Yıllık ortalama toplam yağış, global ordinary kriging, lokal ordinary kriging, çapraz geçerlilik, Türkiye
Annual mean total precipitation, global ordinary kriging, local ordinary kriging, cross validation, Türkey
Yazar: OLGU AYDIN
Danışman: PROF. DR. İHSAN ÇİÇEK
Ankara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Coğrafya Ana Bilim Dalı / Bölgesel Coğrafya Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Coğrafya = Geography
Dizin: Yağış miktarı = Precipitation amount ; Yağış tahmini = Precipitation forecast ; Yağışlar = Rainfall ; Çapraz geçerlik = Cross validity ; Çevre = Environment ; İklim = Climate

Özet:
Çevresel çalışmalarda çevresel değişkenlerin mekânsal olarak modellenmesi oldukça önemli bir yer tutmaktadır. Strateji ve plan geliştirirken, çevresel değişkenlerin değerlerini tahmin etmek ve karmaşık yapısını anlamak oldukça önemlidir. Bu sebeple, çevre üzerine çalışan araştırmacılar bir alanda yer alan iklim sistemi elemanları, hidrolojik süreçler, ekosistem ve biyokimyasal döngüler gibi herhangi bir çevresel değişkenin gösterilmesi, değerinin tahmin edilmesi ve açıklanması üzerine çevresel modeller geliştirmişlerdir. Çevresel çalışmalarda pek çok çevresel değişkenin yanı sıra iklimsel değişkenlerin ki bu, değişkenler arasında özellikle yağışın hidrolojik çalışmalar, kuraklık ve sel gibi olayların tahmin edilmesi, yerüstü ve yeraltı su kaynakları miktarının tahmini, su kaynaklarının kirlenmesi, hava kirliliği ile ilişkili konularda önemli bir yeri vardır. Bundan dolayı, yağış değişkeni değerlerinin tahmini ile ilgili modeller üzerine çok sayıda basit ve karmaşık mekânsal enterpolasyon teknikleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada, 1975-2010 dönemine ait 228 meteoroloji istasyonun verileri kullanılarak Türkiye'nin yıllık ortalama toplam yağışının mekânsal paterni hem global hem de lokal Kriging yöntemleriyle ortaya konulmuştur. Yağış değişiminin global ve lokal Kriging yöntemleriyle modellenmesinde mekânsal enterpolasyon tekniklerinden Ordinary Kriging tekniği kullanılmıştır. Elde edilen tahmin haritalarının doğruluğu Çapraz Geçerlilik (Cross-Validation) yöntemiyle test edilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışmanın sınırları içinde lokal enterpolasyon modelleri yağış gibi alansal dağılımında büyük farklılıklar gösteren bir iklim elemanının mekânsal paternini iyi yansıtmaktadır. Yağışın mekânsal dağılış haritalarının oluşturulmasında Ordinary Kriging tekniği de güvenle kullanılabilecek enterpolasyon yöntemlerindendir. Bu sebeple, belirli noktalardan elde edilmiş meteoroloji verilerin mekânsal enterpolasyonu ve bu enterpolasyonun doğruluk ve hassasiyetini gösterecek yöntemlerin uygulanması klimatoloji çalışmalarında önemli bir konuyu oluşturmaktadır.

Abstract:
Spatial modelling of environmental variables is an indispensable part of environmental studies. To predict environmental variables and to understand its complex structure particularly crucial in developing strategies and plans. Thus, researchers in this field, have tried to find environmental models explaining environmental variables such as climatological characteristics, hydrological processes, ecosystem, and biochemical cycles. Besides many environmental variables, climatological variables, especially precipitation, have an impact on hydrological studies, prediction of flood and drought, prediction of underground and surface water sources, pollution of water sources, and issues related to air pollution. Therefore, a number of spatial interpolation techniques ranging from simple to complex have been proposed predicting precipitation variables. In this study, 228 rain gauge data, obtained from 1975 to 2010, were used to assess spatial pattern of Turkey's mean annual precipitation using both global and local interpolation techniques. For this purpose among various spatial interpolation techniques, Ordinary Kriging was used in global or local manner. Model performance was measured using Cross-Validation technique. As a consequence, with in the limitation of this study local interpolation models have better reflected spatial pattern of climatological variable such as highly spatially variable precipitation data. Ordinary Kriging interpolation technique might be used confidently to produce spatial distribution map of precipitation. For this reason, interpolation of sparse climatological data, verification and precision of interpolation results are important issues in climatological studies.