Ulusal Hidrojeoloji ve Su Kaynakları Sempozyumu, Trabzon, Türkiye, 25 - 27 Mayıs 2023, ss.13-20
İklim değişikliği etkileri ile küresel sıcaklık
değerleri ve dolaylı olarak deniz suyu sıcaklıkları her geçen gün artmaktadır.
Bu çalışmada iklim değişikliğinin deniz suyu sıcaklıkları üzerindeki olası
etkileri araştırılmıştır. Çalışma kapsamında Karadeniz’in güneyinde yer alan
Giresun meteoroloji gözlem istasyonuna ait 1963-2014 dönemi gözlem verileri
kullanılmıştır. İstasyonun gelecek dönem (2023-2052) deniz suyu sıcaklık
değerleri CMIP6 arşivinden seçilen dört genel dolaşım modeline (GDM) ait
iyimser (SSP2-4.5) ve kötümser (SSP5-8.5) senaryo çıktılarının bölgesel ölçeğe
indirgenmesi ile elde edilmiştir. Kaba çözünürlüğe sahip GDM çıktılarının
bölgesel ölçeğe indirgenmesinde klasik regresyon analizi (KRA) ve yapay sinir
ağları (YSA) tabanlı istatistiksel ölçek indirgeme yöntemleri kullanılmıştır.
KRA ve YSA yöntemlerinin ölçek indirgeme başarıları ortalama karesel hatanın
karekökü, ortalama mutlak hata ve Nash-Sutcliffe verimlilik katsayısı
olmak üzere dört farklı istatistik kullanılarak karşılaştırılmıştır. Performans
değerlerine göre YSA tabanlı modellerin ölçek indirgeme başarılarının KRA’ya
kıyasla daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Giresun istasyonunun gelecek dönem
verileri YSA tabanlı modeller kullanılarak üretilmiş ve geçmiş döneme kıyasla
değişimi irdelenmiştir. YSA model çıktılarına göre SSP2-4.5 ve SSP5-8.5
senaryoları için 2023-2052 gelecek dönem yıllık ortalama deniz suyu
sıcaklıklarının 1985-2014 geçmiş dönem senaryosuna kıyasla sırasıyla 1.11 ve
1.03 °C artacağı öngörülmüştür.
With climate change, global temperature values, as well
as seawater temperatures, has been increasing day by day. This study
investigated the possible effects of climate change on seawater temperatures.
Within the scope of the study, the data of the historical period (1963-2014)
belonging to the Giresun meteorological observation station located south of
the Black Sea were used. The seawater temperature values of the Giresun station
for the next period (2023-2052) were obtained by using optimistic (SSP2-4.5)
and pessimistic (SSP5-8.5) scenario outputs of four general circulation models
(GDM) selected from the CMIP6 archive. Classical regression analysis (CRA) and
artificial neural networks (ANNs) methods were used to downscale GDM outputs
with a coarse resolution to a regional scale. The downscaling performance of
the CRA and ANN methods were compared using four different statistics: root
mean square error, mean absolute error, and Nash-Sutcliffe efficiency
coefficient. When the performance values were compared, it was determined that
the downscaling performances of ANN-based models were higher than that of CRA.
The change in the future period data of Giresun station compared to the
historical period was also examined. According to the ANNs model outputs, the seawater
temperatures for 2023-2052 for SSP2-4.5 and SSP5-8.5 scenarios are predicted to
increase by 1.11 and 1.03 °C, respectively, compared to the historical scenario
of 1985-2014.