Sabit GPS istasyonlarında zaman serileri analizi
Time series analysis of permanent GPS stations
Yazar: TAHSİN KARA
Danışman: YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ŞANLIOĞLU
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: GPS = Global Positioning System ; Regresyon = Regression ; Trend analizi = Trend analysis ; Zaman serileri analizi = Time series analysis

Özet:
Bu çalışmada doğrusal zaman serileri yöntemlerinden otoregresif (AR) ve otoregresif hareketli ortalama (ARMA) modelleri kullanılarak sabit GPS istasyonlarının koordinat bileşen verilerine ayrı ayrı zaman serisi analizi yapıldı. Özellikle doğrusal zaman serileri modellerinin seçilmesinin nedeni istasyon verilerinin koordinat bileşenleri incelendiğinde kuzey (Dn) ve Doğu (De) bileşenlerinin doğrusal olarak arttığını görüyoruz. Yine Dn ve De bileşenlerinin otokorelasyon ve kısmiotokorelasyon grafiklerinde derecelerinin 1 olduğunu ve otokorelasyonlarının artı yönde azalan eğilimde, kısmiotokorelasyonlarının ise birinci dereceden sonra artı yönde aniden azalarak eksi ve artı yönlerde küçük değişmeler yaptığı ve bu eğilimlerin zaman serileri modellerinden otoregresif (AR) modeline uygun olduğu söylenebilir.Sabit GPS istasyonlarının koordinat bileşenlerinden yükseklik (Du) bileşenleri incelendiğinde mevsimsel etkilerin olduğu görülmüş ve Du bileşenlerinin sıcaklık ve basınçla ilişkisinin olup olmadığı araştırılmıştır. Bunun için korelasyon analizi yapılmıştır ve Du bileşenlerinin sıcaklık ve basınçla ilişkisinin olduğu görülmüştür. İstasyonların yükseklik bileşenlerinin sıcaklık ve basınca ne kadar bağımlı olduğunu anlamak için regresyon analizi yapılmıştır.Zaman serileri grafiklerinden, sabit GPS istasyonlarının depremlerden etkilendiği görülmüş ve yapılan modelleme ve analizlerde deprem bilgileri de dikkate alınmıştır.

Abstract:
In this study, data of coordinate component of stationary GPS stations was separately analysed in terms of time series using autoregressive(AR) and autoregressive moving average (ARMA) models which are the linear time series methods. The reason why especially linear time series models were chosen is that when coordinate constitutes of station data are studied north (Dn) ve east (De) constitutes can be monitored to increase linearly. Also, degrees of Dn ve De constitutes are 1 in auto-regression and partial- auto-regression graphics and their autocorrelations are in downward tendency in the positive direction; and decreasing suddenly in the positive direction after the first degree, their partial-autocorrelations make small changes in both positive and negative directions. It can be said that these tendencies are consistent with the auto-regression model (AR), among the models of time series.When height (Du) constitutes of stationary GPS stations?s coordinate constitutes are studied, seasonal effects are observed and it is reasearched if these Du constitutes have a relationship with heat and pressure. To do this, correlations were anlayized and it is found that Du constitutes are related to heat and pressure. A regression analysis was carried out to understand how much dependant are the height constitutes of the stations on heat and pressure.It is seen in time series graphics that stationary GPS stations are affected by earthquakes. And in analysis and modelling, earthquake data was taken into consideration.