İklim Değişikliği Uyumu için Makina Öğrenmesi Algoritmaları ile Yağış Tahmini

Author:

ÜLKER Erman1

Affiliation:

1. İZMİR KATİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Tarih boyunca su, canlılar ve uygarlıklar için yerleşim yeri seçiminde en önemli etken olmuştur. Gerçekten de su havzalarına yakın olmanın daha az ulaşım ihtiyacı, zengin mahsul, su dağıtımında enerji tasarrufu gibi birçok avantajı olduğu açıktır. Ancak sel, erozyon gibi dezavantajları da göz önünde bulundurulması gerektiği yaşanan doğal felaketlerle tarih boyunca hissedilmiştir. Bu nedenle, insanoğlu için herhangi bir doğal afetten önce gerekli önlemlerin alınması için yağışların doğru tahmin edilmesi önemli bir amaç olmuştur. Bu çalışmada, Python'da makine öğrenmesi algoritmaları uygulanarak yağış tahmini incelenmiştir. Bu çalışmada kullanılan veriler Türkiye'nin iki ilinden elde edilmiştir. Sonuçlar, Rassal Orman regresyon algoritmasının bu çalışmada kullanılan diğer regresyon modellerinden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Ayrıca gelecek 4 yılın öngörüsü, daha fazla yağış beklenmesi ve yağışların yeşil alanlara yönlendirilmesi ile toprakta depolanması veya kurak mevsimler için hasat edilmesi gerektiğini gösterilmektedir. İklim değişikliği dramatik bir şekilde meydana gelip kuru ve yağışlı mevsimlerin süresini değiştirirken, yağış miktarının tahmini, değişime daha yumuşak bir şekilde uyum sağlamamıza yardımcı olacaktır.

Publisher

ICAM Network

Reference19 articles.

1. Türkeş, M. (1996). Spatial and temporal analysis of annual rainfall variations in Turkey. International Journal of Climatology: A Journal of the Royal Meteorological Society, 16(9), 1057-1076.

2. Türkeş, M., Telat, K. O. Ç., & SARIŞ, F. (2007). Türkiye’nin Yağiş Toplami ve Yoğunluğu Dizilerindeki Değişikliklerin ve Eğilimlerin Zamansal ve Alansal Çözümlemesi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 5(1), 57-73.

3. Çiçek, İ. (2001a). Türkiye’de günlük yağış şiddetleri ve frekansları. Ankara Üniversitesi Türkiye Coğrafyası Araştırma ve Uygulama Merkezi Dergisi, 8, 27-48.

4. Çiçek, İ. (2001b). Türkiye’de mevsimlere göre yağış şiddetleri ve sıklıkları. Ankara Üniversitesi, Türkiye Coğrafyası Araştırma ve Uygulama Merkezi Dergisi, S, 8, 1-26.

5. Bayrak, G., & Cansu, K. Ü. P. Yeşil Altyapı Uygulamaları Kapsamında Biyotutma Sistemlerinin Yağmur Suyu Kirletici Giderim Verimlerinin Değerlendirilmesi. Kent Akademisi, 14(3), 853-866.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3