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

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.

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.