İstatistiksel küçültme teknikleri kullanarak iklim değişikliğinin sıcaklık ve güneş enerjisi üzerindeki etkisi: Gaziantep bölgesi örneği

Bu çalışmada Gaziantep bölgesi üzerindeki küresel sıcaklık, İstatistiksel küçültme tekniği kullanılarak incelenmiştir. Bu SD modelleri, bölgesel girdilerin veya yerel değişkenlerin büyük ölçüde büyük ölçekli atmosferik değişkenlere bağlı olduğu temel kavramına bağlıdır. Bu araştırmada, Türkiye'nin güney doğu kesiminde yer alan Gaziantep ilinde CanESM2 Kanada İkinci Nesil Yer Sistemi Modelinden ölçeği küçültülmüş emisyonların senaryoları elde edilmiştir. Bu senaryolar, analizde gözlenen değişkenlerle karşılaştırılmıştır. Bu tezin temel amaçları (i) öngörülen aylık ortalama, maksimum ve minimum sıcaklıkları ve (ii) üç senaryo (RCP2.6, RCP4.5 ve RCP8.5) altında simüle edilen GCM (Küresel Dolaşım Modelleri) tahminlerini araştırmaktır. Bu amaca ulaşmak için, araştırma, aylık sıcaklıkların istatistiksel olarak küçültülmüş bulgularını karşılaştırmak için Doğrusal Regresyon modelini (LR), Grup Veri İşleme Yöntemini (GMDH) ve Gen İfade Programlamasını (GEP) kullanır. Bu nedenle GMDH, kalibrasyon dönemi (1962-1990) için 0.955 ve doğrulama dönemi (1991-2005) için 0.9317 korelasyon katsayısı (R2) ile ortalama sıcaklığın en iyi öngörücü modeli olarak bulunmuştur. Benzer şekilde, GMDH sırasıyla kalibrasyon periyodu (R2=0.934 ve R2=0.907) ve validasyon periyodu (R2=0.91 ve R2=0.84) için maksimum ve minimum sıcaklıklar için en yüksek korelasyon katsayısına (R2) sahiptir. Genel olarak, simüle edilen senaryolar, 2021- 2100 gelecek dönemi için Gaziantep bölgesinde ortalama, maksimum ve minimum sıcaklıklarda bir artış tahmin edilmiştir. Ek olarak, RCP4.5 senaryosu, ortalama ve minimum sıcaklıklar için en iyi öngörücü iken, RCP2.6 senaryo çalışmasının maksimum sıcaklığını daha iyi yansıttığı bulunmuştur. RCP4.5 ve RCP2.6 senaryoları altında beklenenden daha fazla ortalama ve maksimum sıcaklık çizelgeleri parabolik bir eğilim göstermiş, ancak minimum sıcaklık için grafikler herhangi bir eğilim göstermediği bulunmuştur. Son olarak, Ağustos ve Aralık ayları, yıllık ortalama, maksimum ve minimum projeksiyonları gösteren bir dağılım grafiğinde tartışılmıştır. Anahtar Kelimeler: İstatistiksel Küçültme, GCM, Sıcaklık, GEP, GMDH