Soğutma yüklerine enlem, rakımi boylam, rüzgar hızı ve bağıl nem ilişkisinin yetmiş dokuz il için araştırılması
Investigation of the relationship of among latitude, altitude, longitude, wind speed and relative humidity to cooling loads for seventy-nine provinces
Yazar: MUHAMMED SİNAN TUNA
Danışman: DOÇ. DR. MUSTAFA ALİ ERGÜN ERTÜRK
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Enerji = Energy ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Bağıl nem = Relative humidity ; Rakım = Altitude ; Rüzgar hızı = Wind speed ; Soğutma = Cooling

Özet:
Soğutma sezonun belirlenmesi, aylık ve yıllık bazda enerji tüketiminin tayini için derece-zaman yöntemleri büyük önem arz etmektedir. Yapılan bu çalışmada 79 il için literatürde bulunan soğutma derece saat (SDS) değerlerine coğrafik şartların etkisi incelenmiştir. Aylık ve yıllık yüzdesel olarak bulunan SDS değerleri, aylık ve sezonluk sayısal değere dönüştürülerek tezde literatüre sunulmuştur. Türkiye Cumhuriyeti Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nce kayıt altına alınan iklim verileri Bakanlıktan temin edilerek gerekli çalışmalar yapılmıştır. Yıllık sıcaklık dağılımının bulunduğu grafiklere ek olarak aylık bazda çalışma yapılmış olup istenen sıcaklığın istenilen herhangi bir ayda kaç saat gözlemlendiği ilgili grafikçe okunabilmektedir. Yapılan bu çalışmalarda geçmişe dönük en az 40 yıllık veriler kullanılmıştır. SDS değerlerine rakım, enlem, boylam, nem miktarı, rüzgar hızı parametrelerinin etkisi Türkiye'de bulunan 79 il için incelenmiştir. Türkiye'de bulunan iller 7 bölgeye ayrılarak elde edilen veriler tablolaştırılmıştır. 7 adet tablo sunulmuştur. Bu tablolarla ilgili bölge bölge yapılan çalışmalarda coğrafik faktörlerin SDS değerine etkisinin incelenmesi adına 7 farklı sav ortaya koyulmuştur. Türkiye'deki 7 bölgenin ayrı ayrı incelenmesi sonucunda 7 adet rakım-SDS grafiği yaklaşımı getirilmiştir. Bu yaklaşımla grafiklerde eğri uydurma işlemi gerçekleştirilerek 7 ayrı grafik ve 7 ayrı denklem elde edilmiştir. Regrasyon katsayıları %80 in üzerinde değer gösteren yani gerçek değerlere bu orandan yüksek yakınlık gösteren bölgeler bulunmuştur. Ege Bölgesinde %93, Doğu Anadolu Bölgesinde %87 ve Güneydoğu Anadolu Bölgesinde ise %96 oranlarında değerler tespit edilmiştir. Tespit edilen bu 3 bölge için detaylı analizler yapılmıştır. Yapılan analiz çalışmalarınca rakım-SDS grafiğinden elde edilen denklemler ilgili yazılımlara aktarılarak çalışmalar sürdürülmüştür. Elde edilen yazılımda bulunan denklemin x parametresi rakım olarak kodlanmıştır. Y değeri ise SDS değerini vermektedir. Yani rakım değeri bilinen herhangi bir yerleşim birimi için ilgili yazılımda rakım değeri yerine yazıldığında o rakımda bulunan SDS değeri ortaya koyulmaktadır. Bu çalışmalar sonucunda ilgili bakanlıktan ilçelerin rakım değerleri temin edilerek Ege bölgesinde bulunan 8 ilin 116 ilçesi için, Doğu Anadolu Bölgesinde bulunan 14 ilin 125 ilçesi için ve Güneydoğu Anadolu Bölgesinde bulunan 6 ilin 57 ilçesi için ayrı ayrı SDS değerleri ilgili yazılım rüzgar hızı yardımıyla bulunmuştur. Toplamda 298 adet ilçenin SDS değeri ilgili bölgenin regrasyon katsayısı oranında gerçeğe yakınsanarak bulunmuştur.

Abstract:
Degree-time methods are of great importance for determining the cooling season and determining energy consumption on a monthly and annual basis. In this study, the effect of geographical conditions on the cooling degree hour (CDH) values in the literature for 79 provinces was examined. CDH values, which are found as monthly and annual percentages, are converted into monthly and seasonal numerical values and presented to the literature in the thesis. The climate data recorded by the General Directorate of Meteorology of the Ministry of Environment, Urbanization and Climate Change of the Republic of Turkey were obtained from the Ministry and necessary studies were carried out. In addition to the graphs with the annual temperature distribution, studies have been carried out on a monthly basis and the desired temperature and for how long they have been observed can be read in the relevant graph. In these studies, at least 40 years of historical data were used. The effect of altitude, latitude, longitude, humidity amount, wind speed parameters on CDH values was examined for 79 provinces in Turkey. The provinces in Turkey are divided into 7 regions and the data obtained are tabulated. 7 tables are presented. In the studies conducted region by region related to the relevant tables, 7 different arguments have been put forward in order to examine the effect of geographical factors on CDH value. As a result of the separate examination of 7 regions in Turkey, 7 altitude-CDH graphs were drawn. In the graphs drawn, curve fitting process was performed and 7 different graphs and 7 different equations were obtained. Regions with regression coefficients showing values above 80%, that is, proximity to real values higher than this rate, were found. 93% in the Aegean Region, 87% in the Eastern Anatolia Region and 96% in the South-eastern Anatolia Region. Detailed analyses were made for these 3 identified regions. The analysis studies continued by transferring the equations obtained from the altitude-CDH graph to the relevant software. The x parameter of the equation in the resulting software is encoded as altitude. The Y value gives the CDH value. In other words, when the altitude value is written instead of the altitude value in the relevant software for any known settlement unit, the CDH value at that altitude is revealed. As a result of these studies, the altitude values of the districts were obtained from the relevant ministry and the CDH values were found separately for 116 districts of 8 provinces in the Aegean region, 125 districts of 14 provinces in the Eastern Anatolia Region and 57 districts of 6 provinces in the South-eastern Anatolia Region with the help of the relevant software. The CDH value of a total of 298 districts was found by converging with reality in the ratio of the regression coefficient of the relevant region.