1. Projenin Amacı
Bu proje, Bergama ilçesinde yetiştirilen zeytin, incir, mandalina, pamuk ve Trabzon hurması gibi önemli tarımsal ürünlerde iklim değişikliğinin erken olgunlaşma ve üretim miktarları üzerindeki etkilerini incelemeyi amaçlamaktadır.
Proje Sonuçları ve Genel Değerlendirme
Bu çalışmada iklim değişikliğinin tarımsal ürünler üzerindeki etkileri incelenmiş, veri analizi ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak üretim bazlı tahminler ve farklı senaryolar altında geleceğe yönelik öngörüler geliştirilmiştir.
2. Çalışma Süreci
Veri Toplama
Temizleme
Analiz
Korelasyon
Model
Senaryo
Sonuçlar
3. Yapılan Analizler
İklim Analizi
- Sıcaklık, yağış, nem ve güneşlenme verileri incelendi.
- İklim trendleri belirlendi.
Üretim Analizi
- Ürün bazlı üretim miktarları yıllara göre analiz edildi.
- Erken olgunlaşma süreleri incelendi.
Korelasyon
- İklim değişkenleri ile üretim miktarları arasındaki ilişkiler belirlendi.
- Etkili değişkenler seçildi.
Makine Öğrenmesi
- Random Forest Regressor modeli kullanıldı.
- Ürün bazlı tahmin modelleri oluşturuldu.
Senaryo
- Farklı sıcaklık, yağış ve nem senaryoları oluşturuldu.
- Üretim üzerindeki etkiler değerlendirildi.
Sonuçlar
- Tahmin performansları değerlendirildi.
- Stratejik öneriler geliştirildi.
- 2020-2024 yılları arasındaki veriler kullanılarak iklim değişkenlerinin tarımsal üretim üzerindeki etkileri ortaya konmuştur.
- Yağış miktarındaki azalma ve sıcaklıktaki artışın bazı ürünlerde erken olgunlaşmaya neden olduğu görülmüştür.
- Nem değişkeninin özellikle incir ve zeytin üretimini olumlu etkilediği belirlenmiştir.
- Random Forest modeli, üretim miktarlarını tahmin etmede yüksek doğruluk sağlamıştır.
4. Makine Öğrenmesi Sonuçları
R² Belirlilik Katsayısı0.831
MAE Ortalama Mutlak Hata296.966
Modelde ortalama sıcaklık en etkili değişken olarak öne çıkmıştır; nem ve yağış da üretim tahmininde önemli rol oynamıştır.
5. Senaryo Analizi Sonuçları
Yağış miktarındaki azalışın ve sıcaklıktaki artışın üretim miktarlarında düşüşe neden olacağı görülmektedir.
6. Projenin Katkıları
Etkiyi Anlama
İklim etkileri veri temelli olarak ortaya konmuştur.
Veri Tabanı
Meteorolojik ve üretim verileri birlikte incelenmiştir.
Modelleme
Üretim tahmini için model performansı değerlendirilmiştir.
Karar Desteği
Üreticilere planlama desteği sunulmuştur.
Senaryolar
Geleceğe dönük öngörüler oluşturulmuştur.
7. Gelecekte Yapılabilecek Çalışmalar
- Daha uzun yılları kapsayan veri setleri ile analizlerin genişletilmesi
- Toprak özellikleri ve sulama gibi ek faktörlerin modele dahil edilmesi
- Uydu görüntüleri ve uzaktan algılama verilerinin kullanılması
- Ürün çeşitliliğinin ve yeni tarım ürünlerinin dahil edilmesi
- Gerçek zamanlı veri entegrasyonu ile erken uyarı sistemlerinin kurulması
8. Genel Sonuç
Özellikle sıcaklık artışı ve yağış azalması bazı ürünlerde erken olgunlaşmaya ve üretimde düşüşe yol açmaktadır. Makine öğrenmesi modeli yüksek doğrulukla tahmin yaparak tarım sektörüne stratejik karar desteği sağlayabilecek önemli bir araç olarak öne çıkmaktadır.
9. Önemli Not
Tahminler mevcut veriler ve belirli varsayımlar ışığında oluşturulmuştur. İklim koşulları ve diğer dış etkenlerdeki değişiklikler sonuçları etkileyebilir. Modelin sürekli güncellenmesi daha isabetli tahminler sunacaktır.