Share
تاثير درجة حرارة سطح البحر المتوسط على درجة حرارة الهواء السطحية والامطار لبعض المواقع في الشرق الاوسط == The effect of Mediterranean Sea surface temperature on air surface temperature and rainfall for some locations in the Middle East
Author name:
حنين حاكم عبد الرضا عباس
Supervisor name:
منعم حكيم خلف الجبوري
General topic:
Meteorology
Specific topic:
Atmospheric Sciences
Degree:
Doctorate
University:
Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Atmospheric Sciences
Language:
English
University location:
Baghdad
First pages:
32T69 - p.pdf
Abstract:
درجة حرارة سطح البحر تلعب دور مهم في التغير المناخي لانها تؤثر على درجة حرارة الهواء مباشرة فوق السطح ومعدل التبخر للماء والذي يؤثر بدوره على درجة حرارة الهواء وتكوين الغيوم والامطار. لذلك دراسة درجة حرارة سطح البحر مهمه في حل المشاكل للظواهر الجوية والبحرية ونظام المناخ للارض. يهدف هذا البحث الى دراسة تاثير تغيرات درجة حرارة سطح البحرالابيض المتوسط(SST) على درجة حرارة الهواء السطحية(T2M) والامطار(TP) لمنطقة الشرق الاوسط خلال الفترة .(1980 - 2009) البيانات المستخدمة في هذه الدراسة تم الحصول عليها من المركز الاوربي وتم عمل ثلاث شبكات للمتغيرات لايجاد العلاقة بين SST وT2MوTP ب استخدام طريقتين للتحليل الاحصائي. ففي الجزء الاول من الدراسة تم استخدام طرق التحليل الاحصائي مثل السلاسل الزمنية ومعامل الارتباط, وتم اختيار ثلاث مواقع (نقاط) على الشبكة في البحر المتوسط واربع مناطق في الشرق الاوسط (بغداد, عمان, دمشق, بيروت).النتائج اظهرت ان التغيرات في درجة حرارة سطح البحر لها اكبر قيمة للميل في شهر تموز (0.06) للنقاط الثلاثة واقل قيمة كانت في الفصول الانتقالية, في شهر نيسان كانت (0.01) للنقطتين الاولى والثالثة, في شهرتشرين الاول كانت قيمة الميل (0.04) في النقطة الثالثة. اما اعلى قيمة للميل لدرجة حرارة الهواء السطحية في الشرق الاوسط فكانت في شهر تموز (0.06) في مدينتي بغداد ودمشق وكانت اقل قيمة في شهر نيسان (0.006 - ) في مدينة عمان. بالنسبة لقيمة الميل للامطار فكانت اعلى قيمة في عمان وبيروت (0.3) خلال شهري كانون الاول وشباط على التوالي, واقل قيمة للميل كانت في بغداد (0.27 - ) خلال شهر كانون الاول. بينت النتائج ان درجة حرارة سطح البحر لها اكبر تاثير على درجة حرارة الهواء السطحية في شهر تموز, بسبب ان معامل الارتباط كانت له اعلى قيمة (0.58), (0.48), (0.50), (0.56) للمدن بغداد وعمان ودمشق وبيروت على التوالي خصوصا مع النقطة الاولى. اقل قيمه خصوصا للنقطتين االثانيه والثالثه فكانت في شهر نيسان, (0.007 - ), (0.08 - ), (0.08 - ), (0.08 - ) للمدن بغداد وعمان ودمشق وبيروت على التوالي.ولوحظ انه لاتوجد علاقة بين درجة حرارة سطح البحر والامطار للمناطق الاربع لان معامل الارتباط له قيم قليله في كل المواسم المطرية.في الجزء الثاي من الدراسة فتم استخدام طريقة التحليل بواسطة الدالة التجربيبة المتعامدة (EOF) للتغاير المكاني واخذت اول نمطين للـEOF الاول والثاني (EOF2, EOF1) وطريقة التحليل بواسطة (PC) للتغاير الزمني للنمط الاول (PC1). استخدمت شبكتين للنقاط للبيانات, الاولى تمثل شبكة SST لمنطقة البحر المتوسط والشبكة الثانية تمثل شبكة ((T2M,TP لمنطقة الشرق الاوسط وبقدره تميز 0.50 x 0.50 وقسمت فترة الدراسة الى فترات تمثل كل عشر سنوات.النتائج بينت ان نسبة التغاير المكاني لدرجة حرارة سطح البحر للـEOF1 ودرجة الحرارة السطحية كانت 97% و95% من التغاير الكلي على التوالي , وهذا يشير الى وجود علاقة محتملة بينهم, بينما التغاير المكاني للامطار سجلت اقل قيمة خلال فترة الدراسة.اما التحليل بواسطه التغاير الزمني بواسطه PC للـ SST فقط لوحظ وجود دوره قوية لها عشر قمم كل عشر سنوات من فترة الدراسة. | Sea surface temperature plays an important role in the climate change, because it affects the temperature of the air immediately above the surface, evaporation rate of water, cloud formation and precipitation. Therefore, the study of sea surface temperature is fairly essential for solving many meteorological and oceanographic problems and climate system of the earth. The aim of this thesis is to study the effect of sea surface temperature (SST) variation of Mediterranean Sea on air surface temperature (T2M) and rainfall (TP) in Middle East during the period (1980 - 2009). The data used in this study obtained from the Europe center (ECMWF) and made three grids of the variables in order to determine the relationship between SST and (T2M, TP) by using two statistical analysis methods. In the first part of study, statistical analysis technique used such as time series and correlation coefficient, and select three location (points I,II,III) on the grid of Mediterranean sea and four locations on Middle East (Baghdad, Amman, Damascus, Beirut). The results show that, The variation of SST has the highest value of trend in July (0.06) for the points I, II, III and the lowest value was in the transition season, in April was (0.01) for point I, III, in October was (0.04) for point III. While the highest value of trend for T2M in Middle East was in July (0.06) in Baghdad and Amman city and the lowest value in April ( - 0.006) in Amman city. For the value of trend of rainfall, the highest value was in Amman and Beirut (0.3) in December and February months respectively, and the lowest value of trend was in Baghdad ( - 0.27) in December month. The results show that the SST has the largest impact on T2M in July, because the correlation coefficients has the highest value (0.58), (0.48), (0.50), and (0.56) for Baghdad, Amman, Damascus and Beirut respectively especially for point I. The lowest value of especially for point II, III, in April was ( - 0.07), ( - 0.008), ( - 0.008) and ( - 0.008) for Baghdad, Amman, Damascus and Beirut respectively. And notes there is no relation between SST and TP for the four locations, because the correlation coefficient has small value in all rainfall months. The second part of the study use the Empirical orthogonal function (EOF) for the spatial variance and take the first two EOF (EOF1, EOF2) mode, and principle component analysis (PCA) tool for the temporal variation of (PC1) mode. Two grids of points have been used for the data; the first one represents the SST grid of Mediterranean Sea area and the second one represents the (T2M, TP) grid of Middle East of 0.50 x 0.50 and the period of study divided into periods every 10 years. The results show that the percentage of spatial variation of EOF1 for SST and T2M was 97% and 95% of total variance respectively, that indicate to have possible relationship between them while the spatial variance of TP record the lowest value in the period of study. The analysis made by the temporal variance of PC for SST show it has strong cycle with 10 peaks every 10 years of the period of study.
