Türkiye'deki havalimanlarının sis karakteristiklerinin ayrıntılı analizi
Investigation of fog characteristics of airports in Turkey
Yazar: İBRAHİM AKBAYIR
Danışman: DOÇ. DR. ALİ DENİZ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Meteoroloji = Meteorology

Özet:
Dünya ve ülkemizde gelişen havacılık sektörü birçok sorunla karşı karşıya kalmaktadır. Bu sorunlar başında teknik ve meteorolojik kaynaklı hadiseler başta gelmektedir. Teknik kaynaklı problemler teknolojinin gelişmesiyle beraber hızla çözüme kavuşturulurken meteorolojik kaynaklı problemlerde insanoğlu doğayla büyük bir mücadele içerisindedir. Bu mücadeleyi kazanmak için insanlar öncelikle meydana gelen bu hadiselerin oluşum mekanizmalarını anlamaya çalışmakta ve birçok parametrenin etkisiyle oluşan bu karmaşık süreçleri analiz etmektedir. Bu analizler sonucunda elde ettiği bilgiler sonucunda çözüm yolları aramaktadır. 
Havacılık sektörünü etkileyen belli başlı meteorolojik hadiseler yıldırım, sis, rüzgar gibi büyük maddi ve manevi kayıplara neden olan hadiselerdir. Sis hadisesi diğer hadiselerden büyük oranda ayrışarak  havacılık sektöründe meydana getirdiği büyük maddi kayıplar sebebiyle oluşum süreçlerinin anlaşılması, modellenmesi, analiz edilmesi ve tahminin yapılması çok önemlidir. 
Bu çalışmada 2011 ile 2016 yılları arasındaki periyot dahilinde Türkiye Cumhuriyeti sınırları içerisinde bulunan 37'si uluslararası 17'si ulusal, 12'si askeri ve 1'i eğitim amaçlı olarak kullanılan 67 havalimanına ait havalimanı sınırları içerisinde bulunan Meteoroloji Genel Müdürlüğüne ait istasyonlarda hazırlanan METAR ve SPECI raporları kullanılarak yapılmıştır. METAR ve SPECI raporları havacılık amaçlı hazırlanan meteorolojik kodlardır. Çalışmada tüm havalimanlarına ait yaklaşık 39 milyon adet METAR ve SPECI raporu analiz edilmiştir. Bu raporlarda bulunan FG yani sis kodu baz alınarak çalışmanın temeli kurulmuştur. Çalışma periyodu dahilindeki raporlardan yararlanılarak çalışmanın ilk aşamasında 67 havalimanın tek tek yıllık, aylık ve saatlik sis analizleri yapılmıştır. Bunların yanı sıra meydana gelen tüm sisler tiplerine göre kategorize edilmiştir. Bu çalışmalarının yanısıra makine öğrenmesi programlarından olan WEKA programındaki BayesNet, Navien Bayes, J48, Ridor ve RBFNetwork algoritmaları kullanılarak sis tahmini yapılmıştır. 
Yıllık analizler incelendiğinde havalimanlarının hiçbirisinde trend olmadığı gözlemlenmiştir. Aylık analizler incelendiğinde sisin an çok ocak, şubat ve aralık aylarında meydana geldiği görülmüştür. Saatlik analizlerde ise sisin en çok gün batımı ile gün doğarken ki vakitlerde meydana geldiği görülmüştür. Hava sıcaklığı ve kara sıcaklığının arasındaki fark bunda önemli rol oynamaktadır. Sislerin tiplere göre yani FG, MIFG, BCFH, FZFG ve PRFG olarak ayrıldığı analizlerde ise düşük ortalama sıcaklığa sahip karasal iklimin hakim olduğu bölgelerde FZFG yani donan sisin yüzdesel olarak fazla olduğu görülmüştür. Genelde ise en çok FZFG, FG ve BCFG tipleri METAR ve SPECI'lerde en çok verilen sis tip hadisesi olmuşlardır. Sis tahmini öncesinde JetBrains PyCharm isimli program kullanılarak veriler WEKA programında kullanıma hazır hale getirilmiştir. 
Java tabanlı açık kaynak kodlu makine öğrenmesi programı olan WEKA programı ile BayesNet, Navien Bayes, Ridor, J48 ve RBFNetwork algoritmaları kullanılarak her havalimanı için sis tahmini yapılmıştır. Bu algoritmaların seçiminde WEKA programında bulunan 50 adet makine öğrenmesi algoritması Türkiye'nin yolcu ve kargo taşımacılığı bakımından en büyük havalimanı olan Uluslararası İstanbul Atatürk Havalimanı için uygulanarak bu algoritmalar içerisinde  en başarılı sonuç veren BayesNet, Navien Bayes ile düşük ve orta düzeyde tahmin başarısı gösteren J48, Ridor ve RBFNetwork algoritmaları seçilmiştir. Algoritmaların başarılı sonuç vermesi öncelikle veri sayısının çokluğu ile sis hadisesinin bu çokluğa oranla yüksekliğine bağlıdır. Tüm havalimanları için yapılan tahmin sonuçları incelendiğinde sis hadisesinin çok sayıda gözlendiği Batman, Erzurum, Şanlıurfa ve Sivas gibi şehirlerde bulunan havalimanlarda sis tahmin oranının başarılı sonuç verdiği için seçilen BayesNet ve Navien Bayes algoritmaları ile yaklaşık % 80 doğrulukta tahmin edilebildiği gözlemlenmiştir. Sisin az sayıda meydana geldiği Dalaman, Bodrum, Çanakkale gibi havalimanlarında ise sis tahmin başarısı sıfırlara kadar düşmektedir. 
Yıllık, aylık, saatlik analizler ve makine öğrenmesi sonucunda yapılan çalışmalar sonucunda elde edilen sonuçlara göre çalışmaya ekstrem özelliklere sahip havalimanlarına ait tekil analiz sonuçları ayrıntılı olarak verilmiştir.
Yapılan analiz ve tahminler sonucunda ortalama sis sayıları havalimanlarının rakımı ile kıyaslanmıştır. Pearson korelasyonu kullanılarak yapılan analizde sis ile rakım arasında kış mevsiminde 0.55, ilkbahar mevsiminde 0.17, yaz mevsiminde 0.03 ve sonbahar mevsiminde ise 0.22 olarak bulunmuştur. Korelasyon sonucu incelendiğinde sis ile rakım arasında istatiksel olarak düşük bir sonuç çıkmıştır. Çıkan bu sonuç istatiksel olarak anlamlı olmamasına karşın fiziksel yapı olarak anlamlı olmadığı anlamına gelmemektedir.
Elde edilen tüm ortalama sis sayısı değerlerinden yaralanılarak sonbahar, kış, ilkbahar ve yaz mevsimlerine ait Türkiye sis haritaları Surfer 13 programında çizdirilmiştir. Haritalar elde edilen sonuçlarla parallel göstermektedir. Haritalar incelendiğinde karasal etkiye kapalı bölgelerde sonbahar ve kış aylarında, denizsel etkiye açık bölgelerde ise yaz ve ilkbahar mevsimlerinde sisin fazla olduğu görülmüştür. Aynı durum düşük sıcaklık değerlerine sahip bölgelerde sis sayısının fazla olduğunu göstermektedir.
Çalışma, tahmin edilmesi güç ve karmaşık süreçler sonrasında oluşan sis gibi bir hadisenin Türkiye'de bu alanda az sayıda yapılan çalışmalarından biridir. Çalışmanın geliştirilmesi ve daha başarılı sonuçlar elde edilmesi için çalışmalar doktora eğitimi süresince devam edecektir.

Abstract:
The aviation sector developing in the world and our country faces many problems. At the beginning of these problems technical and meteorological originated procession comes first. Problems due to technology are being solved rapidly with the development of technology, while in the problems of meteorological origin, mankind is in a great struggle with nature. In order to win this struggle, people first try to understand the mechanisms of the occurrence of these events and analyze these complex processes caused by many parametres. As a result of these analyzes, they are looking for solutions. 
Major meteorological events affecting the aviation industry; such as lightning, fog and wind which cause great material and spiritual loss. It is very important to understand, model, analyze and forecast the formation processes of fog due to the large financial losses that caused in the aviation sector.
In this study, METAR and SPECI reports belonging to 37 international, 17 national, 12 military and 1 education airports, were analyzed within the period between 2011 and 2016. The data were obtained from Turkish State Meteorology Service. METAR and SPECI reports are meteorological codes prepared for aviation purposes. Approximately 39 million METAR and SPECI reports of all airports were analyzed during the study. Based on the FG, ie the fog code found in these reports, the basis for working was established. Using the reports included in the study period, 67 airports were analyzed individually for one year, monthly and hourly during the first phase of the study. Besides these, all the fogs categorized according to their types. In addition, fog estimation is performed using BayesNet, Navian Bayes, J48, Ridor and RBFNetwork algorithms in the WEKA program which is a machine learning program.
When annual analyzes are investigated, it is observed that none of the airports have a trend. When the monthly analyzes are performed, it is seen that most of the fog incidents occur in January, February and December. In the hourly analyzes, it is observed that fog is mostly crowded with sunrise and sunset. The difference between air temperature and land temperature plays an important role in this. According to the fog types such as FG, MIFG, BCFG, FZFG, PRFG, it was seen that FZFG generally seen mostly the place where low average temperature and continental climate are dominant. In general, FZFG, FG and BCFG fog types are the most common fog types found in the METAR and SPECI reports. Prior to the fog estimation, the JetBrains PyCharm program is used and the WEKA program is ready for use.
The WEKA program, a Java based open source machine learning program, was used to estimate the fog for each airport using Bayes Net, Navian Bayes, Ridor, J48 and RBFNetwork algorithms. In selecting these algorithms, 50 machine learning algorithms in the WEKA program were applied to International İstanbul Atatürk Airport, which is the largest airport in terms of passenger and cargo transportation in Turkey, and Bayes Net, Navian Bayes, which has the most successful results in these algorithms, and J48, Ridor and RBFNetwork algorithms have been chosen. The success of algorithms depends primarily on the number of data and the number of fog lines compared to this multiplier. When the estimation results for all the airports are analyzed, it is observed that at the airports located in Batman, Erzurum, Şanlıurfa and Sivas, where the fog hash is observed in large numbers, it can be estimated with about 80% accuracy with the selected Bayes Net and Navian Bayes algorithms for the successful estimation of the fog forecast rate. At the airports such as Dalaman, Bodrum and Çanakkale where the fog has a small number and the fog forecasting success falls to zero.
The results of the individual analyzes of airports with extreme characteristics to work according to the results obtained from annual, monthly, hourly analyzes and work done as a result of machine learning are given in detail.
As a result of the analyzes and estimations made, the average fog numbers are compared with the altimeters of the airports. Pearson correlation showed that fog and altitude were 0.55 in winter, 0.17 in spring, 0.03 in summer and 0.22 in autumn. When the correlation result is examined, a statistically low result is obtained between fog and altitude. Although this result is not statistically significant, it does not mean that it is not meaningful as a physical structure.
All of the obtained average fog values were used and the Turkish fog maps of autumn, winter, spring and summer seasons were drawn in Surfer 13 program. The maps are parallel to the results obtained. When the maps are examined, it is seen that the terrestrial effect is more frequent in autumn and winter months in closed regions and in summer and spring seasons in marine active regions. The same situation shows that the number of fog is high in regions with low temperature values.
The study is one of the few studies on this field in Turkey, where an incident such a fog that occurs after predictable power and complex processes. The studies will continue during PhD studies in order to improve the study and achieve more successful results.