Geri Dön

Meteorolojik gözlem ve era5-land verileriyle sıcak hava dalgalarının indeks tabanlı analizi: Sakarya ili örneği

Index-based analysis of heatwaves using meteorological observations and era5-land data: The case of Sakarya province

PDF İndir

  1. Tez No: 1019819
  2. Yazar: DİLAY GEZER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ELİF SERTEL, PROF. DR. BEYZA USTAOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Küresel ısınma, Meteoroloji istasyonları, Meteorolojik parametreler, Sıcak hava, Termal konfor, Uydu görüntüleri, Uzaktan algılama, İklim değişikliği, Global warming, Meteorological stations, Meteorological parameters, Hot air, Thermal comfort, Satellite images, Remote sensing, Climate change
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Küresel ısınma dünyanın yüzey sıcaklığının artmasına ve iklim normallerinin değişmesine neden olan bir olgudur. İklim sistemindeki değişimler atmosferde, denizlerde ve kara yüzeylerinde birbirini etkileyen çevresel tepkileri tetiklemektedir. Bu kapsamda aşırı hava olayları meydana gelmektedir ve yaşanan yoğun yağışlar, sel ve taşkınlar, uzun süren aşırı sıcaklıklar ve şiddetli kuraklıklar gibi olaylar küresel ısınmanın ne kadar büyük bir tehdit olduğunu gözler önüne sermektedir. Sık ve şiddetli meydana gelen olağandışı sıcaklıklar belirli bir süre boyunca devam ettiğinde sıcak hava dalgaları meydana gelmektedir. Sıcak hava dalgalarının küresel düzeyde kabul edilen bir tanımı yoktur fakat farklı bölgeler ve farklı iklim koşulları için sıcak hava dalgası tespitlerinde çeşitli eşik ve kriterler kullanılmaktadır. Sıcak hava dalgası dönemleri günler boyunca sürebildiği gibi haftalar boyunca da sürebilmektedir ve bölgesel olarak çeşitli davranışlar göstermektedir. Yeryüzünde gözlemlenen aşırı ısınmalar ve iklim normallerindeki değişimler, sıcaklıkların küresel ve bölgesel boyutlarda belirgin bir artış eğiliminde olduğunu göstermektedir. Tez çalışması kapsamında, küresel ısınma ve iklim değişikliğinin etkileriyle meydana gelen sıcak hava dalgası olaylarını zamansal ve mekânsal olarak değerlendirmek ve aşırı sıcaklıkların davranışlarını gözlemlemek amaçlanmıştır. Çalışma boyunca sıcak hava dalgası tespitleri için çeşitli eşik değerleri ve yaklaşımlar incelenmiştir ve iki farklı veri seti tespitler sırasında kullanılmıştır. Belirlenen sıcak hava dalgası dönemlerinde sıcaklık, işba sıcaklığı, bağıl nem ve diğer meteorolojik değişkenlere bağlı özelliklerin değerlendirilmesi ve sıcak hava dalgalarının davranışlarının incelenmesi için farklı indeks uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Belirlenen sıcak hava dalgaları dönemleri için kara yüzeyi sıcaklık değişimleri de tez çalışması kapsamında incelenmiştir. Sıcak hava dalgası olaylarını incelemek için çalışma alanı olarak son dönemlerde sıcaklık artışlarının gözlemlendiği, Marmara Bölgesi ile Karadeniz iklim etkilerinin geçiş alanında yer alan, çeşitli topoğrafik koşullara sahip olan, hem şehirleşme hem de tarımsal faaliyet etkilerinin görüldüğü Türkiye'nin Sakarya ili seçilmiştir. Analizlerde kullanılması için çalışma alanı içerisinden homojen olarak seçilmiş on bir Otomatik Meteoroloji Gözlem İstasyonu (OMGİ) kullanılmıştır. Seçilen on bir OMGİ şu şekildedir: Sakarya, Geyve, Karasu, Hendek, Sapanca, Akyazı, Ferizli, Karapürçek, Kaynarca, Taraklı, Pamukova. Sakarya ilindeki meydana gelen sıcak hava dalgası olayları için yapılan analizlerde meteorolojik istasyon verileri, yeniden analiz ve uzaktan algılama verileri birlikte kullanılmıştır. Bu incelemeler sırasında kullanılan temel veri kaynakları olarak yersel gözlem verileri için OMGİ veri seti, yeniden analiz verileri için ERA5-Land veri seti ve uzaktan algılama verileri için de MODIS veri seti kullanılarak zamansal ve mekânsal değişimler gözlemlenmiştir. Çalışmanın ana odağı hava sıcaklığı, işba sıcaklığı ve bağıl nem gibi iklim değişkenleri ile termal stresin göstergelerinin incelenmesidir. Meteorolojik istasyon ve yeniden analiz veri setlerinin saatlik verileri kullanılarak sıcaklıklar elde edilmiştir. Maksimum sıcaklığın olduğu saatteki değer ilgili gündeki günlük maksimum sıcaklık olarak adlandırılmıştır. Maksimum sıcaklıkların yaşandığı saatteki işba sıcaklığı ise ilgili gündeki günlük işba sıcaklık değeri olarak ifade edilmiştir. Bu doğrultuda OMGİ ve ERA5-Land veri setleri ile sıcak hava dalgası dönemleri tespit edilmiş ve belirlenen sıcak hava dalgası günleri için farklı indeks uygulamaları gerçekleştirilmiştir. MODIS kara yüzeyi sıcaklığı (LST) verileri ile de gün içerisinde iki farklı zamandan sağlanan haritalar ile günlük kara yüzeyi sıcaklık değişim analizleri gerçekleştirilmiştir. Çalışmada sıcak hava dalgası günlerini tespit etmek için 2024 ve 2025 yılları araştırma dönemi olarak belirlenmiştir. Sıcaklıkların belirgin şekilde yaşandığı yaz mevsimindeki Haziran, Temmuz ve Ağustos ayları; sıcaklık koşullarının yaz mevsimi öncesinde ve sonrasındaki dönemlerde de etkili olabileceği dikkate alınarak Mayıs ve Eylül ayları değerlendirmeye dahil edilmiştir. Bu dönem seçiminde klimatolojik olarak sadece yaz mevsimine bakılmamıştır, artan sıcaklık eğilimlerinin ve sıcak hava dalgası risklerinin yaz ayları dışındaki geçiş dönemlerini kapsaması ihtimali de dikkate alınmıştır. Bu doğrultuda 2024 ve 2025 yılındaki Mayıs, Haziran, Temmuz, Ağustos ve Eylül aylarını kapsayan 2 yıllık süreçte 5 aylık bir inceleme dönemi belirlenmiştir. Tez çalışması esnasında öncelikle geçmiş referans dönemlere dayalı yüzdelik eşik değerleri kullanılarak sıcak hava dalgası günleri tespiti yapılmıştır. Bu süreçte çeşitli referans dönemleri ve çeşitli yüzdelik eşik değerleri için incelemeler gerçekleştirilmiştir. Tespitler sırasında OMGİ tarafından sağlanan günlük maksimum sıcaklık verileri kullanılmıştır. Sıcak hava dalgası günlerini belirlemek için 1991-2020 yıllarını kapsayan normal değerler için 30 yıllık uzun yıllar referans periyodu dikkate alınmıştır ve ilgili aylardaki günlük maksimum sıcaklıkların 90. persentil eşik değeri belirlenmiştir. Uzun dönem sıcaklıklar verisine sahip olan Sakarya ve Geyve meteorolojik istasyonlarına ait günlük maksimum sıcaklık değerleri ile eşik değerler belirlenmiştir. Çalışma dönemindeki ilgili gündeki günlük maksimum sıcaklık değeri T90 eşik değerini aştığı durumda, ilgili gün sıcak gün olarak adlandırılmıştır. Eğer sıcak günler peş peşe üç gün ve üzerinde meydana gelmiş ise bu dönem sıcak hava dalgası dönemi olarak adlandırılmıştır. Sıcak hava dalgası tespiti öncesinde iki veri setindeki uyumluluk değerlendirilmiştir ve ERA5-Land verisinin günlük maksimum sıcaklık değerleri için çeşitli yeni günlük maksimum sıcaklık değerleri uyarlama yaklaşımları incelenmiştir. Tespiti yapılan sıcak hava dalgaları günleri için OMGİ veri seti ve ERA5-Land veri seti kullanılarak indeks uygulamaları yapılmıştır. Burada hedeflenen insan sağlığı ve termal konfor açısından farklı parametrelere ve yaklaşımlara sahip altı sıcak hava dalgası indeksi ile termal stresi belirlemek ve indekslere ait çeşitli sınıflandırmalar ile tehlike düzeylerini belirlemektir. Hava sıcaklığı (Ta), Isı İndeksi (Heat Index, HI), Nem İndeksi (Humidex, HU), Islak Hazne Küre Sıcaklığı (Wet Bulb Globe Temperature, WBGT), Ölümcül Isı Stresi (Lethal Heat Stress, Ls) ve Evrensel Termal İklim İndeksi (Universal Thermal Climate Index, UTCI) olmak üzere altı adet sıcak hava dalgası indeksi ile indeks değerlendirmeleri yapılmıştır. İki veri seti için de gerçekleştirilen bu uygulama ile elde edilen tüm sıcak hava dalgası günlerine ait indeks sonuçları için doğruluk analizi gerçekleştirilmiştir. Tüm sıcak hava dalgası günleri için gerçekleştirilen bu indeks performans analizinde uyumunu değerlendirmek amacıyla her indeksin RMSE değerleri hesaplanmıştır. Tüm günlerin ortalama RMSE değerlerine bakıldığında ise Ta indeksi 1.3°C RMSE ve WBGT indeksi 1.3°C RMSE değeri ile en iyi sonuçları verirken, daha sonra Ls 1.5°C RMSE değeri ile, UTCI 1.7 °C değeri ile, HI 2.2°C RMSE değeri ile devam etmektedir ve Hu değeri 2.5°C RMSE değeri ile en kötü sonuç veren indeks olmuştur. MODIS uydu verisinden sağlanan kara yüzeyi sıcaklık (LST) analizleri ile yüzey sıcaklığı incelemeleri gerçekleştirilmiştir. Tespiti yapılan sıcak hava dalgası dönemlerinde MODIS'ın iki farklı zaman diliminden veri sunan iki uydusunun (Terra ve Aqua) sağladığı LST ürünleri ile günlük kara yüzeyi sıcaklık analizleri yapılmıştır. OMGİ ve ERA5-Land veri setleri ile hesaplanan indeks sonuçları ile uzaktan algılama verisi olan MODIS'ın kara yüzeyi sıcaklıklarının davranışları hakkında analizler gerçekleştirilmiştir. Terra uydusu 10.30 MLT (ortalama lokal zaman), Aqua uydusu 13.30 MLT zamanlarında veri sağladığı için gün içerisindeki yüzey sıcaklık değişimleri incelenmiştir. Günlük maksimum sıcaklıkların çoğunlukla öğle ve öğleden sonraki saatlerde gerçekleştiği düşünüldüğünde, daha iyi sonuçlar Aqua uydusu ile alınmıştır. Elde edilen bulgular doğrultusunda tespit edilen sıcak hava dalgası olaylarının indeks uygulamaları sonucunda, OMGİ ve ERA5-Land veri setleri için de indeks sonuçlarının çoğunlukla uyumlu olduğu sonucuna varılmıştır. Birbirini takip eden sıcak hava dalgası günlerinin indeks haritaları incelenmiştir ve dönemsel olarak mekânsal dağılımları kıyaslanmıştır. Sıcak hava dalgası günleri için MODIS kara yüzeyi sıcaklık çalışması yapılmıştır ve indeks sonuçları ile LST sonuçlarının mekansal dağılımlarının benzerlik gösterdiği, zamansal davranışlarında da benzer eğilimlerde olduğu sonucuna varılmıştır. Şehirleşmenin yüksek olduğu ilçelerde ve tarımsal faaliyetlerin yoğun olduğu bölgelerde yüksek sıcaklıkların ve yüksek indeks sonuçlarının görüldüğü, nemli bölgelerde ise düşük sıcaklıkların ama yüksek işba sıcaklıkların ve bağıl nemlerin görüldüğü sonuçlarına varılmıştır.

Özet (Çeviri)

Global warming is a phenomenon that causes an increase in the Earth's surface temperature and changes in climatic normals. Changes in the climate system trigger interrelated environmental responses in the atmosphere, oceans and seas, and land surfaces. In this context, extreme weather events occur, and events such as intense precipitation, floods and inundations, prolonged extreme temperatures, and severe droughts, underscoring the magnitude of the threat posed by global warming. Heatwaves occur when unusually high temperatures persist for a prolonged period. There is no universally accepted definition of heatwaves; different thresholds and criteria have been determined to define a heatwave. Heatwaves can persist for several days or even weeks and exhibit distinct regional characteristics. Excessive warming on the Earth's surface and changes in climatic normals reveal a clear increasing temperature trend at both global and regional scales. Within the scope of this thesis, the aim was to evaluate heatwave events occurring as a result of the effects of global warming and climate change in temporal and spatial terms, and to observe the behaviour of extreme temperatures. Throughout the study, various threshold values and approaches for heatwave detection were examined, and different datasets were used for detection. Different index applications were performed to evaluate temperature, dewpoint temperature, relative humidity, and other meteorological variables during the determined heatwave periods, and to examine the behaviour of heatwaves. Land surface temperature changes and spatial distributions for the determined heatwave periods were also examined within the scope of this thesis. To examine heatwave events, Sakarya Province in Türkiye was selected as the study area because it has recently experienced increased temperatures, lies within a transitional zone influenced by both the Marmara and Black Sea climatic regimes, exhibits diverse topographic conditions, and is affected by both urbanization and agricultural activities. For use in the analyses, eleven Automatic Meteorological Observation Stations (Otomatik Meteoroloji Gözlem İstasyonu, OMGİ) were selected homogeneously within the study area. The selected eleven OMGİ are located in: Sakarya, Geyve, Karasu, Hendek, Sapanca, Akyazı, Ferizli, Karapürçek, Kaynarca, Taraklı, and Pamukova. In the analyses conducted for heatwave events occurring in Sakarya province, meteorological station data, reanalysis data, and remote sensing data were used together. During these investigations, the OMGİ dataset was used for ground-based observation data, the ERA5-Land dataset for reanalysis data, and the MODIS dataset for remote sensing data to observe temporal and spatial variations. The main focus of the study is the examination of climate variables, including air temperature, dewpoint temperature, and humidity, as well as indicators of thermal stress. Temperatures were obtained using hourly data from meteorological station and reanalysis datasets. The temperature recorded at the hour when the maximum temperature occurred was defined as the daily maximum temperature for the corresponding day. The dewpoint temperature recorded at the hour of maximum temperature was considered the daily dewpoint temperature value for that day. Accordingly, heatwave periods were identified using the OMGİ and ERA5-Land datasets, and different index applications were performed for the determined heatwave days. In addition, daily land surface temperature variation analyses were also performed using MODIS land surface temperature (LST) data, with maps obtained from two different time periods within the day. In this study, the years 2024 and 2025 were selected as the research period to identify heatwave days. The months of June, July, and August, which are typically the peak months of summer, were considered; however, May and September were also included in the evaluation, taking into account that temperature conditions could also affect the periods before and after the summer season. This period selection did not consider only the summer season from a climatological perspective; the possibility that increasing temperature trends and heatwave risks may extend to transitional months outside of the summer months was also taken into account. Accordingly, a five-month research period covering May, June, July, August, and September of 2024 and 2025 was determined. During the thesis study, heatwave days were determined using percentile threshold values based on past reference periods. In this process, analyses were conducted for various reference periods and various percentile threshold values. Daily maximum temperature data from OMGİ were used during the evaluations. To determine heatwave days, a 30-year long-term reference period covering the years 1991-2020 was considered, and the 90th percentile threshold value of daily maximum temperatures in the relevant months was determined. Threshold values were determined using daily maximum temperature values from the Sakarya and Geyve meteorological stations, which have long-term temperature data. A day in which the daily maximum temperature exceeded the T90 threshold value was defined as a hot day. If hot days occurred for three or more consecutive days, this period was defined as a heatwave. Before heatwave detection, the consistency between the two datasets was evaluated, and several new approaches for deriving daily maximum temperature values from ERA5-Land data were examined. Index applications were performed using the OMGİ dataset and the ERA5-Land dataset for the detected heatwave days. The objective was to determine thermal stress using six heatwave indices that have different parameters and approaches in terms of human health and thermal comfort, and to identify the hazard levels through the classifications of these indices. Index evaluations were carried out using six heatwave indices: Air temperature (Ta), Heat Index (HI), Humidex (HU), Wet Bulb Globe Temperature (WBGT), Lethal Heat Stress (Ls), and Universal Thermal Climate Index (UTCI). An agreement analysis was conducted among the results of all indices obtained through this application, which was performed for both datasets. In this index performance analysis conducted for all heatwave days, the RMSE values were calculated for each index to evaluate the agreement of the index results across the datasets. When the mean RMSE values across all days were evaluated, the Ta and WBGT indices exhibited the lowest RMSE, both with a value of 1.3 °C, indicating the highest level of agreement between the datasets. These were followed by the Ls index, with an RMSE of 1.5 °C, and UTCI, with an RMSE of 1.7 °C. The HI and HU indices produced higher RMSE values of 2.2 °C and 2.5 °C, respectively, with HU showing the lowest level of agreement. Land surface temperature (LST) analyses derived from MODIS satellite data were used to examine surface temperature conditions. During the identified heatwave periods, daily land surface temperature analyses were conducted using LST products provided by two MODIS satellites, Terra and Aqua, which acquire data at two different times of day. Analyses were carried out on the behavior of land surface temperatures from MODIS remote sensing data using index results calculated with the OMGİ and ERA5-Land datasets. Since the Terra satellite provided data at 10:30 MLT (mean local time) and the Aqua satellite at 13:30 MLT, the surface temperature variations throughout the day were examined. Considering that daily maximum temperatures generally occur around afternoon, better results were obtained from the Aqua satellite. Based on the findings obtained, as a result of the index applications performed for the identified heatwave events, it was concluded that the index results for both the OMGİ and ERA5-Land datasets were mostly consistent. Index maps of consecutive heatwave days were examined, and their spatial distributions were compared periodically. A MODIS land surface temperature study was conducted for heatwave days, and it was concluded that the spatial distributions of the index results and LST results showed similarities, and their temporal behavior also exhibited similar trends. It was concluded that high temperatures and high index results were observed in districts with high urbanization and regions with intensive agricultural activities, while low temperatures but high dewpoints and relative humidity were observed in humid regions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    871703

    Understanding the dynamics of air pollution during forest fires in Antalya-Manavgat: A WRF-CHEM analysis

    Antalya-Manavgat'ta orman yangınlarında hava kirliliğinin dinamiklerini anlamak: WRF-CHEM analizi

    YİĞİTALP KARA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN TOROS

  2. Tez No

    618916

    İstanbul'daki şehirleşmenin kar yağışına etkisi

    The impact of urbanization in istanbul on snowfall

    SİMLA İŞLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER LÜTFİ ŞEN

  3. Tez No

    803860

    Future changes in hourly extreme precipitation, return levels, and non-stationary impacts in Türkiye

    Türkı̇ye'de saatlı̇k aşırı yağışlarda gelecektekı̇ değı̇şı̇mler, tekerrür miktarı ve durağan olmayan etkı̇ler

    KUTAY DÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YURDANUR ÜNAL

  4. Tez No

    800584

    Dağılı bir hidrolojik model kullanarak Konya kapalı havzasında eksik akım verilerini doldurma ve çoklu istasyon kalibrasyonu

    Missing streamflow data filling and multi-gauge calibtarion in Konya closed basin using a distributed hydrological model

    ENES ERGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET CÜNEYD DEMİREL

  5. Tez No

    942608

    Imerg nasa ve ERA 5/ERA 5-land verilerini kullanarak kocaeli ilinin kuraklık değerlendirmesi

    Drought assessment of kocaeli province using imerg nasa and ERA5/ERA5-land data

    EMİNE ÖĞSÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EYÜP ŞİŞMAN

Geri Dön