YAĞIŞ HÜCRESİ TESPİT VE TAKİBİNDE ANVIL VE TITAN UYGULAMALARININ KARŞILAŞTIRILMALI ANALİZİ

Year 2024, Volume: 1 Issue: 2, 105 - 117, 31.12.2024

Kurtuluş Öztürk , Alper Çubuk , Esin Oğuz

Abstract

Meteoroloji radarları, atmosfere gönderdikleri belirli bir frekanstaki elektromanyetik dalganın saçıcı nesneler tarafından saçılmasıyla radara geri dönen sinyali işleyerek reflektivite parametresini elde ederler. Reflektivite parametresi kullanılarak farklı yöntem ve hesaplamalar ile radar yağış ürünleri elde edilir. Bu yağış ürünlerinden biri de VIL (Vertically Integrated Liquid, Dikey Entegre Sıvı) ürünüdür. Bu çalışmada, radarlar tarafından üretilen VIL ürününün altı dakikadan oluşan 10 görüntülük (1 saatlik) tahmini açık kaynaklı bir Phyton kodu ile üretilmiş ve görsel olarak modifiye edilmiştir. ANVIL adı verilen bu kodda adveksiyon alanını belirlemek için Lucas-Kanade yöntemi kullanılmıştır. Bir diğer radar ürünü olan MAX (Maximum Reflectivity) ürününü kullanarak ekstrapolasyon yöntemiyle hücrenin 30 dakika ve 1 saat sonrası için konumu ve büyüklüğü hakkında tahmin yapan TITAN uygulamasının tahminleri ile, ANVIL tahminleri Meteoroloji Genel Müdürlüğü tarafından geliştirilen ALTAR (Airport Lightning and Thunderstorm Alert by Remote Sensing) uygulamasına entegre edilmiştir. TITAN ve ANVIL uygulamaları, farklı yöntem ve farklı ürünler kullanarak, konvektif radar hücresinin ilerleme yönü ve büyüklüğü hakkında tahminciye görsel bir fikir sağlamak amacıyla geliştirilmiştir. ANVIL ve TITAN tahminleri seçilen bazı yağış hadiseleri için karşılaştırılmış, tahmin tutarlılıkları gerçekleşen yağışlar ile analiz edilmiştir. Yapılan analizler neticesinde ANVIL ve TITAN tahminlerinin büyük ölçüde birbirleriyle uyumlu olduğu, alansal ve konumsal olarak tahmin tutarlılıklarının ise genel olarak başarılı olduğu görülmüştür. Sonuç olarak, yağış hücrelerinin tespiti ve takibinde TITAN ve ANVIL ürünlerinin kullanımının oldukça faydalı olduğu değerlendirilmiştir.

Keywords

Meteoroloji Radarı , Reflektivite , MAX , VIL , ANVIL , TITAN

References

• Germann, U., Zawadzki, I. (2002). Scale-Dependence of the predictability of precipitation from continental radar images, Part I: Description of the methodology, Mon. Weather Rev., 130, 2859-2873.
• Keçeli, A., Kaya, A. (2018). Optik akış görüntüsü ve Bi-Lstm ile şiddet içeren hareketlerin sınıflandırılması, Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 14, 204-208.
• Li, L., He, Z., Chen, S., Mai, X., Zhang, A., Hu, B., Li, Z., Tong, X. (2018). Subpixel-based precipitation nowcasting with the pyramid lucas-kanade optical flow technique. Atmosphere, 9, 260. https://doi.org/10.3390/atmos9070260
• Lucas, B.D., Kanade, T. (1981). An iterative image registration technique with an application to stereo vision. Proceedings of Imaging Understanding Workshop, pages 121-130. https://graphics.stanford.edu/courses/cs448a-00-fall/lucaskanade81.pdf
• Pulkkinen, S., Nerini, D., Pérez Hortal, A.A., Velasco-Forero, C., Seed, A., Germann, U., Foresti, L. (2019). Pysteps: an open-source Python library for probabilistic precipitation nowcasting (v1.0), Geoscientific Model Development, 12(10), 4185-4219. https://gmd.copernicus.org/articles/12/4185/2019/gmd-12-4185-2019.pdf
• Pysteps User Guide (t.y.). Remarks. https://pysteps.readthedocs.io/en/v1.4/auto_examples/anvil_nowcast.html
• UCAR. (t.y.). Thunderstorm identification, tracking, analysis, and nowcasting (TITAN). https://ral.ucar.edu/solutions/products/thunderstorm-identification-tracking-analysis-and-nowcasting-titan
• Zawadzki, I., Morneau, J., Laprise, R. (1994). Predictability of precipitation patterns: An operational approach, J. Appl. Meteor., 33, 1562–1571.
• Zeybek, M., Öztürk, K. (2022). Çevre ve Meteoroloji, Sonçağ Akademi, Ankara, 283-302.