DEVLET METEOROLOJİ İŞLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ

Atmosferin durumunu gösteren değişkenlerin (sıcaklık, rüzgar, nem ve basınç) zamana ve yere bağlı değişimlerini ifade eden denklemlerin (hareket, termodinamik, süreklilik, hidrostatik eşitlik) matematik çözümleri yapılarak gelecekteki durumunu tahmin etme işlemine "sayısal hava tahmini" denir.

Günümüzde oldukça karmaşık eşitliklerin ve güçlü bilgisayar donanımlarının kullanılarak yapıldığı bu tahmin yönteminin gelişme süreci 1850'lere dayanmaktadır. Ferrel'in rüzgar ve genel sirkülasyon üzerine çalışmaları dinamik meteorolojinin başlangıcı olarak gösterilmektedir. 1860'larda atmosfer termodinamiğinde kuru ve nem adyabatik proseslerin yer almasını takiben 1904'te V. Bjerknes hava tahmininde fizik ve matematiğin temelleri üzerine çalışmalar yapmıştır. 1920'li yıllarda radio-sonde gözlemlerinin yapılmaya başlamasından sonra 1933'te ilk olarak yukarı seviye ve çeşitli basınç seviyelerinin haritaları çizilmeye başlanmıştır. 1940'ların sonunda meteorolojik radarların kullanılmaya başlanması kuvvetli hava olaylarının, orajların, fırtınaların gözlenmesi açısından bir devrim olmuştur.

İlk Sayısal Hava Tahmini denemesi 1922 yılında L.F. Richardson tarafından yapılmış ancak olumlu sonuç alınamamıştır. 1940'lı yıllarda Richardson'un öncülüğünde Princeton'daki Institue for Advance Study'de Charney, Fjortfort ve Von Neumann, yakın geçmişte icat edilen bilgisayar üzerinde Richardson'un versiyonundan daha basit bir modelde barotropik vortisity eşitliği kullanarak 500 hPa'nın dinamiksel olarak sayısal tahminini yapmayı başarmıştır. 1960'lı yıllarda meteorolojik uyduların da hava tahmininde kullanılması ile global olarak hava gözlemi yapabilme kapasitesine ulaşılmıştır. Şu anda ise dünyanın birçok yerinde yapılan sinoptik, deniz, radio-sonde, uçaklardan yapılan gözlemlerle uydu ve radar ölçümleri bu modellerde kullanılmaktadır. Günümüzde kullanılan modelleri temel olarak iki gruba ayırabiliriz:

A) Global Modeller

Yatay çözünürlüğün Spektral (yatay çözünürlüğün dalga sayısıyla orantılı olduğu) veya Grid (yatay çözünürlüğün iki grid noktası arasındaki mesafeyle orantılı olduğu) olarak çözümlendiği bu model türünde basit hidrostatik eşitlik kullanılmaktadır. Yani havanın ağırlığıyla düşey basınç gradyan kuvveti arasında bir denge olduğu kabul edilmektedir. Bu model türünde düşey ivme hesaplamalarda ihmal edilir. Global atmosferik modeller ve genel sirkülasyon modelleri global modellere örnek olarak verilebilir. Dünyada kullanılan belli başlı global modeller ve bu modelleri geliştiren ülkeler şunlardır;

• IFS (ECMWF)
• UM (İngiltere)
• GM (Almanya)
• ARPEGE (Fransa)
• AVN, MRF, GFS (ABD)
• GEM (Kanada)
• JMA (Japonya)

B) Sınırlı Alan Modelleri

Bu tür modellerde global modellerin tersine yatay çözünürlük dalga sayısıyla değil grid noktaları arasındaki mesafe ile orantılıdır. Yani global modellerde dalga sayısı arttığında çözünürlük artarken sınırlı alan modellerinde grid sayısı artınca ki bu durumda gridler arasındaki mesafe azalmakta, çözünürlük artmaktadır. Sınırlı alan modellerinin bazılarında hidrostatik denge kabul edilirken (Sinoptik, Meso-scale modeller) bazılarında ise hidrostatik denge eşitliği kabul edilmez (Cloud-scale, Cloud Resolving modeller). Bunlar genellikle çok yüksek çözünürlük gerektiren tahmin problemlerinde kullanılmaktadır.

Dünyada kullanılan belli başlı sınırlı alan modelleri ve bu modelleri geliştiren ülkeler;

• ALADIN (Fransa)
• HRLM (Almanya)
• Eta (Yugoslavya-ABD)
• LM (Almanya, İsveç, Yunanistan, İtalya)
• HIRLAM (İrlanda, Danimarka, İspanya, Portekiz, Hollanda)
• MM5 (ABD) Non-Hydrostatic Meso-scale Model

Hem global hem de sınırlı alan modellerinin tahminlerinde bir takım hatalar meydana gelmektedir. Bu hataları iki grupta toplayabiliriz:

Sistematik Hatalar: Modelin gerek fiziksel parametrizasyon problemlerinden, gerek yatay çözünürlüğünün az olmasından, gerekse topografya datasının gerçek topografyayı tam olarak ifade edememesinden dolayı meydana gelen ve süreklilik arz eden hatalardır. Bu tür hataların düzeltilmesi için modelin kendisine müdahale edilmesi gerekmektedir.

Sistematik Olmayan Hatalar: Modele giren başlangıç koşullarındaki hatalardan kaynaklanan ve devamlılık arz etmeyen hatalardır. Bu tür hataların düzeltilmesi için başlangıç datasının asimilasyon çalışmalarıyla iyileştirilmesi gerekmektedir.

Türkiye'de Kullanılan Modeller:

1. Kısa Vadeli Hava Tahminine Yönelik Kullanılan Modeller

1.1 Eta/NCEP Modeli

Avrupa Orta Vadeli Hava Tahmin Merkezi Türkiye'nin de aralarında bulunduğu 17 Avrupa ülkesi tarafından 11 Kasım 1973'te kurulmuştur. Yapılan araştırma ve çalışmalar sonucu ECMWF Deterministik Modeli ortaya çıkarılmıştır ve 1 Ağustos 1979 tarihinden itibaren de operasyonel hale getirilmiştir. Halen Genel Müdürlüğümüz tarafından kullanılan bu modelin ürünleri 0.5x0.5 (yaklaşık 40 km) çözünürlükte olup, global olarak çalışan ve 10 günlük tahminler üreten bir modeldir. Kurumumuzda kısa ve orta vadeli tahminlerin hazırlanmasında kullanılan IFS model ürünleri, yer seviyesinden itibaren 1000, 850, 700, 500, 400, 300, 250, 200, 150 ve 100 hPa seviyelerine ait ilk 3 güne kadar üçer saat aralıklarla, 3 günden 10 güne kadar ise altışar saat aralıklarla Genel Müdürlüğümüze operasyonel olarak gelmektedir. Modelin ürettiği parametrelerden Genel Müdürlüğümüz tarafından kullanılanları şunlardır:

• Geopotensiyel yükseklik,
• Yer basıncı,
• Sıcaklık,
• Yatay ve düşey rüzgar bileşenleri,
• Rüzgar şiddeti,
• Özgül nem,
• Yağış (toplam ve konvektif),
• Kar,
• Yerden olan ısı akışı,
• Yerden gizli ısı akışı,
• Toplam bulut kapalılığı

1.2 LM (Local Model) ve MM5 (Meso-scale Model 5th Generation)

Bu modellerden LM araştırma amaçlı olarak kurumumuzdadır, ileride operasyonel çalıştırılması düşünülmektedir. MM5 orta ölçekli tahmin modeli ise TEFER projesi kapsamında alınan HPC üzerinde operasyonel olarak çalıştırılmaktadır. MM5 modeli NCAR (National Center for Atmospheric Research-USA) tarafından geliştirilmiş ve tüm dünyada birçok meteoroloji örgütünde ve özellikle üniversitelerde kullanılan bir modeldir. Yüksek çözünürlükte kuvvetli fizik ve topografya seti ile oldukça iyi sonuçlar veren MM5 modeli çoklu içiçe geçmiş bölge yapısını desteklemesi, 10 km ve altındaki çalışma kabiliyetine (non-hydrostatic) sahip olması nedeniyle oldukça tercih edilmektedir. MM5, şu anda kurumumuzda günde 4 defa 00, 06, 12, 18 UTC'de, iki ayrı alanda iki farklı çözünürlükte eş-zamanlı olarak çalıştırılmaktadır. İç içe geçmiş bu alanların yatay çözünürlüğü birinci bölge için 27 km, Türkiye ve denizleri içinse 9 km'dir. Tahmin periyodu 48 saattir.

MM5 model sonuçları olarak şu anda yukarı seviyeler için tüm standart ve ara basınç seviyelerinde sıcaklık, rüzgar, geopotansiyel yükseklik, nem, düşey hız, akım çizgileri, diverjans ürünleri, yer seviyesi için ise MSLP, 2m sıcaklığı, 10m rüzgar, toplam yağış (istenilen aralıklarda), kar karışım oranı, yağışa geçebilir su miktarı, konvektivite, tandans değerleri üretilmektedir.

MM5 Modelinde kullanılan başlangıç ve sınır datası ECMWF'nin Sınır Koşulları Projesi'nden (BC-Suite) temin edilmektedir. Sadece t+0 tahmin adımı tüm alan için içi dolu, t+3'ten t+48'e kadar olan adımlar da ise önceden tanımlanan çerçeve alanın datası verilmektedir. MM5 ürünlerine ilişkin bazı örnekler aşağıda sunulmaktadır.

Orta Vadeli Hava Tahminine Yönelik Kullanılan Modeller (IFS-ECMWF)

2.1. Deterministik Model

Avrupa Orta Vadeli Hava Tahmin Merkezi Türkiye'nin de aralarında bulunduğu 17 Avrupa ülkesi tarafından 11 Kasım 1973'te kurulmuştur. Yapılan araştırma ve çalışmalar sonucu ECMWF Deterministik Modeli ortaya çıkarılmıştır ve 1 Ağustos 1979 tarihinden itibaren de operasyonel hale getirilmiştir. Halen Genel Müdürlüğümüz tarafından kullanılan bu modelin ürünleri 0.5x0.5 (yaklaşık 40 km) çözünürlükte olup, global olarak çalışan ve 10 günlük tahminler üreten bir modeldir. Kurumumuzda kısa ve orta vadeli tahminlerin hazırlanmasında kullanılan IFS model ürünleri, yer seviyesinden itibaren 1000, 850, 700, 500, 400, 300, 250, 200, 150 ve 100 hPa seviyelerine ait ilk 3 güne kadar üçer saat aralıklarla, 3 günden 10 güne kadar ise altışar saat aralıklarla Genel Müdürlüğümüze operasyonel olarak gelmektedir. Modelin ürettiği parametrelerden Genel Müdürlüğümüz tarafından kullanılanları şunlardır:

• Geopotansiel yükseklik (Z)
• Seviye sıcaklıkları (T)
• 2m yer sıcaklığı (2T)
• 10m yer rüzgarı (10U,10V)
• Seviye rüzgarları (U,V)
• Diverjans (D)
• Vortisiti (VO)
• Düşey hız (W)
• Bağıl Nem (R)
• Denize indirilmiş basınç (MSL)
• Toplam yağış (TP)
• Kümülatif yağış (CP)
• Büyük ölçekli yağış (LSP)
• Kar yoğunluğu (SF)
• Kar derinliği (SD)
• Toplam bulut miktarı (TCC)
• 2 Metre (İşba sıcaklığı) (2D)
• Potansiyel vortisiti (PV)
• PV=2 yüzeyinin geopotansiyel yüksekliği

Model sonuçları GRIB formatında, gözlem değerleri ise BUFR olarak ECMWF'de depolanmaktadır. Kurumumuza her gün ve günde iki defa (12 UTC/00 UTC) operasyonel olarak gelen model sonuçlarının görüntülenmesi için Metview/Magics programları kullanılmaktadır. Bu programlar sayesinde tek bir parametrenin haritası çizilebildiği gibi, aynı anda birden fazla parametrenin bir arada olduğu haritalar da üretilmektedir. Yazılan metview makroları ve unix scriptleri sayesinde günlük olarak kullanıcılar tarafından istenen kartlar hazırlanmaktadır. IFS model ürünlerinin bazıları şunlardır:

2.2. Meteogramlar

Global olarak enlem ve boylam dereceleri verilen herhangi bir nokta için ECMWF Deterministik Model çıktıları kullanarak en fazla 10 güne kadar aşağıda belirtilen parametreler için hazırlanan kartlardır. Bu kartlardaki her parametre için gün kısımları 6 saatlik bölümlerden oluşmaktadır. Meteogramlarda bulunan parametreler şunlardır:

• Kapalılık (Cloud Amount (%))
• Nem 850 mb seviyesine ait (850 hPa Relative Humidity (%))
• Yağış miktarı ( Precipitation (mm/6hr))
• Deniz sevisine indirilmiş basınç (MSL Pressure (hPa)
• 10m rüzgar yön ve şiddeti (10m Wind (kt))
• 2m ve 850 mb seviyesi sıcaklıkları (Temprature (C))

Bu program 1998 yılından bu güne kadar çalışmakta ve her gün 124 yurt içi merkezin ve 75 tane dış merkezin meteogramı hazırlamaktadır. Bunun dışında milli tahmin merkezleri tarafından dünyanın herhangi bir noktasının meteogramı istendiği takdirde bunların çıkartılması da mümkündür.

2.3. Gruplandırılmış Tahmin Sistemi (Ensemble Prediction System-EPS)

Dünyada meteorolojik gözlem sistemleri ne kadar gelişmiş olsa da dünyanın birçok bölgesinde direk olarak gözlem değerleri hala ölçülememektedir. Bu bölgelerdeki eksiklikler uydulardan elde edilen değerlerle giderilmektedir. Fakat uydulardan alınan veriler doğrudan yapılan gözlemler kadar güvenilir değildir.

Hava tahmininde modelin iyi olması kadar modele girecek olan başlangıç datasının güvenirliliği de çok önemlidir. Zira model ne kadar mükemmel şekilde hazırlanmış olsa da kullanılan veriler hatalıysa hava tahmini de o derece tutarsız olacaktır. Özellikle hava kütlelerinin kaynak bölgelerindeki küçük bir analiz hatası tahmin periyodu boyunca büyüyebilir ve çok geniş ölçekteki akışları dahi etkileyebilir. Tahminlerin doğruluklarının zamanla azalmasının ana sebeplerinden birisi budur. İşte bu verilerden kaynaklanabilecek hataları gözönüne almak için başlangıç datasına küçük perturbasyonlar (sapmalar) eklenir ve çıkarılır. Bu sayede yeni başlangıç koşulları oluşturularak her bir başlangıç koşuluyla farklı tahminler üretilmektedir.

İlk olarak 1992 yılında yapılan Gruplandırılmış Tahmin Sisteminin (Ensemble Prediction System - EPS) operasyonel kullanımı için 32 farklı tahmin üretilmiştir. 1996 yılında tahmin sayısı 50'ye ve çözünürlük 125 km/grid'e çıkrılmıştır. 2000 yılından itibaren ise çözünürlük 80 km/grid'e yükseltilmiştir.

Elde edilen bu 50 farklı tahmin ile bir bölgede beklenen her türlü hava koşulları görülebilir. Deterministik modelde hava tahmini için kesin değerler elde edilir. Örneğin herhangi bir bölgede istenilen zaman periyodunda sıcaklık değerleri kolayca elde edilebilir. EPS modelinde ise çözünürlüğü deterministik modele oranla daha kötü olmakla birlikte 50 farklı deterministik model çalışıyormuş gibi düşünülebilir. Dolayısıyla Deterministik modelin özelliklerine ilave olarak her bir parametrenin meydana gelebilme olasılıkları da görülebilir. Hatta bu sonuçlar geçmiş değerler de kullanılarak çeşitli ihtimal hesaplarıyla da tahminler üretilebilir. Bu konu hakkındaki örnekler ilerleyen bölümlerde verilecektir.

Başlangıç koşullarındaki küçük sapmalar her zaman büyük çapta hatalara yol açmazlar. Bu küçük hatalara rağmen bazen her bir modelin sonucu birbirine çok yakındır. Model sonuçlarının birbirine yakın olması hataların ihmal edilebileceğini gösterir ki bu durumda tutarlılık oranı yüksek demektir.

EPS modelinde tüm model sonuçlarına bakılarak en iyi ve en kötü durumlar görülebilir. Bir çok durumda ne olamaz sorusunun cevabını bilmek, ne olacağını bilmek kadar önemli olabilir. Bu EPS`i deterministik tahminden ayıran ve ona avantaj sağlayan en önemli özelliklerden birisidir.

Aşağıdaki şekilde t+120 için 500 hPa. geopotansiyel yüksekliğinin EPS model sonuçları görülmektedir. Sol üstteki ilk harita sapmalar eklenmemiş haliyle çalıştırılmış olan model sonucu, ikinci harita ise deterministik model sonucunu göstermektedir. Diğer 50 harita ise 50 farklı başlangıç datası kullanılarak elde edilmiş olan model sonuçlarıdır.

2.3.1. Operasyonel Demet Yöntemi (Clustering)

Grup Tahmin Sisteminin (EPS) ürettiği çok miktardaki bilgiyi azaltmak ve önemli olan kısımları öne çıkarmak için benzer standartlara göre EPS tahminleri bir araya getirilebilir. Bir araya gelen EPS tahminleri kendilerine ait tahminlerin dışında ortak tahminler üretirler. Clustering (Demet Yöntemi) diye bilinen bu yöntem tahminlerin ortalamasını alır ve bu ortalamalardan yeni tahminler üretir.

2.3.2. Grup Ortalaması (Ensemble mean) ve Farklar

Grup ortalaması bütün tahminlerin ortalaması alınarak yapılır. Bu daha kolay tahmin yapmamızı sağlar. Kolaylığın derecesi grup tahminleri arasındaki farka bağlıdır. Fark küçük olduğunda, orta vadede, sinoptik sistemleri hatta cepheleri izlemek mümkün olacaktır. Ayrıca küçük farklar, tahmin edilebilirlik oranını yükseltirken, büyük fark da tahmine yönelik şüpheleri arttırır.

Grup ortalama haritaları (ensemble mean) aynı zamanda günden güne oluşan tutarsızlığı da gözler önüne serecektir. Buna göre grup ortalaması, tahminin deterministik kısmının temeli sayılabilir.

Grup tahminleri arasındaki farklar ile tahminlerin tutarsızlığı arasında %100 bir ilişki yoktur. Düşük farklar kontrol yada grup ortalamasının iyi olacağını gösterse de bunun tersi de mutlaka doğru değildir.

2.3.3. Tüp Yöntemi

Diğer bir demet yöntemi, özellikle farklı olan tahminleri ayırarak grup ortalamasına en çok benzeyen tahminleri aynı grupta toplar. Buna tüp (tubing) yöntemi denir. T+96 ile T+168 aralığında 500 hPa. RMS farkları göz onunda bulundurularak hazırlanır. Tüp yönteminin amacı grup ortalamasının daha fazla rafine edilmesini sağlamaktır. Bu yeni rafine edilmiş gruba merkezi demet (Central Cluster) denir. Farklı olan tahminler bir grup içinde toplanırlar ve en farklı tahmin tarafından temsil edilirler. Tüpler demet yönteminde olduğu gibi olasılıkları belirten ifadelere sahip değildirler. Fakat tahmincilere hangi durumların merkezi demete dahil olmadığını bildirirler. Merkezi demet ve tüpler bütün tahmin periyodu için hazırlanır.

2.3.4. EPS Olasılık Haritaları

EPS'in ana amaçlarından biri de, olasılık içeren ifadelere rehberlik yapmaktır. Bu ifadeler hem nicelik (24 saatte 5mm.'den fazla yağış oluşma olasılığı % 70'dir vb.) hem de nitelik (kuvvetli yağış olabilir vb.) özelliklere sahiptir.

Eğer bütün EPS tahminlerinin yaklaşık eşit olasılığa sahip olduğunu farz edecek olursak, hava olaylarının olasılığı, EPS tahminlerinin kendi aralarındaki tahmin oranlarına eşit olur. Her bir meteorolojik parametrenin olasılık dağılımı model tarafından tahmin ve hesap edilir. Olasılık tahmin haritaları bir günden diğerine büyük bir uygunluk gösterir. Aynı zamanda, EPS birleştirilmiş parametrelerin ihtimallerini de hesaplamak için uygun bir yol olabilir. (Örneğin, sıcaklık 0°C derecenin altında ve rüzgar 5m/sn den fazla ve bulut kapalılığı 6/8 den fazla gibi). Olasılıklar uzun tahmin vadeleri için oldukça güvenilirdir.

EPS modelinden alınan olasılık, ensemble mean (grup ortalaması) ve Demet ortalaması kartları şunlardır:

• Olasılık Kartları
• 850 hPa sıcaklık anomali kartları
• Toplam yağış olasılık kartları
• 10 metre rüzgar hızı olasılık kartları
• Periyodik 850 hPa sıcaklık anomali kartları
• Periyodik toplam yağış olasılık kartları
• Grup ortalaması (Ensemble mean)
• 1000 hPa geopotansiyel-850 hPa sıcaklık
• 500 hPa geopotansiyel-sıcaklık
• Demet Ortalaması (Cluster Mean)
• 1000 hPa geopotansiyel-850 hPa sıcaklık
• 500 hPa geopotansiyel-sıcaklık

2.3.5. EPS Meteogramlar

EPS meteogramlar enlem ve boylamı verilen bir nokta için, ECMWF'te global olarak çalışmakta olan Ensemble Model ve yine ECMWF'in ana modeli olan deterministik modelin aynı anda yapmış olduğu tahmin sonuçlarının bir arada gösterilmesidir. Ensemble Model global olarak çalışmakta 1.0x1.0 çözünürlükte yani her 80 km'lik grid aralığında 50+1 adet tahmin sonucu üretmektedir. Bunlardan +1 yani sonuncusu perturbasyon (sapmalar) eklenmeden ilk başlangıç koşullarıyla çalıştırılarak elde edilen kontrol tahmini (CTRL forecast) olarak adlandırılır.

Deterministic Model global olarak çalışmakta 0.5x0.5 çözünürlükte yani her 40 Km`lik grid aralığında tahmin sonucu üretmektedir.

EPS Meteogramlar aşağıda verilen parametrelerin 10 günlük değişimlerini içermektedir;

• Kapalılık (Cloud Amount (%))
• Yağış miktarı ( Precipitation (mm/6hr))
• 10m rüzgar yon ve şiddeti (10m Wind (kt))
• 2m ve 850 mb seviyesi sıcaklıkları (Temprature (°C))

Mavi çizgi deterministik modelin sonucunu, kırmızı çizgi ensemble modelin kontrol tahmin sonucunu, yeşil kutular 50 adet ensemble tahmin sonucunun ortalamasını, siyah uzun çizgiler ise 50 adet ensemble model sonucu arasındaki uç tahminleri temsil etmektedir. Mavi ve kırmızı çizgilerin üst üste çakışık olması, yeşil kutuların çok küçük olması ve siyah uzun çizgilerin kısa olması bütün tahminleri aynı veya birbirine çok yakın sonuçlar vermesi demektir ve iyi bir tahmindir.

2.3.6. Plume Diyagramları

Plume diyagramları enlem ve boylamı verilen bir noktada, herhangi bir parametrenin 50+1 EPS modelini sonucunun ve deterministik model sonucunun aynı anda bir grafikte zamanla değişimlerinin gösterildiği diyagramlardır.

Şekil 14'te de bir örneğinin gösterildiği Plume diyagramlarında mavi çizgi deterministik modelin sonucunu göstermektedir. Kırmızı çizgi ensemble modelin kontrol tahmin sonucunu siyah çizgiler ise 50 adet ensemble tahmininin değerlerini göstermektedir. İyi bir tahmin için mavi, kırmızı ve siyah çizgilerin üst üste çakışık olması gerekmektedir. Bu çizgilerin birbirinden uzak ve dağınık olması modellerin aynı nokta için farklı farklı tahmin değerleriler üretmesi yani tutarsızlığını ifade etmektedir.

2.4. Şiddetli Hava Olaylarına İlişkin Tahminler (Extreme Forecast Index - EFI)

Şiddetli hava olaylarının tahmininde EPS modelinin 51 tahmininin yanı sıra istasyonların geçmişe yönelik klimatolojik verileri de kullanılmaktadır. Öncelikle istasyonlarda ölçülen parametrelerin çeşitli formüllerle eşik değerleri tespit edilir. Burada eşik değerleri bilimsel olarak belirlenebileceği gibi subjektif gözlemler sonucu belirlenebilir. Örneğin bazı bölgelerde özellikle su havzalarında yağış miktarına göre akışa geçebilecek yağış biliniyorsa o bölge için eşik değeri kolayca belirlenmiş olur. Daha sonra EPS Modelinin 51 model tahmininden kaç tanesi bu noktada eşik değerinden fazla yağış tahmin etmektedir. Örneğin 51 tane tahminden 35 tanesi o bölgede eşik değerinden fazla yağış bekliyorsa yüzde 69 olasılıkla bu bölgede ekstrem yağış yani eşik değerini aşan yağış beklenmektedir denir.

Bu değerler göre haritadaki olasılıklar 50 ila 100 aralığındaki renklerle ifade edilen alanlarda renginin tonuna göre %(yüzde) ihtimalle Örneğin: 80 ila 90 ihtimalle uzun yıllar görülen yağış değerlerinin veya belirleyeceğimiz eşik değerinden daha yüksek olacağı tahmin edilmektedir.

2.5. Mevsimsel Tahmin Modeli

ECMWF'in uzun vadeli tahmin yapan modelidir. Yatayda 200 km. çözünürlüğe sahip olan bu model 3 aylık periyotlar halinde ayda bir defa tahmin yapmaktadır. Kartların ait olduğu ayların ortalama değerlerinden olan farklar bu kartlarda gösterilir. Geçmiş aylara göre değerlerde artış veya azalış miktarı renklendirme yöntemiyle görülmektedir. Bu modelden elde edilen parametreler şunlardır;

• Ortalama deniz yüzeyi sıcaklığı anomalisi (Mean sea surface temperature anomaly),
• Ortalama Yağış anomalisi (Mean precipitation anomaly),
• Ortalama deniz seviyesi basıncı anomalisi (Mean sea level pressure anomaly),
• Ortalama 2 metre sıcaklığı anomalisi (Mean temperature anomaly).

2.6. ECMWF Dalga Modeli

Halen ECMWF'te dalga modelinin iki ayrı versiyonu çalışmaktadır: Bunlardan ilki olan global model 55 km çözünürlükte çalışmaktadır. Türkiye'nin kullandığı model ise sınırlı alan modelidir. Kuzey Atlantik, Norveç Denizi, Kuzey Denizi, Baltık Denizi, Akdeniz ve Karadeniz için çalışan bu modelin çözünürlüğü 28 km olup t+120'ye kadar 6 saatlik tahminler yapmaktadır. Bu modelden dalga yüksekliği ve yönü ile ölü dalga yüksekliği ve yönü haritaları alınmaktadır.

3. Yerel Dalga Modeli

3.1. METU3 Yerel Dalga Tahmin Modeli:

METU-3 Dalga Modeli, ODTÜ Kıyı ve Liman Mühendisliği öncülüğünde NATO'nun (Science for Stability) Programı ile desteklenen "Türkiye Kıyılarındaki Rüzgar Dalga Klimatolojisinin Saptanması" projesi doğrultusunda geliştirilmiştir.

Üçüncü nesil model METU3 rüzgarların oluşturduğu dalgaların tahmini için kullanılan model olarak tanımlanır. Okyanuslar ve denizlere olan ekonomik ve bilimsel ilginin artmasıyla, rüzgar-dalga değerlendirmeleri de önemli bir konu olmuştur. METU3 modelinden herhangi bir modifikasyona gereksinme duymaksızın sığ sularda da derin denizlerde olduğu kadar iyi sonuçlar elde edilmektedir.

Rüzgarların oluşturduğu dalgaların hesaplanmasında kullanılan METU-3 Karadeniz, Akdeniz, Ege ve Marmara Denizi için çalıştırılmaktadır.

• Başlangıç Verisi : ECMWF Deterministik Modeli 10m. Rüzgar Hızı
• Çözünürlük : 0.25*0.25 derece (yaklaşık 27km)
• Tahmin periyodu : 72 saat
• Tahmin Aralığı : 6 saat

Ürünler:

• 10 m Rüzgar Hızı ve Yönü
• Dalga Yüksekliği ve Yönü
• Ortalama dalga Periyodu.

4. Model Sonuçlarına Uygulanan İstatistiksel İşlemler (Kalman Filtresi)

Sayısal Hava Tahmin modelleri yere yakın parametrelerin tahmininde sistematik hatalar içermektedir. Örneğin; 2 metre sıcaklığı, mevsimsel geçişlere, tahmini yapılacak noktanın topografyasına ve istasyonun grid-altı (sub-grid) yerleşiminde olup olmamasına bağlı olarak, sistematik hatalar taşıyabilmektedir.

Kalman Filteresi, SHT modellerinden elde edilen tahmin çıktılarıyla gerçekleşen değerleri (gözlemleri) istatistiksel metotlarla değerlendirerek, tahminler ile gözlemler arasında regresyon kuran bir yöntemdir. Temel olarak Kalman Filterelemesi, ilgili parametrenin tahmininde yakın zamandaki (son 90 gün gibi) değerlerine dayalı olarak parametredeki modele bağlı gerçekleşen hatalı tahminleri düzeltir. Aşağıda Tablo-1 ve Tablo-2'de bununla ilgili örnekler verilmektedir. Tablolardaki DMO (Direct Model Output) Model Tahmini, OBS (Observation) gözlem, FTD (Filtered) ise Filtre edilmiş değerleri gösterir.

Yukarıdaki aynı zamana ait gözlem ve tahminler istatistiksel olarak değerlendirilerek;Y = X(1) + X(2) * T(Fc)

doğrusu elde edilmektedir. X(1) ve X(2) değerleri istatistiki olarak gözlem ve tahmin değerleri arasındaki regresyonu ifade etmektedir. T(Fc) ise en son tahmin değeridir. Bu şekilde 90 gün gibi uzun süreli tahmin ve gözlem değerleri arasında doğrusal ilişki ile X(1) ve X(2) değerleri elde edilerek, yeni tahmin ( T(Fc) ) yerine konarak düzeltilmiş tahminler elde edilir.

Şekil 22 ve Şekil 23'de görüldüğü gibi Kalman Filtresi uygulandıktan sonra model çıktılarının sistematik hataları düzeltilmiştir. Halen genel müdürlüğümüzde Kalman filtresi maksimum ve minimum t+24 sıcaklık tahminlerine 79 yerli ve 31 yabancı merkez için uygulanmaktadır. Parametrelerin, istasyonların ve tahmin periyodunun artırılması yönündeki çalışmalar da hala devam etmektedir.

5. Verifikasyon

Verifikasyon, yapılan tahminlerin gözlemlerle kıyaslanmak suretiyle doğruluk oranlarının tespitidir. Günlük olarak alınan ECMWF Deterministik Modeli datasından elde edilen kısa ve uzun vadeli her türlü tahmin, gerçekleşen değerlerle karşılaştırılarak yapılan tahminlerin doğruluğu araştırılmaktadır. ECMWF'e paralel olarak Genel Müdürlüğümüzde standart olarak verifikasyonu yapılan parametreler şunlardır.

Yer Seviyesi

• 2 Metre Sıcaklığı : D+1, D+2, D+3, ....
• Deniz Seviyesine İndirilmiş Basınç : D+1, D+2, D+3, ....
• Maksimum Sıcaklık : D+1, D+2, D+3, ....
• Minimum Sıcaklık : D+1, D+2, D+3, ....
• 24 Saatlik Toplam Yağış : D+1, D+2, D+3, ....
• 10 Metre Rüzgar Şiddeti : D+1, D+2, D+3, ....

Yukarı Seviye (1000,850, 700, 500,400 ve 300 mb.)

• Yükseklik
• Sıcaklık
• Nisbi Nem
• Rüzgar

Her yıl düzenli olarak üye ülkeler kendi bölgeleri için yapılan tahminleri gerçekleşen değerlerle karşılaştırarak verifikasyon sonuçlarını ECMWF'ye göndermekte ve gönderilen bu değerler bir kitapta toplanarak üye ülkelere bildirilmektedir. Daha önceki yıllarda elle verifikasyonu yapılan ECMWF Deterministik Modeli sonuçlarının, 2001 yılı itibariyle operasyonel olarak ilk 6 günlük tahminlerinin verifikasyonları yapılmaktadır. Halen operasyonel olarak yapılan verifikasyon değerlendirmelerini iki kategoride toplayabiliriz. Bunlar;

a) Subjektif Verifikasyon: Yapılan tahminlerle gerçekleşen değerler rakamsal değerleri göze alınmaksızın sadece grafik olarak kıyaslanmasıdır. ECMWF'in standart olarak tespit ettiği parametrelerin 6. güne kadar yapılan tahminleri gerçekleşen değerlerle kıyaslanmak suretiyle fark (tahmin-gözlem) haritaları yapılmaktadır. Bununla birlikte Analiz Şube Müdürlüğü'nde de yağışın meydana gelip gelmemesine göre hem analizin hem de ECMWF'in tutarlılıkları gözlemlenmektedir.

b) Objektif Verifikasyon: Tespit edilen herhangi bir parametre için, yapılan tahminlerle gözlem değerleri kıyaslayarak verifikasyon değerlerinin rakamsal olarak ifade edilmesidir. Tabi ki burada haritadaki tüm noktaların fark değerleri bulunabilir. Ancak belirli bir düzlemdeki fark değerleri tek başlarına çok fazla bir anlam ifade etmeyebilir. Bunun için objektif verifikasyon hesaplamalarında, sabit bir noktada aynı parametre için fark değerlerinin zamanla nasıl bir trend ile devam ettiğini görmek, o nokta için yapılan tahminlerin doğruluğunun tespitinde daha büyük bir rol oynar. Bunun için de objektif verifikasyonlarda genel bir alandan ziyade bir noktada verifikasyonların zamanla değişimleri göz önüne alınır.

Bunun için de temel olarak şu hesaplamalar yapılmaktadır:

Ortalama Standart Hata (Mean Error-ME): Belirlenen periyotta tahminlerle gözlemler arasındaki farkların toplamının ortalaması.

Mutlak Hata (Mean Absolute Error-MAE): Belirlenen periyotta tahminlerle gözlemler arasındaki farkların mutlak değerlerinin toplamının ortalaması.

Değeri (Root Mean Square Error-RMSE): Belirlenen periyotta tahminlerle gözlemler arasındaki farkların karelerinin toplamının karekökü.

Hesaplanan bu değerler (D+1, D+2, ....) bir seri halinde grafiklerini çizdirdiğimiz zaman herhangi bir istasyonda verilen bir parametrenin tahmininin zamanla nasıl değişim gösterdiğini görebiliriz. Aşağıdaki grafikte Ankara'nın 850 hPa yüksekliğinin verifikasyonunun D+1'den D+6'ya kadar ME, AME, ve RMSE, değerleri görülmektedir. Bu değerlerin sıfıra yakınlığı o istasyon için ECMWF tahminlerinin doğruluğunun arttığını göstermektedir. Grafikte ME eğrisinin trendinden de ECMWF'in 850 hPa yükseklik tahmininin D+1 de 5 metre düşükken ilerleyen günlerde bu farkın sırası ile 8 metreye, D+6 da ise 10 metreye kadar çıktığı görülmektedir.