Geri Dön

Evaluation of different downscaling approaches for very-high-resolution climate data

Çok yüksek çözünürlüklü iklim verileri için farklı ölçek küçültme yaklaşımlarının değerlendirilmesi

  1. Tez No: 877055
  2. Yazar: ZEKİCAN DEMİRALAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET LEVENT KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2022

    Fizik ve Fizik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET LEVENT KURNAZ

  2. 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

  3. 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

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Patolojiİstanbul Üniversitesi

    Patoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YERSU KAPRAN

  4. 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

    Türkçe

    2023

    Çevre MühendisliğiSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELTEM SARIOĞLU CEBECİ

  5. Termal görüntülere derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük yöntemlerinin uygulanması

    Application of deep learning based super resolution in thermal images

    CANER CİVE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU