Sea level variability at Antalya and Menteş tide gauges in Turkey: atmospheric, steric and land motion contributions

Simav, Mehmet; Yıldız, Hasan; Türkezer, Ali; Lenk, Onur; Özsoy, Emi̇n

doi:10.1007/s11200-010-0067-x

Cited by 8 publications

(3 citation statements)

References 35 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Readings were obtained through a float on a cable in a stilling well [23]. The stilling wells were replaced with acoustic gauges later, in 1999 [24,25]. The Turkish National Sea Level Monitoring System (TUDES) had 20 active tide gauge stations along the Turkish coast consisting of a data collection unit with sensors to measure sea level and meteorological factors such as air temperature and air pressure.…”

Section: Study Areamentioning

confidence: 99%

Sea Level Prediction Using Machine Learning

Tür

Tas

Haghighi

et al. 2021

Water

View full text Add to dashboard Cite

Sea level prediction is essential for the design of coastal structures and harbor operations. This study presents a methodology to predict sea level changes using sea level height and meteorological factor observations at a tide gauge in Antalya Harbor, Turkey. To this end, two different scenarios were established to explore the most feasible input combinations for sea level prediction. These scenarios use lagged sea level observations (SC1), and both lagged sea level and meteorological factor observations (SC2) as the input for predictive modeling. Cross-correlation analysis was conducted to determine the optimum input combination for each scenario. Then, several predictive models were developed using linear regressions (MLR) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) techniques. The performance of the developed models was evaluated in terms of root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE), scatter index (SI), and Nash Sutcliffe Efficiency (NSE) indices. The results showed that adding meteorological factors as input parameters increases the performance accuracy of the MLR models up to 33% for short-term sea level predictions. Moreover, the results contributed a more precise understanding that ANFIS is superior to MLR for sea level prediction using SC1- and SC2-based input combinations.

show abstract

Section: Study Areamentioning

confidence: 99%

Sea Level Prediction Using Machine Learning

Tür

Tas

Haghighi

et al. 2021

Water

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Küresel ısınmaya bağlı su seviyesi değişimleri araştırmaları mareograf istasyonlarından alınan su seviyesi ölçümlerine bağlı olarak yapılabileceği gibi iklim değişikliği projeksiyonlarına bağlı olarak da yapılabilmektedir. Küresel ısınmadan kaynaklı su seviyesi artışının Türkiye kıyılarında da görüldüğü mareograf istasyonlarından alınan verilerin incelendiği çeşitli çalışmalarda ortaya konulmuştur [18][19][20][21][22][23][24][25]. Bununla birlikte Vousdoukas vd.…”

Section: Küresel Isınmaya Bağlı Su Seviyesi Değişimleriunclassified

Effect of Mean Water Level Variations on the Design and Performance of Rubble-Mound Coastal Protection Structures

2020

View full text Add to dashboard Cite

Effect of Mean Water Level Variations on the Design and Performance of Rubble-Mound Coastal Protection StructuresVariations in mean water level such as tides, seasonal variations, wave set-up/set-down, storm surge and sea level rise due to global warming are directly related to design and performance evaluation of rubble-mound coastal structures. The highest water level is generally considered as the most critical water level for this type of structures. However, Coastal Structures Planning and Design Manual [1] states that the most critical water level can be observed in between the lowest water level and the highest water level. In this study, the effects of different approaches used in selecting design water level on the mass of the armor stone and the free crest height are investigated. Three project sites are selected in the Black Sea, Aegean Sea and the Mediterranean Sea, and the mass of armor stones and the free crest height are calculated at each water level that might be observed during the economic lifetime of these structures. For the selected projects, up to 60% of bigger mass of armor stones are found at lower water levels compared to higher water levels. The results of this study examplifies that the most critical water level can be observed in between the lowest water level and highest water level. In addition, the relation of the most critical water level and the calculation methods of the mass of armor stones are discussed, and it is suggested to assess all the water levels that might occur during the economic life of the structure.

show abstract

“…The main factors affecting the change in global sea level are temperature increase and ice melt (Forsberg et al, 2017;Shukla et al, 2017). Apart from these, there may be different local or teleconnection reasons for regions (Simav et al, 2012;Vecchio et al, 2019;Volkov et al, 2019).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Antalya İstasyonu II Deniz Seviyesi Değişiminin Değerlendirilmesi

AKDEMİR

2021

Resilience

View full text Add to dashboard Cite

Antalya, Türkiye kıyıları dış dinamiklere çok duyarlı olduğundan dolayı Antalya kıyılarındaki deniz seviyesi değişim sürecini daha yakından açıklamaya ihtiyaç vardır. Bu amaç doğrultusunda bu çalışmada Antalya kıyılarındaki deniz seviyesi değişimi istatistiksel ve analitik bir yaklaşımla aylık ve yıllık olarak incelenmiş ve değerlendirilmiştir. Buna göre Güney Salınımı (SOI), Arktik Salınımı (AO), Antarktika Salınımı (AAO), Kuzey Atlantik Salınımı (NAO), El Nino Güney Salınımı (NINO 3.4) gibi bazı endekslerin korelasyonları ve arktik buz erimesi, Antalya hava sıcaklığı, küresel hava sıcaklığı, küresel okyanus sıcaklığı, Akdeniz denizi yüzey sıcaklığı (SST) gibi parametreler Antalya İstasyonu II'nin deniz seviyesi değişimi sorununa açıklık getirmek amacıyla incelenmiştir. Endekslerle yapılan korelasyon çalışması, Antalya İstasyonu II'deki deniz seviyesi değişimi ile endeksler arasında anlamlı bir ilişki olmadığını ortaya koymuştur. Çalışılan değişkenlerden arktik buzullarının erimesi ve Antalya hava sıcaklığı aylık bazda yapılan çalışmada sırasıyla 0.6959 ve 0.6412 korelasyon değerleri gibi nispeten yüksek korelasyon değerlerine sahiptir. Akdeniz denizi yüzey sıcaklığı yıllık bazda yapılan çalışmada ise 0.93 korelasyon değeri ile deniz seviyesi değişimi ile en yüksek korelasyona sahip görünmektedir. Ek olarak ve korelasyon çalışmasının da katkısıyla, deniz seviyesindeki değişimin neden olduğu düşünülen parametrelerle ilişkisini incelemek için analitik bir çalışma yapılmıştır. Antalya İstasyonu II'de gözlenen deniz seviyesi değişiminin nedeni olarak Akdeniz denizi sıcaklığı, buzulların erimesi ve erozyon gibi diğer faktörler olmak üzere üç etkili parametre belirlenmiş ve incelenmiştir. Bu analitik çalışma, Antalya İstasyonu II'de deniz seviyesinin değişimine katkının en çok %82 ile deniz sıcaklığı artışı, %14 ile buzulların erimesi ve %4 ile erozyon gibi diğer faktörlerle ilişkili olduğunu göstermiştir.

show abstract

Sea level variability at Antalya and Menteş tide gauges in Turkey: atmospheric, steric and land motion contributions

Cited by 8 publications

References 35 publications

Sea Level Prediction Using Machine Learning

Sea Level Prediction Using Machine Learning

Effect of Mean Water Level Variations on the Design and Performance of Rubble-Mound Coastal Protection Structures

Antalya İstasyonu II Deniz Seviyesi Değişiminin Değerlendirilmesi

Contact Info

Product

Resources

About