Geri Dön

Era-ınterım veri setiyle rüzgar hızının random forestregresör yöntemi kullanılarak alt ölçeklendirilmesi

Statistical downscaling of wind speed with era-interimdata set using random forest regressor

PDF İndir

  1. Tez No: 556601
  2. Yazar: MUHAMMED İNCE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Meteoroloji, Meteorology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Son iki yüzyıllık zaman dilimiyle birlikte atmosferdeki sera gazlarının dramatik değişim, küresel ısınmayı ve bağlantılı olarak iklim dinamiğini etkilemiştir. Doğal olarak meteorolojik hadiseler dünya genelinde afetlerin sıklığını ve etki alanlarını büyütmüştür. Bu durumda mezo ölçekteki hava tahmin modellerine talep artmış ve modeller daha önemli hale gelmiştir. Hava tahmini ya da iklim senaryo konularında“Alt Ölçeklendirme”hakkındaki çalışmalarda artış gözlenmiştir. Mekansal alan 37.89° Kuzey, 40.19° Doğu koordinatları seçilerek 2017 ve 2018 tüm aylar için yaklaşık 81 km çözünürlüğe sahip ERA-Interim veri seti kullanılarak WRF sınırlı alan modeli ile 27, 9 ve 3 km çözünürlüklerine saatlik rüzgar hızı değişkeni için dinamik alt ölçekleme uygulanmıştır. Ek olarak çalışma alanına ait zaman ve değişkenler için NEWA verileri ile karşılaştırma yapılmıştır. İlgili kurum aracılığıyla çalışma alanında bulunan otomatik gözlem istasyonundan çalışma tarihlerine ait gözlem değerleri alınıp, 3 km çözünürlüklü WRF model çıktıları karşılaştırılmıştır. Herhangi bir veri asimilasyonu ve düzeltme uygulanmayan model sonuçları gözlem değerleri ile genel davranışlarının uyumlu olduğu saptanmıştır. 2017 yılı tüm aylar için rüzgar şiddeti R kare istatistikleri minimum, ortalama ve maksimum değerleri sırası ile 0.64, 0.76, 0.85 rüzgar yönleri için ise sırasıyla 0.39, 0.57, 0.80 olarak hesaplanmıştır. 2018 yılı içinse rüzgar şiddeti için 0.64 0.69 0.75; rüzgar yönü için 0.39, 0.57, 0.80 olarak hesaplanmıştır. Aynı istatistikler NEWA ve gözlem verileri için 2017 yılı rüzgar şiddeti için 0.64, 0.69, 0.75 rüzgar yönü için 0.55, 0.68, 0.80 olarak saptanmıştır. 2018 yılı rüzgar şiddeti için 0.51, 0.64, 0.74; rüzgar yönü değişkeni için ise 0.53, 0.66, 0.83 olarak bulunmuştur. Bu çalışmada, WRF sınırlı alan modelinin 27 km çözünürlükten 3 km çözünürlüğe dinamik alt ölçekleme sürecine istatiksel modelle ile temsili üzerine yoğunlaşılmıştır. Böylelikle süreç yoğun fiziksel denklemlerin çözümünden arındırılıp daha az hesaplama gücü ve bekleme süresi ile matematiksel çözüme kavuşturulmak istenmiştir. İstatistiksel yöntem olarak Random Forest Yöntemi kullanılmış olup 2018 yılının belirtilen aylarına uygulanmıştır. Uygulama sonucunda 37.89 Kuzey, 40.19 Doğu koordinatları çevreleyecek 8 nokta üzerinden; k-fold metoduyla minimum ortalama kök hatası olacak şekilde Random Forest Regressörü (RFR) rastgele 1000 farklı model üretmiştir. Sonuç olarak, WRF modeli 27 km çözünürlükten çalışma alanına alt ölçekleme süreci matematiksel olarak ifade edilmiştir. 2017 yılı tüm aylar içim WRF ve RFR arasındaki R Kare istatistikleri rüzgar şiddeti için 0.82-0.94 arasında rüzgar yönü için ise 0.42-0.84 değerlerine kadar hesaplanmıştır. RFR ve gözlem değerleri arasındaki aynı istatistikler için 2018 yılı için rüzgar şiddeti için 0.32-0.69; rüzgar yönü için 0.11-0.61 olarak hesaplanmıştır. İstatistiki modelin rüzgar şiddeti için daha başarılı sonuçlar ürettiği saptanmıştır. Ek olarak model gözlem değerleri ile kıyaslandığında WRF 3km çözünürlüklü elde edilen değerler için daha iyi sonuç elde etmiştir.

Özet (Çeviri)

The dramatic change of greenhouse gases in the atmosphere with the last two centuries has influenced global warming and climate dynamics. Naturally, meteorological incidents have increased the frequency and impact of disasters worldwide. In this case, the demand for weather forecasting models in the meso scale has become more significant. In additon, there has been an increase in studies on“downscaling”on weather forecasting or climate scenario. There are two main approaches to calculating boundary layer flows, including dynamic and statistical downscaling. The dynamic approach incorporates primitive equations associated with continuity, thermodynamic processes, and momentum with the surface properties of the region, such as land and land use, and scales Global Circulation Model (GCM) output to specific areas on the Earth's surface. The aim of this thesis is to develop statistical downscaling method will present the dynamic downscaling approach based on the physical processes of the WRF limited area model with motivation to save both computing power and output waiting time. The study area is Diyarbakır Airport for hourly wind speed variable. The global circulation models running with specific starting and boundary conditions can be listed as ARPEGE (France), AVN / MRF (USA), GEM (Canada), GME (Germany), IFS (ECMWF), JMA (Japan), UM (UK). However, there are many limited area models on a higher resolution meso scale based on more dynamic downscaling, and mainly ALADIN, ETA, LM, HIRLAM, MM5 and WRF. The WRF Preprocessing System (WPS) is a program consisting of three process, whose common role is to prepare input into the real model for actual data simulations. Every process accomplishes a stage of preparation: the geogrid defines model areas and interpolates static geographic data to grids; Ungrib extracts meteorological fields from GRIB format files; and Metgrid, WPS WRF-ARW V4: User's Guide 3-2, horizontally interpolated meteorological areas ungribed to the model grids defined by the geogrid. In the vertical program, the meteorological fields work on the WRF eta levels. ERA-Interim data set is used in this studies and composed of 3 different components, fixed and earth level. By selecting all run-off outputs for the Earth (00, 06, 12 and 18Z) 2 meters dew point and actual temperatures, 10 meters U and V wind components, average sea level pressure, average sea surface temperature, snow density and depths, 4 level soil temperatures , surface pressure and 4-level volumetric soil water parameters were selected. Specific humidity, temperature, Uand V wind components and separately geopotential parameters were determined for the 60-layer high level. The fixed component was adopted as a land and land parameter. In order to apply a statistical downscaling for hourly wind speed variable; based on the results of the Global Circulation Model outputs of ~81 km , the resolution nesting areas of 27, 9 and 3km were derived from the WRF limited area model. In this study, the spatial area 37.89 ° North, 40.19 ° East coordinates were selected by using the ERA-Interim data set with a resolution of 81 km for March, June, September and December, representing the four seasons of 2018. Downscaling is applied via WRF limited area model for the hourly wind speed variable for 27, 9 and 3 km resolutions. It is used physical parameterizations like Kain-Fritsch Cumulus scheme, Mellor-Yamada-Janjic (MYJ) boundary layer scheme, Noah Land Surface model with soil temperature and moisture in four layers, Longwave radiation: Rapid Radiative Transfer model and Shortwave radiation: Dudhia scheme allowing for clouds and clear sky absorption and scattering. Through the relevant institution, observation values of the study Tarihs were taken from the automatic observation station in the study area and compared with the 3 km resolution WRF model outputs. Any data assimilation and non-corrected model results were found to be consistent with the general behavior of the observation values. The R squared statistics of wind velocity for March, June, September and December of 2018 were calculated as 0.711, 0.770, 0.695 and 0.677 respectively. The same statistics for wind direction were calculated as 0.696, 0.771, 0.736, 0.494 respectively. In addition, NEWA ouputpus belong to the time and variables of the study area were compared with the observation data. In this study, it is focused on the representation of WRF limited area model from 27 km to 3 km resolution with dynamic model for dynamic downscaling process. In this way, the process is aimed to achieve mathematical solution with less computational power and waiting time instead of the solution of dense physical equations. Random Forest Regressor were used as statistical methods and applied to study dates. The idea of Random Forest is to develop the variance reduction of the bagging method by reducing the correlation between trees with decreasing the variance too much. As a result of the implementation of 37.89 North, 40.19 Eastern coordinates will surround 8 points; Random Forest Regressor (RFR) produced 1000 different models with minimum average root error by k-fold method. The Random Forest Regressor method was applied to the WRF 27 km resolution data set by taking the mean root error (MSE) criterion for the wind velocity and direction for each month of 2017 and 2018. As a result, WRF model downscaling process from 27 km resolution to the study area is expressed mathematically. R Square statistics between WRF and RFR for all months of 2017 were calculated as 0.82-0.94 for wind velocity and 0.42-0.84 for wind direction. For the same statistics between RFR and observation values, the wind velocity and the wind direction for 2018 were respectively between 0.32-0.69 and 0.11-0.61. It was found that the statistical model produced more successful results for wind velocity. In addition, the model obtain better results for WRF 3km resolution values compared to observation values.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    464803

    Akdeniz üzerinde 21.yüzyıl iklim simülasyonlarının iki ayrı yüzey modeliyle karşılaştırmalı incelenmesi

    Comparision of 21st century climate simulations driven by two different surface model over the mediterranean region

    MERVE AÇAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. BARIŞ ÖNOL

  2. Tez No

    513924

    Sensitivity analysis of regional climate model COSMO-CLM over Turkey

    COSMO-CLM iklim modelinin Türkiye üzerinde duyarlılık analizi

    ASLI İLHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YURDANUR ÜNAL

  3. Tez No

    535380

    Trajectories of cyclones affecting Turkey: NCEP 2 versus ERA-Interim

    Türkiye'yi etkileyen siklon yörüngeleri: NCEP 2 - era-Interım

    MERİH BOZBURA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER LÜTFİ ŞEN

  4. Tez No

    418803

    Operasyonel Yakın Kıyı Dalga Modeli Karadeniz Riva bölgesi uygulaması

    The application of operational Near Shore Wave Model to Riva coast in the Black Sea

    SABRİ MUTLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Deniz Bilimleriİstanbul Üniversitesi

    Fiziksel Oşinografi ve Deniz Biyolojisi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HÜSNE ALTIOK

  5. Tez No

    356124

    Wave power potential assessment of Aegean Sea

    Ege Deni̇zi̇ni̇n dalga gücü potansi̇yeli̇ni̇n beli̇rlenmesi̇

    NAVID JADIDOLESLAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÖZGER

Geri Dön