Makine öğrenmesi algoritmaları ile Konya ili meteorolojik kuraklık tahmini
Meteorological drought prediction in Konya with machine learning algorithms
Yazar: GÜLSÜN YILDIRIM
Danışman: PROF. DR. ÖZLEM TERZİ
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Konya = Konya ; Kuraklık = Drought

Özet:
Kuraklık, çeşitli meteorolojik ve çevresel koşullar altında ortaya çıkan ve canlı yaşamı üzerinde büyük etkiler yaratan önemli bir doğal afettir. Diğer doğal afetlerden farklı olarak etkileri uzun vadede hissedildiği için, kuraklık uzun dönemde en fazla zarara yol açan doğal afetlerden biridir. Bu tezde, ülkemizin en kurak bölgesi olarak bilinen Orta Anadolu Bölgesi'nde bulunan Konya ilinde Keşif Kuraklık İndisi (KKİ) kullanılarak meteorolojik kuraklık analizi yapılmıştır. Çalışma bölgesinde bulunan dokuz adet meteoroloji istasyonundan 1985-2021 yılları arasında elde edilen ortalama sıcaklık verilerinden hesaplanan Potansiyel evapotranspirasyon değerleri ve aylık toplam yağış verileri kullanılarak KKİ değerleri belirlenmiştir. Her istasyon için 3-, 6-, 9- ve 12- aylık zaman periyotlarında kuraklığın şiddeti, süresi ve yoğunluğu Run analizi ile belirlenmiştir En uzun kurak dönem 45 ay süre ile 12- aylık periyotta Konya havalimanı istasyonunda gerçekleşmiştir. Daha sonra, hesaplanan KKİ değerleri ve yağış, sıcaklık, nispi nem, rüzgâr hızı ve basınç meteorolojik parametreleri için Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) aracılığıyla haritalar oluşturulmuştur. Meteorolojik parametreler, KKİ değerleri ve meteorolojik parametrelerin haritalarından elde edilen piksel değerleri ile çeşitli girdi kombinasyonları oluşturularak makine öğrenmesi algoritmaları ile kuraklık modelleri geliştirilmiştir. En uygun sonuçlar, piksel değerleri kullanılarak geliştirilen modellerde elde edilmiştir. Son olarak, tüm kuraklık modellerinin KKİ değerlerinin eğilimleri Mann-Kendall eğilim testi ile belirlenmiştir.

Abstract:
Drought is a significant natural disaster that occurs under various meteorological and environmental conditions and has substantial impacts on living organisms. Unlike other natural disasters, its effects are felt in the long term, making drought one of the most damaging natural disasters in the long term. This thesis, a meteorological drought analysis was conducted using the Reconnaissance Drought Index (RDI) in Konya, located in the Central Anatolia Region, which is known as the driest region in our country. RDI values were determined using monthly total precipitation data and potential evapotranspiration values calculated from average temperature data obtained from nine meteorological stations between 1985-2021 in the study area. The severity, duration, and intensity of drought were determined for 3-, 6-, 9-, and 12-months periods using Run analysis for each station. The longest drought period lasted 45 months and occurred at the Konya airport station in the 12-month period. Subsequently, maps were created using Geographic Information Systems (GIS) for RDI values and meteorological parameters, including precipitation, temperature, relative humidity, wind speed, and air pressure. Using meteorological parameters, RDI values, and pixel values obtained from maps of these meteorological parameters, various input combinations were created to develop drought models using machine learning algorithms. The most suitable model results were obtained from models developed using pixel values. Finally, the trends of RDI values in all drought models were determined using the Mann-Kendall trend test.