Forecasting Height of High-Frequency Sea Level Oscillations in Bakar Bay Using Deep Learning

Metličić, Nikola

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

2024. urn:nbn:hr:166:541101

Metličić, Nikola

Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Odjel za fiziku

Citirajte ovaj rad

APA 6th Edition

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

MLA 8th Edition

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

Chicago 17th Edition

Harvard

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: 31.10.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:541101

Vancouver

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 31.10.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:541101

IEEE

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

Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.

Podaci o radu

Naslov	Forecasting 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
Autor	Nikola Metličić
Mentor	Jadranka Šepić (mentor)
Mentor	Matjaž Ličer (komentor)
Član povjerenstva	Jadranka Šepić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstva	Matjaž Ličer (član povjerenstva)
Član povjerenstva	Krešimir Ruić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj	Sveučilište u Splitu Prirodoslovno-matematički fakultet (Odjel za fiziku) Split
Datum i država obrane	2024-09-06, 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)
Jezik	engleski
URN:NBN	urn:nbn:hr:166:541101
Studijski program	Naziv: 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 resursa	Tekst
Način izrade datoteke	Izvorno digitalna
Prava pristupa	Otvoreni pristup
Uvjeti korištenja
Datum i vrijeme pohrane	2024-09-10 12:09:40