Türkiye Akım Verilerinin Küme Analizi

thumbnail.default.placeholder
Tarih
Yazarlar
Demirel, Mehmet Cüneyd
Süreli Yayın başlığı
Süreli Yayın ISSN
Cilt Başlığı
Yayınevi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Özet
Bu çalışmada küme analizini, Türkiye akım verilerinin benzer akım özelliklerini içeren bölgelerinin nesnel yaklaşımla tespiti amacıyla uyguladık. Üç adet standartlaştırma tekniğini de test ettik ve sıra değerini esas alan yöntemi, bilinen standartlaştırmaya kıyasla daha başarılı bulduk. Küme analizi, atmosfer bilimlerinde Öklit benzerlik ölçütüyle öne çıkan Ward’s yöntemiyle , doğal akımlı, yoğun akım düzenlemesi yapılmamış 80 akım istasyonuna uygulanmıştır. Küme analizi kullanarak elde edilen sonuçlarda, benzer akım özelliğine sahip bölgelerin hali hazırdaki iklim bölgeleri ile örtüşmediği ortaya çıkarılmış, bununla birlikte, toplam yağış miktarlarına uygulanan küme analizi sonuçlarıyla ve homojen akım bölgelerinin PCA ile tespiti çalışmalarıyla tutarlı sonuçlar elde edilmiştir. Bölgesel akım verilerinin kullanımı akım tahminlerinin doğruluğunun etkin şekilde sağlanmasına olanak sağlayabilmektedir.
In this study we applied cluster analysis to the task of objectively classifying streamflow data over Turkey into regions containing the similar streamflow patterns. The performances of the three standardization techniques were also tested and standardizing by range performed better than standardizing with the zero mean and unit variance. Clustering was carried out using Ward’s method which became prominent in atmospheric researches with squared Euclidean dissimilarity measures on 80 streamflow stations with natural flow regimes where no intensive river regulation has occurred. Using cluster analysis we investigated that the zones having similar streamflow pattern can not be overlapped with the conventional climate zones of Turkey but streamflow regions are coherent with climate zones of Turkey redefined by applying CA to total precipitation data and homogenous streamflow zones of Turkey defined by applying Principal Component Analysis (PCA). Use of the regional streamflow information generated in this manner can significantly improve the accuracy of stream predictions.
Açıklama
Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2004
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2004
Anahtar kelimeler
Küme analizi (Cluster analysis), Ward yöntemi, Türkiye, Akım, Cluster Analysis, Ward’s method, Turkey, Streamflow
Alıntı