Güneş Lekesi Çevrim Süreci İçerisinde Kozmik Işınların Yeryüzü İklim-Bulut Örtüsü İle Olan İlişkisinin İncelenmesi

Abstract

Yapılan incelemeler global bulutluluk miktarının, dünyanın radyasyon bütçesinde önemli bir rol üstlendiğini (17-35 Wm-2) ortaya koymuştur. Bu nedenle bulutluluk ve kozmik ışınlar arasındaki ilişkinin incelenmesi ve belirlenmesi dünya iklimi açısından da oldukça önemlidir. Solar aktivitelerin minimum olduğu periyotta, atmosfere giren kozmik ışın akısı maksimuma ulaşır. Bu nedenle bu konuda yapılan çalışmalar için güneş aktivitelerinin minimum olduğu dönemler göz önünde bulundurulur. Kozmik ışınlar ile bulutluluk arasında bir ilişkinin olduğuna yönelik çalışmalar son yıllarda artmaya başlamıştır. Eğer kozmik ışınlar ile bulutluluk arasındaki olası ilişki belirlenebilirse, güneş aktiviteleri ile dünya iklimi arasındaki bağlantı da gösterilebilir. Yapılan bu çalışmada SPE analiz yöntemi kullanılarak kozmik ışın-bulut verileri arasındaki ilişki irdelenmiştir ve sonuç olarak bu parametreler arasında bir ilişki görülmüştür. Çalışmanın ikinci aşamasında ise, Yapay Sinir Ağları (YSA) tabanlı METUNN modeli ile bulutluluk miktarı ve bulut tepe sıcaklığı için tahmin çalışması yapılmıştır. Elde edilen sonuçların hata limitlerine uygun olduğu görülmüştür.

Earth’s climate could be affected by changing cloudiness caused by variations in the intensity of galactic cosmic ray in the atmosphere. Some studies demonstrated that a meaningful correlation has been established between cosmic ray intensity and Earth’s average cloud cover over the course of one solar cycle. It has been found that the Earth’s cloud cover observed by satellites correlated with cosmic rays. Cloud influences vertical integrated radiative properties of the atmosphere (17-35 Wm-2). The net radiative impact of a particular cloud mainly depends upon it’s highness above the surface, amount and it’s optical thickness. It has been shown that the Earth’s cloud cover obtained from satellites within the last solar cycle follows the variation in galactic cosmic ray rather than the other solar activity parameters. In this thesis, the relationship between cosmic rays and cloudiness has been investigated by SPE analysis and consequently have shown a significant relationship between these parameters. In this paper a case study will demonstrate the “Artificial Neural Network” modelling (METUNN Model). That is the regional amount of cloudiness and cloud top temperature will be forecast and consequently have shown a fitted results according to error limits.