Deniz seviyesi değişimlerinin meteorolojik faktörler kullanılarak tahmin edilmesi
Sea level prediction using meteorological factors
Yazar: ERKİN TAŞ
Danışman: DOÇ. DR. RIFAT TÜR
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: ANFIS = ANFIS ; Antalya = Antalya ; Deniz seviyesi = Sea level ; Meteorolojik faktörler = Meteorological factors

Özet:
Son yıllarda varlığını gözlenebilir bir şekilde hissettiren iklim değişiminin meteorolojik faktörler üzerindeki öngörülemeyen etkileri bağlantılı olarak kıyı ve deniz mühendisliği bilim alanındaki planlamalara da yön vermektedir. Deniz seviyesi değişimlerinin uzun vadede tahmin edilmesi kıyı yapıları tasarımı açısından büyük öneme sahip iken kısa süreli tahminler ise limanlardaki elleçleme operasyonlarının planlanması ve olası problemlerin önüne geçilebilmesi açısından büyük önem arz etmektedir. Bu amaçla Antalya İl'inde bulunan bir mareograf istasyonundan elde edilen deniz seviyesi yükseklikleri ve meteorolojik faktör ölçümleri kullanılarak deniz seviyesi tahmini için üç farklı senaryo oluşturulmuş ve böylece tahmin için uygulanabilir en uygun kombinasyon belirlenmiştir. Bu senaryolar geçmiş deniz seviyesi değerlerin girdi parametresi olarak kullanılması (senaryo-1), geçmiş meteorolojik faktör ölçümlerinin girdi parametresi olarak kullanılması (senaryo-2) ve hem geçmiş deniz seviyesi hem de geçmiş meteorolojik faktörlerin girdi parametresi olarak kullanılmasıdır (senaryo-3). Her bir senaryoya ait girdi parametreleri oto korelasyon ve çapraz korelasyon analizleri ile belirlenmiştir. Ardından, çoklu doğrusal regresyon (MLR) ve uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen modellerin performansları ortalama karekök hatası (RMSE) ve Nash Sutcliffe katsayısı (NSE) istatistikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar meteorolojik faktörlerin girdi parametresi olarak kullanılmasının MLR ile yapılan deniz seviyesi tahminlerinde %33'lük bir performans artışına sebep olduğunu göstermiştir. Ayrıca, sonuçlar ANFIS'in MLR'ye kıyasla deniz seviyesi değişimlerinin tahmininde daha başarılı olduğunu göstermiştir.

Abstract:
Climate change directs coastal and ocean engineering studies depending on the unpredictable effects on meteorological factors. Long-term sea-level change prediction is of great importance for the design of coastal structures, while short term prediction is essential for the handling operations and preventing potential problems in the harbors. To this end, sea level heights and meteorological factor measurements were obtained from a tide gauge in Antalya Province. Then, three different scenarios were established to explore most feasible input combinations for sea level prediction. These scenarios use lagged sea level observations (scenario-1), lagged meteorological factors observation (scenario-2) and both lagged sea level and meteorological factors observations (scenario-3) as input for predictive modeling. Auto correlation and cross correlation analysis were conducted to determine the optimum input combination for each scenario. Then, several predictive models were developed using multiple linear regressions (MLR) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) techniques. The performance of the developed models was evaluated in terms of root mean squared error (RMSE) and Nash Sutcliffe Efficiency (NSE) indices. The results showed that adding meteorological factors as input parameters increases the performance accuracy of the MLR models up to 33% for sea level predictions. Moreover, the results contributed a more precise understanding that ANFIS is superior to MLR for sea level prediction.