The effect of data size on detecting trend: A case study of Filyos River (Turkey)
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Aynı zaman serisinin farklı dilimleri veya farklı zaman aralıklarından gidiş eğilimi tespitinde ölçekleme etkisi bilinen bir problemdir. Göz önüne alınan zaman diliminde oldukça yüksek artış eğilimi bulunabilirken, farklı bir dilim seçildiğinde oldukça yüksek azalış eğilimi bulunabilmektedir. Söz konusu etkiyi tartışmak için 1657'den 1997 yılına 341 yıl uzatılan ağaç halkaları verisi kullanılarak yeniden oluşturulan seri ile 1967 den 1997 yıllına kadar gözlemlenen veri değerlendirildi. Mann Kendall trend yöntemi her iki veri serisindeki gidiş eğiliminin tespitinde kullanıldı. Bu çalışmanın asıl amacı gidiş eğiliminin tespitinde ölçeklendirme etkisini gösterebilmektedir. Bu çalışma hem gözlemlenmiş hem de yeniden oluşturulmuş serilerin neredeyse baştan başa kararlı davranış sergilediğini ortaya koymuştur. Gözlenmiş serilerden istatistiksel olarak anlamlı olmasada farklı zaman ölçeklerinde benzer azalış eğilimi gözlemlenmiştir. Sonuç olarak ölçeklendirme etkisi altında gidiş eğilim sonuçları değişebilmekte ve bu zaman serisi modelleri için önemli olan kararlılık ve iklim değişikliği yorumlarının yapılmasını etkilemektedir.Anahtar kelimeler: Gidiz analizi, ölçekleme etkisi, ağaç halkası, Mann – Kendall Scaling effect on detecting trend from different segments or different extends from the same time series is a well known problem. A highly significant increasing trend may be found in a given segment, while a highly significant decreasing trend may be found in a different segment. The reconstructed series obtaining from tree ring data which is extended from 1657 to 1997 for a length of 341 years is considered as well as observed data from 1964 to 1997 to discuss this effect. Mann-Kendall trend analysis is used to detect trend on both data series. The main objective of this study is to illustrate the effect of scaling on detecting trend. The present study clearly reveals that both observed and reconstructed data nearly throughout exhibit persistence behaviors. Similar decreasing trend patterns are observed at the different time scales although the trend result for observed time series is not statistically significant. As a result, it can be concluded that trend results can be changed under the effect of scaling and it affects making stationarity and climate change interpretations which are very important to time series model.Keywords: Trend analysis, scaling effect, tree – ring, Mann – Kendall
Collections