Investigation of the Efficiency of Reference Data Selection for the Precipitation and Temperature Anomaly Determination

Year 2022, Volume: 22 Issue: 5, 1108 - 1121, 27.10.2022

Hasan Törehan Babacan , Ömer Yüksek

https://doi.org/10.35414/akufemubid.1072464

Cited By: 2

Abstract

Climate change has increased the importance in recent years. With the help of the developed scenarios, by predicting the future climate, it is aimed to eliminate the negative effects of climate change. In this study, the effectiveness of the reference data used to evaluate the future forecasts of climate change in temperature and precipitation parameters has been examined. Observed data of 11 Meteorology Stations (MS) located at different locations in the Eastern Black Sea Basin, which was determined as the research region, and precipitation and temperature projection data, obtained from GFDL-ESM2M, HadGEM2-ES and MPI-ESM-MR Global Circulation Model(GCM), have been used. In the study, by taking the data between 1971-2000 years, obtained by running the GCMs backwards, and the observed data in the same years as a reference, the precipitation and temperature changes for the periods between 2022-2040(P1), 2041-2070(P2) and 2071-2099(P3) average anomalies have been evaluated. As a result, it has been determined that the differences in the reference data selection, projection data and observed data, have an effect on the anomaly calculations. It has been concluded that the selection of reference data in regions with high natural relief is of critical importance for the performance of the climate analyzes.

Keywords

Climate Change, Global Ciculation Model, Reference Data Effectiveness, Precipitation and Temperature Anomaly

Yağış ve Sıcaklık Anomali Hesaplanmasında Referans Veri Etkinliğinin Araştırılması

Abstract

İklimde yaşanan değişiklikler hissedilir etkilerini göstermeye başlamıştır. Bu etkiler bazı yerlerde sıcak hava dalgaları ve kuraklık olarak görülürken bazı yerlerde ise soğuk hava dalgaları, ani şiddetli yağışlar ve sel-taşkınlar ile kendini göstermektedir. Bu durumlar, iklim değişikliği konusunda yapılan araştırmaların önemini arttırmaktadır. İklim değişikliğinin etkilerini ve olası sonuçlarını tahmin edebilmek için istasyon ölçüm değerlerinin yanı sıra iklim projeksiyonları geliştirilmiştir. Tahmin edilen senaryolar yardımı ile gelecekte iklimde oluşabilecek değişiklikler öngörülerek iklim değişikliğinin olumsuz etkilerini bertaraf etmek amaçlanmaktadır. Yapılan bu çalışmada, iklim değişikliğine bağlı olarak sıcaklık ve yağış parametrelerinde gelecek tahminlerini değerlendirmek üzere kullanılan referans verilerin etkinliği incelenmiştir. Araştırma bölgesi olarak belirlenen Doğu Karadeniz Havzası’nda farklı konumlarda bulunan 11 Meteoroloji Gözlem İstasyonu (MGİ)’nun gözlenmiş yağış ve sıcaklık verileri ile GFDL-ESM2M, HadGEM2-ES ve MPI-ESM-MR Küresel Dolaşım Modeli (KDM)’lerinin yağış ve sıcaklık projeksiyon verileri kullanılmıştır. Çalışmada KDM’lerin geçmiş verileri tahminlemesi ile elde edilen 1971-2000 yılları arasındaki veriler ve aynı yıl aralığında kaydedilmiş veriler referans alınarak 2022-2040 (P1), 2041-2070 (P2) ve 2071-2099 (P3) yılları arasındaki dönemler için sıcaklık ve yağışta dönemsel ortalama anomaliler değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, projeksiyon ve gözlenmiş olmak üzere referans veri seçimindeki farklılıkların anomali hesaplamalarını etkilediği belirlenmiştir. Çalışma kapsamında; doğal engebe durumu yüksek olan bölgelerde, farklı referans verilerden elde edilen anomali değerleri arasındaki rölatif farkın yüksek olması sebebiyle, doğal engebesi fazla olan bölgeler için referans veri seçiminin daha büyük önem arz ettiği sonucuna ulaşılmıştır.

Keywords

İklim Değişikliği, Küresel Dolaşım Modeli, Referans Veri Etkinliği, Yağış ve Sıcaklık Anomalisi

References

• Alexandersson, H., 1986. A homogeneity test applied to precipitation data. Journal of Climatology, 6, 661-675.
• Apata, T. G., 2011. Effects of global climate change on Nigerian agriculture: An empirical analysis. CBN Journal of Applied Statistics, 2(1), 31-50.
• Buishand, T. A., 1982. Some methods for testing the homogeneity of rainfall records. Journal of Hydrology, 58, 11-27.
• Che Ros, F., Tosaka, H., Sidek, L. M. ve Basri, H., 2016. Homogeneity and trends in long-term rainfall data, Kelantan River Basin, Malaysia. International Journal of River Basin Management, 14, 151-163.
• Garipağaoğlu, N., 2012. Havza planlamalarında coğrafyanın rolü ve Türkiye’de havza planlamacılığı. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16, 303-336.
• Gaur, S., Bandyopadhyay, A., ve Singh, R. 2021. Modelling potential impact of climate change and uncertainty on streamflow projections: a case study. Journal of Water and Climate Change, 12, 384-400.
• IPCC, 2013. Climate change 2013: The physical science basis. Contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change, Cambridge University Press, 1245-1535.
• İzbırak, R. 1992. Coğrafya terimleri sözlüğü. İstanbul: Milli Eğitim Basımevi.
• Kang, H. M. ve Yusof, F., 2012. Homogeneity tests on daily rainfall series. International Journal of Contemporary Mathematical Sciences, 7, 9-22.
• Kay, A. L., Rudd, A. C., Fry, M., Nash, G., ve Allen, S. 2021. Climate change impacts on peak river flows: combining national-scale hydrological modelling and probabilistic projections. Climate Risk Management, 31, 1-10.
• Kay, A. L., Rudd, A. C., Fry, M., Nash, G., ve Allen, S. 2021. Climate change impacts on peak river flows: combining national-scale hydrological modelling and probabilistic projections. Climate Risk Management, 31, 1-9.
• Khan, N., Shahid, S., Ahmed, K., Ismail, T., Nawaz, N. ve Son, M., 2018. Performance assessment of general circulation model in simulating daily precipitation and temperature using multiple gridded datasets. Water, 10, 1-18.
• Khoi, D. N. ve Phi, H. L., 2018. Impact of climate change on streamflow and water quality in the upper Dong Nai River Basin, Vietnam. La Houille Blanche, 1, 70-79.
• Kohnova, S., Roncak, P., Hlavcova, K., Szolgay, J. ve Rutkowska, A., 2019. Future impacts of land use and climate change on extreme runoff values in selected catchments of Slovakia. Meteorology Hydrology and Water Management Research and Operational Applications, 7, 47-55.
• Lelieveld, J., Hadjinicolaou, P., Kostopoulou, E., Chenoweth, J., El Maayar, M., Giannakopoulos, C., ve Xoplaki, E. 2012. Climate change and impacts in the Eastern Mediterranean and the Middle East. Climatic Change, 114, 667-687.
• Lübke, C., 2022. Socioeconomic roots of climate change denial and uncertainty among the European population. European Sociological Review, 38, 153-168.
• Meissl, G., Formayer, H., Klebinder, K., Kerl, F., Schoberl, F., Geitner, C. ve Bronstert, A., 2017. Climate change effects on hydrological system conditions influencing generation of storm runoff in small Alpine Catchments. Hydrological Processes, 31, 1314-1330.
• Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM), 2019. 2018 Yılı İklim Değerlendirmesi, Yayın No: 2019, Ankara.
• Pal, S. C., Chowdhuri, I., Das, B., Chakrabortty, R., Roy, P., Saha, A., ve Shit, M., 2022. Threats of climate change and land use patterns enhance the susceptibility of future floods in India. Journal of Environmental Management, 305, 1-10.
• Peterson, T. C., ve Vose, R. S., 1997. An overview of the global historical climatology network temperature database. Bulletin of the American Meteorological Society, 78, 2837-2850.
• Pettitt, A. N., 1972. A non‐parametric approach to the change‐point problem. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 28, 126-135.
• Salman, S. A., Nashwan, M. S., Ismail, T., ve Shahid, S. 2020. Selection of CMIP5 general circulation model outputs of precipitation for peninsular Malaysia. Hydrology Research, 51, 781-798.
• Snyder, C. S., Bruulsema, T. W., Jensen, T. L. ve Fixen, P. E., 2009. Review of greenhouse gas emissions from crop production systems and fertilizer management effects. Agriculture, Ecosystems and Environment, 133, 247-266.
• Stocker, T. F., Qin, D., Plattner, G. K., Tignor, M., Allen, S. K., Boschung, J. ve Midgley, P. M., 2014. Climate change 2013: The physical science basis. Cambridge University Press, Cambridge.
• Swain, J. B. ve Patra, K. C., 2019. Impact assessment of land use/land cover and climate change on streamflow regionalization in an ungauged catchment. Journal of Water and Climate Change, 10, 554-568.
• Toreti, A., Kuglitsch, F. G., Xoplaki, E., Della‐Marta, P. M., Aguilar, E., Prohom, M. ve Luterbacher, J., 2011. A note on the use of the standard normal homogeneity test to detect inhomogeneities in climatic time series. International Journal of Climatology, 31, 630-632.
• Toros, H., Mokari, M. ve Abbasnia, M., 2019. Regional variability of temperature extremes in the maritime climate of Turkey: A case study to develop agricultural adaptation strategies under climate change. Modeling Earth Systems and Environment, 5, 857-865.
• Valeriy, O., Anastasiia, C., Nataliia, O., Svitlana, K. ve Volodymyr, O., 2021. Water resources of the Desna River Basin under future climate. Journal of Water and Climate Change, 12, 1-18.
• Von Neumann, J., 1941. Distribution of the ratio of the mean square successive difference to the variance. The Annals of Mathematical Statistics, 12, 367-395.
• Watanabe, S., Kawatani, Y., Tomikawa, Y., Miyazaki, K., Takahashi, M., ve Sato, K. 2008. General aspects of a T213L256 middle atmosphere general circulation model. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 113, 1-11.