Predictability of Fog Visibility with Artificial Neural Network for Esenboga Airport

Authors : Kahraman OĞUZ, Muhammet Ali PEKİN

Pages : 542-551

Doi:10.31590/ejosat.452598

View : 30 | Download : 19

Publication Date : 2019-03-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Sis olayı, görüş mesafesini düşürerek hava, kara ve deniz ulaşımını olumsuz etkilemekte, dolayısıyla ekonomik kayıplara sebep olmaktadır. Ayrıca, yapılaşmanın planlanmasında da önemli bir yere sahiptir. Bu sebeple, sis olayı sebebiyle düşen görüş mesafesinin tahmini büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, yapay sinir ağları kullanılarak Esenboğa Havaalanı için görüş mesafesi tahmini yapılmış ve tutarlılığı incelenmiştir. 2013-2015 yıllarına ait ve sis üzerinde en çok etkisi olan sıcaklık, çiğ noktası sıcaklığı, basınç, rüzgar hızı ve nispi nem parametreleri yapay sinir ağları ile eğitime tabi tutulmak amacıyla kullanılmıştır. Bu yıllar içerisinde Esenboğa Havaalanı'nda en sisi aylar olan Kasım, Aralık, Ocak, Şubat ayları seçilmiştir. Sonrasında, yıl içerisinde sisli günlere bakılmaksızın 2016-2017 tüm verileri ise elde edilen sonuçların tutarlılığının incelenmesi amacıyla kullanılmıştır. Sonuçta, yöntemin tutarlılığına yönelik olarak 2013-2015 yıllarından teste ayrılan kısım için R=0.80, 2016 yılı tüm verileri için R=0.41 ve RMSE=2652m; 2017 yılı  tüm verileri  için R=0.53 ve RMSE=2464m olarak bulunmuştur.  Modele girdi olarak verilen kısımdan teste ayrılan kısım (%5) için hata oranı (R=0.80) kabul edilebilir seviyede bulunmuştur. Ancak, sis ve pus durumuna bakılmaksızın tüm verilerin teste tabi tutulduğu 2016 ve 2017 yılları için tutarlılıklar beklenenin altında bulunmuştur.
Keywords : Yapay sinir ağı, levenberg marquardt yöntemi, sis tahmini, esenboğa havaalanı