NCEP/NCAR Modelinin Yağışa Geçebilir Su Buharı Miktarındaki Başarısının Türkiye’deki Radyosonda (Radyozonde) Gözlemleri ile Karşılaştırılarak Değerlendirilmesi

NCEP/NCAR Reanaliz Projesi (NNRP) modelinin yağışa geçebilir su buharı miktarı verileri, Türkiye'nin 8 istasyonundan alınan radyosonde verileriyle 2015-2017 yılları için karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. NNRP verilerinden gözlem noktalarına karşılık gelen zaman serilerini oluşturabilmek için iki yöntem kullanılmıştır. İlk yöntemde ilgili istasyona en yakın grid noktasından zaman serisi oluşturulmuştur. İkinci yöntem ise, istasyon konumuna yakın olan grid noktalarının ağırlıklı etkilerini dikkate alabilmek için bilinear interpolasyon yönteminin NNRP verilerine uygulanmasıdır. NNRP ve radyosonda verilerinin zaman aralığı, 0000 Z ve 1200 Z saatleri için, 12 saattir. NNRP modelinin PW çıktısı gözlemlerle karşılaştırılırken zaman serileri grafiksel olarak değerlendirilmiş, hata analizleri (Ortalama Mutlak Hata (MAE), Kök Ortalama Kare Hata (RMSE) ve Kök Ortalama Kare Hata (nRMSE)) yapılmış, uygunluk test sonuçları (Cp ve PBIAS) belirlenmiş ve olasılık yoğunluk fonksiyonları (PDF) grafiklendirilmiştir. İstasyonların çoğunun hata analizi, bilinear enterpolasyon yönteminin, bir interpolasyon tekniği uygulamadan seçilen en yakın grid noktasının değerlerinden daha uygulanabilir olduğunu göstermektedir. Gözlemlerin hata içermediği kabulü ile, NNRP verilerinin nRMSE'lerinin, Türkiye'nin 6 istasyonu için (Ankara, Diyarbakır, Erzurum, Isparta, İstanbul ve İzmir) %10'dan az olduğu belirlenmiştir. Kıyıya yakın olan diğer 2 istasyon (Adana ve Samsun) için de nRMSE %13.8'dir. Bu sonuçlar, çözünürlüğünün düşük olmasından dolayı NNRP modelinin lokal nem etkilerini doğru kestiremediğini göstermektedir. Olasılık yoğunluk fonksiyonlarının (PDF) karşılaştırmaları ise NNRP modelinin aşırı değerleri yakalamadaki başarısının düşük olduğunu belirtmektedir.

Evaluation of NCEP/NCAR Reanalysis Precipitable Water Data Comparing to Radiosonde Observations for Turkey

Precipitable Water (PW) data of NCEP/NCAR Reanalysis Project (NNRP) model is evaluated by comparing to radiosonde data obtained from 8 locations of Turkey for the years between 2015 and 2017. Two methods are utilized to extract NNRP data for the observation locations. In the first method, the nearest NNRP grid point to the radiosonde locations is selected. The second method is the application of bilinear interpolation method on NNRP data to include the weighted effects of corresponding grid locations related with the observation sites. Both NNRP and radiosonde data have 12 h interval for the times 0000 Z and 1200 Z. PW output of NNRP model is compared to observations by means of graphical evaluation of time series, error analyses (Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), and Root Mean Squared Error (nRMSE)), goodness of fit tests (Cp and PBIAS), and probability density functions (PDF). Error analyses of most of the observation locations indicate that bilinear interpolation method is better than utilizing the nearest grid value data which is not obtained by applying any interpolation technique. Error analyses indicate that nRMSEs of NNRP data for PW analyses are less than 10% for 6 locations of Turkey (Ankara, Diyarbakir, Erzurum, Isparta, Istanbul, and Izmir) if it is assumed that the observations have no errors for the years between 2015 and 2017. nRMSEs of the other 2 coastal locations (Adana and Samsun) are the same as 13.8% and this may indicate that local moisture sources of these locations are greater than mesoscale moisture fields, since NNRP data may not capture local effects well due to its spatial resolution. Comparisons of probability density functions (PDF) of these data sets show that NNRP model may not be successful in capturing extreme values.

PDF

___

Precipitable water, Glossary of Meteorology, American Meteorological Society, http://glossary.ametsoc.org/wiki/Precipitable_ water. Accessed: 29 Jan 2018.
Kalnay E., Kanamitsu M., Kistler R., Collins W., Deaven D., Gandin L., Iredell M., Saha S., White G., Woollen J., Zhu Y., Chelliah M., Ebisuzaki W., Higgins W., Janowiak J., Mo K.C., Ropelewski C., Wang J., Leetmaa A., Reynolds R., Jenne R. and Joseph D., The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project. Bull. Amer. Meteor. Soc., 77 (1996) 437-471.
Xie P. and Arkin P.A., Global precipitation: A 17-year monthly analysis based on gauge observations, satellite estimates, and numerical model outputs. Bulletin of the American Meteorological Society, 78 (1997) 2539–2558.
Trenberth K.E. and Guillemot C.J., Evaluation of the atmospheric moisture and hydrological cycle in the NCEP/NCAR reanalyses, Clim Dyn, 14 (1998) 213–231.
Bromwich D.H., Fogt R. L., Hodges K. I. and Walsh J. E., A tropospheric assessment of the ERA-40, NCEP, and JRA-25 global reanalyses in the polar regions, J. Geophys. Res., 112 (2007) D10111.
Ma L., Zhang T., Frauenfeld O.W., Ye B., Yang D. and Qin D., Evaluation of precipitation from the ERA-40, NCEP-1, and NCEP-2 Reanalyses and CMAP-1, CMAP-2, and GPCP-2 with ground-based measurements in China, Journal of Geophysical Research, 114 (2009) D09105. https://doi.org/10.1029/2008JD011178.
Sun Q., Miao C., Duan Q., Ashouri H., Sorooshian S. and Hsu K.-L., A review of global precipitation data sets: Data sources, estimation, and inter- comparisons. Reviews of Geophysics, 56 (2018) https://doi.org/10.1002/2017RG000574.
Trenberth K.E., Fasullo J. and Smith L., Trends and variability in column integrated atmospheric water vapor. Climate Dyn., 24, 7– 8 (2005) 741–758.
Fistikoglu O. and Okkan U., Statistical downscaling of monthly precipitation using NCEP/NCAR reanalysis data for Tahtali River basin in Turkey, ASCE J Hydrol Eng, 16(2) (2011) 157–164.
Tatli H., Statistical complexity in daily precipitation of NCEP/NCAR reanalysis over the Mediterranean basin. Int. J. Climatol., 34 (2014) 155–161.
Bozkurt D., Turuncoglu U., Sen O.L., Onol B. and Dalfes H.N., Downscaled simulations of the ECHAM5, CCSM3 and HadCM3 global models for the eastern Mediterranean–Black Sea region: evaluation of the reference period, Clim Dyn, 39-1,2 (2012) 207–225.
National Centers for Environmental Prediction/National Weather Service/NOAA/U.S. Department of Commerce. 1994, updated monthly. NCEP/NCAR Global Reanalysis Products, 1948-continuing. Research Data Archive at the National Center for Atmospheric Research, Computational and Information Systems Laboratory. http://rda.ucar.edu/datasets/ds090.0/.Accessed: 28 JAN 2018.
University of Wyoming, College of Engineering, Upper Air Radiosonde Data. http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.ht ml. Accessed: 28 JAN 2018.
Turkish State Meteorological Service, Statistics Report of Relative Humidty, https://www.mgm.gov.tr/FILES/resmiistatistikler/ Turkiye-Ortalama-Nem.pdf. Accessed: 1 FEB 2018.
Mauricio, Z.-B., hydroGOF: Goodness-of-fit functions for comparison of simulated and observed hydrological time series. R package version 0.3-10. http://CRAN.Rproject. org/package=hydroGOF, (2017).
Topcu, S. Atmosferdeki Yağışa Geçebilir Su Buharı Miktarının Hesaplanması, Coğrafya Araştırmaları Dergisi, Cilt 1, Sayı 1 (1989). In Turkish. Accessed 1 FEB 2018. http://tucaum.ankara.edu.tr/wpcontent/ uploads/sites/280/2015/08/cadata1_9.p df