. 1. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi – TİKDEK 2007, 11 – 13 Nisan 2007, İTÜ, İstanbul, 84-92.
  70. Norrant, C. ve Douguedroit, A., 2006. Monthly and daily precipitation trends in the Mediterranean (1950-2000), Theor. Appl. Climatol., 83, 89-106.
  71. Partal, T. ve Kahya, E., 2006. Trend Analysis in Turkish Precipitation Data. Hydrological Processes, 20, 2011-2026
  72. Piccarreta, M., Capolongo, D. ve Boenzi, F., 2004. Trend analysis of precipitation and drought in Basilicata from 1923 to 2000 within a Southern Italy context. International Journal of Climatology, 24(7), 907-922.
  73. Plisnier, P. D., Serneels, S. ve Lambin, E. F., 2000. Impact of ENSO on East African Ecosystems: A Multivariate Analysis Based on Climate and Remote Sensing Data. Global Ecology and Biogeography, 9 (6), 481-497.
  74. Prasad, V. K., Badarinath, K. V. S. ve Eaturu, A., 2008. Effects of Precipitation, Temperature and Topographic Parameters on Evergreen Vegetation Greenery in the Western Ghats, India. International Journal of Climatology, (in press)
  75. Rigol, J.P., Jarvis, C.H. ve Stuart, N., 2001. Artificial neural networks as a tool for spatial interpolation. Int. J. Geographical Information Science, 15(4), 323-343.
  76. Sahal, N., 2006. Proposed approach for defining climate regions for Turkey based on annual driving ran index and heating degree-days for building envelope design. Building and Environment, 41, 520-526.
  77. Sarris, D., Christodoulakis, D. ve Korner, C., 2007. Recent decline in precipitation and tree growth in the eastern Mediterranean. Global Change Biology, 13, 1187-1200.
  78. Şen, Z. ve Habib, Z., 2001. Monthly Spatial Rainfall Correlation Functions and Interpretations for Turkey, Hydrological Sciences, 46(4), 525-535.
  79. Sırdaş, S. ve Şahin, A. D., 2007. Relationship between drought and solar irradiation variables. Hydrol. Process., 22 (10), 1460-1472.
  80. Tatlı,H., Dalfes, H. N. ve Mentes, S., 2004. A statistical downscaling method for monthly total precipitation over Turkey. International Journal of Climatology, 24, 161-180.
  81. Tatlı, H., Dalfes, H. N. ve Mentes, S. S., 2005. Surface Air temperature variability over Turkey and its connection to large-scale upper air circulation via multivariate techniques. International Journal of Climatology, 25, 331 – 350.
  82. Tayanç, M. ve Toros, H., 1997. Urbanization Effects on Regional Climate Change in the Case of Four Large Cities of Turkey. Climatic Change, 35, 501-524.
  83. Tolika, K., Maheras, P., Vafiadis, M., Flocas, H. A. ve Arseni-Papadimitriou, A., 2007. Simulation of seasonal precipitation and raindays over Greece: a statistical downscaling technique based on artificial neural networks (ANNs). International Journal of Climatology, 27(7), 861-881.
  84. Türkeş, M., 1994. Artan Sera Etkisinin Türkiye Üzerine Etkileri. TÜBİTAK Bilim ve Teknik Dergisi, 321, 71, Ankara.
  85. Türkeş, M., 1996. Spatial and temporal analysis of annual rainfall variations in Turkey. International Journal of Climatology, 16, 1057-1076.
  86. Türkeş, M., 1997. Hava ve İklim Kavramları Üzerine, TÜBİTAK Bilim ve Teknik Dergisi, 355, 36-37, Ankara.
  87. Türkeş, M., 1998. Influence of geopotential heights, cyclone frequency and southern oscillation on rainfall variations in Turkey. Int. Jor. of Climatology, 18, 649-680.
  88. Türkeş, M., 1999a. İklim Değişikliği ve Tropikal Fırtınalar. TÜBİTAK Bilim ve Teknik Dergisi, 355, 36-37, Ankara.
  89. Türkeş, M., 1999b. Vulnerability of Turkey to desertification with respect to precipitation and aridity conditions. Turkish Journal of Engineering and Environmental Sciences, 23, 363-380.
  90. Türkeş, M., 2000. Küresel Isınma: Yeni Rekora Doğru. Cumhuriyet Bilim Teknik Dergisi, 673, 20-21.
  91. Türkeş, M., 2001. Hava, Şiddetli Hava Olayları ve Küresel Isınma. Devler Meteorolojı İşleri Genel Müdürlüğü 2000 Yılı Seminerleri, Teknik Sunumlar, Seminerler Dizisi: 1, 187-205, Ankara.
  92. Türkeş, M., 2003a. Küresel İklim Değişikliği ve Gelecekteki İklimimiz. M. Türkeş, (ed.): 23 Mart Dünya Meteoroloji Günü Kutlaması Gelecekteki İklimimiz Paneli, Bildiriler Kitabı, 12-37, Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü, 23 Mart 2003, Ankara.
  93. Türkeş, M., 2003b. Spatial and temporal variations in precipitation and aridity index series of Turkey. Mediterranean Climate: Variability and Trends, ed. Bolle, H, Springer-Verlag, Berlin.
  94. Türkeş, M. 2004. Küresel İklim Değişikliği ve Olası Sonuçları. Hava kuvvetleri Dergisi, 348, 70-77.
  95. Türkeş, M., 2007a. Küresel İklim Değişikliği Nedir? Temel Kavramlar, Nedenleri, Gözlenen ve Öngörülen Değişiklikler, 1. Türkiye İklim Değişikliği Kongresi – TİKDEK 2007, 11 – 13 Nisan 2007, İTÜ, İstanbul, 84-92.
  96. Türkeş, M., 2007b. İnsanın küresel iklim üzerindeki etkileri, gözlenen ve öngörülen iklim değişkenliği ve değişiklikleri ile sonuçları. Türkiye Ormancılar Derneği, İ.Ü. Orman Fakültesi, vd., Küresel İklim Değişimi ve Su Sorunlarının Çözümünde Ormanlar Sempozyumu, 13-14 Aralık 2007, İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi, Bildiriler Kitabı, İstanbul. (Baskıda)
  97. Türkeş, M. ve Erlat, E., 2003. Precipitation changes and variability in Turkey linked to the North Atlantic Oscillation during the period 1930-2000. International Journal of Climatology, 23, 1771-1796.
  98. Türkeş, M. ve Erlat, E., 2005. Climatologic responses of winter preipitation in Turkey to variability the North Atlantic Oscillation during the period 1930-2001. Theor. Appl. Climatol., 81, 45-69.
  99. Türkeş, M. ve Erlat, E., 2006. Influences of the North Atlantic Oscillation on precipitation variability and changes in Turkey. Nuovo Cimento Della Societa Italiana Di Fisica C-Geophysics and Space Physics, 29, 117-135.
  100. Türkeş, M. ve Erlat, E., 2008, Influence of the Arctic Oscillation on the Variability of Winter Mean Temperatures in Turkey. Theoretical and Applied Climatology, 92, 75-85.
  101. Türkeş, M., Koç, T. ve Sarış, F., 2007. Türkiye'nin Yağış Toplamı ve Yoğunluğu Dizilerindeki Değişikliklerin ve Eğilimlerin Zamansal ve Alansal Çözümlemesi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 5, 57-74.
  102. Türkeş, M. ve Sümer, U. M., 2004. Spatial and temporal patterns of trends and variability in diurnal temperature ranges of Turkey. Theoretical and Applied Climatology, 77, 195-227.
  103. Türkeş, M., Sümer, U.M. ve Demir I., 2000. Küresel İklim Değişikliği ve Olası Etkileri. Çevre Bakanlığı, Birleşmişler Milletler İklim Değişikliği Çerçeve Sözleşmesi Seminer Notları (13 Nisan 2000, İstanbul Sanayi Odası), 7-24, ÇKÖK Gn. Md., Ankara.
  104. Türkeş, M., Sümer, U.M. ve Demir I., 2002. Re-evaluation of Trends and Changes in Mean, Maximum and Minimum Temperatures of Turkey for the Period 1929-1999. Internatiomal Journal of Climatology, 22, 947-977.
  105. Türkeş, M., Sümer, U. M. ve Kılıç, G., 1995. Variations and trends in annual mean air temperatures in Turkey with respect to climatic variability. International Journal of Climatology, 15, 557-569.
  106. Türkeş, M., Sümer, U. M. ve Kılıç, G., 1996. Observed changes in maximum and minimum temperatures in Turkey. International Journal of Climatology, 16, 463-477.
  107. Türkeş, M., Sümer, U. M. ve Kılıç, G., 2002. Persistence and periodicity in the precipitation series of Turkey and associations with 500 hPa geopotential heights. Climate Research, 21, 59-81.
  108. UKMO, 1995. Modelling Climate Change 1860-2050, Report published coincide with the COP-I to the UN/FCCC, Berlin, March 27 to April 7, 1995, UK Meteorological Office, the Hadley Centre for Climate Prediction and Research
  109. Ünal, Y., Kindap, T. ve Karaca, M., 2003. Redefining the Climate Zones of Turkey using Cluster Analysis. International Journal of Climatology, 23, 1045-1055.
  110. Van Den Broeke, M., 2000. Short Communication: The Semi-Annual Oscillation and Antarctic Climate. Part 4: A Note on Sea Ice Cover in the Amundsen and Bellingshausen Seas. International Journal of Climate, 20, 455-462.
  111. Yao C. S., 1997. A new method of cluster analysis for numerical classification of climate. Theor. Appl. Climatol., 57, 111-118.
Last Updated:
10/04/2021 - 18:13

Üniversiteler Mahallesi, Dumlupınar Bulvarı No:1, 06800 Çankaya/Ankara Tel: +90 312 210 2960 Fax: +90 312 210 2959 © ORTA DOĞU TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ANKARA KAMPUSU