Analysing effects of global warming on earth using data mining methods

Abstract

Son yıllarda küresel ısınma başta olmak üzere dünyadaki iklimdeğişiklikleri sebebiyle yerkürede bir çok coğrafi ve atmosferikolaylar gözlenmektedir. Bu çalışmanın amacı, iklim değişikliklerinyer küre üzerindeki olası etkilerini araştırmak ve geçmiştengünümüze meteorolojik değişkenlerin değişimini inceleyerek budeğişkenleri veri madenciliği yöntemi ile ilişkilendirmektir.Öncelikle geçmişte gerçekleşen iklim değişiklikleri ve budeğişikliklere yol açan değişkenler saptanmıştır. Bu değişkenlerin70 yıllık verileri toplanmış ve bu veriler birleştirilerek yeni birdataset haline getirilmiştir. Datasetlerin bilgisayar ortamındaanalizi yapılarak çeşitli zaman periyotlarındaki diğerdeğişkenlerle aralarındaki korelasyon katsayıları çıkartılmıştır.Örneğin, deniz seviyesi, toprak nemliliği, kar kalınlığı gibideğişkenlerin geçmişten günümüze çeşitli bölgelerdeki değerleritoplanarak küresel ısınmanın artışının gelecekte ne gibi etkileresahip olacağı irdelenmiştir.Anahtar Kelimeler: küresel ısınma, sıcaklık, toprak nemliliği,yağış, veri madenciliği, bulut büyüklüğü, kar kalınlığı, iklim,buzul, weka, lineer regresyon, nemv

In recent years, many geographical and atmospherical incidents areobserved on earth because of climate changes, where the globalwarming has the most important role. The aim of this research is tosearch the possible effects of global warming on earth and to builda relationship between meteorological variables, by examining thechanges from past to today, using data mining methods. Firstly, theclimate changes in the past and the attributes behind these changesare determined. For each attribute 70 years daily data is found andthe data is merged into a new dataset covering all attributes.Through analyzing the data in computer, correlation coefficientsbetween variables are found for different time periods. As anexample, the daily past-values of attributes like sea level, soilmoisture and snow depth for different regions on earth areprocessed in order to understand what kind of anomalities canglobal warming bring out in the future.Key Words: Global warming, temperature, soil moisture,precipitation, data mining, cloud cover, snow depth, climate,glacier, weka, linear regression, humidityiv