Yapay zekâ yöntemlerinin yağış haritaları için mekânsal tahmin başarılarının incelenmesi

Mekânsal tahminlerin doğruluğu, doğru analizler gerçekleştirmek için önemlidir. Bu çalışmada yağışların mekânsal dağılımlarının tahmini için yapay zekâ yöntemlerinin mekânsal tahmin performansı incelenmiştir. Örnek uygulamalar ile Türkiye'nin İç Anadolu Bölgesi'nde yer alan 193 meteoroloji istasyonuna ait 2016 yılı aylık ortalama yağış büyükleri kullanılarak, yağışların mekânsal tahminleri için Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network, ANN) ve Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS) yöntemleri kullanılmıştır. Çalışma kapsamında jeoistatistik analiz tahminleri ile sezgisel algoritmaları bir arada kullanan Bölgeselleşmiş Değişkenlerin Jeoistatistiksel ve Sezgisel Mekânsal Tahmini yöntemi (Geostatistical and Heuristic Spatial Prediction of Regionalized Variables, Geo-HUSREV) yöntemi geliştirilmiştir. Tahmin performanslarını değerlendirmek için uygulamalarda kullanılmayan test noktalarının karesel ortalama hata değerleri (KOH) ve farklı özelliklere sahip 11 karakteristik test noktasında görülen tahmin hataları incelenmiştir. Yağışlar ile ilişkili 17 ikincil değişken tahminlerde girdi olarak kullanılmıştır. 1, 2, 3, 4 ve 5 girdi bir arada kullanılacak şekilde tüm girdi kombinasyonları çok sayıda uygulama yapılarak tahminler için kullanılmıştır. ANN ve ANFIS uygulamalarında yöntemlerin farklı parametreleri incelenerek tahminlere etkisi değerlendirilmiştir. ANN ve ANFIS uygulamalarından seçilen en iyi uygulamalar, aynı girdi değişkenler kullanılarak, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Genetik Algoritma (GA) yöntemleri ile yeniden eğitilen ANN-PSO, ANN-GA, ANFIS-PSO, ANFIS-GA ve kriging, CoKriging (COK), Regresyon Kriging (RK), Geo-HUSREV yöntemleri ile uygulanmıştır. Bulgular karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak çalışmada bölge için en uygun tahminler ANN yöntemi ile elde edilmiştir. ANN yönteminden sonra sırasıyla ANFIS ve Geo-HUSREV yöntemi, kriging, COK ve RK yöntemine göre daha iyi tahmin performansı sağlamıştır. Özellikle maksimum yağışın tahmin edilmeye çalışıldığı ekstrapolasyon test noktasında yapay zekâ yöntemleri oldukça başarılı olmuştur. En uygun tahmin değerlerine sahip uygulamalarda çoğunlukla nem, basınç, denize uzaklık, sıcaklık ve akarsulara uzaklık değişkenleri kullanılmıştır. 16 farklı tahmin haritası üretilmiştir ve haritaların dokularında önemli farklılıklar görülmüştür. Çalışma kapsamında, mekânsal tahminler için yapay zekâ yöntemlerinin başarılı bir şekilde uygulanabileceği ve jeoistatistik analiz çalışmalarının yanında bu yöntemlerin de bulgularının incelenmesinin önemli olduğu sonucuna varılmıştır.