REGCM4 bölgesel iklim modeli verilerinin verifikasyonu

Abstract

Sayısal hava tahmini, hava tahmin metotları arasında önemli yer tutmaktadır. İklim modelleri tarafından yapılan tahminlerin güvenilirliği için verilerin doğrulama işlemine tabi tutulması gerekmektedir. Sayısal hava tahminin gerçekleştirilmesi iklim modelleriyle sağlanmaktadır. Dünya üzerinde birçok ülkede iklim modelleri geliştirilmekte ve modellerden elde edilen veriler doğrulama işlemine tabi tutulmaktadır. Bu çalışmada, RegCM Bölgesel İklim Modeli'nin tahmin verileri kullanılarak doğrulama işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla geliştirilen uzman sistem, web tabanlı olup PHP programlama dili kullanılarak oluşturulmuştur. Verilerin saklanması için Postgresql veritabanı kullanılmıştır.Gözlem verileri Devlet Meteoroloji Genel Müdürlüğü tarafından temin edilmiştir. Model verilerinin elde edilmesinde çift doğrusal interpolasyon yöntemi ile en yakın komşu interpolasyon yöntemi kullanılmıştır. Gözlem ve model verilerininkarşılaştırılmasında objektif ve subjektif doğrulama yöntemleri kullanılmıştır. Subjektif doğrulamalar grafiklerle, objektif doğrulamalar ise değişkenin türüne göre Ortalama Hata, Ortalama Mutlak Hata, Hata Miktarı Karelerinin Ortalamasının Kök Değeri ile ihtimal tablosundan elde edilen istatistiksel değerlerle gerçekleştirilmiştir.

Numerical weather prediction is an important issue about wheather forecasting methods. Data validation is a necessity process for the reliability of predictions which are made by climate models. The realization of numerical weather prediction is provided by climate models. In many countries, climate models are developed and the output data that produced from those models are processed to validation. In this study, the model data of RegCM(Regional Climate Model) is using for data validation process. The web-based expert system is developed using PHP programming language for this purpose.Observation data were provided by Turkish State Meteorological Service. Bilinear interpolation and nearest neighbor interpolation methods were used to produce model data. Subjective and objective methods of verification were used for comparison of observation and model data. Graphics are used for the subjective verification. MeanError, Mean Absolute Error, Root Mean Square Error and some statistical data calculated from contingency table are used for the objective verification.