prikaz prve stranice dokumenta Forecasting Height of High-Frequency Sea Level Oscillations in Bakar Bay Using Deep Learning
  Preuzmi
PDF 18.28 MB
diplomski rad
Forecasting Height of High-Frequency Sea Level Oscillations in Bakar Bay Using Deep Learning
Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2024. urn:nbn:hr:166:541101
Metličić, Nikola
Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Odjel za fiziku

Institucijski repozitorij: repozitorij.pmfst.unist.hr

Citirajte ovaj rad

Metličić, N. (2024). Forecasting Height of High-Frequency Sea Level Oscillations in Bakar Bay Using Deep Learning (Diplomski rad). Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:541101

Metličić, Nikola. "Forecasting Height of High-Frequency Sea Level Oscillations in Bakar Bay Using Deep Learning." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:541101

Metličić, Nikola. "Forecasting Height of High-Frequency Sea Level Oscillations in Bakar Bay Using Deep Learning." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:541101

Metličić, N. (2024). 'Forecasting Height of High-Frequency Sea Level Oscillations in Bakar Bay Using Deep Learning', Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 30.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:541101

Metličić N. Forecasting Height of High-Frequency Sea Level Oscillations in Bakar Bay Using Deep Learning [Diplomski rad]. Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2024 [pristupljeno 30.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:541101

N. Metličić, "Forecasting Height of High-Frequency Sea Level Oscillations in Bakar Bay Using Deep Learning", Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Split, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:541101

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:541101
Podaci o radu
NaslovForecasting Height of High-Frequency Sea Level Oscillations in Bakar Bay Using Deep Learning
Naslov (hrvatski)Prognoziranje visine visoko-frekventnih oscilacija razine mora u Bakarskom zaljevu primjenom dubokog učenja
AutorNikola Metličić
MentorJadranka Šepić (mentor)
MentorMatjaž Ličer (komentor)
Član povjerenstvaJadranka Šepić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMatjaž Ličer (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Ruić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Odjel za fiziku)
Split
Datum i država obrane2024-09-06, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Fizika
Sažetak
Significant sea level oscillations can pose severe threats to coastal ecosystems and communities. The high-frequency component of these oscillations, occurring over minutes to hours and driven by atmospheric forces, contributes notably to extreme sea levels. This thesis explores the use of deep learning for forecasting the heights of high-frequency (T < 1 h) sea level oscillations in Bakar Bay. Utilizing tide gauge records and ERA5 reanalysis data, a convolutional neural network was developed to forecast the daily maxima of these oscillations up to 72 hours in advance. The model demonstrated high accuracy for non-extreme events but showed decreased performance for extreme events, particularly with longer forecast lead times. Forecasting extreme events accurately remains a challenge. The thesis also examines the importance of model components through ablation studies and alternative training configurations. This work contributes to the development of more accurate and reliable forecasting models, essential for mitigating coastal flooding risks and supporting the resilience of vulnerable communities. Future improvements could involve integrating finer-resolution atmospheric data and extending the input data time range to enhance the model’s performance for rare extreme events.
Sažetak (hrvatski)
Značajne oscilacije razine mora mogu predstavljati ozbiljnu prijetnju obalnim ekosustavima i zajednicama. Visokofrekventna komponenta ovih oscilacija, koja se javlja na periodima od nekoliko minuta do nekoliko sati i koja je vođena atmosferskim forsiranjima, značajno doprinosi ekstremnim razinama mora. Ovaj rad istražuje primjenu dubokog učenja na prognoziranje visina visokofrekventnih oscilacija razine mora (T < 1 h) u Bakarskom zaljevu. Koristeći podatke mareografa i ERA5 reanalize razvijena je konvolucijska neuronska mreža za prognoziranje dnevnih maksimuma ovih oscilacija do 72 sata unaprijed. Model je pokazao visoku točnost za neekstremne događaje, ali smanjenu učinkovitost za ekstremne događaje, posebno za duže intervale prognoza. Točno prognoziranje ekstremnih događaja ostaje izazov. U radu se ispituje i važnost komponenti modela kroz studije ablacije i alternativnih konfiguracija treniranja. Ovaj rad doprinosi razvoju točnijih i pouzdanijih modela prognoziranja, koji su ključni za smanjenje rizika od obalnih poplava i povećanje otpornosti ugroženih zajednica. Buduća poboljšanja mogla bi uključivati integraciju atmosferskih podataka finije rezolucije i proširenje vremenskog raspona ulaznih podataka kako bi se poboljšala učinkovitost modela za prognoziranje rijetkih ekstremnih događaja.
Ključne riječi
Ključne riječi (hrvatski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:166:541101
Studijski programNaziv: Fizika; smjerovi: Nastavnički, Astrofizika i fizika elementarnih čestica, Biofizika, Fizika okoliša, Računarska fizika
Smjer: Fizika okoliša
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a magistar/magistra fizike (univ. mag. phys.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-09-10 12:09:40