KÜRESEL İKLİM DEĞİŞİKLİĞİ SÜRECİNDE İZMİR’DEKİ SICAKLIKLARIN TREND ANALİZİ

Yıl 2024, Cilt: 1 Sayı: 2, 118 - 128, 31.12.2024

Fatma Ekin Hüner

Öz

Bu çalışmanın amacı, küresel iklim değişikliğinin İzmir’deki geçmişten günümüze ve gelecekteki aylık ortalama sıcaklık trendlerini belirlemektir. Çalışmada, Max Planck Enstitüsü’nden temin edilen RCP2.6 ve RCP4.5 senaryo verileri Yapay Sinir Ağları (YSA) temelli alt ölçekleme modeli yardımıyla istasyonlara indirgenerek, Yenilikçi Trend Analizi (YTA) yöntemiyle de Çeşme, Bergama, Selçuk, Dikili, İzmir Bölge ve Ödemiş istasyonlarının geçmiş ve gelecek aylık ortalama sıcaklık trendleri ortaya konulmuştur. Gelecek dönem trend analizi sonuçlarına bakıldığında, İzmir Bölge istasyonunun 2070-2100 döneminde 1963-1993 dönemine göre RCP2.6 senaryosu için %13,62; RCP4.5 senaryosu için %15,22 YTA değeriyle en fazla artışa sahip olacağı görülmektedir. En az değişimin ise 2010-2040 döneminde 1963-1993 dönemine göre RCP2.6 senaryosu için %4,47 ile Dikili istasyonunda olacağı anlaşılmaktadır. Aynı zamanda, istasyonlarda genel olarak 2070-2100 döneminde 2040-2070 dönemine göre, 2040-2070 döneminde ise 2010-2040 dönemine göre artış trendinin fazla olacağı görülmektedir. Elde edilen sonuçlar, küresel iklim değişikliğinin İzmir’deki aylık ortalama sıcaklık değerleri üzerindeki gelecekteki etkilerini açıkça göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

İklim, İzmir, Sıcaklık, Yapay Sinir Ağları, Yenilikçi Trend Analizi

Teşekkür

Çalışmada kullanılan istasyon verileri için Meteoroloji Genel Müdürlüğü’ne ve RCP senaryo verileri içinse Max Plank Enstitüsü’ne teşekkür ederim.

Kaynakça

• Akçakaya, A., Atay, H., Demir, Ö. (2013). İklim değişikliği senaryolarından yeni dönem: Paralel yaklaşım ve temsili konsantrasyon rotaları (RCPs). 6. Atmosfer Bilimleri Sempozyumu (ATMOS 2013), İTÜ, İstanbul.
• Alashan, S. (2020). Logaritmik ölçekte yenilikçi yönelim çözümleme yöntemi, Konya Journal of Engineering Sciences, 8, 573-585. https://doi.org/10.36306/konjes.668212
• Avşaroğlu, Y. (2019). Dicle Havzası Aylık Ortalama Akım Değerlerinin Trend Analizi. Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Harran Üniversitesi, Şanlıurfa, 123 sayfa.
• Güçlü, Y.S., (2018). Multiple Şen-Innovative trend analyses and partial mann-kendall test, Journal of Hydrology, 566, 685-704.
• IPCC (2000). Special report on emissions scenarios: A special report of IPCC Working Group III. Cambridge University Press. https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/2018/03/emissions_scenarios-1.pdf
• Kadıoğlu, M. (2007). Bildiğimiz Havaların Sonu / Küresel İklim Değişimi ve Türkiye, Güncel Yayıncılık A.Ş.
• Keskenler, M.F., Keskenler, E.F. (2017). Geçmişten günümüze yapay sinir ağları ve tarihçesi. Takvim-i Vekayi, 2(5), 8-18.
• Önol, B., Ünal, S.Ü., Dalfes, N.H. (2009). İklim değişimi senaryosunun Türkiye üzerindeki etkilerinin modellenmesi, İTÜDERGİSİ: 5(8), 169-177.
• Öztemel E., (2005). TUTORIAL: Yapay sinir ağları ve bilgisayarda öğrenme, Bilimde Modern Yöntemler Sempozyumu-BMYS’2005, Kocaeli, 16-18 Kasım.
• Öztemel, E. (2012). Yapay Sinir Ağları (Vol. 3). İstanbul: Papatya Yayıncılık Eğitim.
• Özlü, H., Engürülü, B., Özbek, K.A., Aydın, A., Özüstün, Ö.A. (2020). İklim değişikliği ve Tarım. https://www.tarimorman.gov.tr/TRGM/Belgeler/%C4%B0klim%20De%C4%9Fi%C5%9Fikli%C4%9Fi%20ve%20Tar%C4%B1m.pdf
• Öztopal, A. (2007). Uydu ve yer kaynaklı meteorolojik değişkenlerle kısa vadeli yağış modellemesi için yapay sinir ağı yaklaşımı, Doktora Tezi, İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Öztopal, A., Şen, Z. (2017). Innovative trend methodology applications to precipitation records in Turkey. Water Resour. Manage., 31(3), 727-737.
• Şaylan, L. (2020). Tarımsal Meteoroloji Ders Notları, İ.T.Ü. Meteoroloji Müh. Böl., İstanbul.
• Şen, Z. (2012). Innovative trend analysis methodology, J. Hydrol. Eng., 17(9), 1042-1046.
• Uzuner, Ç., Dengiz, O. (2020). Desertification risk assessment in Turkey based on environmentally sensitive areas, Ecological Indicators, 114, 106295. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106295
• Uzuner, G., Gökcan, M., Karateke, V., Güven, E., Öztopal, A. (2021). Balıkesir yıllık maksimum yağışlarının trend analizi. Su Vakfı Bülteni, 15(1), 1–10. Su Vakfı.
• Van Vuuren, D.P., Edmonds, J., Kainuma, M., Riahi, K., Thomson, A., Hibbard, K., Rose, S.K. (2011). The representative concentration pathways: An overview, Climatic Change, 109(1), 5.
• Web 1: https://izmir.mgm.gov.tr/files/iklim/izmir_iklim.pdf (02.06.2024 tarihinde alındı).
• Web 2: https://www.ipcc.ch/about/ (02.07.2024 tarihinde alındı).
• Web 3: https://archive.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/wg1/en/ch2s2-2.html (17.06.2024 tarihinde alındı).
• Web 4: https://mgm.gov.tr/kurumsal/istasyonlarimiz.aspx?il=%C4%B0zmir (17.06.2024 tarihinde alındı).
• Web 5: https://www.mgm.gov.tr/iklim/iklim-degisikligi.aspx?s=senaryolar (17.06.2024 tarihinde alındı).