LEE- Atmosfer Bilimleri-Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Son Başvurular
1 - 5 / 31
-
ÖgeAssessing the impact of climate change on Euphrates and Tigris discharge using distributed hydrologic model(Graduate School, 2024-07-01)Hosting Türkiye, Syria, Iraq, and Iran, Euphrates-Tigris Basin is a significant case facing the earliest consequences of climate change. Considering its semi-arid nature and lack of hydro-political governance among its riparians, consistency of hydroclimatic research over the region is vital. Accordingly, in the first part of this research, historical and future simulations of three regional climate models (RCMs) (CLMcom-KIT-CCLM5-0-15, GERICS-REMO2015, and ICTP-RegCM4-7) dynamically downscaled from three earth surface models (ESMs) (HadGEM2, MPI-ESM, and NorESM1) (total of nine) by Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment's Africa domain (CORDEX- Africa) were evaluated over the Euphrates and Tigris Basin (ETB). Biases of these RCMs were showcased by comparing the reference period to the corresponding ERA5 reanalysis, considering the mean daily surface temperature at 2 meters (°C) and daily total precipitation (mm/day). Distinctions emerge in the analysis of bias maps. Seasonal analysis of the RCMs during the reference period further exhibits these distinctions. Multi- model ensembles (MME) were created to increase the certainty of future predictions regarding RCP2.6 and RCP8.5. MMEs outperform each RCM in terms of hindcasting. To overcome remaining systematic biases and preserve the extremes for future periods, bias corrections were carried out using empirical quantile mapping. Corrected data indicate increased temperatures for ETB regarding both scenarios by the end of the century (up to 1.5°C for RCP2.6 and 5.7°C for RCP8.5). Since ETB is a semi-arid region, changes in precipitation and potential evapotranspiration over the basin were not remarkable reaching up to 0.1 mm/day increase for RCP 2.6 and RCP8.5. The resulting data presents the changes in the basin's climate in the 21st century, provide a comprehensive retrospective benchmarking opportunity for the developing datasets in the CORDEX family (e.g., CMIP6), and offer strategic insight regarding in-situ data scarcity over the region. During the second part of this research, obtained MME data were used to run The Mesoscale Hydrologic Model (mHM) to investigate the changes in routed streamflow, total surface runoff and the depth of snowpack within ETB. The outputs of mHM show up to 15% increase for Euphrates and up to 10% decrease for Tigris River systems in terms of routed streamflow by the end of the century regarding RCP2.6. RCP8.5 showcases more drastic changes reaching up to 25% decrease in the discharge levels for the last period of this investigation. Up to 25% increase is expected on the southeastern parts of the basin as the amount of increasing precipitation also supports this outcome. Decrease in the depth of snowpack and the apparent shift in snowmelt is remarkable over the mountainous areas which needs further investigation. Overall, ETB is likely to face substantial changes in the near and the distant future, as these changes put the water, food, and energy nexus in danger, threatening the ETB's prosperity and sustainable development.
-
ÖgeFog analysis for Antalya International Airport(Graduate School, 2025-01-22)Fog represents one of the most challenging meteorological phenomena affecting air transportation, exerting considerable influence on flight safety, operational efficiency, and overall passenger experience. Reduced visibility during fog events can lead to flight delays, cancellations, diversions, and, in extreme cases, serious accidents. The resulting financial losses for airlines, coupled with the inconveniences and time delays imposed on passengers, highlight the critical importance of understanding and managing fog occurrences at airports. Although coastal regions often experience frequent and dense fog, Antalya International Airport, situated on the Mediterranean coast of Türkiye, presents a notable deviation from this pattern. The rarity of fog events at this seaside location offers a unique opportunity to investigate the underlying meteorological and microclimatic dynamics that influence fog formation. This thesis provides a comprehensive analysis of fog events recorded at Antalya International Airport between 2001 and 2022. Utilizing a rich dataset derived from Aviation Routine Weather Reports (METAR) and Aviation Selected Special Weather Reports (SPECI), this study examines the frequency, timing, and characteristics of fog occurrences on annual, seasonal, monthly, and hourly scales. Special attention is given to visibility trends and the interplay between regional climatic conditions, particularly wind speed and direction, temperature, and humidity patterns, that collectively govern the onset and dissipation of fog. The results reveal that despite Antalya's coastal setting, the number of fog events is remarkably low, totaling only 11 occurrences over the 22-year study period. Seasonal analysis indicates that fog is most frequently observed in the spring season, with the highest concentrations recorded in April. Furthermore, fog typically forms during the early morning hours, often between midnight and 5 AM, when radiative cooling leads to surface temperature declines and heightened relative humidity levels conducive to condensation. These findings correlate with established meteorological principles that link nocturnal cooling and reduced turbulence to increased fog likelihood. An in-depth examination of visibility conditions during fog events shows that while visibility commonly falls below 1,000 meters, a substantial proportion of fog occurrences maintain visibility levels around 800 meters, allowing the continued use of Instrument Landing Systems (ILS). This moderate reduction in visibility helps mitigate some operational challenges, though flight delays and route adjustments may still be necessary. Wind rose analyses further indicate that fog events are strongly associated with weak northerly winds at speeds generally below 4 m/s. Such calm atmospheric conditions hinder the dispersion of moisture-laden air near the surface, favoring fog formation. By focusing on the unusual infrequency of fog at Antalya International Airport, this research offers valuable insights into the local microclimatic conditions that shape fog dynamics. The interplay between coastal geography, prevailing wind patterns, and the thermal properties of land and sea surfaces emerges as a key driver of the observed patterns. Understanding these factors is essential for air traffic management, as improved forecasting and operational planning can enhance flight safety, reduce delays, and lower economic costs. In conclusion, this study provides a detailed characterization of fog phenomena at Antalya International Airport, illustrating the importance of site-specific meteorological analyses. The findings contribute to the broader knowledge base on fog formation and dispersion processes, potentially guiding the development of more effective operational strategies and advanced forecasting tools at Antalya and other airports with similarly distinctive climatic conditions.
-
ÖgeSürdürülebilir hava kalitesi için yapay zeka yöntemleri ile partiküler madde tahmininin modellenmesi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-12-22)Biyosferde canlı ve cansız tüm varlıkları doğrudan veya dolaylı olarak etkileyen en önemli konulardan biri hava kalitesidir. Hava kalitesi, atmosferde bulunan gazlar, partiküller ve diğer kirleticilerin seviyesini tanımlar. Temiz hava insan sağlığına olumlu etkiler sağlarken, kirli hava solunum rahatsızlıkları ve çevresel sorunlara yol açabilir. Bu nedenle, hava kalitesinin korunması ve iyileştirilmesi önemli bir halk sağlığı ve çevre koruma meselesidir. Hava kalitesi, ölçülmesi ve izlenmesi gereken bir parametre olup, çeşitli kaynaklardan salınan kirleticiler tarafından kolaylıkla etkilenmektedir. Hava kalitesi dengesinin bozulması, ortam havasındaki çeşitli maddelerin canlı sağlığını olumsuz etkilemeye başladığı sınırın aşıldığı anlamında gelmektedir. Hava kalitesi dengesi, doğal ya da insan kaynaklı nedenlerle bozulabilmektedir. İnsan kaynaklı hava kirliliği, özellikle Sanayi Devrimi ile birlikte dramatik şekilde artarak canlı sağlığını tehdit eder hale gelmiştir. Hava kirliliği, solunum yolu rahatsızlıklarına, astım, bronşit ve diğer solunum sistemi hastalıklarının artmasına neden olmaktadır. Kirli hava, kalp ve akciğer hastalıkları ile kanser riskini artırmaktadır. Ayrıca, diğer pek çok hastalıkla da ilişkisi tespit edilmiştir. Bozulan hava kalitesi çocuklar, yaşlılar ve kronik sağlık sorunu olan bireyler üzerinde daha belirgin ve ciddi etkilere sahiptir. Kirliliğin özellikle insan sağlığı üzerindeki olumsuz etkileri, bilim insanlarının dikkatini kirlilik kaynaklarına, etkilerine, etkileştiği parametrelere yönlendirmesine neden olmuştur. Multidisipliner bir konu olarak hava kirliliği, meteorologlar, çevre mühendisleri, şehir ve bölge planlama uzmanları, halk sağlığı uzmanları, veterinerler gibi birbirinden farklı temel eğitimleri olan araştırmacıların ortak ilgi alanı olmuştur. Bilim insanları ile araştırmacıların bir kısmı hava kirliliğinin olumsuz etkilerine karşı bir uyarı mekanizması da oluşturması düşüncesiyle kirletici parametrelerin çeşitli zaman periyotlarında tahminine yönelmiştir. Başarılı hava kalitesi tahmini, kamu otoritelerinin toplum ve çevre ile ilgili tedbirleri zamanında almasını, halkın erken uyarılmasını, böylelikle kirletici kaynaklı zarar oluşumunun engellenmesini ya da en az düzeyde etkilenilmesini sağlayabilecektir. Bilgisayarların veri işleme kapasitelerinin artması ve ileri veri işleme yöntemlerinin geliştirilmesi, hava kirliliği ve hava kalitesi tahminine yönelik çalışmalarının sayısının hızla artmasına ve başarılı tahmin modellerinin geliştirilmesine katkıda bulunmuştur. Tahmin modelleri temel olarak kimyasal taşınım modelleri ve veri odaklı modeller olarak ikiye ayrılabilmektedir. Kimyasal taşınım modelleri, hava kirliliğinin kaynağından itibaren atmosferdeki hareketini ve yayılmasını izler. Atmosferik koşullar, hava akımları, sıcaklık, nem ve diğer faktörler bu modellerde dikkate alınır. Bu modeller, belirli bir bölgede veya şehirde hava kalitesinin nasıl etkileneceğini tahmin etmek için kullanılır. Veri odaklı modeller ise gerçek zamanlı verileri kullanarak hava kirliliği seviyelerini tahmin ederler. Hava kalitesi izleme istasyonları ile meteoroloji istasyonlarından alınan gerçek zamanlı veriler bu modelleri besler. Makine öğrenimi ve istatistiksel yöntemler, bu verileri analiz ederek gelecekteki kirlilik seviyelerine yönelik öngörüde bulunur. Veri odaklı modeller başlığı altında yer alan makine öğrenmesi, derin öğrenme gibi yapay zeka uygulamaları, kirletici seviyesinin ya da hava kalitesinin kısa, orta ve uzun vadeli tahmininde sıklıkla kullanılan yöntemler haline gelmiştir. Yapay zeka yöntemleri, büyük miktarda veri analizi ve karmaşık desenleri tanıma konusunda oldukça etkilidir. Bu durum hava kirliliği tahminlerinde daha hassas sonuçlar elde etmeyi sağlar. Yapay zeka, meteorolojik veriler, hava kalitesi izleme istasyonlarından gelen veriler ve diğer faktörleri analiz ederek kirlilik seviyelerini tahmin etmekte başarılıdır. Ayrıca gerçek zamanlı veri analizi yapabilme yetenekleri sayesinde hava kirliliği seviyelerini anlık olarak izlemeyi sağlar. Bu şekilde, hızlı müdahale ve risklerin azaltılması için önemli bir avantaj yaratmaktadır. Karar vericilere gelecekteki kirlilik durumlarına göre politika oluşturma konusunda da yardımcı olmaktadır. Yapay zekaya dayalı tahmin modellerinin bu özellikleri, hava kirliliğine yönelik çalışmalarda sıklıkla tercih edilmelerini sağlamıştır. Bazen bir tahmin modelinde tek başına bir yöntem denenirken, bazen de birden fazla yapay zeka yöntemi birlikte kullanılarak hava kirliliği tahmin başarısı artırılmaya çalışılmıştır. Bursa, nüfus, kentleşme, sanayileşme, coğrafik konum, topoğrafya ve iklim gibi çeşitli özellikleri birlikte değerlendirildiğinde, hava kalitesi dengesi hassasiyetle takip edilmesi gereken bir şehirdir. Bu nedenle şehir için sürekli, düzenli, sağlıklı veri üreten, geleceğe yönelik bilgi ve gerektiğinde uyarı üretebilecek bir hava kalitesi tahmin yapısının oluşturulması önemlidir. Çalışmada önerilen model, Bursa iline ait verilerle oluşturulmuş olmakla birlikte, hava kalitesi dikkatle takip edilmesi gereken diğer yerleşim birimleri için çalıştırılabilecek ve geliştirilebilecek bir yapı içermektedir. Bu çalışmanın amacı, meteorolojik parametreler kullanarak partiküler madde seviyesinin yapay zeka yöntemleri ile tahmin edilmesini amaçlayan sürdürülebilir bir hava kalitesi modelinin oluşturulmasıdır. Çalışmada Bursa ili sınırları içerisindeki 6 hava kalitesi izleme istasyonundan elde edilen bir yıllık, saatlik periyotta 5 farklı kirletici (PM10, PM2.5, NO2, SO2, O3) ölçüm verisi ile meteorolojik veriler kullanılmıştır. İlk aşamada kirletici veri seti ön işleme tabi tutulmuş ve eksik verileri tamamlanmıştır. İkinci aşamada, PM10 ve PM2.5 konsantrasyonları arasındaki yüksek korelasyondan yola çıkılarak bir model geliştirilmiştir. Modelin her iki parametrenin ölçüldüğü istasyondan elde edilen bir haftalık PM10 ve PM2.5 tahmin sonuçları başarılı bulunmuştur. Üçüncü aşamada, sadece bir tür partiküler madde (PM10 ya da PM2.5) konsantrasyonu ölçülen beş istasyon için yeni bir tahmin modeli oluşturulmuştur. İstasyonda ölçümü yapılan partiküler madde, ölçümü yapılan diğer kirleticiler ve meteorolojik veriler ile her iki partiküler madde türünün ölçüldüğü istasyona ait modelin eğitim verisi seti, yeni modeldeki makine öğrenmesi modülüne girdi olarak verilmiştir. Elde edilen partiküler madde tahmin sonuçlarının teyit edilmesi için aynı modüle tahmin edilen partiküler madde verisinin kullanıldığı bir süreç daha ilave edilmiştir. Bu süreçte istasyonda ölçümü yapılan partiküler madde için tahmin yapılmaktadır. İstasyonda ölçülen partiküler madde ile modülle tahmin edilmiş hali arasındaki yüksek korelasyon ölçülmeyen partiküler madde için yapılan tahminin tatmin edici derece başarılı olduğunu göstermiştir. Nüfus bakımından Türkiye'nin dördüncü büyük şehri ve bir sanayi üssü olan Bursa için oluşturulacak etkin ve sürdürülebilir partiküler madde tahmin modeli, tüm paydaşların hava kalitesinin seyrinin takip edebilmesini, tahminler doğrultusunda olumsuz durum beklentisi oluştuğunda kamu otoritelerinin zamanında gerekli tedbirleri almasını sağlayabilir. Cihaz arızası vb. nedenlerle bir istasyondan partiküler madde (PM2.5 ya da PM10) ölçüm bilgisi gelmediğinde, tahmin modeli çalıştırılarak elde edilen sonuç, ölçüm bilgisi yerine değerlendirmeye alınabilir. Ayrıca bir istasyonda iki partiküler maddeden birinin ölçümünün yapılması, diğerinin tahmin modeli ile elde edilmesi ölçüm maliyetlerinin azaltılmasını sağlayabilir.
-
ÖgeMeasurement and analysis of sky brightness in tae-3: A case study in Antarctica(Graduate School, 2020)Astronomers and atmospheric scientists usually use light from the sky to analyze the universe and atmosphere we live in. Light travels a long way in the atmosphere, scattered by aerosols and molecules. As a result, the natural glow in the sky deteriorates and increases. Sky brightness is caused by two main sources as artificial and natural. Basic parameters are the sunlight reflected from the moon and the earth, the diffusion of star lights in the atmosphere, the Zodiac Light, and the Aurora. The secondary parameters are artificial resources. Incorrect urban lighting planning is one of the biggest reasons for this. To observe the fainter stars and small changes in the sky, it is necessary to have a very dark sky and the sky brightness should be less than 19 magnitudes. The night-sky brightness can be used as an environmental assessment indicator to characterize the relative intensity of light pollution. The night-sky brightness was measured and monitored around Antarctica Horseshoe Island using a portable light-sensing device called "The Sky Quality Meter" for about a month in TAE-3 (Turkish Antarctic Expedition 3) that took place between 03.02.2019-01.03.2019. These measurements are taken between 62 and 67 degrees Southern Latitudes. The Sky Quality Meter (SQM) is a device that can instantaneously measure the brightness of the night sky in units of mag/arcsec², the international unit for measuring sky brightness. The positions of moonrise/moonset, sunrise/sunset, civil/nautical, and astronomical twilight which cause poor sky quality when observing the sky are calculated. The cloud cover and temperature, to study astronomical and meteorological parameters were measured as well. Before the start of each phase, training was provided to all parameters on the procedures in using the SQMs to take night sky brightness data. For the measurement results, the lowest value of the device is expected as mag/arcsec². This value can be shown as the sensitivity of the device to the brightness of the sun. Looking at the values measured during February, the highest value; 20.39 mag/arcsec², was equal to the values in cities with normal light pollution. Particulate values measured throughout the expedition are observed to affect the sky quality measurements adversely and it was determined that there was an inverse ratio between the number of particles and the visibility ratio of Aurora. For a better view of the night sky for several scientific reasons, monitoring atmospheric parameters and brightness elements is really important. Our project continued within the scope of TAE-4 and a comparative analysis of its measurements was carried out. In addition to continuing sky quality measurements, monitoring the visibility of Aurora and the change in the number of particles is of great importance for future studies. Keywords: Antarctica, Light Pollution, Sky Quality
-
ÖgeUrbanization's role in shaping temperature records: Insights from İzmir, Türkiye(Graduate School, 2024-07-04)The urban heat island concept was introduced to literature around the early 80s when the construction of urban areas started to increase due to the increasing population of cities. The term urban heat island is defined as the temperature difference between urban and rural areas. From the early 80s until today, numerous studies have been conducted to deeply understand how the urban atmosphere interacts with its surroundings and how urban heat islands affect meteorological phenomena. Numerical weather prediction (NWP) models like The Weather Research and Forecasting (WRF) come in handy to simulate these phenomena. The WRF model is a sophisticated numerical weather prediction tool designed to serve atmospheric research and operational forecasting needs. As an NWP model, WRF utilizes mathematical equations representing atmospheric physics and dynamics to simulate weather patterns based on current observational data. Its versatility and modular structure allow for various applications, from short-term weather predictions to long-term climate studies. WRF stands out due to its high spatial and temporal resolution, which enables detailed simulations of meteorological phenomena at local, regional, and global scales. This model supports advanced data assimilation techniques and can integrate diverse data sources, enhancing its predictive accuracy. By providing detailed, reliable forecasts, WRF and other NWP models play a crucial role in weather-related decision-making, disaster preparedness, and environmental management, ultimately helping to safeguard lives and property. WRF model has significantly advanced the study of urban heat islands (UHIs) by providing high-resolution simulations of atmospheric conditions over urban areas. This numerical prediction model allows researchers to analyze the intricate interactions between urban landscapes and meteorological phenomena such as heat waves and allows scientists to study the characteristics and impacts of UHIs more accurately. In this study it was aimed to understand how urban heat island effect behavior of atmosphefric dynamics under heat wave conditions for 3rd most populous city of Turkiye, İzmir. Due to the mentioned advantages, it was decided to conduct the study using WRF model version 4.3. After preparing the necessary infrastructure and setting up the model, it was started to search the parameter set would work with. Based on the results of our previous studies within the same domain, the parameterization set best represents the region selected. One of the most critical aspects of the study was to run the model with land use information that accurately represents urbanization. Therefore, instead of using the default land use data, Coordination of Information on the Environment (CORINE) data was used as the base for the model, thus laying the foundation for our study. We forced the model with ECMWF reanalysis data while running it and determined the case date using observational data provided by the Meteorological Directorate General. After selecting the date, we ran the model for July 2023, including the record-breaking day. Then, the outputs were compared with station observations to see how closely the model's results matched actual data, and the effectiveness and accuracy of the model were assessed. After determining the model's performance, the performance of the parameterization set once again was validated. Then, the model ran again with the same settings, replacing the urban land use category in the CORINE data with the nearest rural area category. We analyzed the contributions of the interaction between the city and the atmosphere to the temperature on the record-breaking heat day by considering atmospheric boundary layer heights, temperature profiles, and atmospheric forces such as buoyancy. The study revealed that replacing urban areas with rural land use significantly altered the temperature of the area throughout the entire month. Notably, the minimum temperature difference between urban and rural areas during the record-breaking heat day occurred at night, consistent with the urban heat island effect. Additionally, there was a noticeable difference in boundary layer height when comparing urban and non-urban runs. During the record-breaking day, the buoyancy flux was higher for the urban run, while it was lower at night. This variation in buoyancy flux requires further investigation to fully understand the underlying mechanisms.