Geri Dön

Bias correction for non-extreme and extreme values for precipitation

Uç ve uç olmayan yağış değerleri için yanlılık düzeltmesi

  1. Tez No: 800635
  2. Yazar: AHMET KÖRPINAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ELÇİN KENTEL ERDOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Su Kaynakları Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 150

Özet

İklim değişikliği etkisi analizinde bölgesel iklim modellerinin yeri çok kritiktir. İklim değişikliğinin açığa çıkaracağı sorunların azaltılması ve bu sorunlara karşı önlemler alınabilmesi için kısa ve uzun vadedeki etkilerinin incelenmesi gerekir. Bölgesel iklim modelleri, ülkeler ve bölgeler gibi küçük çaplarda iklim değişikliği etkilerinin analizini mümkün kılar. Dolayısıyla bu etkileri yönetebilmek için daha etkin stratejilerin geliştirilebilmesine öncülük eder. Bölgesel iklim modellerinin en sık kullanılan sonuçlarından biri de yağış tahminidir. Özellikle taşkın risk analizleri için uç yağış değerleri çok önemlidir. Ancak bölgesel iklim modelinden elde edilen işlenmemiş veri yanlılık içerir. Güvenilir tahminler yapabilmek için işlenmemiş verilere öncelikle yanlılık düzeltmesi yapılması gerekir. Bu da gözlemlenen veri ile modelden elde edilen veri arasındaki farkın dikkate alınmasıyla yapılır. Yanlılık düzeltmeleri iklim koşullarından dolayı bölgeden bölgeye değişir. Bu çalışmada Türkiyenin farklı bölgeleri için Dağılım Temelli Ölçeklendirme yöntemine üç alternatif yöntem sunulmuş ve bu yöntemler kullanılarak yanlılık düzeltmesi yapılmıştır. Alternatif yöntemler orjinal yöntemden veriyi bölme noktası ve kullanılan istatiksel dağılımlar açısından farklıdır. Türkiye'nin farklı bölgelerinden 53 meteoroloji istasyonu için performans değerlendirilmesi yapılmış ve en etkili yöntem belirlenmiştir. Bu çalışmada önerilen alternatif yöntemlerin performansları orjinal yöntemden kayda değer ölçüde iyi değillerdir. Geleceğe yönelik yanlılık düzeltmesi yapılmış yağış tahminlerindeki uç değer değişimleri de mekansal olarak incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Regional climate models are crucial in climate change impact analysis. Short-term and long-term effects of climate change need to be investigated to plan necessary mitigation measures and to lower the impacts. Regional climate models allow analysis of the effects of climate change in smaller scales such as regions and nations and consequently leads to the development of more effective management strategies. One of the most commonly used products of regional climate models is precipitation predictions. For flood risk analysis, especilly extreme precipitations are crucial. However, raw data obtained from the regional climate model have errors. To obtain reliable predictions, the data should be bias corrected first. The basic principle of bias correction is to reduce the bias in raw data. Bias correction is also region-specific due to climate conditions of the area. In this study, three alternatives for a commonly used bias correction method, the Distribution Based Scaling method, are proposed. Alternatives proposed in this study differ from the original method by division point of data and fitted distributions to extreme part of the data. Performance assesment for these methods are done for 53 meteorological stations located at different regions of Turkey, and the most effective methods are identified. Performances of alternative methods proposed in this study did not provide significant improvements compared to the original method. Future changes in extreme precipitation according to bias corrected RCM outputs are investigated spatially as well.

Benzer Tezler

  1. A comprehensive assessment on various impacts of climate change in Western Black Sea and Euphrates-Tigris basins, Turkey

    Türkiye'nin Batı Karadeniz ve Dicle-Fırat havzalarında iklim değişikliğinin muhtelif tesirlerinin geniş kapsamlı değerlendirilmesi

    MUSTAFA NURI BALOV

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK

  2. Present and future humid heat extremes and population exposure in Türkiye

    Türkiye'de mevcut dönem ve gelecekteki nemli aşırı sıcaklıklar ve nüfus maruziyeti

    BERKAY DÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YURDANUR ÜNAL

  3. Improving the performance of remote sensing-based water budget components across mid- and small- scale basins

    Küçük ve orta ölçekli havzalarda uzaktan algılama tabanlı su bütçesi değişkenlerinin iyileştirilmesi

    GÖKHAN KAYAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ERTEN

    PROF. DR. UMUT TÜRKER

  4. 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

  5. Disaggregation of future climate projection data to generate future rainfall intensity-duration-frequency curves to assess climate change impacts

    Gelecek iklim projeksiyonu verilerinin iklim değişikliği etkilerini değerlendirme amacıyla gelecek yağış şiddet-süre-tekerrür eğrileri üretmek için ayrıştırılması

    HÜSAMETTİN TAYŞİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖZGER