SavedAdd your journal

Journals / Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi / 2014 / Cilt: 31 - Sayı: 2

Orta Karadeniz Bölgesinde sıcaklıkların modellenmesi için farklı enterpolasyon tekniklerinin karşılaştırılması

Comparison of Different Interpolation Techniques for Modelling Temperatures in Middle Black Sea Region

Mustafa GÜLER
Tekin KARA
Pages
62–72
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

All methods yielded unsatisfactory results for maximum temperatures, especially for summer months.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Objective of this study was to determine the best method for modelling and mapping monthly and annual temperatures (minimum, maximum, mean) of Middle Black Sea Region by geographical information systems (GIS).
📊
Key Findings & Data:Data from 72 different meteorological observation stations were used for modelling and mapping.
💡
Conclusion & Impact:All methods yielded unsatisfactory results for maximum temperatures, especially for summer months.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Objective of this study was to determine the best method for modelling and mapping monthly and annual temperatures (minimum, maximum, mean) of Middle Black Sea Region by geographical information systems (GIS). Data from 72 different meteorological observation stations were used for modelling and mapping. Inverse Distance Weighting (IDW), Thin-plate Smoothing Spline (TPS), Simple Kriging (SK), Cokriging (CK) and Multiple Linear Regression (MLR) methods were used to analyze spatial distribution of temperature data. Correlation coefficients among the estimated and measured monthly mean temperatures varied between 0.80 and 0.95. Correlation coefficients for all months were found to be significant (P < 0.01). In general, MLR yielded the best results for monthly mean temperatures. While TPS was identified as the best method for monthly minimum temperatures for most of the months, MLR, IDW, and CK methods yielded best results for other months. All methods yielded unsatisfactory results for maximum temperatures, especially for summer months.

Özet

Coğrafi Bilgi sistemleri (CBS) kullanılarak modellenmesi ve haritalanmasıdır. Modelleme ve haritalama çalışmaları için 72 meteoroloji gözlem istasyonundan elde edilen değerler kullanılmıştır. Sıcaklık verilerinin konumsal dağılımlarının analiz edilmesi için; Inverse Distance Weighting (IDW), Thin-plate Smoothing Spline (TPS), Simple Kriging (SK), Cokriging (CK) and Multiple Linear Regression (MLR) yöntemleri kullanılmıştır. Aylık ortalama sıcaklıklar açısından tahmin edilen ve ölçülen değerler arasındaki korelasyon katsayıları 0.80 ile 0.95 arasında değişmiştir. Tüm aylar için korelasyon katsayıları P < 0.01 düzeyinde önemli bulunmuştur. Aylık en düşük sıcaklık değerleri için bazı aylar dışında TPS yönteminin en uygun yöntem olduğu, diğer aylarda ise MLR, IDW ve CK yöntemlerin en uygun yöntemler olduğu tespit edilmiştir. En yüksek sıcaklık değerleri için ise ele alınan yöntemlerin tamamı özellikle yaz aylarında yetersiz sonuçlar vermiştir.

🔖

Cite This Article

GÜLER, M., KARA, T. (2014). Orta Karadeniz Bölgesinde sıcaklıkların modellenmesi için farklı enterpolasyon tekniklerinin karşılaştırılması. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, Cilt: 31 - Sayı: 2, 62–72. https://ajindex.com/articles/210869

References (11)

  1. Agnew MD and Palutikof JP (2000). GIS-based construction of baseline climatologies for the Mediterranean using terrain variables. Climate Research 14: 115-127.
  2. Alsamamra H, Ruiz-Ariaz JA, Pozo-Vazquez D and Tovar-Pescadur J (2009). A comparative study of ordinary and residual kriging techniques for mapping global solar radiation over southern Spain. Agriculture and Forest Meteorology 149:1343-1357.
  3. Antonic O, Krizan J, Marki A and Bukovec D (2001). Spatio-temporal variables over large region of complex terrain using neural networks. Ecological Modelling 138: 255-263.
  4. Ashiq MW, Zhao C, Ni J and Akhtar M (2010). GIS-based high-resolution spatial interpolation of precipitation in mountain-plain areas of Upper Pakistan for regional climate change impact studies. Theoretical and Applied Climatology 99 (3-4): 239-253.
  5. Benavides R, Montes F, Rubio A and Osoro K (2007). Geostatistical modelling of air temperature in a mountainous Agricultural and Forest Meteorology 146: 173- 188. Burrough PA and McDonnell RA (1998). Principles of Geographical Information Systems. New York: Oxford University Press.
  6. Collins FC and Bolstad PV (1996). A comparison of spatial interpolation techniques in temperature estimation. In: Proceedings of the Third International Integrating GIS and Environmental Modeling, Santa Fe, New Mexico, January 21-25, 1996.
  7. Santa Barbara, California: National Center for Geographic Information Analysis (NCGIA), CD-ROM. Daly C, Neilson RP and Phillips D (1994). A Statistical- Topographical Climatological Precipitation over Mountainous Terrain. Journal of Applied Meteorology 33 (2): 140-158. for Mapping Demircan M, Alan İ and Şensoy S (2011). Coğrafi bilgi sistemleri kullanarak sıcaklık haritalarının çözünürlüğünün artırılması. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı. 18-22 Nisan 2011,
  8. Ankara.
  9. Diodato N, Ceccarelli M (2005). Interpolation processes using multivariate geostatistics for mapping of climatological precipitation mean in the Sannio Mountains (Southern Italy). Earth Surface Processes and Landforms 30: 259-268.
  10. Doğan HM, Kılıç OM, and Yılmaz DS (2013). Preparing and Analyzing the Thematic Map Layers of Great Soil Groups, Erosion Classes and Land Capability Classes of Tokat Province by GIS. Journal Gaziosmanpasa University 30(2): 18-29.
  11. Doğru A, Okçu D, Özener H and Solum Ş (2013). Coğrafi Agricultural Faculty of bilgi sistemleri ile iklim karakteri üzerine çalışmalar, TMMOB Coğrafi Bilgi Sistemleri