Comparison of various spatial interpolation methods for precipitation in Turkey<p>Türkiye’de yağışın farklı mekânsal enterpolasyon yöntemleriyle karşılaştırılması

Abstract

Precipitation has a structure varying at spatial and temporal scale. Understanding this variation of precipitation has a significant role in the applications of hydrology, climatology, agriculture, ecology and other environmental sciences. It is difficult to make a correct forecast for precipitation and to reveal its spatial distribution in areas in which topography varies in a short distance and there is the insufficient number of stations. In recent years, geostatistical methods are commonly used in solving this problem. Geostatistical methods are preferred in studies, especially on modeling precipitation. Suggesting spatial distribution of precipitation with auxiliary variables explaining precipitation provides correct precipitation forecasts. The aim of this study is to create precipitation forecasting models with the help of precipitation in Turkey where topographic conditions change in a short distance and auxiliary variables such as coastal proximity, elevation, aspect and slope affecting precipitation and to select the correct precipitation forecasting model. The annual mean total precipitation values of 276 meteorological stations for the period of 1970–2014 were used for this purpose. The Kriging (Ordinary Kriging), Co-Kriging (Ordinary Co-Kriging) and Kriging with External Drift techniques were used in modeling precipitation.

The Coefficient of Determination (R²), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) and Mean Error (ME) performance measurement values were calculated by evaluating the results with Cross Validation. The precipitation model acquired from the Co-Kriging technique in which elevation was used as the auxiliary variable gave the performance results of R² value as 0.64, RMSE (mm) value as 297.8, ME value as 247.8 and MAE value as 253.9. The precipitation model acquired from the Kriging with External Drift technique in which the coastal proximity was used as the auxiliary variable gave the results of R² value as 0.64, RMSE (mm) value as 162.3, ME value as -0.246 and MAE value as 107.8. Although it has similarities with R² values of the Co-Kriging technique, there is a difference in other performance measurements. The error estimation chart of the results of the Kriging with External Drift analysis in which auxiliary variables of coastal proximity and elevation were used together indicated lower values than the other analyses in terms of high and low estimation values in the study. Furthermore, when the performance results were evaluated with the precipitation estimation model created with the auxiliary variable of coastal proximity, small differences were observed as 0.01 in R² and 3.9 in RMSE (mm) value. In accordance with these results, the Kriging with External Drift analysis in which the auxiliary variables of coastal proximity and elevation were used together is the most correct precipitation model created for the annual mean total precipitation estimation model in Turkey.

Özet

Yağış, mekânsal ve zamansal ölçekte değişkenlik gösteren bir yapıya sahiptir. Yağışın bu değişkenliğini anlamak hidroloji, klimatoloji, ziraat, ekoloji ve diğer çevre bilimleri uygulamalarında önemli bir yer tutmaktadır. Topografyanın kısa mesafede değişim gösterdiği, istasyon sayısının yetersiz olduğu alanlarda yağışın doğru tahminini yapabilmek ve mekânsal dağılımını ortaya koymak zordur. Bu problem gidermede son yıllarda jeoistatistik yöntemler yaygın olarak kullanılmaktadır. Jeoistatistik yöntemler özellikle yağış modellemesini konu alan çalışmalarda tercih edilmektedir. Yağışı açıklayan yardımcı değişkenlerle birlikte yağışın mekânsal dağılımının ortaya konulması, doğru yağış tahminleri oluşturulmasını sağlamaktadır. Bu çalışmanın amacı, topografik koşulların kısa mesafede değiştiği Türkiye’de, yağış ve yağışı etkileyen kıyıya uzaklık, yükseklik, bakı ve eğim gibi yardımcı değişkenler yardımıyla yağış tahmin modelleri oluşturulması ve en doğru yağış tahmin modelinin seçilmesidir. Bu amaçla 276 meteoroloji istasyonunun 1970–2014 dönemine ait yıllık ortalama toplam yağış değerleri kullanılmıştır. Yağışın modellenmesinde Kriging (Ordinary Kriging), Co-Kriging (Ordinary Co-Kriging) ve Kriging with External Drift tekniklerinden faydalanılmıştır.

Sonuçlar Çapraz Geçerlilik (Cross Validation) ile ölçülerek, Belirleyicilik Katsayısı (R²), Kök Ortalama Kare Hata (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve Ortalama Hata (ME) performans ölçüm değerleri ile hesap edilmiştir. Yüksekliğin yardımcı değişken olarak kullanıldığı Co-Kriging tekniğinden elde edilen yağış modeli, R² değeri 0.64, RMSE (mm) değeri, 297.8, ME değeri 247.8 ve MAE değeri, 253.9 performans sonuçları vermiştir. Kıyıya uzaklığın yardımcı değişken olarak kullanıldığı, Kriging with External Drift tekniğinden elde edilen yağış modeli R² değeri 0.64, RMSE (mm) değeri, 162.3, ME değeri -0.246 ve MAE değeri 107.8 sonuçları vermiştir. Co-Kriging tekniğine ait R² değerleri ile benzerlik göstermesine rağmen, diğer performans ölçümlerinde fark bulunmaktadır. Çalışmada, kıyıya uzaklık ve yükseklik yardımcı değişkeninin birlikte kullanıldığı Kriging with External Drift analizi sonucuna ait hata tahmin haritası yüksek ve düşük tahmin değerleri açısından diğer analizlere göre daha düşük değerler göstermiştir. Ayrıca performans sonuçları kıyıya uzaklık yardımcı değişkeni kullanılarak oluşturulmuş yağış tahmin modeliyle birlikte değerlendirildiğinde, R² değerinde 0.01’lik, RMSE (mm) değerinde 3.9’luk küçük bir fark olduğu izlenmiştir. Bu sonuçlar doğrultusunda, kıyıya uzaklık ve yükseklik yardımcı değişkenlerinin birlikte kullanıldığı Kriging with External Drift, Türkiye’de yıllık ortalama toplam yağış tahmin modeli için oluşturulmuş en doğru yağış modelidir.