Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/11391
Title: Meteorolojide Çok İstasyonlu Yağış Modeline Kalman Filtresi Yaklaşımı
Other Titles: A Kalman Filter Approach To Multisite Precipitation Modeling In Meteorology
Authors: Şen, Zekai
Latıf, Abdullatif M.
Meteoroloji Mühendisliği
Meteorological Engineering
Keywords: Kalman süzgeci
yağış modellenmesi
yıllık yağış.
Kalman filtering
Kalman gain
Precipitation modelling
Rainfall.
Publisher: Fen Bilimleri Enstitüsü
Instıtute of Science and Technology
Abstract: Yağışlar zaman ve konumla değişkenliklere sahiptir. Buna ilave olarak, yağışların miktar ve dağılımlarını etkileyen başka etkenlerde vardır. Bunlar arasında deniz seviyesinden olan yükseltiler, hava hareketleri, nem kaynağına olan uzaklık, sıcaklık, basınç ve topografya da gelir. Küçük alanlar üzerinde bile yağışların miktar ve dağılımları konum ve zamanla değişkenlik gösterir. Bu nedenlerle yağış tahmininde kullanılan modellerin zaman ve konum ile sabit kılınmaması duruma göre kendisini ayarlaması lazımdır. Birçok su kaynakları planlamasında ve insan faaliyetlerinde yağışların bu değişkenliklerinin göz önünde tutularak tasarımların ve tahminlerin yapılması gereklidir. İşte bu tezin konusu bu noktayı göz önünde tutarak çok istasyonda ölçülen yağış verilerinin Kalman süzgeçleri ile gerçek zaman tahminlerinin yapılmasıdır. Bu durumların incelenmesi için çoğunluğu kuzeybatı bölgesinde olmak üzere tüm Türkiye üzerine yayılmış olan 52 adet yağış istasyonunda 1956-1985 yılları arasında yapılmış 30 yıllık yağış verileri kullanılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda zaman ve uzay boyutları göz önünde tutulmak üzere Kalman süreçleri ile modellemenin başarılı olduğu anlaşılmıştır.
Precipitation is characterized by variability in space and time. In addition, there are many factors affecting the magnitude and distribution of precipitation, such as altitude, various air mass movements, distance from the moisture sources, temperature, pressure, and topography. The magnitude and distribution of precipitation vary temporally and spatially even in small areas. However, the precipitation predictor should not be fixed with time and space, but adapt itself to the evolving meteorological conditions. Describing and predicting the precipitation variability in space and/or time are fundamental requirements for a wide variety of human activities and water project designs. The objective of this thesis is to investigate and develop a Kalman filter (KF) model approach to multisite precipitation modeling. In order to see the effectiveness of the KF model developed in this thesis, 30 year records (1956-1985) of annual rainfall for the 52 stations used, these stations are distributed over an area approximately covering all of Turkey with more concentration in the northwestern part. The results indicate that KF provides an efficient method for modelling of annual rainfall in both time and space dimensions.
Description: Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 1999
Thesis (PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 1999
URI: http://hdl.handle.net/11527/11391
Appears in Collections:Meteoroloji Mühendisliği Lisansüstü Programı - Doktora

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
1169.pdf5.35 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.