Statistically downscaling maximum precipitation under CGCM climate change scenarios
CGCM iklim değişikliği senaryoları altında maksimum yağışın istatistiksel ölçek küçültmesi
- Tez No: 490072
- Danışmanlar: PROF. DR. AYTAÇ GÜVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Gelecekteki iklim değişikliği, sulama ve hidroelektrik enerjisi için önemli kaynaklar olarak kabul edilen yağış miktarını ve su kaynaklarını önemli ölçüde etkileyecektir. Bu nedenle, yağışın doğru bir şekilde tahmin edilmesi su kaynaklarının ve enerji üretiminin daha iyi ve etkili bir şekilde kullanılmasına izin verecektir. Bu çalışmada, Türkiye'de bir yerel ölçüm istasyonunun maksimum yağış tahmininde (Pmax) ölçek küçültme tekniğinin uygulanması sunulmuştur. İstatistiksel olarak küçültme CGCM3 değişkenleri, SDSM aracı kullanılarak yerel Pmax ile birleştirilir. Bu çalışma, kalibrasyon (1971-1990) ile alt modellerin geliştirilmesini ve geçerlilik (1991-2000) dönem performansına dayalı en iyi modeli seçmeyi içermektedir. A2 ve A1B'nin CGCM3 senaryolarında simülasyon gerçekleştirildi ve öngörülen veriler, başlangıç süresine (1971-2000) göre Pmax'taki öngörülen değişimi değerlendirmek için 2020, 2050 ve 2080'li üç zaman periyoduna bölündü. Sonuçlar, gözlemlenen ve tahmin edilen Pmax arasındaki R² ve RMSE değerlerinin kalibrasyon sırasında 0.75, 6.515 mm ve doğrulama sırasında 0.63, 9.03 mm olduğu Pmax tahmininde SD aylık modelinin iyi uygulanabilirliğini göstermektedir. Her iki senaryo da, A2 senaryosu için yıllık% 8.2, yani% 8.2,% 9.03 ve% 6.4 ve A1B senaryosu için% 12.1,% 14.3 ve% 10.6, 2020'ler, 2050'ler ve 2080'lerde sırasıyla düşüş göstermektedir. Sonuçlar, çalışma alanının ikliminin, başlangıç dönemine kıyasla daha kuru olabileceğini göstermektedir. A1B senaryosu, genel olarak aynı model boyunca A2 senaryosuna kıyasla Pmax'ta daha yüksek bir düşüş tahmin etmektedir.
Özet (Çeviri)
The future climate change will significantly affect on precipitation amount and water resources which are considered as major sources for irrigation and hydropower energy. Therefore, accurate prediction of precipitation would permit a better and effective utilization of water resources and power generation. In this study, we present an application of downscaling technique on prediction of maximum precipitation (Pmax) of a local gauge station in Turkey. Statistically downscaling CGCM3 variables are coupled with local Pmax by using the SDSM tool. This study includes developing sub–models by calibration (1971-1990) and choosing the best one based on the validation (1991-2000) period performance. Simulation under CGCM3 scenarios of A2 and A1B was performed and the forecasted data was divided into three time periods of 2020s, 2050s and 2080s, to assess the projected change in Pmax with respect to the baseline period (1971-2000). The results show well applicability of SD-monthly model in predicting Pmax, where R² and RMSE values between the observed and predicted Pmax are 0.75, 6.515 mm during calibration and 0.63, 9.03 mm during validation. Both scenarios show decrease in average annual Pmax, namely, by 8.2%, 9.03% and 6.4% for A2 scenario and by 12.1%, 14.3% and 10.6% for A1B scenario, under 2020s, 2050s and 2080s, respectively. The results indicate that the climate of the study area might be dryer compared to the baseline period. The A1B scenario generally projects a higher decrease in Pmax than the A2 scenario throughout the same model.
Benzer Tezler
- Investigating the hydroclimatic changes in the euphrates-tigris basin under a changing climate
Değişen iklim koşulları altında fırat-dicle havzası'ndaki hidroiklimsel değişikliklerin incelenmesi
YELİZ YILMAZ
Doktora
İngilizce
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER LÜTFİ ŞEN
- Exploring the impacts of climate change on extreme climate indices in Türkiye: Insights from statistically downscaled CMIP6 models
İklim değişikliğinin Türkiye üzerinde ekstrem iklim endekslerine etkilerinin incelenmesi: İstatistiksel olarak küçültülmüş CMIP6 modellerinden sonuçlar
BERKİN GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL YÜCEL
DOÇ. DR. SERTAÇ ORUÇ
- İklim değişikliğinin su güvenliğine etkisi: Susurluk Havzası örneği
The effect of climate change on water security: The case study of Susurluk Basin
MURAT ŞAN
Doktora
Türkçe
2024
CoğrafyaKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM BAYRAM
PROF. DR. MURAT KANKAL
- İklim krizi yönünden tarımsal etki değerlendirme analizi: Sarıgöl Afşar Barajı örneği
Agricultural impact assessment analysis in terms of climate crisis: The case of Sarıgöl Afşar Dam
UMUT SUZAN
Doktora
Türkçe
2024
ZiraatEge ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ UL
PROF. DR. UMUT OKKAN
- Computational dam safety analysis based on predicted probable maximum flood discharge from statistical downscaling taking into consideration different general circulation models
Farklı genel iklim değişikli senaryoları dikkate alarak istatistiksel ölçek küçültme ile elde edilmiş muhtemel en yüksek taşkın tahminine dayalı hesaplamalı baraj güvenliği analizi
FAHİD ABBAS TOFİQ
Doktora
İngilizce
2015
İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTAÇ GÜVEN