Yayın: Türkiye Yağış Verilerinin Trend Analizi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
Yazarlar
Danışman
Bölüm / Program
Su Mühendisliği
Hydraulics Engineerin
Hydraulics Engineerin
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Institute of Science and Technology
Türü
Özet
İklim değişkenlerine ait geçmiş trendlerin ve değişimlerin belirlenmesi, insan etkilerinden kaynaklanabilecek, gelecekte olabilecek değişimlerin anlaşılabilmesi için önemlidir. Genel olarak iklim trendlerini belirlemek için parametrik ve parametrik olmayan yöntemler kullanılmaktadır. Parametrik olmayan yöntemler ihtiyaç duyduğu varsayımların azlığı nedeni ile uygulamada daha sık kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye genelinde yağış trend analizi parametrik olmayan yöntemlerle yapılacaktır. Serisel bağımlılık etkisi ve mevsimsellik de göz önüne alınacaktır. Bu amaçla “Mann-Kendall” testi ve “Sen’in T” testi yöntemleri kullanılacaktır. Türkiye yağış verilerinde trend belirleme çalışmaları özellike Ocak, Şubat ve Eylül ayları ile yıllık ortalama da önemli trendlerin bulunması ile sonuçlandı. Ancak sonuçlar Türkiye’de genel bir iklim değişimi olduğunu onaylamak için yeterli değildir.
The detection and attribution of past trends, changes and variability in climatic variables is essential for the understanding of potential future changes resulting from anthropogenic activities. Parametric and non-parametric procedures are utilized to detect to trends in climatically variables. Consequently, non-parametric procedure have been used commonly because of require of not much acceptance. In this study, precipitation trend analysis will be determine by non-parametric procedures include of serial correlation and seasonality . For this purpose, “Mann-Kendall” test and “Sen’s T“ test will be carry out to the time series. The application of a trend detection framework in Turkey has resulted in the identification some significant trends, especially January, February, September precipitation and annual average precipitation. Moreover results of trends aren’t sufficient for prove climatic change in Turkey
The detection and attribution of past trends, changes and variability in climatic variables is essential for the understanding of potential future changes resulting from anthropogenic activities. Parametric and non-parametric procedures are utilized to detect to trends in climatically variables. Consequently, non-parametric procedure have been used commonly because of require of not much acceptance. In this study, precipitation trend analysis will be determine by non-parametric procedures include of serial correlation and seasonality . For this purpose, “Mann-Kendall” test and “Sen’s T“ test will be carry out to the time series. The application of a trend detection framework in Turkey has resulted in the identification some significant trends, especially January, February, September precipitation and annual average precipitation. Moreover results of trends aren’t sufficient for prove climatic change in Turkey
Tanım
Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2002
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2002
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2002
Dergi veya Seri
ISSN
ISBN
Haklar
İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır.
İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission.
İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission.
Anahtar Kelimeler
Yağış, Türkiye, Trend Analizi, Mann-Kendall Testi, Sen’s T Testi, Precipitation, Turkey, Trend Analysis, Mann-Kendall, Sen’s T test
Alıntı
Onay
Gözden geçir
Tamamlayıcı Bilgiler
Referans Gösteren
428
Görüntülenme
635
İndirme
Google Scholar
Scholar'da Ara ↗ Bu yayında DOI yok — Altmetric/Dimensions/PlumX/BIP! rozetleri DOI gerektirir.