ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Transkript

1 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ DOĞU AKDENİZ BÖLGESİNDE STANDARDİZE YAĞIŞ İNDEKSİ (SYİ) İLE KURAKLIK ANALİZİ VE MARKOV ZİNCİRİ YÖNTEMİNİ KULLANARAK KURAK OLMA OLASILIKLARININ BELİRLENMESİ TARIMSAL YAPILAR VE SULAMA ANABİLİM DALI ADANA, 2011

2 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOĞU AKDENİZ BÖLGESİNDE STANDARDİZE YAĞIŞ İNDEKSİ (SYİ) İLE KURAKLIK ANALİZİ VE MARKOV ZİNCİRİ YÖNTEMİNİ KULLANARAK KURAK OLMA OLASILIKLARININ BELİRLENMESİ YÜKSEK LİSANS TEZİ TARIMSAL YAPILAR VE SULAMA ANABİLİM DALI Bu tez Tarihinde Aşağıdaki Jüri Üyeleri Tarafından Oybirliği İle Kabul Edilmiştir Prof.Dr.Mahmut ÇETİN Prof. Dr.Recep YURTAL Doç.Dr.Fatih TOPALOĞLU DANIŞMAN ÜYE ÜYE Tez Enstitümüz Tarımsal Yapılar ve Sulama Anabilim Dalında Hazırlanmıştır Kod No: Prof. Dr. İlhami YEĞİNGİL Enstitü Müdürü Not: Bu tezde kullanılan özgün ve başka kaynaktan yapılan bildirişlerin, çizelge, şekil ve fotoğrafların kaynak gösterilmeden kullanımı, 5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunundaki hükümlere tabidir.

3 ÖZ YÜKSEK LİSANS TEZİ DOĞU AKDENİZ BÖLGESİNDE STANDARDİZE YAĞIŞ İNDEKSİ (SYİ) İLE KURAKLIK ANALİZİ VE MARKOV ZİNCİRİ YÖNTEMİNİ KULLANARAK KURAK OLMA OLASILIKLARININ BELİRLENMESİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TARIMSAL YAPILAR VE SULAMA ANABİLİM DALI Danışman : Prof. Dr. Mahmut ÇETİN Yıl : 2011, Sayfa 75 Jüri : Prof. Dr. Mahmut ÇETİN Prof. Dr. Recep YURTAL Doç. Dr. Fatih TOPALOĞLU Bu araştırmada, Doğu Akdeniz Bölgesinde yer alan meteoroloji gözlem istasyonlarının uzun yıllık aylık yağış serileri kullanılarak, Standardize Yağış İndeksi (SYİ) yöntemine göre kuraklık indekslerinin bulunması ve Markov zinciri ile kurak olma olasılıklarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, 58 meteoroloji gözlem istasyonu kullanılmıştır. İstasyonların eksik verileri regresyon analizi ile tamamlanmıştır. Her bir istasyonun tamamlanmış yağış serilerinden yararlanılarak SYİ değerleri hesaplanmıştır. SYİ yöntemine göre hesaplanan kuraklık indeksleri kullanılarak 2 durumlu birinci dereceli Markov zincirinden yararlanılarak geçiş olasılıkları matrisleri (GOM) oluşturulmuştur. Çalışma alanında ki her bir istasyona ait GOM lar durağan hale getirilerek kitlenin uzun dönemdeki davranışları saptanmıştır. Araştırma sonuçlarına göre, bölgede kuraklık açısından en kritik istasyonun ardışık 48 ay-süreli serilerde Tufanbeyli olduğu saptanmıştır. Bu istasyonda (Tufanbeyli) ardışık 48 ay-süreli kurak olma olasılığı %70 olarak gerçekleşmiştir. Bir ay süreli yağışlara göre kuraklık riski en düşük olan istasyonlar Gözne ve Nizip olarak bulunmuştur. Alansal olarak incelendiğinde ise, ardışık süreler artıkça çalışma alanında kurak olma olasılıklarının arttığı, yağışlı olma olasılıklarının ise düştüğü saptanmıştır. Elde edilen bulguların karar vericiler, üreticiler, sigorta şirketleri ve çiftçi eğitim servislerindeki teknik elemanlarca kullanılabileceği düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: Doğu Akdeniz Bölgesi, Standardize Yağış İndeksi (SYİ), Markov Zinciri, Geçiş Olasılıkları Matrisi, Kurak Olma Olasılığı I

4 ABSTRACT M. Sc. THESIS DROUGHT ANALYSIS BY STANDARDIZED PRECIPITATION INDEX (SPI) AND DETERMINATION. OF DROUGHT OCCURRENCE PROBABILITIES THROUGH USING MARKOV CHAINS IN THE EASTERN MEDITERRANEAN REGION ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF BASIC AND APPLIED SCIENCES DEPARTMENT OF AGRICULTURAL STRUCTURES AND IRRIGATION Supervisor: Prof. Dr. Mahmut ÇETİN Year : 2011, Page :75 Jury : Prof. Dr. Mahmut ÇETİN. Prof. Dr. Recep YURTAL Assoc. Prof. Dr. Fatih TOPALOĞLU The aims of this study were to: (1) determine drought indices of Standardized Precipitation Index (SPI) based on the long-term monthly precipitation records of meteorological stations located in the Eastern Mediterranean Region, and (2) figure out drought occurrence probabilities through using Markov chains technique. Totally, data of 58 stations were utilized in the study. Missing values in the precipitation series of meteorological observation stations were firstly estimated by using regression analysis method. SPI series for 1, 2, 3, 6, 9, 12, 24, and 48 month time scales were, then, established through using the completed precipitation series of each meteorological station considered. A two-state first order Markov Chain Model was used to develop transition probability matrix (TPM) for SPI series of time scales considered. In the long term, the equilibrium probabilities of the chain were obtained by making the TPMs steady-state, i.e. stationary, for each time scales. The equilibrium probabilities were used to evaluate drought characteristics of the region. Research results show that Tufanbeyli is the most critical station for the 48 month time scales with the 70% drought occurrence probability in the long term. However, drought risk was found the lowest in Gözne and Nizip stations for rainfall amounts observed in 1 month time scale. Areal extent of expected drought probabilities revealed that the increase in sequential time scales resulted in an increase at expected drought probabilities, inversely in the probability of rainy periods. Research findings are expected to be used by decision-makers, producers, insurance institutions, and technical staff of agricultural extension services in the region. Key Words: Eastern Mediterranean Region, Standardized Precipitation Index (SPI), Markov Chains, Transition Probability Matrix, Drought Probability II

5 TEŞEKKÜR Tez konusunun seçiminde ve yürütülmesinde beni yönlendiren ve çalışmanın her aşamasında yakın ilgi ve desteğini gördüğüm danışmanım Sn. Prof. Dr. Mahmut ÇETİN e en içten teşekkürlerimi ve saygılarımı sunarım. Tez çalışmasının değerlendirilmesi aşamasında yapmış oldukları olumlu eleştiri ve katkılarından dolayı jüri üyeleri Sn. Prof. Dr. Recep YURTAL ve Sn. Doç. Dr. Fatih TOPALOĞLUN a teşekkür ederim. Bilgi birikimlerini paylaşabilen Sn. Doç. Dr. Tahsin TONKAZ a, Arş. Gör. Mete FİDANER e ve Zir. Yük. Müh. Ali Demir KESKİNER e çok teşekkür ederim. Haritaların oluşturulmasında yardımını esirgemeyen, tezimin yapısal içeriğine büyük katkıda bulunan Sn. Dr. Bayram Ali MERT e içtenlikle minnettarlığımı belirtmek isterim. Meteorolojik verilerin temin edilmesinde esirgemedikleri destekten dolayı, mütevazi kişilikleriyle kamu sektöründe çalışmalarını sürdüren Adana Meteoroloji Bölge Müdürlüğü teknik elemanı Sn. Dr. Kadir TEPECİK e ve Selçuk ÇETİNER e yardımlarından dolayı teşekkürü bir borç bilirim. Ailemi ihmal ettiğim halde hiç yakınmadıkları için şükranlarımı sunarım. Sürekli verilerin kontrol edilmesinde bana yardımcı olan eşim Sn. Elif FİDAN a ve kardeşim Sn. Sümeyye FİDAN a çok teşekkür ederim. Ayrıca, 20 Ocak 2011 tarihinde dünyaya gelen oğlum Ömer Faruk FİDAN ın bilim insanları arasında bir hayatının olmasını diliyorum. III

6 İÇİNDEKİLER SAYFA ÖZ...I ABSTRACT... II TEŞEKKÜR... III İÇİNDEKİLER.....IV ÇİZELGELER DİZİNİ... VIII ŞEKİLLER DİZİNİ... X 1. GİRİŞ ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Kuraklık Konusunda Yapılan Genel Çalışmalar Standardize Yağış İndeksi (SYİ) Konusunda Yapılan Çalışmalar Markov Zinciri Konusunda Yapılan Çalışmalar MATERYAL VE YÖNTEM Materyal Çalışma Alanının Coğrafi Konumu Çalışmada Kullanılan Verilerin Kaynağı Yağış Verileri İstasyonların Coğrafi Koordinatları Yöntem Eksik Verilerin Tamamlanması Standardize Yağış İndeksi (SYİ) Yöntemi Markov Zincirleri Yöntemi Verilerin Haritalanması BULGULAR VE TARTIŞMA Eksik Gözlemlerin Tamamlanması İstasyonların SYİ Yöntemi Araştırma Sonuçları Adana Meteoroloji İstasyonu SYİ Analiz Sonuçları Mersin Meteoroloji İstasyonu SYİ Analiz Sonuçları Gaziantep Meteoroloji İstasyonu SYİ Analiz Sonuçları Niğde Meteoroloji İstasyonu SYİ Analiz Sonuçları IV

7 Kayseri Meteoroloji İstasyonu SYİ Analiz Sonuçları Kahramanmaraş Meteoroloji İstasyonu SYİ Analiz Sonuçları Antakya Meteoroloji İstasyonu SYİ Analiz Sonuçları Karaman Meteoroloji İstasyonu SYİ Analiz Sonuçları Markov Zinciri Analiz Sonuçları İstasyonların Ardışık 1 Ay- Kurak Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 2 Ay- Kurak Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 3 Ay- Kurak Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 6 Ay- Kurak Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 9 Ay- Kurak Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 12 Ay- Kurak Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 24 Ay- Kurak Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 48 Ay- Kurak Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 1 Ay- Yağışlı Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 2 Ay- Yağışlı Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 3 Ay- Yağışlı Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 6 Ay- Yağışlı Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 9 Ay- Yağışlı Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı V

8 İstasyonların Ardışık 12 Ay- Yağışlı Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 24 Ay- Yağışlı Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı İstasyonların Ardışık 48 Ay- Yağışlı Olma Olasılıklarının Alansal Dağılımı SONUÇLAR VE ÖNERİLER Sonuçlar Öneriler KAYNAKLAR ÖZGEÇMİŞ VI

9 VII

10 ÇİZELGELER DİZİNİ SAYFA Çizelge 3.1. Çalışmada kullanılan meteoroloji gözlem istasyonlarının DMİ istasyon numaraları ve kayıt yılları...14 Çizelge 3.2. Çalışmada kullanılan meteorolojik gözlem istasyonlarının derece, dakika ve Gauss-Kruger projeksiyonuna göre metre biriminden coğrafi koordinatları Çizelge 3.3. SYİ kuraklık kategorileri Çizelge 4.1. Eksik verileri tamamlanan istasyonlar Çizelge 4.2. Adana meteoroloji istasyonun kayıt süresince SYİ yöntemine göre elde edilen verilerinin kuraklık kategorilerinde gözlenen olasılıkları (%)...27 Çizelge 4.3. Mersin meteoroloji istasyonun kayıt süresince SYİ yöntemine göre elde edilen verilerinin kuraklık kategorilerinde gözlenen olasılıkları (%)...29 Çizelge 4.4. Gaziantep meteoroloji istasyonun kayıt süresince SYİ yöntemine göre elde edilen verilerinin kuraklık kategorilerinde gözlenen olasılıkları (%)...31 Çizelge 4.5. Niğde meteoroloji istasyonun kayıt süresince SYİ yöntemine göre elde edilen verilerinin kuraklık kategorilerinde gözlenen olasılıkları (%)...33 Çizelge 4.6. Kayseri meteoroloji istasyonun kayıt süresince SYİ yöntemine göre elde edilen verilerinin kuraklık kategorilerinde gözlenen olasılıkları (%)...35 Çizelge 4.7. Kahramanmaraş meteoroloji istasyonun kayıt süresince SYİ yöntemine göre elde edilen verilerinin kuraklık kategorilerinde gözlenen olasılıkları (%)...37 Çizelge 4.8. Antakya meteoroloji istasyonun kayıt süresince SYİ yöntemine göre elde edilen verilerinin kuraklık kategorilerinde gözlenen olasılıkları (%)...39 Çizelge 4.9. Karaman meteoroloji istasyonun kayıt süresince SYİ yöntemine göre elde edilen verilerinin kuraklık kategorilerinde gözlenen olasılıkları (%) Çizelge Durağan matrisin üssel rakamları (P n ) VIII

11 IX

12 ŞEKİLLER DİZİNİ SAYFA Şekil 3.1. Çalışma alanının genel konumu ve çalışmada kullanılan yağış gözlem istasyonları Şekil 3.2. Çalışmanın genel akış şeması Şekil 4.1. Adana meteoroloji istasyonu ardışık 12, 24 ve 48 ay-süreli SYİ değerleri Şekil 4.2. Adana meteoroloji istasyonun ardışık 1, 2 ve 3 ay-süreli SYİ değerleri Şekil 4.3. Mersin meteoroloji istasyonun ardışık 12, 24 ve 48 ay-süreli SYİ değerleri Şekil 4.4. Mersin meteoroloji istasyonun ardışık 1, 2 ve 3 ay-süreli SYİ değerleri Şekil 4.5. Gaziantep meteoroloji istasyonun ardışık 12, 24 ve 48 ay-süreli SYİ değerleri Şekil 4.6. Gaziantep meteoroloji istasyonun ardışık 1, 2 ve 3 ay-süreli SYİ değerleri Şekil 4.7. Niğde meteoroloji istasyonun ardışık 12, 24 ve 48 ay-süreli SYİ değerleri Şekil 4.8. Niğde meteoroloji istasyonun ardışık 1, 2 ve 3 ay-süreli SYİ değerleri Şekil 4.9. Kayseri meteoroloji istasyonun ardışık 12, 24 ve 48 ay- süreli SYİ değerleri Şekil Kayseri meteoroloji istasyonun ardışık 1, 2 ve 3 ay-süreli SYİ değerleri Şekil Kahramanmaraş meteoroloji istasyonun ardışık 12, 24 ve 48 ay-süreli SYİ değerleri Şekil Kahramanmaraş meteoroloji istasyonun ardışık 1, 2 ve 3 ay-süreli SYİ değerleri Şekil Antakya meteoroloji istasyonun ardışık 12, 24 ve 48 ay-süreli SYİ değerleri X

13 Şekil Antakya meteoroloji istasyonun ardışık 1, 2 ve 3 ay-süreli SYİ değerleri Şekil Karaman meteoroloji istasyonun ardışık 12, 24 ve 48 ay-süreli SYİ değerleri.41 Şekil Karaman meteoroloji istasyonun ardışık 1, 2 ve 3 ay-süreli SYİ değerleri Şekil İstasyonların ardışık 1 ay-süreli kurak olma olasılıklarının dağılımı Şekil İstasyonların ardışık 2 ay-süreli kurak olma olasılıklarının dağılımı...47 Şekil İstasyonların ardışık 3 ay-süreli kurak olma olasılıklarının dağılımı...48 Şekil İstasyonların ardışık 6 ay-süreli kurak olma olasılıklarının dağılımı...49 Şekil İstasyonların ardışık 9 ay-süreli kurak olma olasılıklarının dağılımı...51 Şekil İstasyonların ardışık 12 ay-süreli kurak olma olasılıklarının dağılımı.52 Şekil İstasyonların ardışık 24 ay-süreli kurak olma olasılıklarının dağılımı.53 Şekil İstasyonların ardışık 48 ay-süreli kurak olma olasılıklarının dağılımı.54 Şekil İstasyonların ardışık 1 ay-süreli yağışlı olma olasılıklarının dağılımı..55 Şekil İstasyonların ardışık 2 ay-süreli yağışlı olma olasılıklarının dağılımı..56 Şekil İstasyonların ardışık 3 ay-süreli yağışlı olma olasılıklarının dağılımı..57 Şekil İstasyonların ardışık 6 ay-süreli yağışlı olma olasılıklarının dağılımı..58 Şekil İstasyonların ardışık 9 ay-süreli yağışlı olma olasılıklarının dağılımı..59 Şekil İstasyonların ardışık 12 ay-süreli yağışlı olma olasılıklarının dağılımı 60 Şekil İstasyonların ardışık 24 ay-süreli yağışlı olma olasılıklarının dağılımı 61 Şekil İstasyonların ardışık 48 ay-süreli yağışlı olma olasılıklarının dağılımı 62 XI

14 1.GİRİŞ 1. GİRİŞ Kuraklık yavaş gelişen ve önemli sosyo-ekonomik zararlara sebep olabilen, en büyük doğal afetlerden biridir. Kuraklık, genel olarak yağışların kaydedilen normal seviyelerinin altına düşmesi sonucu su kıtlığı sebebiyle yaşamsal faaliyetleri olumsuz yönde etkileyen doğal bir afet olarak tanımlanır (Yıldız, 2007). Etki alanına bağlı olarak literatürde çeşitli kuraklık tanımları yapılmıştır. Bunlar arasında meteorolojik, tarımsal, hidrolojik ve sosyo-ekonomik kuraklık tanımları en yaygın olanlardır. Yarı kurak iklim kuşağında yer alan ülkemizde atmosferik koşullar, fiziki coğrafya etmenleri ve iklim koşullarına bağlı olarak kuraklık olayları sıkça görülmektedir. Meteorolojik kuraklığın uzunluğu bir diğer ifade ile süresi, tarım alanlarının sulanmasında önemli problemlerin yaşanmasına; mühendislik açısından ise, barajlarda yeterli miktarda su bulunamamasına, içme suyu kaynaklarının yetersiz kalmasına, çevrenin ve sosyal yapının olumsuz yönde etkilenmesine neden olmaktadır. Kuraklık çalışmalarında özellikle beklenen kuraklığın uzunluğunu, büyüklüğünü ve yinelenme aralığını bilmek oldukça önemlidir. Çeşitli amaçlarla kuraklığın tanımlanmasının ve şiddetinin belirlenmesinin önemi, giderek artmaktadır. Dünya nüfusunun artması, şehirleşme, iklim değişikliği ve orman tahribatları çölleşme ve kuraklığı tetiklemekte; kuraklık ise günümüzde toplum, çevre ve ülkeleri tehdit eder boyutlara ulaşmaktadır. Kuraklığın ekonomik ve toplumsal boyutları vardır. Toplumun ekonomisi, sağlığı, psikolojisi ve ticareti ile yakından ilgilidir. Dünya nüfusu her geçen gün hızla artmaktadır. Buna bağlı olarak yaşamın en temel ihtiyaçlarından biri olan su ihtiyacı da aynı oranda sürekli bir artış göstermektedir. Artan su talebini karşılayabilmek için mevcut doğal kaynakların en etkin şekilde kullanılması zorunluluğu göz önüne alındığında kuraklıkla ilgili çalışmaların tıpkı diğer afetlerde olduğu gibi son derece önemli olduğu anlaşılmaktadır. Kuraklık çalışmalarında, yağış verilerinden yararlanarak hesaplama olanağı olan Standardize Yağış İndeksi (SYİ) yöntemi yaygın olarak kullanılmaktadır. Standardize Yağış İndeksi (SYİ), McKee ve ark. (1993) tarafından kuraklığı tanımlamak ve izlemek amacıyla geliştirilmiştir. SYİ; yağışın ortalamadan çıkarılıp, standart sapmaya bölünmesi ile elde edilen standardize bir değerdir. SYİ ile herhangi 1

15 1.GİRİŞ bir bölgede belirli bir zaman ölçeğinde kurak veya nemli olaylardaki anormallikler belirlenebilir. Yalnızca yağış değerlerine bağlı olan ve kolay hesaplanan bir indeks olan standardize yağış indeksi, sadece olasılıkla ilgilidir ve devam eden periyotta yağış eksikliğini hesaplamaktadır. SYİ, normal dağılımdır. Böylece kurak dönemin yanı sıra, yağışlı dönemler de anılan yöntem ile izlenebilir. Yöntem; kar yığını, su biriktirme haznesi, akış, toprak nemi ve yer altı suyu gibi değişkenler için hesaplanabilir ve normalleştirilmiş olduğundan kurak ve yağışlı dönemler aynı yolla temsil edilebilir. Literatür incelendiğinde SYİ yöntemi kullanılarak yapılan çalışmaların genellikle küçük alanlarda tek veya bir kaç istasyonda uygulandığı dikkati çekmektedir. Bu nedenle elde edilen sonuçları bir bölgeye ya da alana yayma ve bölgesel düzeyde sonuç çıkarma olanağı bulunmamaktadır. Ayrıca; SYİ sonucunda sadece incelenen istasyonun kuraklık kategorilerine göre yorumlanması yapıldığı için kuraklığın olasılığı, dolayısıyla yinelenme yılı hakkında da bir bilgi elde edilememektedir. Bu ise, kuraklık değerlendirmelerinde belirsizlik yaratmaktadır ve farklı zaman sürelerinde ortaya çıkacak kuraklık riskinin belirlenmesini olanaksız kılmaktadır. Doğu Akdeniz Bölgesi nde yürütülen bu araştırma ile; 1) Doğu Akdeniz Bölgesindeki uzun yıllık aylık yağış serisi olan tüm istasyonların SYİ yöntemi kullanılarak 1, 2, 3, 6, 9, 12, 24, 48 ay-süreli standardize kuraklık indeksi serilerinin oluşturulması, 2) Oluşturulan SYİ serileri kullanılarak istasyonların kuraklık kategorilerine ve süreye göre gözlenen olasılıklarının saptanması ve yorumlanması, 3) İstasyonların farklı süreli SYİ serilerine Markov Zinciri yöntemi uygulanarak geçiş olasılıklarının hesaplanması, kararlı durumda kurak ve yağışlı olma olasılıklarının ortaya konması, 4) Kurak olma olasılıklarının haritalanarak kuraklığın alansal dağılımlarının dikkate alınan süreler için belirlenmesi amaçlanmıştır. 2

16 2.ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Mevcut literatür incelendiğinde, meteorolojik kuraklık çalışmalarında yoğun olarak kullanılan Standardize Yağış İndeksi nin (SYİ) tam olarak dilimize yerleşmediği anlaşılmıştır. SYİ nin karşılığı olarak Standardize Yağış İndeksi, Standart Yağış İndeksi, Standardize Yağış İndisi vb. ifadelerin farklı araştırıcılar tarafından aynı amaçla kullanıldığı görülmüştür. Türk Dil Kururumu tarafından yayınlanan Türkçe Sözlük te (TDK, 1998): İndeks, bir gelişimi gösteren nicelikler veya değerler arasındaki ilişki; indis ise, bir harf, benzer fakat yinede değişik biçimlerde iki veya daha çok kez kullanılmak istendiğinde, harfin üstüne veya altına eklenen ayırıcı işaret olarak tanımlanmaktadır. Dolayısıyla; bu araştırmada, Standardize Yağış İndeksi ifadesinin kullanılması benimsenmiştir Kuraklık Konusunda Yapılan Genel Çalışmalar Ülkemizde kuraklık üzerine Tanoğlu (1943) tarafından yapılan ilk çalışmada, istasyonların sıcaklık ve yağış değerleri ile De Martonne yöntemi kullanılmış ve Türkiye için bir kuraklık haritası çıkartılmıştır (Kokkokoğlu, 2006). Dünyada ise, kuraklıkla ilgili ilk çalışmalar, Yevjevich (1976) tarafından geliştirilen gidişler teorisi ile başlamıştır. Araştırıcı, kuraklığın nesnel tanımını özgünleştirebilmek için Gidişler Kuramı nı önermiştir. Öte yandan, Yevjevich (1975) negatif gidişleri kullanarak kararlı zaman serilerindeki kuraklıkların analitik araştırmasını yapmış; kararlı stokastik süreçlerin kuraklık özelliklerini saptamak için deneysel yaklaşımı ortaya koyarak deney sonuçları ile gözlenen değerlerin kıyaslanmasını periyodikstokastik süreçler yardımı ile gerçekleştirmiştir. Benzer şekilde aynı araştırmacı, 1976 yılında da kuraklıkların alan-eksiklik-şiddet özelliklerini incelemiş ve kararlı stokastik bileşen için aylık yağışın alan-zaman sürecine ilişkin matematiksel bir modelini geliştirerek incelenen alanın büyüklüğünün etkilerini ortaya koymaya çalışmıştır. McKee ve ark. (1993) tarafından geliştirilen Standardize Yağış İndeksi (SYİ) yalnızca yağış değerlerine bağlı, kolay hesaplanabilen, sadece olasılıkla ilgili ve 3

17 2.ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR devam eden dönemde yağış eksikliğini hesaplayan bir yöntemdir. Yağış; alanda ve zamanda büyük değişiklikler gösterdiğinden, birçok sistem için suyun varlığını etkileyen ana faktör durumundadır. Standardize Yağış İndeksi (SYİ), kuraklığın izlenmesinde diğer yöntemlere göre daha yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir (Şaylan ve ark., 2003). Bu nedenle araştırmacılar, yağış verisi kayıtlarından dünyanın herhangi bir yerinde belirli bir zaman ölçeğinde kurak veya sulak/yağışlı olaylardaki artışları veya azalışları belirleyebilmektedirler. Bu nedenle, yağış eksikliğinin farklı zaman dilimlerindeki değişkenliğini dikkate alabilen bu yöntem, kuraklığın izlenmesinde tercih edilmiş ve geniş uygulamada kullanım alanı bulmuştur Erinç (1965) yaptığı çalışmada; Erinç Formülü olarak adlandırılan yeni bir kuraklık indisi önermiştir. Erinç; yağış ve buharlaşmayı oranlayarak bulduğu indisi Türkiye nin 80 meteoroloji istasyonuna uygulamış ve iklim sınıflandırması yapmıştır. Çalışmasında ayrıca kurak ve yarı kurak koşulların süresini saptamak için kurak ve yarı kurak ayların sayısını gösteren haritalar hazırlamıştır. Erinç Kuraklık İndeksi kuraklıkla ilgili birçok çalışmada kullanılmış ve kuraklık çalışmalarına adeta temel teşkil etmiştir. Nisancı (1976) yaklaşık 80 istasyonun yılları arasındaki döneme ait buharlaşma değerlerini ve bunların 0.5 faktörü ile indirgenmiş durumlarını yağış değerleriyle karsılaştırmıştır. Bu şekilde, su bütçesi açısından pozitif ya da negatif değerler elde etmiştir. Pozitif değerlerin toprakta su fazlalığını, dolayısıyla nemliliği; negatif değerlerin ise su noksanlığını, yani kuraklığı ifade ettiğini vurgulamış ve hesaplanan değerlerin mutlak sayılarının da kuraklığın ya da nemliliğin şiddetini gösterdiğini belirtmiştir. Elde edilen değerlere göre, bir harita hazırlanmış ve Türkiye genelinde kurak ve nemli alanlar belirlenmiştir. Bu haritaya göre, Türkiye'nin kurak ya da yarı kurak yerleri İç Anadolu, Antalya bölümünün Elmalı'nın kuzeyinde kalan alanları, Balıkesir'le birlikte Ege kıyıları ve Güneydoğu Anadolu Bölgesi dir. Ayrıca; Malatya, Elazığ, Erzincan, Erzurum yöreleriyle Van ve Iğdır çevreleri ve Çorum- Amasya arasının da yarı kurak iklim bölgesini oluşturduğu ifade edilmiştir. Türkeş (1990) yaptığı tez çalışmasında, Türkiye'de kurak bölgeleri ve önemli kurak yılları incelemiştir. Çalışmada araştırmacı; Erinç İndisi ni kullanarak Türkiye'nin yıllık ve aylık ortalama ve yıllık indis değerlerine göre yıllar arası 4

18 2.ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR değişimleri araştırmış; normal frekans dağılımı yöntemiyle kurak ve nemli yılların ve kuraklığın ya da nemliliğin ölçüsünün saptanmasını amaçlamıştır. Yıllık yağışları normal ya da normale yakın dağılım gösteren 27 istasyona ait arası yıllık yağış değerlerini kullanarak bir sınıflandırma yapmıştır. Bu sınıflandırmaya göre, Türkiye'nin kurak ve nemli yılları ile bu yıllar için kuraklığın ve nemliliğin şiddetini belirlemiştir. Özgürel (2002) yaptığı bir çalışmada, pek çok ülkede kullanılan Palmer Kuraklık Şiddeti İndis ile Ege Bölgesi nde yaşanan kurak dönemleri aylık olarak belirlemiş ve bu değerlerin dağılımlarının orta kurak ve orta nemli olarak isimlendirilen sınıf aralıklarında yoğunlaştığını gözlemlemiştir. Türkeş (1999) Türkiye de çölleşmeyi ortaya koyabilmek için iklimsel etmenler, yağış ve kuraklık indisi dizilerinin alansal ve zamansal değişimini dönemi için analiz etmiştir. İklim etmenleri bakımından Güney Doğu Anadolu Bölgesi ve Türkiye nin karasal iç bölgelerinin; doğal ve insan kaynaklı etmenler bakımından da Akdeniz ve Ege Bölgeleri nin kuraklık açısından riskli olarak düşünülebileceğini belirtmişlerdir. Köse ve Dorum (2002) yaptıkları bir çalışmada, öncelikle kuraklığın çeşitli tanımlarına işaret etmişler ve Orta Anadolu Kapalı Havzası nda bulunan dört akarsuya ait aylık veriler için tanımları yapılan kuraklık parametrelerinin istatistiksel özelliklerini incelemişlerdir. Kuraklık süresi, kuraklık şiddeti ve kuraklık büyüklüğünü parametre olarak almışlardır. Bu kuraklık parametrelerinin kuraklık ve rastgelelik analizi ise korelasyon ve çapraz korelasyon testleri kullanılarak yapılmıştır. Ayrıca; İbrala Çayı verilerinin kuraklık parametre değerleri kullanılarak, maksimum şiddet, kuraklık süre ve maksimum kuraklık süre parametrelerinin olasılık dağılım fonksiyonları elde edilmiştir. Çalışmada, Poisson olasılık dağılımı kullanılmıştır. Dağılımların uygunluğu, Kolmogorov-Smirnov ve Ki-Kare testleri kullanılarak yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, ekstrem şiddete sahip kuraklıkların nadir olarak bir başka ekstrem kuraklığı takip ettiği görülmüştür. Kuraklık olaylarında, iç bağımlılığın bir başka ifade ile otokorelasyonun zayıf olduğu ifade edilmiştir. 5

19 2.ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Yıldırım (2002) yaptığı çalışmada, Salihli yöresinde yılları arasında ölçülen aylık ve yıllık değerleri RAINBOW bilgisayar yazılımı yardımıyla istatistiksel olarak analiz etmiştir. Yağışlı, normal ve kurak ay ve yıllarda beklenen güvenilir yağış değerlerini elde etmiştir. Bu değerleri daha sonra sulama açısından kuraklık analizinde kullanmıştır. Hisdal ve Tallaksen (2003) Danimarka için aylık yağış ve akış serilerini kullanarak meteorolojik ve hidrolojik kuraklık karakteristikleri üzerinde çalışmışlardır. Çalışmanın sonunda akışlardaki azalmanın, yağışlardaki azalmadan daha az sıklıkta ve daha uzun dönemde olduğu sonucuna varmışlardır. Bonaccorso (2003) Normalleştirilmiş Yağış İndeksini kullanarak kuraklık analizi yapmıştır. İndeksi belirlerken, seçilen periyotların hassasiyeti etkilediği sonucuna ulaşmıştır. Benzer şekilde, Sırdaş ve Şen (2003), kuraklık süresi ve genliği arasındaki ikili ilişkiyi saçılma grafiklerine en uygun doğrunun uydurulması ile tanımlamış ve kuraklık haritası oluşturmuşlardır. Tonkaz ve Çetin (2005) tarafından yapılan bir çalışmada belirtildiği gibi meteorolojik kuraklığın süresi, tarım alanlarının sulanmasında önemli sorunların yaşanmasına; mühendislik açısından ise, barajlarda yeterli miktarda su toplanamamasına, içme suyu kaynaklarının yetersiz kalmasına, çevrenin ve sosyal yapının olumsuz yönde etkilenmesine neden olabilir. Kuraklık çalışmalarında özellikle beklenen kuraklığın uzunluğunu, büyüklüğünü ve yinelenme aralığını bilmek bu nedenle gereklidir. Kuraklığın tanımlanması ve şiddetinin belirlenmesi giderek önem arz etmektedir Standardize Yağış İndeksi (SYİ) Konusunda Yapılan Çalışmalar Turgu ve ark. (2003) tarafından yapılan bir çalışmada, SYİ ile kuraklık değişimlerinin analizi için Delphi V programlama dilinde SYİ uygulama yazılımı geliştirmişlerdir. Bu yazılım sayesinde tek ya da çoklu istasyon seçeneği ile aylık toplam yağış verileri kullanılarak geçmiş yıllara ait kuraklık analizi yapılabileceği gibi, ileriye dönük kuraklık tahmini de yapılabilmekte ve farklı kategorilerde kuraklık oluşumlarını sağlayan kritik yağış değerleri elde edilebilmektedir. Program 6

20 2.ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR istenilen istasyon için 3, 6, 12 ve 24-ay sürelerinde ya da bunların herhangi bir kombinasyonu için kuraklık indeksini hesaplayabilmekte ve aynı zamanda farklı kuraklık şiddeti kategorileri için analize imkân vermektedir. Programın en önemli özelliği tahmin amaçlı olarak kullanılabilmesidir. Sırdaş ve Şen (2003) tarafından yapılan kuraklık çalışmasında, ülkemizin hidroelektrik üretiminde gerçekleştirdiği en büyük proje olan GAP bölgesindeki Dicle ve Fırat Havzalarının kurak dönemleri araştırılmıştır. Çalışmada; Fırat ve Dicle Nehir Havzalarında kurak maksimum değerler aldığında meydana gelen su kayıpları hesaplanmıştır. Bölgedeki dokuz istasyonda ölçülen yağış verisi kullanılarak kurak dönemler tespit edilmiştir. Çalışmada, GAP alanında yer alan Şanlıurfa ilinin kuraklık açısından riskli olduğu saptanmıştır. Kömüşçü (2003) yaptığı bir çalışmada, Türkiye genelinde seçilen ve farklı iklim alanlarını temsil eden uzun süreli yağış ölçümlerine sahip 102 istasyonda kuraklık oluşumlarını analiz ederek bu oluşumların coğrafik dağılımlarını yılları için analiz etmiştir. Çalışmasında, kuraklık olaylarının şiddet ve süre bakımından hangi bölgelerde ne kadar etkili olduğunu ortaya koymayı amaçlamıştır. Araştırmasında, orta derecedeki kuraklıkların, kısa sürede maksimum değerlerine Doğu ve Güneydoğu Anadolu da; uzun sürede Doğu Anadolu ve bazı kıyı alanları ve İç Anadolu da ulaşmakta olduğunu ve uzun süreli kuraklıkların geniş alanlarda çok etkili olmadığını göstermiştir. Şiddetli kuraklıkların ise, kısa sürede Doğu Anadolu, İç Anadolu, Batı ve Orta Karadeniz in kesiştiği alanlarda; uzun sürede İç Anadolu ve genelde dağınık birkaç alanda ve etki alanı dar bir karakter gösterdiğini; kuraklıkta, mevsimsel karakterin daha hakim olduğunu göstermiştir. Çok şiddetli kuraklıkların kısa süreli olduğunu İç Anadolu ve kıyı bölgelerde (Karadeniz hariç) ise uzun süreli olduğunu saptamıştır. Ayrıca, SYİ değerlerinin grafikleri incelendiğinde göze çarpan en önemli özelliğin periyot arttıkça kuraklığın daha az tekrar ettiğini; ama, daha uzun süreli etkili olduğunu belirtmiştir. Loukas ve ark. (2004) Yunanistan da Selanik (Tessaly) bölgesinde yaptıkları bir araştırmada, yağış eksikliğindeki anormal değişikliklerin tespitinde ve kuraklığın izlenmesinde SYİ yöntemini kullanmışlardır yılları arasındaki 50 meteoroloji istasyonunda yaptıkları incelemede, öncelikle bölgenin kuraklık 7

21 2.ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR karakteristiklerini ortaya koyarak, yıllık ve aylık kuraklık şiddeti- alan-frekans eğrilerini oluşturmuşlardır. Tsakiris ve Vangelis (2004) tarafından yapılan bir çalışmada ise, coğrafik bilgilerin yardımıyla SYİ yöntemini kullanarak kuraklık izleme sistemi oluşturulmuştur. Dinpashoh (2004), tüm İran ı toplam yedi bölgeye ayırmış ve bu bölgelerde 57 farklı iklim ve coğrafik değişken kullanarak kuraklık çalışması yapmıştır. Pamuk ve ark. (2004), Ege Bölgesi nde kuraklığın izlenmesinde ve kuraklık analizinde SYİ yöntemini kullanmışlardır. Çalışmaları neticesinde SYİ kategorilerine göre yaptıkları değerlendirmede, Ege Bölgesi nde kış dönemi kuraklık sınıflaması orta derece kurak sınırına yakın olmakla birlikte, tüm aylık ortalama değerlerin normal sınırlar içerisinde yer aldığını belirtmişlerdir. Ayrıca, çalışmalarında Ege Bölgesi ikliminin iki uç grubu olduğunu gözlemlemişlerdir. Bu gruplar Uşak, Afyon, Kütahya ve Gediz in oluşturduğu İç Batı Anadolu Bölümü ile Kıyı Ege yi oluşturan Dikili, İzmir, Kuşadası ve Muğla istasyonlarıdır. Yağış döneminde Kıyı Ege Kuşağı nın daha kurak, İç Batı Anadolu Bölümü nün daha nemli; yaz döneminde ise İç Batı Anadolu Bölümü nün daha kurak, Kıyı Ege nin ise daha nemli olduğu sonuçlarına ulaşmışlardır. Çaldağ ve ark. (2004) yaptıkları bir çalışmada, Trakya Bölgesi kuraklık durumunu SYİ kullanarak analiz etmişlerdir. Çalışma sonucunda bölgede kuraklık sorununun devamlı ve düzenli olarak takip edilmesi gerektiğini; bu amaçla Trakya Bölgesi ni kapsayan bir kuraklık izleme sisteminin kurulmasını, meteorolojik verilerle birlikte tarımsal açıdan önemli olan toprak su içeriği değerlerinin de düzenli olarak takip edilmesi gerektiğini belirtmişlerdir. Ayrıca; çalışmalarında Edirne, Kırklareli, Tekirdağ ve İstanbul için hesaplanan SYİ değerlerinin değişimini ayrıntılı olarak değerlendirmişlerdir. Yeğnidemir (2005) yaptığı çalışmada, şiddetli kuraklıkların sıkça görüldüğü İç Anadolu Bölgesi nde SYİ yöntemi ile kuraklık analizi yapmış ve bölgenin kuraklık karakteristiklerini belirlemiştir. Çalışmasında, İç Anadolu Bölgesi ndeki 28 meteoroloji istasyonunun yılları arasındaki döneme ait aylık ortalama yağış verileri ile 1, 3, 6, 12, 24 ve 48 ay-süreli SYİ değerlerini hesaplamıştır. Ayrıca; 8

22 2.ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR bölgedeki her bir istasyonda farklı eşik değerleri için kuraklık karakteristikleri bulunarak noktasal kuraklık özellikleri belirlenmiştir. Kriging kestirimi ile bölgesel kuraklık haritaları çizilmiş; bu haritalar yardımıyla su eksikliği olan yerler tespit edilmeye çalışılmıştır. Livada ve Assimakopoulos (2007) tarafından yapılan araştırmada, Yunanistan da 23 istasyonda 51 yıllık aylık yağış verileri ile SYİ yöntemi kullanmış ve sonuçta kuzeyden güneye, batıdan doğuya doğru 3 ve 6 aylık zaman ölçeklerinde hafif ve orta büyüklükteki kuraklığın azaldığı, güneyde ise kuraklık frekansının arttığı tespit edilmiştir. Khan ve ark. (2008) tarafından Avustralya nın Murray-Darling havzasında SYİ yöntemi ile kuraklığı izlemek için yapılan bir çalışmada, kuraklığın yer altı suyu dalgalanmalarına neden olduğu ve bunun da yapılan piyezometrik ölçümlerle iyi korelasyon sağladığı belirlenmiştir. Topçuoğlu ve ark. (2008) tarafından kuraklık analizinde yaygın ve güvenilir bir yöntem olarak kullanılan SYİ yöntemi ile Ege Bölgesinde yılları arasında aylık, üç aylık ve yıllık kuraklık analizlerini yapmışlardır. Araştırmacılar bölgede kuraklığın hem alansal hem de zamansal oluşumlarının araştırılmasını amaçlamışlar, bölge genelinde 1977, 1989, 1990 ve 1992 yıllarında kuraklık gözlendiğini ve kıyı bölgelerde daha şiddetli kuraklık hissedildiğini ifade etmişlerdir. Hınıs (2008) tarafından yapılan bir çalışmada, Konya ve Ereğli meteoroloji istasyonlarının 54 yıllık aylık toplam yağış verisi 27 yıllık iki dönem halinde ( ve ) incelenmiş; SYİ kullanılarak meteorolojik kuraklık analizi yapılmıştır. Araştırmada, kısa dönem kuraklık analizi ile uzun dönem kuraklık analizi sonuçları birbirlerinden farklı bulunmuştur. İkinci dönemde, kısa süreli kuraklık (bir aylık SYİ) değerlerinde aşırı kuraklık görülmemiş; ancak, uzun dönemli kuraklık değerlerinde ( aylık SYİ) yaklaşık 4 kat artış görülmüştür. Yağışlı dönemlerde ise ikinci dönemde ( yılları arasında) bir azalma görülmüştür. Yürekli ve Anlı (2008) tarafından yapılan benzer bir çalışmada, Karaman ili kuraklığını SYİ ile değerlendirmiş; bu amaçla Karaman merkez istasyonunda yılları arasında gözlenmiş olan aylık toplam yağış verileri materyal olarak kullanılmıştır. Aylık toplam yağışların SYİ değerlerini elde etmek için öncelikle yağış 9

23 2.ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR serilerine en iyi uyum gösteren olasılık dağılım modellleri saptanmıştır. Aylık toplam yağışlara en iyi Pearson III olasılık dağılım modelinin uyduğu tespit edilmiştir. Yıldız ve ark. (2007) yaptıkları bir çalışmada, yarı kurak iklim özelliklerine sahip Yukarı Kızılırmak Havzası nın Hirfanlı Barajı alt havzasındaki meteorolojik kuraklıkların zamansal ve alansal özelliklerini, sürdürülebilir su kaynakları yönetimi açısından incelenmiş; bu amaçla bölgedeki 6 adet meteoroloji istasyonundan elde edilen 50 yıla ait aylık verilerden hesaplanan Standardize Yağış İndeksi (SYİ) değerlerini kullanmıştır Markov Zinciri Konusunda Yapılan Çalışmalar Koçak ve Şen (1997) Göztepe meteoroloji istasyonunda 30 yıllık günlük toplam yağış verilerine Markov zinciri yaklaşımını uygulamışlardır. Yağış verilerine 2. mertebeden Markov zinciri uygulanarak elde edilen olasılıkların, 1. mertebeden Markov yaklaşımı ile hesaplanan olasılıklara oldukça yakın sonuçlar vermesi üzerine, araştırıcılar geçiş olasılıklarını 1. mertebe üzerinden hesaplamayı uygun bulmuşlardır. Yapılan çalışmada 0.5 ve 1.91 mm eşik değerlerinin hesaplanan günlük başlangıç ve geçiş olasılıklarının 200. gün (19 Temmuz) civarında simetrik bir dağılım gösterdiği ortaya konulmuştur. Benzer şekilde 0.5 ve 1.91 mm eşik değerleri için hesaplanan haftalık P(Kt) ve P(KtjKt 1) geçiş olasılıklarının 29. hafta (16-22 Temmuz) civarında simetrik bir dağılım gösterdiği vurgusu yapılmıştır. Özgürel ve Kılıç (2003) İzmir ili için geleceğe yönelik yıllık yağış olasılıklarının tahmin edilmesi amacıyla bir Markov Zinciri Modeli kurmuşlardır. Modelin kurulmasında, 42 yıllık ( ) yağış verilerinden yararlanmışlardır. Araştırıcılar, yıllık yağış değerlerinin sınıflandırılmasında SYİ yöntemi kriterlerini esas almışlardır. Modelin güvenilirliği, 2002 yılı için yapılmıştır. Söz konusu yılda araştırma alanına düşen yağış miktarının mm olduğu ifade edilmiştir. Model sonucuna göre bu değer, %65 gerçekleşme olasılığı ile, SYİ sınıflandırmasında en yüksek değeri alan normale yakın nemli yıl sınıfına girmiştir. Model 2003, 2004 ve 2005 yılları için ayrı ayrı test edildiğinde, beklenen yıllık yağış miktarlarının meydana gelme olasılıkları arasında önemli düzeyde bir fark olmadığı ifade 10

24 2.ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR edilmiştir. Model çözümüne göre, araştırma alanında söz konusu üç yıl içinde % 65 gerçekleşme olasılığı ile en yüksek değeri alan yağış miktarının, 513 mm ile 851 mm arasında değişim gösterdiği belirlenmiştir. Aydın (2005) çalışmasında ses girdi cihazı ile alınan konuşmanın metine çevrilmesi doğrultusunda konuşmacının söylediği belirli Türkçe kelimeler analiz edilerek metne çevrilip; konuşmacı bağımlı, fonem-tabanlı, ayrışık bir ses tanıma sistemi geliştirilmek istenmiştir. İşlem adımları olarak sesin alınması, sesin sayısal kodlanması, ses sinyalini işleme teknikleri (ses analizi) ve ses sinyalinin modellenmesi ayrıntılı olarak ifade edilmiştir. Ses sinyalinin modellenmesinde kullanılan Saklı Markov Modelleri (SMM)'nin teorisi ve ses tanımadaki uygulamasından bahsedilmiştir. Ses sinyali modelleme tekniklerinden biri olan Yapay Sinir Ağları (YSA), teorisi ve ses tanımadaki kullanımını açıklamıştır. Paulo (2008) 68 yıl uzunluğundaki standartlaştırılmış yağış verilerini Markov zinciri kullanarak incelemiş; kurak dönemlerin meydana gelme olasılıklarını belirlemiştir. Stokastik modeller kullanılarak kuraklığı izlemenin ve erken uyarı sistemi oluşturmanın mümkün olabileceğini belirtmiştir. Tonkaz (2008) Güneydoğu Anadolu Projesi (GAP) alanında aylık toplam yağışların Standardize Yağış İndeksi (SYİ) yöntemine göre kuraklık indekslerinin belirlenmesi ve Markov zinciri ile kurak olma olasılıklarının aylık olarak belirlenmesi amacıyla, 15 meteoroloji istasyonunun 40 yıllık aylık yağış verilerini kullanarak bir çalışma yapmıştır. 11

25 2.ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR 12

26 3.MATERYAL VE YÖNTEM 3. MATERYAL VE YÖNTEM 3.1. Materyal Çalışma Alanının Coğrafi Konumu Çalışma alanı Türkiye nin güneyinde, Doğu Akdeniz Bölgesi nin tamamını ve İç Anadolu Bölgesi nin bir kısmını kapsar. Çalışma alanında Mersin, Adana, Antakya, Osmaniye, Kilis, Gaziantep, Kahramanmaraş illerinin tamamı Karaman, Konya, Kayseri, Niğde illerinin ise bir kısmı yer almaktadır (Şekil 3.1). KARADENIZ Felahiye Sarıoğlan ANKARA AKDENIZ ANTALYA ADANA SANLIURFA SURIYE IRAK KAYSERİ İncesu Tomarza Develi Pınarbaşı Sarız 100 km. NİĞDE Yahyalı Tufanbeyli Göksun Saimbeyli Afşin Elbistan Çamardı Feke Gölbaşı Besni Çumra Ereğli Ulukışla Pozantı Kozan Kadirli Andırın KAHRAMANMARAŞ Karaman Gülek Aslanköy Gözne MERSİN Karaisalı ADANA OSMANİYE Ceyhan Erzin Dörtyol Yumurtalık İslahiye Hassa GAZİANTEP Oğuzeli Kilis Nizip Birecik Ermenek Mut Erdemli Karataş İskenderun Kırıkhan Gülnar Silifke Anamur Aydıncık AKDENİZ Antakya Samandağ SURİYE Şekil 3.1. Çalışma alanının genel konumu ve çalışmada kullanılan yağış gözlem istasyonları 13

27 3.MATERYAL VE YÖNTEM Çalışmada Kullanılan Verilerin Kaynağı Yağış Verileri Araştırmada, Doğu Akdeniz Bölgesin de yer alan ve Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü (DMİ) ve taşra teşkilatlarınca işletilen 58 adet meteoroloji gözlem istasyonunun (Şekil 3.1) uzun yıllar aylık yağış serileri kullanılmıştır. Veriler, yılları arasında gözlenmiş olup, bazı istasyonların yağış kayıtları eksiktir (Çizelge 3.1). DMİ den alınan veriler ve istasyon bilgileri ile istasyonların kayıt uzunlukları ve koordinatları Çizelge 3.1 ve Çizelge 3.2 de özetlenmiştir. Çizelge 3.1. Çalışmada kullanılan meteoroloji gözlem istasyonlarının DMİ istasyon numaraları ve kayıt yılları Gözlemi S.No İstasyon İstasyon Adı Gözlemi Bulunmayan Bulunan No Yıllar Yıllar ADANA * AFŞİN * ANAMUR * ANDIRIN ANTAKYA * ARSLANKÖY * AYDINCIK * BESNİ * BİRECİK * CEYHAN * ÇAMARDI 1983, 1984, ÇUMRA * DEVELİ * DÖRTYOL * ELBİSTAN * ERDEMLİ * EREĞLİ * ERMENEK * FEKE * FELAHİYE * GAZİANTEP * GÖKSUN * GÖLBAŞI 1988, 1989, GÖZNE *

28 3.MATERYAL VE YÖNTEM Çizelge 3.1. Çalışmada kullanılan meteoroloji gözlem istasyonlarının DMİ istasyon numaraları ve kayıt yılları (Devam) Gözlemi S.No İstasyon İstasyon Adı Gözlemi Bulunmayan Bulunan No Yıllar Yıllar GULEK * 1975* GÜLNAR HASSA * İNCESU İSKENDERUN * İSLAHİYE * KADİRLİ * KARAİSALI * KARAMAN * KARATSAŞ * KAYSERİ * KIRIKHAN 1976, KİLİS * KOZAN * K.MARAŞ * MERSİN * MUT NİĞDE * NİZİP * OĞUZELİ 1980, 1981, 1984, 1985, OSMANİYE * PINARBAŞI * POZANTI SAİMBEYLİ * SAMANDAĞ * SARIOĞLAN * SARIZ * SİLİFKE * TOMARZA * TUFANBEYLİ 1993, 1996, ULUKIŞLA * YAHYALI * YEŞİLK. ERZİN * YUMURTALIK *

29 3.MATERYAL VE YÖNTEM İstasyonların Coğrafi Koordinatları Çalışmada kullanılan yağış gözlem istasyonlarının enlem ve boylam olarak koordinat değerleri Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü nün (DMİ) ilgili birimlerinden derece-dakika-saniye biriminden temin edilmiştir. Derece-dakika birimden olan istasyon koordinatları, Gauss-Kruger (Çetin ve ark., 1998) koordinat sistemine NETCAD yazılımı ile çevrilmiştir. Dönüşümler; Datum UTM projeksiyonu, WGS 84, 33 dilim orta boylamı ve 6 derecelik orta boylam dilimi parametreleri kullanılarak yapılmıştır. Çizelge 3.2. Çalışmada kullanılan meteorolojik gözlem istasyonlarının derece, dakika ve Gauss-Kruger projeksiyonuna göre metre biriminden coğrafi koordinatları S. İstasyon İstasyon Adı Yükselti Enlem (Y) Boylam (X) No Derece- Gauss- Derece- Gauss- No (m) Dakika-Saniye Kruger Dakika-Saniye Kruger ADANA ' 30" N ' 67" E AFŞİN ' 00" N ' 00" E ANAMUR ' 11" N ' 55" E ANDIRIN ' 35" N ' 02" E ANTAKYA ' 32" N ' 09" E ARSLANKÖY ' 06" N ' 16" E AYDINCIK ' 33" N ' 07" E BESNİ ' 40" N ' 36" E BİRECİK ' 47" N ' 06" E CEYHAN ' 59" N ' 45" E ÇAMARDI ' 54" N ' 03" E ÇUMRA ' 23" N ' 49" E DEVELİ ' 13" N ' 35" E DÖRTYOL ' 31" N ' 53" E ELBİSTAN ' 07" N ' 15" E ERDEMLİ ' 25" N ' 20" E EREĞLİ ' 00" N ' 00" E ERMENEK ' 25" N ' 32" E FEKE ' 04" N ' 46" E FELAHİYE ' 30" N ' 59" E GAZİANTEP ' 40" N ' 04" E GÖKSUN ' 05" N ' 35" E GÖLBAŞI ' 07" N ' 35" E

30 3.MATERYAL VE YÖNTEM Çizelge 3.2. Çalışmada kullanılan meteorolojik gözlem istasyonlarının derece, dakika ve Gauss-Kruger projeksiyonuna göre metre biriminden coğrafi koordinatları (Devam) S. İstasyon İstasyon Adı Yükselti Enlem (Y) Boylam (X) No Derece- Gauss- Derece- Gauss- Dakika- Dakika- No (m) Saniye Kruger Saniye Kruger GÖZNE ' 56" N ' 15" E GULEK ' 28" N ' 11" E GÜLNAR ' 22" N ' 05" E HASSA ' 57" N ' 06" E İNCESU ' 25" N ' 55" E İSKENDERUN ' 05" N ' 03" E İSLAHİYE ' 39" N ' 50" E KADİRLİ ' 18" N ' 46" E KARAİSALI ' 05" N ' 47" E KARAMAN ' 00" N ' 00" E KARATAŞ ' 51" N ' 96" E KAYSERİ ' 00" N ' 00" E KIRIKHAN ' 51" N ' 36" E KİLİS ' 57" N ' 36" E KOZAN ' 05" N ' 14" E K.MARAŞ ' 00" N ' 00" E MERSİN ' 55" N ' 13" E MUT ' 00" N ' 00" E NİĞDE ' 00" N ' 00" E NİZİP ' 41" N ' 37" E OĞUZELİ ' 59" N ' 33" E OSMANİYE ' 10" N ' 03" E PINARBAŞI ' 17" N ' 39" E POZANTI ' 00" N ' 00" E SAİMBEYLİ ' 14" N ' 29" E SAMANDAĞ ' 29" N ' 26" E SARIOĞLAN ' 42" N ' 01" E SARIZ ' 47" N ' 49" E SİLİFKE ' 00" N ' 00" E TOMARZA ' 00" N ' 00" E TUFANBEYLİ ' 54" N ' 13" E ULUKIŞLA ' 00" N ' 00" E YAHYALI ' 04" N ' 23" E YEŞİLK. ERZİN ' 25" N ' 17" E YUMURTALIK ' 14" N ' 25" E

31 3.MATERYAL VE YÖNTEM 3.2. Yöntem Bu araştırmada; SYİ yöntemi kullanılarak Doğu Akdeniz Bölgesin deki yağış gözlem istasyonlarının uzun yıllar aylık yağış serilerinin 1, 2, 3, 6, 9, 12, 24, 48 aysüreli kuraklık indeks serileri oluşturulmuştur. Oluşturulan kuraklık indeks serileri yardımıyla istasyonların kuraklık kategorilerine ve süreye göre gözlenen olasılıklarının saptanması gerçekleştirilmiştir. İstasyonların farklı süreli SYİ serilerine Markov Zinciri yöntemi uygulanarak kurak olma olasılıklarının hesaplanması, kurak olma olasılıkları haritalanarak kuraklığın bölge üzerindeki dağılımı farklı süreler için ortaya konmuştur. Çalışmanın akış şeması Şekil 3.2 te sunulmuş ve çalışmada kullanılan yöntemler izleyen bölümlerde açıklanmıştır. İstasyonların Seçilmesi Her Bir İstasyon İçin GOM ların Oluşturulması Verilerin Temin Edilmesi GOM nin Durağanlaştırılması İstasyonların Eksik Gözlemlerinin Regresyon Analizi İle Tamamlanması Durağan Matrislerden Bir Süre İçin Kurak Olma Olasılıklarının İstasyonlara Atanması SYİ Yöntemine Göre 1, 2, 3, 6, 9, 12, 24 ve 48 Ay- Olarak Kuraklık İndeksleri Elde Edilmesi Kurak Olma Olasılıklarının Ters Uzaklık Yöntemiyle Haritalanması Markov Zincirinde Kullanılmak Üzere SYİ Serilerinin Yeniden Kodlanması Birinci Dereceden İki Durumlu GOM nin (Geçiş Olasılıkları Matrisi) Dikkate Alınan Süreler İçin Ayrı Ayrı Hesaplanması Şekil 3.2. Çalışmanın Genel Akış Şeması 18

32 3.MATERYAL VE YÖNTEM Eksik Verilerin Tamamlanması Regresyon analizi, bir veya birden çok değişken arasındaki ilişkilerin deterministik olarak bulunmasını sağlar. Başka bir ifadeyle, ilişkinin modellenmesidir. Regresyon analizi basit ve çok değişkenli olabilir (Erol, 2006). Meteoroloji gözlem istasyonlarının aylık yağış serilerinde eksiklikler olabilir. Eksik veriler regresyon analizi ile tamamlanabilir. Eksik verilerin tamamlanmasında tek değişkenli ve çok değişkenli regresyon analizi kullanılabilir. Bu araştırmada, eksik gözlem serilerinin tamamlanmasında kullanılan regresyon modelleri, matematiksel olarak Eşitlik 3.1a ve 3.1b de verilmiştir. Basit Doğrusal Model: Y= α o + Xα 1 +e j (3.1a) Çoklu Regresyon Model: Y= α o +α 1 X 1 +α 2 X 2 +α 3 X 3+ + α n X n+ e j (3.1b) Burada; Y : Verisi tamamlanacak istasyon yağışını, X 1, X 2, X 3, X n : Veri tamamlamada kullanılan istasyonların yağışlarını, α o, α 1, α 2, α 3, α n : Regresyon katsayılarını, e j : Hata terimini göstermektedir Standardize Yağış İndeksi (SYİ) Yöntemi Farklı iklimlere sahip bölgelerin kuraklığını tanımlamak amacıyla yağış parametresini tek bir sayısal değere dönüştüren Standardize Yağış İndeksi (SYİ) yöntemi ilk olarak Mckee ve ark. (1993) tarafından geliştirilmiştir. SYİ, seçilmiş bir zaman dilimi içinde yağışın ortalamadan olan farkının standart sapmaya bölünmesi ile elde edilir (Eşitlik 3.2). 19