Erzurum ili kar yağışlarının stokastik modelleri

Abstract

ÖZET Yüksek Lisans Tezi ERZURUM İLİ KAR YAĞIŞLARININ STOKASTİK MODELLERİ Mehmet USLU Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İnşaat Ana Bilim Dalı Danışman: Yrd. Doç. Dr. Reşat ACAR Bu çalışmasının amacı Erzurum İli'nin 17096 nolu DMİ (Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü) istasyonu verileri ile yıllık toplam, aylık toplam (Ocak, Şubat, Mart, Nisan. Ekim, Kasım ve Aralık), aylık maksimum (Max.Ocak, Max. Şubat, Max.Mart, Max.Nisan, Max.Ekim, Max.Kasim ve Max.Aralik) ve 1972 yılının Ocak ayından itibaren 2000 yılının Aralık ayına kadar kar yağışlı ayların art arda eklenmesiyle elde edilen uzun seri kar verilerinin stokastik modellerinin oluşturulmasıdır. Stokastik Modellerin oluşturulmasında ARMA (Otoregresif Hareketli Ortalama) Modeli kullanıldı. DMİ'den alman kar verileri ile tanımlama, parametre tahmini ve kontrol ile ilgili çalışmalar yapıldı. Akaike ve varyans değerleri alternatif modellerin diagnostik kontrolleri için kullanıldı. Seçilen model tiplerine göre gerçek zaman hidrolojik tahminleri yapıldı. Yıllık toplam kar yağışı için alternatif modeller arasından ARMA (1,5) modeli uygun model olarak seçildi ve modelin otoregresif parametresi 0=0.8032, hareketli ortalama parametreleri ise 8ı= 0.5970, 82= -0.8809, 9,= -0.3024, 84=0.0646, 85=0.7803 olarak bulundu. DMİ'ce değerlendirilmiş en son gözlenen veri (2001 yılı) bir yıllık zaman adımı için yapılmış tahmin %95 güven aralıkları arasında kalmaktadır. Seçilen diğer modeller; Ocak ayı ARMA (4,4), Şubat ayı için ARMA (1,6), Mart ayı için ARMA (6,5), Nisan ayı için ARMA (1,6), Ekim ayı için ARMA (1,5), Kasım ayı için ARMA (1,4), Aralık ayı için ARMA (2,2), maksimum Ocak için ARMA (1,4), maksimum Şubat için ARMA (1,3), maksimum Mart için ARMA (1,1), maksimum Nisan için ARMA (7,3), maksimum Ekim için ARMA (4,5), maksimum Kasım için ARMA (2,1), maksimum Aralık için ARMA (6,2) ve uzun seri kar yağışları için ARMA (12,15) olarak bulundu. 2003, 94 sayfa Anahtar Kelimeler: Stokastik Modelleme, Zaman Serileri Analizi, ARMA Metodu, Gerçek Zaman Tahmini, Kar Hidrolojisi

ABSTRACT Master Thesis STOCHASTIC MODELS OF SNOWFALL DATA IN ERZURUM AREA Mehmet USLU Atatürk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Civil Engineering Supervisor: Asst. Prof. Dr. Reşat ACAR This study aims at establishing a stochastic modeling of the data obtained from the local DM1 (General Directory of Turkish State Meteorological Service) about the total monthly data which are as a series of January, February, March, April, October, November, December, as a series of maximum monthly snowfall data and a long series of monthly from January total snowfall data from 1972 to December total snowfall data in 2000 year and annual total snowfall data in Erzurum area. The ARMA (Autoregressive Moving Average) method was employed in obtaining the models in question. Definitions, parameter estimations and diagnostic checks of the potential models were based on the data about the amount of snowfall, which have been recorded by the DMI. Values of Akaike and variances utilized for diagnostic controls of alternative models. Estimated real time of hydrologic forecasting was determined according to the chosen model type. The selected model for annual total snowfall data among the other competing models was ARMA (1,5) with autoregressive parameter, 0=0.8032, and moving average parameters, 9i=0.5970, G2= -0.8809, 93= -0.3024, 94=0.0646, 95=0.7803. The latest data available at DMI which is for the first year (year 2001) falls within the 95% confidence intervals of the forecasted data for one-year time distance. The other selected models were ARMA (4,4) for January, ARMA (1,6) for February, ARMA (6,5) for March, ARMA (1,6) for April, ARMA (1,5) for October, ARMA (1,4) for November, ARMA (2,2) for December, ARMA (1,4) for max. January, ARMA (1,3) for max. February, ARMA (1,1) for max. March, ARMA (7,3) for max. April, ARMA (4,5) for max. October, ARMA (2,1) for max. November, ARMA (6,2) for max. December and ARMA (12,15) for long series of monthly snowfall data. 2003, 94 pages Keywords: Stochasting Modeling, Time Series Analysis, ARMA Methodology, Real Time Forecasting, Snow Hydrology