Προσδιορισμός του συντελεστή διαβρωτικότητας της βροχόπτωσης στα πλαίσια της επιστήμης των δεδομένων με μεθόδους μηχανικής μάθησης και γεωστατιστικής
Authors: Βάντας Κωνσταντίνος 
Published: September 2021

Το αντικείμενο της διατριβής αφορά τον προσδιορισμό της διαβρωτικότητας της βροχόπτωσης και ειδικότερα του συντελεστή R της Παγκόσμιας Εξίσωσης Εδαφικής Απώλειας για το σύνολο του ελλαδικού χώρου. Η μεθοδολογία της έρευνας εντάσσεται στα πλαίσια της Επιστήμης των Δεδομένων και αφορά: 1)Την εισαγωγή χρονοσειρών βροχογράφων και βροχομέτρων και μοντέλου εδάφους από ανοικτές πηγές, τον καθαρισμό τους από σφάλματα και την τακτοποίησή τους με ομοιόμορφο τρόπο σε μια ενιαία βάση δεδομένων. 2) Τον εντοπισμό καταιγίδων στις χρονοσειρές των βροχογράφων, οι οποίες προκαλούν διάβρωση και τον υπολογισμό της διαβρωτικότητάς τους EI. 3) Το μετασχηματισμό των δεδομένων, τον υπολογισμό νέων μεταβλητών και στατιστικών μεγεθών. 4) Την επεξηγηματική ανάλυση μέσω διαγραμμάτων και την εξαγωγή συμπερασμάτων για τα μεγέθη EI και R. 5) Την αξιολόγηση αλγορίθμων με μεθόδους διασταυρωμένης επικύρωσης και Επαγωγικής Στατιστικής για τη συμπλήρωση των τιμών EI και την εκτίμηση του R σε νέες θέσεις, όπως και αλγορίθμων ταυτόχρονης συμπλήρωσης τιμής EI και χωρικής εκτίμησης τιμών R. 6)Την κατασκευή χαρτών εκτίμησης του συντελεστή R και του αντίστοιχου τυπικού σφάλματος.Στην ανάλυση χρησιμοποιήθηκαν: 1) Oι χρονοσειρές βροχογράφων και βροχομέτρων μετεωρολογικών σταθμών του Υπουργείου Περιβάλλοντος, Ενέργειας και Κλιματικής Αλλαγής από τη βάση δεδομένων του Υδροσκοπίου. 2) Oι μέσες ετήσιες τιμές της βροχόπτωσης μετεωρολογικών σταθμών της Εθνικής Μετεωρολογικής Υπηρεσίας, του ερευνητικού προγράμματος ΓΕΩΚΛΙΜΑ και του Βασιλικού Ολλανδικού Ινστιτούτου Μετεωρολογίας. 3) Tο παγκόσμιο ψηφιακό μοντέλο εδάφους SRTM της NASA.Μετά από την ανάλυση των χρονοσειρών των βροχογράφων, διαπιστώθηκε ότι υπάρχει ένα πολύ σημαντικό ποσοστό ελλείψεων στις καταγραφές τους. Για το λόγο αυτόν, προέκυψε η ανάγκη της συμπλήρωσης των τιμών διαβρωτικότητας EI, ώστε να μην υποεκτιμηθεί η τιμή του R, διότι αυτή υπολογίζεται από το μέσο όρο των ετησίων αθροισμάτων EI για κάθε σταθμό. H συμπλήρωση των τιμών έγινε με τη χρήση χρονοσειρών βροχομέτρων των ίδιων σταθμών και αξιολογήθηκε μια σειρά από αλγορίθμους Μηχανικής Μάθησης και Αριθμητικής Βελτιστοποίησης. Διαπιστώθηκε ότι το βέλτιστο αποτέλεσμα συμπλήρωσης τιμών παρείχε ένας αλγόριθμος μέσου όρου Νευρωνικών Δικτύων, οι όροι του οποίου επιλέχθηκαν μέσω Γενετικών Αλγορίθμων.Για την εκτίμηση του μεγέθους της τιμής του R από τις σημειακές θέσεις μετεωρολογικών σταθμών στο σύνολο του ελλαδικού χώρου χρησιμοποιήθηκαν οι συμπληρωμένες τιμές EI. Βάσει των δεδομένων αυτών αξιολογήθηκε, επίσης, μια σειρά από αλγορίθμους Μηχανικής Μάθησης, Αριθμητικής Βελτιστοποίησης και Γεωστατιστικής. Τελικώς, προέκυψε ότι το βέλτιστο αποτέλεσμα εκτίμησης τιμών έδωσε ένα Γκαουσιανό μοντέλο Γεωστατιστικής, με μη γραμμική τάση της μέσης ετήσιας βροχόπτωσης.Τέλος, αξιολογήθηκε η βελτίωση της εκτίμησης του συντελεστή R, δια μέσω μεθοδολογίας χρήσης μεθόδων Μηχανικής Μάθησης ταυτόχρονης συμπλήρωσης τιμών EI και χωρικής εκτίμησης τιμών R, έναντι της χρήσης εμπειρικών εξισώσεων. Μέσω της αξιολόγησης αυτής, αναδείχθηκε η ανωτερώτητα της χρήσης μεθόδων Μηχανικής Μάθησης και αποδείχθηκε ότι η συμπλήρωση των χρονοσειρών ΕΙ είναι ουσιώδης σημασίας, προ της εκτίμησης της τιμής του R, όταν υπάρχουν δεδομένα βροχογράφων με ελλείψεις.