Meteorolojik mekansal verilerin istatistiksel yöntemler ile analizi: Çatalan baraj gölü havzası örneği
Statistical analyses of meteorological spatial data: A case of Çatalan dam lake basin
Yazar: OTGONBAYAR NAMKHAI
Danışman: PROF. DR. FATMA GÜL ERGÜN
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Regresyon analizi = Regression analysis ; Trend analizi = Trend analysis

Özet:
Yerbilimlerinin alt bilim dalı olan hidrolojide, noktasal (x,t) zaman serisi verileri olan hidrometeorolojik verilerinin alansal zaman serisi (x,y,z,t) olarak dağılımının belirlenmesi amacıyla mekansal analiz yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Hidrometeorolojik noktasal zaman serilerinin birbiriyle olan ilişkisinin belirlenmesi amacıyla Spearman'ın rho korelasyon testi uygulanmaktadır. Ayrıca, çok değişkenli noktasal verilerin kendi arasındaki benzerliğin veya yakınlığının tespit edilmesi ve değişken sayısının aza indirgenmesi için Temel Bileşenler Analizi (TBA) / Faktör Analizi (FA) kullanılmaktadır. Bunun dışında, bu verilerin zaman içindeki trendlerinin belirlenmesinde; Mann-Kendall ile Sen Eğim ve İnovatif Şen Trend Analiz yöntemlerine sıklıkla başvurulmaktadır. Bu noktasal verilerden mekansal alansal verilerin kestirilmesinde kullanılan mekansal analiz yöntemleri ESRI ArcGIS paket yazılımının alt araçlarından Veri İşleme/Raster, Mekansal Analiz ve Jeoistatistiksel Analizi'dir. Bu analizlerin uygulanmasıyla kestirilen mekansal raster verileri ile araştırma amaçlarına uygun bir şekilde jeoistatistiksel analizlerin yapılması için Mekansal İstatistiksel Analizi aracı kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, noktasal veriler olarak 1971-2018 yılları arasında 18 adet meteorolojik gözlem istasyonlarında ölçülmüş meteorolojik verilerden yağış, sıcaklık, rüzgar hızı, nispi nem ve aktüel basınç; bu verilerin kullanılmasıyla hesaplanan kuraklık indisi değerleri incelenmiştir. Bu bağımsız değişkenlerin zaman serilerinde noktasal veriler için TBA/FA uygulandığında, çalışma alanının 3 farklı iklim kuşağında yer aldığı belirlenmiştir. Ayrıca, yağış açısından toplam 48 yıllık gözlem süresinde genel olarak ilk yarısının kurak (azalan trendli) ve ikinci yarısının ise yağışlı (artan trendli) olduğu tespit edilirken; sıcaklık açısından tüm gözlem süresinin ilk yarısının serin/soğuk (azalan trendli) ve ikinci yarısının ise ılıman/sıcak (artan trendli) artan trende sahip olduğu belirlenmiştir. Çok değişkenli noktasal verilere jeoistatistik yöntemlerinin uygulanmasıyla elde edilen mekansal verilerini en az hata ile tahmin eden kestirim yönteminin IDW yöntemi olduğu belirlenmiştir. Bu yöntemle elde edilen raster verilerden çalışma alanına ait yıllık potansiyel buharlaşma-terleme değeri kestirilerek çok değişkenli mekansal regresyon denklemi oluşturulmuştur. Model belirtme katsayısı R2=0.9958 çıkmıştır. Ayrıca, çalışmada tüm bağımsız değişkenlere ve kestirilen verilere ait mekansal haritalar oluşturulmuştur.

Abstract:
In hydrology, which is a sub-discipline of earth sciences, spatial analysis methods are needed to determine the spatial arial distribution (x, y, z, t) of the hydrometeorological data as point (x, t) time series data. Spearman's rho correlation test is used to determine the relationship between nonparametric hydrometeorological point time series. Principal Component Analysis / Factor Analysis is used to determine the similarity or proximity of multivariate point data and to reduce the number of variables. Besides, Mann-Kendall, Sen Slope and Innovative Şen Trend Analysis methods are applied for determining the trends of these data over time. The spatial analysis methods used for estimating spatial data from point data are Data Management / Raster, Spatial Analyst and Geostatistical Analyst, which are sub-tools of ESRI ArcGIS package software. Spatial Statistical Analyst tool is implemented to perform geostatistical analysis according to the research aims. In this study; the meteorological data such as precipitation, temperature, wind speed, relative humidity, actual pressure and drought index, from 18 meteorological stations between year of 1971-2018 are used. It has been determined that the study area is divided by 3 different climatic zones by applying PCA/FA analyses. It is found in the study that, generally the first half of the total 48 years in terms of precipitation as found arid season (decreasing trend) and the rest was found wet season (increasing trend) by applying Mann-Kendall Trend Analyse and Cumulative Deviation Method techniques. Also, in terms of temperature, in the first half of the observation-years it is found the cool/cold season (decreasing trend) and the rest was found warm/hot season (increasing trend) by applying same techniques. In this study, the method for predicting spatial data is found to be IDW method with the minimum error comparing to the alternatives. The spatial arial actual evapotranspiration of the study area was estimated from the raster data obtained by this method. Thus, a multivariate spatial regression equation was estimated. The coefficient of determination was calculated as R2=0.9958. In addition, spatial maps of all independent variables and estimated data were created.