AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe main objective of this study is to demonstrate the differences between the two dataset and to clarify the significance of their different aspects for research in applied climatology.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Gridded precipitation data is valuable for applied climatological research. Gridded dataset are useful because they provide more spatial representation. In comparison to gridded data, station (point) dataset are irregularly distributed throughout space and frequently have periods of missing data. In this study, annual mean precipitation gridded and station dataset are compared using meteorological stations in Istanbul; Florya, Bahçeköy, Kumköy, Kireçburnu, Göztepe, Kandilli, Kartal and Şile between the 1970 – 2007 period. We obtained annual precipitation gridded data from station data with linear interpolation method using Matlab programme tools. The main objective of this study is to demonstrate the differences between the two dataset and to clarify the significance of their different aspects for research in applied climatology.
Özet
Gridlenmiş yağış verisi uygulamalı iklim çalışmaları için oldukça önemlidir. Gridlenmiş veri setleri mekansal dağılımı gösterdiği için kullanışlıdır. İstasyon verileri gridlenmiş verilerle karşılaştırdığımızda, mekanda düzensiz bir dağılış göstermektedirler ve eksik, kayıp veri içermektedirler. Bu çalışmada 1970 – 2007döneminde İistanbul’da bulunan meteoroloji istasyonlarından Florya, Bahçeköy, Kumköy, Kireçburnu, Göztepe, Kandilli, Kartal and Şile meteoroloji istasyonlarının yıllık ortalama gridlenmiş ve istasyon yağış verileri karşılaştırılmıştır. İstasyon verisinden grid veri elde etmek amacıyla Matlab programında griddata fonksiyonu kullanılarak istasyon yağış verisine lineer interpolasyon yöntemi uygulanmıştır. Bu çalışmanın temel amacı uygulamalı iklim çalışmaları için iki veri seti arasındaki farkları göstermek ve bu farkların önemini açıklamaktır.