Ders 14 - Gravimetri

Değerli arkadaşlar, hepiniz hoş geldiniz.

Gerçekten çok değerli bir konuğumuz var. Hasta olmasına rağmen davetimizi kabul eden, Türkiye'de Yükseköğretim Kurulu'nun Ulusal Test Merkezi'nde uydu grev metresi üzerine ilk yapılmış doktora tezini yapan hocamız, Almanya'da da bu konuda çalışmalarını sürdürdü. Geçen sene de bu konuda bizim için ufuk açmıştı.

Bu sene hocamız tabii ki bir terfi aldı. Doktor öğretim üyesi oldu. İnşallah gelecek yıllarda hızla doçentliğini de alır. Daha da bu konunun yaygınlaşması, bu konuda çalışanların ülkemizdeki sayısının artması konusunda bir akademik lider olarak daha dinamik bir görev ya da pozisyon bulma şansı artar.

Hocamız Konya'dan katılıyor. Harita Mühendisliği bölümünde öğretim üyesi. Hocam buyurunuz ben size sözü bırakmak istiyorum.

Teşekkürler hocam. Ben Emel Zehra Öztürk, Konya Teknik Üniversitesi'nde doktor öğretim üyesi olarak çalışmaktayım. Bugün de sizlere geçtiğimiz yıl özetiyle anlatmış olduğum uydu gravimetry ve uygulamalarını biraz daha uygulama bazında ve biraz daha veri bazında detaylandıran ilk sayfaya geçelim.

Evet, öncelikle bu slaytta görmüş olduğunuz slaytta yeryuvarı gravite alanının bir belli bir tarihte çekilmiş bir verisi var diyebiliriz. Aslında bu, bizim GRACE veya GRACE Follow-On ile elde ettiğimiz bu gördüğümüz gravite alanının zamana bağlı değişimi. Burada küçük bir giriş ve özet olarak görselleştirmek istedim.

Şimdi bu Mart ayında alınmış veriler. Bir sonraki slayta baktığımız zaman bu da Eylül ayında alınmış veriler. Hocam, 1 ve 2'yi peş peşe gösterirsek eğer, yani Eylül ve Mart'ı peş peşe gösterirsek aslında baktığınız zaman Mart ayında ve Eylül ayında çok bir değişiklik olmadığı görülüyor. İlk başta ilk etapta. Ama 3'e geçelim hocam, bu boş olan slayta geçelim.

Evet. Şimdi buna baktığımız zaman, evet bu slaytta duralım. İkisinin arasındaki farkı aldık. Buradan Eylül ve Mart arasındaki farkı aldık ve gözle görünür bir şekilde baktığımız zaman 0.

Neden Mart'a Eylül aldık? Ondan 10'a çıkartayım da bir açıklık getireyim. Yılın aslında birbirinin tam zıttı besinlerini ifade ediyor. Ama Mart ve Eylül ve işte en çok kütle değişimlerinin görülmeye başladığı mevsim biri ilkbahar sonu, daha doğrusu ilkbaharın başlangıcı, kış sonu diyelim. Diğeri de sonbaharın başlangıcı.

Biraz soluk burada bu kütle değişimlerinin en yoğun olarak görüleceği, yani görülmesini beklendiği aylar olarak seçildi. Peki ikisinin farkını aldığımızda, birbirinden çıkardığımızda burada dediğim gibi sıfıra yakın bir değer var. Milli gal. Peki milli gali bir 10'a bölelim. Bir sonraki slaytta biraz daha küçültelim değerleri. Burada daha hassas değerlerde ve birimle karşılaşmış olduk. Gördüğünüz gibi farklar aslında burada daha net görülmeye başladı ama bu.

O da bir problem var. Gördüğünüz gibi çok fazla gürültü var veride. Yani kuzey-güney yönündeki şerit barı dediğimiz, strep denilen hata çizgileri çok yoğun olarak görülüyor bu sefer de.

Biz uydu gravimetry kullanıcıları ya da verileri kullanıcıları olarak bu gürültülerle çok fazla ilgilenmiyoruz. Yani ilgilenmiyoruz dediğimiz, evet bunları toparlamayı ve çıkarmaya çalışıyoruz ama bu gürültüler bizi aslında çok fazla rahatsız ediyor. Hani kullanacağımız şeyler değil. Bunların silinmesi ve temizlenmesi gerekiyor.

Bir sonraki slaytta bunların silinmiş halini tekrar göreceksiniz. Bu sefer yine gürültüleri, 0 nokta, 0 hassasiyetle yine 0 olarak görüyoruz. Peki bu hassasiyeti tekrar bir yüze böldüğümüz zaman bir sonraki slaytta görüntüleri silinmiş haliyle gördüğümüz zaman işte kütle değişimlerinin Eylül ve Mart ayları arasındaki kütle değişimlerinin ne kadar aslında detaylı olduğunu ve bazı bölgelerde çok daha yüksek eksi değerlerde yüksek, bazı bölgelerde yine artı değerlerde yine yüksek ve eşit oranlar gösterdiğini görebiliyoruz.

Dolayısıyla biz burada işte GRACE verisiyle okyanuslardaki su miktarı değişimleri ya da buzulların erimesi, yeraltı su kaynaklarının incelenmesi gibi kütle değişimi çalışmalarının yanı sıra aynı zamanda yine tektonik hareketlerin incelenmesi, jeolojik ve gravite değişiminin incelenmesi gibi pek çok farklı alanda bu verileri kullanıyoruz. Bu gravite değişimlerini kullanarak farklı fonksiyonlarını kullanarak aslında bu değerleri elde ediyoruz.

Tabii ki ancak GRACE ve GRACE Follow-On, küresel ve bölgesel düzeyde özellikle meydana gelen hidrolojik değişimlere karşı oldukça yüksek duyarlılığı olduğundan dolayı ve çoğunlukla yine bu türdeki kütle hareketlerinin yorumlanması çalışmalarında uygulanmaktadır.

Bir sonraki slayta geçelim hocam.

Evet, burada aslında geçen sene de bahsetmiştik. Yine veri sistemlerinden. Ancak bu sene bunlardan biraz daha detaylı olarak bahsedeceğim. Burada GRACE verilerini gördüğümüz gibi 3 farklı seviyeye ayırabiliyoruz.

Bunlardan normalde literatürde level 0, level 1, level 2 şeklinde de geçebiliyor. Ya da seviye 2, seviye 3 şeklinde de, yani 123 şeklinde de geçebiliyor. Literatürde böyle bir şeyle karşılaşıldığında, benim takip ettiğim seviyelerde 012 şeklinde olduğu için ben de buraya o şekilde koymuştum. Aynı şekilde de bu sene de bu şekilde devam etmek istedim.

Şimdi seviye 0 dediğimiz ham veriler, herhangi bir işlem görmemiş ve uydudan direkt olarak aldığımız, ancak veri merkezlerinin proses edebildiği verilerdir. Bunları proses edebilmek için ileri seviye proses sistemlerinizin olması gerekir. Bunu genelde dediğim gibi veri merkezleri, yani bir sonraki slaytta onları göreceğiz. Onların proses ettiği verilerde diyebiliriz.

Hocam, bir önceki slayta dönecek olursak, seviye 1 dediğimiz level 1 verileri, aylık harmonik kat sayı modelleridir. Bunların aslında gravite kullanıcılarının, yani gravite verileri kullanıcılarının en çok kullanmış olduğu, yani proseslerin yine yapılması gerekiyor. Ancak çoğunlukla CS merkezlerinin, yani veri işleme merkezlerinin hazır harmonik kat sayılar halinde yayınladığı GRACE verileri var ve bunları kullanıcılar kendi ihtiyaçları doğrultusunda diledikleri fonksiyonları kullanarak değerler üretebiliyorlar.

Bununla birlikte, yine son olarak seviye 2, yani level 2 verisi, işlenmiş filtrelenmiş verilerdir. Bu veriler, seviye 1 verilerden daha yüksek doğruluk ve çözünürlük sağlar. Ancak, bu verilere erişmek ve kullanmak daha zordur.

Yanlış, aslında çoğunlukla hazır edilmiş ve yine çoğunlukla eşdeğer su kalınlığı değişimi olarak adlandırdığımız ekolojik beyaz değişimlere dönüştürülmüş veriler, veliler tarafından da ifade edilebilir. Aşağıda gördüğünüz görselde, yine Mason çözümlerini görselleştirin. Birazdan yine online olarak göstereceğim. Oradan verinin nasıl temin edilebildiğini, bunların dediğimiz gibi seviye 2 verileri olarak işlenmiş ve kullanıcının artık herhangi bir işlem yapmasına gerek kalmayan, doğrudan kullanabileceği veriler olarak yayınlanabileceğini göreceksiniz.

Şimdi bir sonraki slayta geçelim hocam, öncelikle seviye sıfırdan bahsettik. Ham veriler oldukları için seviye bir verilerini biraz daha detaylı inceleyelim. Bunlar yine, dediğimiz gibi aylık harmonik katsayı modelleri olarak çeşitli veri merkezlerinde işlenir ve yayınlanır. Bu veri merkezleri hangileridir, bir bakalım. Geçen sene de bahsettiğimiz gibi, resmi olarak üç farklı il merkezi bulunmaktadır. Yani, Greengrass kolon misyonlarının resmi olarak görevli olduğu üç farklı veri merkezi mevcuttur. Bu merkezler arasında CS nota dediğimiz Amerika'daki birinci ayağı, misyonun genel sorumlusu olarak görev yapmakta ve verilerin işlenmesi, dağıtımı ve arşivinden sorumludur. Bu merkezler, verileri işleyerek yine harmonik katsayılar şeklinde yayınlamaktadır. İkinci olan ise Amerika ayağının ikincisi, JPL laboratuvarındaki veri işleme merkezi.

Bu da yine misyonun Amerika Birleşik Devletleri sorumlusu. Uydular ve enstrümantasyon verilerinin işlenmesi, dağıtımı ve arşivinden sorumlu olduğunu söyleyebiliriz. Üçüncü ayağı ise üçüncü resmi veri merkezi olan Ephesus ZD, misyonun Almanya sorumlusu, uydu fırlatma, operasyon ve verilerin işlenmesi, aynı şekilde dağıtımı ve yine arşivinden sorumlu. Bu üç veri merkezi dışında, tabii ki yine verileri işleyerek harmonik katsayılar halinde yayınlayan başka kurumlar da bulunmaktadır.

Örneğin, Boğaziçi Üniversitesi'nde Almanya, Bonn Üniversitesi'nde jeodezi ve jeofizik enformasyon enstitüsünde yayınlanmaktadır. GRASS aylık çözümleri IC model adı altında aylık çözümler sunarak kullanıcılara yayınlamaktadır. Bir diğer veri işleyen merkez de Graz Üniversitesi jeodezi enstitüsünde yayınlanmaktadır ve ayrıntısı ile modeli adı altında yayınlamaktadır. Grece, günlük ve aylık çözümleri kat sayılar halinde yayınlamaktadır. Bunların dışında, yine kat sayılar halinde yayınlayan başka merkezler de bulunmaktadır, ancak en çok sık olanlar özellikle ilk üç veri merkezidir, diyebiliriz.

Bir sonrakine geçelim hocam. Evet, peki, Grey SWY sisteminden ayrı çözümleri ne? Nasıl oluyor bunu? Bu sunumun sonunda yine uygulamalı olarak sizlere bahsedeceğim. Web sitesindeki iç can dediğimiz International Center for Global Models'ın kısaltması GFZ dediğimiz, aslında biraz önce bahsettiğimiz Grey Polo'nun Almanya ayağı tarafından yönetilmektedir. Buradaki bu sayfa ve burada sunduğum bütün veri merkezlerinin hesaplamış olduğu harmonik katsayılar burada aylık olarak yayınlanmamaktadır, çözümler yayınlanmaktadır ve bu sayfayı yöneten şu anda Türk meslektaşımız, o da çok gurur verici bir şekilde, Elmas Sinem'dir. Şu anda burayı yönetiyor ve GFZ'de çalışıyor. Kendisi şu anda da onun yönetiminde bu sayfa dediğim gibi burada bütün gravite uydu gravite esine dahil uydu gravity esine dair bütün verileri buradan aylık kat sayılar şeklinde indirebiliyoruz.

Peki, veriyi sisteme transfer etme sıklığından bahsedelim. Şimdi, yayınladıkları verileri biraz sonra dediğim gibi uygulamalarda detaylı göreceksiniz, ama derece ve mertebe dediğimiz Zeliha order sayıları ilk iki sütundan oluşuyor. Sonrasında harmonik katsayıların sembolize edildiği merkezi MSNM kat sayıları diğer üçüncü ve dördüncü sütunlarda gösteriliyor (delta.cn m ve delta snow). Dediğimiz dördüncü ve beşinci, pardon, beşinci ve altıncı sütunlarda ilgili harmonik katsayıların standart sapmalarını gösteriyor.

Tinkerbell dediğimiz kısımda en son sütunda aylık kat sayılarını demiştik. Aslında hangi yılın hangi gününe ait olduğunu, o verinin aslında zamanını hangi zamandan üretildiğini gösteren sütun, bunları bu şekilde kullanıcılar, hepsinin standart olduğu için bütün veriler bu standartlarda yayınlandığı için kullanmış oldukları yazılımlarda veya programlarda herhangi bir sıkıntı yaşamadan isterseniz GFZ'nin verilerini, isterseniz CP'nin verilerini kullanarak aynı programda çalıştırmanız mümkün. Çünkü hepsi aynı standartlarda yayınlıyor. Ancak dediğim gibi, her biri kendi proseslerini, kendi adımlarını, kendi düzeltmelerini yapıyor. Dolayısıyla bu da aslında doğruluklarını da bir nevi birbirinden farklı kılıyor, diyebiliriz.

Hocam, yine burada veri sistemlerinden elde ettiğimiz harmonik katsayılar yoluyla elde edilen o işte harmonik katsayılarıyla dediğimiz cennet ve SMK sayılarından görmüş olduğunuz büyüklükleri elde edebiliyoruz. Nasıl yapıyoruz? Yine belli bir zaman aralığında, görevi taalanına bağlı bu değişimleri yoğunluk çoğunlukla bir statik gravite alanı modeli kullanılıyor. Bu değişimleri izlemek için ve aylık çözümlerdeki CNM ve SNM harmonik katsayılarının bu granita modelinin katsayılarından farkı, yani ekranda görmüş olduğunuz delta ECE ve delta S katsayılarını kullanarak ilgili jeopol tansel değişimler incelenir ilk işte. Satırda gravite potansiyeli, ikinci satırda yine bozucu potansiyel, üçüncü satırda jeoloji yüksekliği ve gravite anomalisi, dördüncü satırda. Kızlara dikkat ederseniz, bunların delta var başlarında zamana bağlı değişimlerini, yani belli bir zamanda belli bir periyottan başka bir periyodu çıkararak bu iki periyot arasındaki özellikle zamana bağlı değişimlerin elde edilmesi sağlanıyor, diyebiliriz. Yine bunlar da delta t dediğimiz eşdeğer su kalınlığı değişimi. Bunu çoğunlukla kullanılan bir veriyi pek çok literatürdeki çalışmada ben aşağıdakiler de yine yüzeyi deformasyonun doğu kuzey ve yine düşey bileşenlerini oluşturuyor. Yüzey deformasyonları da da aynı zamanda yine Grey's ve verileri son yıllarda oldukça sıklıkla kullanılıyor, diyebiliriz.

Evet, son olarak seviye verilerimizden, yani seviye 2 verilerinden bahsedelim. İşlenmiş ve eşdeğer su kalınlığı değişimlerini içeren bir veri setidir. Bu veriler, biraz önce gösterdiğim filtrelerden geçirildiği için kullanıcının herhangi bir filtre uygulamasına gerek kalmadan kullanabileceği hazır verilerdir. Sadece belki bazı düzeltmeler veya ayarlamalar yapılabilir. Bu verilere örnek olarak yine Masson veri setleri ve bahsettiğimiz Maskon veri setleri bulunmaktadır. Maskon veri setleri, yer yüzeyini gariplere bölerek oluşturulan bir veri setidir. Diğer bir örnek ise hesaplama araçlarıyla elde edilen işlenmiş verilerdir, ki bunları da biraz sonra Gravis web sitesinde gösterebileceğimizi söyleyebilirim.

Örneğin, maski.com web sitesi, Maski'nin Visualization Tool'u ile benzer bir görüntüyü sunmaktadır. Bu web sitesi, yer yüzeyini gariplere çevirerek yıllık veya aylık değişimleri, trend değişimlerini ve zamana bağlı eşdeğer su kalınlığı değişimini gösteren bir araçtır. Maski'nin son yıllarda özellikle hidrolojik döngülerin araştırılmasında sıkça kullanıldığını belirtmek önemlidir.

Gravis ise, yerel su anomali liderini su değişim anomalilerine dönüştüren bir web sitesidir. Bu site, GFZ'nin yönetiminde olup, su değişimlerini bölgesel olarak temsil eden, aynı iklimi paylaşan bölgeleri ayrıştırarak yıllık değişim oranlarını sunmaktadır.

Bir sonraki slayta geçelim. Evet, burada Grays uygulamalarıyla ilgili bazı çalışmalardan ve uygulamalardan bahsetmek istiyorum. Bu uygulamalarda Grays ve Grays Follow'un tabanlı olarak kütle değişim trendleri verilmiştir. Bu çalışmada Nisan 2000 ile Ağustos 2020 arasındaki yıllık artışları gösteren bir harita çizilmiştir. Bu çalışmada Maskonun altıncı versiyonu (rees) kullanılarak yapılmıştır.

Bu çalışma, yıllık trendleri incelediğimizde, özellikle büyük nehir havzalarında 10 kilometreyi aşan güçlü pozitif veya negatif eğilimleri gösteren bir haritadır. Grönland bölgesinde ve Antarktika'nın batı bölgesinde belirgin bir negatif düşüş eğilimi görülmekte, Amazon bölgelerinde ise renk dalgalanmalarının yoğun olduğu ve pozitiften negatife kayan yoğun bölgelerin bulunduğu görülmektedir.

Bu örnekte, Greys denilen aslında Growid içinde yani Growth'daki buzul kütlelerinin aylık kütle değişimi kestirmeleri görülmekte. Burada iki çeşit veri kullanılmış. Cost CI dediğimiz aslında biraz önce saymış olduğum GFZJP al ya da CSR bütün yayınlanan verilerin harmonize edilerek elde edilen bir yeni nesil veridir. COSPI ve aslında baktığınız zaman da bu çizime baktığınız zaman, doğruluğu diğerlerine göre çok daha yüksek, standart sapmaları çok daha sıfıra yakın. Dolayısıyla bu yeni verinin de tabii ki, eski verilere kıyasla çok daha yaygın kullanımının bekleniyor. Bildiğim kadarıyla şu an ikinci versiyonu çıktı ya da çıkacak.

Bu çalışmada incelendiğimizde, yukarıda gösterdiğimiz veya gösterdiği 2 çizgi, ayrı kütle değişimi tahmininin zaman serilerini gösteriyor. Düz çizgiler, bir sigma seviyesindeki belirsizlikleri gösteren aşağıdaki noktalı çizgilerle ilişkilidir. Bu veriler, Gravis portalından alınan seviye 2 verileridir. Gravis portalından alınan, hem Grönland buzul kütleleri hem de Antarktika buzul kütleleri için sürekli olarak güncellenen zaman serileridir. Bu portal, yer çekimi bilgi hizmeti adı altında GFZ tarafından sağlanmaktadır.

Gravis, GFZ ve COSB-G2 tarafından sağlanan farklı verilere dayalı kutup buz tabakalarının zaman serilerini sunan bir portaldır. Bu veriler, iki farklı yer çekimi alanı zaman serisinden elde edilen kütle değişimi tahminlerinin genel olarak uyum içinde olduğunu göstermektedir.

Farklı veri işleme merkezlerinden gelen çeşitli zaman serilerinin bir kombinasyonu olan bu COSI zaman serisi, özellikle diğerine kıyasla çok daha az gürültü içermektedir. Aylık belirsizlikler, son birkaç ay dışında önemli ölçüde daha küçük görünmektedir. Belirsizlik, zaman serisinde belirgin değişimler, özellikle 2014 ile 2016 arasında veya 2004 ve 2006 arasında görülen kısımlarda çoğunlukla yerdeki uydunun izin kapsamını yansıtmaktadır ve uyduların yörünge modelleri ile ilişkilidir.

Ocak 2000'den Aralık 2000'e kadar olan toplam buz kütlesi kaybı Grönland'da yaklaşık olarak 4000 gigaton olup, bu da grafikte görüldüğü gibi bu civarlardadır. Bu kayıp, yaklaşık olarak ortalama deniz seviyesinin 11 milimetrelik yükselmesine eşittir.

Bu da biraz önceki grafiğin Antarktika için uygulanmış hali. Burada yine aynı şekilde GFZ mavi, KOSGEB kırmızıyla gösterilmiş. Aylık kütle değişim tahminleri ile zaman serileri ve bunlara ilişkin aşağıdaki noktalı çizgilerle gösterilen sigma seviyesindeki belirsizlikler bulunmaktadır. Bunlar da yine aynı şekilde GFZ'nin Gravis portalından alınan seviye 2 verileriyle oluşturulmuş bir çizim. Yine aynı içerikle benzer sonuçlar elde etmek mümkündür. Ancak belirsizlikler, Greenland'a kıyasla yaklaşık 2 katı kadar büyüktür. Sağ taraftaki belirsizlik oranına bakarsanız, bunun nedeni Antarktika'nın çok daha geniş bir alanı kaplaması ve farklı bölgelerinin buz kütleleri değişimleri açısından belirgin şekilde farklı karakterler göstermesidir. Örneğin, Antarktika'nın iç kısımları oldukça kurakken, dış sınırdaki bölgelere yakın kısımlar çok fazla yağış alır veya zaman zaman denize temas eder, bu da farklı özellikler gösteren bir bölgedir. Bu nedenle buradaki belirsizliklerin büyük olması genellikle bu farklılıklara atfedilir. Ocak 2000'den Aralık 2020'ye kadar olan kümülatif buz kütlesi kaybı, küresel ortalama deniz seviyesine yaklaşık 7 mm katkıda bulunarak 2500 gigaton civarına ulaşmaktadır.

Bir sonrakine geçelim hocam. Evet, bu da yine Greys verileriyle elde edilen Baris statik deniz seviyesi, aslında balistik deniz seviyesi, su kütlesinin artması veya azalmasına bağlı olarak gelişen. Deniz seviyesi, zamanla değişen deniz seviyesidir, diyebiliriz. Burada, Şekil A'da baktığımız zaman, global ortalama deniz seviyesindeki farklı Baris statik deniz seviyesi zaman serilerini görebilmekteyiz. Farklı CP, CSR, GFZ ve Masko verileri arasında kıyaslama yapılmıştır. CSR, Mousson, JP Masson ve en son GFZ Gravis verileri de dahil olmak üzere bunlar farklı verilerdir. Masko'nun, benzer şekilde işlenmiş bir veri olduğunu belirtelim. Paylaşımı ve kıyaslaması sunulmuştur. Burada kestirilen değerler arasında oldukça iyi bir uyum olduğu söylenebilir. Çözümler arasındaki temel farklar, biraz önce bahsettiğim gibi, masko'nun benzer şekilde işlenmiş bir veri olmasıdır.

Her bir veri merkezinin kendi uygulamalarıyla bu çözümleri sunması ve Grace misyonunun sonunda, yani 2010'un altının yarısından 2017'ye kadar özellikle orada ciddi bir ayrışma ve farklılık görünmektedir. Bu dönemde, özellikle ivme ölçer cihazındaki sorunlar nedeniyle verilerin bozulduğu, bunun da Grace çekim çözümlerinde artan hatalara yol açtığı söylenir.

Aşağıdaki şekilde, yıllık sinyaline göre düzeltilmiş Baris statik deniz seviyesi görülmektedir. Düzeltilmişten kastımız, yıllık sinyali ortadan kaldırmak için en iyi yol dediğimiz, yani yıl içerisinde gösterilen mevsimsel değişimlerin, mevsim etkilerinin ortadan kaldırılması için Ocak 2003 ile Aralık 2016 tarihleri arasında Grace dönemlerinde aylık ortalama klimatoloji değerleri hesaplandı ve bu veri setlerinden indirgendi.

Yukarıdaki karşılaştırmada, zaten yukarıda periyodik olarak mevsim etkilerini görebilirsiniz. Ancak aşağıda böyle bir etki yok. Dolayısıyla, bu da yıllık sinyalin ortadan kaldırıldığını rahatlıkla gösteren bir çizimdir. Yine tahmin edilen doğrusal eğilimler ve belirsizlikler de, alt grafikte yazıldığı gibi, en küçük kareler modeli kullanılarak elde edildi ve açıklamada listelendi.

Greece ve Grace kolonundan elde edilen gerçek belirsizliklerin, Baris statik deniz seviyesi oranlarına ilişkin, aslında çok daha büyük olması bekleniyor. Bu ekranda görünen değerlerden sebep, hem ji düzeltmesi olması, hem yer merkezi hareketinin etkisi, hem de Grace Follow'un verilerindeki hatalar nedeniyle önemli ölçüde olması gereken çok daha büyük bir belirsizlik olduğu düşünülüyor. Tabii ki, ç hatası tek başına oldukça neredeyse yılda 0.3 milimetreye varan bir hata olduğu için, bunlar biraz daha gerçekçi olarak kabul edilen belirsizliklerdir. Yine Baris statik deniz seviyesi için Ocak 2003'ten Aralık 2019'a kadar olan çalışma periyodunda, yıllık 0.8 ile 2.15 mm arasında değişen trendler görülmektedir.

Bu sayılardaki farklılıkların, yine az önce söylediğimiz gibi, zaman serilerinden kaynaklanmadığı; fakat farklı Grace Follow'un zaman serilerinden, aynı zamanda farklı kaynaklardan, gösterilen balistik deniz seviyesi zaman serisine uygulanan farklı iş veri işleme adımlarından kaynaklandığı söylenebilir. Yukarıda görmüş olduğunuz, GFZ'nin seviye 3 verisiyle, ki bizim bahsettiğimiz seviye 2 verisiyle aynı şey olan GFZ'nin Gravis verisi bile birbirinden farklı sonuçlar üretebilmektedir, aslında aynı merkezden işlendiği halde.

Eee, biraz önce yine söylediğim iç sem web sitesini şu an inelim. Derin biliriz. Görmüş olduğunuz gibi web sitesinde sol tarafta gravite alanı modelleri, statik modeller, işte zamana bağlı değişen tempolu modeller. Burada işte hesaplama servisleri var. Değerlendirme dokümantasyon oldukça aslında kullanıcılara geniş bir seçenek geniş bir veri ağı sunan bir web sitesi. Biz genellikle Grace Follow'un verilerine şu şekilde, temple model olarak. E buradan indiriyoruz. Burada görmüş olduğumuz gibi 3 farklı resmi veri merkezinin. Aylık olarak çözümleri burada paylaşılmakta. En son örneğin CS'nin en son paylaşmış olduğu Grace Follow'un velisinin 6 nokta bir versiyonuna bakalım. Aylık veri. Burada. Altmışa 60 dereceye ya da 96 dereceye kadar çözümler mümkün. Buradaki.ne.dk bir de dediğimiz aslında filtrelenmiş. Yani biraz önce gösterdiğimiz stripe'ları olmadığı, bunların filtre elendiği kullanıcıların filtre yapmasına gerek olmayan veriler ki buradan.dk 2 toplamda yanlış hatırlamıyorsam 8'e kadar farklı derecelerde filtrelenmiş veriler. Ve şurada görmüş olduğumuz gibi filtrelenmiş. Hiçbir dedi k işlemine tabi tutulmamış dede k filtresine tabi tutulmamış. Sizin filtrelemek istediğiniz, örneğin siz gauss filtresi uygulamak istiyorsunuz. Veliye o zaman Alfred kısmından filtrelenmiş veriyi indirerek gerekli işlemleri yapabilirsiniz. Burada da derecelerine göre işte 60 dereceye kadar da.dk, 8'de 96 dereceye kadar.dk 8 verilerini alıp alıp indirebiliyorsunuz. Burada da zaten verilerin isimle indirilmesinde de işte veri merkezinin adı geçiyor. JP'de farklı, CSR bu şekilde veriliyor. Grace Follow'un verisi olduğu şu şekilde, isimlendirilmiş. Burada da biliyorsunuz ki Grace Follow'un zaten 2010 yedisinden sonra aktif olmaya başladı. İkinci uydu misyonu olduğu için ve burası o. Alınan aylık çözümün hangi yılın hangi günlerinde olduğunu gösteren. Nasıl eee? Yılın 150, ikinci günüyle 180 birinci günü şeklinde 30 günlük periyotları gösteren bir veri sistemi, kullanıcıların da dediğim gibi hepsinin standartları aynı olduğu için kullanması ve okuması da oldukça kolay olan bir veri sistemi.

Evet. Cesetlere girdikten sonra yine aşağıda da kos şeyi var. Biraz önce söylemiş olduğum, işte bütün o yayınlanan verilerin daha çok işte kombinleyerek daha doğru veri elde etmek için daha optimum hale getirilmesi ve bunun işlenerek aylık çözümler şeklinde paylaşıldığı bir veri. Bunlar da yine buradan KOSBI verileri de buradan indirilebiliyor. Yine az önceki örneklerde de gördüğümüz gibi aslında doğruluğu da diğerlerine göre daha yüksek. Yine burada da daha farklı, d.

O ne denir? İşlem veri işleme yerlerinin fark modellerine de ulaşmak mümkün ki. Biraz önce gösterdiğim Boğaziçi Üniversitesinin TC ve AT speak g Graham, buradaki günlük ve aylık modelleri de buradan elde edilebiliyor. İşte, oldukça geniş seçenekler sunan bir web site. Şimdilik lisans öğrencilerimiz için zannediyorum bu kadar yeter iç giyim için. Şimdi, graviteye geçiyorum.

Gratis'te de yine biraz öncekinde aslında içerikte küresel harmonik katsayıların paylaşıldığında bahsetmiştim size. Yani bizim seviye 0 seviye bir ve 2 verilerinden seviye, bir verilerinden bahsetmiştim. Buradaki gravite de o seviye 2. Yani en son işlenmiş verilerin paylaşıldığı yine www.

Web sitelerinden bir tanesi burada görmüş olduğumuz gibi water storage değer. İşte su değişimi değerleri aslında su depolama değişimi değerleri şeklinde de isimlendirilir. Türkçede aynı iklim özelliklerini taşıyan bölgelerin bir havza olarak sunulduğu ve o bölgedeki t.

Su değişim değerlerinin paylaşıldığı bir web sitesi burada da mevcut. Burada da yine genel olarak zaman serilerinin işte seçtiğiniz bölgeye göre zaman serilerinin değiştiği. Örneğin Türkiye şu şekilde, sanıyorum, 2 farklı bölgede temsil etmişler.

Baktığınız zaman tıkladığınız bölgeye göre değişen zaman serilerinin değiştiği ve buradan da download edip temin edebileceğiniz veri türleri de işlenmiş gres veri türleri ve veri setleri de burada bulmak mümkün. Ve en son YUMAMAZ konudan bahsetmiştik. Masson veri setlerinden bu da.

Öyle trend verilerine. Eğer açacak olursak. Travma göre ya da yıllık. Değişimlerin gösterildiği bu da farklı bir göst. Üzerinden masko şöyle yakından bakalım, bu GSFC nin muska 10 verileri aslında biraz önce söylediğim gibi hem GP nin. Farklı masson yayınları var. Yani yayınladığı maskan değerleri var hem de GP. Nin dışında bir de GFZ nin var. Bu GSFC nin CSL nin yayınladığı, yani Amerika'nın ikinci ayağı olan CS. Nin yayınladığı Kasım.

Buna baktığımız zaman çoğunlukla birebir gripler halinde bütün. Coğrafyayı bütün II yer duvarını kaplayan gripler halinde üretilmiş data setleri. Buna yakından baktığımız zaman, örneğin Türkiye'de şöyle. Markette bir yer seçelim. Burada da görmüş olduğunuz gibi. Eee, burada işte eşdeğer kalınlığı değişimlerinin zaman serileri ve bunların trend eğilimlerine de burada veriyorlar. Bunu şu şekilde, buraya buradan temin edebiliyorsunuz. Bu veriyi her farklı istediğiniz griydi ya da istediğiniz masko gribini buradan temin etmeniz mümkün. Bunların her birini de bir işte etiketlenmiş bir ismi var burada 898999 örneğin burada 9007 şeklinde. Her birine etiket diyorlar ve bu aslında bu göstermiş oldukları masson glifleri şu anlama geliyor ya buradaki bu gridin tamamının örneğin şu görebiliyorsunuz sanıyorum par'ın ineceğini buranın tamamının aynı.

İşte bu h.

Ter su yükseklikleri değişimiyle. Iıı temsil ediyorlar yani belki evet çözünürlük olarak birebir derece bu aracın çözünürlüğü, o da neredeyse işte 100 110 110 kilometreye geliyor. Belki hani çok küçük bir lo kaybı bölge çalışırken daha farklı araçlara ihtiyaç duymanız gerekiyor ama geniş ölçekli çalışma alanlarında örneğin daha büyük bir bölgede çalışacak olursanız ya da işte bir ülke ya da bir kıta üzerinde çalışacak olursanız da bunların ten.

Evet, hocam, son olarak Masko 10 gruplarını da anlattıktan sonra, benim söyleyeceklerim bu kadar. Soru soran arkadaşım varsa?

Hocam, 6/2 Kahramanmaraş depreminden önce, 2020'de 2/2 ile 2000'de 20/2 karşılaştırması yaptığınızda, ister küçük bir alanda, ister büyük bir oranda, ya da zaman değişimine baktığınızda bir değişiklik gördünüz mü? Hocam, muhakkak siz de merak etmişsinizdir.

Hoca, Çok aklımızda olan çalışmayı şu an söylediniz. Şu an işte yüksek lisans öğrencisi henüz yeni yeni birlikte çalışıyoruz. Yüksek lisans öğrencim de dediğiniz gibi, aslında tam olarak belki eşdeğer su kütlesi değişiminden ziyade gravite değişimlerinin, o bölgede depremin ne kadar etkilediği veya ne kadar hissedilebilir olduğunu araştıracak. Kıracağız önümüzdeki haftalarda. Yani normalde literatürde, evet, depremle ilgili özellikle depremden önce ve sonra su kütlesi değişimlerine dair etkileyen bulgular var. Ama biz henüz orada onu araştırmadık ama çok güzel bir noktaya değindiniz. Şu an aklımızda ve önümüzdeki çalışmanın odak noktasını oluşturuyor, yani.

Hocam, bir de Konya'daki bu obruk sorunu çıkmazdan önceki durumla ya da çıktıktan sonraki durum arasında bir karşılaştırma yapabiliyor musunuz? Bu yeraltı su seviyesindeki çekilme, neye bağlı olarak bu obruk tehlikesinin ortaya çıktığını gösterebiliyor mu, hocam? Konya.

Evet, hocam, o gruplarda obruk çalışmaları aslında çoğunlukla, yani tabii ki yeraltı su değişimi gönlümden de meydana gelen hasta sebebin o sebep olduğu bu değişimlerin sebep olduğu bir fenomen. Ancak şöyle bir durum var, OO bölge çok daha küçük, düşük çözünürlükte yani belki Konya hafızası geniş olarak geniş çapta bu çalışılabilir. Ama o bölgenin hani aynı zamanda yer 6 işte kuyu seviyesi değişimlerinin de desteklenerek bu ekstra verilerin de sağlanarak belki bilemiyorum hani?

Başka yerel gravite ölçümleri de hani buna dahil edilebilir? O şekilde daha iyi bulgular ya da daha doğru ve gerçekçi bulguların elde edilebileceğini düşünüyorum. Çünkü dediğim gibi yani çözünürlük özellikle yani küçük bir bölgede hani bir ilçeyi çalışacak, müsait dikte değil, çözülebiliyor ama Gökhan Konya havzası dediğiniz gibi ya da belki işte Anadolu iç Anadolu yani çalışılırsa o bölgenin belki biraz daha.

He su değişimlerinin daha yoğun olarak görüldüğü çalışmalar var ki benim geçtiğimiz yıl yaptığım bir çalışmada da o bölgede özellikle ben o havzayı çalıştım. Hani tam olarak o bölge değil ama Konya havzasının çalışırım da yeraltı su kaynaklarının hani grace verisi ve hidrolojik yöntemlerle hidrolojik modellerle kombinler indiğinde bölgede bir düşüş olduğunu tespit ettim. Ama hani daha yüksek çözünürlük velilere tabii ki ihtiyaç var. Özellikle noktasal bazda çalışmalarda.

Hocam, daha yüksek çözünürlükteki verilere zaten şu anda ulaşmak mümkün. Ancak bahsettiğiniz daha yüksek çözünürlük için ne tür gelişmelerin olması gerekiyor?

Daha yüksek çözünürlükteki verilere gelince, hani biraz önce gösterdiğiniz maskan verileri gerçekten çok geniş bir alanı kapsıyor. Bu nedenle özellikle belirli bir bölge, örneğin Karapınar, için tam olarak detaylı çıkarmak zor olabilir çünkü bu veriler büyük ölçekli. Ancak, bu bölgedeki düşey deformasyonları daha spesifik ve hassas bir şekilde ölçmek için farklı teknikler ve yöntemler kullanılabilir. Daha önce bu tür çalışmalar yapılmış, örneğin interferometrik radar teknikleri kullanılarak yerel düşey deformasyonlar incelenmiş. Bunun yanında yeraltı su değişimleri, kuyu seviyeleri gibi daha yerel verilerle birleştirilerek daha net ve doğru sonuçlara ulaşılabileceğini düşünüyorum. Tek bir Grace verisi bölgesel çalışmalarda çözünürlük bakımından yetersiz kalabiliyor, ancak umut verici bir gelişme olarak gelecekte daha iyileştirilmiş Grace verileri gelirse, bu noktada daha başarılı ve spesifik çözümler elde etmek mümkün olabilir.

Halihazırda, yüksek çözünürlükte veri üretmek için sadece Greys teknolojisi mi kullanılıyor, başka bir teknoloji var mı?

Şu an, evet. Yani söylediğim gibi, gelecekteki gravimetrik, yani gravite uydu yöntemleriyle elde edilecek olan gravite ölçümleri tabii ki çok daha alçak yörüngelerde olduğu zaman çözünürlük artabilir. Ancak, bu durumda başka hatalar işin içine girebilir. Bu hataları optimize ederek iyileştirmeye çalışıyoruz. Ayrıca, önümüzdeki yıllarda fırlatılması planlanan bir sonraki memecik uydusu da var. Bu uydu, 2028 yılında fırlatılması planlanan bir misyondur. Bunun yanında, başka uydu misyonları da planlanmış olup, özellikle ikili veya üçlü uydu misyonları, daha iyi çözünürlükler elde etmek için planlanmaktadır. Ancak, bu konudaki gelişmeleri teknoloji ilerledikçe göreceğiz.

Hocam, dersin başında tektonik hareketlerin incelenmesinden bahsetmişsiniz. Oraya ufak bir değinmişsiniz. Türkiye'de, önümüzdeki yaklaşan İstanbul depremi için herhangi bir çalışma yapılmakta mı?

Deprem için şöyle, tabii ki deprem, özellikle çok büyük çaplı depremlerde, ki aslında şubatta yaşadığımız gibi Allah bir daha yaşatmasın diyoruz, ama bu tür depremlerin o bölgedeki graviteyi ciddi anlamda etkilediğini biliyoruz. Ki bununla ilgili greys çalışmaları var. Yani deprem öncesi ve sonrasındaki oradaki gramın kalın nasıl değiştiğine dair ancak Türkiye'de Grace ve depreme dair şu an çok detaylı bir çalışma yok. Şu an aklımızda olan bir çalışma, biraz önce Ali Osman hocamın da söylediği gibi özellikle oradaki su kütlesi değişimlere ve jeopolitik değişimlere nedenle değişmiş bunun. Ben bu aslında hani iyi bir vaka, bunun test edilmesi açısından, tabii ki Şubat depremi, ama ne derecede çözünürlük burada yine büyük bir problem. Ancak ne derecede tespit edilebileceğini biz önümüzdeki haftalarda inşallah test edip şey yapacağız. Yani bir bakacağız sonuçlara. Ancak evet, literatürde de vardı, başka ülkelerde özellikle 7 ya da 8 büyüklüğündeki depremlerin greys verileriyle incelenerek, işte aradaki o gravitenin gravite değişiminden granit alın değişiminin ve 5 değer su kanalına değişimlerinin incelenen ve vakalar ve çalışmalar var.

Hocam, teşekkür ediyoruz. Şimdi yeraltı su seviyesindeki değişimlere bakılıyor da bir de yerüstü su seviyesindeki değişimlere de bakılıyor mu hocam? Mesela barajlardaki tutulan su seviyesinin artmasına da azalmasına bağlı olarak depremler meydana geliyor. Mesela geçen sene, 2010 yılında, 7.8 büyüklüğünde Çin'de bir deprem geldi. Barajda tutulan su seviyesinin yükselmesine bağlı olarak oradaki yerdeki depremin şiddeti etkilenebilir mi? Mesela Doğu Anadolu'da birçok baraj bulunuyor. O yeraltı su tutulan su seviyesiyle aylık olarak bu verilerden elde edilen su kütle değişimleri arasında bir korelasyon var mı? Bu, doğal afetlerle su seviyesi değişimleri arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılıyor mu hocam?

Evet.

Evet, hocam, şöyle; aslında Grace bize yeraltını vermiyor. Gravite, o bölgedeki bütün kütleyi veriyor, yani iyi bir noktaya değindiniz. Biz yeraltı su değişimlerini hidrolojik modelleri de kullanarak elde ediyoruz. Sadece grevli bir yere Grace ile yeraltı su değişimleri elde etmek tek başına mümkün değil. Dediğiniz gibi yerüstü suları, toprak nemi dahil, buna topraktaki bitki örtüsündeki nem de dahil, o bölgenin çekim kuvveti altında olduğunu unutmamak önemli. İşte bu nedenle bölgenin tamamının kütle değişimini hesaplıyoruz. Tabii ki, Grace ile barajlardaki su seviyesi değişimini, tamamını dediğimiz için, yer üstü suyu, buzulları dahil ederek inclemek mümkün. Genellikle eşdeğer su kalınlığı değişimleri çoğunlukla santimetre mertebesinde olup, yapılan çalışmalarda incelenir. Doğruluğu genellikle santimetre mertebesindedir bu su değişimlerinin. Ancak, dediğim gibi, bu bölgedeki yeraltı ve yerüstü su tabakalarının toplam su değerlerini veriyor bize. Dolayısıyla, baraj seviyelerine odaklanmak veya ayırmak teknik olarak mümkün olmayabilir. Baraj seviyeleri zaten kendi sürekli ölçüm halinde oldukları için, bu verilerin depremle ilişkisi ya da koordinasyonunda kullanılması mümkün olabilir.

Evet, teşekkür ediyoruz. Soru sormak isteyen cesaretli ve özgüvenli öğrencimiz var mı? Evet, soru sormak isteyen var. Evet, soru sormak isteyen öğrenci sayımız bu kadar oldu, hocam çok teşekkür ediyoruz. Gerçekten ufuk açıcı bir sunumdu. Baraj depremleri önemli tabii. Belki 2020'de olan Çin'deki 7.8 büyüklüğündeki deprem, insan kökenli barajdaki su tutulmasına bağlı olarak oradaki kütle ağırlığındaki değişime bağlı olarak yerin altındaki unutulmuş ya da bilinen eski bir fayın etkisi olabilir mi?

Harekete geçirilmesine ilişkin önemli bir tetikleme yaptığına dair verilerde kesin. Demek ki bir artış, bu baraj alanlarındaki yer değişimleri ne bağlı kütle değişimleri, acaba uydudan izlenebiliyor mu, izlenemiyor mu? Belki iyi bir çalışma konusu olabilir. Ortak noktaları bulmak lazım. Bu tür konularda arkadaşlarımızla tabii ki akademik çalışma yaparlarsa, uydu verileri önümüzü açan bir çalışma alanı olarak karşımıza çıkabilir.

Evet, kesinlikle. Evet, bence en önemli avantajı da zaten açık veriyor olması ve herkese ücretsiz bir şekilde sunulması.

Hocam, o mevsim etkilerini kaldırdıktan sonra tabii, mevsim etkileri dediğiniz gürültü değil mi hocam? Biz 10'a çıkart gürültü diyoruz, mesela, onu.

Hocam, mevsim etkileri yok. Gürültü değil, aslında, işte kütlelerin su kütlelerinin ilkbahar ve kış aylarında fazla yağışla artarak, yaz ve sonbahara doğru azalması. Bunlar periyodik; bu periyodiklik bu mevsimsel etkiler veriyor. Yani yazın fazla, kışın pardon, kışın artarak, yazın da azalarak görülen bir zaman serisi bunlar ve bu yıllık ve yarı yıllık da etkiler diyoruz. Bunları çıkararak aslında kalan kısım. Bunlar da yine çalışmalarda literatürde incelenmiş dediğimiz bu yani yıllık kısım, mevsimsel etkilerde aslında, yani bu mevsimsel döngü diyebiliriz. Hidrolojik döngü diyebiliriz, yıllık etkileri.

Hocam, çok teşekkür ederiz. Gerçekten bu sene de, yeniden hazırlandığınız geçen senenin üstüne ilave giyeni ve içerikle paylaştığınız bilgileri de uygulamada sundunuz. Ben çok teşekkür ediyorum. Geçmiş olsun diliyorum inşallah.