KARADENİZ DE DALGA MODEL TAHMİNLERİNİN RÜZGAR ALANLARINA DUYARLILIĞI

Transkript

1 KARADENİZ DE DALGA MODEL TAHMİNLERİNİN RÜZGAR ALANLARINA DUYARLILIĞI Adem Akpınar 1, *, Gerbrant Ph van Vledder 2, 3 1 Doç. Dr., Uludağ Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Görükle Kampüsü, Bursa, ademakpinar@uludag.edu.tr 2 Doç. Dr., Delft University of Technology, Civil Engineering and Geosciences Department, The Netherlands 3 Van Vledder Consulting, Olst, The Netherlands Özet Bu çalışmanın amacı, yarı kapalı bir deniz olan Karadeniz de dalga tahminlerinin rüzgar alanlarına duyarlılığını incelemek ve altı farklı rüzgar veri kaynağını (CFSR, MERRA, ERA-Interim, ERA40, ECMWF Operasyonel ve JRA- 25) kullanan sayısal model sonuçlarının performansını irdelemektir. Bu maksatla, öncelikle ECMWF in ERA-Interim rüzgar veri setinden 14 farklı alansal çözünürlükteki (0,05 o 3,0 o ) rüzgar alanları temin edilmiş ve bu alanların rüzgar girdisi olarak kullanılarak gerçekleştirilen dalga model sonuçlarının performansları irdelenerek rüzgarların alansal çözünürlüklerinin dalga tahmin performansına etkisi incelenmiştir. Daha sonra, rüzgar alanlarının zamansal çözünürlüklerinin dalga tahmin performansına etkisini irdeleyebilmek için, CFSR ve MERRA rüzgar alanları ile aynı alansal çözünürlüğe sahip ERA-Interim rüzgar alanları temin edilmiş ve SWAN simülasyonları bu dört farklı rüzgar veri seti için gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, 6 farklı rüzgar veri kaynağını kullanan SWAN model performansları da irdelenmiştir. Sonuçta, rüzgar alanlarının alansal çözünürlüğünün belli bir çözünürlüğe kadar etkisinin olduğu ve CFSR rüzgarlarını kullanan SWAN modelin en iyi performansa sahip olduğu tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: rüzgar alanları, rüzgar alan duyarlılığı, rüzgar çözünürlüğü, SWAN model, Karadeniz Sensitivity of the wave model predictions to wind fields in the Black Sea Abstract The purpose of this study is to examine the sensitivity of the wave model predictions to wind fields in the Black Sea, a semi-enclosed sea, and discuss performances of the numerical model predictions using six different wind fields (CFSR, MERRA, ERA-Interim, ERA40, ECMWF Operational, and JRA- 25). For the purpose, wind fields with 14 various spatial resolutions were firstly obtained from the ERA-Interim dataset. And the effect of the spatial resolutions of the wind fields to wave hindcast performance was examined by 801

2 evaluating performances of wave model predictions using these wind fields with various spatial resolutions. Secondly, for the assessing effect of temporal resolutions of wind fields to performance of wave model hindcast, wind fields having the same spatial resolution with the CFSR and MERRA winds were provided from the ERA-Interim dataset. And, SWAN simulations for these four wind fields were performed and compared with one another. In addition, performances of the SWAN model forcing with six different wind fields were also discussed. Finally, it was determined that the spatial resolution of the wind fields has significantly effects, but the finer resolution from a specific value do not develop model performance. And also, the SWAN model using the CFSR winds has the best performance. Keywords: wind fields, wind field sensitivity, wind resolution, SWAN model, Black Sea Giriş Son yıllarda, üçüncü nesil sayısal dalga tahmin modelleri ile derin denizlerde dalga tahminleri üzerine belirgin gelişmeler kaydedilmiş ve açık denizde dalga tahminleri günümüzde çok güvenilir bir duruma gelmiştir. Ancak, dalga tahminlerinin modellerde ana girdi olarak kullanılan rüzgar alanlarına çok duyarlı olduğu çeşitli araştırmacılar tarafından ileri sürülmüştür. Günümüzde, okyanuslar üzerindeki rüzgar alanlarının kalitesi çoğunlukla iyidir, ancak yüzey rüzgarlarının kara mevcudiyeti nedeniyle orografik yapıdan etkilenen kapalı/yarı kapalı denizlerde rüzgar modellerinin kabiliyeti düşüktür. Bu alanlarda, modellenmiş yüzeysel rüzgar hızları hemen hemen düşük tahmin edilmektedir (Cavaleri and Bertotti, 2004, 2006; Ponce de Leon and Guedes Soares, 2008). Günümüzde geliştirilmiş üçüncü nesil sayısal dalga tahmin modelleri (örneğin Simulating Wave Near-shore, SWAN) dalgaların üretimini ve dönüşümünü kapsayan karmaşık fiziksel süreçleri yeniden üretebilmektedir (WAMDI, 1988; Cavaleri et al., 2007). Dalga tahmin çalışmalarında model hataları birincil olarak rüzgar girdisi, ikincil olarak geliştirilmiş kaynak ifadeleri ve üçüncü olarak sayısal sorunlar nedeniyle olabilmektedir. Güvenilir sayısal simülasyonları ve gerçekçi dalga tahminleri elde edebilmek için uygun zamansal ve alansal çözünürlüklü ve gerçeğe yakın rüzgar alanlarının temini çok önemlidir. Çeşitli atmosferik modellerin ve dalga üretim modellerinin mevcut olmasına rağmen, belli bir bölgedeki dalga alanlarının sayısal tahminleri çoğunlukla dalga üretiminde kapsanan fiziksel süreçlerin uygun olmayan temsili ve/veya alansal ve/veya zamansal rüzgar alan çözünürlüklerine ilişkin hatalar nedeniyle hala yeterince doğru yapılamamaktadır. Dalga modelleri, dalga tahminlerindeki hataların ana kaynaklardan biri olan rüzgar alan değişimlerine çok duyarlı olmaktadır (Komen et al., 1994; Ponce de Leon and Ocampo-Torres, 1998; Bolanos- Sanchez et al., 2007). Bunlara ilaveten, küçük ve yarı kapalı denizlerde, dalga modellemesi sınırlı feç mesafesi ve karmaşık batimetri nedeniyle elverişsiz olmaktadır. Yüzeysel dalgalar, deniz yüzeyi üzerinde esen rüzgarlar tarafından üretilmekte ve girdi rüzgar alanındaki herhangi bir hata dalga şartlarının 802

3 hesabına yansıtılabilmektedir (Komen et al., 1994; Ponce de Leon et al. 2012). Bu yüzden, bu çalışmanın asıl amacı, yarı kapalı bir deniz olan Karadeniz de dalga tahminlerinin rüzgar alanlarına duyarlılığını incelemek ve altı farklı rüzgar veri kaynağını (CFSR, MERRA, ERA-Interim, ERA40, ECMWF Operational ve JRA-25 rüzgar alanları) kullanan sayısal model sonuçlarının performansını irdelemektir. Bu maksatla, öncelikle ECMWF in ERA-Interim rüzgar veri setinden 14 farklı alansal çözünürlükteki (0,05 o 3,0 o ) rüzgar alanları temin edilmiştir. Bu alanların rüzgar girdisi olarak kullanılarak gerçekleştirilen dalga model sonuçlarının performansları irdelenerek rüzgarların alansal çözünürlüklerinin dalga tahmin performansına etkisi incelenmiştir. Daha sonra, rüzgar alanlarının zamansal çözünürlüklerinin dalga tahmin performansına etkisini irdeleyebilmek için, CFSR ve MERRA rüzgar alanları ile aynı alansal çözünürlüğe sahip ERA-Interim rüzgar alanları temin edilmiştir. SWAN simülasyonları bu dört farklı rüzgar veri seti için de gerçekleştirilmiştir. Dalga tahmin performansları aynı alansal çözünürlükteki ERA-Interim ve CFSR rüzgar alanlarını kullanan simülasyon sonuçları ile ve ERA-Interim ve MERRA rüzgar alanlarını kullanan simülasyon sonuçları ile kendi içlerinde kıyaslanmıştır. Böylelikle, 1 saat zamansal çözünürlüklü CFSR ve MERRA rüzgarlarının 6 saat çözünürlüklü ERA-Interim rüzgar alanlarına karşı daha doğru sonuçlar verip vermediği araştırılmıştır. Çalışmanın Yöntemi Dalga tahmin çalışmasını işleyebilmek için kıyı alanlarında yüksek çözünürlüklü uygulamalar için uygulanan üçüncü nesil dalga tahmin modeli olan SWAN Cycle III versiyon 40,91AB modeli kullanılmıştır. SWAN simülasyonları için tüm Karadeniz i içine alan yaklaşık 1170 km ye 880 km lik bir alan içeren üniform (homojen), dikdörtgen (düzgün) biçimli bir hesaplama karelajı belirlenmiştir. Bu alan yaklaşık 8 o enlem (40 o K 48 o K) ve 15 o boylamı (27 o D 42 o D) kapsamaktadır. Coğrafik alan x ve y yönlerinde sırasıyla 226 ve 121 karelaj noktasının sınırladığı karelaj çözünürlüğü yaklaşık 0,067 o x 0,067 o ye eşit oluşturulmuştur. Spektral alan 360 o lik bir döngüde 24 eşit yöne bölünmüş ve 0,04 Hz ve 0,625 Hz arasında 30 logaritmik alansal frekansta hesaplanmıştır. Bu benzeştirilen dalgaların en düşük periyodunun 1,6 s ve en yükseğinin 25 s olduğu anlamına gelmektedir. Model sonuçlarının çıktısı için zamansal çözünürlük 30 dk olarak kurulmuş ve SWAN model durgun olmayan modda uygulanmıştır. Modelde, Karadeniz yarı kapalı bir deniz (Şekil 1) olduğundan dolayı sınır şartı kullanılmamış ve akıntılar kapsanmamıştır. Rüzgardan dalga üretimine ve dönüşümüne (dağılımı) ilişkin kaynak ifadelerini içeren SWAN modelin fiziği, Akpınar and Van Vledder (2013) te ERA-Interim rüzgar alanlarından yararlanılarak belirlenen model ayarlamasına dayanmaktadır. SWAN dalga tahmin sonuçlarının performansları, Türkiye kıyılarında NATO TU-WAVES projesi kapsamında Hopa, Sinop ve Gelendzhik açıklarında kurulmuş ve işletilmiş şamandıra istasyonlarının (Şekil 1) dalga kayıtları kullanılarak irdelenmiştir. 803

4 Şekil 1. Karadeniz in batimetri haritası ve şamandıra istasyonlarının yerleri Bulgular ve İrdeleme Dalga model performansı üzerine atmosferik modellerin alansal rüzgar çözünürlüklerinin etkisini değerlendirebilmek için, ECMWF in ERA-Interim meteorolojik modelinden temin edilen farklı çözünürlüklü rüzgar alanları kullanılarak gerçekleştirilen SWAN model sonuçlarının performansları kıyaslanmıştır. ECMWF veri tabanlarından rüzgar alanlarının alansal çözünürlükleri kullanıcı tarafından belirlenebilmekte ve istenilen alansal çözünürlükteki rüzgar alanları temin edilebilmektedir. Böylece, ECMWF in ERA-Interim veri setinden belirlenen 14 farklı (enlemde ve boylamda 0,05 o, 0,1 o, 0,125 o, 0,225 o, 0,25 o, 0,5 o, 0,75 o, 1,0 o, 1,125 o, 1,5 o, 1,875 o, 2,0 o, 2,5 o ve 3,0 o ) alansal çözünürlükteki rüzgar alanları temin edilmiştir. SWAN model sonuçlarının performansları, Karadeniz in farklı bölgelerini temsil eden üç derin deniz şamandırasında 1996 yılı boyunca NATO TU-WAVES projesi kapsamında ölçülmüş veri kullanılarak değerlendirilmiştir. Şamandıra istasyonlarında her iki dalga parametresi için elde edilen tüm sonuçlar Şekil 2 de artan alansal rüzgar çözünürlüğü ile model performanslarının bias, saçılım indeksi (SI), korelasyon ve belirlilik katsayılarının değişkenliliği verilmiştir. Alansal rüzgar çözünürlüğü arttığı zaman her iki dalga parametresinin doğruluğu özellikle 3,0 o x3,0 o çözünürlüklü rüzgar alanlarından 0,25 o x0,25 o çözünürlüklü rüzgar alanlarına doğru şamandıraların tümünde bütün hata göstergelerine göre artmaktadır. Ancak, daha ince rüzgar çözünürlükleri için model performansları birbirine benzerlik göstermektedir. Şekil 3 te sunulan Taylor diyagramları (Taylor, 2001) da üç açık deniz şamandırasında gözlenmiş ve tahmin edilmiş dalga verilerinden hesaplanmış hata istatistiği ile tutarlı olmakla birlikte bu sonuçları doğrulamaktadır. 804

5 Şekil 2. Üç farklı açıkdeniz şamandıra istasyonunda (sol sütunda: Hopa, orta sütunda: Sinop ve sağ sütunda: Gelendzhik) farklı alansal çözünürlüklü rüzgar alanlarını kullanan SWAN sayısal model sonuçlarının her iki dalga parametresi (üst panelde: Hm0, alt panelde: Tm02) için hata göstergelerinin kıyaslaması 805

6 Şekil 3. Üç şamandıra istasyonunda (sol sütunda: Hopa, orta sütunda: Sinop ve sağ sütunda: Gelendzhik) ölçülmüş verilerle kıyasla 14 farklı alansal çözünürlüklü ERA-Interim rüzgar alanlarını kullanarak tahmin edilen her iki dalga parametresinin (üst satırda: Hm0 ve alt satırda: Tm02) istatistiğini gösteren Taylor diyagramları. 806

7 Bu şekillerden de görülebileceği gibi, genelde, yüksek alansal çözünürlüklü ERA-Interim rüzgar alanları (örneğin 0,25 o x0,25 o den daha kaba çözünürlüklü rüzgarlar) kullanılarak gerçekleştirilen simülasyonlar, Taylor diyagramında buoy ile işaretlenmiş noktadan uzaktır. Ancak, daha ince çözünürlüklü rüzgarlarla üretilmiş simülasyonlar grafik üzerinde buoy ile aynı konumda gözükmektedir. Bu noktaya tahmin verisinin yakın olması ölçülmüş veriye çok yakın bir tahminin yapıldığı anlamına gelmektedir. Sonuç olarak, daha ince çözünürlükler muhtemelen orografik yapıyı daha iyi çözmektedir ve orografinin daha doğru temsiline sahip olmaktadır. Aynı zamanda, her iki yönde 0,25 o değerine yakın bir çözünürlükte orografinin yeterince doğru temsil edilmesinden dolayı bu çözünürlükten daha ince çözünürlüklü rüzgarların daha fazla belirgin bir gelişime sahip olamadığı sonucuna varılmıştır. Alansal rüzgar çözünürlüğünün etkisi irdelendikten sonra, temin edilen 6 farklı rüzgar veri setinin dalga tahmin performansı incelenmiştir. Bu maksatla, bütün rüzgar alanları Akpınar and Van Vledder (2013) te ERA-Interim rüzgar alanlarından yararlanılarak belirlenen model ayarlamasına dayanan SWAN modele girdi olarak tanımlanmış ve simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Üç farklı açıkdeniz şamandıra istasyonunda her iki dalga parametresi için her bir rüzgar veri kaynağını kullanan modelin sonuçlarının ölçülmüş verilere göre saçılım diyagramları Şekil 4 ve 5 te sunulmuştur. Bu bulgulara göre, sayısal modelin ERA-Interim rüzgarlarına göre kalibre edilmiş olmasına karşın, CFSR rüzgarlarını kullanan modelin en iyi sonuçlara sahip olduğu anlaşılmıştır. Ayrıca, aynı alansal ve zamansal çözünürlükteki farklı ECMWF rüzgar veri setlerinin performansları irdelendiğinde, ERA- Interim rüzgar veri setini kullanan SWAN modelin diğer iki veri setini kullanan model sonuçlarına kıyasla daha doğru sonuçlara erişebildiği görülmüştür. Farklı atmosferik merkezlerden temin edilen rüzgar hızlarının kalitesi aynı alansal çözünürlüğe sahip olan rüzgar verisi açısından da değerlendirilmiştir. Bunun için, ECMWF veri sisteminde istenilen alansal çözünürlükte rüzgar alanları temin edilebildiğinden dolayı, rüzgar alanlarının zamansal çözünürlüğüne dalga model tahminlerinin duyarlılığını irdeleyebilmek için CFSR (1 saat zamansal ve 0,3125 o alansal çözünürlüklü) ve MERRA (1 saat zamansal ve 2/3 o x1/2 o alansal çözünürlüklü) rüzgar alanları ile aynı alansal çözünürlüğe sahip ERA-Interim (CFSR için 6 saat zamansal ve 0,3125 o alansal çözünürlüklü ve MERRA için 6 saat zamansal ve 2/3 o x1/2 o alansal çözünürlüklü) rüzgar alanları ECMWF veri arşivinden temin edilmiştir. Böylece, dalga simülasyonları, aynı alansal çözünürlüklü ancak farklı zamansal çözünürlüklü rüzgar alanları kullanılarak yürütülmüştür. Tahmin edilen dalga alanlarının doğruluğu üç farklı açık deniz şamandıra istasyonunda 1996 yılı boyunca kaydedilmiş dalga gözlemleri kullanılarak kontrol edilmiştir. Sonuçlar, Şekil 6 da sunulmuştur. 807

8 Şekil yılı boyunca üç şamandıra istasyonunda (üst satır: Hopa, orta satır: Gelendzhik ve alt satır: Sinop) farklı rüzgar girdileri kullanılarak tahmin edilmiş ve gözlenmiş belirgin dalga yüksekliğinin saçılım diyagramları. 808

9 Şekil yılı boyunca üç şamandıra istasyonunda (üst satır: Hopa, orta satır: Gelendzhik ve alt satır: Sinop) farklı rüzgar girdileri kullanılarak tahmin edilmiş ve gözlenmiş ortalama dalga periyodunun saçılım diyagramları. 809

10 A: CFSR B: CFSR ile aynı alansal çözünürlüklü ERA-Interim C: MERRA D: MERRA ile aynı alansal çözünürlüklü ERA-Interim Şekil 6. Üç şamandıra istasyonunda (sol sütunda: Hopa, orta sütunda: Gelendzhik ve sağ sütunda: Sinop) ölçülmüş verilerle kıyasla CFSR, MERRA, CFSR ve MERRA ile aynı alansal çözünürlüklü ERA-Interim rüzgar alanları (grafiklerde sırasıyla A, C, B ve D ile ifade edilmiş) kullanılarak tahmin edilmiş her iki dalga parametresinin (üst satırda: Hm0 ve alt satırda: Tm02) istatistiğini gösteren Taylor diyagramları. 810

11 Sonuçlar ve Öneriler Çalışma kapsamında, aynı sayısal dalga model konfigürasyonu için farklı rüzgar veri kaynaklarının girdi olarak kullanılması sonucunda, rüzgar alanlarının zamansal ve alansal çözünürlüğünün dalga model tahminleri üzerine etkisi ve farklı rüzgar alanlarının dalga model tahmin performansları araştırılmıştır. Dalga model tahminleri üzerine rüzgar alanlarının alansal çözünürlüğünün önemli bir etkisinin olduğu ancak belli bir çözünürlükten sonra daha ince çözünürlüklerin model performansını geliştirmediği sonucuna varılmıştır. Altı farklı atmosferik modelin rüzgar alanları ile koşturulan aynı model konfigürasyonlu sayısal model dalga tahminlerinin kıyaslamasından ise gerçeğe yakın dalga şartlarının bütün şamandıralarda CFSR rüzgarlarının kullanılması durumunda elde edildiği görülmüştür. Aynı alansal ve zamansal çözünürlüklü ECMWF rüzgar veri setlerinin kendi içlerinde kıyaslanmasından ise ERA-Interim veri seti ile koşturulan model sonuçlarının daha doğru olduğu belirlenmiştir. Zamansal çözünürlüğü yüksek olan CFSR ve MERRA rüzgarlarını kullanan model sonuçları bu rüzgar alanları ile aynı alansal çözünürlüğe sahip daha kaba zamansal çözünürlüklü ERA- Interim rüzgar alanlarını kullanan model sonuçlarından gerçeğe daha yakın çıkmıştır. Fakat bu durum kullanılan rüzgar kaynakları farklı olduğundan tam olarak rüzgar alanlarının zamansal çözünürlüğünün dalga model tahminlerinde etkin olduğu anlamına gelmemektedir. Gelecek çalışmalarda bu konu üzerine odaklanılacaktır. Teşekkür NATO nun Barış için Bilim adlı birimi tarafından sponsorluğu yapılan NATO TU-WAVES projesi kapsamında Karadeniz de şamandıra ölçümlerini gerçekleştiren ve bu verilerin temin edilmesinde yardımlarını esirgemeyen Projenin Yürütücüsü Orta Doğu Teknik Üniversitesi Öğretim Üyesi Prof. Dr. Erdal ÖZHAN a ve projeyi maddi olarak destekleyen NATO nun Barış için Bilim adlı birimine, ECMWF rüzgar alan verileri için gerekli izinlerin alımındaki yardımlarından dolayı DMİ ne ve ECMWF rüzgar alan verilerini paylaşımından dolayı ECMWF e, CFSR rüzgar verilerini ve batimetri verisini paylaşımından dolayı NOAA ya ve MERRA ve JRA- 25 rüzgar verilerini paylaşımından dolayı NASA ve JMA ya teşekkür ederiz. 811

12 Kaynaklar Akpınar, A., van Vledder, G.Ph., On the development of an operational SWAN model for the Black Sea. In: 13th International Workshop on Wave Hindcasting and Forecasting and Coastal Hazards Symposium. Banff, Alberta, Canada. Bolanos-Sanchez, R., Sanchez-Arcilla, A., Cateura, J., Evaluation of two atmospheric models for wind-wave modelling in the NW Mediterranean. J. Marine Syst. 65, Cavaleri, L., Bertotti, L., Accuracy of the modelled wind and wave fields in enclosed seas. Tellus 56A, Cavaleri, L., Bertotti, L., The improvement of modelled wind and wave fields with increasing resolution. Ocean Eng. 33, Cavaleri, L., Alves, J.-H.G.M., Ardhuin, F., Babanin, A., Banner, M., Belibassakis, K., Benoit, M., Donelan, M., Groeneweg, J., Herbers, T.H.C., Hwang, P., Janssen, P.A.E.M., Janssen, T., Lavrenov, I.V., Magne, R., Monbaliu, J., Onorato, M., Polnikov, V., Resio, D., Rogers, W.E., Sheremet, A., McKeeSmith, J., Tolman, H.L., vanvledder, G., Wolf, J., Young., I., Wave modeling the state of the art. Prog. Oceanogr. 75 (4), Komen, G.J., Cavaleri, L., Donelan, M., Hasselmann, K., Hasselmann, S., Janssen, P.A.E.M., Dynamics and modelling of ocean waves. Cambridge University Press. 554 pp. Ponce de León, S., Ocampo-Torres, F.J., Sensitivity of a wave model to wind variability. J. Geophys. Res. 103 (C2), Ponce de León, S., Guedes Soares, C., Sensitivity of wave model predictions to wind fields in the Western Mediterranean Sea. Coast. Eng. 55(11), Ponce de Leon, S., Orfila, A., Gomez-Pujol, L., Renault, L., Vizoso, G., Tintore, J., Assessment of wind models around the Baleric Islands for operational wave forecast, Appl. Ocean Res. 34, 1-9. Taylor, K.E., Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram, J. Geophys. Res. 106, WAMDI, The WAM model a third generation ocean wave prediction model. J. Phys. Oceanogr. 18,