Dergiler / Black Sea Journal of Engineering and Science / 2026 / Cilt: 9 Sayı: 1

CMIP6 Küresel İklim Modelleri ile Gelecek Yağış ve Sıcaklık Tahminleri: Diyarbakır için Bir Uygulama

Future Precipitation and Temperature Projections Using CMIP6 Global Climate Models: Application to Diyarbakır

Buran Abass(KONYA TEKNİK ÜNİVERSİTESİ)0009-0002-1515-4275
Emrah Yalcin(KIRŞEHİR AHİ EVRAN ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-3742-8866
Nermin Şarlak(KONYA TEKNİK ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-3632-2725
Sayfa
391–403
Yayın Tarihi
2026-01-09
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuçlar, iklim değişikliğinin Diyarbakır’da sıcaklıkları artırıp yağışları azaltarak etkilerini sürdüreceğini ve bu çerçevede bölgesel uyum stratejilerinin geliştirilmesinin kaçınılmaz olduğunu ortaya koymaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İklim kaynaklı doğal afetlerin gelecekte nasıl değişeceğine ilişkin tahminler ve bu değişimlerin olası etkilerinin ortaya konulması, alınacak önlemlerin belirlenmesinde ilk adımı oluşturmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışma, Diyarbakır ili özelinde afet risklerinin ve etkilerinin azaltılmasına yönelik bilimsel temelli politikaların geliştirilmesine katkı sağlamak amacıyla, gelecekteki yağış ve sıcaklık değerlerinin tahminine odaklanmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar, iklim değişikliğinin Diyarbakır’da sıcaklıkları artırıp yağışları azaltarak etkilerini sürdüreceğini ve bu çerçevede bölgesel uyum stratejilerinin geliştirilmesinin kaçınılmaz olduğunu ortaya koymaktadır.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:İklim değişikliği · CMIP6 · GCM

Özet

İklim kaynaklı doğal afetlerin gelecekte nasıl değişeceğine ilişkin tahminler ve bu değişimlerin olası etkilerinin ortaya konulması, alınacak önlemlerin belirlenmesinde ilk adımı oluşturmaktadır. Bu çalışma, Diyarbakır ili özelinde afet risklerinin ve etkilerinin azaltılmasına yönelik bilimsel temelli politikaların geliştirilmesine katkı sağlamak amacıyla, gelecekteki yağış ve sıcaklık değerlerinin tahminine odaklanmaktadır. Çalışmada, iklim modellerinin daha yüksek çözünürlükte ve daha ayrıntılı fiziksel süreçlerle çalışmasına imkân tanıyan Birleştirilmiş Model Karşılaştırma Projesi Faz 6 (CMIP6) kapsamında yer alan 24 farklı Küresel İklim Modeli (GCM) kullanılmıştır. Geçmiş, mevcut ve gelecekteki yağış ile sıcaklık değerleri; CMIP6 tarihsel deney senaryosu ve iki farklı Paylaşımlı Sosyoekonomik Rota (SSP2-4.5 ve SSP5-8.5) senaryosu aracılığıyla simüle edilmiştir. GCM’lere ait simülasyonların seçilen istasyona en yakın konuma indirgenmesi ve modelleme kaynaklı yanlılıkların düzeltilmesi için CMhyd yazılımı kullanılmış, yanlılıkların düzeltilmesinde doğrusal ölçeklendirme yöntemi tercih edilmiştir. CMIP6 tarihsel deneyi kapsamındaki yanlılıkları düzeltilmiş yağış ve sıcaklık simülasyonları istasyon verileriyle karşılaştırılarak en iyi performans gösteren GCM’ler belirlenmiştir. Daha sonra bu GCM’lere ait orta etki SSP2-4.5 ve yüksek etki SSP5-8.5 senaryoları kapsamındaki yanlılıkları düzeltilmiş yağış ve sıcaklık projeksiyonları üzerinden Diyarbakır ili ikliminin gelecekte nasıl değişebileceği değerlendirilmiştir. Sonuçlar, iklim değişikliğinin Diyarbakır’da sıcaklıkları artırıp yağışları azaltarak etkilerini sürdüreceğini ve bu çerçevede bölgesel uyum stratejilerinin geliştirilmesinin kaçınılmaz olduğunu ortaya koymaktadır.

Abstract

Projections of the future evolution of climate-induced natural disasters, together with assessments of their potential impacts, represent a crucial first step in identifying effective mitigation and adaptation strategies. This study projects future precipitation and temperature patterns with the aim of supporting the development of scientifically grounded policies to reduce disaster risks and impacts in the province of Diyarbakır. To this end, 24 distinct Global Climate Models (GCMs) from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6), which provides higher-resolution simulations and more detailed representations of physical processes, were employed. Past, present, and future precipitation and temperature conditions were simulated using the CMIP6 historical experiment and two Shared Socioeconomic Pathway scenarios (SSP2-4.5 and SSP5-8.5). The CMhyd software package was used to downscale GCM simulations to the station scale and correct systematic biases in model outputs, with the linear scaling method applied for bias correction. The bias-corrected precipitation and temperature series from the CMIP6 historical experiment were validated against observational station data, enabling the identification of the best-performing GCMs. Finally, bias-corrected projections from these models under the mid-forcing SSP2-4.5 and high-forcing SSP5-8.5 scenarios were analyzed to assess prospective climatic changes in Diyarbakır. The findings demonstrate that climate change is projected to persist in Diyarbakır through rising temperatures and declining precipitation, thereby rendering the formulation of regional adaptation strategies indispensable.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Abass, B., Yalcin, E., Şarlak, N. (2026). CMIP6 Küresel İklim Modelleri ile Gelecek Yağış ve Sıcaklık Tahminleri: Diyarbakır için Bir Uygulama. Black Sea Journal of Engineering and Science, Cilt: 9 Sayı: 1, 391–403. https://doi.org/10.34248/bsengineering.1824534

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (24)

  1. Ahmed, K., Sachindra, D. A., Shahid, S., Demirel, M. C., & Chung, E.-S. (2019). Selection of multi-model ensemble of general circulation models for the simulation of precipitation and maximum and minimum temperature based on spatial assessment metrics. Hydrology and Earth System Sciences, 23(11), 4803–4824. https://doi.org/10.5194/hess-23-4803-2019
  2. Bağçaci, S. Ç., Yucel, I., Duzenli, E., & Yilmaz, M. T. (2021). Intercomparison of the expected change in the temperature and the precipitation retrieved from CMIP6 and CMIP5 climate projections: A Mediterranean hot spot case, Turkey. Atmospheric Research, 256, Makale 105576. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105576
  3. Chen, W., Jiang, Z., & Li, L. (2011). Probabilistic projections of climate change over China under the SRES A1B scenario using 28 AOGCMs. Journal of Climate, 24(17), 4741–4756. https://doi.org/10.1175/2011JCLI4102.1
  4. Eyring, V., Bony, S., Meehl, G. A., Senior, C. A., Stevens, B., Stouffer, R. J., & Taylor, K. E. (2016). Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geoscientific Model Development, 9(5), 1937–1958. https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016
  5. Fang, G. H., Yang, J., Chen, Y. N., & Zammit, C. (2015). Comparing bias correction methods in downscaling meteorological variables for a hydrologic impact study in an arid area in China. Hydrology and Earth System Sciences, 19(6), 2547–2559. https://doi.org/10.5194/hess-19-2547-2015
  6. Giorgi, F., & Mearns, L. O. (1999). Introduction to special section: Regional climate modeling revisited. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 104(D6), 6335–6352. https://doi.org/10.1029/98JD02072
  7. IPCC. (2021). Climate change 2021: The physical science basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (V. Masson-Delmotte, P. Zhai, A. Pirani, S. L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M. I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J. B. R. Matthews, T. K. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu, & B. Zhou, Dü.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009157896
  8. Jacob, D., Petersen, J., Eggert, B., Alias, A., Christensen, O. B., Bouwer, L. M., Braun, A., Colette, A., Déqué, M., Georgievski, G., Georgopoulou, E., Gobiet, A., Menut, L., Nikulin, G., Haensler, A., Hempelmann, N., Jones, C., Keuler, K., Kovats, S.,. Yiou, P. (2014). EURO-CORDEX: New high-resolution climate change projections for European impact research. Regional Environmental Change, 14(2), 563–578. https://doi.org/10.1007/s10113-013-0499-2
  9. Kim, J., Ivanov, V. Y., & Fatichi, S. (2016). Climate change and uncertainty assessment over a hydroclimatic transect of Michigan. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 30(3), 923–944. https://doi.org/10.1007/s00477-015-1097-2
  10. Meehl, G. A., Covey, C., Delworth, T., Latif, M., McAvaney, B., Mitchell, J. F. B., Stouffer, R. J., & Taylor, K. E. (2007). The WCRP CMIP3 multi-model dataset: A new era in climate change research. Bulletin of the American Meteorological Society, 88(9), 1383–1394. https://doi.org/10.1175/BAMS-88-9-1383
  11. Meteoroloji Genel Müdürlüğü-MGM. (2025). Diyarbakır Havalimanı Meteoroloji İstasyonu (17280): Günlük toplam yağış ile maksimum ve minimum sıcaklık ölçümleri. MGM.
  12. Miao, C., Duan, Q., Yang, L., & Borthwick, A. G. L. (2012). On the applicability of temperature and precipitation data from CMIP3 for China. PLoS ONE, 7(9), e44659. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0044659
  13. O’Neill, B. C., Tebaldi, C., van Vuuren, D. P., Eyring, V., Friedlingstein, P., Hurtt, G., Knutti, R., Kriegler, E., Lamarque, J.-F., Lowe, J., Meehl, G. A., Moss, R., Riahi, K., & Sanderson, B. M. (2016). The Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP) for CMIP6. Geoscientific Model Development, 9(9), 3461–3482. https://doi.org/10.5194/gmd-9-3461-2016
  14. Rathjens, H., Bieger, K., Srinivasan, R., Chaubey, I., & Arnold, J. G. (2016). CMhyd user manual: Documentation for preparing simulated climate change data for hydrologic impact studies. https://swat.tamu.edu/media/115265/bias_cor_man.pdf
  15. Riahi, K., van Vuuren, D. P., Kriegler, E., Edmonds, J., O’Neill, B. C., Fujimori, S., Bauer, N., Calvin, K., Dellink, R., Fricko, O., Lutz, W., Popp, A., Cuaresma, J. C., KC, S., Leimbach, M., Jiang, L., Kram, T., Rao, S., Emmerling, J.,. Tavoni, M. (2017). The Shared Socioeconomic Pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview. Global Environmental Change, 42, 153–168. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009
  16. Seker, M., & Gumus, V. (2022). Projection of temperature and precipitation in the Mediterranean region through multi-model ensemble from CMIP6. Atmospheric Research, 280, Makale 106440. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106440
  17. Taylor, K. E., Stouffer, R. J., & Meehl, G. A. (2012). An overview of CMIP5 and the experiment design. Bulletin of the American Meteorological Society, 93(4), 485–498. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00094.1
  18. Weigel, A. P., Knutti, R., Liniger, M. A., & Appenzeller, C. (2010). Risks of model weighting in multimodel climate projections. Journal of Climate, 23(15), 4175–4191. https://doi.org/10.1175/2010JCLI3594.1
  19. Yalcin, E. (2023). Quantifying climate change impacts on hydropower production under CMIP6 multi-model ensemble projections using SWAT model. Hydrological Sciences Journal, 68(14), 1915–1936. https://doi.org/10.1080/02626667.2023.2245815
  20. Yalcin, E. (2024). Assessing future changes in flood frequencies under CMIP6 climate projections using SWAT modeling: A case study of Bitlis Creek, Turkey. Journal of Water and Climate Change, 15(5), 2212–2231. https://doi.org/10.2166/wcc.2024.646
  21. Yalcin, E. (2025). Estimating future changes in streamflow and suspended sediment load under CMIP6 multi-model ensemble projections: A case study of Bitlis Creek, Turkey. Acta Geophysica, 73(4), 1775–1799. https://doi.org/10.1007/s11600-024-01439-8
  22. Yalcin, E., & Koparal Bozkurt, K. (2025). Assessing climate change impacts on precipitation and temperature in a Mediterranean basin under CMIP6 scenarios. Black Sea Journal of Engineering and Science, 8(4), 1739–1747. https://doi.org/10.34248/bsengineering.1746622
  23. Jacob, D., Petersen, J., Eggert, B., Alias, A., Christensen, O. B., Bouwer, L. M., Braun, A., Colette, A., Déqué, M., Georgievski, G., Georgopoulou, E., Gobiet, A., Menut, L., Nikulin, G., Haensler, A., Hempelmann, N., Jones, C., Keuler, K., Kovats, S.,. Yiou, P. (2014). EURO-CORDEX: New high-resolution climate change projections for European impact research. Regional Environmental Change, 14(2), 563–578. https://doi.org/10.1007/s10113-013-0499-2
  24. Riahi, K., van Vuuren, D. P., Kriegler, E., Edmonds, J., O’Neill, B. C., Fujimori, S., Bauer, N., Calvin, K., Dellink, R., Fricko, O., Lutz, W., Popp, A., Cuaresma, J. C., KC, S., Leimbach, M., Jiang, L., Kram, T., Rao, S., Emmerling, J.,. Tavoni, M. (2017). The Shared Socioeconomic Pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview. Global Environmental Change, 42, 153–168. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009