Küresel iklim modellerinin yağış ve sıcaklık tahminlerinin istatistiksel ölçek indirgemesi
Statistical downscaling for pprecipitation and temperature predictions of global circulation models
Yazar: ESRA BİBEROĞLU
Danışman: DOÇ. DR. OKAN FISTIKOĞLU
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Kanonik korelasyon analizi = Canonical correlation analysis

Özet:
"Küresel İklim Modellerinin Yağış ve Sıcaklık Tahminlerinin İstatistiksel Ölçek İndirgemesi" başlıklı tez kapsamında, küresel boyuttaki düşük alansal çözünürlüğe sahip atmosferik parametrelerin, Güney Ege bölgesinde istasyon bazında ölçülmüş yağış ve sıcaklık değerleri ile ilişkileri incelenmiş ve geliştirilen istatistiksel yöntemlerle istasyonların aylık toplam yağış ve ortalama sıcaklık serileri tahmin edilmiştir.
Çalışmada öncelikle, Kanonik Korelasyon Analizi ile 1965-2013 dönemi için Ege bölgesinde seçilen 19 adet meteoroloji istasyonunun yağış ve sıcaklıklarını açıklayan büyük ölçekli atmosferik parametreler belirlenmiştir. Belirlenen parametreler Yapay Sinir Ağları yöntemi ile istasyon ölçeğine indirgenerek, istasyon bazlı yağış ve sıcaklıklar tahmin edilmiştir.
Çalışma bölgesine ait atmosferik parametrelerin düşük alansal çözünürlükleri ve bölgedeki 19 istasyonun yağış ve sıcaklık tahminleri için ortak bir girdi seti ve ağ kullanılması nedeniyle, gözlenmiş ve indirgenmiş seriler arasında gözlenen fark Yanlılık Düzeltmesi Yöntemi ile düzeltilerek, yağış ve sıcaklık tahminleri iyileştirilmiştir.
Tez kapsamında ayrıca, istasyon ölçeğine indirgenmiş ve düzeltilmiş yağış ve sıcaklıklar haritalanarak bölgenin uzun dönem ortalama yağış ve sıcaklıklarının alansal dağılımları belirlenmiş; bu dağılımların gözlenmiş yağış ve sıcaklık değerlerinin alansal dağılımları ile büyük ölçüde benzer ve tutarlı olduğu gösterilmiştir.

Abstract:
The thesis entitled "Statistical Downscaling for Precipitation and Temperature Predictions of Global Circulation Models" presents a comprehensive method on the selection of the large-scale atmospheric parameters explaining the local meteorological parameters and the development of the statistical downscaling relationships between large scale atmospheric and meteorological parameters.
In this study, the large scale atmospheric parameters describing the station based precipitation and temperature observed in the Aegean Region are selected by the Canonical Correlation Analysis for the period 1965-2013.The selected atmospheric parameters are downscaled to the station based precipitation and temperature series by means of artificial neural networks.
The biases between observed and downscaled precipitation and temperature series caused by the low spatial resolution of the large scale atmospheric parameters and the use of only one downscaling network for all station based meteorological parameters, are corrected by bias correction method considering the probability distribution of the observed parameters.
Spatial distribution of the downscaled and bias-corrected precipitation and temperature series of the study area are also presented as maps in order to present the consistency of the results.