Hava ve iklim süreçlerinin yeryüzündeki yaşam üzerinde hayati etkileri vardır. İklim değişkenliği ve değişiminin anlaşılabilmesi, bölgesel ve yerel iklim tanılarının geliştirilmesi, iklim çalışmalarının temel konularından biridir. İklim etkilerini araştıranlar genelde iklim değişiminin ve değişkenliğinin geçmişi, bugünü ve geleceği hakkında detaylı ve doğru bilgilere gereksinim duyarlar. İklim değişimi ve değişkenliği konusunda önemli ve temel araçlar genel dolaşım modelleridir (GDM). Ne yazık ki kaba sayısal çözünürlük üzerinde çalıştırılan GDM’ler yerel iklim değişimi ve değişkenliği hakkında doğru bilgi veremezler. Bu bağlamda, GDM’lerin kısıtlarından dolayı “ölçek küçültme” stratejilerinin geliştirilmesine gerek vardır. İklim araştırma ve etkilerinin arasındaki farklı ölçekler; “ölçek küçültme” ve “ölçek büyültme” yaklaşımları ile birbirine bağlanabilir. Bu çalışma, yeni ölçek küçültme yöntemlerini geliştirme ve Türkiye üzerine uygulanması konusunda ilk ve tek araştırmadır. Anahtar Kelimeler: Bölgesel, genel dolaşım modeli, iklim etki, ölçek küçültme, Türkiye, yinelemeli yapay sinir ağları.Weather and climate have a profound influence on life on earth. Understanding climate variability and climate change reveals the increasing need for improving regional and local-scale climate diagnosis which is one of the main goals of climate research. The climate impact researches usually require accurate and detailed climate information on yesterday, present, and tomorrow with high resolution space scale. The main and important tools of studying climate are general circulation models (GCMs). Unfortunately, GCMs running on coarse resolution may not be able to detect the local scale climate variability. The spatial-scale mismatch between climate research and climate impact studies has to be bridged by ?downscaling? on the side of the climate research and ?upscaling? on the side of the climate impact research. This study is the first research of developing downscaling strategies over Turkey. Two new downscaling strategies for climate diagnosis are developed in this study. The proposed methods are based on artificial recurrent neural networks (RNN) and multivariate statistical techniques that derive transfer functions from the large-scale free troposphere variables of which are assumed to govern the local climate over Turkey. This study presents two new approaches for downscaling monthly near-surface air temperature and total precipitation for Turkey stations by surface large-scale pressure systems and upper air circulations derived from National Centers for Environmental Prediction- National Center of Atmospheric Research (NCEP-NCAR) Reanalysis data sets. Keywords: Regional, general circulation model, climate impact, downscaling, Turkey, artificial recurrent neural networks
