Türkiye Akarsu Akımları Üzerinde Küresel Atmosferik Salınımların Etkisi ve Modellenmesi

Abstract

Son zamanlarda yapılan çalışmalar küresel atmosferik salınımların iklim parametreleri üzerinde etkili olduğunu göstermektedir. Bu çalışma Kuzey Atlantik Salınımı(NAO), Arktik Salınım (AO), Güneyli Salınım(SO) ve Akdeniz Salınımı(MO) gibi küresel indislerin akım üzerindeki etkilerini anlamak için Türkiye' deki akım verilerini analiz atmek amacıyla yapılmıştır. Bu amaçla Türkiye' nin farklı bölgelerinde mevcut bulunan 72 akım gözlem istasyonundaki ortalama yıllık ve mevsimlik akımlar incelenmiştir. Bu kapsamda NAO, AO, SO ve MO indeskleri ile akımlar arasındaki korelasyon katsayıları hesaplanmıştır. Bulunan korelasyon katsayılarının anlamlı olup olmadığına Student t testine göre karar verilmiştir. Ayrıca bu tez kapsamında periyodik bileşenleri elde etmek için orijinal gözlenen akım verileri ayrık dalgacık dönüşüm yöntemi kullanılarak bileşenlerine ayrılmıştır. Bulunan bu bileşenler (AD1, AD2, AD3, AD4 ve A) ile atmosferik indisler arasındaki korelasyonlar incelenmiştir. Akarsu akımları ile AO/NAO arasındaki korelasyonların sonuçları, özellikle Türkiye' nin batı kesiminde yıllık/kış ve ilkbahar mevsiminde güçlü bir negatif ilişki göstermiştir. Bulunan sonuçlar dalgacık periyodik bileşenlerinin, küresel örüntülerin Türkiye' nin akış verileriyle ilişkisinin ana faktörlerini bize göstermiş ve küresel indislerin Türkiye' nin akım verileri üzerinde oldukça etkili olduğunu ortaya koymuştur. Yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak oluşturulan tahmin modelinde, bir ve iki ay önceki akım verileri (Qt-1 , Qt-2 ) ile NAO, AO indisleri farklı modellerde kullanılarak 6 farklı model geliştirilmiştir. Bunlara ilave olarak dalgacık analiz yönteminin entegre edildiği 3 model daha eklenerek toplamda 9 model için sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bu tez kapsamında önceki çalışmalardan farklı olarak dalgacık analizi yöntemi kullanılmış ve korelasyon yöntemi ile bulunan ilişkinin periyodikliği belirlenmiştir. İlişkisi olmayan istasyonlarda ise farklı periyotlarda ilişkilerin olduğu tespit edilmiştir. Dalgacık analizi yönteminin entegre edildiği akım tahmin modeli sonucunda, belirlilik katsayısı(R2) en yüksek olan ve tahmin hatasının standart sapması (RMSE) en küçük olan en iyi modellerin, dalgacık bileşenleri içeren modeller olduğu bulunmuştur.Recent studies show that global atmospheric circulations are efficient on climate parameters. This study was conducted to analyze the streamflow data in Turkey for understanding the effects of the global indices such as the Southern Oscillation (SO), the North Atlantic Oscillation (NAO) and Arctic Oscillation (AO). For this purpose, the average annual and seasonal flows at the current 72 stations located in different regions of Turkey has studied. In this context, the relationship between NAO, AO, MO and SO indices and stream-flows was determined by the correlation analysis. It was decided whether the correlation coefficients found were significant or not, according to the Student' s test. Besides, in this study, in order to obtain the periodic components, the original observed stream flows were separated into its components by discrete wavelet transform. The correlations between the found wavelet components (AD1, AD2, AD3, AD4 and A) and atmospheric indices were examined. Results of the correlations between the streamflow and the AO/NAO showed a strong negative relationship at the annual/winter and spring period especially in west part of Turkey. Besides, the wavelet periodic components showed us to the main factors for relationship of global patterns with the streamflow data of Turkey and shows that global indexes are very effective on streamflow data of Turkey. The prediction model established using artificial neural networks method, one and two months ago flow (Qt-1,Qt-2), and NAO, AO indices, and month factor that define the seasonal effects of indices were used in 6 different models developed. In addition to these, 3 models in which the wavelet analysis method is integrated were added and the results were compared for a total of 9 models. In this thesis, unlike previous studies, wavelet analysis method was used and the periodicity of the relationship found with the correlation method was determined. On the other hand, it was found that there were relations at different periods in the stations that were not related. As a result of the flow estimation model in which the wavelet analysis method was integrated, it was found that the best models with the highest coefficient of determination (R2) and the smallest root mean square error (RMSE) were those containing wavelet components.