Güneşlenme Süresinin Yağış Miktarı Ve Nisbi Nem İle İlişkili İstatistiksel Modelleri

Abstract

Enerji kullanımı başta iklim değişikliği ve hava kirliliği olmak üzere çevre sorunlarına yol açmaktadır. Kentsel alanlarda fosil enerji kaynaklarının yoğun tüketimi kentsel hava kalitesini bozmakta, astım ve solunum yolu hastalıkları gibi sağlık sorunlarına neden olmaktadır. Fosil enerji kaynakları yerine güneş enerjisi başta olmak üzere yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanılması daha sağlıklı ve temiz bir çevre sağlamaktadır. Güneş radyasyonunu tahmin etmek için uzun yıllardır bazı istatistiksel yaklaşımlar kullanılmıştır. Tahmin için Angström-Prescott olarak adlandırılan formül yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yaklaşım, günlük güneşlenme süresi ve gün uzunluğu ölçümü kullanılarak hesaplanan bağıl güneşlenme süresi değerini kullanır. Güneşlenme süresi uzun zamandır meteoroloji istasyonlarında ölçülmektedir. Ancak istasyon bulunmayan veya uzak bölgeler gibi bazı durumlarda, istatistiksel yöntemler kullanılarak güneşlenme süresi tahmin edilir. Atmosferik ortamda güneşlenme süresi, bulutla kaplılık, rüzgar hızı, nisbi nem, yağış miktarı, hava sıcaklığı, atmosferik basınç gibi diğer iklim parametrelerinden etkilenir. Bu makale, yağış mikarı ve nisbi nem yoluyla güneşlenme süresi bağıntılarının elde edilmesini önermektedir. İstatistiksel modelleri oluşturmak için güneşlenme süresi ile olan ilişkisinden dolayı modellere ilk olarak bulutla kaplılık eklenmiştir. Birçok çalışma, güneşlenme süresinin bulutla kaplılık ile yüksek oranda ilişkili olduğunu göstermiştir. Güneşlenme süresi ve iklim elemanlarının gözlemlenen günlük ortalama değerleri, Devlet Meteoroloji İşleri tarafından ölçülen Samsun meteoroloji istasyonuna ait verilerdir. Güneşlenme süresi için istatistiksel modeller elde etmek için veriler aylık ortalama değerler olarak düzenlenmiş ve ardından doğrusal regresyon analizi yöntemi uygulanmıştır. Ayrıca iklim değişkenlerinin zaman serilerinin grafikleri de görsel olarak oluşturulmuştur. Elde edilen bulgulara göre, bulutla kaplılık, yağış miktarı ve nisbi nem üzerinden istatistiksel modeller kullanılarak güneşlenme süresi tahmin edilebilmektedir. Farklı zaman ölçeklerinde yağış miktarı ve nisbi nemin katkıları değişmektedir.

Keywords

• Güneşlenme süresi
• Bulutla kaplılık
• Yağış miktarı
• Nisbi nem
• Regresyon Analizi

Statistical Models For Sunshine Duration Related To Precipitation And Relative Humidity

Abstract

Energy usage leads to environmental problems especially climate change and air pollution. In urban areas, extensive consumption of fossil energy sources deteriorates urban air quality and causes health problems such as asthma and respiratory diseases. The usage of renewable energy sources mainly solar energy instead of fossil energy sources provide the healthier and cleaner environment. Some statistical approaches have been used to predict the solar radiation for many years. The formula which is named as Angström-Prescott is widely used for the estimation. This approach uses the value of relative sunshine duration which is computed by using the daily measurement of sunshine duration and the daylength. Sunshine duration has been measured at meteorological stations for a long time. But in some cases such as remote areas or non-exist stations, sunshine duration is forecasted by using statistical methods. In atmospheric environment, sunshine duration is affected from other climate parameters such as cloud cover, wind speed, relative humidity, precipitation, air temperature, pressure. This paper offers to gain the relationships for sunshine duration via precipitation and relative humidity. To construct the statistical models, cloud cover was entered the models firstly because of its association with sunshine duration. Many studies were shown that sunshine duration was highly correlated to the cloud cover. The observed daily mean values of sunshine duration and climate elements were the data of Samsun meteorological station measured by Turkish State Meteorological Service. To acquire the statistical models for sunshine duration, data was arranged as monthly mean values and then linear regression analysis method was operated. Also the graphs of time series of climate variables were visually created for a clear interpretation. According to the findings, sunshine duration can be estimated bu using statistical models over cloud cover, precipitation and relative humidity. The contributions of precipitation and relative humidity change for different time scales.

Keywords

• Sunshine duration
• Cloud cover
• Precipitation
• Relative humidity
• Regression analysis

References

1. Angell J.K., Korshover, J., & Cotton, G.F. (1984). Variation in United States Cloudiness and Sunshine, 1950-82. Journal of Applied Meteorology, 23, 752-761.
2. Duffie J. A. & Beckman, W. A. (1991). Solar Engineering of Thermal Processes. John Wiley & Sons, New York, NY, USA, 2nd edition.
3. Essa, K. S., & Etman, M. S., (2004). On the Relation Between Cloud Cover Amount and Sunshine Duration. Meteorology and Atmospheric Physics, 87, 235-240.
4. Gamgam, H. (1998). Parametrik Olmayan İstatistiksel Teknikler, Ankara, Gazi Üniversitesi Yayını.
5. Kalogirou, S.A. (2009). Solar Energy Engineering Processes and Systems. Elsevier Inc, Amsterdam, The Netherlands,1st edition.
6. Matuszko, D. (2012). Influence of cloudiness on sunshine duration. International Journal of Climatology, 32(10), 1527– 1536.
7. Palle, E., & Butler, C.J., (2001). Sunshine Records From Ireland: Cloud Factors and Possible Links to Solar Activity and Cosmic Rays. International Journal of Climatology, 21, 709-729. https://doi.org/10.102/joc.657.
8. Rangarajan, S., Swaminathan, M.S., & Mani, A. (1984). Computation of solar radiation from observations of cloud cover. Solar Energy, 32(4), 553–556.

9. Robaa, S.M. (2008). Evaluation of Sunshine Duration From Cloud Data in Egypt. Energy, 33(5), 785-795.
10. Sanchez-Lorenzo, A., Calbo, J., Brunetti, M., & Deser, C. (2009). Dimming/brightening over the Iberian Peninsula: trends in sunshine duration and cloud cover and their relations with atmospheric circulation. Journal of Geophysical Research D: Atmospheres, 114(10), Article ID D00d09.
11. Weber, G.R. (1994). On the Seasonal Variation of Local Relationships Between Temperature, Temperature Range, Sunshine and Cloudiness. Theoretical and Applied Climatology, 50(1-2), 15-22.
12. Zateroglu, M.T. (2021a). Assessment of the Effects of Air Pollution Parameters on Sunshine Duration in Six Cities in Turkey. Fresenius Environmental Bulletin. 30(02A), 2251-2269.
13. Zateroglu, M.T. (2021b). The Role of Climate Factors on Air Pollutants (PM10 and SO2). Fresenius Environmental Bulletin. 30(11), 12029-12036.