Deniz yüzeyi sıcaklığı anomalisi (Sea Surface Temperature anomaly, SST anomaly), belirli bir yer ve ay için ölçülen deniz yüzeyi sıcaklığının aynı ayın klimatolojik referans değerinden sapmasını ifade eden bir iklim değişkenidir. Bu çalışma, 1901–2020 arasındaki SST anomalilerini 60°N–60°S küresel bandı ile tropikler ve kuzey/güney orta enlemler arasında ayrıştırarak uzun dönem trendlerin ve zaman ölçeğine bağlı değişkenliğin hangi bölgesel bileşenlerle ilişkili olduğunu incelemiştir. Ana analiz ERSST-V5 verisine, sağlamlık kontrolleri ise HADISST ve COBE veri setlerine dayanmıştır. Bütün ana bölgesel seriler üç analiz döneminde de pozitif trend göstermiş; 1971–2020 dönemindeki eğimler güney orta enlemleri hariç önceki dönemlerden daha büyük olmuştur. Trendden arındırılmış serilerde küresel değişkenliğin yıllararası ölçekleri en güçlü biçimde tropikal SST ile, yaklaşık 0,5–2 yıllık ve bazı on-yıllar arası ölçekleri ise orta enlemlerle ilişkilidir. Çalışma gözlemsel/tanısal bir zaman-serisi analizidir; bölgesel korelasyonlar küresel ısınmanın nedensel coğrafi paylarını ölçmez.

Çalışmanın ikinci önemli sonucu yöntem bilimiyle ilgilidir. Küresel ortalama SST anomalisi serisini her grid noktasındaki SST anomalisinden çıkarmak, yalnız seküler ısınmayı değil tropiklerdeki bazı ENSO ve düşük frekanslı değişkenlik bileşenlerini de azaltabilir. Araştırmacılar, özellikle tropikal yıllararası ve düşük frekanslı değişkenlik incelenecekse yerel doğrusal trend çıkarma yaklaşımının bu sinyalleri daha iyi koruyabileceğini göstermektedir.

Araştırma problemi: Küresel ortalama tek başına hangi bilgiyi gizleyebilir?

Küresel deniz yüzeyi sıcaklığındaki uzun dönem artış genellikle geniş bir enlem bandındaki SST anomalilerinin ortalamasıyla izlenir. Bu yaklaşım küresel değişimin genel yönünü göstermek için kullanışlıdır; ancak aynı ortalamanın içine tropik Pasifik'teki ENSO, Atlantik'teki çok-on-yıllık değişkenlik ve kuzey/güney orta enlem salınımları gibi farklı zaman ölçeklerindeki bölgesel iklim sinyalleri de girer.

Kaynak çalışma bu nedenle 60°N–60°S ortalaması olan GT serisini bileşenlerine ayırmaktadır. Amaç, tropikler ve orta enlemlerin küresel SST anomalisi serisindeki uzun dönem pozitif trende ve trendden arındırılmış değişkenliğe nasıl eşlik ettiğini belirlemektir. Araştırma yeni bir iklim atıf modeli geliştirmemekte; gözlemsel/reconstructed veri setlerindeki bölgesel ilişkileri tanısal istatistik ve dalgacık yöntemleriyle incelemektedir.

Çalışmada kullanılan bölgesel SST serileri

SST anomalisi nasıl oluşturuldu?

ERSST-V5 verilerinin yatay çözünürlüğü 2° enlem × 2° boylamdır. Araştırmacılar 1901–2020 döneminin tamamını referans alarak her grid noktasında her takvim ayı için klimatolojik SST değerini hesaplamış ve aylık gözlemden bu klimatolojiyi çıkararak SST anomalilerini oluşturmuştur. Daha sonra yukarıdaki coğrafi bantlarda alan ortalamaları alınarak bölgesel aylık zaman serileri elde edilmiştir.

Yıllık trend analizi için Ocak–Aralık arasındaki on iki aylık değer ortalaması alınmıştır. Böylece aylık değişkenlikten ayrı olarak uzun dönem eğimin büyüklüğü üç zaman penceresinde karşılaştırılmıştır: 1901–2020, 1901–1970 ve 1971–2020.

Trend ile iklim değişkenliği neden birbirinden ayrıldı?

Bir SST zaman serisi aynı anda hem uzun dönemli bir eğilim hem de aylıktan çok-on-yıllık ölçeklere kadar salınımlar içerebilir. Araştırmada her aylık seriye doğrusal en küçük kareler trendi uygulanmış ve bu trend çıkarıldıktan sonra kalan seri RES olarak adlandırılmıştır. Örneğin RES GT, GT serisinin doğrusal trendden arındırılmış halidir.

Bu işlem “dış zorlamanın tamamı çıkarıldı” anlamına gelmez. RES serileri, kaynak çalışmada zaman ölçeğine bağlı içsel/ortak değişkenlik örüntülerini karşılaştırmak için kullanılan istatistiksel artık serileridir.

Mann–Kendall ve Sen yaklaşımı ne için kullanıldı?

Mann–Kendall, zaman serisinde monoton bir trendin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını parametrik dağılım varsayımına güçlü biçimde bağımlı olmadan değerlendiren sıralama tabanlı bir testtir. Kaynak çalışma anlamlılık eşiğini 0,05 olarak kullanmıştır. Sen yaklaşımı ise trendin eğimini hesaplamış ve sonuçları °C/on yıl birimiyle raporlamıştır.

Morlet dalgacığı neden kullanıldı?

Dalgacık analizi, bir zaman serisinde belirli frekans veya periyotların yalnız ortalama olarak bulunup bulunmadığını değil, bu değişkenliğin zaman içinde hangi dönemlerde güçlendiğini de gösterir. Çalışmanın kullandığı Morlet ana dalgacığı, Gauss zarfıyla modüle edilmiş karmaşık bir üstel fonksiyondur.

\[ e^{i\omega_0\eta}e^{-\eta^2/2} \]

Kaynakta \(\eta=t/s\) olarak tanımlanır; \(\omega_0\) boyutsuz frekansı, \(t\) zamanı ve \(s\) dalgacık ölçeğini temsil eder. Formülün görevi zaman serisini farklı zaman–ölçek bölgelerinde çözümlemeye yarayan temel dalgacık fonksiyonunu tanımlamaktır.

Wavelet Power Spectrum (WPS), belirli zaman ve ölçeklerdeki varyans gücünü; Global Wavelet Power (GWP), bütün zaman boyunca belirli ölçeklerdeki toplam/ortalama güç yapısını; Wavelet Coherence (WTC) ise iki zaman serisinin aynı zaman–ölçek bölgelerinde ne kadar uyumlu değiştiğini değerlendirmek için kullanılmıştır.

Tropikler mi, Orta Enlemler mi Küresel SST Değişkenliğine Daha Fazla Katkı Sağlıyor?

Tek bir bölge bütün zaman ölçeklerinde baskın değildir: çalışmanın sonuçlarına göre yaklaşık 0,5–2 yıllık küresel SST değişkenliğinde birleşik orta enlemler (NST), yıllararası ölçekte tropikler (TT), on-yıllar arası ölçekte ise hem tropikler hem de orta enlemler belirgin rol göstermektedir; dolayısıyla “tropikler her zaman baskındır” veya “orta enlemler her zaman baskındır” biçimindeki tek bir genelleme kaynak tarafından desteklenmez.

ENSO, PDO ve AMO neden bu bağlamda önemlidir?

Çalışmanın literatür çerçevesinde ENSO, yıllararası tropikal okyanus-atmosfer değişkenliğinin ana örneğidir. PDO ve AMO ise daha uzun zaman ölçeklerinde SST anomalilerinin bölgesel dağılımını ve ENSO ile ilişkilerini değiştirebilen düşük frekanslı modlar olarak tartışılmaktadır.

Bu modların zaman ölçekleri uzun olduğu için 1901–2020 gibi 120 yıllık bir gözlemsel kayıt, özellikle AMO benzeri 70–80 yıllık değişkenlik açısından yalnız sınırlı sayıda tam çevrim içerir. Bu nedenle uzun dönem trend ile çok-on-yıllık doğal değişkenliği istatistiksel olarak birbirinden kusursuz ayırmak mümkün değildir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Ana veri seti ve sağlamlık kontrolü

HADISST ve COBE grid merkezlerinin ERSST'den farklı olması nedeniyle bant sınırları yarım derece kaydırılarak oluşturulmuştur. Ancak analiz mantığı değiştirilmemiştir. Ana bulguların üç bağımsız SST veri setinde benzer yönde ortaya çıkması, sonuçların yalnız ERSST'ye özgü veri seti özelliğine dayanmadığını desteklemektedir.

Üç dönemde SST trendleri

Aşağıdaki değerler kaynak Table I'in bağımsız Verianla düzenidir. Birim bütün hücrelerde °C/on yıl'dır. Kaynak, her veri seti ve dönem için gösterilen trendlerin Mann–Kendall testinde 0,05 düzeyinde anlamlı olduğunu bildirmektedir.

Yakın dönem eğim artışı

ERSST ana veri setinde GT eğimi 1901–1970'de 0,0633 °C/on yıldan 1971–2020'de 0,1210 °C/on yıla yükselmiştir. Aynı dönem karşılaştırmasında TT 0,0617'den 0,1312'ye, NT 0,0832'den 0,2150'ye ve NST 0,0680'den 0,1109 °C/on yıla yükselmiştir.

ST serisi genel örüntünün istisnasıdır: ERSST'de 1901–1970 eğimi 0,0556 iken 1971–2020'de 0,0501 °C/on yıldır. HADISST ve COBE de aynı nitel örüntüyü göstermektedir. Bu nedenle çalışma “bütün okyanus bölgelerinde yakın dönem ısınma eğimi aynı ölçüde hızlandı” sonucunu desteklemez.

Tropikal okyanus sektörleri aynı biçimde ısındı mı?

Hayır. ERSST'de 1901–2020 döneminde en büyük tropikal eğim TAT'ta 0,0979 °C/on yıl, ardından TIT'te 0,0855 ve TPT'de 0,0740'dır. 1971–2020 döneminde sıralama değişmiş; TIT 0,1520, TAT 0,1417 ve TPT 0,1310 °C/on yıl olmuştur. Böylece hangi tropikal havzanın daha büyük trend gösterdiği seçilen analiz dönemine bağlıdır.

Artık seriler arasındaki korelasyonlar

Kaynak Table II, bütün korelasyonların %95 güven düzeyinde anlamlı olduğunu bildirmektedir. Üç veri setinde de en yüksek bölgesel ilişki RES GT ile RES TT arasındadır. Tropikal alt havzalar içinde RES TPT'nin RES GT ile korelasyonu en yüksektir: ERSST'de 0,81, HADISST'te 0,79 ve COBE'de 0,78.

Korelasyon haritalarında RES GT ile RES TT için benzer uzamsal örüntüler görülmektedir. Belirgin pozitif ilişkiler tropikal Hint Okyanusu, tropikal Pasifik, tropikal Kuzey Atlantik, ekvatoral Atlantik ve bazı Pasifik bölgelerinde ortaya çıkmaktadır. RES NT ve RES ST haritaları ise ilgili yarımkürenin orta enlemlerinde daha güçlü ilişki gösterir.

Korelasyon anlamlılığı nasıl değerlendirildi?

Korelasyon katsayılarının istatistiksel anlamlılığı Student t-testiyle 0,05 düzeyinde değerlendirilmiştir. Kaynak, seriler filtrelenmediği için 120 yıllık kayıt uzunluğunu serbestlik derecesi yaklaşımında kullandığını açıkça belirtmektedir. Verianla bu raporlama tercihini değiştirmeden aktarmaktadır.

Dalgacık analizinin temel sonuçları

RES GT'nin yaklaşık 85 yıllık global wavelet power tepesinin büyüklüğü yaklaşık 1,1 °C², RES TT'nin aynı ölçekteki tepesinin büyüklüğü yaklaşık 1,5 °C² olarak verilir. RES NT ve RES ST'deki yaklaşık 85 yıllık GWP tepeleri sırasıyla yaklaşık 17 °C² ve 1,5 °C²; RES ST'deki yaklaşık 36 yıllık tepe yaklaşık 1,7 °C²'dir. RES NST'deki yaklaşık 85 yıllık tepe yaklaşık 0,75 °C²'dir.

Bu büyüklükler serilerin farklı mekânsal ortalamalarına ve varyans yapılarına aittir; birbirleriyle basit biçimde “bölge X bölge Y'den şu kadar daha önemli” oranına dönüştürülmemelidir.

Cross-wavelet analizi ne ekledi?

RES GT–RES TT ve RES GT–RES NST çiftlerinin cross-wavelet analizi, tropikler ile orta enlemlerin küresel seriye katkılarının birbirini zaman ölçeğine göre tamamladığını göstermektedir. GT ile TT arasında 0,5–1 yıllık ölçekte koherans düşüktür, 2–8 yıllık yıllararası ölçekte ise yüksek koherans alanları görülür.

GT ile NST arasında 0,5–2 yıllık ve on-yıllar arası ölçekte belirgin ilişkiler bulunur; özellikle yaklaşık 18–21 ve 30–39 yıllık ölçeklerde yüksek koherans belirgindir. Yüksek koherans görülen birçok zaman–frekans bölgesinde faz farkı sıfıra yakındır; bu, iki serinin söz konusu ölçeklerde birlikte salındığını gösterir.

Küresel Ortalama SST Serisini Çıkarmak Neden Tropikal İklim Sinyalini Zayıflatabilir?

GT serisinin kendisi ENSO ve düşük frekanslı tropikal değişkenliğin bir bölümünü içerdiği için, her grid noktasındaki SST anomalisinden GT'yi regresyonla çıkarmak yalnız seküler ortak eğilimi değil aynı tropikal sinyalin bir bölümünü de kaldırabilir; Figure 10'daki varyans oranları özellikle tropikal bölgelerde bu kaybın yerel doğrusal detrend yaklaşımından farklı olduğunu gösterdiğinden, çalışma ENSO veya tropikal düşük frekanslı değişkenlik hedefleniyorsa yerel trend çıkarımının bu değişkenliği daha iyi koruyabileceğini belirtmektedir.

Figure 10 neyi karşılaştırıyor?

Figure 10 iki ayrı işlemden sonra kalan SST varyansının orijinal toplam varyansa oranını karşılaştırır. Birinci harita her grid noktasında doğrusal trendin çıkarıldığı DT/TOT oranını, ikinci harita GT'nin doğrusal regresyonla kaldırıldığı LREG/TOT oranını gösterir.

Her iki yaklaşımda en düşük oranlar batı tropikal Atlantik, batı tropikal Pasifik ve Hint Okyanusu'nun kuzey ve güney kesimlerinde bulunmuştur. LREG/TOT yöntemi bazı subtropikal orta enlem bölgelerinde yüksek varyans yüzdelerini korurken, doğu ekvatoral Pasifik'teki oran DT/TOT yaklaşımına göre daha fazla azalır. Bu bölge ENSO değişkenliğinin merkezlerinden biri olduğundan yöntem seçimi bilimsel sorunun kendisini etkileyebilir.

Kaynak şekillerinin bilimsel işlevi

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• 1901–2020 döneminde incelenen SST serilerinde uzun dönemli pozitif trend vardır.
• 1971–2020 dönemindeki eğimler, güney orta enlemleri hariç, önceki analiz dönemlerinden genel olarak daha büyüktür.
• Bu yakın dönem eğim artışı ERSST, HADISST ve COBE veri setlerinde aynı temel örüntüyü göstermektedir.
• Trendden arındırılmış küresel SST anomalisi değişkenliği tropikal SST değişkenliğiyle güçlü ilişkilidir.
• Tropikal Pasifik, incelenen tropikal havzalar içinde küresel artık SST değişkenliğiyle en güçlü korelasyonu gösterir.
• Tropikler yıllararası değişkenlikte belirgin rol oynarken orta enlemler kısa ve on-yıllar arası/çok-on-yıllık bazı ölçeklerde önemli katkı gösterir.
• GT'yi SST alanından kaldırmak ile her grid noktasını yerel olarak detrend etmek aynı değişkenliği korumaz.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• Çalışma tropiklerin veya orta enlemlerin antropojenik küresel ısınmanın nedensel olarak belirli bir yüzdesinden sorumlu olduğunu hesaplamaz.
• Korelasyon katsayıları fiziksel nedensellik kanıtı değildir.
• Wavelet coherence tek başına bir bölgenin diğerini fiziksel olarak zorladığını göstermez.
• 85 yıllık güç tepesinin kesin olarak yalnız AMO'dan kaynaklandığı deneysel olarak kanıtlanmamıştır; kaynak bunu AMO etkisiyle ilişkilendiren bir yorum olarak sunar.
• Çalışma kutup bölgelerini doğrudan analiz etmez; temel GT alanı 60°N–60°S ile sınırlıdır.
• 1901–2020 kayıt uzunluğu çok uzun periyotlu iklim modlarının çok sayıda bağımsız çevrimini içermez.

Yöntemsel yorum sınırları

Çalışmanın verileri uzun gözlemsel/reconstructed SST kayıtlarına dayanmasına rağmen özellikle 50–80 yıllık düşük frekanslı iklim değişkenliği açısından 120 yıllık kayıt sınırlıdır. Çok-on-yıllık sinyaller için yalnız az sayıda bağımsız çevrimin bulunması, içsel değişkenlik ile uzun dönem dış zorlama bileşenlerinin güvenilir biçimde ayrılmasını zorlaştırır.

İkinci sınır, doğrusal detrending işleminin fiziksel bir iklim modeli olmamasıdır. Doğrusal trendi çıkarmak, dış zorlamanın tamamını kusursuz biçimde izole ettiği anlamına gelmez. Benzer şekilde GT'yi regresyonla çıkarmak da yalnız küresel ısınma bileşenini kaldırmaz; GT serisinin içerdiği bölgesel doğal değişkenliğin bir bölümünü de ortadan kaldırabilir.

Üçüncü sınır coğrafi tanımdır. Küresel seri burada kutup bölgelerindeki deniz buzu etkilerinden kaçınmak amacıyla 60°N–60°S bandı üzerinden tanımlanmıştır. Dolayısıyla makaledeki “global” GT, bütün Dünya okyanus yüzeyinin kutuplar dahil eksiksiz ortalaması değildir.

Kaynakta bağımsız bir “Conclusions” bölümü bulunmamaktadır. Son bilimsel çıkarımlar Discussion bölümünün sonunda verilmektedir; Verianla sonuç anlatımı bu nedenle ayrı bir kaynak sonuç bölümü varmış gibi yeniden etiketlenmemiştir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma: The long-term global sea surface temperature anomalies: the role of tropics and midlatitudes

Yazarlar: Mary T. Kayano; Rita V. Andreoli; Wilmar L. Cerón; Marília H. Shimizu; Rodrigo A.F. Souza; Leonardo C.M. Jimenez; Itamara P. Souza; Wallace Cevalho.

Sorumlu yazar: Mary Toshie Kayano.

Kurumlar: Universidade do Estado do Amazonas, Escola Superior de Tecnologia; Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Coordenação Geral de Ciências da Terra; Universidad del Valle, Departamento de Geografía, Facultad de Humanidades; Universidade Federal Fluminense; Universidade do Estado do Amazonas / Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia, Programa de Pós-Graduação em Clima e Ambiente.

Dergi: Anais da Academia Brasileira de Ciências / Annals of the Brazilian Academy of Sciences.

Yayınevi: Academia Brasileira de Ciências.

Platform: SciELO.

Alan: Geosciences.

Cilt / sayı / makale numarası: 98(1), e20240209.

DOI: 10.1590/0001-3765202620240209.

Yayın tarihi: 20 Nisan 2026.

Makale zaman çizelgesi: 5 Mart 2024'te alınmış; 15 Eylül 2025'te yayıma kabul edilmiştir.

Handling Editor: José Marengo Orsini.

Hakemlik: Dergi tek-kör hakem değerlendirmesi kullanmaktadır.

Lisans: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Kaynak türü: Gözlemsel/reconstructed SST verilerine dayalı tanısal klimatoloji ve zaman-serisi analizi.

Ana veri: ERSST-V5; 1901–2020; aylık; ana grid çözünürlüğü 2° × 2°.

Sağlamlık veri setleri: HADISST ve COBE SST.

Temel yöntemler: aylık klimatoloji ve SST anomalisi üretimi; yıllık ortalama; Mann–Kendall trend testi; Sen trend eğimi; doğrusal en küçük kareler detrending; korelasyon haritaları; Student t anlamlılık testi; Morlet wavelet power spectrum; global wavelet power; cross-wavelet coherence ve faz analizi; varyans oranı haritaları.

Trend anlamlılık eşiği: p<0,05.

Wavelet görsel anlamlılık düzeyleri: WPS'de kaynak şekillerinde 0,1; GWP'de 0,1 ve 0,05 düzeyleri gösterilmiştir.

Finansman: Universidade do Estado do Amazonas Senior Visitor Researcher Grant; CNPq 308435/2022-2; Universidad del Valle; CAPES Finance Code 001; FAPEAM Edital N.001/2023-UNIVERSAL, Process 01.02.016301.04310/2023-31; SEDECTI ve Amazonas State Government; ayrıca UEA ordinance 648/2023-GR/UEA kapsamında kısmi destekler raporlanmıştır.

Veri erişilebilirliği: ERSST ve COBE verileri NOAA'nın kamuya açık kaynaklarından, HADISST verileri Hadley Centre'ın kamuya açık veri kaynağından elde edilmiştir.

Etik kurul: Çalışma kamuya açık iklim verilerinin istatistiksel analizidir; PDF'de insan/hayvan araştırmasına ilişkin ayrı bir etik kurul bölümü yer almamaktadır.

Çıkar çatışması: PDF'nin yayımlanmış son beyanlarında ayrı bir çıkar çatışması bölümü tespit edilmedi; yokluğu varsayım yoluyla genişletilmemiştir.

Yazar katkıları: Mary T. Kayano; supervision, conceptualization, methodology, software, validation, formal analysis, investigation, data curation, visualization, original draft ve review/editing. Rita V. Andreoli; methodology, software, formal analysis, investigation, data curation, funding acquisition, visualization ve review/editing. Wilmar L. Cerón; methodology, software, formal analysis, investigation, data curation ve review/editing. Marília H. Shimizu ile Rodrigo A.F. Souza; formal analysis, investigation, data curation ve draft reviewing. Leonardo C.M. Jimenez; data curation, formal analysis, investigation ve review/editing. Itamara P. Souza ile Wallace Cevalho; data curation, formal analysis ve investigation. Bütün yazarlar yayımlanan sürümü okuyup onaylamıştır.

Temel yorum sınırı: Çalışma bölgesel SST serilerinin küresel SST anomalisiyle trend ve değişkenlik ilişkisini tanımlar; korelasyon ve wavelet coherence sonuçları fiziksel nedensellik veya antropojenik ısınmanın bölgesel nedensel yüzdesi olarak yorumlanamaz.