Türkiye’de Derece-Günler Modellemesi Ve Analizleri

Abstract

Bu çalışmada, maksimum, minimum ve ortalama hava sıcaklığı verileri kullanılarak derece-gün (DG)’ler ayrıntılı olarak hesaplandı. Noktasal toplam yarı varyogram yöntemi ile DG’lerin modellemesi yapıldı. Bölgesel değişken olarak, DG’lerin farklı yönlerdeki mesafeyle değişimleri incelenerek, temsil mesafeleri belirlendi. Böylece, bir yerdeki DG değerlerinin tesir alanlarını elde etme olanağı sağlandı. Tesir alanları yardımıyla her hangi bir yerde derece-gün değerinin izotropik olup olmadığı saptanabilir. Kriging alansal dağılım modeli kullanılarak yapılan derece-gün alansal dağılımları, verisi olmayan bir yerin derece-gün değerini basit bir interpolasyon yöntemiyle yaklaşık olarak hesaplamayı mümkün kılar. Kriging yönteminde ölçüm noktalarının birbirine eşit mesafede olması ve bölgesel değişkenin stasyoner olması istenir. Bu şartları en iyi şekilde sağlamak için mümkün olan en geniş veri ağı (en fazla istasyon sayısı ve en geniş veri periyodu) ile çalışıldı. Bir yerin istenilen taban sıcaklığa göre derece-gün değerini hesaplamak için Lineer regresyon tekniği ile derece-gün ampirik formülleri oluşturuldu. Ayrıca DG’lerdeki eğilimi ortaya koymak için de Mann-Kendall trend testi istatistiği kullanıldı. Geliştirilen bir takım istatistiksel yaklaşımlarla DG’ler için risk analizleri yapıldı. % 5 risk seviyesine göre IDG hesaplamalarında referans alınması gereken taban sıcaklıkları ortaya konuldu. Sonuçları literatürdeki çalışmalarla karşılaştırdığımızda, diğer çalışmalarda görülen bir takım eksiklikler geliştirilen noktasal toplam yarı varyogram yöntemi ve derece-gün formülasyonlarıyla giderilmeye çalışıldı.

In this study, first of all degree-day (DD)’s calculation are made by using maxsimum, minimum and average daily air temperature records. Then, DD’s are modelled by point cumulative semivariyogram method. As a regional variable, DD variability by distance is researched and supplied. Representative distance of DD’s at different direction are used to obtain Influence areas. It can be, easily, learned that the degree-day values at any point isotropic or not, by look at to this influence areas. Kriging model is used to distribute degree-day values of observation points all over Turkey. By this way, it is possible to calculate the unknown degree-day values of any place, approximately, by use of interpolation technique. For Kriging method using the observation points should be located at the same distance to each others and regional variable should be stationary. In this study the largest data base of daily temperature records are used to obtain these conditions. DD formulations are developed for every one observation point by linear regression technique. DD values of any observation point for any base temperature can calculated from these formulations. Mann-Kendall trend test is applied to analyse trends of DD’s. Some statistical equations are developed for DD’s risk calculations. And with 5 % risk level base temperatures are obtained for DD calculations. The correspondence of results in this study are tested with the other studies in literature. By this way some negative points are removed by developed DD formulations and modelling.