Grace verileri ile Türkiye'de karasal su depolama değişimlerinin arx modeli ile tahmin edilmesi
Forecasting terrestrial water storage changes in Türkiye using an arx model
- Tez No: 1019528
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMEL ZERAY ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Karasal su depolama (TWS: Terrestrial Water Storage), su döngüsünün temel bileşenlerinden biri olup yeraltı suyu, toprak nemi, yüzey suyu ve kar örtüsünü birlikte temsil etmektedir. Bu tez çalışmasında, GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) ve GRACE-FO (GRACE Follow-On) uydu verileri kullanılarak Türkiye üzerindeki karasal su depolama anomalilerinin (TWSA: Terrestrial Water Storage Anomaly) zamansal değişimi incelenmiş ve bu değişimlerin veri temelli yöntemlerle tahmin edilebilirliği araştırılmıştır. Çalışmada TWSA verileri, GLDAS (Global Land Data Assimilation System) tabanlı toprak nemi, PREC/L (Precipitation Reconstruction over Land) yağış verisi, ERSST (Extended Reconstructed Sea Surface Temperature) deniz yüzeyi sıcaklığı ve AO (Arctic Oscillation), NAO (North Atlantic Oscillation), NOI (Niño Oceanic Index) iklim indeksleri ile birlikte analiz edilmiştir. Yöntem olarak, veri setleri PCA (Principal Component Analysis) ile boyut indirgemeye tabi tutulmuş, STL (Seasonal-Trend Decomposition using Loess) yöntemi ile zaman serileri ayrıştırılmış ve değişkenler arasındaki gecikmeli ilişkiler belirlenerek ARX (Autoregressive Model with Exogenous Inputs / Dışsal Değişkenli Otoregresif Model) modeli ile 12 aya kadar ileriye yönelik tahminler gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, modelin kısa ve orta vadeli tahminlerde genel eğilim ve faz değişimlerini başarılı şekilde yakalayabildiğini, ancak yüksek genlikli ve ani anomalilerde performansının azaldığını göstermektedir. Ayrıca modelin yıllar arası bileşenlerde daha başarılı, mevsim altı bileşenlerde ise daha sınırlı performans sergilediği belirlenmiştir. Bu çalışma, GRACE tabanlı TWSA verilerinin Türkiye ölçeğinde veri temelli yöntemlerle tahmin edilebileceğini ortaya koymakta ve hidrolojik değişimlerin izlenmesi ve öngörülmesi açısından literatüre katkı sağlamayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Terrestrial Water Storage (TWS) is one of the fundamental components of the hydrological cycle, representing the combined contributions of groundwater, soil moisture, surface water, and snow cover. In this thesis, the temporal variations of Terrestrial Water Storage Anomalies (TWSA) over Türkiye were investigated using GRACE and GRACE-FO satellite data, and the predictability of these variations was evaluated using data-driven approaches. In this study, TWSA data were analyzed together with hydroclimatic variables including soil moisture derived from GLDAS, precipitation data from PREC/L (Precipitation Reconstruction over Land), sea surface temperature from ERSST (Extended Reconstructed Sea Surface Temperature), and climate indices such as AO (Arctic Oscillation), NAO (North Atlantic Oscillation), and NOI (Niño Oceanic Index). Methodologically, the datasets were first subjected to dimensionality reduction using PCA (Principal Component Analysis). Subsequently, time series were decomposed into their components using the STL (Seasonal-Trend Decomposition using Loess) method. Lagged relationships between variables were identified and incorporated into an ARX (Autoregressive Model with Exogenous Inputs) framework to perform forecasts up to 12 months ahead. The results indicate that the model successfully captures the general trend and phase variations in short- and medium-term forecasts, while its performance decreases in the presence of high-amplitude and abrupt anomalies. Furthermore, the model performs better at the interannual scale, whereas its performance is more limited at the sub-seasonal scale. This study demonstrates that GRACE-based TWSA data can be effectively predicted using data-driven approaches at the regional scale of Türkiye and aims to contribute to the literature in terms of monitoring and forecasting hydrological variations.
Benzer Tezler
- Üzüm sularının pastörizasyonu ve kontsantresi sırasında hidroksimetilfurfural oluşumu üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ŞERİFE ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ürünleri Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Çekirdeksiz kuru üzümlerde aflatoksin B1, B2, G1, G2 tayini için mevcut bazı metotların karşılaştırılması üzerinde bir çalışma
Başlık çevirisi yok
DİLEK BOYACIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MERAL GÖNÜL
- Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
GÜVEN ÖZERİN
- Zymomonas mobilis NRRL B-14023 bakterisi ile şeker pancarı melası ve kuru üzümden etanol üretimi
Başlık çevirisi yok
ÜLKÜ BAŞER