Türkiye üzerinde rüzgar şiddetinin ekstrem değer analizi ve sinoptik paternlerle ilişkisi
Analyzing extreme winds over Turkey and their relationships with synoptic patterns using cluster analysis
Yazar: UMUT GÜL BAŞAR GÖRGÜN
Danışman: PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Meteoroloji = Meteorology

Özet:
Günümüz koşullarında karşılaşılan güçlü rüzgarlar ve şiddetli fırtınalar, modern toplumların geliştirdiği varlıklar için önemli bir risk oluşturmaktadır (Kunz ve diğ, 2010). Son yıllarda rüzgar fırtınaları ve şiddetli fırtınaların değerlendirilmesi için klimatoloji ve orta enlem siklonlarına odaklanan çalışmaların sayısında artış görülmektedir. Bu bağlantıyı görsel olarak temsil etmek için küresel veya bölgesel iklim modellerinden yararlanılmaktadır. Bu modeller yardımıyla siklonların sıklığı ve şiddeti ile şiddetli rüzgârlar arasındaki bağlantı anlaşılmaya çalışılmaktadır. Kunz ve diğ, (2010) ve Ulbrich ve diğ, (2009) tarafından yapıla bir araştırmaya göre Avrupa'da şiddetli rüzgârlar yirminci birinci yüzyılın sonuna göre daha sık görülmekte ve bu modelin devam etmesi beklenmektedir.
Rüzgar şiddetinin artışıyla beraber ekstrem rüzgarlar da bu şiddetli hava olayları içerisinde incelenmesi gereken önemli bir meteorolojik parametre haline gelmiştir.  Ekstrem rüzgar olayları büyük toplumsal ve ekonomik hasara neden olabilmektedir. Özellikle bu etkilerinin yanı sıra yenilenebilir enerji kaynaklarından biri olan rüzgar enerji santralleri açısından da önemli etkiye sahiptir. Bu nedenle ekstrem rüzgarların toplumsal ve sektörel etkisi göz önüne alındığında, bu rüzgarları oluşturan dinamiklerin bölgesel olarak etkilerinin belirlenmesi, uzun dönemli planlamaların gerçekleştirilmesi ve önlemlerin alınması açısından önem taşımaktadır. Bu amaçla bu çalışmada Türkiye genelinde şiddetli rüzgarların bölgesel olarak sınıflandırılması ve sinoptik ve büyük ölçekteki örüntüler (paternler) ile olan ilişkisi uluslararası literatürdeki çalışmalar da dikkate alınarak incelenmiştir. 
Bu çalışmada, Türkiye'de ekstrem rüzgarların desenleri ve sinoptik desenler arasındaki ilişki, kümeleme analizi tekniği kullanarak araştırılmaktadır. Aşırı rüzgarların yüzey desenlerini tespit etmek için k-ortalamalar algoritması kullanılmaktadır. Ek olarak, 500 hPa seviyesindeki jeopotansiyel yükseklik, 850 hPa seviyesindeki ortalama sıcaklık ve ortalama deniz seviyesi basınç değerlerini kümeleyebilmek için Kendini Düzenleyen Haritalar (Self-Organized Map, SOM) tekniği kullanılmıştır. 
Yüzey seviyesindeki hava koşullarını analiz etmek için Yeni Avrupa Rüzgar Atlası (New European Wind Atlas, NEWA) Projesi'ndeki veri seti ve yukarı seviye hava koşullarını incelemek için ERA5 veri setleri kullanılmıştır. k-ortalamalar algoritması Türkiye'deki yer seviyesi verilerine uygulandığında altı farklı kümeyi tanımlamaktadır. Ülkenin güneyinde doğu-batı doğrultusunda uzanan Toros Dağ sıralarının üzerinde ve Karadeniz'e kıyısı olan bölgenin kuzey doğusu benzer bir patern göstermektedir.  Bu kümelerden, ülkemizin güneyinde doğu-batı doğrultusunda uzanan Toros Dağ sıralarının üzerinde görülen patern ile ülkemizin kuzeyinde Karadeniz'e kıyısı olan bölgenin kuzey doğusunda görülen patern benzerlik göstermektedir. Diğer bir kümedeki patern ise Doğu Akdeniz'den Doğu Karadeniz'e doğru bir hat boyunca uzanmaktadır. Bir başka kümede ise Karadeniz Bölgesinden Marmara'nın doğusuna kadar devam eden bir hat boyunca bir patern oluşturmaktadır. İç Karadeniz Bölgesinden başlayarak İç Anadolu'nun güneyini kapsayan kümede farklı bir patern görülmektedir. İç Karadeniz ve İç Anadolu'da tespit edilen paternin benzeri iç Ege'de de görülürken farklı bir patern de Ege kıyıları boyunca görülmektedir. Akdeniz ve Karadeniz üzerinde ise farklı bir yapı görülmektedir. Tüm bu kümelere bakılınca yüzeydeki paternlerin topografyaya bağlı olarak şekillendiği görülmektedir.
Yukarı seviye verileri analiz etmek için ise ERA5 veri setinden seçilen parametrelerden Ortalama Deniz Seviyesi Basıncı (Mean Sea Level Pressure, MSLP), 500 hPa jeopotansiyel yükseklik (Z500), 850 hPa sıcaklık (T850) değişkenlerinin verilerine Ampirik Ortogonal Fonksiyonlar (Empirical Orthogonal Function, EOF) uygulanmıştır. Rüzgar gibi oldukça stokastik olan ve çalkantı barındıran bir meteorolojik değişkenin davranışını açıklayabilmek oldukça zordur ve uğraş gerektirir. Bundan dolayı EOF yaklaşımı ile boyutu indirgenmiş veriler kullanılarak uygulanan SOM yöntemi sinoptik paternler ile ilişkilendirilebilir sonuçlar vermiştir. 
Çalışma kapsamında, zaman içinde değişen atmosferik olayların anlaşılmasının öneminin vurgulanması amacıyla, farklı mevsimlere özgü meteorolojik değişkenlerin ve zamansal desenlerin incelendiği bir araştırma gerçekleştirilmiştir. Her bir mevsimin detaylı bir şekilde ele alınması, araştırmacıların farklı atmosferik özellikleri ve zamansal desenleri tanımlamasını sağlamaktadır.  Ayrıca, atmosferik süreçlerin mekansal ve zamansal dinamiklerine dair önemli bulgular sunmaktadır.
Türkiye'deki kış mevsimi baz alınarak yapılan çalışmanın sonucunda Türkiye'nin güneybatı, kuzeydoğu, kuzeybatı ve güneydoğu ile kuzey, güney yönleri olmak üzere etkili olan basınç çiftlerinin kış aylarında daha baskın olduğu ve bu basınç alanlarının oluşturduğu kuvvetli gradyanların topografyanın da etkisiyle kuvvetli rüzgar alanlarının oluşmasında etkili olduğu görülmüştür.  
İlkbahar mevsimi, kış ile yaz mevsimleri arasındaki bir geçiş dönemi gibi davranmaktadır. Kış mevsiminden sonra en şiddetli rüzgarların görüldüğü bu mevsimde kuvvetli basınç gradyanlarının yanı sıra, basınç çiftlerinin ve yukarı seviye kısa dalga oluğunun varlığı etkendir. 
Yaz ayları irdelendiğinde, ilişkili atmosferik desenlerin incelenmesi, bölgesel hava dinamiklerinin karmaşıklığını açığa çıkarmaktadır. Yaz aylarında özellikle batı bölgelerinde, dinamik oluşumlu yüksek basınç ve termik oluşumlu alçak basınç sistemlerinin etkileşimi ile oluşan basınç gradyanları bu bölgelerde kuzey yönlerden kuvvetli akımlar oluşturmaktadır. Ülkenin büyük karasal alanlarını etkileyen termik alçak basınç alanları da atmosferde daha kararsız koşullar oluşturarak etkilenen bölgelerdeki şiddetli rüzgar olaylarının sıklığını arttırmaktadır. Bu etkileşimin karmaşıklığına dair anlayışımız, bölgesel ve küresel atmosferik olayların bir araya geldiği yaz aylarındaki sinoptik paternlerin anlaşılmasında önemli bir rol oynamaktadır.
Sonbahar mevsimi, ilkbahar mevsiminde olduğu gibi yaz ile kış mevsimlerinde meydana gelen paternler arasında bir geçiş dönemidir ve artan rüzgarlı günlerin belirli bölgelerin odak noktası haline geldiğini göstermektedir. Genel olarak, bu kapsamlı analiz, mevsimsel geçişlerin karmaşıklığını vurgulayarak, mevsimsel değişkenliklerin ve hava dinamiklerini etkileyen temel mekanizmaların anlaşılmasında bütünsel yaklaşımların önemini vurgulamaktadır.

Abstract:
In the contemporary era, the prevalence of severe storms and strong winds poses a substantial threat to the infrastructure and resources of modern societies (Kunz et al., 2010). In recent years, there has been a noticeable surge in research efforts focused on climatology and mid-latitude cyclones, specifically aimed at understanding and assessing the impact of windstorms and severe storms. This endeavor often entails the utilization of global or regional climate models to visually represent the intricate relationship between climatic factors and the frequency and intensity of cyclones and strong winds. Studies by Kunz et al. (2010) and Ulbrich et al. (2009) indicate a rising trend in the frequency of strong winds across Europe, which is expected to persist into the future.
As wind velocity increases, it becomes increasingly important to recognize and analyze strong or extreme winds as significant meteorological phenomena, along with other severe weather events. Extreme winds have the potential to inflict significant societal and economic damage, affecting various sectors ranging from infrastructure and agriculture to energy production. Particularly noteworthy is its profound influence on renewable energy sources, notably wind energy, where extreme wind events can disrupt energy generation and infrastructure, affecting overall energy reliability and sustainability. Therefore, it is critical to comprehensively assess the regional implications of the underlying processes driving high wind occurrences, taking into account their significant societal and sector-specific consequences.
In light of these considerations, conducting a thorough evaluation of the geographical distribution of high winds in Türkiye and their correlation with synoptic and large-scale weather patterns becomes imperative. Such an assessment, drawing upon relevant findings from global literature, is crucial for informing long-term planning efforts and facilitating the implementation of proactive measures aimed at mitigating the adverse effects of extreme winds. By showing how local and regional atmospheric dynamics interact, this study aims to give useful information about the timing and location of high wind events in Türkiye. This will help people be better prepared and resilient in a world where weather patterns are changing more quickly. This study investigates the patterns of high winds in Türkiye as well as the interaction between synoptic patterns using the cluster analysis method. The k-means technique is used to determine the surface patterns of strong winds. Furthermore, the Self-Organized Map (SOM) method was employed to determine the clusters of geopotential height at 500 hPa, the average temperature at 850 hPa, and the average sea level pressure. The New European Wind Atlas (NEWA) dataset was used to analyze surface-level weather conditions, whereas the ERA5 datasets were used to analyze weather conditions at higher altitudes. When applied to ground-level data in Türkiye, the k-means algorithm discovers six distinct clusters between the data. A similar pattern may be seen in the south of the nation, on the Taurus Mountain ranges that span east-west, as well as in the north-east of the area that borders the Black Sea. The Black Sea Mountains and the Taurus Mountains are both located in a direction that is parallel to the ocean. An additional cluster pattern may be seen extending along a line that originates in the Eastern Mediterranean and terminates in the Eastern Black Sea. Along a line that extends from the Black Sea Region to the east of Marmara, a separate pattern has been established. One can notice a distinct cluster structure, which begins in the Central Black Sea Region and extends all the way to the southern part of Central Anatolia. The interior of the Aegean also exhibits a similar appearance. Along the shore of the Aegean Sea, another pattern may be observed. It is possible to observe a distinct structure in both the Mediterranean and the Black Sea. Upon considering all these clusters, it becomes evident that the topography determines the formation of surface patterns.
To commence the analysis, an Empirical Orthogonal Function (EOF) technique was employed on datasets comprising Mean Sea Level Pressure (MSLP), Z500 (500 hPa geopotential height), and T850 (850 hPa temperature), extracted from the ERA5 dataset. This approach was chosen to delve into the upper-level atmospheric data and discern underlying patterns. Given the inherently stochastic and turbulent nature of meteorological variables, particularly wind, understanding their behavior necessitates significant analytical rigor. Therefore, to render meteorological insights more accessible, the SOM method was applied to data exhibiting smoother fluctuations derived from the EOF methodology. This hybrid approach enabled the generation of meteorological results that provide a coherent interpretation of atmospheric dynamics, thereby fostering a deeper understanding of complex meteorological phenomena. Through the application of the SOM method to the refined dataset, clusters were delineated across nine distinct nodes, encapsulating various meteorological patterns and phenomena observed in the study region. These nodes represent coherent groupings of meteorological variables, allowing for the identification and characterization of distinct atmospheric regimes and synoptic patterns. This thorough study that uses both EOF and SOM techniques makes meteorological data easier to understand and gives us useful information about the underlying processes that cause changes and variations in the atmosphere.
Furthermore, the study shows how important seasonal analysis is for understanding how weather events change over time, in addition to the detailed look that EOF and SOM methodologies allow. By scrutinizing each distinct season individually, researchers can discern unique meteorological characteristics and temporal patterns inherent to different seasons. This seasonal perspective provides valuable insights into the spatiotemporal dynamics of atmospheric processes, helping to identify seasonal trends and anomalies. In the end, adding seasonal analysis to meteorological studies makes them more reliable and thorough, which leads to a better understanding of the complex interactions that affect how regional climate changes over time.
The analyses reveal three primary patterns for the winter season, albeit with some variations. The first pattern is particularly effective in formations where low-pressure centers extend over the Mediterranean region or Italy towards Türkiye, significantly impacting the southern regions. These patterns accelerate flows over the open sea, with a temperature gradient at the 850 hPa level and an ascending flow region at 500 hPa indicating the influence of a frontal system in the area. Similarly, the presence of these patterns in the western low-pressure center and eastern high-pressure center results in strong pressure gradients across a wide area of Türkiye, leading to the occurrence of extreme winds. The second pattern, characterized by a low-pressure center originating from the Mediterranean and a wave trough at 500 hPa, dominates the southern Mediterranean region. Furthermore, a frontal system with a temperature gradient at the 850 hPa level influences the region. When combined with northeast winds blowing over the Black Sea, this pattern exerts a strong impact on the western regions of Türkiye. Areas with a high-pressure center over Central Europe and a low-pressure center over Eastern Africa, Asia, or Russia observe the third pattern, which results in windy days due to significant pressure and temperature changes in the region. These patterns have varying effects on different regions of Türkiye. Specifically, the presence of low-pressure centers in the Mediterranean and Black Sea, as well as high-pressure systems, influences temperature gradients at the 850 hPa level, representing differences in heating between the sea and land and significantly affecting the frequency of extreme winds.
The intricate analysis of springtime meteorological data unveils a rich tapestry of atmospheric dynamics, marking this season as a pivotal period of transition between the preceding winter and the forthcoming summer. Through meticulous examination, it becomes evident that spring embodies a nuanced blend of atmospheric characteristics inherited from both its seasonal neighbors. Certain patterns echo traits reminiscent of winter, such as the lingering influence of cold air masses and subtle temperature fluctuations, while others herald the onset of summer, characterized by increased convective activity and the gradual rise in temperatures. This transitional nature underscores the complexity of springtime weather phenomena, wherein the atmospheric system undergoes a gradual transformation in response to changing solar insolation and thermal gradients.
Central to the analysis is the identification of key nodes where localized atmospheric processes converge to influence regional weather patterns. While avoiding specific node references, it is discerned that certain regions serve as focal points for understanding the genesis of strong wind events during the spring season. By scrutinizing the intricate interactions between various pressure systems and atmospheric dynamics, it becomes apparent that localized pressure and temperature differentials play a crucial role in engendering favorable conditions for the intensification of wind patterns. Moreover, the detected resonance in different areas underscores the interdependence of atmospheric processes, underscoring the necessity for a comprehensive method in meteorological research that takes into account both local changes and larger-scale synoptic events.
As summer approaches, a thorough investigation of related atmospheric patterns shows how intricately synoptic-scale events interact to shape local weather dynamics. The convergence of thermal low-pressure systems originating from various locations reduces atmospheric stability, leading to an escalation in the occurrence of intense wind events in the impacted regions. In addition, the impact of geographical characteristics enhances convective activity, leading to the development of distinct temperature differences and increased wind strength. The intricate manner in which these components interact demonstrates the complexity of summer weather patterns. The local weather is influenced by a combination of regional and global atmospheric events; hence, it is crucial to have a thorough understanding of the mechanisms that lead to seasonal variations.
In the autumn season, akin to spring, a transitional character prevails, characterized by a delicate balance between residual summer influences and encroaching winter patterns. Certain regions emerge as focal points for heightened wind activity, driven by the convergence of pressure systems and convective processes. This highlights the dynamic interplay between seasonal transitions and localized atmospheric dynamics, underscoring the importance of robust analytical frameworks in deciphering the complex interactions shaping regional weather patterns. Overall, the comprehensive analysis underscores the dynamic and multifaceted nature of seasonal transitions in meteorological research, emphasizing the need for holistic approaches to understanding the underlying mechanisms driving seasonal variability and weather dynamics.