COĞRAFİ AĞIRLIKLI REGRESYON, ÇOK ÖLÇEKLİ COĞRAFİ AĞIRLIKLI REGRESYON VE KOKRİGİNG YÖNTEMLERİ İLE ALANSAL YAĞIŞ TAHMİNİ
12. Ulusal Hidroloji Kongresi, Samsun, Türkiye, 16 - 19 Ekim 2024, ss.22-37, (Tam Metin Bildiri)
- Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
- Basıldığı Şehir: Samsun
- Basıldığı Ülke: Türkiye
- Sayfa Sayıları: ss.22-37
- Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
Alansal
yağışın doğru tahmini hidrolojik modelleme, tarımsal planlama ve su kaynakları
yönetimi gibi uygulamalarda kritik öneme sahiptir. Kriging gibi geleneksel enterpolasyon
yöntemleri, özellikle karmaşık araziye sahip bölgelerde mekânsal değişkenliği
tam olarak yansıtmamaktadır. Bu çalışmada, Türkiye genelindeki yıllık yağış
verilerinin enterpolasyonu için Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR) ve Çok
Ölçekli Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (MGWR) yöntemlerinin kullanımı
incelenmiştir. GWR, yağış ile yükselti ve kıyıya yakınlık gibi ikincil
değişkenler arasında mekânsal olarak değişen ilişkilere izin veren yerel bir
regresyon tekniğidir. MGWR, birden fazla mekânsal ölçek ekleyerek bu yaklaşımı
genişleten ve mekânsal heterojenliği daha esnek şekilde dikkate alan bir
yöntemdir. Bu çalışmada, Türkiye’de 237 istasyonda toplanmış 1980-2020 dönemi
yağış verileri ve ikincil değişkenler olarak yükselti ve kıyıya yakınlık verileri
kullanılarak GWR ve MGWR'nin performansı verifikasyon metriklerine göre değerlendirilmiş
ve bu yöntemler kokriging yöntemiyle karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, hem GWR hem
de MGWR'nin yağıştaki yerel değişiklikleri temsil etmede kokriging yönteminine
göre daha başarılı olduğunu ve MGWR'nin ölçek bağımlı analize izin vererek ek
iyileştirmeler sunduğunu göstermiştir.