SU KÜTLESİ DEĞİŞİMİNİN UYDU GRAVİTE VERİLERİYLE ANALİZİ VE MODELLENMESİ
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, HARİTA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Özge Güneş
Danışman: Cüneyt Aydın
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Hidrosferde meydana gelen zamana bağlı toplam su bütçesi değişimleri, 2002'den beri GRACE ve 2018'den bu yana GRACE-FO uydu sistemleri tarafından gözlemlenmekte ve hidrojeodezi alanında ayrıntılı bir şekilde incelenmektedir. Bu değişimler, harmonik regresyon yaklaşımıyla doğrusal trend ve mevsimsel sinyalleri içeren fonksiyonel model ve sadece beyaz gürültünün olduğu stokastik modelle tanımlanmaktadır. Ancak, zamansal korelasyonlar renkli gürültüyü oluşturmakta ve ihmal edildiğinde, model parametrelerinin standart hataları küçük çıkmaktadır. Sonuç olarak, sinyal-gürültü oranı büyüdüğü için, parametrelerin, örneğin trendin, anlamlılığı değişmektedir. Bu kapsamda GSFC tarafından sağlanan aylık GRACE mascon çözümleri kullanılarak gürültü karakteri analizi yapılmıştır. Mascon çözümlerindeki spektral indeksin -1'e yakın olması kırpışma gürültüsünün baskın olduğunu göstermektedir. Gürültü karakteri, yoğun hidrolojik olayların yaşandığı bölgelerde Brownian spektruma yaklaşırken, daha az su bütçesi değişimi olan bölgelerde beyaz gürültü eğilimi göstermektedir. Bu gözlemler modellenmemiş hidrolojik olayların renkli gürültüye katkıda bulunduğunu işaret etmektedir. Gürültüyü modellemek için varyans bileşenlerinin kestirimi ve otoregresif süreçler kullanılmıştır. Türkiye'de ve nehir havzalarında yapılan analizler, bu bölgelerdeki gürültüyü tanımlamak için ARMA(1,1) modelinin en uygun model olduğunu göstermektedir. Renkli gürültü modellerinden doğrusal trendin standart hatası yaklaşık üç kat daha büyük elde edilmekte ve trendin anlamlılığını etkilemektedir. Meydana gelen hidrolojik değişimler, doğrusal trendden önemli ölçüde farklı uzun dönemli değişimlere de yol açmaktadır. Modellenmeyen bu değişimler, stokastik yapıya taşınarak gürültü karakterini de etkilemektedir. Bu nedenle doğru stokastik modelin kurulmasının yanı sıra fonksiyonel modelin de geliştirilmesi gerekmektedir. Doğrusal olmayan trendin modellenmesi için üçüncü, dördüncü ve beşinci dereceden polinomal fonksiyonlar ile tanımlanması önerilmiştir. Polinomal fonksiyonların sonuçlarının wavelet analizi sonuçlarıyla tutarlı olduğu görülmüştür. Ayrıca, yaklaşık 6 yıl süren ek periyodik sinyal için bir algoritma geliştirilmiş ve Fisher model testi ile periyodu belirlenmiştir. Sonuç olarak, zaman serilerinin trendin polinomal fonksiyonlarla tanımlandığı ve ek sinyalin diğer mevsimsel sinyallerle birlikte modele dahil edildiği geliştirilmiş fonksiyonel model ile ARMA(1,1) gürültü modelinin stokastik kısma karşılık geldiği modelin, zaman serisini en iyi şekilde temsil eden model olduğu gösterilmiştir.