Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 7
Karadeniz Bölgesi İstasyonlarının K-Ortalamalar, Bulanık C-Ortalamalar ve Siluet İndeks Analizi Yöntemleri Kullanılarak Kümelenmesi
2023
Dergi:  
Resilience
Yazar:  
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 Meteoroloji Genel Müdürlüğüne ait Karadeniz Bölgesinde yer alan 31 istasyonun 1982-2020 periyoduna ait yıllık sıcaklık kayıtları değerlendirilmiştir. Bulanık C-Ortalamalar ve K-Ortalamalar yöntemleri kullanılarak kümeleme analiz çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda optimum küme sayısı Siluet indeks analizi ile tespit edilmiştir. Sıcaklık gözlemler için en uygun sınıflandırma, küme sayısı 5 seçilerek K-Ortalamalar yöntemi ile elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Clustering Of Black Sea Region Stations Using K-means, Fuzzy C-means and Silhouette Index Analysis Methods
2023
Dergi:  
Resilience
Yazar:  
Özet:

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. Within the scope of the study, annual temperature records of 31 stations in the Black Sea Region belonging to the Turkish State Meteorological Service for the period 1982-2020 were evaluated. 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 temperature observations was obtained by the K-Means method by choosing the number of clusters as 5.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler






Resilience

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 142
Atıf : 557
2023 Impact/Etki : 0.324
Resilience