Comparative Analysis of Different Interpolation Methods in Modeling Spatial Distribution of Monthly Precipitation

Yılmaz İÇAĞA; Emin TAŞ

doi:https://doi.org/10.21324/dacd.387061

Makale detayları

Comparative Analysis of Different Interpolation Methods in Modeling Spatial Distribution of Monthly Precipitation

Yazarlar:

Yılmaz İÇAĞA | Emin TAŞ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Journal of Natural Hazards and Environment 2018 Vol.4 Issue 2, pp.89-104

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2018

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000961069

DOI:

https://doi.org/10.21324/dacd.387061

Anahtar kelimeler:

Özet:

 


 For many water resources planning and management studies such as water budget and hydrological modeling, it is very important to estimate areal precipitation from point observation stations. There are many deterministic and geostatistical methods for determining the spatial distribution of precipitation. In this study, the most widely used methods, inverse distance weighting (IDW), Simple Kriging (SK) and Co-Kriging (CK) are applied. It is the main objective of the study that Geographic Information Systems (GIS) techniques are used to compare widely preferred interpolation methods and to model the spatial distribution of monthly precipitation values for prediction in ungauged areas in Akarcay Sinanpasa and Suhut sub-basins, Turkey. At the same time, the effects of number of stations, basin area, characteristics and secondary data usage such as elevation on model performance are investigated. The IDW, a deterministic method and the SK-CK, geostatistical methods are compared with each other by cross validation technique and the applicability of the interpolation techniques for the study areas is analyzed. According to the cross validation test results of IDW, SK and CK methods, the mean RMSE (root mean square error) values of Sinanpasa sub-basin are respectively 13,76 mm, 9,32 mm and 8,72 mm while these values are 9,43 mm, 7,82 mm and 7,90 mm for Suhut sub-basin. Then, uncertainty analysis by means of PSE (prediction standard error) is applied to SK-CK methods with clear advantages over the IDW method and with the close RMSE values. In consideration of the results of the uncertainty analysis, the SK method with the mean PSE values 10,30 mm and 8,54 mm has a little superiority to the CK method whose average PSE values are 11,03 mm and 9,02 mm for both Sinanpasa and Suhut sub-basins, respectively. When the findings are evaluated, it can be seen that all three methods can be used for the study areas. The determination of the spatial distribution of precipitation in this way is considered to be beneficial for many water resources engineering studies in areas of ungauged/sparsely gauged.




.

 



Su bütçesi ve hidrolojik modelleme gibi birçok su
kaynakları planlama ve yönetim çalışmaları için noktasal yağış gözlemlerinden
alansal yağışın tahmin edilmesi çok önemlidir. Yağışın konumsal dağılımının
belirlenmesi için deterministik ve jeoistatistik birçok yöntem bulunmaktadır.
Bu çalışmada en yaygın kullanılan uzaklığın tersi ile ağırlıklandırma (IDW), Simple
Kriging (SK) ve Co-Kriging (CK) yöntemleri uygulanmıştır. Akarçay Sinanpaşa ve
Şuhut alt havzalarında, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknikleri ile yaygın
olarak tercih edilen enterpolasyon yöntemlerinin karşılaştırılması ve aylık
yağış değerlerinin konumsal dağılımının ölçüm yapılmayan alanlarda tahmin
yapılması için modellenmesi çalışmanın ana amacını oluşturmaktadır. Aynı
zamanda istasyon sayısı, havza alanı, karakteristikleri ve yükseklik gibi
ikincil veri kullanımının model performansları üzerindeki etkileri
araştırılmıştır. Deterministik bir yöntem olan IDW ve jeoistatistik yöntemler olan
SK-CK yöntemlerinin çapraz doğrulama tekniği ile performansları test edilerek
karşılaştırılmış ve çalışma alanları için enterpolasyon tekniklerinin
kullanılabilirliği incelenmiştir. IDW, SK ve CK yöntemlerinin çapraz doğrulama
test sonuçlarına göre Sinanpaşa alt havzası için sırasıyla RMSE (karesel
ortalama hata) değerleri 13,76 mm, 9,32 mm ve 8,72 mm iken; Şuhut alt havzası
için 9,43 mm, 7,82 mm ve 7,90 mm'dir. IDW yöntemine kıyasla açık üstünlükleri
olan ve yakın RMSE değerlerine sahip SK-CK yöntemlerine, ek olarak PSE (tahmin
standart hatası) ile belirsizlik analizi uygulanmıştır. Belirsizlik analizi
sonuçlarına göre hem Sinanpaşa hem de Şuhut alt havzaları için SK yöntemi
sırasıyla 10,30 mm ve 8,54 mm PSE değerleriyle, 11,03 mm ve 9,02 mm PSE
değerlerine sahip CK yöntemine az da olsa üstünlük sağlamıştır. Elde edilen
bulgulara göre her üç yönteminde çalışma alanları için kullanılabilir olduğu görülmektedir.
Bu şekilde yağışın konumsal dağılımının belirlenmesinin ölçüm yapılmayan veya
kıt ölçüm yapılan alanlarda birçok su kaynakları mühendisliği çalışmaları için
faydalı olacağı düşünülmektedir.




.

Makale detayları

Comparative Analysis of Different Interpolation Methods in Modeling Spatial Distribution of Monthly Precipitation

Yazarlar:

Yılmaz İÇAĞA | Emin TAŞ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Journal of Natural Hazards and Environment 2018 Vol.4 Issue 2, pp.89-104

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2018

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000961069

DOI:

https://doi.org/10.21324/dacd.387061

Alansal Yağış

Konumsal Enterpolasyon

CBS

IDW

Kriging

Sayı

Makale detayları

Comparative Analysis of Different Interpolation Methods in Modeling Spatial Distribution of Monthly Precipitation

Yazarlar: Yılmaz İÇAĞA | Emin TAŞ

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Journal of Natural Hazards and Environment 2018 Vol.4 Issue 2, pp.89-104

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 5/2018

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000961069

DOI: https://doi.org/10.21324/dacd.387061

Alansal Yağış

Konumsal Enterpolasyon

CBS

IDW

Kriging

Sayı

Yazarlar:

Yılmaz İÇAĞA | Emin TAŞ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Journal of Natural Hazards and Environment 2018 Vol.4 Issue 2, pp.89-104

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2018

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000961069

DOI:

https://doi.org/10.21324/dacd.387061