İklim değişikliği ekolojik, sosyal ve ekonomik sistemlere önemli derecede zarar vermektedir. İnsan aktiviteleri sonucu atmosfere salınan karbondioksit ve diğer ısı tutan (sera) gazların artışıyla beraber, dünya ortalama sıcaklığının artacağı, yağış paternlerinin etkileneceği, buz ve kar örtüsünün azalacağı, deniz seviyesinin yükseleceği, okyanusların asitliği artacağı, ekstrem olayların sıklığı, yoğunluğu ve süresinin artacağı, değişik ekosistem özelliklerinin görüleceği beklenmektedir. Artış ve değişiklik göstermesi beklenen tüm bu hadiselerin, insan sağlığına yönelik tehditleri artıracağı da kaçınılmazdır. Bu sebeple, iklimde gerçekleşen ve gerçekleşmesi muhtemel değişimlerin incelenmesi önem arz etmektedir. Türkiye'nin de içerisinde yer aldığı Doğu Akdeniz havzası, iklim değişikliğine en duyarlı bölgelerden biridir. Aynı zamanda Doğu Akdeniz havzası, Afrika ve Orta Doğu çöllerini içerdiği için bölgede sık gerçekleşen toz taşınımı sebebiyle aerosol miktarında artışlarla beraber hava kalitesinde düşüş yaşamaktadır. Bu çalışmada, öncelikli olarak Doğu Akdeniz Havzası geneli ve Türkiye için 1981-2010 dönemi sıcaklık ve yağış, 2003-2017 dönemi için ise aerosol değişimleri ve trendleri incelenmiştir. Gerçekleşen değişimlerin %95 güven aralığında olup olmadığını incelemek amacıyla verilere Mann-Kendall testi uygulanmıştır. Sonrasında ise, GFDL-ESM2M küresel iklim modelinin sıcaklık ve yağış gelecek öngörüleri tartışılmıştır.
Son yıllarda ülkemizde sıkça yaşanan taşkın olayları, önemli can ve mal kayıplarına sebep olmaktadır. Düzce bölgesi, coğrafi yapısı nedeniyle taşkın olaylarının sıkça yaşandığı bölgelerden birisidir. Bu çalışmada, yağışa bağlı taşkın duyarlılık alanlarındaki değişimi görmek amacıyla iki farklı koşula göre Düzce bölgesinin taşkın duyarlılık alanları modellenmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında, uzun yıllar yağış ölçüm verilerine göre taşkın duyarlılık alanları modellenmiştir. İkinci aşamada ise, Düzce'de 17-18 Temmuz 2019 tarihinde gerçekleşen taşkına ait yağış verileri ile tekrar modelleme yapılmıştır. Bu yolla, hem uzun yıllar yağış verilerine göre, hem de taşkın olayının gerçekleştiği güne ait yağış verileri ile taşkın duyarlılık haritaları üretilerek aradaki değişim karşılaştırılmıştır. Çalışmada yağış verilerinin dışında eğim, bakı, akarsuya uzaklık, jeoloji, arazi kullanım ve toprak haritaları gibi diğer sayısal haritalardan yararlanılmıştır. Modelleme yapılırken son yıllarda sıkça kullanılan Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden biri olan Analitik Hiyerarşi Yöntemi kullanılmıştır. Bu yönteme göre öncelikle taşkına duyarlılık durumları göz önünde bulundurularak haritalara ağırlık dereceleri işlenmiştir. Sonrasında haritalar üst üste çakıştırılarak her iki senaryo için ayrı ayrı modelleme aşaması gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın sonucunda, ÇKKV-AHY gibi istatistiksel yöntemler, CBS teknikleri ve radar ürünleri ile yapılan tespitlerin gerçekleşen taşkın hadiselerinin analizinde kullanılabilir olduğu görülmüştür.
ÖZETMeteorolojik kuraklık, küresel bir doğal afet olarak bilinmekle birlikte, ekonomik ve çevresel olarak önemli etkileri bulunmaktadır. Türkiye'nin de içerisinde bulunduğu Doğu Akdeniz Havzası, yağış azlığının beraberinde getirdiği kuraklık olayları ile baş başa kalmakta ve çeşitli problemler yaşamaktadır. Tüm bu problemler yağış ölçümünün olmadığı alanlarda daha sıkıntılı hale gelmektedir. Bu nedenle, kuraklık şiddetinin eksiksiz takibi ve gözlemi özellikle insan sağlığının korunması ve ekonomik kayıpların önlenmesi açısından çok önemlidir.
Fog event affects air, land and sea transportation adversely by reducing visibility, thus causes economic loss. Besides, it has an important role in construction planning. For this reason, it is very important to predict visibility before and during fog events. In this study, fog visibility prediction was made with artificial neural networks and validations were made for Esenboğa Airport. Temperature, dew point temperature, pressure, wind speed and relative humidity, which are considered to be the most important parameters for fog occurrence, were used for 2013-2015 years to train an artificial neural network. We selected only January, February, November and December months, as those are the foggiest months for Esenboğa airport. Correlation of test part was evaluated after training. Then, whole data for 2016-2017 years (regardless of fog existence) were used for validation of the output again. As a result, we found a correlation value (R) of 0.80 for the test part of 2013-2015 years; R=0.41 and root mean square error (RMSE) of 2652m for all data of the 2016 year; and R = 0.53 and RMSE = 2464m for all data of the 2017 year. The error rate (R = 0.80) for the test part (2013-2015) was found acceptable. However, consistencies for the years 2016 and 2017, when all data were tested regardless of fog existence were found below expectations.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.