A Kalman filter approach to multisite precipitation modeling in meteorology
Meteorolojide çok istasyonlu yağış modeline kalman filtresi yaklaşımı
- Tez No: 100742
- Danışmanlar: PROF.DR. ZEKAİ ŞEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Meteoroloji, Meteorology
- Anahtar Kelimeler: Kalman filtre, Meteoroloji, Yağış modelleri, Kalman filter, Meteorology, Precipitation models
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
METEOROLOJİDE ÇOK ISTASYONLU YAĞIŞ MODELİNE KALMAN FİLTRESİ YAKLAŞIMI ÖZET Yağış karaktaristik olarak zaman ve konumla değişir. Ayrıca, yağışın şiddet ve dağılımını etkileyen birçok etken vardır. Bunlar arasında yükseklik, değişik hava kütlelerinin hareketi, nem kaynağından olan uzaklık, sıcaklık, basınç ve topografya gelir. Küçük alanlar üzerinde bile yağışın şiddet ve dağılımı alansal ve zamansa! olarak değişir. Ancak, yağış tahmin edicileri, zaman veya konum ile sabitleştirilmemeli, fakat değişen meteoroloji şartlarına göre kendisini yenileyebilmelidir. Birçok insan faaliyeti ve su kaynaklan tasarımlan için yağış değişkenliğinin zaman ve konumla önceden tahmin edilebilmesi temel ihtiyaçlar arasında gelir. Tahmin yöntemleri biri sabit parametre ve varyanslı diğeri ise değişken parametre ve varyanslı olmak üzere iki grupta sınıflandınlabilir. Sabit parametreli olanlar, yapılan gözlemlerin tümünde ortalama ve varyans olarak durağan (stasyoner) olması gerekir. İşte bu nedenle verilen bir veri dizisinin ortalama ve varyans bakımından durağan hale dönüştürülmesine çalışılır. Aksi taktirde vanlan sonuçlar istatistik bakımından anlamlı olmaz. Mesela, veri gidişi bir basamak veya trend olarak değişiklik gösterirse, veya geçici kaymalar bulunuyorsa klasik istatistiksel yöntemler bunlan geçici kaymalar veya rastgele etkiler olarak algılayarak işler. Eğer değişimler sürekli olursa, yeni denge durumlan için yeni tahmin modellerinin geliştirilmesi gerekir. Eğer sabit paternler söz konosu olursa yeni modeller yeni denge şartlan için geçerli olur. Kalman filtreleri (KF) adım adım değişiklikleri modellemede ve geçici durumlarda başanhdır. Çünkü parametrelerini değişen durumlara göre ayarlar. Bu tezin amacı çok istasyondaki yağışların modellenmesi yaklaşımına KF geliştirilerek uygulanmasıdır. Bu tezde geliştirilen KF etkinliğini görebilmek için 52 ayn meteoroloji istasyonunda 1965-1985 yıllan arasında yapılan 30 yıllık kayıtlardan yararlanılmıştır. Bu istasyonlar, çoğunlukla Türkiye'nin kuzeybatı kısımlannda olmak üzere oldukça uniform bir şekilde yayılmıştır. Bu çalışma esnasında geliştirilmiş yazılım sayesinde gözlenmiş ve tahmin edilmiş yağışlann eş yağış eğrisi haritalan çizilerek kıyaslamalar yapılmıştır. Buna ilave olarak bölgesel hata dağılımı haritalan da her sene için geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar KF zaman ve uzay boyutlannda yağışlan modellemede etkin olduğunu gösterir. XVI
Özet (Çeviri)
A KALMAN FILTER APPROACH TO MULTISITE PRECIPITATION MODELING IN METEOROLOGY SUMMARY 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. Forecasting models can be classified into two categories, those models that have fixed parameters and variances, and likewise another group of models with varying parameters and variances. Models with fixed parameters require stationarity in both the mean and variance throughout the entire range of observations. That is why so much effort is spent to make the data stationary in the mean and variance. Otherwise, the results are not meaningful from a statistical point of view. For example, when the data pattern changes as with a step or trend, or when there are transient shifts, classical statistical theory will treat those as random effects or temporary shifts. If the changes are continuous, a new forecasting model will have to be specified to deal with the new equilibrium conditions. However, the model will be good for those new equilibrium conditions only when fixed patterns exist. Kalman filter (KF), can deal with step changes and transient situations because they update their parameters in a way that takes account of changes in pattern. The objective of this thesis is to investigate and develop a 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 different meteorology stations are used, and these stations are distributed approximately covering all of Turkey with more concentration in the northwestern part. The necessary contour maps of observed and estimated precipitation amounts are attuned through the results of the software developed during the course of this study. Furthermore, regional error distribution maps are also attuned for any year. The results indicates that KF provide an efficient method for modelling annual rainfall in both time and space dimensions. XV
Benzer Tezler
- A Study on optimal control and on-lin observation of gas pipelines
Gaz boru hatlarının eniyi denetimi ve gerçek zamanlı gözlemlenmesi üzerine bir çalışma
İSMAİL DURGUT
Doktora
İngilizce
1998
Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANSU MEHMETOĞLU
- Görsel uyarılmış potansiyellerin kalman süzgeci ile kestirimi
Estimation of visual evoked potantials by means of kalman filtering
AYDOĞAN SAVRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET KORÜREK
- Kalman filtresi ve olasılıksal veri ilişkilendirme yöntemlerini kullanan çoklu hedef izleme algoritmaları
Multi-target tracking algorithms employing both kalman filtering and probabilistic data association
ADNAN LANA
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. İ. CEM GÖKNAR
- Short-term on-line load forecasting algorithms in power systems
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM BESLEME
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. NEZİH GÜVEN