5Zeytin, incir, mandalina, pamuk, Trabzon hurması
Makine Öğrenmesi ile Üretim Tahmini
2020-2024 yıllarına ait iklim ve üretim verileri kullanılarak Random Forest Regression modeli geliştirilmiş, ürün bazlı tahminler ve senaryo analizleri oluşturulmuştur.
1. Model Özeti
3Sıcaklık, yağış, nem
2020-20245 yıllık veri kullanıldı
RFRandom Forest Regressor
0.831R² model başarısı
296.966MAE hata değeri
Model, üretim miktarlarını yüksek doğrulukla tahmin edebilmektedir. R² değeri 1'e yaklaştıkça açıklayıcılık artar.
2. Kullanılan Değişkenler
- Yıllık ortalama sıcaklık değerleri
- Yıllık toplam yağış miktarı
- Yıllık ortalama nem değerleri
- Ürün türü ve ürün kodu
3. Model Performansı
Gerçek ve Tahmin Edilen Üretim Değerleri
Gerçek DeğerTahmin Değer
R²0.831
MAE296.966
4. Özellik Önem Düzeyi
Ürün türü üretim tahmininde en etkili faktördür. Nem, sıcaklık ve yağış sırasıyla modele katkı sağlamaktadır.
5. Mevcut Koşullarda Tahmin Sonuçları
☁Pamuk2.210.246
🌿Zeytin2.974.189
🟠Trabzon Hurması597.985
🍊Mandalina2.004.533
◈İncir496.161
Model, mevcut iklim koşullarına göre her ürün için tahmini üretim miktarlarını hesaplamıştır.
6. Senaryolar
| Senaryo | Açıklama | Sıcaklık | Yağış | Nem |
|---|---|---|---|---|
| Mevcut Durum | Mevcut iklim koşulları | 0 | %0 | %0 |
| Sıcaklık +1°C | Sıcaklık 1°C artış | +1°C | %0 | %0 |
| Sıcaklık +2°C | Sıcaklık 2°C artış | +2°C | %0 | %0 |
| Yağış +%10 | Yağış %10 artış | %0 | +%10 | %0 |
| Yağış +%20 | Yağış %20 artış | %0 | +%20 | %0 |
| Nem +%5 | Nem %5 artış | %0 | %0 | +%5 |
| Kötümser Senaryo | Sıcaklık +2°C, yağış -%20, nem -%5 | +2°C | -%20 | -%5 |
7. Farklı İklim Senaryolarına Göre Üretim
PamukZeytinTrabzon HurmasıMandalinaİncir
Grafik, farklı iklim senaryolarının ürünlerin tahmini üretim miktarları üzerindeki etkisini göstermektedir.
8. Senaryolara Göre Üretim Miktarları
| Ürün | Mevcut | Sıcaklık +1°C | Sıcaklık +2°C | Yağış +%10 | Nem +%5 | Kötümser |
|---|---|---|---|---|---|---|
| İncir | 496.161 | 497.511 | 498.971 | 472.607 | 499.706 | 476.452 |
| Mandalina | 2.004.533 | 2.004.533 | 2.004.533 | 1.856.981 | 2.007.627 | 1.862.164 |
| Pamuk | 2.210.246 | 2.210.246 | 2.210.246 | 2.098.749 | 2.277.685 | 2.190.733 |
| Trabzon Hurması | 597.985 | 597.985 | 597.985 | 529.658 | 615.452 | 593.965 |
| Zeytin | 2.974.189 | 2.974.189 | 2.974.189 | 2.819.803 | 2.974.666 | 2.823.207 |
9. Genel Değerlendirme
- Random Forest modeli, iklim değişkenleri ve ürün türünü kullanarak tarımsal üretim tahmininde yüksek performans göstermiştir.
- Ürün türü, modele en fazla katkı sağlayan değişkendir.
- Senaryo analizleri, iklim değişikliklerinin üretim miktarlarında önemli değişimlere yol açabileceğini göstermektedir.
- Bu sonuçlar, üreticilerin ve karar vericilerin iklim değişikliğine karşı daha dirençli stratejiler geliştirmesine katkı sağlayacaktır.