Bunu Paylaş!
Bizi Takip edin!

Aktüeryal iklim Endeksi Hesaplamaları Nasıl yapılır ?

 

Bu belgenin amacı, Aktüeryal İklim Endeksi'nin (AİE) her bir bileşeni için belirli bir coğrafi bölgedeki örnek hesaplamaları sunmaktır. Örnek hesaplamalar, bileşenlerin değerlerinin büyüklüğünü ve endeksteki bazı ara hesaplamaların etkilerini göstermektedir.

AİE'nin arkasındaki metodoloji, Aktüeryal İklim Endeksi - Geliştirme ve Tasarım belgesinde ayrıntılı olarak açıklanmaktadır. Aktüeryal İklim Endeksi'nde altı bileşen bulunmaktadır (formül karmaşıklığı sırasına göre sunulmuştur):

 

KURAKLIK : MaxCDDstd(j,k) Yılda maksimum ardışık kuru gün (<1 mm)

DENİZ SEVİYESİ : Sstd (j,k) deniz seviyesi

YAĞIŞ : MaxP (5-day) std (j,k) Ay başına maksimum beş günlük yağış

WARM SICAKLIKLAR : F T:warmstd (j,k) 90'ın üzerinde sıcaklık değerleri

COOL SICAKLIKLAR : F T:coolstd (j,k) 10 değerinin altındaki sıcaklıklar

RÜZGAR GÜCÜ : F WPstd (j,k) en güçlü rüzgar gücünün frekansı

formüllerde “j” ayı gösterir ve “k” yılı gösterir.

Her bir bileşen için endeks hesaplamaları, 1961–1990 arasındaki 30 yıllık referans dönemine göre olan değişikliği standart bir biçimde ölçmektedir. Referans sürenin uzunluğu, iklimi genel olarak tanımlayan koşulların aralığı olarak seçilmiştir. Her bir bileşen için, standartlaştırılmış anomali, cari dönem ile referans dönem arasındaki fark olarak hesaplanır ve sonra referans süresi standart sapmasının bölünmesiyle ölçeklenir. Bunu yazmanın cebirsel bir yolu: (X-µ) / σ. Her bir bileşeni standart bir anormallik olarak ifade etmeyi seçmemizin ana nedeni, ölçü birimlerinin oldukça farklı fenomenlerin ölçü birimleri ve konumlar arasındaki değişkenliklerin uygun bir temelde birleştirilmesidir. Değişimler, Merkezi Aktüeryal sıcaklıklarını, deniz seviyesini, rüzgar gücünü, kuraklığı ve yağış miktarını içeren tüm bileşenler için bir birim olarak merkezi bir ortalamadan standart sapmalarla sayılır. Endeks standartlaştırılmış bileşenlerin ortalaması ile tanımlanır, öyle ki ortalamadan sapmayı standart sapmaların sayısı cinsinden ölçer.

Aktüeryal İklim Endeksi, benzer metodolojileri takip ederek aylık olarak ve mevsimsel olarak hesaplanmaktadır. Mevsimsel endekslerin yalnızca ölçeklenmemiş aylık bölgesel değerlerin ortalamalarını alarak ve önceki paragrafta belirtilen aynı standardizasyon metodolojisini uygulayarak belirlendiğini unutmayın. Mevsimsel AİE, gündönümü ve ekinoks tarihlerine dayanan astronomik mevsim yerine, tam takvim ayı olan meteorolojik mevsim kullanır. Örneğin, kış, aralık, ocak ve şubat aylarını kapsar. Bu dokümanı basitleştirmek için, örnek hesaplamalar sadece aylık seriye odaklanmaktadır. Beşinci hareketli ortalama olan kilit bir ölçüm de eğilimleri görselleştirmeye yardımcı olduğu için sunulur.

Endeks, Kanada ve Amerika Birleşik Devletleri içindeki bölgeler için birleştirilmiş bir ızgaralı veri kümesi kullanılarak hesaplanır. Her bir ızgara, 2.5 derece enlem ve 2.5 derece boylamlı bir yüzey alanını ölçer. Ekvatorda, bir ızgara yaklaşık 275 km ila 275 km'lik bir alanı kaplar; 50 derece enlemde, Kanada ve Amerika Birleşik Devletleri'nin orta enleminde, bir ızgara 180 km uzunluğunda 275 km enlemin bir alanı kaplar. Her bir ızgara için değerler, ızgaradaki hava durumu veya gelgit istasyonlarının ortalamasına dayanır. Bir hesaplamayı yalnızca bir ızgara veya bir ızgara içindeki tek bir konum içeriyormuş gibi ayrıntılı bir şekilde takip eden örnek hesaplamalar.

Bölgesel endekslerin hesaplanma süreci, bileşene göre biraz değişmektedir. Deniz seviyesi dışındakiler için, her bir şebeke içindeki istasyonların bileşen değerlerinin, ızgara hücre araçlarını elde etmek için birlikte ortalaması alınır. Daha sonra, her bölgedeki ızgaralar için ızgara hücresi araçlarının ağırlık olarak ızgara boyutu kullanılarak ortalamaları alınır. (Izgara boyutu, kılavuzun merkez noktasının enleminin kosinüsüyle orantılıdır ve bu kosinüsler ağırlık olarak kullanılır). Referans periyodu standart sapmaları daha sonra ortalama bölgesel gözlemlerden bölge düzeyinde hesaplanır ve endeks aylık veya mevsimsel araçların anomalilerinden (referans periyod ortalaması) ve referans periyod standart sapmalarından hesaplanır. Bu prosedürün ardından, gelecekteki bir geliştirme olarak göreceğimiz halde, endeks değerlerini ızgara düzeyinde şu anda hesaplamıyoruz. Deniz seviyesi için, her bir bölgedeki istasyonların hepsinin bölgesel yollara kavuşması için ortalama ortalaması alınmıştır. Standart sapmalar ve endeks değerleri daha sonra diğer bileşenlerde olduğu gibi bölgesel düzeyde hesaplanır.

KURAKLIK

Aşağıdaki rakamlar, Güney Kaliforniya'nın merkezinde (35 derece kuzey enleminde ve 117.5 derece batı boylamında yer alan) Barstow, West San Bernardino İlçesi yakınında ortalanan kuraklık bileşeni için örnek bir AİE hesaplamasını temsil eder. Kuraklık her yıl maksimum ardışık kuru gün sayısı ile ölçülür, k, MaxCDD (k), burada yağış 1 milimetreden az olduğunda kuru bir gün sayılır. Her ay için aylık değerler j, k yılı, MaxCDD (12, k) = MaxCDD (k) olan doğrusal enterpolasyon ile elde edilir. Diğer j değerleri için, MaxCDD (j, k) = (12-j) / 12 * MaxCDD (12, k-1) + j / 12 * MaxCDD (12, k). Anormallikler, ayrılma tarafından 1961–1990 arasındaki aylık referans dönemi ortalamaları arasındaki ortalamadan bir ay sonraki maksimum kuru günlerde ölçülür.

Şekil 1.1. Maksimum Ardışık Kuru Günler

Barstow, Batı San Bernardino Bölgesi, Güney Orta Kaliforniya

 

J, k, MaxCDD (j, k), her ay art arda kuru gün sayısı, 1961–2015 yılları için Şekil 1.1'de gösterilmektedir; ayrıca, 1961–1990 referans dönemi, μref MaxCDD(j), için ortalama, 1991–2015 referans sonrası dönem için ortalama ve siyahta beş yıllık hareketli bir ortalamadır.

Daha sonra gösterilen, CDCD anomalisi, ΔMaxCDD(j,k), ki bu, MaxCDD (j, k) ile 1961 1990 referans dönemi için ortalama μref MaxCDD referans ortalaması arasındaki farktır. MaxCCD (j, k) verilerinin referans periyoduna göre ayarlanması ortalama μref MaxCDD, ortalama bir referans periyodu sıfırına neden olur. Hesaplama şöyle yapılır:

Δ MaxCDD(j,k) = MaxCDD(j,k) – μref MaxCDD

Ayrıca, ΔMaxCDD(j,k) 'nin beş yıllık hareketli ortalaması da gösterilir.

 

Şekil 1.2. Ardışık Kuru Günler Anomalisi

Barstow, Batı San Bernardino Bölgesi, Güney Orta Kaliforniya

 

Şekil 1.3. Standartlaştırılmış Ardışık Kuru Günler Anomalisi

Barstow, Batı San Bernardino Bölgesi, Güney Orta Kaliforniya

Şekil 1.3, CDD anomalisi olan ΔMaxCDD (j, k) olan standart CDD anomalisini, referans dönemi için standart sapma σref MaxCDD'ye bölünmüş olarak gösterir.

Hesaplamalar şu şekilde not edilir:  MaxCDDstd(j,k) = [MaxCDD(j,k) – μref MaxCDD ] / σref MaxCDD

Standartlaştırılmış anomaliler ve yukarıdaki şekillerde gösterilen beş yıllık hareketli ortalamalar, Kaliforniya kuraklığının son yıllarda sıkça tartışılan etkisini göstermektedir. 2015 yılında yağışlardaki artış, kuraklık konusundaki endişeleri hafifletmek için yeterli olmamakla birlikte, yeni çamur kayma ve taşkın sorunları ortaya çıkmıştır. Yine de, yoğun fırtınalar rezervuar seviyelerini yükseltmede yardımcı olmuştur.

 

DENİZ SEVİYESİ

Deniz seviyesi (S) ölçümleri, Kanada ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki 100'den fazla daimi sahil istasyonunda bulunan gelgit göstergeleriyle aylık ortalamada yapılmaktadır.2 Aylık ortalamalar ay boyunca saatlik okumalara dayanmaktadır. Kalite kontrol prosedürü, bu kıyı istasyonlarının birçoğunu eksik verilerden (1970'den sonra başlayan kayıtlar veya aylık ortalama değerlerin üçte birinden fazlası) ortadan kaldırarak daha fazla analiz için güvenilir zaman serileriyle 76 istasyon bıraktı. Florida'daki Fernandina Plajı'ndaki İstasyon 112, yeterli verilere sahip olan ve bu bileşeni göstermek için kullanılacak örnek bir konumdur. ACI için veriler aylık olarak derlenir. On iki farklı deniz seviyesi referans aracı μref S (j) ve 12 standart sapma, σref S (j), S (j) referans dönemi değerlerinden hesaplanır, (örneğin, 1961–1990 Ocak ayındaki 30 değer), Kuraklık bileşeni için yapılanlara benzer.

Gelgit göstergeleri, aşağıdaki karaya göre deniz seviyesini ölçer. Bu ölçüm kara hareketinin etkisini içermektedir. Kara kütlesinin kendisi yükselebilir veya düşebilir ve deniz seviyesinin yükselmesini etkiler. Deniz seviyesi milimetre cinsinden verilir, negatif değerleri önlemek için 7.000 mm eklenir. Şekil 2.1, gerçek deniz seviyesi veri noktalarını mavi daireler olarak göstermektedir - yılda 12 değer. Ortalamalar, bu noktada sırasıyla Ocak ve Ekim aylarında deniz seviyesinin en düşük ve en yüksek olduğu aylara göre gösterilmiştir. Deniz seviyesindeki mevsimsel değişiklikler, su sıcaklığı ve tuzluluktaki değişikliklerle ortaya çıkar ve kara hareketleri, okyanus akıntıları, yağış, buharlaşma ve suyun yavaş emilip ısınmasından dolayı değişir.

 

Şekil 2.1. Ortalama Yıllık Deniz Seviyesi

Fernandina Sahili, Florida

 

Aylık deniz seviyesi referans aracı μref S (i) ve standart sapmalar σref S (i), Şekil 2.2'de gösterilmektedir. Grafikte, referans süresi ortalama ay ve genel olarak sonraki yıla göre, bu konum için her ay daha yüksek olan gösterir.

 

Şekil 2.2. Deniz Seviyesi Aylık Ortalamalar

Fernandina Sahili, Florida

S (j, k) için, j ve j yılındaki deniz seviyesi, ΔS (j, k) anomalisi aşağıdaki gibidir:

ΔS(j,k) = S(j,k) – μref S(j) ay için []  j = Jan, Feb, Mar, …, Dec.

 

Şekil 2.3. Deniz Seviyesi Aylık Anomalileri

Fernandina Sahili, Florida

Deniz seviyesi anomalileri ΔS (j, k) daha sonra denklem ile standartlaştırılır:

Sstd (j,k) = [S(j,k) – μref S(j) ] / σref S(j)

= ΔS(j,k) / σref S(j)

 

Şekil 2.4. Deniz Seviyesi Aylık Standartlaştırılmış Anomalileri

Fernandina Sahili, Florida

 

YAĞIŞ

Yağış bileşeni, GHCNDEX.3'ten maksimum 5 günlük yağış süresi serisini kullanarak ortalama yağıştan ziyade odaklanır. 3 GHCNDEX, ızgarada, istasyon bazlı sıcaklık ve yağışla ilgili iklim aşırı sıcaklık indekslerini sağlar.

Yağışın olasılık dağılım fonksiyonu (PDF) normal değildir, fakat bunun yerine sağa eğiktir, çünkü dağılımın sol kuyruğunun daima sıfırda sabitlenmesi gerekir. Belirli bir aydaki maksimum beş günlük yağış miktarı (mm yağış cinsinden), yağış PDF'sinin sağ, yüksek değerli kuyruğundaki değişiklikleri temsil etmek üzere seçildi. PDF'nin sol tarafı, meteorolojik kuraklığa odaklanan tamamlayıcı bir ACI bileşeni üzerinden gider.

Bu bileşen için yapılan hesaplamalar neredeyse deniz seviyesindeki ile aynıdır. Ardışık beş günlük yağış miktarı, MaxP (5 günlük) olarak not edilen verinin temelini oluşturur.

MaxP (5 günlük) anomalisini göstermek için seçilen istasyon New York Central Park Tower'dandır.

Because precipitation is measured by maximum values, the distribution is more skewed than sea level. Some months are extreme outliers, far above the average five-day maximums.

3 Ulusal Atmosferik Araştırma Merkezi / Atmosferik Araştırma Üniversite Şirketi, “İklim Verileri Rehberi”, 11 Kasım 2016 tarihinde girmiştir.

 

Şekil 3.1. Maksimum Beş Gün Yağış

NYC Central Park

Bu aylık veriler, 30 yıllık referans süresi boyunca ortalama 12 günlük bir dizi oluşturarak ortalama beş günlük bir değere çevrilir. Standart sapmalar, dağılımı ölçeklendirmek ve standartlaştırmak için aynı referans süresi boyunca aylık olarak hesaplanır. Referans periyodu için araçlar, takip eden yıllar için aylık ortalamalarla birlikte, aşağıdaki şekilde gösterilmektedir. Ortalama olarak, bu konum için dönemler arasında ortalama bir değişiklik yoktur, ancak ortalama beş günlük en fazla aya göre değişiklik vardır.

Şekil 3.2. Ortalama MaxP (5-gün) (j, k) Ay'a Göre Yağış

NYC Central Park

AİE için gözlem periyodunun her yılında her ayın değerleri kullanılır. Dolayısıyla, gözlem süresi boyunca her bir ay için anormallikler, mevcut aylık değer ile referans dönemdeki değerlerin karşılaştırılmasıyla belirlenir. Belirli bir ayın referans dönem değerine göre MaxP(5 günlük)'nin  anomalisi şu şekildedir:

ΔMaxP (5-day)(j,k) = MaxP (5-day)(j,k) – μref MaxP (5-day) (j)

 

Şekil 3.3. ΔMaxP (5 gün) (j, k)

NYC Central Park

AİE'nin altı bileşenini birleştirmek amacıyla, ΔMaxP (5 günlük) sapmaları, aşağıdaki formülü kullanarak yine standart sapmalara oranlarına dönüştürüldü:

MaxP (5-day) std (j,k) = [MaxP (5-day) (j,k) – μref MaxP (5-day)(j) ] / σref MaxP (5-day)(j)

= ΔMaxP (5-day) (j, k) / σref MaxP (5-day)(j)

 

Şekil 3.4. MaxP (5-day) std

 

NYC Central Park

WARM SICAKLIKLAR

Endeksin en önemli ölçümlerinden biri ılık sıcaklıklardır, çünkü sıcak sıcaklıklar iklim riskinin temel göstergeleridir. “Warm sıcaklıklar”, referans döneminde çevre beş takvim günü için sıcaklıkların yüzde 10'u tarafından ayarlanan takvim günü eşikleri ile belirlenir. Sıcaklıklar yıl boyunca mevsimsel ve günlük olarak değiştiğinden, eşik değerleri, her bir takvim günü hesaplamasında, ortalama olarak 30 yıl boyunca 150 değere dayanan 30 takvim günü hareket ettirilerek düzeltilmiştir.

Sıcak sıcaklıkların tanımı karşılaştırmalı, mutlak değil ve sadece yaz aylarında değil, yıl boyunca da kuruluyor. Yaz aylarında ılık bir sıcaklık aşırı sıcaklığa işaret edebilir ve bu da aşırı morbidite ve mortaliteye neden olabilir. İlkbahar, sonbahar ve kışın ılık sıcaklıklar, bitki örtüsü ve faunanın ekolojisini, tarım, hava örneklerini ve fırtınaları etkileyen değişken bir iklime işaret edebilir. Hem ılık maksimumlar hem de ılık minimumlar, tipik olarak gündüz yüksek sıcaklıklarına ve minimum gece yüksek sıcaklıklarına karşılık gelen bileşenlerle değerlendirilir. Bazen en yüksek sıcaklık, bulut örtüsündeki ve öndeki hareketlerin değişmesi nedeniyle gece ve en düşük güneş ışığı saatlerinde meydana gelir. Bu nedenle, bu önlemlere “gündüz” ve “gece” yerine günlük “maksimum” ve “minimum” denir.

Bu örnek, Aktüerya İklim Endeksinin ılık sıcaklık bileşeninin Toronto'daki Ontario'daki bir hava istasyonu için nasıl hesaplandığını gösterecektir.4 GHCNDEX5 verilerinin, zaten her bir ızgara için sıcaklıkların en sıcak yüzde 10'unun üstünde sıcaklıkların sıklığını içerdiğini unutmayın. hücre. İç ve dış taban periyodlarında homojen olmama ihtimalinden kaçınmak için, baz periyodu için GHCNDEX hesaplaması (1961–1990) bir önyükleme işleminden faydalanır. Detaylar, Zhang ve diğ. (2005). 6 Monte Carlo simülasyonu, baz periyodu boyunca hesaplanan eşik sıcaklıklarının, bootstrap yeniden örnekleme prosedürünün düzelttiği örnekleme hatasından etkilendiğini göstermektedir. Bu örnek, hesaplamanın GHCNDEX programında nasıl göründüğünden geçer, ancak önyükleme tekniği olmadan.

4 Toronto City Center için Kanada hükümetinin “Historical Data” web sitesinden günlük veriler elde edildi.

5 M.G. Donat, L.V. Alexander, H. Yang, I. Durre, R. Vose, J. Caesar, 2013: “İklim Aşırı Aşırı Yüklemelerin İzlenmesi İçin Küresel Arazi Bazlı Veri Kümeleri”, Bull. Amer. Meteor. Soc, 94, 997-1006.

6 X. Zhang ve diğerleri, 2005: “Aşırı Sıcaklıkların Yüzdelik Tabanlı Endekslerinde Homojen olmamadan Kaçının,” J. Climate, 18, 1641-1651.

 

Şekil 4.1, referans dönemindeki sıcaklıkların en sıcak yüzde 10'una göre ayarlanan takvim günü eşiklerini göstermektedir. Bu eşikler, başlangıç hesaplamasından, örnekleme hatalarını düzeltmek üzere ayarlandı, böylece referans periyoddaki aşılma sıklığı yüzde 10'du. Örnekleme hataları, referans periyodu boyunca her takvim günü için süreklilik sıklığını belirlemek için kullanılan 30 değerin eşik sıcaklığını belirlemek için kullanılan 150 değerin bir alt kümesi olması nedeniyle ortaya çıkmaktadır ve bu nedenle, aşılma sıklığı, buna yakın olmakla birlikte, bunlara eşit olmak zorunda değildir. yüzde 10. Soldaki eksen Fahrenheit (° F) derece, sağdaki ise Santigrat derece (° C) gösterir. Günlük maksimumlar için en sıcak yüzde 10 eğri koyu deniz mavisi, günlük minimumlar için en sıcak yüzde 10 çizgi açık deniz mavisi ile gösterilmiştir.

Örnek olarak, günlük maksimum sıcaklıklar için rakamın en yüksek eşik değeri, 9 Temmuz'da, en sıcak yüzde 10 sıcaklığın 90.0 ° F (32.2 ° C) olduğu durumlarda gerçekleşir. Bu, 9 Temmuz’da Toronto’da, o gün maksimum sıcaklığın 10 gün içinde sadece bir yıl 90.0 ° F’den (32.2 ° C) daha yüksek olmasını bekleyeceği anlamına geliyor. Aynı takvim günü, 9 Temmuz, 72.0 ° F (22.2 ° C) değerinde. Bu, 9 Temmuz’da, yalnızca minimum sıcaklığın 10’da bir yıl olan 72.0 ° F’dan (22.2 ° C) yüksek olacağını bekleriz. Eğer bir gün Mart’ta seçilirse - örneğin 15 Mart - en yüksek yüzde 10 sıcaklık eşik değeri 52.2 ° F (11.2 ° C) iken, yüzde 10 en sıcak minimum sıcaklık eşiği 37.4 ° F'dir (3.0 ° C).

 

Şekil 4.1. En Sıcak % 10 Sıcaklık Eşikleri

Toronto Kanada

Referans dönemi boyunca beş haddeleme takvim günü boyunca oluşturulan eşikleri kullanarak, sıcaklıkların bu değerleri aşma sıklığı derlenir. Günlük maksimum ve minimum sıcaklıklar, Şekil 4.2'de görüldüğü gibi, bir arada eşiklerin ötesine geçme eğilimindedir:

 

Şekil 4.2. Yıllık Warm Sıcaklıklar Frekansı

Toronto Kanada

Gri çizgi, referans periyodundaki ortalama ılık sıcaklık frekanslarını gösterir; tanım olarak yüzde 10'dur ve referans periyodundan sonraki 25 yıllık döneme (siyah çizgi) göre yüzde 13,0'dur. Koyu mavi çizgi, sıcak maksimum günlük sıcaklıkların frekansıdır, açık mavi çizgi ise sıcak minimum sıcaklıkların sıklığını gösterir. Sunumun netliği için aylık frekansların yıllık frekans rakamlarına ortalaması alınmıştır.

Aktüeryal İklim Endeksi'nde, çift sayımı önlemek için, iki frekansla güçlü bir şekilde ilişkili olduğu için günlük minimum ve günlük maksimum ılık sıcaklıkların frekanslarını ortalamalarız. Şekil 4.3, günlük minimum artı günlük maksimum ılık aşırı sıcaklıkların sıklığını, 2'ye bölünerek göstermektedir. Şekil 4.3, toplam 55 yıl, yani 30 yıllık referans süresini, ardından da sonraki 25 yılı kapsamaktadır.

 

Şekil 4.3. Warm Sıcaklıkların Aylık Frekans

Toronto Kanada

 

Şekil 4.3'de görülebileceği gibi, sıcaklık frekansları oldukça değişkendir. Sinyalin gözlemlerdeki gürültüden ayrılmasına yardımcı olmanın bir yolu, yukarıda gösterilen beş yıllık ortalama gibi ortalama bir teknik kullanmaktır.

Standart anomaliler daha sonra şöyle hesaplanır:

F T:warm (j,k) = [ F T:warmmax (j,k) + F T:warmmin(j,k) ] / 2

σref F T:warm (j) = σref [ F T:warmmax (j) + σref F T:warmmin (j) ] / 2

F T:warmstd (j,k) = [ F T:warm (j,k) – μref F T:warm (j) ] / σref F T:warm(j) 

 

F T: warmmax (j, k) aylık ılık günlük maksimum sıcaklıkların frekansını gösterir ve F T: warmmin (j, k) aylık ılık günlük minimum sıcaklıkların frekansını gösterir. Referans periyodu boyunca tüm aylar için ortalama aylık frekanslar Fref F T: warm (j), j = Jan, Feb… Dec.

 

Şekil 4.4 Standartlaştırılmış Anomaliler — Warm Sıcaklıklar

COOL SICAKLIKLAR

Endekste kullanılan bir sonraki önlem, daha düşük sıcaklıkların sıklığıdır, çünkü daha düşük sıcaklıkların meydana gelmesinin azalması, sıcaklık dağılımının sağa kaydığını gösterir. Daha düşük sıcaklıklarda aşırı soğukların meydana gelmesinde bir düşüş, ılıman bir iklime işaret ettiğinden, F T: soğuk (j, k) bileşeni ACI'den çıkarılır. Metodoloji, ılık sıcaklıklarla aynıdır, soğuk sıcaklık eşikleri referans periyodu boyunca beş takvim günü ilerlemeye göre benzer şekilde ayarlanmıştır. “Soğuk sıcaklıklar”, referans dönemi boyunca belirli bir takvim günü için ölçülen en düşük yüzde 10 günlük sıcaklık olarak tanımlanır. Soğuk sıcaklıkların tanımı karşılaştırmalıdır, mutlak değildir, böylece soğuk bir sıcaklık yalnızca kış aylarında değil, yıl boyunca da gerçekleşebilir. Soğuk sıcaklıkların olmaması, flora ve fauna ekolojisini, tarım, hava düzenleri ve fırtınaları etkileyen değişken bir iklime işaret edebilir. Örneğin, soğuk sıcaklıkların olmaması meyve üretimini etkileyebilir, çünkü meyve ağaçları kış mevsiminde meyveleri koymak için belirli miktarda soğuğa ihtiyaç duyar. Akçaağaç şurubu üretimi, donma noktasının altındaki geceler arasında iyi bir denge gerektirir, ardından sapın çalışması için donmanın üzerindeki günler takip eder.

Şekil 5.1. En Soğuk% 10 Sıcaklık Eşikleri

Toronto Kanada

Şekil 5.1 Toronto için en düşük yüzde 10 sıcaklık eşik eğrilerini, günlük yüzde 10 en soğuk maksimum sıcaklık eşik değerinin üst eğrisini ve en düşük yüzde 10 günlük en düşük sıcaklık eşik değerlerini göstermektedir. Toronto’da yılın en soğuk takvim günü ortalama olarak 16 Ocak’ta, en düşük sıcaklıklar zamanın yüzde 10’unun -1.9 ° F (-18.8 ° C) altında olduğu referans döneminde merkezlenmiştir. Ortalama en soğuk maksimum sıcaklık, 16 Ocak aynı takvim gününde, en düşük sıcaklıklar 12.1 ° F'nin (-11.1 ° C) altında kaldı. Bu rakamdaki en yüksek nokta 17 Temmuz'dur, en soğuk maksimum sıcaklığın 74.1 ° F (23.4 ° C) altında kalması beklenen zamanın yüzde 10'udur. Bunu düşünmenin bir başka yolu, zamanın yüzde 90'ının, günlük en fazla maksimum sıcaklık için 17 Temmuz'da en az 74,1 ° F (23,4 ° C) ve zamanın% 90'ını (59,2 ° 'den soğuk olmayan) beklememizdir. En soğuk minimum için F (15.1 ° C).

Aşağıdaki şekil, Toronto için en düşük yüzde 10 sıcaklık eşiğinin en düşük yüzde 10 sıcaklık eşiğine kıyasla nasıl olduğunu göstermektedir.

 

Şekil 5.2. % 10 En Sıcak ve En Soğuk Sıcaklık Eşikleri

Toronto Kanada

 

Yaz aylarında maksimum ve minimum sıcaklıklar arasında daha fazla örtüşme olduğu görülüyor. Ekim-nisan ayları arasında, en düşük sıcaklıklar en düşük sıcaklığın üzerindedir.

Günlük yüzde 10 maksimum ve minimum en düşük sıcaklıklar, Şekil 5.3'te görüldüğü gibi birlikte hareket etme eğilimindedir.

 

Şekil 5.3. Yıllık Soğuk Sıcaklıklar Frekansı

Toronto Kanada

Siyah çizgi, referans periyodunda ortalama yüzde sıcaklık olan ortalama sıcaklık sıcaklık frekanslarını gösterir; referans periyodunda (kırmızı çizgi), ortalama yüzde 7,2 olan referans döneminden sonraki 25 yıllık döneme göre yüzde 10'dur. Bu, Toronto'da daha düşük sıcaklıkların referans süreden sonra daha az sık olduğunu göstermektedir. Açık deniz mavisi, soğuk maksimum günlük sıcaklıkların frekansı iken koyu deniz mavisi, serin minimum sıcaklıkların frekansını gösterir.

Ilık sıcaklıklar için yapılan hesaplamalara benzer şekilde, iki sıcaklık arasında güçlü bir ilişki olduğu için günlük minimum ve günlük maksimum soğuk uçların sıklıklarını ortalamalarız. Şekil 5.4, günlük minimum artı günlük maksimum soğuk aşırı uçların sıklığını, 2'ye bölünerek göstermektedir.

 

Şekil 5.4. Soğuk Sıcaklıkların Aylık Frekansı

Toronto Kanada

Diğer bileşenler için yapılanlara benzer şekilde, standartlaştırılmış anomaliler, Şekil 5.5'te gösterilen şekilde hesaplanır:

 

Şekil 5.5. Standart Anomaliler — Soğuk Sıcaklıklar

Toronto Kanada

Geçtiğimiz 15 yıl boyunca, Toronto'daki beş yıllık ortalama, son birkaç yıldaki soğuk sıcaklıklarda hafif bir yukarı doğru hareket ile daha az soğuk aşırı sıcaklıklar göstermektedir.

 

 

RÜZGAR GÜCÜ

Yağış gibi günlük ortalama rüzgar hızının da PDF'si çarpıktır ve en fazla ilgi çeken değişiklikler, dağıtımın yüksek değerli kuyruğunda meydana gelir. Günlük ortalama rüzgar hızı ölçümleri7, WP = (1/2) ρw3 ilişkisini kullanarak rüzgar gücüne WP dönüştürülür; burada w, günlük ortalama rüzgar hızıdır ve ρ, hava yoğunluğudur (1.23 kg / m3'te sabit tutulur). Rüzgar gücü kullanılır çünkü yüksek rüzgarlardan kaynaklanan hasarların w ile değil WP ile orantılı olduğu gösterilmiştir (bkz. Faz I Raporu, 8 Sn. 5.6). Rüzgar enerjisi eşikleri, referans periyodunda her gün ve ay için, WPref (i, j), her gün ve her j için j (j = Ocak, Şubat… Aralık), her bir ızgara noktasında ayrı ayrı belirlenir. WPref (i, j) değeri, referans döneminde k'nin 30 değerinin tümü için ortalama artı 1.28 standart WP (i, j, k) sapması olarak belirlenir. Ortalama rüzgarların WPreF'i (i, j) aştığı gün sayısı, aydaki gün sayısının bir yüzdesi olarak ifade edilir ve bu süre, her yılın her ayı için bir sürenin dolma sıklığı ölçüsüdür. Ortalamanın üzerindeki 1.28 standart sapmanın, rüzgar hızlarının en üst yüzde 10'unu izole etmek için seçildiğine dikkat edin (ve aynı şekilde rüzgar gücünün). Örnekleme hatası nedeniyle, referans dönemdeki aşırı rüzgar hızlarının frekansı yüzde 13'tür. Eşik rüzgar hızlarının ACI'nin gelecekteki bir sürümünde referans dönemi boyunca hesaplanmasını değiştirmeyi planlıyoruz, böylece referans periyodu boyunca eşiğin aşılma sıklığı yüzde 10'dur ve bu, aşan kullanan diğer ACI bileşenleriyle tutarlıdır frekansları. Mevcut metodoloji, hala geçerli periyottaki frekansları, referans periyoduna kıyasla hala ölçmekte ve referans periyottaki frekans dışı frekansların standart sapmasına bölünerek standartlaştırdığından hala faydalı bilgiler sunmaktadır:

 

F WPstd (j,k) = [ F WP (j,k)– μref(j) ] / σref(j)

 

AİE hesaplamasında hasarın girilmediğini unutmayın; eşik rüzgar enerjisi, rüzgar hızı eşiğiyle aynı noktada meydana gelir, bu nedenle bu frekanslar rüzgar hızı ve rüzgar gücü için aynıdır. Frekanslar ortalamanın çıkarılması ve referans sürenin standart sapmasına bölünmesiyle standartlaştırılmıştır. Parantez içindeki eşitsizlik doğru olduğunda 1 sayısını veren bir Excel formülü notasyonu kullanarak, ilk frekans hesaplaması toplam tarafından verilir:

7 Ulusal Çevresel Bilgi Merkezi, “Ölçümler”, 15 Kasım 2016 tarihinde girildi.
8 Solterra Çözümleri, İklim Değişikliğinin Sigorta Riski ve Küresel Toplum Üzerindeki Etkilerinin Belirlenmesi - Faz I: Temel İklim Göstergeleri, 1 Kasım 2012.

F WP (j,k) = [i=1Σn(j)  (( WP(i,j,k) - WPref(j)) > 0 ) * 1] / n(j)

F WPstd (j,k) = [ F WP (j,k)– μref(j) ] / σref(j)

 

Numune hesaplaması, Lethbridge, Alberta içeren ızgara için olacaktır. Izgara bölgesi kuzey enlemleri 47.5 ile 50 derece arasında ve boyuna göre 110 ila 112.5 derece batı arasındadır. Lethbridge ızgara bölgesinde, günlük ortalama rüzgar hızı 1961 - 2011 arasında, saniyede 0 - 24,4 metre arasındadır, öyle ki rüzgar gücü değerleri 0 - 8919,2 arasındadır. 30 yıllık referans dönemi boyunca aylık ortalama ortalama rüzgar hızları, Ağustos için minimum 4,25 mps ile Ocak için maksimum 6,02 mps arasında dar bir aralık içerir. Aylara göre eşik rüzgar enerjisi, WPref (Ağustos) = 202.0 mps'den WPref (Ocak) = 945.5 mps'ye kadar geniş bir alana yayılmaktadır.

Referans dönem için rüzgar enerjisi eşikleri Şekil 6.1'de gösterilmektedir.

 

Şekil 6.1. Rüzgar Enerjisi WPref (j) Eşikleri — Referans Dönemler

Lethbridge, Alberta, Kanada

F WPstd'nin zaman serileri Şekil 6.2'de gösterilmiştir.

Şekil 6.2. ΔWPstd

Lethbridge, Alberta, Kanada

Rüzgâr hızlarının, bu belirli lokasyondaki referans süresinin başlarında çok daha yüksek göründüğüne dikkat edin. Bu artışın, bu özel konum için 1960'ların ortalarındaki anemometre ölçümlerindeki iyileşmeyle ilgili olması olasıdır. Bu anormallik, genel olarak rüzgar verileri için bir sorun olarak görünmemektedir.

 

Aktüeryal İklim Endeksi

Standartlaştırılmış anomalilerin, Aktüerler İklim Endeksinde birleştirilmesiyle ortalaması alınmaktadır. Soğuk sıcaklık bileşeninin F T: coolstd (j, k), sıcaklık olasılığı dağılım eğrisinin sağa kaymasının bir kanıtı olarak daha az soğuk uçları sayarak endekste çıkarıldığına dikkat edin.

 

AİE (j,k) = [ MaxCDDstd (j,k) + Sstd (j,k) + Max P (5-day) std (j,k) + F T:warmstd (j,k) - F T:coolstd (j,k) + F WPstd (j,k) ] / 6

† : Merkezi Kuzey Kutup Bölgesi'nin (CAR) bir Deniz Seviyesi olmadığını veya Kasım 2018 tarihli verilerin yayımlanmasından başlayarak, tam bir geçmiş veri bulunmamasından dolayı Ardışık Kuru Günler bileşeninin olmadığını ve Orta Batı’nın (MID) olmadığını unutmayın. Deniz seviyesinden bir bileşene sahiptir, çünkü okyanus kıyı şeridi yoktur. Bu bölgeler için, ACI mevcut bileşenlerin ortalaması olarak hesaplanır.

loading...
  • Üst
  • orta
  • Alt