AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe most suitable classification for the wind speed series was obtained by the K-Means method by choosing the number of clusters as 5.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In recent years, there has been a noticeable increase in the number of disasters caused by the effects of global climate change. In this context, various studies are carried out in our country and in the world in order to reduce the effects of climate change. The classification of regions affected by climate change into similar classes in terms of climate parameters is important in terms of applying similar methods in studies to be carried out in these regions. Thus, a correct strategy will be determined in the studies to be carried out in order to reduce the effects of climate change. Observation records evaluated within the scope of the study, annual average wind speed observations from 31 stations in the Black Sea Region belonging to the General Directorate of Meteorology, covering the period between 1982 and 2020, were used. Cluster analysis was carried out using the Fuzzy C-Means and K-Means methods. As a result of the study, the optimum number of clusters was determined by Silhouette index analysis. The most suitable classification for the wind speed series was obtained by the K-Means method by choosing the number of clusters as 5.
Özet
Son yıllarda küresel iklim değişikliği etkilerinden kaynaklanan afet sayılarında hissedilebilir bir artış görülmektedir. Bu kapsamda iklim değişikliği etkilerini azaltmak amacıyla ülkemizde ve dünyada çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. İklim değişikliğinden etkilenen bölgelerin iklim parametreleri bakımından benzer sınıflara ayrılması bu bölgelerde yapılacak olan çalışmalarda benzer yöntemlerin uygulanması açısından önemlidir. Böylece iklim değişikliğinin etkilerini azaltmak amacıyla yapılacak olan çalışmalarda doğru bir stratejinin belirlenmesi sağlanacaktır. Çalışma kapsamında değerlendirilen gözlem kayıtları Meteoroloji Genel Müdürlüğüne ait Karadeniz Bölgesinde yer alan 31 istasyondan periyodu 1982-2020 yılları arasını kapsayacak şekilde yıllık ortalama rüzgâr hızı gözlemleri kullanılmıştır. Bulanık C-Ortalamalar ve K-Ortalamalar yöntemleri kullanılarak kümeleme analiz çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda optimum küme sayısı Siluet indeks analizi ile tespit edilmiştir. Rüzgâr hızı serileri için en uygun sınıflandırma, küme sayısı 5 seçilerek K-Ortalamalar yöntemi ile elde edilmiştir.