Multivariate objecttive analyses of ADCP and CTD measurements applied to the circulation of the levantine sea and black sea

Abstract

Bu tez çalışması, Oşinografide istatistiksel objektif çözümleme olarak bilinen, veri çözümleme tekniği üzerinedir. Bu teknik, kinematik kıstaslar göz önünde bulundurularak çeşitli verilerin istatistiksel yöntemlerle birleştirilmesidir. Tahminin dayandığı tek nokta korelasyon kavramıdır. Bir alandaki gözlemler verildiğinde bunlar birbirleriyle bağlaşık (korelasyonlu) değişik tipte ölçümler olabilir gözlemlenen veri tiplerinden herhangi birinin veya bu verilerden türetilebilen her hangi bir değişkenin alandaki değişimlerini optimum olarak tahmin edebiliriz. Tahmin, gözlemlerin doğrusal (lineer) bileşimlerinden hesaplanır. Lineer bileşim için gerekli ağırlıklar değişkenlerin karşılıklı korelasyonundan türetilir. Temel avantajları dağılımdan, boşluklardan bağımsız olması ve tahmindeki hata oranlarım gösteren haritalardır. İlk veri grubu 1991 kasımında kuzeydoğu Akdeniz'deki R/V Bilim gemisinin iletkenlik, sıcaklık, derinlik (CTD) ölçümlerinden ve akustik Doppler akıntı kesiti (ADCP) ölçümlerinden oluşur, ikinci veri grubu nisan 1993'deki Türk ve Ukrayna gemilerinin katıldığı ortak bir çalışmadandır. Bu çalışmadaki R/V Bilim gemisinin CTD ve ADCP ölçümleri ile R/V Piri Reis ve R/V Kolesnikov gemilerinin CTD ölçümleri kullanılmıştır. Çalışma alanları ıraksamayan ( divercansı sıfır ) alan olarak kabul edilmiştir. İki alandada akıntı hatları ve hız vektörleri tahmin edilmiştir. Tahminler bu veri gruplarına uygulanan çok değişkenli çözümleme yöntemiyle yapılmıştır. Sınır yörelerindeki tahmini geliştirmek için çözümlemeye değişik sınır şartlan uygulanmıştır. III

This thesis is on the application of a data analysis technique known as statistical objective analysis in oceanography. This is a statistical technique for combining data of various types consistent with kinematical constraints. The unique key is the correlation concept that the estimation is based on. Given some observations of the field - these can be of various types of measurements correlated with each other - we can get an optimum estimate of the field characteristics in any of the observed data types or any other derived quantity. The estimate is calculated by the linear combination of observations where the weights for linear combinations are derived from the cross correlations of variables involved. The basic advantages are the independence from distribution, gap free and error maps which show the relaibility of the estimate. The first data set consists of conductivity, temperature, depth (CTD) measure ments and acoustic Doppler current profiler (ADCP) measurements of R/V Bilim at North Eastern Levantine in October 1991. The second data set is from the com bined programme of Turkish and Ukrainian ships in April 1993, in which CTD and ADCP measurements from R/V Bilim and CTD measurements from R/V Piri Reis and R/V Kolesnikov are available. The fields are asssumed to be nondiver- gent. The streamfunction field and velocity vectors of both regions are estimated. The estimations are done with multivariate analyses applied to these data sets. Various types of kinematic boundary conditions have been introduced into the analysis scheme to improve the estimation of the fields around the boundary. 1