Havacılık gözlem rasatları yardımı ile meteorolojik verilerin kullanılarak havalimanı bazında sis hadisesinin analizi ve tahmin modeli

Hava kalitesi insan hayatının konforlu bir s¸ekilde devam edebilmesi ic¸in en o¨nemli parametredir. Bu proje kapsamında I·stanbul ili Kagˆıthane ilc¸esinde kirlilik parametreleri (PM10, CO, NO, NO2, NOX, SO2 ve 03) , meteorolojik parametreler (sıcaklık, basınc¸, bagˆıl nem, ru¨zgar hızı ve yo¨nu¨) ve SODAR cihazı yardımıyla da ru¨zgarın biles¸enleri ve yo¨nu¨ c¸es¸itli yu¨ksekliklerde o¨lc¸u¨lmu¨s¸tu¨r. Daha sonra o¨lc¸u¨len kirletici parametrelerinin, meteorolojik parametrelerin ve SODAR verilerinin analizi yapılmıs¸tır. SODAR verileri ile I·stanbul’daki tu¨m istasyonların PM10 verileri arasındaki ilis¸ki incelenmis¸tir. Belirlenen zamanlar ic¸in WRF-CHEM ve CHIMERE modelleri c¸alıs¸tırılmıs¸tır. Elde edilen sonuc¸lar, ulusal ve uluslararası etkinliklerde degˆerlendirilmis¸tir. Ayrıca proje, ES1303 kodlu ”Towards operational ground based profiling with ceilometers, doppler lidars and microwave radiometers for improving weather forecasts (TOPROF)” bas¸lıklı COST aksiyonuna katılımı TU¨BI·TAK tarafından sagˆlanmıs¸tır.

Bu proje kapsamında Tu¨rkiye’nin do¨rt noktası ic¸in (C¸anakkale, I·stanbul, Balıkesir ve Manisa) 4 modu¨lden olus¸an kısa vadeli (0-72 saat) ru¨zgar enerjisi tahmin sistemi (SWEPS) gelis¸tirilmis¸tir. Modu¨ller sırasıyla, ku¨resel atmosferik tahminlerin c¸o¨zu¨nu¨rlu¨gˆu¨nu¨ yu¨kseltmek ic¸in kullanılan WRF modeli ile orta o¨lc¸ek sayısal hava tahmini, mikro o¨lc¸ek (diyagnostik) ru¨zgar enerjisi tahmini (WASP, WindPRO, WindSIM ve AES RuzgarSIM), hataların en aza indirilmesi ic¸in kullanılan istatistiksel yaklas¸ımlar (Yapay Sinir Agˆları) ve enerji tahminlerinin dogˆrulugˆunun aras¸tırılmasından olus¸maktadır. C¸es¸itli yo¨ntemler denenerek WRF modeli ile sec¸ilen her ru¨zgar c¸iftligˆi ic¸in bir yıl boyunca 1km’lik c¸o¨zu¨nu¨rlu¨kte ru¨zgar s¸iddeti verisi u¨retilmis¸tir. 3 diyagnostik model her bo¨lge ic¸in test edilmis¸ ve bo¨lgenin topogˆrafik yapısıyla en c¸ok uyum sagˆlayan model o bo¨lgenin SWEPS’i ic¸ine dahil edilmis¸tir. Simu¨le edilen ru¨zgar alanı ve enerji u¨retimindeki mevcut hataları azaltmak ic¸in yapay sinir agˆları gibi istatistiksel modelleme teknikleri kullanılmıs¸ ve en son as¸amada model tahminlerinin genel performansını belirlemek u¨zere tahmin degˆerlendirme o¨lc¸u¨tleri kullanılarak, her bir ru¨zgar c¸itligˆine o¨zgu¨ SWEPS konfigu¨rasyonu belirlenmis¸ ve sistem operasyonel hale getirilmis¸tir. C¸iftlik bazındaki normalize edilmis¸ RMSE hataları 20’lerin altına du¨s¸u¨ru¨lmu¨s¸tu¨r.