Bulanık mantık yöntemi ile mevsimsel hava tahmini İstanbul uygulaması
Seasonal weather forecast by fuzzy logic method Istanbul application
Yazar: NİDA DOĞAN
Danışman: PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Meteoroloji = Meteorology

Özet:
Yarın hava nasıl olacak, bizi nasıl etkileyecek, bizi neler bekliyor? İnsanlar yüzyıllarıdır tüm bu sorulara cevap aramaktadırlar. Çünkü havanın durumu veya yarın ne olacağı sınıf ve tür ayırt etmeksizin tüm canlıları etkileyen önemli olgulardan bir tanesidir. Havanın nasıl olacağına bağlı olarak, insanlık her zaman yaşam formunu biçimlendirmek veya değiştirmek zorunda kaldığı için havanın anlık ve uzun vadedeki durumu hep merak konusu olarak kalmıştır. Gelişen teknolojinin sunduğu imkanlarla birlikte gözlemlerden yararlanılarak yapılan tahmin çalışmalarının tutarlılığı araştırılmakta ve bu konu ile ilgili çeşitli programlar ve modellerin geliştirilmesine devam edilmektedir. Atmosferin dinamik yapısı, kaotik davranışı ve bir çok meteorolojik elemanlara (değişkenlere) sahip olması, atmosferin uygun şekilde tanımlaması ve tahmin edilebilirliliği konusunda yapılacak her türlü araştırmayı güçleştirmektedir. Bu güçlüğün neticesinde meteorolojik elemanlar ile atmosferik olaylar takımının uzun süreli (en az 30 yıl ) ortalamalarını oluşturan iklimsel yapının ortaya konması zorlaşmaktadır.
Mevsimsel hava tahmini son yıllarda üzerinde yoğunlaşılan ve giderek önem kazanan oldukça güncel bir konudur. Şehirleşmenin ve nüfusun artması ile birlikte önemli bir hal almıştır. Her nekadar herhangi bir mevsim içerisinde ekstrem olaylar meydana gelse de, mevsimsel hava tahmininin, bilinen hava tahmininden farkı ani değişimlere sahip olmaması ve gelecek mevsimler için istatistiksel özet içermesidir. Mevsimsel hava tahmininin yüksek doğruluk ile yapılabilmesi; su kaynakları, yenilenebilir enerji kaynakları, zirai rekolteler, ulaşım, turizm, denizcilik ve meteorolojik karakterli afetler gibi durumların önceden planlanlanarak erken uyarı sistemlerinin geliştirilmesi ile mal ve can kayıplarının azaltılması hususunda büyük fayda sağlayacaktır.
Atmosferin buhranlı (kaotik) bir yapıya sahip olması nedeni ile formüllerle ve matematik denklemlerle ifade edilmesi oldukça zor ve karmaşıktır. Karmaşık olayların modellenmesi için önemli bir araç olan Bulanık Mantık (BM), günümüzde yaygın bir şekilde çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Bu kullanım alanlarından bir tanesi de atmosferdir. Zira meteoroloji biliminde "soğuk, serin, mutedil, ılık, sıcak, çok sıcak" gibi BM kavramı içerisinde değerlendirilebilecek terimler mevcuttur. Bu düşünceyle tez çalışması için "Bulanık Çıkarım Sistemi (Adaptive- Neuro Fuzzy Inference System – ANFIS)" kullanılmıştır.
Bu çalışma kapsamında, ANFIS programı içerisinde ki Sugeno yazılımı kullanılarak 2 girdili, 1 çıktılı ve 3 girdili 1 çıktılı modeller oluşturulmuştur. Ayrıca 1960- 2016 (57 yıl) peryodu için İstanbul Kandilli Rasathanesi istasyonuna ait sıcaklık, bağıl nem ve yağış verileri detaylı olarak ele alınmıştır. Girdi verileri olarak sıcaklık ve bağıl nem, çıktı olarak ise yağış verisi model içerisinde düşünülmüştür. Toplamda 57 yıllık veriler aylık toplamlar halinde değerlendirilerek her ay için aynı ANFIS modeli çalıştırılmıştır.
xx
Gerçekleştirilen model sonuçlarına bakıldığında, özellikle aylık tahminlerde yüksek bir başarı yakalanmıştır. Düşünülen model eğitim ve test verilerine uygulanmış ve bunun sonucunda model başarısına bu süreçlerdeki bağıl hatalar hesaplanarak bakılmıştır.
.

Abstract:
The atmosphere deeply affects our lives with all the events and phenomena that it has. The phrase "deeply affects our life" is perhaps a shallow expression to describe the importance of the atmosphere. Because all living creatures build their living by considering the effects – situtaions of atmospheric conditions. This process that is begining with construction continues with efforts to protect from possible disasters and events, or challenge to be survive after events with minimum damage. Through the centuries of human experiences, the transfer of experienced events, the events we learned with the explanation of observational inferences, and the development of technology, we have tried to examine them with the help of many methods and models in computer. The fact that our atmosphere has a chaotic structure so it show itselfs as greatest obstacle. Especially in long-term forecasts, this hurdle is felt more and more. The seasonal weather forecast is an issue that has become more and more important in recent years. Work on seasonal weather forecasting in many parts of the world is ongoing at the same time. The fact that considering in long term plans and investments, insreasing population growth and urbanization accordingly triggered these studies. The seasonal weather forecast differs from familiar weather forecast becasuse it doesnt contain sudden cahanges and it contains summary statistics for future seasons. By making the seasonal weather forecast successfully, all sectors interested in human comfort will be able to make healthy action plans in advance and take precautionary measures to prevent possible loss of life and property.
In this study, Fuzzy Logic modeling is done and it is aimed to compare the results with both measurement data and other models. Why is the Fuzzy Model selected? Atmosphere has a chaotic structure that plays main role in studies lack of certainty in predicting atmospheric events. Formulas or mathematical equations in various assumptions causes the event to diverge from its true state of event. For this reason Sugeno Software is used in the scope of Fuzzy Logic. A model is occured by using temperature, relative humidity and rainfall data of İstanbul Kandilli Observatory station between 1960 and 2016. The model was set up to have two inputs, one output. Inputs are relative humidity and temperature, and output is rainfall data. In the model tht is created using temperature, relative humidity and precipitation data, 5 memberships is set for temperature and relative humidity data for daily data and monthly total data. The numbers of membership groups have been determined as a result of various trials. Taking 5 intervals for each of the temperature and relative humidity parameter according to the result are that the error is low in the training and test phase, and R2 is high in comparison with the measured data and predicted data. Different input data (temperature and relative humidity) each have 5 varied membership.
xxii
Firstly membership groups determination of daily data sets, membership groups of temperature data; cold (-10 20). The membership groups of the relative humidity data are; Low (x < 40), medium (35 1000). The membership groups of the relative humidity data are; Low (x < 1900), medium (1800