Evaluation of different downscaling approaches for very-high-resolution climate data
Çok yüksek çözünürlüklü iklim verileri için farklı ölçek küçültme yaklaşımlarının değerlendirilmesi
- Tez No: 877055
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET LEVENT KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
İklim değişikliği, atmosferik ve okyanus koşullarında değişikliklere yol açarak iklim anomalilerinin sıklığını artırır ve ekosistemleri ve insan topluluklarını olumsuz etkiler. İklim değişikliğini anlamak ve bu konuda doğru tahminlerde bulunmak çok önemlidir. İklim değişikliği çalışmaları, Küresel İklim Modelleri gibi araçlara odaklanır; ancak, bu modeller iklim bileşenlerini bölgesel düzeyde doğru bir şekilde tahmin edemez ve bu da düşük çözünürlükleri nedeniyle belirsizliklere yol açar. İstatistiksel ve dinamik ölçek küçültme teknikleri, bölgesel iklim projeksiyonu doğruluğunu artırır. Bu çalışma, ana GCM olarak MPI-ESM-MR'yi, dinamik ölçek küçültme için RegCM4.7.0 bölgesel iklim modelini ve istatistiksel ölçek küçültme için alansal delta yöntemini kullanarak, Türkiye'nin iklim değişikliği tahminlerini değerlendirmek için istatistiksel ve dinamik ölçek küçültme tekniklerini karşılaştırdı. 1km, 5km, 10km ve 20km çözünürlüklerde alansal ve zamansal korelasyonları araştırmak için 17 veri seti analiz edildi. Yağış ve sıcaklığın değerlendirilen alansal korelasyonu, yağış için negatif ve sıfıra yakın değerlerle düşük ila orta korelasyon katsayıları gösterirken, sıcaklık için daha yüksek korelasyon sonuçları gösterdi. 10 ve 20km çözünürlük küçültme verileri daha olumlu sonuçlar gösterdi. Yağışın zamansal korelasyonu, daha düşük standart sapmalar ve daha yüksek korelasyon katsayıları ile üstün tutarlılık gösterdi. Çalışmada incelenen sıcaklığın zamansal korelasyonu, doğası ve mevsimsel döngülerle uyumu nedeniyle oldukça yüksek korelasyon sergiledi. Bu çalışmanın bulguları, iklim değişikliği tahminlerini ve iklim değişikliğinin yerel topluluklar üzerindeki etkilerini azaltmak için en uygun metodolojinin anlaşılmasını önemli ölçüde artıracaktır.
Özet (Çeviri)
Climate change leads to widespread changes in atmospheric and oceanic conditions, increasing the frequency of climate anomalies and negatively impacting ecosystems and human communities. It is crucial to understand climate change and make accurate predictions about it. Climate change studies focus on tools like General Circulation Models (GCMs); however, GCMs cannot accurately represent local climates, leading to uncertainties due to their coarse resolution. Statistical and dynamical downscaling techniques improve local climate projection accuracy. This study compared statistical and dynamical downscaling techniques for evaluating Turkey's climate change projections, using the MPI-ESM-MR as the main GCM, RegCM4.7.0 regional climate model for dynamical downscaling and the spatial delta method for statistical downscaling. 17 datasets were analyzed to investigate spatio-temporal correlations at resolutions of 1km, 5km, 10km, and 20km. Evaluated spatial correlation of precipitation and temperature showed low to moderate correlation coefficients with negative correlations and near-zero values for precipitation but higher correlation results for temperature. 10 and 20km resolution downscaling data showed more favorable results. The temporal correlation of precipitation showed superior consistency with reduced standard deviations and improved correlation coefficients. The study highlighted the temporal correlation of temperature, exhibiting exceptional precision due to its nature and alignment with annual seasonal cycles. This study's findings will significantly enhance understanding of the optimal methodology for downscaling climate change projections and the impacts of climate change on local communities.
Benzer Tezler
- A comparative evaluation of machine learning algorithms for statistical downscaling of monthly mean temperature data over a European region
Avrupa bölgesi üzerinde aylık ortalama sıcaklık verisinin istatistiksel ölçek indirgemesine yönelik makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı bir değerlendirmesi
GÜNAY ESER
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Fizik ve Fizik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET LEVENT KURNAZ
- 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
2023
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YURDANUR ÜNAL
- Neoadjuvan tedavi almış rektum tümörlerinde EGFR, Kromogranin A, MLH-1 ve MSH-2 immünhistokimyasal analizi
Immunohistochemical Analysis of EGFR, Chromogranin A, MLH-1 and MSH-2 in Neoadjuvant Rectum Tumours
SEMEN ÖNDER
- Yukarı Kızılırmak Havzasında iklim değişikliği ve arazi kullanımı/örtüsü değişimi etkilerinin SWAT ile modellenmesi
Modeling of the effects of climate change and land use/cover change in Upper Kızılırmak Basin with SWAT
SEFA FURKAN SELÇUK
Doktora
Türkçe
2023
Çevre MühendisliğiSivas Cumhuriyet ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELTEM SARIOĞLU CEBECİ
- Termal görüntülere derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük yöntemlerinin uygulanması
Application of deep learning based super resolution in thermal images
CANER CİVE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU