EraInterim Re-analiz verileri kullanılarak istatistiksel ölçek indirgeme yöntemi ile Doğu Karadeniz Havzası aylık ortalama sıcaklık değerlerinin tahmin edilmesi

Abstract

İstatistiksel ölçek indirgeme yöntemleri düşük çözünürlüğe sahip atmosferik değişkenler ile istasyonlardan ölçülmüş meteorolojik parametreler arasında istatistiksel ilişkiler kurulmasına dayanan yöntemlerdir. Bu çalışmada (0,75° x 0,75°) sayısal ağ çözünürlüğüne sahip EraInterim re-analiz veri setinde yer alan atmosferik değişkenler kullanılarak Doğu Karadeniz Havzası’nda ve çevresinde yer alan 12 meteoroloji istasyonundan ölçülmüş olan aylık ortalama sıcaklık parametresinin her bir istasyon için tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla EraInterim re-analiz veri setinde yer alan yüzeysel parametrelerden yağış, sıcaklık, deniz yüzeyi basıncı ve yüzeysel hava basıncı ile 850, 500 ve 200 hPa basınç seviyelerindeki hava sıcaklığı, jeopotansiyel yükseklik ve rölatif nem atmosferik değişkenleri bağımsız değişkenler olarak kullanılmıştır. Meteoroloji istasyonlarından (1981-2010) döneminde ölçülmüş olan aylık ortalama sıcaklık değerleri ise bağımlı değişken olarak kullanılmıştır. Ölçek indirgeme yöntemi olarak çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (ÇDURE) yöntemi seçilmiştir. İstasyon temelinde kurulmuş olan ÇDURE model performanslarının değerlendirilmesi için ortalama karesel hatanın karekökü, saçılım indeksi, ortalama mutlak hata ve Nash-Sutcliffe (NS) etkinlik katsayısı istatistikleri kullanılmıştır. Hesaplanan NS değerinin tüm istasyonlar için 0.9-1.0 aralığında olduğu görülmüştür. Ayrıca EraInterim veri setinden seçilmiş olan küresel ölçekli değişkenlerin yerel ölçekteki sıcaklık değerleri tahmininde başarılı olduğu ortaya çıkmıştır. Bu sonuçlar ÇDURE istatistiksel ölçek indirgeme yönteminin kaba ölçekli atmosferik değişkenlerin bölgesel ölçeğe indirgenmesinde kullanılabilir olduğunu göstermiştir.

Statistical downscaling methods are based on determination of statistical relationships between low resolution atmospheric variables and measured climate parameters from meteorological stations. In this study, it was aimed to estimate the monthly mean temperature measured from 12 meteorological stations in and around the Eastern Black Sea Basin using atmospheric variables in the EraInterim re-analysis data set with grid resolution (0.75° x 0.75°). For this purpose, the variables of precipitation, temperature, sea surface pressure, surface air pressure and air temperature, geopotential height and relative humidity at 850, 500 and 200 hPa pressure levels in the EraInterim re-analysis data set were used as independent variables. Monthly mean temperature values measured from meteorological stations (1981-2010) were used as dependent variables. Multivariate adaptive regression splines (MARS) method selected as downscaling method. The root mean square error, scattering index, mean absolute error and Nash Sutcliffe (NS) efficiency coefficient statistics were used to evaluate the performance of the MARS model based on the station. The NS value calculated for all stations was in the range of 0.9-1.0. In addition, the global scale variables selected from the EraInterim data set were found to be quite successful in estimating local temperature values. The results obtained from the study showed that MARS statistical downscaling method can be used to downscale the coarse scale atmospheric variables to the regional scale.