Zemin Kar Yükü Değerinin Meteorolojik Veriler Kullanılarak Bulunması, Aksaray Örneği

Öz

Bu çalışmada bir bölgedeki zemin kar yükünün istatistiksel yöntemler kullanılarak nasıl hesaplanacağı anlatılmıştır. Örnek olarak Aksaray ili seçilmiş, bulunan zemin kar yükü değeri TS 498-2021’de bu bölge için önerilen değer ile karşılaştırılmıştır. T.C. Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü’ne ait kar rasat istasyonlarına ait veriler kullanılarak istatistiksel analizler gerçekleştirilmiştir. Uygulanan analiz sonucunda uygun olasılık dağılım fonksiyonu seçilerek belirli bir tekerrür süresi için yeni zemin kar yükü değerleri hesaplanmıştır. Hesaplanan yeni değer, TS 498-2021 standardında verilen nominal değer ile karşılaştırılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda TS 498 standardında yer alan Aksaray ili zemin kar yükü değerinin, kar yağışlarının nispeten yoğun bir şekilde görülmediği Aksaray ili için yüksek bir değer önerdiği, geçerli kar yükü standartlarından alınan değerlere göre yapılan tasarımların ekonomik olmadığı kanaati oluşmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Çatı
• Kar yükü
• İstatistiksel analiz
• TS 498

Determination Ground Snow Load Value Using Meteorological Data, Aksaray Example Case

Abstract

In this study, it is explained how to calculate the ground snow load in a region using statistical methods. Aksaray province was selected as an example case and the obtained ground snow load value was compared with the value recommended for this region in TS 498-2021.. Statistical analyzes were performed using data from snow observation stations concerning the General Directorate of Meteorology of the Ministry of Environment, Urbanization and Climate Change of the Republic of Turkey. As a result of the applied analyses, new ground snow load values were calculated by selecting the appropriate probability distribution function. The new calculated value was compared with the nominal value given in the TS 498-2021 standard. As a conclude of the work, it was resulted that the ground snow load value for Aksaray province in the TS 498 standard suggested a high value for Aksaray province, where snowfall is relatively not seen intensively, and that designs made according to the values taken from the valid snow load standards were not economical.

Keywords

• Roof
• Snow load
• Statistical Analysis
• TS 498

Kaynakça

1. Croce P., Formichi P., Landi F., Mercogliana P., Bucchignani E., Dosio A., Dimova S. The snow load in Europe and the climate change. Climate Risk Management 2018; 20: 138-154.
2. Durmaz M., Daloğlu A. Doğu Karadeniz bölgesindeki çatıların optimum kar yüklerinin belirlenmesi. Türkiye İnşaat Mühendisliği XVII. Teknik Kongre ve Sergisi, 15-17 Nisan 2004, sayfa no:97-99, İstanbul.
3. Durmaz M., Daloğlu A. Kar verilerinin istatistiksel analizi ve Doğu Karadeniz bölgesinin zemin kar yükü haritasının oluşturulması. İMO Teknik Dergi 2005; 16(3): 3619-3642.
4. Ellingwood B., O’Rourke MJ. Probabilistic models of snow load on structures, Structural Safety 1985; 2(4): 291-299.
5. Firat FK. Development of load and resıstance factors for reinforced concrete structures in Turkey. A Thesıs Submıtted to the Graduate School of Natural and Applıed Scıences of Mıddle East Technıcal Unıversıty, Ankara, Türkiye, 2007.
6. Firat FK. TS 498’de önerilen çatı kar yüklerinin istatistiksel yöntemlerle hesaplanan çatı kar yükleriyle karşılaştırılması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 2009; 21(2): 115-123.
7. Firat FK. Yücemen S. Türk standardı TS 498’de önerilen rüzgar yüklerinin istatistiksel olarak değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 2012; 28(2): 146-152.
8. Firat FK., Yücemen S. Comparison of loads in Turkish earthquake code with those computed statistically Earthquakes and Structures 2015; 8(5): 977–994. https://doi.org/10.12989/EAS.2015.8.5.977

9. Gu M., Qiang S., Xin L., Zhou X. Probabilistic study of snow loads on flat roofs considering the effect of wind at representative sites in China, Structural Safety 2022; 99: 102244.
10. Ivanov OL., Barring L., Wilcke RAI. Climate change impact on snow loads in northern Europe, Structural Safety 2022; 97: 102231.
11. Kumar S., Narayan A., Mehta D., Sinehmani S. Snow cover characterization using C-band polari metric sar in parts of the Himalaya. Advances in Space in Research 2022; 70(12): 3959-3974.
12. Mathwave EasyFit 5.6 Pro. Deneme sürümü. https://easyfit.informer.com/5.6/, 2019.
13. Meehleis K., Folan T., Scott H., Lang R., Gienko G. Snow load calculations for Alaska using GHCN data (1950–2017), Journal of Cold Regions Engineering 2020; 34(3): 2020.
14. Newark MJ., Welsh E., Morris RJ., Dnes WV. Revised ground snow loads for the 1990 National Building Code of Canada. Canadian Journal of Civil Engineering 1989; 16(3): 267-278.
15. Sack RL. Designing structures for snow loads. Journal of Structural Engineering, 1989; 115(2): 303-315.
16. Soukhov D. The probability distribution function for snow load in Germany. Snow Engineering 2002; 1: 6-7.
17. TS 498. Yapı elemanlarının boyutlandırılmasında alınacak yüklerin hesap değerleri. Türk Standartları Enstitüsü, Ankara, 2021.
18. TS EN 1991-1-3. Yapılar üzerindeki etkiler - Bölüm 1-3: Genel etkiler - Kar yükleri (Eurocode 1). Türk Standartları Enstitüsü, Ankara, 2007.
19. TS EN 1991-1-3. Yapılar üzerindeki etkiler - Bölüm 1-3: Genel etkiler - Kar yükleri (Eurocode 1). Türk Standartları Enstitüsü, Ankara, 2025.
20. Ural A., Firat FK., Kara ME., Celik T., Tanriverdi S. Damages to rubble stone masonry structures during the January 24, 2020, Sivrice (Elazığ) Earthquake in Turkey. Earthquakes and Structures 2022; 23(3): 231–243. https://doi.org/10.12989/EAS.2022.23.3.231