FBE- Meteoroloji Mühendisliği Lisansüstü Programı
Bu topluluk için Kalıcı Uri
Gözat
Yazar "Ballı, Ceren" ile FBE- Meteoroloji Mühendisliği Lisansüstü Programı'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeBölgesel İklim Modelinin Farklı Konfigürasyonlarıyla Simüle Edilmiş Yağış Verisinin Türkiye Üzerindeki Yanlılık Düzeltmesi(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014-06-15) Ballı, Ceren ; Ünal, Yurdanur ; 10038820 ; Meteoroloji Mühendisliği ; Meteorological EngineeringYağış, kompleks topoğrafyaya sahip bir coğrafya için tahmin edilmesi en zor meteorolojik parametrelerden biridir. Genel sirkülasyon modelleri ve bölgesel iklim modelleri tarafından üretilen yağış simülasyonları, gözlem verileriyle karşılaştırılarak model yanlılığının hesaplanıp düzeltilmesi, model çıktılarının iklim ve hidroloji çalışmalarında kullanılabilmesi için büyük önem taşır. Bu çalışmanın amacı, farklı konfigürasyonlar ile koşturulan bölgesel iklim modeli ile yağış verisini kaba ve yüksek çözünürlüklü iki domain için modellemek, sonuçlarına yanlılık analizi uygulamaktır. Bu bağlamda bölgesel iklim modeli olarak RegCM4.3 kullanılmıştır. Modelin başlangıç ve sınır koşulları için Avrupa Orta Vadeli Hava Tahmin Merkezi (ECMWF)'den alınan 2.5 derece çözünürlüklü ERA-40 reanaliz veri seti önce kaba çözünürlüklü 50 km, sonra yüksek çözünürlüklü 10 km için koşturulmuştur. Yağış simülasyonları 1971-2000 yılları arasında yapılmış olup, ilk 20 yıl (1971-1990) düzeltme periyodu, son 10 yıl ise (1991-2000) doğrulama periyodu olarak seçilmiştir. İlk 20 yıldan elde edilen düzeltme katsayıları ve parametreleri son 10 yıllık yağış verisine uygulanmıştır. Bölgesel iklim modeli RegCM4.3, iki arazi yüzey modeli (LSM), Biyosfer-Atmosfer Transfer Şeması (BATS) ve Topluluk Arazi Modeli (CLM) ile koşturulmuştur. BATS her iki domain için kullanılırken CLM sadece kaba çözünürlük için kullanılmıştır. İki arazi yüzey modeli kullanılarak elde edilen yağış simülasyonlarının klimatolojisi, Doğu Anglia Üniversitesi (University of East Anglia)'nden alınan 0.5 çözünürlüklü İklim Araştırma Birim (CRU TS3.10) veri seti ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden sağlanan 1971-2000 yılları arasındaki 245 istasyonun yağış gözlemleri ile yağış simülasyonlarındaki model yanlılığı hesaplanmıştır. Arazi yüzey modelinin her iki çözünürlükteki simülasyonları için, istasyon koordinatlarının modele en yakın grid noktaları hesaplanarak yanlılık düzeltme analizleri yapılmıştır. Yanlılık analizi için literatürde yaygın olarak en çok kullanılan ortalama değer yanlılık düzeltmesi (MV) ve dağılımı dengeleme (QM) yöntemleri tercih edilmiştir. Modelin yanlılığını indirgemek için kullanılan bu yöntemler; aylık, mevsimlik ve yıllık bazlarda uygulanmıştır. Dağılımı dengeleme (QM) yöntemi; istasyon gözlemlerine ve modelin ürettiği yağış çıktılarına en iyi uyan dağılım fonksiyonları hesaplanarak uygulanmıştır. En iyi dağılım fonksiyonlarını bulmak için, Uyum İyiliği Testi (GOF) ile Akaike ve Bayesian bilgi kriteri (AIC ve BIC) testleri yapılmıştır. Bunun sonucunda gözlemler için Weibull kümülatif dağılım fonksiyonu, yağış simülasyonları için Genelleştirilmiş Pareto kümülatif dağılım fonksiyonu seçilmiştir. Gamma kümülatif dağılım fonksiyonu yağış parametresini en iyi temsil eden dağılım fonksiyonu olduğu ve literatürde dağılım dengeleme yöntemi uygulamasında çok sık kullanıldığı için ayrıca incelenmiş, sonuçları gözlem ve model çıktılarına en iyi uyan dağılım fonksiyonları ile kıyaslanmıştır. Modelin performansını değerlendirmek için yanlılık düzeltmesi sonucu elde edilen yağış verilerinin son 10 yıllık periyoduna Spearman Rank Korelasyon, Ortalama Hata Karesinin Kökü (RMSE) ve Nash-Sutcliffe Verim İndeksi (NSE) gibi üç kantitatif doğrulama yöntemi uygulanmıştır. Model performansı CRU TS3.10 yağış verisinin 30 yıllık mevsimsel ortalamaları ile karşılaştırıldığında, RegCM'in yağış paternlerini genel olarak iyi benzeştirdiği görülmektedir. Modelin pozitif yanlılığı genellikle Türkiye üzerinde ve sarp dağ sıralarının yamaçlarında kış ve ilkbahar mevsimleri boyunca hesaplanmıştır. Kuzey ve güney kıyılardaki benzeştirilen yağış miktarı 600 mm'yi bulmaktadır. Yaz mevsiminin kuraklığı modelin her iki arazi yüzey modeli ile iyi tahmin edilmiştir. Topluluk Arazi Modeli'nin (CLM50) performansı ile Biyosfer-Atmosfer Transfer Şeması’nın (BATS50) performansı arasında çok büyük farklılıklar olmamasına karşın; bahar mevsimi için BATS'ın, CLM'den daha fazla orografik yağış ürettiği gözlenmiştir. Yüksek çözünürlüklü yağış simülasyonlarının dağılımlarının ise topoğrafyayı mimik ettiği görülmektedir. Bununla birlikte en yüksek pozitif yanlılık 300 mm ile ilkbahar mevsiminde gözlenmiştir. Sonbahar mevsimi ise CRU klimatolojisinden daha kurak benzeştirilmiştir. İlk 20 yılın ortalama değer yanlılık düzeltmesi için hesaplanan düzeltme katsayılarının dağılımına bakıldığında, Karadeniz ve Akdeniz’de bulunan dağların kıyıya paralel uzanması nedeniyle yağış bu bölgelerde az, Ege kıyıları ve Türkiye’nin iç kesimlerinde ise fazla tahmin edilmiştir. İlkbahar mevsimi dışında, modelin genel eğilimi kaba çözünürlük için az yağış tahmini yapma yönündedir. Dağların dik olduğu topoğrafya üzerinde BATS50, CLM50'den daha fazla orografik yağış üretirken, iç kesimlerde CLM50'nin yağışları daha fazla gözlenmiştir. Kıyılardaki sistematik hatalar ise model çözünürlüğünün artması ile küçülmüştür. Düzeltme katsayılarının ortalamalarına bakıldığında BATS50, CLM50 ve BATS10 için sırasıyla; 1.21, 1.36 ve 0.77 olarak hesaplanmıştır. Modelin ürettiği sistematik hatalar Karadeniz ve Akdeniz kıyıları boyunca gözlenmiş olup, bu bölgelerdeki yağış yapılan üç çalışmada da az tahmin edilmiştir. Ege kıyıları ve Türkiye'nin iç kesimlerinde ise RegCM, gözlem verilerinden daha fazla yağış üretmiştir. Yanlılık düzeltmesi yapılmış yağış simülasyonları ve istasyon gözlemleri arasındaki korelasyonlara bakıldığında; $\%$99 anlamlılık testine göre 0.25 limiti ile değerlendirilen korelasyon hesaplarına göre, en yüksek korelasyonlar Güneydoğu Anadolu’da 0.60 ile 0.90 arasında hesaplanırken, en düşük korelasyonlar Karadeniz kıyılarında 0.25 ile 0.75 değerlerinde gözlenmiştir. Korelasyon dağılımlarının genel paterni göz önüne alındığında, BATS50'nin dağılımı CLM50'den daha iyi iken özellikle Karadeniz bölgesi civarında BATS10 en iyi korelasyonlara sahiptir. Aylık bazda uygulanan ortalama değer (MV) düzeltme yöntemi genellikle Karadeniz, Doğu ve Güneydoğu Anadolu bölgelerindeki korelasyon sonuçlarını düzeltmektedir. Mevsimlik bazda uygulanan dağılımı dengeleme (QM) yönteminin korelasyon sonuçları ise yıllık bazda hesaplanan korelasyonlardan daha yüksektir. Model ve gözlemin dağılımına en iyi uyan dağılım fonksiyonları ile yapılan düzeltme, Gamma kümülatif dağılım fonksiyonu kullanılarak hesaplanan düzeltmeye göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Mevsim bazında yapılan yanlılık düzeltmeleri ise yıllık hesaplamalardan daha iyi sonuçlar vermiştir. En küçük hata değerleri (RMSE) ise aylık bazda uygulanan ortalama değer (MV) yönteminden elde edilmiş olup, hatalar 0-25 mm arasındadır. İç Anadolu' da 0-25 mm civarında hatalar elde edilirken, kıyılarda 150 mm'yi bulmaktadır. Yüksek çözünürlüklü simülasyonlarda görülen hataların ise kaba çözünürlükten daha düşük olduğu tespit edilmiştir. Nash-Sutcliffe Verim İndeksi hesaplamaları ise aylık bazda uygulanan ortalama değer (MV) yöntemi ile düzeltilen simülasyonların gözlem değerleri ile mükemmel bir uyum sağladığını göstermektedir. Dağılımı dengeleme (QM) yöntemi yağışların dağılımını düzeltse de değişimini düzeltemediği görülmüştür. Kıyıların dışında, batı İç Anadolu ve Güneydoğu Anadolu'da gözlemlerin ortalamasının model sonuçlarından daha belirleyici olduğu ortaya çıkmıştır. Sonuç olarak; Türkiye üzerinde kantitatif üç doğrulama yöntemine göre, aylık bazda uygulanan ortalama değer (MV) düzeltme yöntemi özellikle yüksek çözünürlüklü simülasyonlarda en yüksek korelasyonlara, en küçük hatalara ve Nash-Sutcliffe Verim İndeksi’ne göre mükemmel uyuma sahiptir.