Geri Dön

Evaluation of grid based precipitation products over the Mediterranean region in Turkey

Grid tabanlı yağış ürünlerinin Türkiye'de Akdeniz bölgesi için değerlendirilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 714497
  2. Yazar: ENES HİŞAM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER, DOÇ. DR. ALI DANANDEH MEHR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  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: 98

Özet

Yağış, hidrolojik ve enerji döngüsünün ana bileşenidir ve hidroloji, klimatoloji, meteoroloji, hava tahmini ve su kaynaklarının yönetimi, çiftçilik, ormancılık, ekoturizm, taşkın kontrolü ve kuraklık yönetimi gibi sosyoekonomik faaliyetlerdeki birçok uygulama için temel bir girdidir. Ayrıca yağış, iklim değişikliğinin etkilerini çeşitli mekansal ölçeklerde değerlendirirken dikkate alınması gereken önemli bir unsurdur. Şiddetli olay oluşumları (kuraklık ve sel) ve bunların diğer iklimsel unsurlarla ilişkileri üzerine bölgesel iklim çalışmaları için uzun ve homojen yağış kayıtları gereklidir. Sonuç olarak, yukarıda bahsedilen tüm uygulamalar için kesin ve güvenilir yağış tahmini kritik öneme sahiptir. Bununla birlikte, farklı zaman ve mekanlara göre yağışın değişkenliği nedeniyle, bu tür kesin tahminler zorlayıcıdır. Her ne kadar gösterge tabanlı yağış tahminleri, bölgesel ve dünya çapındaki uygulamalar için önemli bir sorun olan uzamsal kapsama eksikliğine sahip olsa da, yer tabanlı gözlemler olarak yağmur ölçüm istasyonları ve meteoroloji radar istasyonları ve şebeke tabanlı yağış ürünleri, yağış verilerinin ana kaynaklarıdır. Öte yandan, son yıllarda, dünya çapında veya yarı küresel ölçekte çeşitli uzamsal ve zamansal çözünürlüklerde yağış veri kümelerinin artmasıyla sonuçlanan ızgaralı yağış ürünleri oluşturmak için önemli çabalar sarf edilmiştir. Bu ürünlerin yer tabanlı istasyonlara (yağmur ölçer ve hava radarı) göre başlıca avantajları, sürekli ve yüksek mekansal ve zamansal çözünürlükte küresel yağış verileri sağlamaları ve bu verilere kamu erişimini sağlamalarıdır. Bu tür veriler, geleneksel yağmur ölçer veya hava durumu radar verilerinin az veya kalitesiz olduğu gelişmekte olan ülkelerde veya kırsal bölgelerde özellikle yararlıdır. Ayrıca, çoğu yağış ürünü okyanuslar üzerinde veri sağlayabilir. Bu nedenle, yağış ürünleri çok sayıda çevresel uygulamada, su kaynakları yönetiminde ve iklim değişikliği çalışmalarında sıklıkla kullanılmaktadır, çünkü bu çalışmaların çoğu noktasal girdi yerine mekansal girdi gerektirir. Bu yağış ürünleri dört kategoriye ayrılabilir: (1) yalnızca gösterge ürünleri, (2) yeniden analiz ürünleri, (3) yalnızca uydu ürünleri ve (4) uydu göstergesi ürünleri. Ayrıca, gridlenmiş yağış ürünleri, verilerin mevcudiyetinin gecikmesine göre, gerçek zamanlı veri içeren ürünler ve birkaç ay sonra veri içeren ürünler olmak üzere iki kategoride sınıflandırılabilir. Birincisi hidrolojik modelleme gibi uygulamalar için kullanılabilirken, ikincisi iklim ve kuraklık araştırmaları için kullanılabilir. Bununla birlikte, tüm gridlenmiş yağış ürünleri, sensör ve algoritma hataları dahil olmak üzere çeşitli hatalara açıktır. Ayrıca bu ürünlerin doğruluğu bölgeye, mevsime, iklime, topografyaya ve bulutlara göre değişmektedir. Bu nedenle, belirli bir bölgede kullanılmadan önce gridlenmiş yağış ürünlerinin ayrıntılı ve kesin olarak değerlendirilmesi önemlidir. Bu tür bir değerlendirme, belirli bir ürünün belirli bir bölgeye uygun olup olmadığı sorusunun yanıtlanması açısından önemlidir. Ürünler küresel ölçekte değerlendirilmiş olsa da, herhangi bir hidrolojik veya iklimsel uygulama için kullanılmadan önce bölgesel değerlendirme esastır. Bu çalışmada, 2017'den 2021'e kadar, Türkiye'deki Akdeniz bölgesi üzerinde 6 gridlenmiş yağış ürününü değerlendirmek için Türkiye'deki 193 yer tabanlı meteoroloji istasyonu referans veri olarak kullanılmıştır. Yer meteoroloji istasyonları, düşük, orta ve yüksek rakımları ve farklı arazi kullanımlarını ve arazi örtüsünü kapsayan çalışma alanı boyunca dağılmıştır. Ayrıca, aylık ve yıllık değerlendirme ölçekleri, mekansal ölçekler için grid ve bölgesel büyüklükler kullanılmıştır. Aylık ve yıllık ölçeklerin grid ölçeğinde değerlendirildiği, bölgesel ölçekte ise sadece aylık ölçeğin çalışıldığını belirtmekte fayda var. Tüm bölge genelinde üç veya dört yıl boyunca ürün performansı hakkında bir şey söylemek zor. Ürünler, üç uydu ölçer ürünü içerir: (1) 0,1° uzamsal çözünürlüklü GPM (IMERG) için Entegre Çoklu uydu Erişimleri (2) 0,05° uzamsal çözünürlüğe sahip İstasyon verileri (CHIRPS) ile Grup Kızılötesi Yağış (3) Yapay Sinir Ağlarını Kullanarak Uzaktan Algılanan Bilgiler - 0,25 ° uzamsal çözünürlüğe sahip İklim Veri Kaydı (PERSIANN CDR), yalnızca iki gerçek zamanlı uydu ürünü: (4) Yapay Sinir Ağları Bulut Sınıflandırma Sistemini (PERSIANN CCS) Kullanan Uzaktan Algılanan Bilgilerden Yağış Tahmini 0,04° uzamsal çözünürlüğe sahip (5) Yapay Sinir Ağları kullanılarak Uzaktan Algılanan Bilgilerden Yağış Tahmini - 0,04° uzamsal çözünürlüğe sahip gerçek zamana yakın Dinamik Kızılötesi Yağmur Hızı (PDIR-Now) ve bir yeniden analiz ürünü: (6) 0,25 ° uzamsal çözünürlüğe sahip ECMWF Yeniden Analizi v5 ( ERA5). Grid tabanlı yağış ürünlerinin performansını gösterge tabanlı verilerle karşılaştırırken, veri kaynaklarının uzamsal kapsamındaki fark her zaman uygun şekilde düzeltilmesi gereken ciddi bir sorundur. Nokta tabanlı veriler yağmur göstergeleri tarafından sağlanırken, grid ölçekli yağış tahminleri uydu tabanlı ürünler tarafından sağlanır. Bu nedenle, yağmur ölçüm istasyonlarından alansal ortalama ve Ters Mesafe Ağırlıklandırma (IDW) kullanılarak farklı uzamsal çözünürlüklere sahip farklı yüzey haritaları oluşturulmuştur, her harita belirli bir grid tabanlı yağış ürününe karşılık gelmektedir. Yoğun ölçüm istasyonları ağı, çok küçük uzaysal çözünürlükler için bile bu tür haritaların oluşturulmasını mümkün kılar. Yağış ürünlerinin performansını değerlendirmek için ortalama karekök hatası (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve belirleme katsayısı (R²) kullanıldı. Sonuçlar, IDW kullanan yer meteoroloji istasyonlarının ölçeğinin yükseltilmesinin yağış ürünleri için tüm mekansal ve zamansal ölçeklerde alansal ortalama tekniğinden daha iyi değerlendirme gösterdiğini ve IDW ile alansal ortalama arasındaki değerlendirme farkının grid bazlı yağış ürünün grid boyutunun artmasıyla arttığını göstermiştir. Ayrıca, tüm uzaysal ve zamansal ölçeklerde, kalibrasyon için yer ölçüm istasyonlarını kullanan tüm ürünler (IMERG, PERSIANN CDR ve ERA5), tüm ölçümler açısından ((R², RMSE (mm),MAE (mm)) yalnızca uyduya yönelik olan tüm yağış ürünlerinden daha iyi performans gösterdi. Ayrıca, grid ölçeğinde değerlendirmeye kıyasla, tüm yağış ürünleri bölgesel ölçekte tüm metrikler açısından daha iyi performans gösterdi. Aylık skala ile karşılaştırıldığında, aylık hatalar rastgele veya simetrik olmadığı için tüm ürünler için yıllık skalada R² azaldı, bu nedenle birbirlerini karşılıklı olarak boşa çıkarmadılar, dahası biriktiler. Ayrıca, aylık bölgesel ölçekte ve yıllık grid ölçeğinde yüksek yağış olayları için bile fazla tahmin eğilimi gösteren PDIR hariç, tüm yağış ürünleri düşük yağış olaylarını fazla tahmin etme ve yüksek olayları tüm mekansal ve zamansal ölçeklerde azımsama eğilimindeydi, fakat tüm ürünlerin performansları yoğun yağış olaylarına kıyasla düşük ve orta yağış olaylarında daha iyiydi. Bu nedenle, ürünlerin performansı yaz ve ilkbahar aylarında (Mart-Ekim) kış aylarından (Aralık-Şubat) daha iyiydi. Aylık ve grid skalasında yapılan değerlendirmeye bakıldığında, alan ortalaması yükseltilmiş mastar istasyonları kullanılarak yapılan değerlendirmede tüm metrikler (R² 0,68, RMSE 42,5 mm ve MAE 25 mm) açısından en iyi performansı IMERG elde etmiştir. Ancak, IDW yükseltilmiş ölçüm istasyonları dikkate alınarak yapılan değerlendirmede, ERA5 en iyi R²'ye (0,73) ve en küçük RMSE'ye (37 mm) sahipken, IMERG en küçük MAE'ye (22,4 mm) sahiptir. Aylık ve bölgesel ölçekte değerlendirmede ise IMERG, R² (0,95), RMSE (14,2 mm) ve MAE (7,4 mm) açısından en yüksek performansa sahip olurken, bunu sırasıyla ,R² ve RMSE açısından, ERA5, CHIRPS ve PERSIANN CDR izledi. Öte yandan, CHIRPS ise MAE açısından ERA5'ten daha iyi performans gösterdi. Yıllık ve şebeke ölçekleri için, diğer ürünlerle karşılaştırıldığında, CHIRPS, hem yükseltilmiş IDW hem de alan ortalamasını kullanan değerlendirmeler açısından en büyük R²'ye sahipti ve IDW yükseltilmiş ölçüm istasyonlarını kullanırken daha üstün performans gösterdi. Ayrıca, CHIRPS, alansal ortalama yükseltilmiş değerlendirme açısından tüm ürünler arasında en düşük RMSE ve MAE'ye sahipti ve ikinci sırada onu IMERG izledi. Dahası, ERA5, IDW yükseltilmiş değerlendirmede en düşük RMSE ve MAE'ye sahipti ve onu da PERSIANN CDR izledi. IDW yükseltilmiş ölçüm istasyonları ile ERA5 ve PERSIANN CDR değerlendirmesindeki artış, kaba grid boyutlarıyla ilgili olabilir. Sonuç olarak, CHIRPS, PERSIANN CDR, ERA5 ve IMERG'in tümü, tüm uzamsal ve zamansal ölçeklerde birbirine yakın ve PERSIANN CCS ve PDIR'den daha iyi performans göstermiştir. Değerlendirme, IMERG, CHIRPS, PERSIANN CDR ve ERA5'in Türkiye'de Akdeniz bölgesindeki potansiyel uygulamalar için yer tabanlı meteoroloji istasyonlarına tamamlayıcı olarak kullanılabilecek (bir önyargı düzeltmesinden sonra) umut verici yağış ürünleri olabileceğini önermektedir.

Özet (Çeviri)

Precipitation is an important part of the hydrological and energy cycle, as well as a key input for many applications in hydrology, climatology, meteorology, weather forecasting, and socioeconomics. It is also a crucial factor to consider when evaluating the consequences of climate change at different spatial scales. As a result, precise precipitation estimation is critical for all the aforementioned applications. However, such accurate estimation is difficult due to the variability of precipitation throughout time and space. The main sources of precipitation data include rain gauge stations and weather radar stations as ground-based observations, as well as grid-based precipitation products. However, ground-based rainfall estimates lack spatial coverage, which is a significant issue for regional and global applications. In recent decades, considerable efforts have been undertaken to generate gridded precipitation products, resulting in a rise in the number of precipitation datasets at various spatial and temporal resolutions on a global or quasi-global scale. The key benefits of these products over ground-based stations (rain gauges and weather radars) are that they produce worldwide precipitation data with continuous and high spatial and temporal resolution, as well as public access to this data. Such information is especially important in developing countries or rural areas where weather radar or rain gauge data is scarce or of low quality. All gridded precipitation products, however, are subject to a number of errors, including sensor and algorithm faults. Furthermore, the precision of these products varies by place, season, climate, topography, and clouds. As a result, before applying gridded precipitation products in a specific location, a thorough and comprehensive assessment is necessary. In this study, an evaluation of six gridded precipitation products was performed over the Mediterranean region in Turkey from 2017 to 2021. The evaluation was performed at multiple temporal (monthly and annual) and spatial (grid and regional) scales. The precipitation data from the ground-based station (points) was upscaled to grids using Interpolation Weighting Average (IDW) and areal average techniques for the evaluation of the products at grid scale. To assess the gridded precipitation accuracy, 193 ground-based meteorolgical stations distributed through the study area were used. The products include (1) Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG) with 0.1° spatial resolution (2) Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) with 0.05° spatial resolution (3) Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks Cloud Classification System (PERSIANN CCS) with 0.04° spatial resolution (4) Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks - Dynamic Infrared Rain Rate near real-time (PDIR-Now) with 0.04° spatial resolution (5) PERSIANN- Climate Data Record (PERSIANN CDR) with 0.25° spatial resolution (6) ECMWF Reanalysis v5 (ERA5) with 0.25° spatial resolution. The results showed that at all spatial and temporal scales, CHIRPS, PERSIANN CDR, ERA5, and IMERG perform close to each other and better than PERSIANN CCS and PDIR. At all spatial and temporal scales, all products showed overestimation bias for low precipitation events whereas underestimation bias for heavy rainfall events. Except for PDIR, which showed an overestimation trend at both a monthly regional and annual grid scale for high precipitation occurrences. However, when compared to severe rainfall events, the performance of all products is better at low and moderate precipitation events. Therefore, the performance of the products was better in summer and spring months (March to October) than those of winter (December to February). At all spatial and temporal scales, CHIRPS, PERSIANN CDR, ERA5, and IMERG all perform similarly to each other and better than PERSIANN CCS and PDIR. So, after using some bias correction techniques, all four products could be promising to use as a complement to rain gauge stations for hydrological and environmental purposes in Turkey's Mediterranean region. However, taking into account the uncertainties of their data, PERSIANN CCS and PDIR could be employed for applications that require real-time precipitation data.

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

    790926

    Türkiye'de Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) uydu yağış ürünlerinin yer ölçüm istasyonları verileri ile karşılaştırılması

    Comparision of Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) multi-satellite precipitation analysis (TMPA) products with gauge-based data over Turkey

    TUBA NUR TONYALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilim ve TeknolojiGebze Teknik Üniversitesi

    Yer ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKKI BALTACI

  3. Tez No

    507520

    Environmental hotspots in cataphoresis process of automotive industry

    Otomotiv endüstrisinde kataforez prosesinin önemli çevresel etkileri

    PELİN NUR KARAÇAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA FATOŞ BABUNA

  4. Tez No

    270238

    Yer gözlem istasyonlarında ölçülen yağış değerlerinin ve uydulardan elde edilen yağış tahminlerinin karşılaştırılmalı değerlendirilmesi

    Comparative evaluation of measured precipitation values from ground based network and satellite based precipitation estimates

    KUBİLAY YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Jeoloji MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Jeoloji (Hidrejeoloji) Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET EKMEKÇİ

  5. Tez No

    863511

    An improved multi-component metric for spatial pattern calibration of hydrologic models

    Hidrolojik modellerin örüntüye dayalı kalibrasyonu için çok bileşenli metrik geliştirilmesi

    EYMEN BERKAY YORULMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET CÜNEYD DEMİREL

Geri Dön