Orta Karadeniz Bölgesi Toprak Sıcaklığının Zaman Serisi Analizi Yöntemi İle Modellenmesi

Yıl 2019, Özel Sayı, 115 - 121, 24.12.2019

Filiz Kara , Bilal Cemek

https://doi.org/10.21657/topraksu.655501

Cited By: 3

Öz

Bu çalışma Orta Karadeniz Bölgesinin illerine ait farklı katmanlarda (5, 10, 20, 50, 100 cm) ölçülen
aylık ortalama toprak sıcaklık değerlerinin Box Jenkins (BJ) tekniği ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır.
1969-2013 yıllarına ait aylık ortalama toprak sıcaklık değerleri analiz edilerek mevsimsellikten arındırılmış
daha sonra, oluşan bu veri setlerine uygun modeller belirlenmiştir. 2013–2019 yılları arasındaki
öngörüleri elde edilmiştir. Samsun, Amasya ve Ordu ilinin her bir katmanı için uygun model Mevsimsel
Otoregrasyon olarak belirlenmiştir. Bu istasyonlara ait belirleme katsayısı (R2) değerleri 0.59-0.96
arasında, tahmin hatasının standart sapması (RMSE) değerleri 1.55-4.93 arasında ve ortalama mutlak
hata (MAE) değerleri ise 1.24-4.28 değerleri arasında değişim göstermiştir. Tokat ve Çorum ilinin her
bir katmanı için uygun model Mevsimsel Hareketli Ortalama olarak tespit edilmiştir. Bu istasyonlara ait
belirleme katsayısı (R2) değerleri 0.83-0.95 arasında, tahmin hatasının standart sapması (RMSE) değerleri
1.79-4.68 arasında ve ortalama mutlak hata (MAE) değerleri ise 0.03-3.91 değerleri arasında değişim
göstermiştir. Çalışma sonucu zaman serisi modellerinin Orta Karadeniz Bölgesi illeri aylık ortalama toprak
sıcaklık hesaplamalarında başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

ARIMA modelleri, box jenkins tekniği, iklim, toprak sıcaklığı

Micro-catchment water harvesting, soilmoisture, organicmaterial, polymer, olive

Öz

The aim of this study is to estimate the monthly average soil temperature measured in different layers (5, 10, 20, 50, 100 cm) of the Central Black Sea Region by Box Jenkins (BJ) technique. The monthly average soil temperature values of the years 1969-2013 were analyzed and seasonally adjusted and then the models suitable for these datasets were determined. The projections for 2013-2020 were obtained. The appropriate model for each layer of Samsun, Amasya and Ordu is determined as seasonal autoregression. The determination coefficient (R2) values of these stations are between 0.59-0.96, the standard deviation (RMSE) of the estimation error is between 1.55-4.93 and the mean absolute error (MAE) values are 1.24-4.28 values have changed. The appropriate model for each layer of Tokat and Çorum was determined as Seasonal Moving Average. The coefficient of determination (R2) of these stations is between 0.83-0.95 and the standard deviation (RMSE) of the estimation error is between 1.79-4.68 and the mean absolute error (MAE) is 0.03-3.91 values have changed. As a result of the study, it was seen that time series models yielded successful results in the monthly average soil temperature calculations in the Central Black Sea Region provinces. 

Anahtar Kelimeler

ARIMA models, box jenkins technique, climate, soil temperature

Kaynakça

• Bilgili M (2011). The use of artificial neural networks for forecasting the monthly mean soil temperatures in Adana, Turkey, Turk J Agric For 35 (2011) 83-93, Tübitak. Box GEP, Jenkins GM (1970). Time Series analysis, forecasting, and control. Oakland, CA: Holden-Day. Brockwell P J, Davis R A (2002). An ıntroduction to time series and forecasting, Springer, DOI: 10.1007/978-1-4757- 2526-1. Ekberli İ, Gülser Ç, Özdemir N (2005). Toprakların termofiziksel özellikleri ve ısısal yayınım katsayısının değerlendirilmesi, OMÜ Zir. Fak. Dergisi, 20 (2):85-91. Gerayzade AP (1989). Toprak Bitki Atmosfer Sisteminde Enerji Döngüsü, Baku, Elm, s.158. Karaman MŞ, Brohi AR, Müftüoğlu NM, Zengin M (2007). Sürdürülebilir toprak verimliliği, Koyulhisar Ziraat Odası Kültür Yayınları No:1. Kaynar O, Taştan S (2009). Zaman serisi analizinde mlp yapay sinir ağları ve arima modelinin karşılaştırılması, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı:33, Temmuz-Aralık, ss. 161-172. Mondal MS, Wasimi SA (2006). Generating and forecasting monthly flows of the Ganges River With PAR Model, Journal of Hydrology, 323(1-4), 41-56. Özkan Aİ (1985). Toprak fiziği, Ankara Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Yayınları:946, Ders Kitabı: 270. Öztekin T, Öztekin S, Oğuz İ (2008). Koşullarında saatlik torak sıcaklıklarının periyodik sinüs dalga eşitliği ile tahmini, Tarım Bilimleri Araştırma Dergisi, 1(1), 55-60. Schachtschabel P, Blume H P, Brümmer G, Hartge K H, Schwertmann U (1995). Toprak bilimi, Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi Genel Yayın No:73, Ders Kitapları Yayın No:16. Slutsky E (1927). The Summation of random causes as the source of cyclic processes, problems of economic conditions, 3, 1; English trans ,In Econometrica, 5, 105. Wold HO (1954). A study in the analysis of stationary time series, Almquist and Wicksell, Uppsala. Yaman K, Sarucan A, Atak M, Aktürk N (2001). Görüntü işleme yöntemiyle hızlı raylı ulaşım sisteminde yolcu yoğunluğunun Box-Jenkins yaklaşımı ile modellenmesi, Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği 22. Ulusal Kongresi, Gazi Üniversitesi, Ankara, 78, 4-6 Temmuz. Yule GU (1927). On a method of investigating periodicities in disturbed series with special reference to Wölfer’s Sunspot Numbers, Phil. Trans., A226, 267.