Using Chaos Theory to Determine Average Prediction Times of Different Meteorological Variables: A Case Study in Sivas

Authors : Evren ÖZGÜR, Mustafa Utku YILMAZ

Pages : 101-106

Doi:10.7240/jeps.999248

View : 10 | Download : 6

Publication Date : 2022-03-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Atmosferdeki süreçler çok sayıda bağımsız değişkene bağlı oldukları için doğrusal olmayan yaklaşımlarla tanımlanabilir. Başlangıç koşullarındaki küçük bir değişiklik bile, öngörülemeyen sonuçlara neden olabilir. Bu nedenle, uzun vadeli öngörü elde etmek mümkün değildir. Buna genellikle “başlangıç koşullarına hassas bağımlılık” denir. Bu çalışmada, doğrusal olmayan yaklaşım kullanılarak farklı meteorolojik değişkenler için ortalama öngörü süreleri belirlenmiştir. Çalışmada Sivas ilinde 2006-2010 dönemine ait günlük bağıl nem, hava sıcaklığı ve rüzgar hızı verileri kullanılmıştır. Yöntemi uygulamak için ilk adım, faz uzayının yeniden oluşturulmasıdır. Faz uzayının zaman gecikmesi ve embedding insert ignore into journalissuearticles values(gömme); boyutu olmak üzere iki gömme parametresi vardır. Zaman gecikmesinin optimum değerini belirlenmek için Karşılıklı Bilgi Fonksiyonu insert ignore into journalissuearticles values(MIF); kullanılabilir. MIF, bir zaman serisinde doğrusal ve doğrusal olmayan bağımlılıkları hesaba katar. Faz uzayını tanımlamak için, bir sistemin dinamiklerini tanımlayan durum değişkenlerinin sayısı olan gömme boyutu doğru bir şekilde tanımlanmalıdır. Bu boyutu tanımlayan algoritmaya Yanlış En Yakın Komşular insert ignore into journalissuearticles values(FNN); denir. Çalışmada maksimum Lyapunov üstelleri kullanılarak meteorolojik değişkenlerin ortalama öngörü süreleri hesaplanmıştır. Bağıl nem, sıcaklık ve rüzgar hızı için ortalama öngörü süreleri sırasıyla 6.2, 5.8 ve 2.5 gün olarak belirlenmiştir. Ayrıca ölçüm hassasiyetinin, öngörü süresini arttırdığı tespit edilmiştir. Bağıl nem için ortalama öngörü süresi, ölçüm hassasiyetinin 10 kat artmasıyla, %50 artışa sahip olabilmektedir.
Keywords : Kaos, Lyapunov üsteli, Meteoroloji, Faz uzayı, Öngörü