Türkiye'de şehirleşmenin mevcut sıcaklık eğilimine katkısı
The contribution of urbanization to the current temperature trend in türki̇ye
Yazar: DAVUT ENES TÜRKMEN
Danışman: PROF. DR. BARIŞ ÖNOL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Meteoroloji = Meteorology

Özet:
İklim değişikliği, günümüz dünyasının en önemli ve karmaşık sorunlarından birisidir. Bu küresel sorun, şehir alanlarında gözlemlenen şehir ısı adası etkisi ile birlikte, yerel iklim sistemlerini daha derinden etkileyebilmektedir. Şehir ısı adası kavramsal modeli, şehirsel alanların sıcaklığının, çevresindeki kırsal alanlardan önemli ölçüde daha yüksek olması durumudur. Şehir ısı adası kavramsal modeline sebebiyet veren başlıca faktörler; şehirlerde kullanılan materyaller, şehir geometrisi, hava kirliliği ve antropojenik kaynaklı ısıdır. Şehirsel alanlarda, ısıyı emebilen ve tutabilen beton ve asfalt gibi malzemelerin termal özellikleri nedeniyle daha yüksek sıcaklıklar gözlemlenmektedir. Bu çalışmada, Türkiye meteoroloji gözlem ağındaki istasyonların şehir ısı adası fenomeninden ne ölçüde etkilendiğinin tespit edilmesi amaçlanmıçtır. Şehir ısı adası etkisini istayon bazında tespit etmek amacı ile şehir eksi kırsal yaklaşımı benimsenmiştir ve bu amaç doğrultusunda sıcaklık verisi olarak şehir ısı adası etkisinin daha belirgin olduğu, günlük mimimum sıcaklık verileri kulanılmıştır. İstasyonları, çevrelerindeki şehirsel alanların kapsamına göre sınıflandırmak amacı ile CORINE (Coordination of Information on the Environment) arazi örtüsü/kulanımı uzaktan algılama verisi kullanılmıştır. Çalışmada CORINE verisinin mevcut olduğu yıllar ile uygun olacak şekilde 1980 ile 2022 yılları arası analiz edilmiştir. İstasyonları sınıflandırmak amacıyla, istasyonların üzerlerine dairesel etki alanları yerleştirilmiştir ve dairesel etki alanı içerisinde kalan şehirsel alanların kapsamı değerlendirilmiştir. Şehir ısı adası etkisinin en belirgin olduğu dairesel etki alanı yarıçapının 6 km ve 8 km olabileceği tespit edilmiştir. Ardından bütün istasyonlarda, yerleştirilen dairesel etki alanının içerisinde kalan şehirsel alanın, dairesel etki alanına olan oranı hesaplanarak şehirsel alan oranları belirlenmiştir. Daha sonra istasyonların şehirsel alan oranlarına göre sınıflandırılabilmesi için eşik değerler belirlenmiştir. 6 km yarıçaplı dairesel etki alanı için %26, 8 km yarıçaplı dairesel etki alanı için %17 eşik değerleri tespit edilmiştir. Akabinde, şehir ve kırsal olarak yapılan sınıflandırma bir adım daha özelleştirilerek, şehir olarak sınıflandırılan istasyonlar yüksek şehirleşme ve orta şehirleşme olarak özelleştirilmiştir. 6 km yarıçaplı dairesel etki alanı için 10 yüksek şehirleşme ve 20 orta şehirleşme, 8 km yarıçaplı dairesel etki alanı için 13 yüksek şehirleşme, 19 orta şehirleşme sınıfında istasyon elde edilmiştir. Ardından şehir eksi kırsal yaklaşımını uygulamak amacı ile şehir olarak sınıflandırılan her bir istasyona kırsal bir eş istasyon tanımlanmıştır.
Meteorolojik istasyonların kullanıldığı iklimsel çalışmalarda, analizlerin homojen veriler ile yapılması oldukça önemlidir. İstasyonlardaki sensör ve konum değişiklikleri gibi sebeplerden verilerde oluşabilen süreksizlikler, ikili karşılaştırma yaklaşımı ve penalized maximal T test ile tespit edilmiştir. Verilerdeki tespit edilen kırılmalar, kantil eşleştirme yöntemiyle düzeltilmiştir. Veriyi çok fazla homojenleştirmeye tabi tutmanın veride bozulmalara yol açabileceğinden dolayı veri iki defa homojenleştirme prosedürüne tabi tutulmuştur. Ancak ikinci homojenleştirme prosedürü sonrasında verilerin büyük çoğunluğunda, birinci homojenleştirme sonucuna yakın sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıca ikinci homojenleştirme prosedürü sonrasında şehirleşmenin yüksek olduğu bazı istasyonlarda sıcaklık trendinin gereğinden fazla azaldığı ve sehirleşme sinyalinin veriden çıkarıldığı tespit edilmiştir.
Yapılan hesaplamalar sonucunda, 6 km yarıçaplı dairesel etki alanı ve ham veriler kullanılarak yapılan analizde şehir olarak sınıflandırılan 30 istasyonun 21'inde pozitif, 9'unda negatif şehirleşme etkisi tespit edilmiştir. Tespit edilen 21 pozitif şehirleşme etkisinden 11 tanesi, 9 negatif şehirleşme etkisinden 2 tanesi %95 güven aralığında anlamlı olarak bulunmuştur. Birinci homojenleştirme sonrasında, 30 istasyonun 27 tanesinde pozitif, 3 tanesinde negatif şehirleşme etkisi tespit edilmiştir. Tespit edilen 27 pozitif şehirleşme etkisinden 15 tanesi, 3 negatif şehirleşme etkisinden 1 tanesi %95 güven aralığında anlamlı olarak bulunmuştur. Bu bağlamda, birinci homojenleştirme sonucunda, şehir ısı adası sinyalindeki artış tespit edilmiştir.
8 km yarıçaplı dairesel etki alanı ve ham veriler kullanılarak yapılan analizde şehir olarak sınıflandırılan 32 istasyonun 22'sinde pozitif, 10'unda negatif şehirleşme etkisi tespit edilmiştir. Tespit edilen 22 pozitif şehirleşme etkisinden 12 tanesi,10 negatif şehirleşme etkisinden 2 tanesi %95 güven aralığında anlamlı olarak bulunmuştur. Birinci homojenleştirme sonrasında, 32 istasyonun 29 tanesinde pozitif, 3 tanesinde negatif şehirleşme etkisi tespit edilmiştir. Tespit edilen 29 pozitif şehirleşme etkisinden 16 tanesi, 3 negatif şehirleşme etkisinden 2 tanesi %95 güven aralığında anlamlı olarak bulunmuştur.
Yüksek ve orta şehirleşme olarak yapılan sınıflandırma sonucunda iki sınıf arasında şehirleşme etkisi bakımından istatistiki olarak anlamlı bir fark tespit edilememiştir. Ancak yüksek şehirleşme sınıfına ait istasyonların şehirleşme etkisi değerlerinin, orta şehirleşme sınıfına ait istasyonların şehirleşme etkisi değerlerine göre daha yüksek değerlerde yoğunlaştığı tespit edilmiştir. Bu bağlamda yüksek şehirleşme sınıfındaki istasyonların şehirleşme etkisi değerlerinin ortalamasının, orta şehirleşme sınıfına ait istasyonların şehirleşme etkisi değerlerinin ortalamasından daha yüksek olduğu tespit edilmiştir.

Abstract:
The rapidly increasing population in city centers brings along the problem of the expansion of urban areas. In this context, the increase in the extent of urban areas leads to the conceptual model of urban heat island. This conceptual model emphasizes that the temperature of urban areas is significantly higher than the surrounding suburban and rural areas.
This study is aimed at determining the extent to which the stations in the Turkish meteorological observation network are affected by the urban heat island conceptual model. In order to determine the urban heat island effect on a station-by-station basis, an urban minus rural approach is adopted, and for this purpose, daily minimum temperature data, where the urban heat island effect is more pronounced, are used as temperature data. The urban minus rural approach is based on the assumption that rural stations are least affected by urbanization and most accurately reflect background climatic temperature variations. In order to apply the urban minus rural approach, stations must first be classified as urban and rural. Land cover/use remote sensing data were used to classify stations according to the extent of urban areas around them. In the study, the years between 1980 and 2022 were analyzed in accordance with the years for which remote sensing data are available. In order to classify the stations, circular buffers were placed over the stations, and the extent of urban areas within the buffer was assessed. In this context, it was determined that the radius of the circular buffer where the urban heat island effect is most pronounced can be 6 km and 8 km. Then, in all stations, urban area ratios were calculated by calculating the ratio of the urban area within the placed circular buffer to the area of the entire circular buffer. Afterwards, threshold values were determined to classify the stations according to their urban area ratios. 26% threshold values were determined for 6 km radius circular buffers, and 17% threshold values were determined for 8 km radius circular buffers. Stations with urban area ratios higher than the determined threshold values were classified as urban, and stations with low urban area ratios were classified as rural. Subsequently, the classification as urban and rural was further customized, and the stations classified as urban were further customized as high urbanization and medium urbanization. For 6 km radius circular buffers, 10 stations were classified as high urbanization and 20 stations as medium urbanization, and for 8 km radius circular buffers, 13 stations were classified as high urbanization and 19 stations as medium urbanization. In order to apply the urban minus rural approach, a rural reference stations was defined for each station classified as urban. Care was taken to select all rural reference stations from stations with minimum urbanization.
In climatic studies using meteological stations, it is very important to perform analyses with homogeneous data. Sensor and location changes in the stations are the possible causes of inhomogeneity that disrupt the continuity of the data. Undocumented break dates in the Turkish meteorological observation network were detected by means of pairwise comparison approach and penalized maximal T test. Subsequently, data homogenization was performed by correcting the break dates that disrupted the continuity of the data with the quantile matching method. In addition, by applying the quantile matching method without using a reference series, the bias from a rural station to an urban station and from a urban station to an rural station is not included. In this way, the urbanization signal in urban stations was tried to be detected in the best way. Thereafter, the inferences made with the raw data were compared with the homogenized data. Since excessive homogenization of the data may cause distortions in the data, the data was subjected to two homogenization procedures. However, after the second homogenization procedure, results close to the first homogenization result were obtained in most of the stations. In addition, after the second homogenization procedure, it was determined that the temperature trend decreased more than normal in some stations with high urbanization, and the urbanization signal was removed from the data.
As a result, positive urbanization effects were detected in 21 and negative urbanization effects were detected in 9 of the 30 stations classified as urban in the analysis made using a 6 km radius circular buffer and raw data. 11 of the 21 positive urbanization effects and 2 of the 9 negative urbanization effects were found to be significant at 95% confidence interval. The urbanization effect and contribution results at the 4 stations with the highest urbanization effect are Konya Bölge 0.648 °C/10 years (54.27%), Mersin 0.486 °C/10 years (61.52%), Gaziantep 0.482 °C/10 years (63.17%) and Sivas 0.455 °C/10 years (96.81%). In addition, a significant negative urbanization effect was detected at 2 stations. The urbanization effect and contribution result at these stations are; Izmir Bölge -0.226 °C/10 years (44.31%) and Uşak -0.263 °C/10 years (86.51%), respectively.
After the first homogenization, 27 positive and 3 negative urbanization effects were detected out of 30 stations. 15 of the 27 positive urbanization effects and 1 of the 3 negative urbanization effects were found to be significant at a 95% confidence interval. In this context, as a result of the first homogenization, an increase in the urban heat island signal was detected. The urbanization effect and contribution results at the 4 stations with the highest urbanization effect are as follows: Konya Bölge 1.027 °C/10 years (97.35%), Isparta Bölge 0.719 °C/10 years (74%), Çorlu 0.538 °C/10 years (61.4%) and Van 0.47 °C/10 years (50.9%). The significant negative urbanization effect and contribution value detected only at Sakarya station is -0.278 °C/10 years (73.7%). Compared to the raw data result, dramatic increases in the urbanization effect values are detected.
Using an 8 km radius circular buffer and raw data, the analysis revealed positive urbanization effects in 22 and negative urbanization effects in 10 of the 32 stations classified as urban. 12 out of 22 positive urbanization effects and 2 out of 10 negative urbanization effects were found to be significant at 95% confidence interval. The 4 stations with the highest urbanization effects are the same as the inferences made using a 6 km radius circular buffer.
After the first homogenization, 29 of the 32 stations had positive urban effects and 3 had negative urban effects. 16 out of 29 positive urban effects and 2 out of 3 negative urbanization effects were found to be significant at 95% confidence interval. In this context, the first 4 stations with the highest urbanization effect are Konya Bölge 1.027 °C/10 years (97.35%), Isparta Bölge 0.719 °C/10 years (74%), Çorlu 0.538 °C/10 years (61.4%) and Malatya 0.535 °C/10 years (79.9%). In the first homogenization using a 6 km radius circular buffer, a significant negative urbanization effect was detected only in Sakarya Station (-0.278 °C/10 years (73.7%)). However, when the analysis was repeated with a circular buffer with a radius of 8 km, a significant negative urbanization effect was detected at Düzce station (-0.33 °C/10 years (101.5%)) in addition to Sakarya station.
As a result of the classification as high and medium urbanization, no statistically significant difference was found between the two classes in terms of urbanization effect. However, it was determined that the urbanization effect values of the stations belonging to the high urbanization class were concentrated at higher values than the urbanization effect values of the stations belonging to the medium urbanization class. In this context, it was determined that the average urbanization effect values of the stations in the high urbanization class were higher than the average urbanization effect values of the stations in the medium urbanization class.