Türkiye'de Yağış Ölçer Ağı Yoğunluğunun Yağış Dağılımı Modellemesine Etkisinin Değerlendirilmesi: Antalya Havzası Örneği

H. Aksu
{"title":"Türkiye'de Yağış Ölçer Ağı Yoğunluğunun Yağış Dağılımı Modellemesine Etkisinin Değerlendirilmesi: Antalya Havzası Örneği","authors":"H. Aksu","doi":"10.24925/turjaf.v12i5.814-820.6316","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Yağış deseninin ve potansiyelinin doğru belirlenmesi su kaynakları yönetimi, planlaması ve geliştirilmesi açısından çok önemlidir. Yağışlar zamana ve yere göre en fazla değişkenlik gösteren iklim elemanıdır. Bu sebeple yağış ölçümlerinde diğer iklim elemanlarından daha sık ölçüm ağına ihtiyaç duyulur. Bu çalışmada yağış ölçer ağı sıklığı ve konumunun Antalya Havzasında yağış deseni, miktarı ve hacmine olan etkisinin belirlenmesi hedeflenmiştir. Bu maksatla çalışmada iki farklı veri seti kullanılmıştır. Veri Seti-1’de sadece Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM) istasyonlarına ait yağış verileri kullanılmıştır. Veri Seti-2’de MGM ve Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü (DSİ) istasyonlarına ait yağış verileri birlikte kullanılmıştır. Veri setlerinin mekânsal enterpolasyonunda, çok yaygın bir kullanım alanına sahip olan jeoistatistik Ordinary Kriging (OK) yöntemi uygulanmıştır. Veri setlerinin sonuçları çapraz doğrulama yöntemiyle ölçülmüş ve Ortalama Mutlak Hata (MAE), Ortalama Karekök Hatası (RMSE), Belirleyicilik Katsayısı (R2) ve Nash-Sutcliffe etkinlik katsayısı (NSE) ile karşılaştırılmıştır. Veri Seti-1 ile NSE: 0.64, R2: 0,64, MAE: 123,75 ve RMSE: 145,83; Veri Seti-2 ile NSE: 0,77, R2: 0,77, MAE: 111,55 ve RMSE: 135,22 olarak hesaplanmıştır. Veri Seti-1 ile karşılaştırıldığında Veri Seti-2’nin hata miktarları daha düşük, doğruluğu ve çalışma alanını temsil etmesi daha yüksektir. MGM ve DSİ istasyonlarının birleştirilerek kullanılması çalışma alanında istasyon ağı sıklığı ve homojenliği sağlamıştır. Bu uygulama enterpolasyon metodunun da başarısını artırmıştır. Havzanın alansal ortalama yağış miktarı MGM istasyonlarıyla 763 mm, Veri Seti-2 istasyonlarıyla 887,1 mm olarak hesaplanmıştır. DSİ yağış istasyonu verilerinin kullanımı Antalya Havzanın yağış deseni ve potansiyelinde büyük farklılıklar oluşturmuştur.","PeriodicalId":23382,"journal":{"name":"Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-05-23","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24925/turjaf.v12i5.814-820.6316","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Yağış deseninin ve potansiyelinin doğru belirlenmesi su kaynakları yönetimi, planlaması ve geliştirilmesi açısından çok önemlidir. Yağışlar zamana ve yere göre en fazla değişkenlik gösteren iklim elemanıdır. Bu sebeple yağış ölçümlerinde diğer iklim elemanlarından daha sık ölçüm ağına ihtiyaç duyulur. Bu çalışmada yağış ölçer ağı sıklığı ve konumunun Antalya Havzasında yağış deseni, miktarı ve hacmine olan etkisinin belirlenmesi hedeflenmiştir. Bu maksatla çalışmada iki farklı veri seti kullanılmıştır. Veri Seti-1’de sadece Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM) istasyonlarına ait yağış verileri kullanılmıştır. Veri Seti-2’de MGM ve Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü (DSİ) istasyonlarına ait yağış verileri birlikte kullanılmıştır. Veri setlerinin mekânsal enterpolasyonunda, çok yaygın bir kullanım alanına sahip olan jeoistatistik Ordinary Kriging (OK) yöntemi uygulanmıştır. Veri setlerinin sonuçları çapraz doğrulama yöntemiyle ölçülmüş ve Ortalama Mutlak Hata (MAE), Ortalama Karekök Hatası (RMSE), Belirleyicilik Katsayısı (R2) ve Nash-Sutcliffe etkinlik katsayısı (NSE) ile karşılaştırılmıştır. Veri Seti-1 ile NSE: 0.64, R2: 0,64, MAE: 123,75 ve RMSE: 145,83; Veri Seti-2 ile NSE: 0,77, R2: 0,77, MAE: 111,55 ve RMSE: 135,22 olarak hesaplanmıştır. Veri Seti-1 ile karşılaştırıldığında Veri Seti-2’nin hata miktarları daha düşük, doğruluğu ve çalışma alanını temsil etmesi daha yüksektir. MGM ve DSİ istasyonlarının birleştirilerek kullanılması çalışma alanında istasyon ağı sıklığı ve homojenliği sağlamıştır. Bu uygulama enterpolasyon metodunun da başarısını artırmıştır. Havzanın alansal ortalama yağış miktarı MGM istasyonlarıyla 763 mm, Veri Seti-2 istasyonlarıyla 887,1 mm olarak hesaplanmıştır. DSİ yağış istasyonu verilerinin kullanımı Antalya Havzanın yağış deseni ve potansiyelinde büyük farklılıklar oluşturmuştur.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
评估降水测站网络密度对土耳其降水分布建模的影响:安塔利亚盆地案例
准确确定降水模式和潜力对于水资源管理、规划和开发非常重要。降水是随时间和地点变化最大的气候要素。因此,与其他气候要素相比,降水测量需要更频繁的测量网络。本研究旨在确定安塔利亚盆地降雨量测量网络频率和位置对降雨模式、降雨量和降雨量的影响。为此,研究使用了两个不同的数据集。在数据集-1 中,只使用了气象总局(MGM)站点的降水数据。在数据集-2 中,同时使用了气象局和国家水利工程总局(DSİ)站点的降水数据。在对数据集进行空间插值时,采用了地质统计普通克里金(OK)方法,该方法在该地区使用非常普遍。通过交叉验证法测量了数据集的结果,并用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、判定系数(R2)和纳什-苏特克利夫效率系数(NSE)进行了比较。在数据集-1 中,NSE: 0.64,R2: 0.64,MAE:123.75,RMSE:145.83;数据集-2 的 NSE:0.77,R2:0.77,MAE:111.55,RMSE:145.83:111.55 和 RMSE:135.22:135.22.与数据集-1 相比,数据集-2 的误差更小、精度更高,对研究区域的代表性也更好。通过合并使用 MGM 和 DSI 站,提供了研究区域的站网密度和同质性。这一应用也提高了插值法的成功率。使用 MGM 站计算出的流域平均降雨量为 763 毫米,使用数据集-2 站计算出的流域平均降雨量为 887.1 毫米。使用 DSİ 雨量站数据对安塔利亚盆地的降雨模式和潜力造成了巨大差异。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Elma Posası İlavesinin Yonca Silaj Kalitesine Etkilerinin Belirlenmesi Doğu Anadolu Bölgesindeki Sığırcılık İşletmelerinde Hayvan Sağlığı ve Refahı Uygulamaları: Erzurum İli Aşkale İlçesi Örneği Farklı Yöntemlerle Pişirilen Araujıa Sericifera’nın (Ağaç bamya) Biyoaktif, Fizikokimyasal ve Duyusal Özellikleri Üzerindeki Etkilerinin Değerlendirilmesi: Çok Kriterli Karar Verme Analizi Taşköprü Sarımsağında Üretim Alışkanlıkları ve Sorunları Çanakkale İli Ezine İlçesi Geyikli Beldesinden Toplanan Salicornia europaea Popülasyonunda Bazı Kalite Parametrelerinin Belirlenmesi
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1