Yapay Sinir Ağları ile Atmosferik Parametreler Kullanılarak Türkiye için Güneş Radyasyonu Modellemesi

Yapay sinir ağları (YSA) yöntemi, Türkiye'de (26-45ºE ve 36-42ºN) 2004-2006 dönemlerinde atmosferik parametreler olarak verilen (sıcaklık, basınç, nem, yoğuşmaya geçebilecek su miktarı ve ay) verileri kullanarak ortalama güneş radyasyonun tahmini ve modellenmesi için uygulanmıştır. LevenbergMarquardt (LM) öğrenme algoritmaları ve logistic sigmoid transfer fonksiyonu ağ içinde kullanılmıştır. Ağı eğitmek amacıyla, Türk Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü (DMİ) ve Wyoming Üniversitesi tarafından 2004'den 2006'ye kadar Türkiye'deki beş istasyon (Adana, Ankara, İstanbul, İzmir, Samsun) için alınan meteorolojik ölçümler değerleri eğitim ve test verileri olarak kullanılmıştır. 2004- 2005 yılı verileri eğitim için, 2006 yılı verileri ise test verilerini doğrulamak için kullanılmıştır. Güneş radyasyonu elde edilmiştir.Artificial neural network (ANN) method was applied for modeling and prediction of mean solar radiation in given atmospheric parameters (temperature, pressure, humidity, precipitable water and month) in Turkey (26-45ºE and 36-42ºN) during the period of 2004-2006. Levenberg-Marquardt (LM) learning algorithms and logistic sigmoid transfer function were used in the network. In order to train the network, meteorological measurements taken by the Turkish State Meteorological Service (TSMS) and Wyoming University for the period from 2004 to 2006 from five stations (Adana, Ankara, İstanbul, İzmir, Samsun) distributed in Turkey were used as training and testing data. Data from years 2004 and 2005 were used for training, while the year 2006 was used for testing and validating the model. Solar radiation is the output

Land Surface Temperature Modeling For Turkey Using Artificial Neural Networks

Bu çalışma, Türkiye'de (26-45° Doğu ve 36- 42° Kuzey) yayınırlık ve coğrafik verileri (enlem, boylam, yükseklik ve ay) kullanılarak yeryüzü sıcaklığının tahmininde yapay sinir ağlarının kullanılmasını ortaya koymaktadır. Genelleştirilmiş Regresyon Ağları (GRA), yapay sinir ağlarında (YSA) kullanılmıştır. Yapay sinir ağımızı eğitmek için Türkiye'nin Yer Yüzey Sıcaklığı (YYS) hakkında genel fikir veren 10 bölgenin (Adana, Afyon, Ankara, Eskişehir, İstanbul, İzmir, Konya, Malatya, Rize, Sivas) verileri kullanıldı. 2002 yılı için İzmir, Konya, Malatya, Rize ve Sivas'tan alınan veriler eğitim için kullanılırken, Adana, Afyon, Ankara, Eskişehir ve İstanbul'dan alınan veriler ise test etme ve doğrulama için kullanılmıştır. Yer Yüzey Sıcaklığı çıktı olarak alınmıştır. Bununla birlikte, GRA yöntemi yayınırlık ve coğrafi verilerden elde edilen değerlerle Yer yüzey Sıcaklığının aylık tahmini için önerilmiştir. Tahmin edilen değerler ve GRA yöntemi ile elde edilen değerlerin aylık ortalama günlük toplamı için yüzey değerleri arasındaki R2, eğitim için 99.07%, test için 96.85% bulunmuştur. Bu nedenle elde edilen sonuçlar, GRA kullanılarak yayınırlık ve coğrafi verilerden Yer yüzey Sıcaklığını tahmininde yeterince iyi olduğu görülmüştür.This study introduces artificial neural networks (ANNs) for the estimation of land surface temperature (LST) using emissivity and geographical data (latitude, longitude, altitude and month) in Turkey (26-45° E and 36- 42° N). Generalized regression neural network (GRNN) were used in the network. In order to train our neural network we used data of 10 stations (Adana, Afyon, Ankara, Eskişehir, İstanbul, İzmir, Konya, Malatya, Rize, Sivas), which are assumed to give a general idea about the land surface temperature of Turkey. Data from stations (İzmir, Konya, Malatya, Rize, Sivas) were used for training, while the stations (Adana, Afyon, Ankara, Eskişehir, İstanbul) was used for testing and validating the model for 2002. Land surface temperature is the output. However, the method of ANN was proposed for the estimation of monthly global land surface temperature values from emissivity and geographical data. R2 between the estimated and ground values for monthly mean daily sum with ANN method values have been found as 99.07% (training) and 96.85% (testing), respectively. Therefore these results are good enough for predicting the land surface temperature at ground using artificial neural networks method with emissivity and geographical data

NOAA uydu verileri kullanılarak Çukurova Bölgesi' nde bitki örtüsünün belirlenmesi

TEZ2936Tez (Yüksek Lisans) -- Çukurova Üniversitesi, Adana, 1998.Kaynakça (s. 59-64) var.viii, 65 s. : rnk. res. ; 30 cm.…Bu çalışma Ç.Ü. Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi Tarafından Desteklenmiştir. Proje No: FBE97YL172

Türkiye yüzeyine gelen güneş enerjisinin uydu verileri yardımıyla fiziksel model kullanılarak belirlenmesi

TEZ4723Tez (Doktora) -- Çukurova Üniversitesi, Adana, 2003.Kaynakça (s. 98-102) var.vii, 179 s. ; 30 cm.

Estimation of daily global solar irradiation in Adana from METEOSAT satellite data bu using a physical model

Büyük bir alan üzerine gelen güneş enerjisinin coğrafik ve zamansal değişiminin bilinmesi mühendislik, tarım ve iklimle ilgili çalışmalar açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada düzeltilmiş ve kalibrasyonu yapılmış METEOSAT-6 uydusu aracılığıyla alınan görünür bölge C3D (0.4-1.lmm) verileri kullanılmıştır. Yeryüzüne gelen güneş enerjisini hesaplayabilmek için atmosferik durumu açıklayan açık gökyüzü ışınımı değerlerini ve bunlara bağlı bulutluluk indeksi değerleri ile ilişkili olan açık gökyüzü indeksi değerleri belirlenmiştir. Adana vilayetine ait günlük ortalama enerji değerleri fiziksel model kullanılarak tahmin edilmiştir. Bulunan değerler yer ölçümleri ile karşılaştırılmış ve hata oranları saptanmıştır.Knowing geographical and time related changes on the solar energy which covers large areas is important for engineering, agriculture and climate related studies. In this study, rectified and calibrated METEOSAT-6 satellite C3D (0.4-1.1mm) dala in the visible range has been used. In order to calculate the incident solar energy, clear sky radiation, cloud cover index and clear sky index values have been determined. Incident solar radiation has been estimated as daily means by using physical model over Adana. These estimated values have been correlated with the ground measurement values and the error between them has been calculated

Measuring Physical Activity in Children With Cochlear Implants Using Self-Reported PAQ-C Before and During the COVID-19 Pandemic

Physical inactivity is common during periods of self-isolation, but for children with special needs, there are crucial benefits to be gained from maintaining moderate to vigorous physical activity throughout the COVID-19 pandemic. This study aimed to compare the physical activity levels of children with cochlear implants and their typically developed peers before and during the COVID-19 pandemic. The sample included 135 children with cochlear implants and 105 typically developed peers. We compared the daily activity levels of the two groups, measured by a 10-item questionnaire and the triangulation method. Results of this study showed that the girls were less active than the boys. Most items had adequate variance, and their means were close to the center of the range of values. The PAQ-C scores for the children with cochlear implants were distributed across a wider range than the scores for the typically developed children. Children with cochlear implants were physically active during school hours but were less active outside school, spending 3 to 6 hours per day using digital media during the COVID-19 pandemic. Children with cochlear implants need to increase their physical activity in and out of school by increasing their level of independence and their ability to adapt to social life. Giving information about physical activity opportunities to parents of children with cochlear implants is an important issue. School presents an opportunity for children to engage in regular physical activity, which is beneficial for their health status

Estimation of land surface temperature using split-window algorithm from satellite images

Yer yüzey sıcaklığı (LST) dünyanın enerji döngüsünün önemli bir etmeni olduğu gibi bölgesel ve global ölçekler deki atmosfer-yüzey etkileşiminde rol alan anahtar bir parametredir. Bu çalışmada, atmosferik değişkenlere ve yer yayınırlığına bağlı Split-Window (SW) algoritması ve NOAA uydusu verileri kullanılarak Ankara bölgesinin yer yüzey sıcaklığı değerleri hesaplanmıştır. Bölgesel atmosferik veriler kullanılarak Valencia üniversitesi (UVM) adlı Split- Window modelinin katsayıları yeniden hesaplanmış ve çalışma bölgesi için 24 adet yeni algoritma üretilmiştir. UVM algoritmasının en önemli atmosferik parametresi olan Precipitable water (PW) değerleri Wyoming üniversitesi üst atmosfer veri bankasından alınmıştır. Çalışmada Ankara bölgesinin1990-2007 yıllarına ait PW değerleri kullanılmıştır. Oluşturulan yeni algoritma ile hesaplanan yer yüzey sıcaklığı değerleri Ankara meteoroloji istasyonunu değerleri ile karşılaştırılmış ve MBE (Mean Bias Error) 1.64 oK. RMSE (Root Mean Square Error) 2.81 0K olarak bulunmuştur. Bu sonuçlar genel olarak yer yüzey sıcaklığı hesaplamaları için makul değerlerdir.The Land surface temperature (LST) is a good indicator of the energy balance at the earth's surface and is a key parameters in the physics of atmosphere-surface processes on a regional as well as global scales. In this study, The National Oceanographic and Atmospheric Administration's (NOAA) satellite data were used to calculate LST using a Split-Window(SW) algorithm which belongs to the atmospheric variables and surface emissivity. Using regional atmospheric data we have recalculated Universty of Valencia (UVW) model Split-Window algorithm coefficients and have generated 24 new algorthms. Precipitable Water(PW) values of Ankara. which are the most important atmospheric parameter of UVM model. was estimated from the Wyoming University upper-air radiosonde database during the years of 1990-2007. As a result of this study. comparing the calculated LST values with Ankara meteorology station values. mean bias error was found 1.64 oK and RMS error was found as 2.81 oK. The results are genarally reasonable for land surface calculations

Uydu Verileri Kullanılarak İzmir Şehir Merkezinin Yer Yüzey Sıcaklığının Tahmini

Yer Yüzey Sıcaklığı (YYS), dünya yüzeyi ve atmosfer arasında enerji değişimini kontrol ettiği için önemli bir parametredir. Buna ek olarak; iklimsel değişim, sayısal hava tahmini, evrensel su döngüsü, kuraklık indeksi, don gibi çoğu çevresel niceliklerin modellemelerinin geliştirilmesinde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, YYS verilerini elde etmek için NOAA (Ulusal Okyanus ve Atmosfer Yönetimi)/AVHRR (Yüksek Çözünürlüklü Radyometre) verilerinin termal kanalları (kanal 4 ve 5) ve YYS algoritmaları (Price–1984, Becker ve Li–1990, Ulivieri vd.-1994) birlikte kullanılmıştır. İzmir şehri için yapılan istatistiksel çalışmaların sonunda Price–1984, Becker ve Li–1990, Ulivieri vd.-1994 algoritmalarının OKKH (Ortalama Kare Kök Hatası) değerleri sırasıyla 3,6150 °K; 2,2430 °K; 2,3905 °K bulunmuştur. Araştırma bulguları, İzmir şehri için Becker ve Li–1990, Ulivieri vd.-1994 algoritmalarının YYS tahmininde kullanılabileceğini ortaya koymaktadır

Precipitable water modelling using artificial neural network in Cukurova region

WOS: 000297520600012PubMed ID: 21374043Precipitable water (PW) is an important atmospheric variable for climate system calculation. Local monthly mean PW values were measured by daily radiosonde observations for the time period from 1990 to 2006. Artificial neural network (ANN) method was applied for modeling and prediction of mean precipitable water data in Cukurova region, south of Turkey. We applied Levenberg-Marquardt (LM) learning algorithm and logistic sigmoid transfer function in the network. In order to train our neural network we used data of Adana station, which are assumed to give a general idea about the precipitable water of Cukurova region. Thus, meteorological and geographical data (altitude, temperature, pressure, and humidity) were used in the input layer of the network for Cukurova region. Precipitable water was the output. Correlation coefficient (R-2) between the predicted and measured values for monthly mean daily sum with LM method values was found to be 94.00% (training), 91.84% (testing), respectively. The findings revealed that the ANN-based prediction technique for estimating PW values is as effective as meteorological radiosonde observations. In addition, the results suggest that ANN method values be used so as to predict the precipitable water

Normalize Edilmiş Bitki İndeksini Kullanarak Yağış Miktarının Hesaplanması

Bu çalışmada, NOAA (Ulusal Okyanus ve Atmosfer Yönetimi)-12, 14 ve 15 uydularının AVHRR (Çok Yüksek Çözünürlüklü Gelişmiş Radyometre) radyometresinin 1. ve 2. bantları (0.58-1.1 |im) kullanılarak Normalize Edilmiş Bitki İndeksi (NDVI) hesaplanmıştır. NDVI değerleri, yağış miktarı ile ilişkilendirilmiş ve yağış miktarı haritaları oluşturulmuştur. Çalışma zamanı olarak 2002 yılının Nisan ayı seçilmiş ve Adana, Samsun, Şanlıurfa, Van, İzmir, Balıkesir, Konya illerinin meteoroloji istasyonları NDVI- yağış miktarı ilişkisini oluşturmakta baz noktaları olarak alınmıştır. İlişkilendirmede elde edilen eşitlik yardımıyla Türkiye'nin Nisan ayı için aylık yağış miktarı haritası oluşturulmuştur. Haritalar üzerinde Afyonkarahisar, Ankara, Antalya, Artvin, Denizli, Eskişehir, Erzurum, İstanbul, Kars, Kayseri, Malatya, Rize, Sivas illeri kontrol noktaları alınarak, eşitliğin doğruluğu istatistiksel çalışmalarla sınanmıştır. Yağış miktarının, uydu ve meteoroloji istasyonları değerleriyle karşılaştırılması neticesinde, korelasyon katsayısının r= 0.895 ve Hataların Karelerinin Ortalamasının Karekökü (RMSE) 11.982 mm bulunmuştur. Anahtar kelimeler: Normalize Edilmiş Bitki İndeksi, Uydu, Yağış Miktarı, Korelasyon Katsayıs