Küresel iklim değişikliği sürecinde güneş enerjisi potansiyelinin belirlenmesi: Ankara, Antalya ve İstanbul örneği
Determination of solar energy potential in the globalclimate change process: The case of Ankara, Antalya andİstanbul
Yazar: ATAGÜN UNAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZTOPAL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Meteoroloji = Meteorology

Özet:
Geçmişten bugüne yenilenebilir enerji alanındaki gelişmeler oldukça hız kazanmış durumdadır. Bu alandaki gelişmelerin hız kazanmasındaki ana etmen, günümüzde kullanılan mevcut fosil kaynakların hızlı tükeniyor olmasından ve aynı zamanda bu kaynaklardan yayılan sera gazı salımlarının atmosfere ve çevreye zarar vermesidir. Mevcut kullanılan enerji kaynaklarının sebep olduğu salımlar neticesinde bugün iklim değişikliğe uğrama sürecine girilmiştir. Küresel iklim değişikliği süreci düşünüldüğünde yenilenebilir enerji kaynakları daha da önem kazanmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynakları birçok çeşitlilikte olduğu gibi burada değinilecek olan konu güneş enerjisi üstünedir. Güneş enerjisinin sınırsıza yakın ve temiz bir enerji kaynağı olduğu, ama aynı zamanda tam potansiyelinden yararlanabileceğimiz teknolojiye sahip olmadığımız göz önüne alındığında, bu alanda yapılacak olan yatırımların sağlam araştırmalar sonucuna göre yapılması gerekir. Bu bağlamda küresel iklim değişikliği süreci de düşünülerek ileride ki güneş enerjisini potansiyelini belirleyebilmek, dünyamız açısından birçok enerji yatırımında avantaj sağlayacaktır.
Bu çalışma, küresel iklim değişikliği sürecinde Türkiye'de güneş enerjisi potansiyelinin belirlenmesi üstüne yapılmıştır. Bu amaçla, Türkiye'de seçilen 3 tane istasyondaki uydu gözlem değerleri 'Aylık Ortalama Güneşlenme Miktarı-W/m2 şeklinde EUMETSAT Satellite Application Facility on Climate Monitoring (CM SAF) merkezinden elde edilmiştir. Verilerin zaman aralığı 01/01/1983 ile 01/12/2017 arasında olup, alansal çözünürlüğü ise 0,05x0,05 derecedir. Daha sonra Max Planck Institute (MPI) model verileri The World Data Center for Climate (CERA-WDCC) internet sitesinden indirilmiştir. MPI model verileri "historical" ve "RCP" senaryoları olarak ayrı ayrı bulunmaktadır. "Historical" adlı veri setinin zaman aralığı 01/1850 ile 12/2005 arasında iken, "RCP" senaryoları veri setleri 01/2006 ile 12/2100 zaman aralığındadır. Ayrıca tüm bu indirilen veriler "NetCDF" formatındadır.
Bu çalışmada yöntem olarak, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Yenilikçi Trend Analizi (YTA) kullanılmıştır. YSA vasıtasıyla model verilerinin alt ölçeklemesi yapılıp, seçilen istasyonlar için model değerleri bulunmuştur. Öte yandan uydu değerleri seçilen istasyonlar için doğrudan alınmıştır. YSA'da alt ölçeklendirme işlemi, uydu verilerinin 2006 ile 2017 yılları dâhil zaman aralığında ki %70 eğitim ve %30 test olmak üzere kullanılmasıyla gerçekleştirilmiştir. Bundan sonra ise doğrulama grafikleri ile YTA yöntemine göre oluşturulan grafikler elde edilmiştir. Doğrulama grafikleri sayesinde, uydu gözlemleriyle model sonuçlarının seçilen istasyondaki güneş enerjisi miktarı değeri kıyaslanmıştır. YTA ile de 12 senelik zaman süreçleri halinde gelecek yıllar ile 2006-2017 uydu gözlemleri kıyaslandığında seçilen istasyonda güneş enerjisi miktarında "düşük", "orta" ve "yüksek" değerler olarak üç değer aralığında ne gibi değişimler olacağı saptanmıştır. Bunlara ek son olarak da doğrulama grafiklerinin korelasyon katsayılarını gösteren bir tablo ile tüm RCP senaryolarını içeren 3 istasyon içinde güneş enerjisindeki yüzdelik değişimi "düşük", "orta", "yüksek" değerler olarak ve "tümü" şeklinde gösteren bir tablo konulmuştur.
Bu çalışmanın sonucu olarak doğrulama grafiklerinin korelasyon değerleri göz önünde bulundurularak ve diğer yönlerden bakıldığında başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca YTA ile elde edilen grafikler ve bunun değişim sonuçlarını içeren tablodan da İstanbul ve Ankara için ileriki dönemlerde güneş enerjisinde artış olması beklenirken Antalya için çok bir değişim olmayacağı sonucuna varılmıştır.

Abstract:
In today's world, renewable energy sources have increased in importance as an alternative to or complementary with fossil fuels as a result of the energy demand brought by the increasing energy need. Developments in the field of renewable energy from the past to the present have accelerated considerably. The main factor in accelerating the developments in this area is the fact that the fossil resources used today are depleting rapidly and also the emissions of greenhouse gases emitted from these sources cause harm to the atmosphere and the environment. As a result of the emissions caused by the currently used energy sources, the process of climate change has started. Considering the global climate change process, renewable energy sources become more important. As with many types of renewable energy sources which are solar, geothermal, biomass, wind, hydroelectric energy and biofuel, the subject to be addressed here is solar energy. Solar energy plays a role in the realization of the water cycle in nature and creates the power of the stream. Fossil fuels are also considered to be accumulated solar energy in biomass materials. Solar energy, which is the origin of many natural energy sources, is directly utilized for heating and electricity generation purposes. Solar energy is an alternative to fossil fuels as it is a clean source for the environment. The solar radiation energy that falls on the earth every year is about 160 times that of the fossil fuel reservoirs that have been identified so far. In addition, it is about 15,000 times higher than fossil, nuclear and hydropower plants on earth will produce in a year. Considering that solar energy is an almost unlimited and clean source of energy, but we also do not have the technology to benefit from its full potential, the investments to be made in this field should be made according to the results of sound researches. In this context; considering the global climate change process, determining the potential of solar energy in the future will provide advantages for many energy investments for our world. Meteorological observations to determine solar energy potential require manpower and significant economic investments. The problems of the price of the monitoring tools, the lack of maintenance and calibration of the tools, the transmission and storage of the data, the lack of experienced personnel affect the establishment and operation of the monitoring stations negatively. These problems that arise from surface observations, revive solar radiation prediction modeling studies to determine the potential of solar energy. Previously, modeling studies with data obtained only from ground stations started to be performed using satellite imagery without any ground stations data after the development of satellite technology. In addition, satellites have another advantage to obtain meteorological data from many large areas where there is no room for ground observation stations such as the ocean, desert, mountainous areas and the Polar Regions.
This study was aimed to interpret the change in the amount of solar energy coming to the surface in the global climate change process on the basis of selected stations in Turkey by using Artificial Neural Networks and Innovative Trend Analysis thanks to satellite observations and model results.
This study has been made on the determination of potential of solar energy in Turkey in the process of global climate change. For this purpose, satellite observation values selected from three stations in Turkey which are İstanbul, Ankara and Antalya have obtained from center of EUMETSAT Satellite Application Facility on Climate Monitoring (CM SAF) as "Average Monthly Solar Radiation Amount- W/m2". The temporal resolution of the data is between 01/01/1983 and 01/12/2017, and the spatial resolution is 0.05x0.05 degrees. Then, The Max Planck Institute (MPI) model data downloaded from the World Data Center for Climate (CERA-WDCC) website. MPI model data are available separately as "historical" and "RCP" scenarios. The time interval of the data set "Historical arasında is between 01/1850 and 12/2005, while the data sets of" RCP "scenarios are between 01/2006 and 12/2100. In addition, all these downloaded data are in "NetCDF" format.
In this study, Artificial Neural Networks (ANN) and Innovative Trend Analysis (ITA) were used as methods. Firstly; three stations which are Ankara, Antalya and İstanbul were selected in Turkey. Then, GRADS program was used to determine the satellite observation values in the coordinates of these selected stations and the values at these points were obtained. Secondly, from the list of nodal points owned by the MPI model,  the 4 nodal points that these 3 stations located in between them are selected separately for each station. In order to obtain the model data at these selected nodal points, the desired values were obtained by using the GRADS program. Then, 4 nodal point values obtained for each station were combined using the Fortran program. After that these combined values were sub-scaled by ANN, and model values were found for selected stations. On the other hand, satellite values are taken directly for selected stations. In the ANN, the sub-scaling process was carried out by using satellite data for 70% training and 30% testing over the period of 2006 and 2017. After these stages, satellite observation values and model values in station coordinates are obtained. Thus, validation graphs were drawn by using R program by comparing model data with satellite observations. However, the important point here is that the data between 2005 when the RCP scenarios started and 2017 when the satellite data ended were compared. This means that the validation graphs drawn between 2005 and 2017. In addition, in order to determine the consistency of the model data, the position of the regression line with the 45 degree line and the correlation coefficients are presented. After that, validation graphs and ITA graphs were obtained. By means of the validation graphs, the value of the solar observations in the selected station was compared with the satellite observations. When the future years as  12 years time periods and 2006-2017 satellite observationsare compared by ITA,  it is determined that the changes in the solar energy quantity in the selected value range as  "low "," medium "and" high "values. In addition, a table showing the correlation coefficients of the validation graphs and a table showing the percentage change in solar energy for 3 stations including all RCP scenarios as "low", "medium", "high" values and "all" are shown. "Low", "medium" and "high" values are interpreted as orderly winter months, autumn and spring months, and summer months. This reason of this interpretation is quantity of values changes with seasons in aspect of incoming solar energy to the Earth. Therefore, this kind of interpretation provide broad assessment of solar energy in Turkey's selected stations for determined time interval.
As a result of this study, it was found that the validation graphs were successful considering the correlation values and looking from other aspects. In addition, the graphs obtained by ITA and the table containing the results of this change indicate that there is not much change for Antalya; on the other hand in the future, solar energy is expected to increase for Istanbul and Ankara. Since in the future tropical belt is expected the shifting to the north latitudes, increasing solar energy in İstanbul and Ankara unlike Antalya is a logical conclusion.