Statistical Models For Sunshine Duration Related To Precipitation And Relative Humidity

Authors : Mine Tulin ZATEROGLU

Pages : 208-213

Doi:10.31590/ejosat.1022962

View : 16 | Download : 8

Publication Date : 2021-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Enerji kullanımı başta iklim değişikliği ve hava kirliliği olmak üzere çevre sorunlarına yol açmaktadır. Kentsel alanlarda fosil enerji kaynaklarının yoğun tüketimi kentsel hava kalitesini bozmakta, astım ve solunum yolu hastalıkları gibi sağlık sorunlarına neden olmaktadır. Fosil enerji kaynakları yerine güneş enerjisi başta olmak üzere yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanılması daha sağlıklı ve temiz bir çevre sağlamaktadır. Güneş radyasyonunu tahmin etmek için uzun yıllardır bazı istatistiksel yaklaşımlar kullanılmıştır. Tahmin için Angström-Prescott olarak adlandırılan formül yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yaklaşım, günlük güneşlenme süresi ve gün uzunluğu ölçümü kullanılarak hesaplanan bağıl güneşlenme süresi değerini kullanır. Güneşlenme süresi uzun zamandır meteoroloji istasyonlarında ölçülmektedir. Ancak istasyon bulunmayan veya uzak bölgeler gibi bazı durumlarda, istatistiksel yöntemler kullanılarak güneşlenme süresi tahmin edilir. Atmosferik ortamda güneşlenme süresi, bulutla kaplılık, rüzgar hızı, nisbi nem, yağış miktarı, hava sıcaklığı, atmosferik basınç gibi diğer iklim parametrelerinden etkilenir. Bu makale, yağış mikarı ve nisbi nem yoluyla güneşlenme süresi bağıntılarının elde edilmesini önermektedir. İstatistiksel modelleri oluşturmak için güneşlenme süresi ile olan ilişkisinden dolayı modellere ilk olarak bulutla kaplılık eklenmiştir. Birçok çalışma, güneşlenme süresinin bulutla kaplılık ile yüksek oranda ilişkili olduğunu göstermiştir. Güneşlenme süresi ve iklim elemanlarının gözlemlenen günlük ortalama değerleri, Devlet Meteoroloji İşleri tarafından ölçülen Samsun meteoroloji istasyonuna ait verilerdir. Güneşlenme süresi için istatistiksel modeller elde etmek için veriler aylık ortalama değerler olarak düzenlenmiş ve ardından doğrusal regresyon analizi yöntemi uygulanmıştır. Ayrıca iklim değişkenlerinin zaman serilerinin grafikleri de görsel olarak oluşturulmuştur. Elde edilen bulgulara göre, bulutla kaplılık, yağış miktarı ve nisbi nem üzerinden istatistiksel modeller kullanılarak güneşlenme süresi tahmin edilebilmektedir. Farklı zaman ölçeklerinde yağış miktarı ve nisbi nemin katkıları değişmektedir.
Keywords : Güneşlenme süresi, Bulutla kaplılık, Yağış miktarı, Nisbi nem, Regresyon Analizi