Statistic and Probabilistic Variations and Rainfall Predictions of TRNC

Abstract

This thesis deals with the monthly rainfall of six meteorological regions and TRNC (North Cyprus) as a whole for the hydrologic years from September 1975 to August 2014 period. In order to study these gathered monthly data statistically, other than the minimum required sample sizes for each region, the quality check tests (homogeneity, consistency, normality, independency, stationarity and trend) were as well carried out based on different parametric and/or non-parametric tests. To determine the most representative probability distribution models among the two widely used Normal and Log-Normal distributions for each region were use, since the gathered raınfall was based on monthly averages. In order to predict 5 years ahead of the yearly rainfall of each meteorological region and TRNC, three different time series models (Markov, Auto-regressive (AR) and Holt-Winter Multiplicative) were used. For this reason, the rainfall of hydrologic years from 1975-76 to 2003-04 were used for training and from 2004-05 to 2013-14 were used for forecasting (testing) the trained data. The best representative time-series model for each region was selected based on the standardized averages of four statistical error checking measures (MAPE, MAD, MSE and RMSE). The selected model for each region was then used to predict (estimate) the rainfall for five successive hydrologic years ahead from 2014-15 to 2018-19. To investigate the wetness or dryness characteristics of each regions and TRNC (North Cyprus), the hydrologic yearly averaged and the common monthly (from September to May) rainfall data sets were studied separately. Interestingly for all the months of all the regions, the dryness was controlling. Key words: rainfall, forecasted data, time series models, TRNC, wet or dry spells.

ÖZ: Bu tez, KKTC toplamı ile altı meteorolojik bölgenin Hidrolojık yıl Eylül 1975 ile Ağustos 2014 dönemini kapsayan aylık yağış donelerini kapsamaktadır. Elde edilmiş bu verilerle statistiksel çalışılabilinmesi için, her bölge için ihtiyaç duyulan en az örnek sayı miktarının belirlenmesi yanında done kalite testleri (homojenite, konsistensi, normalite, staşinarite, independensi ve trend) parametrik ve/veya parametrik olmayan farklı testler kullanılarak uygulanmıştır. Her bölgeyi ifade edebilen en iyi olasılık fonksiyon dağılımı mevcut örneklemeler aylık ortalamalardan oluştuğunda, literatürde en çok kullanılan Normal ve Log-Normal dağılımları arasından belirlenmiştir. İleriye dönük veri değerleri belirlenebilmesi için, her meteorolojik bölge ve KKTC için üç değişik zaman seri modeli (Markov, Auto-regressive (AR) ve Holt-Winter Multiplikatif) kullanılmıştır. Bu amaç için hidrolojik yıla göre düzenlenmiş yağış değerlerinin 1975-76 ile 2003-04 yılları aralığındakiler alıştırma ve 2004-05 ile 2013-14 yılları aralığındakiler deneme için kullanılmıştır. Stardartize edilmiş dört statistiksel hata testi (MAPE, MAD, MSE ve RMSE) kullanılarak her bölge için en uygun zaman serisi modeli seçilmiştir. Her meteorolojik bölge için seçilen bu en uygun model kullanılarak gelecek peşpeşe beş yıldaki (2014-15 ile 2018-19 arası) olası ortalama yağış değerleri türetilmiştir. Her bölge ve KKTC için nemlilik veya kuruluk dönemleri ortalama yıllık ve benzer aylar (Eylül’den Mayıs’a kadar) ayrıca ayrı ayrı çalışılmıştır. Her ay ve tüm bölgelerin kuru aralığın etkisinde olduğu ilginç bir bulgu olarak saptanmıştır. Anahtar kelimeler: yağış, ileriye dönük veri, zaman serisi modelleri, KKTC, nemli veya kuru aralık