| dc.creator |
Kayser, Mehmet,
1982-
author
32162 |
|
| dc.creator |
Gençer Terzi, Özlem,
1977-
thesis advisor
15312 |
|
| dc.creator |
Süleyman Demirel Üniversitesi.
Fen Bilimleri Enstitüsü.
Yapı Eğitimi Anabilim Dalı.
10219
issuing body |
|
| dc.date |
2009. |
|
| dc.identifier |
http://tez.sdu.edu.tr/Tezler/TF01396.pdf |
|
| dc.description |
Çalışmada, Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü tarafından ölçülen Isparta, Burdur, Antalya, Korkuteli, Seydişehir, Beyşehir, Manavgat, Eğirdir, Senirkent ve Uluborlu istasyonlarının 2002-2008 yıllarına ait Mayıs, Haziran, Temmuz, Ağustos ve Eylül ayı günlük tava buharlaşma değerleri kullanılarak Yapay Sinir Ağları (YSA) metodu ile çeşitli modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen modellerin sonuçları, ölçüm değerleri ile karşılaştırılmıştır. Yapay sinir ağları metodu ile geliştirilen en iyi modellerin sonucu veren belirleyicilik katsayıları (R2) Isparta için 0,63; Uluborlu için 0,59; Eğirdir için 0,77; Burdur için 0,79; Korkuteli için 0,69; Beyşehir için 0,76 ve Seydişehir için 0,71 olarak bulunmuştur. Manavgat için 0,51, Antalya için 0,46 ve Senirkent için 0,37 olarak bulunmuştur. Daha sonra, ölçülen ve modellerden elde edilen tava buharlaşma değerleri kullanılarak, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yazılımı ile bu istasyonların bulunduğu bölgeye ait çeşitli buharlaşma haritaları oluşturulmuştur. Bu haritaların Antalya, Manavgat ve Senirkent istasyonlarında, YSA modellerinin R2 değerleri düşük olduğu için tam bir benzerlik elde edilemezken, Isparta, Burdur, Korkuteli, Seydişehir, Beyşehir, Eğirdir, ve Uluborlu modellerinin daha yüksek R2 değerlerine sahip olduğu için bu noktalarda daha çok benzerlik gösterdiği görülmüştür. Bundan sonraki çalışmalarda, coğrafi olarak benzerlik gösteren bölgelerde uzun süreli ölçümler kullanılarak daha iyi tahminler yapılabileceği düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: Buharlaşma, Yapay Sinir Ağları, Coğrafi Bilgi Sistemleri, IDW. |
|
| dc.description |
In the study, various evaporation models are developed with Artificial Neural Networks (ANN) methods using daily pan evaporation values of Isparta, Burdur, Antalya, Korkuteli Seydişehir, Beyşehir, Manavgat, Egirdir, Senirkent and Uluborlu stations, measured by Turkish State Meteorological Service for May, June, July, August and September, 2002-2008 years. Coeficients of determination (R2) of the developed models are obtained as 0,63 for Isparta; 0,59 for Uluborlu; 0,77 for Eğirdir; 0,79 for Burdur; 0,69 for Korkuteli; for Beyşehir; 0,71 for Seydişehir; 0,51 for Manavgat; 0,46 for Antalya and 0,37 for Senirkent. After, various evaporation maps are obtained by using Geographic Information System (GIS) with measured and estimated evaporation values. It is shown that are not any similarities on Manavgat, Antalya and Senirkent stations having low R2 values while there are similarities Isparta, Uluborlu, Eğirdir, Burdur, Korkuteli, Beyşehir and Seydişehir stations on the evaporation maps. On later studies, it can say that more suitable values will be estimated by using measurements eith longer period on geographically similar regions. Keywords: Evaporation, Artificial Neural Networks, Geographic Informaiton Systems, IDW. |
|
| dc.description |
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yapı Eğitimi Anabilim Dalı, 2009. |
|
| dc.description |
Kaynakça var. |
|
| dc.description |
Çalışmada, Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü tarafından ölçülen Isparta, Burdur, Antalya, Korkuteli, Seydişehir, Beyşehir, Manavgat, Eğirdir, Senirkent ve Uluborlu istasyonlarının 2002-2008 yıllarına ait Mayıs, Haziran, Temmuz, Ağustos ve Eylül ayı günlük tava buharlaşma değerleri kullanılarak Yapay Sinir Ağları (YSA) metodu ile çeşitli modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen modellerin sonuçları, ölçüm değerleri ile karşılaştırılmıştır. Yapay sinir ağları metodu ile geliştirilen en iyi modellerin sonucu veren belirleyicilik katsayıları (R2) Isparta için 0,63; Uluborlu için 0,59; Eğirdir için 0,77; Burdur için 0,79; Korkuteli için 0,69; Beyşehir için 0,76 ve Seydişehir için 0,71 olarak bulunmuştur. Manavgat için 0,51, Antalya için 0,46 ve Senirkent için 0,37 olarak bulunmuştur. Daha sonra, ölçülen ve modellerden elde edilen tava buharlaşma değerleri kullanılarak, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yazılımı ile bu istasyonların bulunduğu bölgeye ait çeşitli buharlaşma haritaları oluşturulmuştur. Bu haritaların Antalya, Manavgat ve Senirkent istasyonlarında, YSA modellerinin R2 değerleri düşük olduğu için tam bir benzerlik elde edilemezken, Isparta, Burdur, Korkuteli, Seydişehir, Beyşehir, Eğirdir, ve Uluborlu modellerinin daha yüksek R2 değerlerine sahip olduğu için bu noktalarda daha çok benzerlik gösterdiği görülmüştür. Bundan sonraki çalışmalarda, coğrafi olarak benzerlik gösteren bölgelerde uzun süreli ölçümler kullanılarak daha iyi tahminler yapılabileceği düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: Buharlaşma, Yapay Sinir Ağları, Coğrafi Bilgi Sistemleri, IDW. |
|
| dc.description |
In the study, various evaporation models are developed with Artificial Neural Networks (ANN) methods using daily pan evaporation values of Isparta, Burdur, Antalya, Korkuteli Seydişehir, Beyşehir, Manavgat, Egirdir, Senirkent and Uluborlu stations, measured by Turkish State Meteorological Service for May, June, July, August and September, 2002-2008 years. Coeficients of determination (R2) of the developed models are obtained as 0,63 for Isparta; 0,59 for Uluborlu; 0,77 for Eğirdir; 0,79 for Burdur; 0,69 for Korkuteli; for Beyşehir; 0,71 for Seydişehir; 0,51 for Manavgat; 0,46 for Antalya and 0,37 for Senirkent. After, various evaporation maps are obtained by using Geographic Information System (GIS) with measured and estimated evaporation values. It is shown that are not any similarities on Manavgat, Antalya and Senirkent stations having low R2 values while there are similarities Isparta, Uluborlu, Eğirdir, Burdur, Korkuteli, Beyşehir and Seydişehir stations on the evaporation maps. On later studies, it can say that more suitable values will be estimated by using measurements eith longer period on geographically similar regions. Keywords: Evaporation, Artificial Neural Networks, Geographic Informaiton Systems, IDW. |
|
| dc.language |
tur |
|
| dc.publisher |
Isparta : SDÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, |
|
| dc.subject |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.title |
Coğrafi bilgi sistemleri ile buharlaşma haritası oluşturulması = Evaporation mapping using geographic information systems / |
|
| dc.type |
text |
|