Kuvvetli yağışlarda GPS-IPWV (Yağışabilir su miktarı) verisinin önemi ve kullanılması. The Use and Impact of GPS-IPWV In Severe Precipitation

Transkript

1 Kuvvetli yağışlarda GPS-IPWV (Yağışabilir su miktarı) verisinin önemi ve kullanılması Bahadır AKTUĞ 1, İsmail MERT 2, Mustafa YURTSEVEN 2, Gökhan GÜRBÜZ 3, İlke DENİZ 3, Çetin MEKİK 3 1 Ankara Üniversitesi, Jeofizik Mühendisliği Bölümü, Ankara, Türkiye, aktug@ankara.edu.tr 2 Meteoroloji Genel Müdürlüğü, Araştırma Dairesi Başkanlığı, Atmosfer Modelleri Şube Müdürlüğü, Ankara, Türkiye, imert@mgm.gov.tr, myurtseven@mgm.gov.tr 3 Bülent Ecevit Üniversitesi Geomatik Mühendisliği Bölümü, Zonguldak, Türkiye, cmekik@hotmail.com, gokhanngurbuz@gmail.com ÖZET Alt atmosferde mevcut su buharı miktarının bilinmesi, sele sebep olacak kadar kuvvetli yağışların tahmininde önemli rol oynamaktadır. Son yıllarda, kuvvetli yağışların tahmin ve takibinde; klasik ve geleneksel tahmin yöntemlerine ilave olarak, hava kütlesinin su buharı içeriği ve değişimini yansıtan ve büyük zaman çözünürlüğüne sahip, yer esaslı GPS-IPWV verisinin kullanımının önemi ortaya çıkmaktadır. İstanbul da 2008 ve 2009 yıllarında, can ve mal kaybına yol açan kuvvetli yağışlar; nem değişimlerinin yatay ve dikey olarak dağılımı bağlamında, GPS-IPWV verisi kullanılarak değerlendirilmiştir. GPS-IPWV verileri; WRF tahmin modeli, radar ve gözlem verileri ile birlikte analiz edilerek, kuvvetli yağışlarla ilişkisi ortaya konulmuştur. Bu çalışmada kullanılan veriler ve sonuçlar 112Y350 no lu GPS ile Atmosferik Su Buharı Kestirimi başlıklı TÜBİTAK projesinden üretilmiştir. Anahtar Kelimeler: İstanbul kuvvetli yağış, İstanbul seli, Ayamama seli, GPS-IPWV The Use and Impact of GPS-IPWV In Severe Precipitation ABSTRACT The knowledge of the available water vapor content in lower atmosphere is a key factor to predict the severe event which may cause flood events. In recent years, in addition to the classical and traditional methods, the use of GPS- IPWV, which provides the variation of the precipitable water content at a high temporal resolution, has been an important research area. The severe precipitation which took place in 2008 and 2009 in Istanbul have caused loss of lives and property has been investigated by using GPS-IPWV, in terms of the variation of humidity both horizontally and vertically. The GPS-IPWV data were also investigated together with WRF model results, radar and surface observations to investigate its link to severe precipitation. The data and results used in this study are produced from the project no 112Y350 titled Estimation of Water Vapor using GPS funded by the Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK). Keywords: İstanbul severe precipitation, İstanbul flood, Ayamama Flood, Ground base Integrated Precipitable Water Wapor Content, 1. GİRİŞ Gelişen Global Navigasyon Uydu Sistemleri teknolojisi, zenit doğrultusundaki sinyal gecikmesinin belirlenmesini sağlamaktadır. GNSS sinyallerinin kullandığı frekans aralığında ( GHz), Uzun süreli ölçümler özellikle, sinyal yayılımı anlamında atmosfer iyonosfer ve troposfer olarak iki ayrı katman halinde ele alınmaktadır. İyonosfer frekanslı bağlı olarak (dispersif) GNSS sinyallere etki ederken, troposfer söz konusu frekans aralığında frekanstan bağımsız olarak sinyalleri geciktirmektedir.

2 Troposferin kuru bileşeni yüzeydeki basınç ve sıcaklık ile yüksek duyarlıklı modellenebilirken, ıslak bileşenin (su buharı) değişken yapısı, yüzey meteorolojik gözlemleriyle belirlenmesine izin vermemektedir. Buna karşın, uzun süreli GNSS ölçüleriyle troposferin ıslak bileşeni ve buna bağlı olarak bulunan yoğuşabilir su buharı (PWV), yüksek duyarlıklı olarak hesaplanabilmektedir (Bevis ve diğ., 1992). Günümüzde ravinsonda ölçümleri, yüksekliğin bir fonksiyonu PW değerleri elde edilmekle birlikte, kuvvetli ve yerel hava olayları dikkate alındığında, zamansal (genellikle 12 saat aralıklı) ve mekânsal çözünürlük (yaklaşık 500 km de bir istasyon) olarak yetersiz kalabilmektedir. Buna karşın, GNSS ile elde edilen PW değerleri, tüm zenit doğrultusunda toplam PW değerini vermekle birlikte, yüksek zamansal (genellikle 15 aralıklı) ve yüksek mekânsal çözünürlük (yaklaşık km de bir istasyon) sağlamaktadır. Türkiye Ulusal Sabit GPS İstasyonları Ağı-Aktif (TUSAGA-Aktif), 2008 yılından itibaren kullanıma girmesiyle tüm Türkiye ve Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyetinde yer alan 146 istasyon ile GNSS verilerinin toplanmaya başlanmıştır. Söz konusu GNSS verileri ülkemizdeki kuvvetli yağış olaylarının ayrıntılı incelenmesi için önemli bir fırsat sunmaktadır. Bu çalışmada, 7-10 Eylül 2009 tarihleri arasında kalan bölgede, İstanbul da Çatalca da ve Büyükçekmece ile Tekirdağ ın Silivri ilçesi başta olmak üzere Marmara Bölgesinin değişik yerlerinde seller oluşturan ve sadece İstanbul da 30 u aşan sayıda can kaybı meydana getiren kuvvetli yağış, Marmara Bölgesindeki TUSAGA-Aktif verilerinin işlenmesiyle elde edilen PW değerleri, sayısal hava tahmin modelleri ve yağış ölçümleriyle incelenmiştir. 2. GPS ANALİZLERİ Yapılan değerlendirmelerde Bernese GNSS Software v5.0 kullanılmış (Dach, vd., 2007) ve toplamda 24 GNSS istasyonundan yararlanılmıştır. Bunlardan 18 tanesi Marmara bölgesinde bulunan TUSAGA-Aktif istasyonu olup kalan 6 tanesi IGS ağına dâhil istasyonlardır (ZECK, CRAO, SOFI, NICO, ISTA, ANKR). Troposferik parametre kestiriminin doğruluğu, nokta konum doğruluğu ile ilişkili olduğundan dolayı öncelikle oluşturulan ağdaki tüm noktaların koordinatları yüksek doğrulukla hesaplanmıştır. Bu işlemlerde, koordinat hesabı sonrasında referans kabul edilen istasyonların koordinatları sabit kabul edilerek troposferik parametre kestirimine geçilmiştir. Böylelikle, bilinmeyen olarak kabul edilen koordinatlar bilinen parametreler olarak denkleme dahil olup, konum ve troposfer bileşeni arasındaki korelasyon giderilmiştir (Gürbüz, vd., 2014). Troposferik bileşen hesabında ağdaki bazlar OBS-MAX stratejisi (ağdaki bazlar, kullanılan istasyonlara ait maksimum ortak gözlemlerin sayısına göre oluşturulur) ile oluşturulmuştur. Öncül model olarak Saastamoinen modeli ve izdüşüm fonksiyonu olarak Niell izdüşüm fonksiyonu kullanılmıştır. Bernese GNSS Software v5.0 yazılımında troposfer modellemesi; ρρ kk ii (tt, AA, zz) = Δ ρρaaaaaa,kk zz kk ii + Δ h ρρ kk (tt)ff zz kk ii (1) ii ile hesaplanır ve burada ρρ kk troposferik yol gecikmesini, Δ ρρaaaaaa,kk zz ii kk terimi öncül modele göre eğik gecikmeyi, Δ h ρρ kk (tt)ff zz ii kk zenit yol gecikmesi ve ona bağımlı izdüşüm fonksiyonunu simgelemektedir. Bu yüzden öncül model ve kuru izdüşüm fonksiyonu ile hidrostatik (kuru) gecikme hesaplanırken, ıslak gecikme ise ıslak izdüşüm fonksiyonları yardımıyla kestirilir. Zenit gecikmesi hesabının ardından TÜBİTAK-ÇAYDAĞ 112Y350 numaralı GPS ile Atmosferik Su Buharı Kestirimi isimli proje kapsamında yaklaşık 4000 radyosonda profilinin analizi

3 sonucunda elde edilmiş T m modeli (Ağırlıklı ortalama sıcaklık modeli) (Deniz ve Mekik, 2013), yoğuşabilir su buharı kestiriminde kullanılmıştır. TT mm = 48,55 + 0,80 TT ss (2) Bağıntıda kullanılan T m ağırlıklı ortalama sıcaklık ve T s yüzey sıcaklığını simgelemektedir. Meteoroloji Genel Müdürlüğü nden temin edilen sıcaklık, basınç ve nem değerleri kullanılarak su buharı basıncı hesaplanmıştır (Troller, 2004). Su buhar basıncı ve basınç değeri kullanılarak kuru zenit gecikmesi hesaplanmıştır ve toplam zenit gecikmesinden kuru zenit gecikmesi çıkartılarak ıslak zenit gecikmesi elde edilmiştir. ee ss = HH ss (TTss 7,5) (TTss+237,3) 6,1078 (3) Bağıntıda kullanılan H s yüzeydeki nem e s su buhar basıncını simgelemektedir. Yoğuşabilir su buharı değerlerinin hesabı için elde edilen bu ıslak gecikme ile Kˈ dönüşüm katsayısı (Askne ve Nodius, 1987) kullanılmıştır. Kˈ dönüşüm katsayısının hesabında, ağırlıklı ortalama sıcaklık bağıntısından yararlanılmıştır (Troller vd. 2004; Bevis vd. 1992; Askne vd. 1987). 10 k = k + R κ (4) T w m burada R w, su buharı için özgün gaz sabitidir ve R w = 461,524JK -1 kg -1 alınır. 3. SİNOPTİK ORTAM 7 Eylül 2009 tarihli 00 UTC saatindeki yer kartı analizinde; güneydoğu Anadolu üzerinden giren mevsimin tipik Basra alçak basıncının etkisi altındadır. Türkiye nin kuzeybatısında, Kırım dan Yunanistan a doğru uzanan ve kuvvetli olmayan cephe sistemleri uzanmaktadır (Şekil 1.). Yer kartı ve 500 hpa seviyelerinde; sinoptik ortam anlamında etkili bir yapı görünmemektedir (Şekil 1 ve 2). WRF modelinin, 8 Eylül 9 UTC Cape ve 1 km SRH tahmini ile 9 UTC PW ve 3 km SRH tahminlerine bakıldığında ise; olayın süper hücreli oraj fırtına yapı karakteristiği sergilediği görülmektedir (Şekil 3.) Aynı durum, 8 Eylül de uydudan elde edilen 3 UTC (Şekil 4.) saatindeki gözlemde süper hücreli oraj fırtına yapısını desteklemektedir. 7 Eylül 00 UTC de, 500 hpa yüksek seviye analizinde; Marmara nın batısında trof ve beraberindeki soğuk havanın bölgeyi etkisi altına almaya başladığı görülmektedir 9 Eylül 00 UTC de alçak merkez ve soğuk havası Marmara bölgesinin tamamen etkisine almıştır (Şekil 2).

4 Şekil.1. 7 Eylül 2009, 00 UTC yer seviyesi kartı Şekil hpa (7 Eylül 00 UTC ve 9 Eylül 00 UTC) Şekil 3. 8 Eylül, 9 UTC WRF Cape-1 km SRH ile PW-3 km SRH Uydu gözlemlerine bakıldığında; 8 Eylül de; Batı Karadeniz üzerinden Çatalca ya doğru inen bir bulut hücresinin etkili olduğu görülürken, 06 UTC de hücrenin alanını genişleterek, İstanbul un Avrupa yakası boyunca yağışlara sebep olduğu görülmektedir (Şekil 4.).

5 Şekil 4. 8 Eylül 03 UTC ile 06 UTC uydu gözlemi 4. WRF MODEL SONUÇLARI WRF modeli 7 Eylül 00 UTC de ECMWF başlangıç ve sınır koşulları ile 2.5 km. çözünürlükte, 1 saatlik aralıklarla 72 saat süre için çalıştırılmıştır. Buna göre; model, 7 Eylül de; Edirne de 56 mm. ye varan, İstanbul un batısının Karadeniz kıyılarıyla kesişen bölümlerde daha çok olmak üzere (79 mm. pik değer) şehrin tamamında ve Marmara nın kalan tüm illerinde yağış tahmin etmiştir (Eskişehir de 82 mm ve Uşak ta 65 mm pik değerler olmak üzere). 8 Eylül de ise model, Edirne de hafif olmak üzere Marmara nın tüm illerinde yağış tahmin etmiştir. Model yağış miktarları (24 saat içerisinde), İstanbul un kuzeybatısında mm lik en yüksek yağış tahmin ederken, Şile de 94 mm, Yalova da 95 mm, Bursa nın Kurşunlu yerleşim yerinde 122 mm, Balıkesir in Yenice yerleşim yerinde 120 mm yi aşan yağışlar tahmin etmiştir. 9 Eylül de ise yağışlar, Marmara nın doğusuna kayarak, İstanbul un Şile tarafları, Kocaeli, Yalova ve Bursa da yer yer 100 mm yi aşmak üzere bölgenin doğusunda devam etmiştir (Şekil 5.). Şekil 5. WRF modeli yağış tahminleri 5. WRF PW ALANSAL DEĞERLENDİRMESİ WRF modeli yağışabilir su miktarı tahminlerine bakıldığında; 8 Eylül 02 UTC de İstanbul un Avrupa yakasında Batı Karadenizden gelen nem konverjans alanında, Büyükçekmece den Çatalca ya uzanan bölgede mm ye

6 varan lokal maksimum PW tahmin edilirken, Balıkesir in kuzeyinde mm PW değerleri, Marmara denizi üzerinde ise, mm PW değerleri tahmin edilmektedir (Şekil 6.). Şekil 6.. WRF modeli PW tahminleri (8 Eylül 02 UTC ve 09 UTC) 8 Eylül 09 UTC de; İstanbul un Avrupa yakasında, Büyükçekmece den Çatalca ya uzanan bölgede mm ye varan lokal maksimum PW miktarı tahmin edilirken, Balıkesir in kuzeyi ile Bursa nın kuzeybatısında mm lokal maksimum PW değerleri, Marmara denizinin doğusunda, mm PW değerleri içerisinde mm lokal PW maksimumlarının olduğu tahmin edilmektedir (Şekil 6.). 9 Eylül 12 UTC de; yüksek PW değerlerinin doğuya kayarak, İstanbul un Avrupa yakasının batısı dışında İstanbul un tamamında, mm ye varan alanların içerisinde, Tuzla civarında mm, Avrupa yakasının güneydoğusu ile Anadolu yakasının denize yakın bölgelerinde mm lokal maksimum PW, Marmara denizinin orta ve doğusu, Balıkesir in kuzeydoğusu, Bursa nın kuzeyi, Yalova nın denize yakın kısımları, Kocaeli ve Sakarya nın körfez istikametindeki bölgelerinde mm PW lokal maksimumları tahmin edilmektedir (Şekil 7) Şekil 7. WRF PW tahmini (9 Eylül, 12 UTC)

7 6. MODEL-GÖZLEM VERİLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Çatalca da 72 saatte toplam mm yağış ölçülürken, model mm yağış tahmin etmiştir. Bandırma ve Erdek de mm yağış ölçülürken, model 15.1 mm göstermiştir. İpsala da mm yağış ölçülürken, model 18.4 mm yağış tahmin etmiştir. Sarıyer de mm yağış ölçülürken, modelden 80.1 mm yağış miktarı elde edilmiştir. 7. GPS ile WRF PW VERİLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Bandırma da 9 Eylül 05:15 UTC de, GPS-PW verisi 53.9 mm olarak hesaplanırken, WRF modeli 10 UTC de 39.2 mm lik bir pik yapmıştır. Çatalca ya en yakın GPS noktası olan Karaburun da 8 Eylül 04:30 UTC de GPS-PW verisi 54.1 mm olarak hesaplanırken, WRF modeli 07 UTC de 41.6 mm lik bir pik yapmıştır. Sarıyer de GPS-PW verisi 09:15 UTC de 37.7 mm olarak hesaplanırken, WRF modeli 06 UTC de 41.0 mm lik bir pik yapmıştır. İpsala da GPS-PW verisi 7 Eylül 00 UTC de 42.2 mm olarak hesaplanırken, WRF modeli 05 UTC de 37.9 mm lik bir pik yapmıştır. Sarıyer e yakın istasyondaki model tarafından tahmin edilen PW verisinin GPS-PW ile elde edilen veriyle uyumlu olduğu, bu yüzden ölçülenle tahmin edilen yağış miktarının yakın değerler olduğu görülmektedir. Bununla beraber, kuvvetli yağış saatlerinin model tarafından doğru temsil edilmediği görülmektedir. En yüksek yağışın ölçüldüğü Çatalca da; 8 Eylül 04:30 UTC de Karaburun GPS-PW verisi 54.1 mm iken, model 07 UTC de 41.6 mm olarak tahmin etmiştir. Ayrıca Şekil 8 de; GPS-PW ile WRF PW grafikleri arasında görülen ciddi derecedeki farkın, tahmin edilen yağış miktarına da önemli ölçüde yansıdığını ve gözlem değerini temsil edemediği görülmektedir. Şekil 8. GPS-PW ve WRF PW değerleri (İpsala ve Çatalca) Bandırma ve Erdek de GPS den elde edilen PW değeri, kuvvetli yağışın gerçekleştiği saatlerle uyumlu bir yükselişe sahipken, model PW değerleri, bu yükselişi iyi temsil edememiştir. Bu sebeple model, hem kuvvetli yağış miktarını hem de kuvvetli yağışın gerçekleştiği zamanı tahmin edememiştir (Şekil 9.)

8 Şekil 9. GPS-PW ve WRF PW değerleri (Sarıyer ve Bandırma) İpsala ve Florya da GPS-PW ile modelin PW tahmini uyumlu olmasına rağmen, model gerçekleşen yağışa göre oldukça düşük tahmin etmiştir. Ayrıca model PW değerlerinin, GPS-PW ye göre oldukça düz seyrettiği görülmüştür (Şekil 10.). Şekil 10. GPS-PW ve WRF PW değerleri (İpsala ve Florya) 8. YAĞIŞ GÖZLEMİ, GPS-PW VE WRF PW VERİLERİ WRF modelinin toplam yağış tahmininde en fazla yanıldığı yerlerden Florya da, 7-9 Eylül tarihleri arasında mm yağış ölçülürken, model 7.0 mm yağış tahmin etmiştir. Florya ya yakın noktada bulunan GPS-PW verisi, 8 Eylül 06 UTC de 40.9 mm. ile pik yaparken, model 09 UTC de 39.7 mm lik yakın bir değer tahmin etmiştir. WRF modelinin toplam yağış tahmininde en fazla yanıldığı yerlerden diğeri olan İpsala da, 7-9 Eylül tarihleri arasında mm yağış ölçülürken, model 18.3 mm yağış tahmin etmiştir. İpsala da GPS-PW verisi, 7 Eylül 00 UTC de 42.2 mm ile pik yaparken, model 37.9 mm ile pik değer göstermiştir. 9. SONUÇLAR ve DEĞERLENDİRME GPS sisteminden elde edilen PW değerlerinin gerçekleşen yağışlarla uyumlu olduğu görülmektedir. Bölgesel sayısal tahminden elde edilen PW ve yağış tahmin değerlerinin, bazı noktalarda model sapmalarının büyük olduğu görülmüştür (Florya, Bandırma, Erdek, İpsala v.b.).

9 GPS-PW nin kolondaki su buharı miktarının analiz ve tespitinde kullanılabilir bir veri olduğu görülmektedir. Sayısal model sonuçlarıyla, doğru ve isabetli ihbar ve uyarı yapabilmek oldukça zor olduğundan, modelde düzeltme yapmadan kullanılmasının doğru olmadığı ortaya çıkmaktadır. Gerek ölçüm ve hesaplama gerekse tahminlerdeki hataların tespiti ve bu hataların giderilmesine ihtiyaç bulunmaktadır. İpsala, Bandırma, Erdek ve Florya örneklerinde olduğu gibi, sadece GPS-PW verisi kullanılarak, kuvvetli yağış uyarıları yapılamayacağı, fakat önemli ölçüde katkı sağlayabileceği görülmektedir. PW değerleri dünyada en fazla 60 mm. civarında gerçekleşmektedir (Tropik ve okyanus civarlarında). Marmara da gerçekleşen kuvvetli yağışlarda, GPS-PW verisi, Bandırma da 54 mm, Karaburun da 58 mm değerine ulaşmış olup, bu değerler bulunduğumuz enlem bölgesinde aşırı yüksek değer olduğu görülmüştür. TEŞEKKÜR Bu çalışmada kullanılan veriler ve sonuçlar 112Y350 nolu GPS ile Atmosferik Su Buharı Kestirimi başlıklı TÜBİTAK projesinden üretilmiştir. KAYNAKLAR Askne, J., Nordius, H., 1987, Estimation of Tropospheric Delay for Microwaves from Surface Weather Data, Radio Sci., 22, 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, Journal of Geophysical Research, 15, ,80. Dach, R., Hugentobler, U., Fridez, P., Meindl, M., 2007, User Manual of the Bernese GPS Software, Version 5.0, Astronomical Institute, University of Bern. Deniz, İ., Mekik, Ç., 2013, Determination of Wet Tropospheric Zenith Delay and Integrated Precipitable Water Vapour Derived From Radiosonde Data, Proceedings of International Symposium on Global Navigation Satellite Systems (ISGPS-2013), Session 10A, Paper no. 23. Gürbüz G., Mekik Ç., Rozsa S., Radyosonda ve GPS Verileri ile Elde Edilen Yoğuşabilir Su Buharı Değerlerinin Karşılaştırılması Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi 2014, 6(3) Troller M.R., 2004, GPS based determination of the integrated and spatially distributed water vapor in the troposphere, PhD Thesis, Swiss Federal Institute of Technology, Zürih, 2004.