GNSS Meteorolojisinden Elde Edilen Su Buharı Dağılımlarının ECMWF ve Radyosonda dan Elde Sonuçlarla Karşılaştırılması

Transkript

1 Özet GNSS (Global Navigation Satellite System) uydularından iletilen radyo sinyalleri yeryüzündeki alıcılara ulaşmadan önce atmosfer tarafından troposferik gecikmeye uğrar. GNSS den elde edilen troposfere bağlı olarak elde edilen Zenit toplam gecikmesi, hava tahmininde büyük rol oynayan su buharı ile ilişkilidir. GNSS meteorolojisini ile GNSS istasyonlarında kestirilen zenit troposferik gecikmeler ve meteorolojik veriler kullanılarak uygun dönüşüm modelleriyle yağışa dönüşebilir su buharı hesaplanabilir. GNSS meteorolojisi, konumsal ve zamansal olarak yüksek çözünürlük sağlar. Bunun yanı sıra, GNSS yöntemi su buharını izlemek için radyosonda yöntemine kıyasla daha ucuz bir yöntemdir. Son yıllarda Dünyada birçok çalışma grubu GNSS meteorolojisi modellerinin geliştirilmesi üzerine araştırmalar yapmaktadır. 116Y186 başlıklı TÜBİTAK projesi kapsamında GNSS meteorolojinden elde edilen su buharı dağılımları radyosonda ve sayısal hava tahmin modeli (SHT) verileri gibi bağımsız tekniklerden elde edilen su buharı dağılımları ile karşılaştırılmakta ve böylece GNSS meteorolojinden elde edilen su buharı dağılımlarının doğruluk analizinin yapılması hedeflenmektedir. Bu çalışmada, Samsun test alanında GNSS Meteorolojisinden elde edilen su buharı dağılımları, aynı yerdeki radyosonda ölçülerinden ve ECMWF modelinden elde edilen su buharı dağılımları ile kıyaslanmış ve sonuçlar yorumlanmıştır. Anahtar kelimeler: GNSS Meteorolojisi; Radyosonda; Sayısal Hava Tahmin Modeli; ECMWF; Su Buharı. Abstract Radio waves transmitted from Global Navigation Satellite System (GNSS) satellites experience tropospheric errors through the neutral atmosphere before reached to receivers. GNSS derived Zenith Total Delay is higly related to precipitable water vapour which is important component for weather forecast. Precititable water vapor (PWV) can be estimated via GNSS meteorology by using Zenith Tropospheric Delay (ZTD) estimated at GNSS stations and meteorological data. GNSS Meteorology has more temporal and spatial resolution other methods used for water vapour determination. Additionally, GNSS is cheaper compared to radiosonde technique. In recent years a number of research groups in the World have performed researches on development of GNSS meteorology. Within TUBİTAK 1001 Research Project 116Y186 1Using Regional GNSS Networks to Strengthen Severe Weather Prediction, GNSS meteorology derived water vapour distribution will be compared to ECMWF and radiosonde derived results and results is evaluated. Keywords: GNSS Meteorology; Radiosonde; Numerical Weather Prediction; ECMWF; Water Vapour. GNSS Meteorolojisinden Elde Edilen Su Buharı Dağılımlarının ECMWF ve Radyosonda dan Elde Sonuçlarla Karşılaştırılması Comparison of Water Vapour derived from GNSS Meteorology with Radiosonde and ECMWF Emine TANIR KAYIKÇI 1, Selma ZENGIN KAZANCI 1,2, Mualla YALÇINKAYA 1, Mesut DEMIRCAN 3, Seldanur ÇELIK 1 1 Harita Mühendisliği Bölümü, Karadeniz Üniversitesi, Trabzon, Türkiye 2 Harita Mühendisliği Bölümü, Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi, Osmaniye, Türkiye 3 Meteoroloji Genel Müdürlüğü, Araştırma Dairesi Başkanlığı, Ankara, Türkiye 1 Department of Geomatics Engineering, Karadeniz Technical University, Trabzon, Turkey 1. Giriş Dünya Meteoroloji Organizasyonu Küresel İklim Gözlem Sistemi, GNSS ile elde edilen PWV değerlerini Temel İklim Değişkenleri olarak kabul etmekte ve Pilot balonlar ve yere dayalı profil oluşturucuların yardımcı rüzgar bilgisini sağladığını; net su buharı içeriğini, GNSS sinyallerinin alınmasındaki gecikmeden, yer-temelli alıcılar ve diğer yer-temelli uzaktan algılama biçimleriyle hesaplanmasının, önemli ve büyüyen bir rol oynadığını kabul etmektedir (WMO, GCOS, 2016). Dünya Meteoroloji Organizasyonu Birleştirilmiş Küresel Gözlem Sistemi, G26 eyleminde, meteorolojik bilgileri zenit toplam gecikme ve su buharı gibi meteorolojik parametreleri elde etmek için gerçek zamanlı verilere erişilmesi amacıyla GNSS istasyonlarından daha fazla fayda elde etmeyi öngörmüştür (WMO WIGOS, 2013). Bu nedenle, Sayısal Hava Tahmin modellerinin ürettiği su buharı değerlerinin doğrulanması için diğer gözlem sistemleri yanı sıra GNSS den elde edilen değerler kullanılabilir. Model verilerinin doğrulamasında genelde, normal atmosferik şartların olduğu dönemler ekstrem meteorolojik şartların olduğu dönemler karşılaştırılır. Bu çalışmada, 116Y186 kodlu Bölgesel GNSS Ağı ile Ekstrem Hava Olayları Tahmininin Güçlendirilmesi başlıklı TÜBİTAK 1001 projesi kapsamında GNSS Meteoroloji elde edilen su buharı dağılımlarının radyosonda ve ECMWF den elde edilen sonuçlarla karşılaştırılması üzerine hazırlanmıştır. Kasım 2017-Şubat 2018 döneminde Samsun ve Trabzon test bölgelerinde gerçekleşen meteorolojik ekstrem hava olayları ve tarihleri belirlendi. Erişim kolaylığı ve Avrupa bölgesi için en tutarlı sonuç vermesi açısından Sayısal Hava Tahmin modeli olarak ECMWF model verisi kullanılmıştır. Belirlenen tarihlerde ECMWF modelinden elde edilen su buharı dağılım haritaları ve yağış haritaları elde edilmiş ve proje uygulama alanı olan Karadeniz Bölgesi için su buharı değişim aralıkları ve yağış miktarları tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar Samsunda radyosonda ölçüleri ve GNSS Meteorolojisinden elde edilen su buharı kestirimleri ile karşılaştırılmıştır. 2. GNSS Meteorolojisinden Su Buharı Dağılımlarının Elde Edilmesi Bernese 5.2 yazılımından troposferik modeller ile hesaplanan ZTD (Zenith Total Delay-Toplam Zenit 210

2 Gecikmesi) değeri, ZHD (Zenith Hydrostatic Delay-Zenit Hidrostatik Gecikme) ve ZWD (Zenith Wet Delay-Zenit Islak Gecikme) nin toplamı (1) olarak ifade edilir. ZTD nin ıslak bileşeni olan ZWD troposferdeki su buharından kaynaklanır. Su buharının miktarı olan PWV, ZWD ve yüzey sıcaklık ve basınç ölçüleri ile elde edilir. ZTD kestirimlerinin hidrostatik bileşeni ZHD, Saastamoinen modeli (Saastamoinen, 1972) ile (2) (3) olarak elde edilir (Kaymaklı, 2012). Burada radyan biriminde enlemi ve h ise km biriminde elipsiodal yüksekliği ifade eder. Proje kapsamında, Meteoroloji 10. Bölge Müdürlüğü (Atakum/Samsun) tesislerinde bulunan radyosonda istasyonu ve SAM1 CORS-TR istasyonu çevresindeki km lik bir alanda 2 sabit GNSS istasyonu tesis edilmesi planlanmıştı. Bu amaç doğrultusunda Ondokuz Mayıs Üniversitesi (OMU) Kampüs (Kurupelit/Samsun) alanında SOMU GNSS istasyonu ve Meteoroloji 10. Bölge Müdürlüğü(Samsun/Atakum) tesislerinde SAME GNNS istasyonu tesis edilmiştir. Böylece, Samsun Test Ağı yeni tesis edilmiş SAME ve SOMU sabit GNSS istasyonları ve AMA1, FASA, RDIY, SAM1, SNIP, SSE1 ve VEZ1 TUSAGA-Aktif (CORS-TR) istasyonundan oluşan 9 istasyonlu bir ağ olarak oluşturulmuştur.trabzon Test Ağı ise, TRAB sabit GNSS istasyonu ve KTÜ Maçka Meslek Yüksekokulu na (Maçka/Trabzon) tesis edilmiş bir (1) adet sabit GNSS istasyonu MACK ve ARTV, BAYB, ERZ2, GIRS, GUMU, RHIY, RZE1, TRBN TUSAGA-Aktif istasyonundan oluşan 9 istasyonlu bir ağ olarak oluşturulmuştur (Tanır Kayıkçı v.d., 2018). Proje kapsamında MATLAB ve Perl ( ortamında tarafımızdan yazılan kodlarla TRBN_MET GNSS Meteoroloji Yazılımı oluşturulmuştur. TRAB, MACK, SAME ve SOMU GNSS istasyonları için TRBN_MET GNSS Meteoroloji Yazılımı ile ZHD değerleri elde edilmiştir (Şekil 1). Eşitlik (1) den elde edilen ZWD, Şekil 1. GNSS İstasyonları ZHD Saastamonien Modeli Kestirimleri 211

3 (4) şeklinde PWV ye dönüştürülmüştür. Burada dönüştürme sabiti Aksne ve Nordius (1987) ye göre hesaplanır. milibar biriminde özel su buharı sabitidir. Burada (5) şeklinde hesaplanır., atmosferik refraktivite hesaplamak için kullanılan iyi bilinen sabitlerdir (Bevis v.d., 1992), ise su buharı molar kütlesi ve kuru hava molar kütlesi den (6) şeklinde hesaplanır. Bu çalışmada olarak alınmıştır (Monico and Sapucci, 2003). Bu çalışmada dönüştürme sabiti hesabında kullanılan hesabı için; literatürdeki çeşitli global ve bölgesel modeler; Mendes Modeli (Mendes v.d. 2000), Schueler Modeli (Schueler v.d. 2011), Bevis Modeli (Bevis v.d. 1992), Mekik Modeli (Deniz ve Mekik 2014), Sapucci Modeli (Sapucci 2013) kullanılmış ve MACK, TRAB, SAME ve SOMU GNSS istasyonları için beş ayrı model için değerleri hesaplanmıştır (Şekil 2). Şekil 2. GNSS İstasyonları Tm kestirimleri Mendes Modeli, Bevis Modeli ve Mekik Modelinden hesaplan Tm değerleri genellikle kendi aralarında uyumlu olup Sapucci Modeli ve Shueler Modelinden elde edilen Tm değerlerinin ortalaması şeklindedirler. Farklı Tm modelleri ile TRBN_MET GNSS Meteoroloj Yazılımı den elde edilen PWV değerleri arasında Bevis Modeli referans alınarak elde edilen farklar 0.1mm civarında değişmektedir. En büyük farklar Schuler Modeli ve Sapucci Modeline göre elde edilmiş olup bu farklar da yine en fazla 0.4mm civarında değişmektedir (Şekil 3). Şekil 5. TRBN_MET GNSS Meteoroloj Yazılımı dan Farklı Tm Modellerinden Elde Edilen PWV Farkları 212

4 3. Radyosonda Rasatlarından Yoğuşabilir Su Buharının Hesaplanması Yeryüzünden atmosferin üst yüzeyine kadar düşey sütunda biriken toplam su miktarı, yoğuşabilir su buharı olarak adlandırılır. Konum ve zamana göre değişen biçimde atmosferin alt katmanlarına karışmış olarak bulunur ve yaklaşık km den sonra azalmaya başlar. Doğrudan ölçülemediği için radyosonda rasatlarından elde edilen meteorolojik verilerle hesaplanması mümkündür. Bunun için radyosonda balonun yükselmesine bağlı olarak her bir zorunlu yüzey katmanındaki basınç profilleri içerisinde gözlemlenen sıcaklık değerlerinden yararlanılır. Sıcaklık arttıkça havanın taşıyabileceği su buharı miktarı da artar. p o ve p basınçlarıyla sınırlandırılan bir tabaka içinde bulunan yağışa dönüşebilir su miktarı, karışım oranına bağlı olarak (6) hesaplanabilir (Raudkivi, 1979; Gürbüz 2015). Yerçekimi ivmesi değerindedir. Kasım 2017 den itibaren Samsun (41.20 N, E) radyosonda istasyonundaki radyosonda rasatlarından PWV kestirimi, MATLAB ortamında tarafımızca hazırlanan RADIO_MET Yazılımı ile yapılmıştır. Aynı istasyon için Wyoming Üniversitesi tarafından elde edilen PWV kestirimleri de karşılaştırma amacıyla adresinden temin edilmiştir. Samsun radyosonda istasyonu rasatlarından RADIO_MET Yazılımı ve Wyoming Üniversitesinden elde edilen PWV kestirimleri bu istasyonla ortak yerleşkeli SAME GNSS istasyonu için TRBN_MET GNSS Meteoroloji Yazılımı ndan elde edilen PWV kestirimleri ile karşılaştırılmıştır(şekil 6). Şekil 6. Kaba Hataları Giderilmiş RADIO_MET Yazılımı PWV Değerleri 4. GNNS Meteorolojisinden ve Radyosonda Verilerinden Elde Edilen Su Buharı Dağılımlarının Karşılaştırılması Kasım 2017 den itibaren TRBN_MET GNSS Meteoroloji Yazılımı ile TRAB, MACK, SAME ve SOMU için ZTD kestirimleri yapılmış ve Saastamoinen modeline göre ZHD bileşeni ve ZWD elde edilmiştir. Samsun radyosonda istasyonu ile ortak yerleşkeli SAME GNSS İstasyonunda TRBN_MET GNSS Meteoroloji Yazılımı ile farklı Tm modellerinin kullanılması ile elde edilen PWV değerleri ile radyosonda rasatlarından hem Wyoming Üniversitesi hem de RADIO_MET Yazılımı ile elde edilen PWV değerlerinden farklarının standart sapmaları yaklaşım 2 mm civarındadır (Tablo 1). Tablo 1. TRBN_MET GNSS Meteoroloji Yazılımı ve Radyosonda PWV Değerlerinin Fark İstatistiği Tm modeli - PWV Standart Sapma(mm) RADIO_MET Wyoming Üniversitesi Mendes Schueler Bevis Deniz ve Mekik Sapucci

5 5. GNNS Meteorolojisinden ve Radyosonda Verilerinden Elde Edilen Su Buharı Dağılımlarının ECMWF Model Sonuçları İle Karşılaştırılması Sayısal Hava Tahminleri (SHT) verileri, günlük bazda en aşina olduğumuz hava durumu modeli verilerinin şeklidir (URL 1). SHT, hava durumu ile ilgili güncel gözlemlerin alınması ve bu verilerin gelecekteki hava durumunu tahmin etmek için bilgisayar modelleri ile işlenmesine odaklanmaktadır. Hava durumunun mevcut durumunu bilmek, verileri işleyen sayısal bilgisayar modelleri kadar önemlidir. Bu çalışmada, Kasım 2017-Şubat 2018 döneminde Samsun ve Trabzon test bölgelerinde gerçekleşen meteorolojik ekstrem hava olayları ve tarihleri; Kasım aralığında Sinop Samsun ve Ordu da Hortum-Fırtına, Aralık aralığında Ordu ve Giresun da şiddetli yağış/sel ve fırtına-hortum, Ocak aralığında Giresun'da şiddetli yağış/sel ve Sinop, Ordu fırtına-hortum, Şubat aralığında Giresun'da şiddetli yağış/sel olarak belirlenmiştir. Erişim kolaylığı ve Avrupa bölgesi için en tutarlı sonuç vermesi açısından SHT olarak ECMWF model verisi kullanılmıştır. Şekil 7, Kasım 2017 tarihlerinde ECMWF modelinden elde edilen PWV dağılım haritalarını göstermektedir. a) b) c) d) e) f) Şekil Kasım 2017 Tarihleri PWV Dağılım Haritaları Şekil 11 de PWV değerlerinin; 20 Kasım 2017 saat 21:00 de mm; 20 Kasım 2017 saat 24:00 de 8 22 mm; 21 Kasım 2017 saat 06:00 da mm; 21 Kasım :00 da mm; 21 Kasım 2017 saat 12:00 da 8 26 mm; 22 Kasım 2017 saat:03:00 da 6 12 mm aralığında değiştiği görülmektedir. Seçilen ekstrem hava olaylarının olduğu tarihlerde Samsun test bölgesi için radyosonda ölçülerinden ve GNSS Meteorolojisinden Saastamoinen (saast)ve Vienna Mapping Function (vmf) izdüşüm fonksiyonları ve farklı modelleri (Mendes, Schuler, Sapucci, Mekik ve Bevis) ile elde edilen PWV değerleri Tablo 2 de verilmektedir. Tablo 2. Samsun Test Bölgesi İçin GNSS Meteorolojisinden ve Radyosonda Ölçülerinden Elde Edilen PWV Değerleri Tarih Radyosonda (mm) (max-min) GNSS Meteoroloji (mm) Mendes Schuler Sapucci Mekik Bevis saast vmf saast vmf saast vmf saast vmf saast vmf

6 Tablo 2 deki Kasım 2017 için PWV değerleri Şekil 7 deki ECMWF modelinden hesaplanan değerlerle karşılaştırıldığında; Saastamonien ve Vienna Mapping Fonksiyonuna göre çözümlendiğinde benzer sonuçlar elde edilmiştir. Üstelik GNSS Meteorolojisinden saatlik PWV değerlerini elde edilmesi, GNSS Meteorolojisinin radyosonda ve SHT modeline göre bir diğer üstünlüğüdür. 6. Teşekkür Bu çalışma TÜBİTAK-ÇAYDAG 116Y186 numaralı proje kapsamında yapılmıştır. 7. Kaynaklar Bevis M., Businger S., Herring T.A., Rocken C., Anthes R.A., Ware R.H.(1992). GPS meteorology: remote sensing of atmospheric water vapor using the Global Positioning System. J. Geophys. Res. 97, , Deniz İ. ve Mekik Ç. (2014). Preliminary Study of Modeling the Precipitable Water Vapor Based on Radiosonde Data, FIG Congress 2014 Engaging the Challenges - Enhancing the Relevance Kuala Lumpur, Malaysia June Gürbüz G. (2015). GNSS ve Radyosonda dan Elde Edilen Yoğuşabilir Su Buharı Miktarlarının Karşılaştırılması, Yüksek Lisans Tezi, Bülent Ecevit Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ocak, Kaymaklı B. (2012). Atmosferdeki Yağışa Dönüşebilir Su Buharı Miktarının Küresel Konumlandırma Sistemiyle Ölçümünün Değerlendirilmesi, İstanbul Kültür Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Ocak, Monico J.F.G., Sapucci L F.(2003). GPS Meteorologia: Fundamentos E Possibilidades De Aplicac o es No Brasil, in: Xxi Congresso Brasileiro De Cartografia, 2003, Belo Horizonte. Anais Do XXI Congresso Brasileiro De Cartografia, vol. 1, Raudkivi A.J. (1979). Hydrology: An Advance Introduction to Hydrological Processes and Modelling, Pergamon, Saastamoinen J. (1972). Atmospheric correction for the troposphere and stratosphere in radio ranging of satellites, in The Use of Artificial Satellites for Geodesy, Geophys. Monogr. Ser., vol. 15, edited by S. W. Henriksen, A. Mancini, and B.H. Chovitz, pp , AGU, Washington, D.C. Sapucci L.F. (2013). Evaluation of Modeling Water-Vapor-Weighted Mean Tropospheric Temperature for GNSS- Integrated Water Vapor Estimates in Brazil, Journal of Applied Meteorology And Climatology, vol.53 ( ). Schueler T., Hein G. W., Biberger R. (2001). A global analysis of the mean atmospheric temperature for GPS water vapor estimation. Preprints, 14th IONGNSS Int. Tech. Meeting, Salt Lake City, UT, Institute of Navigation. Tanır Kayıkçı E., Zengin Kazancı S., Kaplon J., Rohm W., Çelik S., Beşel C. (2018), Water Vapour Estimation From Regional GNSS Network And Rawinsonde Data, Türkiye Ulusal Jeodezi ve Jeofizik Birliği Bilimsel Kongresi 2018, 30 Mayıs-2 Haziran 2018, İzmir. WMO, GCOS, (2016) The Global Observing System For Climate: Implementation Needs, GCOS-200 (GOOS-214), Sayfa 79. WMO WIGOS, (2013), Integrated Global Observing System Implementation Plan for the Evolution of Global Observing Systems (EGOS-IP) (WIGOS TR No ), sayfa 38. URL 1: NOAA, NCCD, (2018),Numerical Weather Prediction, Erişim tarihi: URL 2: NOAA, (2018), Numerical Weather Prediction (Weather Models), Erişim tarihi: URL 3: Erişim tarihi: