Yağışın mekânsal dağılışında deterministik ve stokastik yöntemler: Mauritius örneği, Doğu Afrika

Yagis, mekânsal ve zamansal olcekte buyuk degiskenlik gosteren en onemli iklim parametrelerinden biridir. Yagisin dogru bir bicimde modellenmesi, hidrolojik calismalar, kuraklik ve sel gibi olaylarin tahmin edilmesi, yerustu ve yeralti su kaynaklari miktarinin tahmini, su kaynaklarinin kirlenmesi ile iliskili pek cok arastirmanin en onemli bolumunu olusturur. Bu sebeple, yagisin modellenmesinde cok sayida enterpolasyon yontemleri uygulanmakta ve birbirleriyle karsilastirilarak dogru modeller olusturulmaktadir. Bu calismada, 1981–2010 donemine ait 53 meteoroloji istasyonunun verileri kullanilarak Dogu Afrika’nin Mauritius ada ulkesinin yillik ortalama toplam yagis dagilis modeli deterministik yontemlerden, Thiessen Polygon (TP) ve Inverse Distance Method (IDW) ile stokastik yontemlerden Ordinary Kriging (OK) kullanilarak gerceklestirilmistir. Yagis modellerinin dogrulugu Capraz Gecerlilik (Cross-Validation) yontemiyle test edilmis ve modellerin karsilastirilmasinda Ortalama Hata (Mean Error, ME), Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error, MAE), Kok Ortalama Kare Hata (Root Mean Square Error, RMSE), Belirleyicilik Katsayisi (Detemination Coefficient, R2)’ndan yararlanilmistir. Stokastik bir yontem olan Ordinary Kriging (OK) -17,66 ME, 527,21 MAE, 329,53 mm RMSE ve 0.88 R2degerleri ile en yuksek performans sonucunu vermistir. Buna karsin deterministik yontemlerinden biri olan Thiessen Polygon (TP) -78,83 ME, 453,92 MAE, 621,58 mm RMSE ve 0,60 R2degerleriyle en dusuk performans degerini gostermistir. Buna gore, stokastik yontem sonucu olusturulan yagis modelinin, deterministik yontemler kullanilarak olusturulan yagis modellerine kiyasla dogru bir yagis modeli olusturdugu sonucuna ulasilmistir