Bayes teoremi ve Naive Bayes sınıflandırıcısı kullanılarak iyonkürenin istatistiksel analizi
Statistical analysis of the ionosphere using Bayes' theorem and Naive Bayes classifier
Yazar: MUNA OMAR ABDELSALAM ALGAHANI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇİL KARATAY
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; İstatistik = Statistics

Özet:
İyonküre, atmosferin 60 ila 1000 km yükseklikleri arasında yer alan ve metreküpte 1012 elektron yoğunluğuna sahip, güneşten gelen radyasyonla plazma durumuna iyonize olmuş önemli bir katmanıdır. İyonküre plazmasının en belirleyici parametresi, güneş, jeomanyetik ve sismik hareketlilikle ve güneş patlamaları, güneş lekesi sayısı, güneş rüzgârı, jeomanyetik fırtınalarla değişkenlik ve bağlaşım gösteren elektron yoğunluğudur. Elektron yoğunluğunun ölçülebilir önemli bir niceliği de, iyonküre ve üst atmosferin yapısını araştırmak için etkili bir yol sağlayan Toplam Elektron İçeriği'dir (TEİ). TEİ, bir ışın yolu boyunca elektron yoğunluğunun çizgi integrali veya bir ışın yolu boyunca toplam elektron sayısı olarak tanımlanmaktadır. Son on yılda, dünya çapındaki alıcı ağına sahip olan Yerküresel Konumlandırma Sistemi (YKS), TEİ'nin (GPS‐TEC) kestiriminde kolay bir yol sağlamaktadır. İyonkürenin uzamsal-zamansal değişkenliği, ayrıca, uzamsal-zamansal yönsemeler ve jeomanyetik alandaki bozulmalar, yerçekimi dalgaları ve sismik aktivitelerin üst atmosfere ve iyonküreye bağlaşımından da etkilenmektedir. Bu değişkenliklerin bazıları iyonkürede belirli bir frekans, süre ve hızda yayılan dalga benzeri salınımlar üretir. Bu çalışmada, sismik, güneş ve jeomanyetik hareketliliğe bağlı olarak iyonkürede meydana gelen bozulmaların ve iyonkürenin sakin olarak nitelendirilen durumundan sapmaların tespitini sağlayan Bayes Teoremi ve Naive Bayes Sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Bayes Teoremi ve Naive Bayes Sınıflandırıcısı, Türkiye üzerinde konumlandırılmış YKS istasyonlarından 1999 yılında meydana gelen güneş tutulması ve Marmara Depremi periyodunca kestirilen IONOLAB-TEİ verilerine uygulanmıştır.

Abstract:
The ionosphere is an important layer of the atmosphere that lies between 60 and 1000 km altitude and has a density of 1012 electrons per cubic meter, ionized to the plasma state by radiation from the sun. The most determining parameter of ionospheric plasma is the electron density, which shows variability and correlation with solar, geomagnetic and seismic activity and solar flares, sunspot number, solar wind, geomagnetic storms. An important measurable quantity of electron density is the Total Electron Content (TEI), which provides an efficient way to investigate the structure of the ionosphere and upper atmosphere. TEC is defined as the line integral of electron density along a beam path or the total number of electrons along a beam path. In the last decade, the Global Positioning System (GPS), which has a worldwide receiver network, provides an easy way to predict TEC (GPS‐TEC). The spatial-temporal variability of the ionosphere is also affected by the spatial-temporal trends and disturbances in the geomagnetic field, gravitational waves and seismic activities coupled to the upper atmosphere and ionosphere. Some of these variations produce wave-like oscillations that propagate in the ionosphere at a certain frequency, duration, and speed. In this study, Bayes Theorem and Naive Bayes Classifier are used to detect the disturbances in the ionosphere, disturbances due to seismic, solar, geomagnetic activities and deviations from the quite state of the ionosphere. Naive Bayes classifier and Bayes Theorem is applied to the IONOLAB-TEC data obtained from GPS stations located in Turkey during 1999 solar eclipse and Marmara Earthquake.