Hava Sıcaklık Değerlerinin Coğrafi ve Rakım Ağırlıklı Regresyon Yöntemi ile Tahmin Edilmesi
2020
Nesnelerin interneti sayesinde farkli alanlarda cok fazla sayida ve cesitte mekânsal verinin toplanmasi konum temelli analizlere olan ilgiyi arttirmistir. Yaygin olarak kullanilan konum temelli analiz yontemlerininden birisi olan cografi agirlikli regresyon (Geographically Weighted Regression - GWR), cografya uzerindeki degisen iliskileri modelleyen bir yerel mekânsal regresyon teknigidir. Cografi ve rakim agirlikli regresyon (Geographically and Altitudinal Weighted Regression - GAWR) ise GWR yaklasimina rakim (yukseklik) iliskilerin eklenmesiyle gelistirilen bir yaklasimdir. GAWR, GWR modelinden farkli olarak, verideki mekân (yatay) ve rakim (dikey) bilgilerini gozonune alarak modelleme yapar ve bu nedenle, hem mekân ve hem de rakim iliskilerinin oldugu veri kumelerinde (meteorolojik veri kumeleri gibi) basarili sonuclar verebilmektedir. Literaturde GWR ile sicaklik tahmin calismalari yapilmistir. Bu calismada, sicaklik tahmini icin GAWR algoritmasinin kullanilmasi onerilmistir. Calismada Meteoroloji Genel Mudurlugu’nden (MGM) alinan veriler kullanilmistir ve bir noktanin sicaklikginin tahmini icin o noktanin rakim, basinc ve nem bilgisi kullanilmistir. Sonuclar GAWR algoritmasinin GWR algoritmasina gore daha dogru sonuclar urettigini gostermistir.
- Correction
- Source
- Cite
- Save
- Machine Reading By IdeaReader
20
References
1
Citations
NaN
KQI