COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ YARDIMIYLA TÜRKİYE NİN TOPLAM YAĞIŞ HARİTALARININ OLUŞTURULMASINDA REGRESYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI

Transkript

1 COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ YARDIMIYLA TÜRKİYE NİN TOPLAM YAĞIŞ HARİTALARININ OLUŞTURULMASINDA REGRESYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI Ahmet Çilek 1, Duygu Aladağ 2, Süha Berberoğlu 3 1 AEÜ, Ahi Evran Üniversitesi, Peyzaj Mimarlığı Bölümü, Kırşehir, ahmet.cilek@ahievran.edu.tr 2 MEÜ, Mersin Üniversitesi, Şehir ve Bölge Planlama Bölümü, Yenişehir, Mersin, duygu aladag@hotmail.com 3 ÇÜ, Çukurova Üniversitesi, Peyzaj Mimarlığı Bölümü, Adana, suha@cu.edu.tr ÖZET Bu çalışmada yağış ve ikincil veriler arasındaki yersel ilişki kullanılarak yağış dağılımının modellenmesi ve kullanılabilecek interpolasyon tekniklerinin kıyaslanması amaçlanmaktadır. İklim elemanları içinde özellikle yağışın yersel değişimlerden ve bölgesel özelliklerden oldukça etkilenmesi yağışın tahminini daha da zorlaştırmaktadır. Yağışın yersel dağılımı belirlenirken, yükseklik ve bakı gibi coğrafi ve topografik etmenler göz önünde bulundurulmuş ve analizlerde Türkiye de bulunan 945 klima istasyonun yıllarında ölçülmüş yağış değerleri kullanılmıştır. İkincil veriler CBS yardımı ile sayısal yükseklik modeli ve denizden uzaklık katmanlarından elde edilmiştir. Anahtar Sözcükler: Coğrafi Bilgi Sistemleri, İnterpolasyon, Türkiye, Yağış ABSTRACT THE COMPARISON OF REGRESSION TECHNIQUES CREATING TOTAL PRECIPITATION MAPS OF TURKEY WHEREBY GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEM The aim of this study is compared the distribution of precipitation with regression techniques using Geographical Information Systems. As precipitation highly affected by spatial changes, estimation of precipitation make difficult. While spatial distribution of precipitation was determined, geographical and topographical factors as the elevation and aspect were considered and in the analysis, measured precipitation values between years by 945 climate station in Turkey were used, The secondary data were obtained from a digital elevation model and layers of distance layers from sea. Keywords: GIS, Interpolation, Turkey, Precipitation 1. GİRİŞ Yağış karmaşık yersel davranışlar sergiler ve bunun topografya ile ilişkili olduğu bilinmektedir. Bu yüzden topografya ile gözlenen yağışların ilişkilerinin belirlenmesi yağışların uzaysal-zamansal analizleri ile bağlantısına ve yağışların doğasına ışık tutabilir. Özellikle topografya üzerinde yağışın etki değerinin bilinmesi interpolasyon tekniklerini optimize etmek için kullanılabilir. Böylesi interpolasyon metotları tarım, ekoloji, hidroloji ve turizm üzerine etkilerini değerlendirme gibi çok geniş bir uygulama aralığında önemli rol oynamaktadır (Hutchinson, 1995, Hulme ve ark., 1995, Houghton ve ark., 1996, Ruddell ve ark., 1990) Bir önemli konuda girdi veri setleri için interpolasyon yaklaşımın seçimidir. Bu özellikle dağlık alanlardaki seyrek veri olan bölgeler için de geçerlidir. Verilerin bol olduğu alanlarda interpolasyon teknikleri benzer sonuçlar vermektedir (Burrough ve McDonnell, 1998). Veri seyrek olduğunda veriler veriler arasındaki varyasyon hakkındaki varsayımlar farklı olabilir ve interpolasyon yöntemi ve parametrelerin seçimleri kritik hale gelebilmektedir. Çevresel veriler için uygulamaların artması ile doğruluk ve hassasiyet hakkında artan bir endişe bulunmaktadır. İnterpolasyon sonuçları belirli bir ölçüde hata içermektedir ve bazen bu hata ölçülebilmektedir. Yersel interpolasyon tekniklerinin doğruluğunu anlamak için hatanın kaynağını tanımlamaktır (Hartkamp, A.D. ve ark., 1999). Çeşitli faktörlerin bir bölgenin iklim üzerinde etkisi, enlem, denizden yükseklik, deniz veya okyanusa uzaklık, eğim gibi topografik faktörlere bağlıdır. Bugüne kadar iklim haritaları oluşturulurken enlem, boylam ve iklim istasyonlarının yükseklik değerleri yaygın olarak kullanılmaktadır fakat bu çalışmada kullanılan interpolasyon yönteminde ek olarak başka değişkenlerde kullanılmıştır. Deniz veya okyanus gibi su varlığına uzaklık bir bölgenin maksimum ve minimum sıcaklığını etkilemenin yanı sıra yağışları etkilerken alanın eğimi ile gölgeli alanlar (hillshade) da bölgeye düşen yağış miktarını etkilemektedir.

2 2. MATERYAL VE YÖNTEM 2.1 Çalışma Alanı TMMOB COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ KONGRESİ 2013 Türkiye nin izdüşümü alanı km², gerçek alanı ise km².dir. Türkiye'nin ortalama yükseltisi 1132 metredir. İklim özellikleri bakımından Türkiye ılıman kuşak ile subtropikal kuşak arasında yer almaktadır. Türkiye nin üç tarafının denizlerle çevrili olması, dağların uzanışı ve yeryüzü şekillerinin çeşitlilik göstermesi, farklı özellikte iklim tiplerinin doğmasına yol açmıştır (Şekil 1). Yurdumuzun kıyı bölgelerinde denizlerin etkisiyle daha ılıman iklim özellikleri görülür. Türkiye de yağış dağılışı haritası ile yer şekilleri haritası karşılaştırıldığında, aralarında yakın ilgi bulunduğu tespit edilmektedir. Türkiye de fazla yağış alan yerler (1000 mm. den fazla), Doğu ve Batı Karadeniz bölümleri ile bazı Batı ve Doğu Anadolu dağlarıdır. En fazla yağış alan yer Rize çevresidir. (2400 mm. den fazla) Türkiye de orta derecede yağış alan yerler (500 mm mm arası), Akdeniz, Ege, Marmara, Orta Karadeniz, Doğu Anadolu ve İç Anadolu nun kuzey kesimleridir. Türkiye de az yağış alan yerler (500 mm nin altında), İç Anadolu, Güneydoğu Anadolu ve yer yer Doğu Anadolu nun çukur yerleridir. En az yağış alan yer, Tuz Gölü çevresi ile Iğdır Ovası civarıdır(250 mm nin altında) (Çilek, 2013). 2.2 Materyal Çalışmada kullanılan veriler büyük klima ve küçük klima istasyonlarının yılları arasında ölçülmüş uzun yıllar aylık ortalama değerlerinden oluşmaktadır ve Meteoroloji Genel Müdürlüğü nden temin edilmiştir. Analizler yıllık ortalama değerler üzerinden yapılmıştır. Toplam 945 adet yağış gözlem istasyonundan elde edilen veriler kullanılmıştır. Genellikle model sonucunda bulunan çıktının doğruluğunu arttırmak için sayısal yükseklik modelinden elde edilen ikincil veriler, özellikle yağış ve sıcaklığın interpolasyonunda sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmada yağış değerlerinin modellenmesinde yardımcı veri olarak kullanılan katmanlar istasyon yüksekliklerinin yanı sıra 250 metre çözünürlüklü sayısal yükseklik modeli, eğim, gölgeli yamaçlar (Hillshade) ve denizden uzaklık haritalarıdır. 2.3 Yöntem Şekil 1: Çalışma alanı Bu çalışmada kullanılan ANUSPLIN Paketi, özellikle iklim verileri için eş zamanlı olarak çeşitli yüzeylerin işlenmesinde uygundur. Eğer veriler bağımsız değişkenli ve verilerin ağırlıkları ile ilişkili olduğu zaman bu yöntem birçok yüzey çok ölçümle bile hesaplanabilir. Ayrıca yüzeyden yüzeye sistematik bir şekilde bağımsız değişkenleri uyum sağlatmak için yüzey bağımsız değişkenler kavramını ortaya çıkarmıştır. ANUSPLIN hem nokta hem de grid biçimde yüzeylerin standart hatasını ve sistematik sorgulamalarına izin verir (Hutchinson, 2007). ANUSPLIN eksik veriler ile veri işlemine ve bağımlı ve bağımsız değişkenlerin dönüşümlerine izin verir. Bir dönüşüm bağımlı değişkene uygulandığında uygun yüzeylerin geri dönüşümüne izin verir, ilgili standart hatalarını hesaplar ve bu dönüşümlerin sebep olduğu küçük sapmalarını düzeltir. Bu düzeltmenin özellikle yağış verileri veya doğal olarak pozitif veya negatif olmayan diğer verilerde de uygun olduğu tespit edilmiştir (Hutchinson, 2007). ANUSPLIN paketini oluşturan programlar arasındaki bağlantıları gösteren akış şeması ise Şekil 2 de gösterilmiştir.

3 Şekil 2: ANUSPLIN paketinin temel akış şeması (Hutchinson, 2007) 3. ARAŞTIRMA BULGULARI Genelleştirilmiş çapraz geçerlilik karekökü (RTGCV - Square Root of Generalised Cross Validation) ve Hataların ortalama karekökü (RTMSE - Root Mean Square Error) değerleri her yüzey haritası için hata miktarını göstermektedir. Hataların ortalama karekökü (RTMSE) ölçüm hatalarının etkisinin kaldırılmasından sonra yüzeyin gerçek hatasının tahminidir (Kesteven ve Hutchinson, 1996). Genelleştirilmiş çapraz geçerlilik karekökü (RTGCV) veri ölçüm hatasını da içeren tahmini hatadır (Kesteven ve Hutchinson,1996; Hutchinson, 2004). Böylelikle RTMSE her zaman RTGCV değerinden küçüktür. 945 adet iklim istasyonundan alınan aylık ortalama yağış değerleri istasyon no, boylam, enlem, yükseklik ve 12 aylık yağış değeri olacak şekilde düzenlenmiştir. Bu veri setine interpolasyon teknikleri sonucunda yüzey istatistikleri 12 ay olarak hesaplanmıştır. Bu istatistikler sonucu oluşturulan 12 aylık 250 m yersel çözünürlüğe sahip yüzey istatistikleri Çizelge 1 de, yağış haritaları ise Şekil 3 de verilmiştir. Çizelge 1: Aylık Ortalama Yağış Haritaları Yüzey İstatistikleri. Yüzey Ortalama Standart Sapma RTGCV RTMSE Kovaryans Standart Hata Ort

4 Şekil 3: Enlem, boylam ve yükseklik değerlerine göre interpolasyon sonuçları. Aylık ortalama yağış değerleri istasyon no, boylam, enlem, yükseklik, eğim, gölgeli yamaçlar ve denizden uzaklık değişkenleri olacak şekilde 12 aylık veri setine interpolasyon teknikleri sonucunda yüzey istatistikleri 12 ay olarak hesaplanmıştır. Bu istatistikler sonucu oluşturulan 12 aylık 250 m yersel çözünürlüğe sahip yüzey istatistikleri Çizelge 2 de, yağış haritaları ise Şekil 4 de verilmiştir. Çizelge 2:Aylık Ortalama Yağış Haritaları Yüzey İstatistikleri. Yüzey Ortalama Standart Sapma RTGCV RTMSE Kovaryans Standart Hata Ort

5 Şekil 4: Enlem, boylam, yükseklik, eğim, gölgeli yamaçlar ve denizden uzaklık değerlerine göre interpolasyon sonuçları. İnterpolasyon sonuçlarından sadece yükseklik değişkenin bulunduğu harita sonuçlarına göre en düşük ve yüksek yağış miktarı mm olarak bulunmuştur. Bu sonuçlara göre tüm alandaki ortalama yağış miktarı mm, standart sapma ile 37,61 olarak tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuç görüntülerindeki ortalama hataların karesinin karekök değerleri kış aylarında yaz aylarına göre yüksek olduğu görülmüştür. İnterpolasyon sonuçlarından yükseklik değişkenin yanı sıra eğim, gölgeli yamaçlar ve denizden uzaklık değişkenlerin bulunduğu harita sonuçlarına göre ise en düşük ve yüksek yağış miktarı mm olarak bulunmuştur. Bu sonuçlara göre tüm alandaki ortalama yağış miktarı mm, standart sapma ile 38,55 olarak tahmin edilmiştir. Çalışma kapsamında yağış haritalarının oluşturulması için kullanılan ANUSPLIN yöntemi büyük alanlar için yüksek çözünürlükte çalışma imkanı verdiği için bu çalışmada kullanılmıştır. Yöntemde verilerin text formatında oluşturulması dezavantajından sayılabilir. Bu verilerin oluşturulmasında ve uygulanmasında uzaktan algılama verilerinden faydalanılmıştır ve CBS ortamında çok daha kolay ve etkin sonuçlar sağlandığı görülmüştür. İstatistik sonuçlarına bakıldığında sadece yükseklik verisinin kullanılması diğer verilerin kullanılmasından daha etkili sonuçlar verdiği görülmüştür. Çok sayıda değişkenlerin modele dahil edilmesi büyük alanlar için model sonuçlarının doğruluğunu azalttığı görülmüştür. Fakat her iki modelde sonuçlar anlamlı bulunmuştur. KAYNAKLAR Burrough, P.A., and R.A. McDonnell., Principles of Geographical Information Systems. New York: Oxford University Press. Çilek, A., Konumsal Bilgi Sistemleri Yardımıyla Türkiye nin Erozyon Modellemesi, Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Peyzaj Mimarlığı Anabilim Dalı (Yüksek Lisans tezi). 145 s. Hartkamp, A.D., K. De Beurs, A. Stein, ve J.W. White., Interpolation Techniques for Climate Variables. NRG-GIS Series Mexico, D.F.: CIMMYT.

6 Houghton, J.T, Meira Filho, L.G., Callander, B.A., Kattenberg, A. and Maskell, K. (Eds), Climate Change 1995: The Science of Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, Hulme, M., Conway, D., Jones, P.D., Jinang,T., Barrow, E.M., and Turney, C., Construction of a European climatology for climate change modelling and impact applications. International Journal of Climatology 15, Hutchinson, M.F., Anusplin Version 4.3. Centre for Resource and Environmental Studies. The Australian National University: Canberra, Australia Hutchinson, M.F., Anusplin Version 4.37 User Guide. The Australian National University 57s. Hutchinson, M.F., Stochastic space-time weather models from ground-based data. Agricultural and Forest Meteorology 73, , Kesteven, J.L. ve Hutchinson, M.F., Spatial Modelling of Climatic Variables on a Continental Scale. Paper presented at the The 3rd International Conference/Workshop on Integrating GIS and Environmental Modeling, Santa Fe, N M, Ocak 21-25, 1996.( ROM/sf_papers/kestecen_jennifer/jlkpaper.html) Ruddell, A.R., Bidd, W.F., Smith, I.N., Keage, P.L., ve Jones, R., The south-east Australian alpine climate study. A report by the Meteorology Department, University of Melbourne for the Alpine Resorts Commission.