Era-ınterım veri setiyle rüzgar hızının random forestregresör yöntemi kullanılarak alt ölçeklendirilmesi
Statistical downscaling of wind speed with era-interimdata set using random forest regressor
Yazar: MUHAMMED İNCE
Danışman: PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Meteoroloji = Meteorology

Özet:
Son iki yüzyıllık zaman dilimiyle birlikte atmosferdeki sera gazlarının dramatik
değişim, küresel ısınmayı ve bağlantılı olarak iklim dinamiğini etkilemiştir. Doğal
olarak meteorolojik hadiseler dünya genelinde afetlerin sıklığını ve etki alanlarını
büyütmüştür. Bu durumda mezo ölçekteki hava tahmin modellerine talep artmış ve
modeller daha önemli hale gelmiştir. Hava tahmini ya da iklim senaryo konularında
"Alt Ölçeklendirme" hakkındaki çalışmalarda artış gözlenmiştir.
Mekansal alan 37.89° Kuzey, 40.19° Doğu koordinatları seçilerek 2017 ve 2018 tüm
aylar için yaklaşık 81 km çözünürlüğe sahip ERA-Interim veri seti kullanılarak WRF
sınırlı alan modeli ile 27, 9 ve 3 km çözünürlüklerine saatlik rüzgar hızı değişkeni
için dinamik alt ölçekleme uygulanmıştır. Ek olarak çalışma alanına ait zaman ve
değişkenler için NEWA verileri ile karşılaştırma yapılmıştır.
İlgili kurum aracılığıyla çalışma alanında bulunan otomatik gözlem istasyonundan
çalışma tarihlerine ait gözlem değerleri alınıp, 3 km çözünürlüklü WRF model
çıktıları karşılaştırılmıştır. Herhangi bir veri asimilasyonu ve düzeltme
uygulanmayan model sonuçları gözlem değerleri ile genel davranışlarının uyumlu
olduğu saptanmıştır. 2017 yılı tüm aylar için rüzgar şiddeti R kare istatistikleri
minimum, ortalama ve maksimum değerleri sırası ile 0.64, 0.76, 0.85 rüzgar yönleri
için ise sırasıyla 0.39, 0.57, 0.80 olarak hesaplanmıştır. 2018 yılı içinse rüzgar şiddeti
için 0.64 0.69 0.75; rüzgar yönü için 0.39, 0.57, 0.80 olarak hesaplanmıştır.
Aynı istatistikler NEWA ve gözlem verileri için 2017 yılı rüzgar şiddeti için 0.64,
0.69, 0.75 rüzgar yönü için 0.55, 0.68, 0.80 olarak saptanmıştır. 2018 yılı rüzgar
şiddeti için 0.51, 0.64, 0.74; rüzgar yönü değişkeni için ise 0.53, 0.66, 0.83 olarak
bulunmuştur.
Bu çalışmada, WRF sınırlı alan modelinin 27 km çözünürlükten 3 km çözünürlüğe
dinamik alt ölçekleme sürecine istatiksel modelle ile temsili üzerine yoğunlaşılmıştır.
Böylelikle süreç yoğun fiziksel denklemlerin çözümünden arındırılıp daha az
hesaplama gücü ve bekleme süresi ile matematiksel çözüme kavuşturulmak
istenmiştir. İstatistiksel yöntem olarak Random Forest Yöntemi kullanılmış olup
2018 yılının belirtilen aylarına uygulanmıştır.
Uygulama sonucunda 37.89 Kuzey, 40.19 Doğu koordinatları çevreleyecek 8 nokta
üzerinden; k-fold metoduyla minimum ortalama kök hatası olacak şekilde Random
Forest Regressörü (RFR) rastgele 1000 farklı model üretmiştir.
Sonuç olarak, WRF modeli 27 km çözünürlükten çalışma alanına alt ölçekleme
süreci matematiksel olarak ifade edilmiştir. 2017 yılı tüm aylar içim WRF ve RFR
arasındaki R Kare istatistikleri rüzgar şiddeti için 0.82-0.94 arasında rüzgar yönü için
ise 0.42-0.84 değerlerine kadar hesaplanmıştır. RFR ve gözlem değerleri arasındaki
aynı istatistikler için 2018 yılı için rüzgar şiddeti için 0.32-0.69; rüzgar yönü için
0.11-0.61 olarak hesaplanmıştır. İstatistiki modelin rüzgar şiddeti için daha başarılı
sonuçlar ürettiği saptanmıştır. Ek olarak model gözlem değerleri ile kıyaslandığında
WRF 3km çözünürlüklü elde edilen değerler için daha iyi sonuç elde etmiştir.

Abstract:
The dramatic change of greenhouse gases in the atmosphere with the last two
centuries has influenced global warming and climate dynamics. Naturally,
meteorological incidents have increased the frequency and impact of disasters
worldwide. In this case, the demand for weather forecasting models in the meso scale
has become more significant. In additon, there has been an increase in studies on
"downscaling" on weather forecasting or climate scenario. There are two main
approaches to calculating boundary layer flows, including dynamic and statistical
downscaling. The dynamic approach incorporates primitive equations associated
with continuity, thermodynamic processes, and momentum with the surface
properties of the region, such as land and land use, and scales Global Circulation
Model (GCM) output to specific areas on the Earth's surface.
The aim of this thesis is to develop statistical downscaling method will present the
dynamic downscaling approach based on the physical processes of the WRF limited
area model with motivation to save both computing power and output waiting time.
The study area is Diyarbakır Airport for hourly wind speed variable.
The global circulation models running with specific starting and boundary conditions
can be listed as ARPEGE (France), AVN / MRF (USA), GEM (Canada), GME
(Germany), IFS (ECMWF), JMA (Japan), UM (UK). However, there are many
limited area models on a higher resolution meso scale based on more dynamic
downscaling, and mainly ALADIN, ETA, LM, HIRLAM, MM5 and WRF.
The WRF Preprocessing System (WPS) is a program consisting of three process,
whose common role is to prepare input into the real model for actual data
simulations. Every process accomplishes a stage of preparation: the geogrid defines
model areas and interpolates static geographic data to grids; Ungrib extracts
meteorological fields from GRIB format files; and Metgrid, WPS WRF-ARW V4:
User's Guide 3-2, horizontally interpolated meteorological areas ungribed to the
model grids defined by the geogrid. In the vertical program, the meteorological fields
work on the WRF eta levels.
ERA-Interim data set is used in this studies and composed of 3 different components,
fixed and earth level. By selecting all run-off outputs for the Earth (00, 06, 12 and
18Z) 2 meters dew point and actual temperatures, 10 meters U and V wind
components, average sea level pressure, average sea surface temperature, snow
density and depths, 4 level soil temperatures , surface pressure and 4-level
volumetric soil water parameters were selected. Specific humidity, temperature, Uand V wind components and separately geopotential parameters were determined for
the 60-layer high level. The fixed component was adopted as a land and land
parameter. In order to apply a statistical downscaling for hourly wind speed variable;
based on the results of the Global Circulation Model outputs of ~81 km , the
resolution nesting areas of 27, 9 and 3km were derived from the WRF limited area
model.
In this study, the spatial area 37.89 ° North, 40.19 ° East coordinates were selected
by using the ERA-Interim data set with a resolution of 81 km for March, June,
September and December, representing the four seasons of 2018. Downscaling is
applied via WRF limited area model for the hourly wind speed variable for 27, 9 and
3 km resolutions. It is used physical parameterizations like Kain-Fritsch Cumulus
scheme, Mellor-Yamada-Janjic (MYJ) boundary layer scheme, Noah Land Surface
model with soil temperature and moisture in four layers, Longwave radiation: Rapid
Radiative Transfer model and Shortwave radiation: Dudhia scheme allowing for
clouds and clear sky absorption and scattering.
Through the relevant institution, observation values of the study Tarihs were taken
from the automatic observation station in the study area and compared with the 3 km
resolution WRF model outputs. Any data assimilation and non-corrected model
results were found to be consistent with the general behavior of the observation
values. The R squared statistics of wind velocity for March, June, September and
December of 2018 were calculated as 0.711, 0.770, 0.695 and 0.677 respectively.
The same statistics for wind direction were calculated as 0.696, 0.771, 0.736, 0.494
respectively. In addition, NEWA ouputpus belong to the time and variables of the
study area were compared with the observation data.
In this study, it is focused on the representation of WRF limited area model from 27
km to 3 km resolution with dynamic model for dynamic downscaling process. In this
way, the process is aimed to achieve mathematical solution with less computational
power and waiting time instead of the solution of dense physical equations. Random
Forest Regressor were used as statistical methods and applied to study dates.
The idea of Random Forest is to develop the variance reduction of the bagging
method by reducing the correlation between trees with decreasing the variance too
much. 
As a result of the implementation of 37.89 North, 40.19 Eastern coordinates will
surround 8 points; Random Forest Regressor (RFR) produced 1000 different models
with minimum average root error by k-fold method. The Random Forest Regressor
method was applied to the WRF 27 km resolution data set by taking the mean root
error (MSE) criterion for the wind velocity and direction for each month of 2017 and
2018.
As a result, WRF model downscaling process from 27 km resolution to the study
area is expressed mathematically. R Square statistics between WRF and RFR for all
months of 2017 were calculated as 0.82-0.94 for wind velocity and 0.42-0.84 for
wind direction. For the same statistics between RFR and observation values, the
wind velocity and the wind direction for 2018 were respectively between 0.32-0.69
and 0.11-0.61. It was found that the statistical model produced more successful
results for wind velocity. In addition, the model obtain better results for WRF 3km
resolution values compared to observation values.