Akademik Veri Yönetim Sistemi
Science Uzbekistan INTERNATIONAL CONGRESS ON MODERN SCIENCES-IV, Ankara, Türkiye, 7 - 10 Nisan 2025, ss.794-800, (Tam Metin Bildiri)
Kuraklık günümüzde sıklıkla karşılaşılan ve diğer doğal felaketler ile kıyaslandığında kalıcı hasarları
ya da zararları en fazla olan doğal felaketlerden birisidir. Günümüzde birçok kişi kuraklıktan muzdarip
olabilmektedir. Yerel yönetimler ve karar verici kişi ya da kurumlar kuraklık etkin mücadelelerini
sürdürmektedir. Kuraklık indeksleri kuraklıkları tespit ve takip etmek için günümüzde yaygınlıkla
kullanılmaktadır. Standardised Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) bu kuraklık
indekslerinden birisidir. Kuraklıkların tespit ve takip edilmesi kadar, ileriye yönelik tahminleri için de
birçok yöntemden araştırmacılar faydalanmaktadır. Makine öğrenme yöntemleri de bu yöntemler
arasındandır. Bu çalışmada kuraklıkların belirlenmesi için SPEI, kuraklıkların ileriye yönelik tahmin
edilmesinde de Multi-layer perception (MLP) kullanılmıştır. Bu çalışmada model girdi verisi için 4
farklı model kurulmuş ve bu modellerin kendi arasında kıyaslanması için correlation coefficient (R),
root mean square error (RMSE), ve Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) performans metrikleri
kullanılmıştır. Çalışma alanı olarak, Norveç bölgesinde yer alan Bodo seçilmiştir. Bu bölge genellikle
buzullarla kaplandığı için, dünya üzerindeki birçok bölgenin aksine burada kuraklıkların görülmesi
bölgede yaşayanların hayat standardını artırabilmektedir. Analizlerden sonra, bu çalışmada elde edilen
analiz sonuçlarına göre, MLPM01 modeli R=0.9408, NSE=0.8801 ve RMSE=0.2882 performans
metrikleri ile diğer modellerden daha etkili sonuç vermiştir.