Accuracy analyses of numeric weather prediction-based stratiform and convective precipitation short-term forecasts over Turkey
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: BERİL AYDIN
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): İsmail Yücel
Eş Danışman: Mustafa Tuğrul Yılmaz
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışma, farklı modellerden gelen konvektif ve cephesel yağış veri setlerinin istasyon bazlı gözlem ağının seyrek olduğu bölgeler için yeterli bir alternatif olup olmayacağını belirlemek için önerilmiştir. Bu çalışmada sayısal hava tahmin (SHT) modellerinden elde edilecek yağış tiplerinin (konvektif veya cephesel) tüm ülke üzerinde doğrulaması 2003 – 2020 yılları arasında istasyon gözlemlerine dayalı olarak yapılacaktır. Bu çalışmada, Meteoroloji Genel Müdürlüğü tarafından kurulan ve işletilen Otomatik Gözlem İstasyonlarında (OMGİ) dakikalık olarak gözlemlenen yağış verilerini kullanarak tüm ülke ölçeğinde yağışların konvektif ve cephesel türleri arasında ayrılmalarını ve bölge özelinde bu yağış tipleri arasındaki oranları elde edecektir. Bu gözlemlere dayalı veriler saatlik ortalamaların elde edilmesinde kullanılarak doğru olarak varsayılacak yer gözlem verilerini oluşturacaktır. Bu yer gözlem verileri SHT modellerinden (ECMWF HRES, ALARO, WRF, GFS ve CFS) elde edilecek 1 günlük tahminlerden elde edilen saatlik konvektif ve cephesel yağış tahminlerinin doğruluğunun analizinde kullanılacaktır. Kısaca her ne kadar doğruluk analizleri saatlik veriler üzerinden elde edilecekse de bu veriler günlük SHT modeli tahminlerinden elde edilecektir. Bu çalışmada bahsi geçen 5 model farklı parametrelendirmeler dikkate alınarak çalıştırılmayacaktır, sadece farklı merkezler tarafından koşturulmuş model sonuçları elde edilerek yağış tahminlerinin doğrulanması yapılacaktır. Bu çalışma, Türkiye genelindeki veri setlerinin belirsizlik değerlendirme analizlerini yapacak ve sonuçları gelecekteki hidrolojik ve hidrometeorolojik çalışmalara rehberlik edecektir. Bu çalışma, hidrometeorolojik değişkenleri girdi olarak kullanan çalışmalar için veri setlerinin hata analizlerini sağlayacaktır; daha az belirsizliğe sahip girdi verilerinin kullanılması birçok çalışma için hayati önem taşır.