tÜrkİye kiyilari rÜzgar ve dalga İklİmİ Çaliûmalarinda uydu verİlerİnİn ... · 2018. 10....

TÜRKİYE KIYILARI RÜZGAR VE DALGA İKLİMİ

ÇALIŞMALARINDA UYDU VERİLERİNİN KULLANILMASI

Ahmet Rıza TURGUT, Ahmet BOZOKLU, Bergüzar ÖZBAHÇECİ

İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Urla, İzmir [email protected], [email protected],

[email protected]

Saleh ABDALLA 22 ECMWF, Shinfield Park, RG2 9AX, Reading, UK.

[email protected] ÖZET Uzun ve ekstrem rüzgar ve dalga verisi elde etmenin en güvenilir yolu yerinde ölçümdür. Ancak ülkemizde uzun süreli ölçümler olmadığı için dünyadaki çeşitli meteoroloji ajanslarının geçmiş veriler için yaptıkları yeniden analiz

model sonuçlarının kullanılması yaygınlaşmaktadır. Bunlardan biri de ECMWF tarafından iklim çalışmalarında kullanılmak üzere üretilen CERA-20C verisidir. 110 yıllık CERA-20C rüzgar ve dalga verisi Türkiye kıyıları için kullanılabilir hale getirilerek asırlık rüzgar ve dalga ikliminin ortaya çıkarılması mümkündür. Bu çalışmada TOPEX (1992-2005), JASON1(2002-2013) ve JASON2(2008-2017) uyduları ölçüm verileri birleştirilerek tutarlı ve toplamda 26 yıllık bir uydu verisi elde edilmiştir. Bu veri kullanılarak CERA-20C rüzgar hızı ve dalga yüksekliği verisi kalibre edilmiş ve sonra da ölçümlerle doğrulama yapılmıştır. Doğrulama çalışmasıyla, CERA-20C verisinin uydu verileriyle kalibre edilmesinden sonra ölçümlerle oldukça uyumlu hala geldiği görülmüştür. Uydu verilerinden doğrudan dalga periyodu elde edilemediğinden dalga periyodu tahmini için yapay sinir ağları yöntemi kullanılmıştır. Yapılan test sonuçlarında tahminlerin hedefle korelasyonunun yüksek olduğu görülmüştür. ABSTRACT Reliable wind and wave data affecting a coastal region is very essential for almost all coastal and marine activities. ECMWF has completed the production of a new global 20th-century reanalysis which aims to reconstruct the past weather and climate of the Earth system. This coupled climate reanalysis is called as CERA-20C. Literature study shows that new century

long data have started to become an attractive source for the researchers dealing with climate studies. In this study, main purpose is to derive the wind and wave climate along the Turkish coasts based on a century long data of CERA-20C. For this purpose, CERA-20C data are calibrated and validated by using satellite RA data set and in-situ mesaurements. For the calibration, TOPEX (1992-2005), JASON1(2002-2013), JASON2(2008-2017) data are inter-calibrated to get consistent satellite data sets. Wave period is also predicted from RA backscatter coefficients, significant wave height and wind speed by using Neural Network.

Anahtar Kelimeler: rüzgar iklimi, dalga iklimi, uydu RA verisi, CERA-20C

9. Kıyı Mühendisliği Sempozyumu

666

mailto:[email protected]




1.GİRİŞ Liman ve marina planlaması, kıyı yapılarının tasarımı, yakın ve açık deniz rüzgar enerjisi türbinlerinin tasarımı için güvenilir ve aynı zamanda uzun dönemli ve ekstrem denizel rüzgar verisi ve dalga verisi son derece önemlidir. Rüzgar ve dalga verisi elde etmenin en güvenilir yolu yerinde ölçümdür. Ancak Türkiye kıyılarında sürekliliği olan deniz ölçümlerine 2015 yılında başlanabilmiştir. Bunun dışında proje bazında yapılan kısa dönemli ölçümler mevcuttur. (Ozhan and Abdalla,1999, Bilyay vd. 2011, Arı Güner vd. 2013). Ne yazık ki ölçümler 3 ay-4 yıl aralığında sonlanmıştır. Bu ölçüm verileri genelde doğrulama amaçlı kullanılabilmektedir. Dalga ve rüzgar verisi uzay teknolojisindeki gelişmelere koşut olarak uydulardan da elde edilmeye başlanmıştır. Uydulara yerleştirilen Radar Altimeter (RA), Synthetic Aperture Radar (SAR) ve Scatterometer denen

cihazlar yardımıyla deniz yüzeyindeki rüzgar ve dalga verisi elde edilebilmektedir. Genelde oldukça güvenilir olan bu küresel veriler, uydunun görev süresinin genelde 3-7 yıl arasında olmasından dolayı uzun dönemli veri ihtiyacını karşılayamamaktadır. Uzun süreli veri elde etmede kullanılan bir diğer yöntem modelleme verisidir. Dünyadaki çeşitli meteoroloji ajanslarının geçmiş veriler için yaptıkları yeniden analiz model sonuçlarının kullanılması yaygınlaşmaktadır. Yeniden analizde modelleme ile ölçüm sonuçları harmanlanmaktadır. Bu ajanslardan biri ECMWF (Avrupa Orta Ölçekli Hava Tahmin Ajansı)’dır. ECMWF operasyonel amaçlı hava, rüzgar ve dalga tahminlerini yüksek kalitedeki modellerle gün geçtikçe geliştirmektedir (Aarnes vd. 2015). Ancak kullanılan tahmin modelinde geliştirme amaçlı sürekli yapılan değişiklikler ve geçmişteki tahmin hataları nedeniyle bu operasyonel verileri iklim ve tasarım değerleri bulma çalışmalarında kullanmak mümkün değildir (Poli vd. 2015). Bu nedenle geçmişe ait verilerin bulunmasında yeniden analiz yöntemi kullanılarak ERA-INTERIM isimli veri tabanı oluşturulmuştur (Dee vd. 2011). ERA-INTERIM’de 1979’dan günümüze kadar rüzgar ve dalga verileri bulunmaktadır. ERA-Interim’den elde edilen analiz verileri 6’şar saatlik dilimlerdedir. Bir diğer veri kaynağı Amerikan Ulusal Çevre Tahmin Merkezi NCEP tarafından yayınlanan CFSR– Climate Forecast System Reanalysis (iklim tahmini yeniden analiz) verisidir. Japon Meteoroloji Ajansı (JMA) ve NASA tarafından da rüzgar ve dalga yeniden analiz verisi oluşturulmuştur. Genelde tüm bu ajanslardan 39 yıllık veri elde etmek mümkündür (1979’dan itibaren). Ancak en uzun veriyi JMA üretmiş olup 55 yıllıktır (Poli vd. 2016). Veri süresini yüzyıla çıkarmak amacıyla üretilen ilk veri NOAA (Amerikan Ulusal Okyanus ve Atmosfer Yönetimi) tarafından üretilmiş 20.yüzyıl yeniden analiz veri seti 20CR’dir (Compo vd.,2011). NOAA-20CR’de yalnızca yüzey basınç gözlemleri modellemeye eklemlenmiştir. 1871’e kadar veri elde edilebilmektedir. Bundan esinlenerek ERA_CLIM projesi kapsamında ECMWF tarafından ERA-20C isimli yeni bir yeniden analiz veri tabanı oluşturulmuştur. 1900 yılından 2010 yılına kadar dalga verisini elde etmek mümkündür. ERA-Interim ve NOAA- 20CR’den farklı olarak yüzey basınç


667

ölçümlerinin yanında deniz üstündeki rüzgar ölçümleri de kullanılarak daha

hassas, homojen ve tutarlı bir veri seti elde edilmesi amaçlanmıştır. Bunun yanında veriler arasındaki zaman aralığı da 6 saatten 3 saate düşürülmüştür. Ancak verinin çözünürlüğü ERA-Interim’den daha düşüktür. ERA-Interim’de yatayda 110 km olan dalga modeli ızgara aralıkları ERA-20C’de 165km’ye çıkarılmıştır. Ancak yine de çözünürlük hem yatay hem dikeyde NOAA-20CR’den yüksektir. Dada vd. (2016) ERA_20C’nin dikkate alınan ölçümler ve ölçümlerin modelle harmanlanması işlemlerine bakıldığında NOAA-20CRden daha yüksek performansa sahip olduğuna işaret etmektedirler. Abdalla (2013) ERA-20C ve ERA-Interim ile uydu verilerini Karadeniz’de 2007 yılı için karşılaştırmıştır. Buna göre ERA-Interim genel olarak ERA-20C’ye göre daha uyumlu sonuçlar vermiştir. Ancak 1979 yılından günümüze kadar yapılan yıllık en yüksek dalga karşılaştırmasında ERA-20C’nin sonuçları ERA-Interim ve uydu verilerine oldukça yakın çıkmıştır. Abdalla ve Yılmaz (2015) ERA-20C verisinin Karadeniz’deki rüzgar ve dalga iklimi için uygunluğunu

araştırmışlar ve uzunluğu ve tutarlılığı göz önüne alınarak dalga iklimi ve tasarım dalgası çalışmaları için uygun bir veri seti olabileceğini vurgulamışlardır. Dafka vd. (2016) Ege Denizinde Yunan Meteoroloji istasyonları tarafından yapılan rüzgar ölçümleri ile ERA-20C verilerini karşılaştırmış ve ERA-20C verisinin Meltem rüzgarlarını tahmin etmede başarılı olduğu sonucuna varmışlardır. Kumar vd (2016) ise iklim değişikliğinin okyanuslardaki ekstrem dalga yüksekliklerine etkisini araştırmak için ERA-Interim (1980–2014) ve ERA-20C (1952–2010) verilerini tercih etmişlerdir. Türkiye Kıyılarında tasarım rüzgar ve dalga değerlerini bulmak için Özhan ve Abdalla (2002) tarafından NATO TU Waves Projesi kapsamında hazırlanan Türkiye Kıyıları Rüzgar ve Derin Deniz Dalga Atlası bulunmaktadır. Atlas’ta yıllık en büyük rüzgar hızı ve belirgin dalga yüksekliklerinin en büyük değerler istatistiği de verilerek tasarım dalgasının seçilmesinde önemli bir kaynak sağlanmaktadır. Ancak Atlas’ta Karadeniz kıyıları için 20, Ege ve Akdeniz kıyıları için 17 yıllık veriler kullanılmıştır. Türkiye kıyıları rüzgar ve dalga iklimi için Prof Dr Lale Balas tarafından geliştirilen ve DLTM AR-GE firması tarafından akademik kullanımına izin verilebilen HYDROTAM-3D isimli bir program bulunmaktadır (http://hydrotam.com/dalgaiklim.html). Programda kullanıcının harita üzerinde çalışma yapılacak alanını seçmesi yeterli olmakta; program otomatik olarak feçleri belirlemekte, en yakın meteroloji istasyonundan rüzgar verilerini alarak uzun dönem ve ekstrem dalga istatistiğini vermektedir. ECMWF rüzgar verilerini kullanma seçeneği de geliştirilmektedir. Bunun yanında Türkiye kıyıları için yapılan daha çok dalga enerjisi potansiyelini ortaya konmak üzere yapılan 13-15 yıllık veriyi içeren dalga iklimi çalışmaları bulunmaktadır (Aydoğan vd., 2013; Akpınar ve Kömürcü,2013; Ayat,2013). En uzun süreli çalışma ise Karadeniz’deki değişimleri incelemek üzere yapılan 31 yıllık çalışmadır ( Akpınar ve Bingölbali, 2016). Dolayısıyla Türkiye’nin Karadeniz, Ege ve Akdeniz kıyılarını kapsayan yüzyıllık bir dalga ve rüzgar iklimi çalışması henüz bulunmamaktadır.


668

Bu çalışmanın ana hedefi ECMWF tarafından üretilen 110 yıllık rüzgar ve

dalga verisini Türkiye kıyıları için kullanılır hale getirerek asırlık rüzgar ve dalga ikliminin ortaya çıkarılmasıdır. CERA-20C verilerinin Türkiye kıyılarında kullanılabilir hale getirilmesi için öncelikle kalibre edilmesi gereklidir. Bu bildiride kısa dönemli uydu verilerinin birleştirilerek tutarlı ve uzun dönemli bir uydu verisi elde edilmesi ve CERA-20C verilerinin bu verilerle kalibrasyonu anlatılmaktadır. Uydu verilerinden doğrudan rüzgar hızı ve belirgin dalga yüksekliği elde edilirken, dalga periyodu için yine uydudan elde edilen dalga yüksekliği ve geri saçılma katsayıları kullanılarak yapılan yapay sinir ağları çalışmasına da yer verilmiştir. 2.YÖNTEM 2.1. CERA-20C Rüzgar ve Dalga Verileri Türkiye kıyıları ve yakın deniz alanlarında yer alan CERA-20C rüzgar veri noktaları Şekil 1’de solda gösterilmiştir. Bunlar doğrudan model çıktısı yani varsayılan (default) noktalar olup toplamda 59 tanedir ve interpolasyon

içermemektedir. Izgara aralığı 125km’dir. CERA-20C dalga verisi için ise Türkiye kıyıları ve çevresinde yer alan 40 varsayılan nokta belirlenmiş ve Şekil 1’de sağda gösterilmiştir. Izgara aralığı 165km’dir

Şekil 1- CERA-20C rüzgar ve dalga veri noktaları

CERA-20C verisi öncelikle ölçümlerle karşılaştırılmıştır. Dalga için NATO TU-WAVES projesi kapsamında Hopa’da yapılan ölçümler (Ozhan and Abdalla,1999) kullanılmıştır. Ölçüm noktası ve bu noktaya en yakın CERA-

20C veri noktası Şekil 2’de verilmiştir.


669

Şekil 2- Hopa dalga yüksekliği ölçüm noktası (1995-1999)

CERA-20C ve ölçüme ait dalga yüksekliği verileri zaman serisi yöntemi

kullanılarak Şekil 3’de görüldüğü gibi karşılaştırılmıştır. Buna göre CERA-20C ölçümlerden daha düşük dalga yükseklikleri vermektedir.

Şekil 3. CERA-20C Ölçüm karşılaştırması (dalga yüksekliği için)

Karşılaştırma için diğer bir yöntem de Kantil (Quantile) regrasyondur. Aynı aşma olasılığına sahip dalga yüksekliği değerleri bulunup Q-Q grafikleri çizildiğinde karşılaştırma yapmak kolaylaşmaktadır. Şekil 4’de ölçüm ve CERA20C’nin Q-Q grafiği verilmiştir.


670

Şekil 4 – CERA-20C ve ölçümler arasında yapılan Kantil Regrasyon (Hs)

Şekil 4’e göre CERA-20C dalga yükseklikleri ölçüme göre düşüktür. Dolayısıyla kalibrasyon yapılması gereklidir. Kalibrasyon için uydu verileri kullanılmıştır.

2.2 Uydu Verileri Uydu gözlemlerinin iklim çalışmaları için kullanımı bu datanın son 10-20 yıl için elde edilmesiyle başlamıştır (Young vd,. 2011). Rüzgâr ve dalga çalışmaları ile ilgili birçok uydu aleti vardır. Özellikle, Scatterometer, Synthetic Aperture Radar (SAR) ve radar altimetresi (RA) önem taşımaktadır. Radar altimetresi (RA), en düşük seviyede görünen aktif mikrodalga enstrümanıdır. Bu enstrüman sinyaller yayar ve yerden geri gelen sinyalin özelliklerini ölçer. Yolculuk süresi, dönüş darbesinin şekli ve şiddeti, ortalama deniz seviyesini, yüzey rüzgar hızını ve belirgin dalga yüksekliğini tahmin etmek için kullanılır. Tipik olarak, RA her saniyenin 1/20'sinde (20 Hz) bir ölçüm sağlar. Her 20 Hz'lik 20 değerin ortalaması alınarak her saniye bir ölçüm (1 Hz) oluşturmak için kullanılır. Scatterometer ise rüzgar hızı ve yönünü ölçebilmektedir. (Abdalla, 2013). RA sadece doğrusal bir yörüngede veri sağlar. Bu nedenle, tam anlamıyla geniş bir kapsama alanı sağlayamaz. Bunun yerine Şekil 5'de görülebileceği gibi örgü benzeri bir kapsama sağlar. Tekrar periyodu, altimetrenin aynı konumu tekrar ölçmesi için gereken süreyi belirtir. 10 günlük tekrar döngüsüne sahip olan Jason uydu ailesi (TOPEX /Poseidon, Jason-1 ve 2) Şekil 5-a'da gösterilen yörüngeleri izlerken (yörünge aralığı 250 km), 35 gün tekrarlama döngüsü ile ENVISAT ailesinin (SARAL, ERS-1, ERS-2 ve ENVISAT) yörünge izleri (yörünge aralığı 70 km) Karadeniz için Şekil 5-b’de gösterilmektedir (Abdalla, 2013).


671

Şekil 5- Jason uydu ailesi (a) ve ENVISAT uydu ailesinin (b) yörünge izleri

(Abdalla,2013) Uydular genellikle birkaç yıl (yaklaşık 3-7 yıl) çalışmak üzere tasarlanmıştır. Bu süre iki katına kadar da çıkabilir. Ancak yine de bu zaman periyodu, iklim hesaplamaları ve CERA verilerini kalibre etmek için yeterli değildir. Süreyi uzatmak için bu çalışmada birden fazla uydudan alınan ölçümler birleştirilmiştir. Bu birleştirme için uydu verilerinin Şekil 6’da gösterilen çakışma zamanlarında birbirleri ile kalibre edilmişlerdir. Böylece rüzgar hızı, belirgin dalga yüksekliği ve periyodu için ERS-1 (1991-1996), ERS-2(1995-2003), ENVISAT (2002-2012) ile TOPEX (1992-2005), JASON1(2002-2013) ve JASON2(2008-2017) uyduları RA verileri birleştirilmiş ve böylece toplamda 26 yıllık (1992-2017) bir veri elde edilmiştir. 2010 yılına kadar olan kısım CERA20C’yi kalibre etmek için kullanılmıştır.

Şekil 7- Uyduların kesişen yıllarının belirlenmesi

2.3 Kalibrasyon 2.3.1. Dalga Yüksekliği Kalibrasyonda sıkça kullanılan yöntem lineer regrasyon olmakla birlikte, bu yöntem özellikle yüksek verilerde hatayı arttırmaktadır. Bu yüzden veriler


672

küçük gruplara bölünerek her biri için ayrı regrasyon yapılmış ve her bir grup

için kalibrasyon katsayıları belirlenmiştir. Bunun yanında kantil regrasyon da yapılmıştır. Kantil regrasyonun özellikle tasarım için kullanılan ekstrem değerleri dikkate alan çalışmalarda daha uygun olduğu düşünülmektedir. Şekil 2’de verilen CERA-20C noktasını içine alan bir poligon seçilerek, bu poligonda ölçülen uydu verileri toplanmıştır. Topex, Jason1 ve Jason 2 verileri birleştirilerek 1992-2017 yılları arasını kapsayan bir uydu seti oluşturulmuştur. Daha sonra 1992-2010 yılları arasındaki CERA-20C belirgin dalga yüksekliği verileri (2010dan sonra veri yoktur)bu uydu verileri ile kantil regrasyon yöntemiyle kalibre edilmiştir. Kalibre sonrası uydu ile CERA verileri karşılaştırması Q-Q grafiği ile Şekil 8’de verilmektedir.

Şekil 8. Kalibrasyon sonrası uydu ve CERA verilerinin karşılaştırılması

Şekil 8 incelendiğinde kalibrasyon sonrasında CERA-20C verilerinin uydu verileri ile oldukça uyumlu hale geldiği görülebilir. Daha sonra kalibre edilmiş CERA-20C verileri Hopa ölçümleri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma için kantil regrasyon uygulanmıştır. Sonuç Şekil 9’da verilmektedir.

0

2

4

6

8

10

12

0 2 4 6 8 10 12

CER

A, H

s(m

)

Uydu, Hs(m)

Hs (Kantil Regrasyon) kalibrasyon sonrası


673

Şekil 9. Kalibrasyon sonrasında ölçümle doğrulama

Şekil 9’a göre,CERA-20C belirgin dalga yükseklikleri ölçümden bir miktar daha yüksek olmakla birlikte, Şekil 4 ile karşılaştırıldığında ölçümle çok daha uyumlu hale geldiği söylenebilir.

2.3.2. Rüzgar Hızı Meteoroloji Genel Müdürlüğü tarafından 2015 yılından itibaren deniz üstünde rüzgar ölçümleri yapılmaktadır. Oysa CERA 20C verileri 2010 yılına kadar üretilmiştir. Bu durumda CERA-20C rüzgar hızlarının kalibrasyonu için şöyle bir yol izlenmiştir: önce uydu verileri ölçümle karşılaştırılarak kalibre edilmiştir. Daha sonra kalibre edilen uydu verileri kullanılarak CERA20C verileri kalibre edilmiştir. Bu çalışmaya örnek olarak Marmara Denizindeki

CERA-20C verisinin kalibrasyonu verilmiştir. Marmara Denizinde Silivri açıklarında 2013-2015 yılları arasında gerçekleştirilen ölçümler bulunmaktadır. Ölçüm noktası ve CERA-20C rüzgar verisi noktasının yeri Şekil 10’da verilmiştir. Şekil 10’da görülen dikdörtgen alan uydu verilerinin toplandığı alanı göstermektedir.

0

2

4

6

8

10

12

0 2 4 6 8 10 12

CER

A, H

s(m

)

Ölçüm, Hs(m)

Hs için Kantil Regrasyon (Uydu ile kalibre edildikten sonra)


674

Şekil 10- Rüzgar hızı CERA-20C ve deniz üstü ölçüm noktalarının yeri (dikdörtgen uydu verilerinin alındığı alandır) Ölçüm zamanına ait uydu ve ölçüm rüzgar hızları kantil regrasyonla karşılaştırılmıştır. Sonuç Şekil 11’de gösterilmiştir.

Şekil 11. Silivri yakınlarındaki deniz üstü rüzgar hızı ölçümleri ile uydu rüzgar hızı ölçümlerinin karşılaştırılması Şekil 11’e göre JAson2 uydusu rüzgar hızı verileri ölçümlerle oldukça uyumlu gözükmektedir. Dolayısı ile Jason2 verileri kullanılarak JAson1 ve Topex uyduları kalibre edilmiş ve CERA-20Cyi kalibre etmek üzere 1992-2010 yıllarını kapsayan bir uydu seti oluşturulmuştur. CERA-20C bu uydu seti ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucu Şekil 12’de verilmiştir. Buna göre CERA-20C rüzgar hızları özellikle büyük rüzgar hızlarında düşük kalmaktadır.


675

Dolayısı ile kalibre edilmesi gerekmiştir. Kalibrasyondan sonra tekrar

karşılaştırıldığında Şekil 13’de görüleceği gibi gayet uyumlu hale gelmişlerdir.

Şekil 12. CERA-20C ve uydu seti rüzgar hızı ölçümlerinin karşılaştırması

Şekil 13.Kalibrasyondan sonra CERA-20C ve uydu seti rüzgar ölçümleri

Ölçüm olmayan noktalarda kalibrasyon için ECMWF’in en son geliştirilen modeli olan ve ERA-Interim’in yerine geçeceği bildirilen ERA5 verileri kullanılmıştır.


676

2.3.3.Dalga Periyodu

Uyduya yerleştirilen Scatterometer, Synthetic Aperture Radar (SAR) ve radar altimetresi (RA) belirgin dalga yüksekliği ve rüzgar hızı ölçümü yapmaktadır. Dalga periyodu ise uydudan her hangi bir ölçüm olmadığı için direkt olarak elde edilememektedir. Dalga periyodunu elde etmek için kullanılan farklı yöntemler vardır. Bu çalışmada uydudan elde edilebilen belirgin dalga

yüksekliği ve geri saçılma katsayıları (σKu ve σC) kullanılarak eğitilen Yapay

Sinir Ağları (YSA) yöntemi kullanılmıştır. Çalışmada yapay sinir ağının eğitimi için Jason3 uydusunun 2017 yılı boyunca ölçmüş olduğu belirgin dalga

yüksekliği, σKu ve σC girdi olarak; aynı yıla ait ECMWF model verileri çıktı

olarak kullanılmıştır. Dalga periyodu değerlerinin tahmini için ileri beslemeli (feed forward) yapay sinir ağ modeli kullanılmıştır. Danışmanlı öğrenme yöntemlerinden Geri Yayılım Algoritmasını kullanan İleri Beslemeli YSA’nın bu çalışmada tercih edilmesinin nedeni, zaman serilerinin modellenmesi ve tahmin çalışmalarında en çok kullanılan yöntem olmasıdır. Aynı zamanda

hem doğrusal hem de doğrusal olmayan yapıların modellenmesinde başarılı öngörüler yapmasıdır. Ağın eğitiminde Levenberg-Marquardt (LM) algoritması kullanılmıştır. Bu çalışmada kullanılan YSA model tasarımında 3 girdi nöronu, 10 gizli katman nöronu ve 1 çıktı nöronu kullanılmıştır (Şekil 14).

Şekil 14 – Kullanılan Yapay Sinir Ağı Model Tasarımı Geliştirilen YSA’da iteratif öngörü yöntemi benimsendiğinden çıktı nöron sayısı birdir. Aynı şekilde literatürde geliştirilen ileri beslemeli YSA’larda genellikle tek gizli katman kullanılmaktadır. Bu nedenle çalışmada geliştirilen YSA modelinde tek gizli katman kullanılması uygun görülmüştür.Girdi katmanı ile gizli katman arasında tanjantsigmoid transfer fonksiyonu, gizli katman ile çıktı katmanı arasında ise doğrusal transfer fonksiyonu kullanılmıştır. YSA’nın doğruluğunu tespit etmek amacıyla “Hata Karelerinin Ortalaması” (Mean Squared Error – MSE) yöntemi kullanılmıştır.

Yapay sinir ağı oluşturulduktan sonra Jason3 uydusunun 2017 yılı boyunca dünya genelinden toplamış olduğu verilerle Dünya, Akdeniz, Türkiye Kıyıları ve Karadeniz olarak 4 farklı bölgenin eğitimi ve testi yapılmıştır. Verilerin %70’i eğitim, %15’ doğrulama ve %15’i test için kullanılmıştır. Test sonuçlarından elde edilen korelasyon katsayısının karesi,R2 değerleri Tablo 1’de verilmiştir. Tablo1’e göre model küresel verilerle eğitildiğinde küresel çapta iyi sonuçlar alınmıştır. Bölgesel çapta, kapalı denizler olan Akdeniz ve Karadenizde alınan sonuçlar daha kötü olmuştur. Model bölgesel verilerle eğitildiğinde ise eğitim verilen bölgede ve genelde Türkiye kıyılarında test sonuçları da iyi çıkmıştır.


677

Tablo 1. Yapay Sinir Ağı Modeli Eğitim ve Test Sonuçları (R2)

Test

Dünya Akdeniz Türkiye Karadeniz

Eğit

im

Dünya 0,7541 0,7591 0,6803 0,7078

Akdeniz 0,6368 0,8340 0,7211 0,7956

Türkiye 0,6320 0,8293 0,7325 0,7919

Karadeniz 0,5955 0,8217 0,7161 0,8017

3. SONUÇLAR Bu çalışmada uydu verileri kullanılarak CERA-20C rüzgar hızı ve dalga yüksekliği verilerinin kalibrasyonu yapılmıştır. TOPEX (1992-2005), JASON1(2002-2013) ve JASON2(2008-2017) uydu verileri birleştirilerek tutarlı ve toplamda 26 yıllık bir uydu verisi elde edilmiştir. Bu veri kullanılarak CERA-20C dalga yüksekliği ve rüzgar hızı verisi kalibre edilmiş ve daha sonra da ölçümlerle doğrulama yapılmıştır. Doğrulama çalışmasıyla kalibrasyon sonrası CERA-20C verisinin ölçümlerle oldukça uyumlu hala geldiği gösterilmiştir. Uydu verilerinden doğrudan dalga periyodu elde edilemediğinden dalga periyodu tahmini için yapay sinir ağları yöntemi kullanılmıştır. Yapay sinir ağları ile yapılan model bölgesel verilerle eğitildiğinde, eğitim verilen bölgede ve genelde Türkiye kıyılarında ortalama dalga periyodu tahmin sonuçları küresel eğitime göre daha iyi çıkmıştır. Böylece tarafından iklim çalışmalarında kullanılmak üzere üretilen 110 yıllık CERA-20C rüzgar ve dalga verisinin uydu verileri kullanılarak Türkiye kıyıları için kullanılabilir hale getirilebileceği ve böylece asırlık rüzgar ve dalga ikliminin ortaya çıkarılmasının mümkün olduğu görülmüştür.

Teşekkür Rüzgar ölçümü verilerini için Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü ilgili birimlerine ve Hopa dalga ölçümü verileri için Medcoast Vakfı Başkanı Prof. Dr. Erdal Özhan’a teşekkür ederiz. Bu çalışma Tübitak tarafından desteklenmektedir. Proje no: 117M968

Kaynaklar Aarnes, O. J., Abdalla, S., Bidlot, J.- Wind and

Wave Height Trends at Different ERA-Interim Forecast Ranges", Journal of Climate, 28(2), 819-837. Abdalla, S. 2013. "Wind and Wave Data Selection for Climate Studies in Enclosed Seas, Proceedings of the 10th Global Congress on ICM: Lessons Learned to Address New Challenges", EMECS 2013 - MEDCOAST 2013 Joint Conference. Abdalla, S. 2015. "SARAL/AltiKa Wind and Wave Products: Monitoring, Validation and Assimilation", Marine Geodesy, 38, 365-380. Abdalla, S., Yılmaz, N. 2015. "Suitability of ECMWF ERA-20C for Wind and Wave Climate in the Black Sea", 12th International Conference on the Mediterranean Coastal Environment, MEDCOAST 2015.


678

Akpınar, A., Bingölbali, B. 2016. "Long-Term Variations of Wind and Wave

Conditions in the Coastal Regions of the Black Sea", Natural Hazards, 84(1), 69-92. Akpınar, A., Kömürcü, M. T. 2013. "Assessment of Wave Energy Resource of the Black Sea Based on 15-year Numerical Hindcast Data", Applied Energy, 101, 502-512. Akpınar, A., Ponce de León, S. 2016. "An Assessment of the Wind Re-Analyses in the Modeling of an Extreme Sea State in the Black Sea", Dynamics of Atmospheres and Oceans, 73, 61-75. Arı Güner, H. A., Yüksel, Y., Özkan Çevik, E. 2013. "Estimation of Wave Parameters Based on Nearshore Wind-Wave Correlations", Ocean Engineering, 63, 52-62. Ayat, B. 2013. "Wave Power Atlas of Eastern Mediterranean and Aegean Seas", Energy, 54, 251-262. Aydoğan, B., Ayat, B., Yüksel, Y. 2013. "Black Sea Wave Energy Atlas from 13

Years Hindcasted Wave Data", Renewable Energy, 57, 436-447. Bilyay, E., Ozbahceci, B. O., Yalcıner, A. C. 2011. "Extreme Waves at Filyos, Southern Black Sea", Natural Hazards and Earth System Science, 11(3), 659-666. Dafka, S., Xoplaki, E., Toreti, A., Zanis, P., Tyrlis, E., Zerefos, C., Luterbacher, J. 2016. "The Etesians: from Observations to Reanalysis", Climate Dynamics, 47(5-6), 1569-1585. Dee, D. P., Uppala, S. M., Simmons, A. J., Berrisford, P., Kobayashi, S., Andrae, U., Balmaseda, M. A., Balsamo, G., Bauer, P., Bechtold, P., Beljaars, A. C. M., van de Berg, L., Bidlot, J., Bormann, N., Delsol, C., Dragani, R., Fuentes, M., Geer, A. J., Haimberger, L., Healy, S. B., Hersbach, H., Hólm, E. V., Isaksen, L., Kållberg, P., Köhler, M., Matricardi, M., Mcnally, A. P., Monge-Sanz, B. M., Morcrette, J. –J., Park, B. –K., Peubey, C., de Rosnay, P., Tavolato, C., Thépaut, J. –N., Vitart, F. 2011. "The ERA-Interim Reanalysis: Configuration and Performance of the Data Assimilation System", Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 137(656), 553-597. Kumar, P., P., Min, S. –K., Weller, E., Lee, H., Wang, X. L. 2016. "Influence of Climate Variability on Extreme Ocean Surface Wave Heights Assessed from ERA-Interim and ERA-20C", Journal of Climate, 29(11), 4031-4046. Mackay, E. B. L., Retzler, C. H., Challenor, P. G., Gommenginger, C. P. 2008. "A Parametric Model for Ocean Wave Period from K(u) Band Altimeter Data", Journal of Geophysical Research-Oceans, 113(C3), 16. Özhan, E., Abdalla, S. 1999. "Wind and wave Climotology of Turkish Coasts and The Black Sea: An Overview of the NATO TU_WAVES Project", MEDCOAST Conference on Wind and Wave Climate of the Mediterranean and the Black Sea, Antalya-Turkey, 1-20. Özhan, E., Abdalla, S. 2002. "Türkiye Kıyıları Rüzgar ve Derin Deniz Dalga Atlası", Kıyı Alanları Yönetimi TMK/MEDCOAST, ODTÜ, Ankara, 445 sayfa.


679

tÜrkİye kiyilari rÜzgar ve dalga İklİmİ Çaliûmalarinda uydu verİlerİnİn ... · 2018. 10....

Documents