Makine öğrenme tekniklerine dayalı olarak kara yüzey sıcaklık değişiminin modellenmesi
Surface temperature changes based on machine learning techniques
Yazar: CEMBERK KÜLAHCİ
Danışman: PROF. DR. ZAFER ASLAN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kara yüzey sıcaklığı, güneş ışınlarının yeryüzüne ulaştığı ve enerjinin absorbe edildiği, diğer atmosferik optik etkilere uğradığı bölgedeki sıcaklığını ifade eder. Aydın ve Antalya illeri, Türkiye'nin güneybatısında yer alır ve yaz aylarında oldukça yüksek sıcaklıklar gözlenir. Bu bölgelerdeki kara yüzey sıcaklıklarının artması, tarım, turizm ve enerji gibi sektörlere olumsuz etki yapabilir.
Aydın ve Antalya illerindeki kara yüzey sıcaklıklarının gelecekteki değişimleri ARIMA ve LSTM modelleri kullanılarak incelenmiştir.
ARIMA ve LSTM modelleri kullanılarak yapılan analizler, kara yüzey sıcaklığındaki artışların genel olarak ortalamalar içerisinde kalacağını ve gelecek 5 ila 10 yıl içinde yıllık en yüksek sıcaklık değerlerinde %5-10 arasında değişen artışlar beklenebileceğini göstermiştir. Bu nedenle, Aydın ve Antalya illerindeki kara yüzey sıcaklıklarının artması söz konusu olabilecektir ancak Antalya İli ve civarında en düşük sıcaklık değerlerinde önemli değişim beklenmemesine karşın, Aydın İlinde ise %5 civarında bir azalma olabilecektir. Bu değişimlerin bölgedeki ekonomi ve sosyal hayat üzerindeki etkilerinin de sınırlı kalması beklenir. Özellikle hızlı kentleşme kaynaklı ve bina yoğunluğunun artışı sonucunda şehir ısı adalarının oluşumu bu değişimler üzerinde önemli rol oynayabilecektir.
ARIMA yöntemiyle Aydın İline ait başarı sonucu 0.99 olup, Açıklayıcı Varyans Skoru ile yüksek başarı elde etmiştir.

Anahtar Kelimeler: Kara Yüzey Sıcaklığı, Makine Öğrenmesi, ARIMA, LSTM

Abstract:
Surface temperature refers to the temperature of the land surface where solar radiation reaches and the absorbed energy is reflected back. The provinces of Aydın and Antalya are located in the southwest of Turkey and experience high temperatures during the summer months. The increasing surface temperatures in these regions can have negative impacts on sectors such as agriculture, tourism, and energy.
The future changes in surface temperatures in Aydın and Antalya provinces have been analyzed by using ARIMA and LSTM models. The analyses conducted using the ARIMA and LSTM models indicate that the increases in surface temperatures will generally remain within the averages, and annual maximum temperature values can be expected to increase by around 5-10% in the next 5 to 10 years. Therefore, there may be an increase in surface temperatures in Aydın and Antalya provinces, but significant changes are not expected in the lowest temperature values in the Antalya province, while there may be a decrease of around 5% in Aydın province. The impact of these changes on the regional economy and social life is expected to be limited. The role of heat islands and impact of building density at city centers will have a great important role on land surface temperature variations. 
The ARIMA method achieved a success score of 0.99 for Aydın province and obtained high success with the Explained Variance Score.

Keywords: Land Surface Temperature, Machine Learning, ARIMA, LSTM