Hidrolojik sapan değer tespitine yeni bir yaklaşım
A new approach to hydrologic outlier detection
Yazar: AHU DEDE
Danışman: PROF. DR. NECATİ AĞIRALİOĞLU
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Meteoroloji = Meteorology ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering ; İstatistik = Statistics
Dizin: Aykırı gözlemler = Outlier observation ; Hidroloji = Hydrology ; Korelasyon analizi = Correlation analysis

Özet:
Su kaynaklarının yönetilmesi için yapılan araştırma geliştirme faaliyetleri hidrolojik 
verilerin ölçülmesi ile başlar. Ardından güvenirlik kontrolü gelir. Burada ilk aşama 
belli bir mesafe uzakta kalan ve sapan değer olarak ifade edilen verilerin tespitidir. 
Bu çalışmada hidrolojik verilerde sapan değer tespiti için 1926 – 2012 arası Türkiye 
genelinde 129 istasyonda aylık ortalama sıcaklık (°C), bağıl nem (%) ve toplam 
yağış (mm) kullanılmıştır. Sapan değer tespiti, geliştirilen grafiksel OSMA (olmayan 
sapma miktarlarının adetleri) yöntemiyle yapılmış, grafiksel histogram ve kutu 
grafiği yöntemleriyle kıyaslanmıştır. 
OSMA yönteminde verilerin sapma miktarlarından olmayanlarının adetleri incelenir. 
Sapma miktarları (SM) ham verilere SAF işlemi (sırala, aynı değere sahip verilerden 
bir tane bırak, fark al) uygulanarak bulunur. OSMA içeren diziler, sapma 
miktarlarına SAF-1 işlemi (sırala, Aynı değere sahip verilerden bir tane bırak, fark al, 
bir çıkar) uygulanarak bulunur. OSMA dizileri iki farklı yaklaşımla incelenir. 
OSMA-GS (görülme sıklığı) yaklaşımında aynı aydaki 129 OSMA dizisi aylık 
olarak tek bir dizi gibi düşünülür. Bu 12 farklı dizinin her elemanının kendi dizisinde 
görülme sıklıklarının grafiği çizilir. Bu grafikten elemanların birer birer 
çıkarılmasıyla eleman sayısı kadar fonksiyonlar üretilir. Bu fonksiyonların her 
birinin doğrusal regresyon determinasyon katsayısı (R²) hesaplanır. Hesaplanmayan 
R²'lere karşı gelen istasyonların yıllarının sapma miktarlarının kendi görülme 
sıklıklarıyla olan grafiği tüm aylar için bütün olarak hesaplanır. Bu grafiğin 
elemanlarının birer birer çıkarılmasıyla eleman sayısı kadar fonksiyonlar üretilir. 
Fonksiyonların her birinin R²'sihesaplanır. Hesaplanmayan R²'lere karşı gelen 
istasyonların yılları yüksek güvenirlikli sapan değerler, R²'nin sondan ikinci düşüşü 
ve sonrasına karşı gelen elemanlarda tüm sapan değerler olarak kabul edilir. OSMA-
OE (olmayan eleman) yaklaşımında OSMA dizilerinin her birine tek değer kalıncaya 
kadar SAF-1 tekrar edilir. Sonunda çıkan hem 129x12 elemanlı diziye hem de her ay 
için ayrı ayrı 129 elemanlı dizilere, bu diziler 3 eleman kalıncaya kadar SAF-1 tekrar 
edilir. Bu son üç elemandan ortanca eleman son elemandan daha uzaksa son eleman, 
ilk elemandan daha uzaksa son iki eleman eşik değer olur. Bu eşik değer ve üstüne 
sahip her istasyonda sapan değer var olduğu düşünülür. Bu istasyonlarda geriye 
doğru işlem yapılınca hangi değerlerin hangi yılda sapan değer olduğu bulunmuş 
olur. 129x12 elemanlı diziden çıkanlar yüksek güvenirlikli sapan değerler, 129 
elemanlı dizilerden çıkanlar tüm sapan değerler olarak kabul edilir. 
Histogram ve kutu grafiği yönteminde sapan değerleri tespit etmek için sıcaklık ve 
bağıl nemde µ±3σ, yağışta Q₃,₁±2IQR ve Q₃,₁±4IQR sınırları kullanılmıştır. Sıcaklık 
ve bağıl nemde eğimleri sıfırlanmış ama standart sapmaları eşitlenmemiş, yağışta hiç 
önişlem yapılmamış veriler kullanılmıştır. İncelenen değer en yakın 3 komşu ile 
kıyaslanır, herhangi biriyle sapan değer göstermiyorsa sapan olmadığı kabulü yapılır. 
Ama herhangi bir (iki) komşusu eksik ama diğer iki (bir) komşusuyla da sapan değer gösteriyorsa o zaman başka bir (iki) komşu ile kontrol edilmesine gerek vardır. 
Çünkü güvenilir olsun diye en az üç komşu ile sapan değer çıkması gerektiği 
tasarlanmıştır. İncelenen istasyonun incelenen yılı için ilk üç komşunun hepsi eksik 
ise o zaman en yakın 4.komşuya ve devam eden komşulara başvurulmuştur. 
Dolayısıyla her değer en yakından başlamak üzere farklı komşu kombinasyonlarına 
sahip olabilir. Eğer değer, 129 istasyon içinde sadece bir/iki komşuyla çakışıyorsa 
bir/iki komşu ile değerlendirme yapılmıştır. Hem komşularıyla hem kendi 
istasyonunda sapan değerler, yüksek güvenirlikli sapan değerler (YGSD)olarak kabul 
edilir. YGSD'lere sadece komşularıyla sapan ama kendi içinde sapmayan değerler
eklenince, tüm sapan değerler olarak kabul edilir. Veri adeti 20'nin altındaki komşu 
sayısı sıcaklık için % 1,2 bağıl nem için % 1,3 ve yağış için % 3,8'dir.
Sıcaklık, bağıl nem ve yağışta sırasıyla OSMAGS 28, 40, 32 adet sapan değer 5, 13, 
4 adet yüksek güvenirliğe sahip sapan değer; OSMAOE 12, 40, 54 adet sapan değer, 
1, 5, 3 adet yüksek güvenirliğe sahip sapan değer; Histogram ve kutu grafiği yöntemi 
61, 33, 324 (Q₃,₁± 2IQR), 19 (Q₃,₁± 4IQR) adet sapan değer, 19, 26, 231 (Q₃,₁± 
2IQR) 19 (Q₃,₁± 4IQR) adet yüksek güvenirliğe sahip sapan değer tespit etmiştir. 
Sonuç olarak histogram ve kutu grafiği yönteminde bulunan ve OSMA yönteminin 
geliştirilmesine sebep olan olumsuzluklar bertaraf edilmiştir. Bunlardan ilki, 
sınırların katsayılarının belirsizliğidir. Sıcaklık ve bağıl nemde on binde 2 - 3 değer 
sınırların dışında çıkarken, yağışta on binde 20 - 25 değer Q₃,₁± 2IQR sınırlarının 
dışındadır. Sıcaklık ve bağıl nemle uyumlu olabilmesi için sınırları Q₃,₁± 4IQR
almak gerekir. İkincisi µ±xσ ve Q₃,₁± xIQR sınırları sıcaklık ve bağıl nem 
değişkenleri üzerinde 4 önişlem denenerek karşılaştırılmış ve sınırlar birbirleriyle % 
40 - 50 arası uyumsuz çıkmıştır. Üçüncüsü optimum önişlemlerin aydan aya ve 
değişkenden değişkene farklı çıkmasıdır. Histogram ve kutu grafiğinde standart 
sapmaları eşitleme ve eğimleri eşitlememe, standart sapmaları eşitlememe ve 
eğimleri eşitleme, her ikisini de eşitleme veya her ikisini de eşitlememe işlemleri 
denenmiştir. Sıcaklıkta ve bağıl nemde tüm istasyonların eğimlerinin sıfıra 
eşitlendiği durum sırasıyla 2 ve 1 değer, yağışta hiçbir önişlem yapılmayan durum 25 
değer fazladan yakalayabilmiştir. Fazla yakalayan önişlemin sonuçları daha güvenilir 
kabul edilmiştir. En uygun önişlemi seçmenin işlem yükü fazladır. OSMA'da 
önişlem yoktur. Dördüncüsü komşu verinin seçiminin önişlemin seçimi gibi çok 
işlemli ve sonuçlarının heterojen olmasıdır. Histogram ve kutu grafiğinde komşu 
istasyon belirlenirken incelenen istasyona yakınlığı veya korelasyon katsayısı dikkate 
alınabilir. Yakınlığa göre komşu seçildiğinde yakın komşulardaki veri eksikliğinden 
dolayı verilerin % 7 – 8'i daha uzak komşularla kontrol edilir. Komşuların%0,04 -
%3'ü 140 km'den fazla mesafe ve 0,4'ten daha düşük korelasyona geriler. Sapan 
bağıl nem ve yağış değerlerinin tümünün %9 ve %5'ininkomşuları güvenilir olmaz. 
Ayrıca incelenen dizilerin % 1- 3 (sıcaklık) ve % 0,1- 0,3'de (yağış) daha uzak olan 
komşuların en yakın 5 komşudan anlamlı olarak daha yüksek korelasyon 
göstermiştir. Korelasyon katsayısına göre komşu seçildiğinde istasyonların %8'inde 
(sıcaklık) %2'sinde (bağıl nem), % 4'ünde (yağış) her ayın sadece kendi 1.komşusu 
o ay için kullanılabilir. 2. ve 3.komşular için bu oran düşer. İstasyonların %2,5'inde 
her değişkenin sadece kendi 1.komşusu o değişken için kullanılabilir. 2. ve 
3.komşular için bu oran düşer. Ek olarak tespit edilen sapan değerler çıkarılınca, 
sapan değerli dizilere göre korelasyon katsayısı, sıcaklıkta % 1-5 daha fazla, bağıl 
nemde % 1-36 daha fazla, yağışta üçte birinde % 1 - 10 daha fazla, yarısından 
çoğunda % 1-5 daha az çıkar. OSMA'da komşu kullanılmadığından bu durumlar 
ortadan kalkmıştır. Bu sonuçlara ek olarak OSMA yönteminin histogram ve kutu grafiği yöntemine göre 
sonradan fark edilen üstünlükleri olmuştur. Bunlardan ilki histogram ve kutu 
grafiğinin kullandığı eşikler çok yakın iki değerin birini sapan diğerini sapan 
olmayan olarak gösterebilir. Sıcaklık, bağıl nem ve yağış için tüm sapan değerlerin
sırasıyla % 25, % 42, % 45 ve yüksek güvenirliğe sahip sapan değerlerin sırasıyla 
%32, %31, %45'i böyledir. OSMA'nın eşikleri böyle çıkarmaz. İkincisi eksik veri 
tamamlama hesaplarında veri bilgisinden yararlanılabilecek, büyük bir zaman 
diliminde tek bir veri olarak duran 1 bağıl nem verisini, OSMAGS; 2 sıcaklık ve 1 
yağış verisini histogram ve kutu grafiği yöntemi sapan değer olarak almıştır. 
Üçüncüsü, histogram ve kutu grafiğinin sapan tespit ettiği değerlerin 
OSMA'nınkilere göre sıcaklıkta yaklaşık 8 katı fazlasının, bağıl nemde yaklaşık 2 
katı azının, yıllık dizilerdeki ortalama kırılması sebebiyle aylık dizilerde sapan değer 
gibi tespit edilen değerler olduğu düşünülür. Yıllık varyans değişiminin olduğu 
yıllarla aynı zamanda aylık dizilerde tespit edilen 3 sapan değerin, histogram ve kutu 
grafiği yönteminde, OSMA yöntemine göre daha üst sırada sapan değer çıktığı 
görülür. Dördüncüsü, haziran, temmuz, ağustos ve eylülde nadir yağışlı durumlar 
kutu grafiği yöntemiyle çoğunlukla sapan değer olarak gözükmektedir. Sıfır değerler 
kayıt yok olarak değiştirildiğinde önceden sapan çıkan değerlerin hepsi haziranda 
sapan çıkmaya devam eder, eylülde bu değer % 44'e, ağustos %15'e ve temmuzda 
%21'e geriler. Hangi aylarda değişiklik olduğunu bulmak işlem yüküdür. OSMA'da 
bu durumlar gözlenmez. Beşincisi, histogram ve kutu grafiğinde sapan değerler 
sırasıyla sapma durumu, komşu güvenirliği, sapma miktarı, korelasyon katsayısı, 
komşularıyla mesafe ve sapan değerin yılı referanslarıyla sıralanır. OSMA'da 
otomatik sıralama oluşur. Altıncısı, sıcaklık ve yağışta OSMA'nın yüksek 
güvenirliğe sahip sapan değer içerdiğini tespit ettiği dizilerden yüksek veri adetlerine 
sahip olanlar histogram ve kutu grafiği yönteminin aynı durumundakilerden yaklaşık 
%21 ve % 22,5 daha fazla, düşük veri adetlerine sahip olanlar, histogram ve kutu 
grafiği yönteminin aynı durumundakilerden sadece yağış için %5 daha azdır. Tüm 
dizilerin sıcaklık ve bağıl nemde % 2'sini, yağışta % 4'ünü oluşturan 7 ile 20 
arasında veri adetine sahip diziler histogram ve kutu grafiğinin de en düşük veri adeti 
literatürde 20 olduğu için daha az güvenilir şekilde kontrol edilmiştir. 
Bu sonuçların dışında sapan değerlerin davranışları da gösterilmiştir. Her iki 
yöntemde yarı kurak bölgelerde daha çok bağıl nem değeri, nemli bölgelerde daha 
çok yağış değeri sapan çıkar. Sapan sıcaklık değerleri ise daha çok histogram ve kutu 
grafiği yöntemine göre yarı nemli, OSMA yönteminde yarı kurak bölgelerde çıkar.
Her iki yöntemde sıcaklık ve bağıl nem sapanları yağışa göre birbirine daha benzer 
yıllarda tespit edilmiştir ve ilkbaharda sapan yağış değerleri pek görülmez. 
OSMA'da sapanların küçük sapma miktarları sık ve birden çok kere, yüksek sapma 
miktarları seyrek ve bir kere görülür. Histogram ve kutu grafiğinde bağıl nemin 
sapma miktarları, sıcaklık ve yağışınkiler kadar yüksek değildir. Sapan değerin 
bulunması dizinin normal dağılımlı olmadığını göstermez. Ancak yüksek güvenirliğe 
sahip sapanlardan düşük güvenirliklere doğru gidilince sapan değer içeren dizilerin 
normalliği OSMA'da sıcaklık ve bağıl nem için artar, histogram ve kutu grafiğinde 
üç değişken için de artar. Tüm sapan değerlerinin bulunduğu dizilerin veri adetleri 
sıcaklıkta 20'nin altına düşmez. Bağıl nemde OSMA'da 10'un altına düşer ama 
histogram ve kutu grafiğinde düşmez, yağışta tam tersidir. Her iki yöntemde tüm 
sapan değerlerin sıcaklık için ‰0 0,6'sı, bağıl nem için ‰0 1,3'ü (OSMAGS) ve ‰0
1'i (OSMAOE) ve yağış için ‰0 2'si (Q₃,₁±2IQR) ve ‰0 0,66'si (Q₃,₁±4IQR) 
ortaktır. Bunların sıcaklık için %67 (OSMAGS) ve %17 (OSMAOE), bağıl nem için 
%58-56 ve yağış için % 22-17'i yüksek güvenirliğe sahiptir.

Abstract:
Research and development activities for the management of water resources begin 
with the measurement of hydrological data. Next comes the reliability check. Here, 
the first step is to determine the data, which is a certain distance away and expressed 
as the outlier value. In this study, outliers were detected in hydrological data. 
Between 1926 and 2012, 4620 series of monthly average temperature (°C) at 129 
stations, monthly average relative humidity (RH) (%) at 128 stations, and monthly 
total precipitation (mm) at 128 stations across Turkey were analyzed. The total 
number of values is 92787 in temperature, 90506 in RH and 90618 in precipitation. 
Outlier analysis was made with the graphical UGN (unexisting gaps number) method 
developed in this work and compared with the graphical histogram and boxplot 
methods.
In UGN, the numbers of unexisting gaps between data are examined. The gaps (G)
are found by applying ORD operation (order all raw data from largest to smallest, 
remove the same ones, take the difference between remaing data) to the raw data. 
Unexisting gaps number (UGN) series are formed by applying ORD-1 operation 
(order all raw data from largest to smallest, remove the same ones, take the 
difference between remaing data, subtract one) to the gaps. UGN series are analyzed 
with two different approaches.
In the UGNF (UGN and frequency) approach, 129 UGN series in the same month are 
considered as a single series. The frequency for each data of this single series is 
plotted. Some functions are produced by removing each data one by one from this 
plot. The linear regression coefficients of determination (R²) for these functions are 
calculated. All steps are repeated for 12 months. So twelve plots are formed. Another 
plot of the gaps (G) of data corresponding to uncalculated R²s vs their frequencies is 
calculated as a single series for all 12 months. Again some functions are produced by 
removing each data one by one from this plot and R²s for these functions are 
calculated. The data corresponding to uncalculated R²s are considered as high-
confidence outliers and the data corresponding to the second-to-last drop of R² and 
after as all outliers.
In the UGNUE (UGN and unexisting element) approach, ORD-1 operation is
repeated until each UGN series have one element left. So 129x12 (stations x months) 
elements form. ORD-1 operation is repeated for both 12 series with 129 elements 
and a series with 129x12- elements as a whole, until these series have 3 elements left. 
Of these last three elements, if the median element is further away from the last 
element, the last element is the threshold, and if it is further from the first element, 
the last two elements are the threshold. It is considered that there is an outlier at 
every station with this threshold and above. High-confidence outliers are found in 
129-element series. All outliers are found in 129x12-element series.
In the histogram and boxplot method, µ±3σ limit in temperature and RH, Q₃,₁± 
2IQR and Q₃,₁± 4IQR limits in precipitation were used to detect outliers. For 
temperature and RH, the slopes were removed but the standard deviations were not 
scaled, in precipitation, no preprocessing done.
For outlier detection, it is checked whether the values in the difference series of the
station and its neighbor exceed the limits. Using neighbors one by one was able to 
capture changes between the station and its neighbors better than using a reference 
station formed by the gathering of several neighbors. A value is compared with the 3 
closest neighbors, if it is within the limits for all three, it is not an outlier. If one 
(two) neighbor is missing but the other two (one) neighbors show the value as an 
outlier, then it needs to be checked with another one (two) neighbor. Because of data 
reliability, it was designed the value should be controled at least three neighbors. If 
all of the first three neighbors are missing, then the nearest 4th neighbor and the 
continuing neighbors were used. Therefore, each value can have different neighbor 
combinations. If the value has only one or two neighbors, analysis was made with 
one or two neighbors.
Values exceeding the limits both at the difference series and at the raw series are 
together called as high-confidence outliers; If values exceeding the limits only at the 
difference series are added to this, then it is called as all outliers. Values exceeding 
the limits only at the raw series were found to be low-confidence outliers and were 
not evaluated.
In 4620 UGN series, a series with minimum number of data is 11 for temperature, 10
for RH, 7 for precipitation. It becomes 5 for temperature, 4 for RH, 2 for 
precipitation because of preprocessing of raw data and missing data in the neighbors 
in the histogram and boxplot method. The percentage of neighbors which have data 
number below 20 is 1.2% for temperature, 1.3% for RH and 3.8% for precipitation.
In UGNF, 5, 13, and 4outliers of 28, 40, 32 all outliers in temperature, RH and 
precipitation respectively are high-confidence outliers; In UGNUE, 1, 5 and 3 
outliers of 12, 40, 54 all outliers in temperature, RH and precipitation respectively 
are high-confidence outliers. In histogram and box plot, 19, 26, 231(Q₃,₁± 2IQR) 19 
(Q₃,₁± 4IQR) outliers of 61, 33, 324 (Q₃,₁± 2IQR), 19 (Q₃,₁± 4IQR) all outliers in 
temperature, RH and precipitation respectively are high-confidence outliers. In short, 
‰0 2 – 6 of all values in the histogram and boxplot and ‰01.5 – 6 of all values in 
UGN are outlier. ‰0 2 – 3 of all values in the histogram and boxplot and ‰01.5 –
0.1 of all values in UGN are high-confidence outliers.
As a result, by the creation of the UGN method, the negativities in the histogram and
boxplot method have been eliminated. The first of these negativities is the 
uncertainty of the coefficients of the boundaries. While 2 – 3 values per ten thousand 
are outside the limits for temperature and RH, 20 – 25 values per ten thousand for 
precipitation are outside the limits of Q₃,₁± 2IQR. In order to be compatible with 
temperature and RH, the limits should be taken as Q₃,₁± 4IQR. Second, the limits of 
µ±xσ and Q₃,₁± xIQR were compared on temperature and RH by applying 4 
preprocessing methods, and the limits were found to be 50-60% similar with each 
other. Third, the optimum preprocessings differ from month to month and from 
variable to variable. In the histogram and boxplot method, scaling standard 
deviations but not slopes, scaling slopes but not standard deviations, not scaling both 
and scaling both were tried as preprocessing. The situation with removal of slopes 
for temperature and RH were able to detect 2 and 1 more outliers respectively. The situation with no preprocessing for the precipitation was able to detect 25 more 
outliers. More outlier detection was considered more reliable. Choosing the most 

suitable preprocessing has high calculation load. There is no preprocessing in UGN. 
Fourth, when determining the neighboring station, the extent of nearness or 
correlation to the investigated station can be taken into account. When a neighbor is 
selected according to nearness, 7 - 8% of the data is analyzed with neighbors farther 
than the 3 nearest neighbors due to lack of data in nearest neighbors, so the 
percentage of the distances more than 70 km between the investigated station and its 
neighbor increases from 45% to 95%. About 0.04% (for temperature), 3% (for RH), 
and 2% (for precipitation) of all neighbors are more than 140 km away and have a 
correlation of less than 0.4. 10% values of RH and 2% values of precipitation with 
Q₃,₁±2IQR are detected as outlier according to these low-confidence neighbors. 9% 
and 5% of all RH and precipitation outlier and 4% and 6% of high-confidence RH 
and precipitation outliers are detected according to these low-confidence 
neighbors.All 3 closest neighbors do not have data and provided that the other(s) 
show the value as an outlier, 2 (1) closest neighbors do not have data are mostly 
observed between the 1920s and the 60s. This situation was observed in 7.4% for 
temperature, 7.2% for RH and 8.6% for precipitation of all data. This situation occurs 
in at most 1 value and at least 42 values in a series. 11 precipitation and 16 RH
values do not have neighbor value. Therefore, They cannot be controlled by the 
histogram and boxplot method. In addition, neighbors farther from the nearest 5 
neighbors showed significantly higher correlations in 1-3% (temperature) and 0.1-
0.3% (precipitation) of the series. When the neighbor is selected according to the 
greatness of the correlation coefficient, the first neighbor of each monthly series can 
be used for only that monthly series in 8% (temperature), 2% (RH), 4% 
(precipitation) of the stations. This percentage decreases for 2ᴺᴰ and 3ᴿᴰ neighbors. 
In 53% (temperature) of stations, 25% (RH) and 86% (precipitation), the 1st 
neighbor(s) in a given month(s) can be used for all months, but which month(s) it is 
should be determined.
In terms of variables, only the first neighbor of each variable can be used for that 
variable in 2.5% of the stations considering all months as a whole. This percentage 
decreases for 2ᴺᴰ and 3ᴿᴰ neighbors. In 29% of stations, 1st neighbor(s) in a certain 
variable(s) can be used for all variables, but it should be determined which 
variable(s) they are. When the outliers are removed, the correlation coefficient is 
mostly 1-5% higher in temperature, 1-36% higher in RH, 1-10% higher in one third 
of precipitation, 1-5% less in more than half of precipitation.Since neighbors are not 
used in UGN, these situations have disappeared.
In addition to these results, the UGN method has some advantages over the 
histogram and boxplot method. The first is that one of the two close values can be 
detected as outlier, the other is not by the histogram and boxplot method can show. 
This is true for 25%, 42%, 45% of all outliers and 32%, 31%, 45% of high-
confidence outliers for temperature, RH, and precipitation respectively. That's not 
how UGN sets limits. Secondly, some value is standing as a single value over a large 
period of time and its information may be used in estimation of missing value. There 
is one such value (October in 1951 of 17246 station for RH) detected as an outlier by 
UGNF approach, three values (July in 1929 of 17728 station for temperature, 
November in 1950 of 17664 station for temperature, May in 1930 of 17192 station 
for precipitation ) detected as outlier by histogram and box graph method.Third, 
variance of the annual series changes in time at 1 station for precipitation and 14 stations for RH. Average of the annual series changes in time at 86 stations for 
temperature, 115 stations for RH and 27 stations for precipitation according to 
RHtestV3. It is seen some values in monthly series detected as outliers and average 
variation in the annual series at the same time. This occurs 8 times more and about 2 
times less at histogram and boxplot method than UGN method for temperature and 
RH respectively. It is also seen three values in monthly series detected as outliers and 
variance variation in the annual series at the same time. These three outliers are seen 
in the higher ranks at histogram and boxplot method than UGN method. Fourth, 
since most values in the precipitation series in June, July, August and September are 
zero, rare rainy cases are detected mostly as outliers in the boxplot method. When 
zero values are changed to no record, 56%, 85% and 79% of all outliers does not 
continue to be outliers in September, in August, and in July respectively. 
Determining which months are changed to no record is a calculation load.These 
conditions are not observed in UGN. Fifth, since outliers are not of equal importance, 
they must be in a certain order. The outliers determined by the histogram and boxplot 
method are ranked by ranking references which are the deviation status, neighbor 
reliability, deviation amount, correlation coefficient, distance with neighbors, and the 
year of the outlier. There is an an automatic ordering for the outliers detected by the 
UGN method.Sixth, the series with high data numbers containing high-confidence 
outliers detecting by UGN in temperature and precipitation are approximately 21% 
and 22.5% more than the series in the same situation but detecting by the histogram 
and boxplot method. The series with low data numbers containing high-confidence 
outliers detecting by UGN in precipitation are 5% less than the series in the same 
situation but detecting by the histogram and boxplot method.Because the minimum 
number of data was 20 in the literature for using the histogram and boxplot method, 
2% of temperature and RH series and 4% of precipitation series having 7 to 20 data 
number were controlled less reliably.
Apart from these results, the behavior of outliers was also shown. First, in both 
methods,RHoutliers more in semi-arid regions and precipitation outliers more in 
humid regions were found. temperature outliers are mostly obtained in semi-humid 
regions according to histogram and boxplot method, and in semi-arid regions in 
UGN method. Second, precipitation outliers are not detected much in the spring for 
both methods. Temperature outliers in spring and RH outliers in winter are not 
detected much for UGN method. Third, in UGN, temperature and RH outliers are 
more similar when 60's and 90's are taken into account. The common years for 
detecting outliers for all three variables are 30s. In the histogram and boxplot 
method, temperature and RH outliers were found in more similar years than those of 
precipitation. The common situation in UGN and histogram and boxplot methods is 
that the years of detected temperature and RH outliers were more similar to each 
other than those of precipitation. Fourth, in UGN, outliers with small deviations are 
seen frequently and multiple times and outliers with high deviations are seen rarely 
and once. In temperature and precipitation, this rarelness increases as the deviation 
increases. In RH, after a certain amount of deviation, this rarelness remains constant 
even if the amount of deviation increases. In the histogram and boxplot method, the 
deviations of RH outliers (3σ - 7σ) are not as high as those of temperature (3σ - 9σ) 
and precipitation (2IQR - 41IQR). Fifth, 10-25% for temperature, 45-30% for RH, 
and 88-85% for precipitation of the series with outliers detected UGN method don't 
have a normal distribution. They becomes 60-100%, 69-100%, and 75-66% for high-
confidence outliers respectively. 5% for temperature, 36% for RH, and 87% for 
precipitation of the series with outliers detected histogram and boxplot method don't have a normal distribution. They becomes 16%, 46%, and 96% for high-confidence 
outliers respectively. That is, outliers do not indicate that the series is not normally 
distributed. However, from high-confidence outliers to low-confidence outliers, the 
normality increases for temperature and RH in UGN, and increases for all three 
variables in histogram and boxplot method. Sixth, in both methods, the data numbers 
of the series with outliers are mainly between 45 and 85, and for temperature the data 
numbers of the series with outliers do not fall to small values (n>20). However, for 
RH the data numbers of the series with outliers decrease to small values (n=10) in 
UGN, but not in the histogram and boxplot method, it is the opposite in precipitation 
(n<15). Seventh, there are outliers common to both temperature and RH. These are 2 
outliers according to UGNF (17201 October 1938 and 17874 August 1971), 1 outlier 
according to UGNUE (17201 October 1938), 3 outliers according to histogram and 
box plot method (17201 October and December 1938 and 17874 August 1971).
Eighth, in both methods, ‰0 0.6 of all outliers for temperature, ‰0 1.3 (UGNF) and 
‰0 1 (UGNUE) of all outliers for RH and ‰0 2 (Q₃,₁± 2IQR) and ‰0 0.66 (Q₃,₁± 
4IQR) of all outliers for precipitation are common. Of these, 67% (UGNF) and 17% 
(UGNUE) for temperature, 58-56% for RH and 22-17% for precipitation are high-
confidence outliers. Nineth, in temperature and precipitation; When the standard 
deviation is low and the slope is high, it has been found more effective to remove the 
slopes in temperature and not to any preprocess in precipitation. When the standard 
deviation is high and the slope is low, it has been found more effective to scale the 
standard deviation in both of them.That is, when standard deviation is high, scaling 
of it occurs for two, but when the slope is high, scaling of it occurs for only one 
variable. Therefore the standard deviation parameter can be considered more 
dominant than the slope component. Tenth, when the values of the slope and 
variance of precipitation is similar to those of temperature, its preprocessing is not 
similar. When the values of the slope and variance of precipitation is similar to those 
of RH, its preprocessing is similar. When the values of the slope and variance of 
precipitation is similar to those of temperature and RH, its preprocessing is similar to 
those of RH.In addition, the coefficients of variation of RH and precipitation rise at 
approximately the same time, but their preprocessing are not similar. The slopes of 
RH and temperature rise at the same time, and their preprocessing are similar. In 
short, temperature and precipitation are more similar to RH, and RH is more similar 
to temperature.
‰0 0.5, ‰0 1.4, ‰0 0.4 (UGNF); ‰0 0.1, ‰0 0.6, ‰0 0.3 (UGNUE); ‰0 2.0, ‰0
2.9, ‰0 2.1 (histogram and boxplot method) of all values in temperature, RH and 
precipitation is outlier respectively. RH has the highest amount of outlier. For 
common outliers detected by both methods, temperature ‰0 0.6, RH ‰0 1 
precipitation ‰0 0.7, RH again has the highest amount of outlier. Because RH shows 
a transition between temperature and precipitation, so it seems more chaotic and it is 
thought that it may be normal to contain more outliers. There are few indications of 
this chaoticism. For temperature and precipitation, the mean of standard deviations 
decrease in summer and increase in winter; For RH, it is at least in winter, then in 
summer, and at most in spring. For temperature and precipitation, the variance of the 
standard deviation decreases in spring and summer and increases in winter; RH is 
highest in autumn and lowest in spring. For temperature and precipitation, the 
variance of mean is low in spring and summer. For RH it is high in spring and 
transitional in summer. For temperature, the mean and variance of the slope is higher 
in summer than in winter. For precipitation, it is higher in winter than in summer; for 
RH decreases in spring and increases in autumn.