28-30 APRIL 2015 ISTANBUL PROCEEDINGS

Benzer belgeler
28-30 APRIL 2015 ISTANBUL PROCEEDINGS

28-30 APRIL 2015 ISTANBUL PROCEEDINGS

28-30 APRIL 2015 ISTANBUL PROCEEDINGS

İKLİM DEĞİŞİKLİĞİ VE KURAKLIK ANALİZİ. Bülent YAĞCI Araştırma ve Bilgi İşlem Dairesi Başkanı

28-30 APRIL 2015 ISTANBUL PROCEEDINGS

Güneydoğu Anadolu Projesi (GAP) İllerinin Aylık ve Yıllık Toplam Yağış Analizi

28-30 APRIL 2015 ISTANBUL PROCEEDINGS

Aşağı Fırat Havzası Akımlarının Trend Analizi İle Değerlendirilmesi

KARAMAN ve KARAPINAR IN İKLİM DEĞİŞİKLİĞİ TRENDLERİ

Türkiye deki karla kaplı alanların uydulardan takibi ve uzun yıllar trend analizi

DOĞU KARADENİZ BÖLGESİNDE İKLİM DEĞİŞİKLİĞİNİN VE BÖLGENİN BİTKİ ÖRTÜSÜ ÜZERİNDEKİ ETKİSİNİN ARTVİN İLİ ÖZELİNDE İNCELENMESİ ÖZET

ATAŞEHİR İLÇESİ HAVA KALİTESİ ÖLÇÜMLERİ DEĞERLENDİRMESİ

Meteorolojik Verilerin Zaman Serisi ve Tanımlayıcı İstatistikler ile Yorumlanması; Karadeniz Bölgesi Örneği

Seyhan Havzası aylık ortalama akım ve yağış verilerinin trend analizi

UYDU KAR ÜRÜNÜ VERİLERİYLE TÜRKİYE İÇİN BÖLGESEL VE MEVSİMSEL KARLA KAPLI ALAN TREND ANALİZİ

Examination of Long Period Precipitation and Temperature Trendlines at Tokat Kazova from Drought Point of View

Meral Büyükyıldız Accepted: October ISSN : meralbyildiz@selcuk.edu.tr Konya-Turkey


İstatistik ve Olasılık

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

İKLİM DEĞİŞİKLİĞİ KURAKLIK ANALİZİ

ATMOSFERDEKİ YAĞIŞA GEÇERİLİR SURUHARI MİKTARININ HESAPLANMASI

Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

Türkiye de iklim değişikliği ve olası etkileri

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri

İklim ve İklim değişikliğinin belirtileri, IPCC Senaryoları ve değerlendirmeler. Bölgesel İklim Modeli ve Projeksiyonlar

TREND ANALİZİ YÖNTEMİ KULLANILARAK BATI VE DOĞU KARADENİZ İLE SAKARYA HAVZASI AKIM MİKTARLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

Bülten No : 2015 / 2 (1 Ekim Haziran 2015)

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

T.C. ORMAN VE SU İŞLERİ BAKANLIĞI Meteoroloji Genel Müdürlüğü DEĞERLENDİRMESİ MAYIS 2015-ANKARA

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ TELAFĐ SINAVI SORULARI

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ DÖNEM SONU SINAV SORULARI

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

HAVA KİRLETİCİLERİNİN RÜZGÂR HIZI İLE KORELASYONU: ERZURUM ÖRNEĞİ

GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Çay ın Verimine Saturasyon Açığının Etkisi Üzerine Çalışmalar Md.Jasim Uddin 1, Md.Rafiqul Hoque 2, Mainuddin Ahmed 3, J.K. Saha 4

Temel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri

TARIM YILI KURAKLIK ANALİZİ VE BUĞDAYIN VERİM TAHMİNİ

Hipotez Testleri. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

K.K.T.C Bayındırlık Ve Ulaştırma Bakanlığı Meteoroloji Dairesi.

Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. Trends Analysis of Evaporation Datas in Aegean Region

Proje No: NKUBAP AR.12.08

Verilerin Özetlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

İçindekiler. Ön Söz... xiii

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

Zaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr.

İklim Değişikliği nin Güneş ve Rüzgar Enerjisi Üzerindeki Etkileri. Kıbrıs ve Türkiye Açısından Bakış

ANALYSIS OF SPATIAL AND TEMPORAL CHANGE OF TEMPERATURE AND PRECIPITATION IN LAKE VAN BASIN AND SURROUNDINGS

Forex Göstergeler.

BÖLÜM 10 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ

Örneklem Dağılımları & Hipotez Testleri Örneklem Dağılımı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KONYA İLİ UZUN YILLAR YAĞIŞ- SICAKLIK KAYITLARININ ANALİZİ. Nurettin KILIÇ YÜKSEK LİSANS

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLE İKLİM KARAKTERİ ÜZERİNE ÇALIŞMALAR

FIRAT HAVZASI AKIMLARINDA GÖRÜLEN TRENDLERİN NEDENLERİNİN ARAŞTIRILMASI

Hatalar Bilgisi ve İstatistik Ders Kodu: Kredi: 3 / ECTS: 5

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ 23. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

İklim verisi kullanıcılarının karşılaştığı zorluklar ve çözüm önerileri. Ömer Lütfi Şen, Ozan Mert Göktürk ve Hasan Nüzhet Dalfes


Kentsel Hava Kirliliği Riski için Enverziyon Tahmini

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

LAÜ FEN EDEBĐYAT FAKÜLTESĐ PSĐKOLOJĐ BÖLÜMÜ PSK 106 ĐSTATĐSTĐK YÖNTEMLER I BAHAR DÖNEMĐ BÜTÜNLEME SINAVI SORULARI

1.58 arasındaki her bir değeri alabileceği için sürekli bir

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

χ 2 Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi

İstatistik Ölçek Küçültme Çalışmaları. *Ozan Mert Göktürk, Avrasya Yer Bilimleri Enstitüsü. Giriş ve Yöntem

ÖZGEÇMİŞ. Araştırma Görevlisi-İstanbul Medeniyet Üniversitesi : Araştırma Görevlisi-İstanbul Teknik Üniversitesi :

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

İstanbul un Asya ve Avrupa Bölgeleri nde Hava Sıcaklığı ve Yağış Miktarı Değişimleri

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi

EKİM AYI SICAKLIK ANALİZİ

ÖRNEKLEME DAĞILIŞLARI VE TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Impact of Climate Change on Yalova Gokce Dam Water Level. İklim Değişikliğinin Yalova Gökçe Barajı Su Seviyesine Etkisi

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Eğirdir ve Burdur Gölleri Su Seviyelerinde Olasi Azalma Eğilimleri

Bölüm 1: İklim değişikliği ve ilgili terminoloji

BAZI İLLER İÇİN GÜNEŞ IŞINIM ŞİDDETİ, GÜNEŞLENME SÜRESİ VE BERRAKLIK İNDEKSİNİN YENİ ÖLÇÜMLER IŞIĞINDA ANALİZİ

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören

Koşullu Öngörümleme. Bu nedenle koşullu öngörümleme gerçekleştirilmelidir.

Temel Kavramlar 1 Doğal sayılar: N = {0, 1, 2, 3,.,n, n+1,..} kümesinin her bir elamanına doğal sayı denir ve N ile gösterilir.

DAĞILMA YADA DEĞİ KENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER 6

Transkript:

7 TH ATMOSPHERIC SCIENCES SYMPOSIUM 28-30 APRIL 2015 ISTANBUL PROCEEDINGS EDITORS DOÇ.DR. ALİ DENİZ BAHTİYAR EFE BİHTER DURNA PELİN CANSU ÇAVUŞ

Chairs Assoc. Prof. Dr. Ali DENİZ, İstanbul Technical University (Chair) Prof. Dr. Mustafa ÇIKRIKÇI, İstanbul Aydın University (Co-chair) Assoc. Prof. Dr. Hüseyin TOROS, İstanbul Technical University (Vice Chair) Prof. Dr. Osman UÇAN, İstanbul Aydın University (Vice Chair) Honoree Chairs Prof.Dr Mehmet KARACA, Rector, İstanbul Technical University Dr. Mustafa AYDIN, Head of Trustees, İstanbul Aydın University Prof. Dr. Zekai ŞEN, Head of Water Foundation Prof. Dr. Yadigar İZMİRLİ, Rector, İstanbul Aydın University Prof. Dr. Lütfi AKÇA, Counselor in Ministry of Forestry and Water Affairs Prof. Dr. Mustafa ÖZTÜRK, Counselor in Min. of Environment and Urban Planning Bilal EKŞİ, General Manager, Directorate General of Civil Aviation Hamdi TOPÇU, Chairman of the Board, Turkish Airlines Assos. Prof. Dr. Temel KOTİL, General Manager, Turkish Airlines İsmail GÜNEŞ, General Manager, Meteorological Service Akif ÖZKALDI, General Manager, State Hydraulic Works Funda OCAK, Deputy Genaral Manager, State Airports Authority Fırat ÇUKURÇAYIR, Head of the Chamber of Meteorological Engineers Ramazan ÖZÇELİK, Regional Director, Marmara Clean Air Centre Advisory Board Prof. Dr. Ahmet Duran ŞAHİN, İstanbul Technical University, Turkey Prof. Dr. Celal Nazım İREM, İstanbul Aydın University, Turkey Prof. Dr. Hasan SAYGIN, İstanbul Aydın University, Turkey Prof. Dr. H. Sema TOPÇU, İstanbul Technical University, Turkey Prof. Dr. İbrahim ÖZKOL, İstanbul Technical University, Turkey Prof. Dr. Kasım KOÇAK, İstanbul Technical University, Turkey Prof. Dr. Levent ŞAYLAN, İstanbul Technical University, Turkey Prof. Dr. M. Orhan KAYA, İstanbul Technical University, Turkey Prof. Dr. Selahattin İNCECİK, İstanbul Technical University, Turkey Prof. Dr. Zafer ASLAN, İstanbul Aydın University, Turkey Prof. Dr. Zahit MECİTOĞLU, İstanbul Technical University, Turkey Prof. Dr. Zerefşan KAYMAZ, İstanbul Technical University, Turkey i

VII. Atmospheric Science Symposium, 28,30 April 2015 İstanbul, www.atmosfer.itu.edu.tr TÜRKİYE GENELİ YAĞIŞ VE SICAKLIK VERİLERİNDE EĞİLİMLER VE SALINIMLAR Bahtiyar Efe, Hüseyin Toros, Ali Deniz İTÜ Uçak ve Uzay Bilimleri Fakültesi, efeba@itu.edu.tr, toros@itu.edu.tr, denizali@itu.edu.tr. ÖZET Meteoroloji Genel Müdürlüğü nden alınan 1950 2013 yılları sıcaklık ve yağış verileri incelenmiştir. Türkiye geneli tüm istasyonlara ait sıcaklık değişkeninin uzun yıllar yıllık ortalaması 13.8 o C, standart sapması ise 0.67 o C dir. Yine Türkiye geneli tüm istasyonlara ait maksimum sıcaklık değişkeninin ortalaması 19.1 o C, standart sapması ise 0.73 o C dir. Benzer şekilde Türkiye geneli tüm istasyonlara ait minimum sıcaklık değişkeninin ortalaması 8.6 o C, standart sapması ise 0.67 o C dir. Yağış için ise Türkiye geneli tüm istasyonlara ait yıllık toplam yağış ortalaması 640.52 mm, standart sapması ise 68.6 mm olarak bulunmuştur. 1. Giriş İnsan kaynaklı atmosfer atılan kirleticiler beraberinde atmosferdeki sera gazlarının artmasına ve bu da beraberinde iklimde değişimlere sebep olabileceği görüşü hakim olmuştur. Son zamanlarda iklim değişimi tüm dünyada önemli bir çalışma alanı haline gelmiştir. İklim değişikliği üzerine değişik senaryolar üretilmeye ve bu senaryo sonuçlarına göre sosyo-ekonomik etkileri tartışılmaktadır. Senaryo sonuçlarına görede doğal olarak farklı model sonuçları elde edilebilmektedir. Senaryolar yanında, son yıllarda iklim verilerinin incelenmesi ve varsa değişimlerin, salınımların değerlendirmelerde kullanılması gelecek adına katkı sağlayacaktır Dünyada olduğu gibi Türkiye de de iklim verileri üzerine bir çok çalışma yapılmış ve hala yapılmaktadır (Toros H., 1993; Dursun S., Kunt F., Toros H., Mankolli H., 2014; Kadıoğlu M., ve Toros H., 1993; Karaca M., Tayanç M., Toros H., 1995; Tayanç M., Toros H., 1997; Toros 2012a, 201b). Bu çalışmada Türkiye de son yıllarda iklimde meydana gelen salınım ve eğilimler değerlendirilmiştir. Çalışmada istasyon verisi kullanılmıştır. Veriler genel olarak 1950-2013 yılları arasını içermektedir. Bu çalışmanın daha önceki çalışmalardan farkı son yıllarda gözlenen sıcaklıktaki soğuma değerlerini içermesidir. 2. Veri ve Yöntem Bu çalışmada Türkiye geneli ölçümü yapılan tüm istasyonlardaki meteorolojik parametrelerden sıcaklık ve yağış parametrelerinden uzun süreli olan verileri kullanılarak, çeşitli istatistik bilgiler ve trend analizleri ortaya konmuştur. Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM) den alınan sıcaklık ve yağış verilerinin değerlendirme periyodu 1950 2013 yıllarını kapsamaktadır. Eğer bir istasyonda 13 yıldan fazla eksik veri varsa o istasyon değerlendirmeye alınmamıştır. Değerlendirmede ortalama, maksimum ve minimum sıcaklığın yıllık ortalama değerleri, yağışın ise yıllık toplam değerleri kullanılmıştır. Hem sıcaklık hem de yağış verilerinin trend analizinde Mann Kendal Trend analizi kullanılmıştır. Nonparametrik bir test olan Mann Kendall testi verilerin dağılımından bağımsızdır (Mann, 1945; Kendall, 1975). Testin uygulanacağı zaman serisi x 1, x 2,...x n de x i, x j çiftleri iki gruba ayrılır. i<j için x i <x j olan çiftlerin sayısı C1 ve x i >x j olan çiftlerin sayısı C2 ile gösterilirse test istatistiği C=C1-C2 şeklinde tanımlanır. 791

VII. Atmospheric Science Symposium, 28,30 April 2015 İstanbul, www.atmosfer.itu.edu.tr Kendall korelasyon katsayısı : S τ = [ n(n 1) ] 2 n 10 için μ s = 0 ve σ s = [n(n 1)(2n+5)] 18 olmak üzere Z = { S 1 σ s S > 0 0 S = 0 S 1 σ s S < 0 şeklinde tanımlanan Z istatistiğinin dağılımı standart normal dağılımdır. Örnekte birbirine eşit olan gözlemler varsa σ s aşağıdaki formülle hesaplanır. [1] [2] [3] σ s = [n(n 1)(2n+5) t i(t i 1)(2t i +5)] 18 Burada t i değeri eşit olan gözlemlerin sayısını göstermektedir. Anlatılan şekilde hesaplanan Z nin mutlak değeri seçilen α anlamlılık düzeyine karşı gelen normal dağılımın Z α/2 değerinden küçükse sıfır hipotezi kabul edilmekte ve incelenen zaman serisinde trend olmadığı, büyükse trend olduğu ve S değeri negatif ise azalan yönde, pozitif ise artan yönde trend olduğu sonucuna varılmaktadır (Yu, Zou, & Whittemore, 1993; Toros, 1993). Mann Kendall testi, sonuçları grafiksel olarak ifade ederken trendin başlangıç noktasını da belirleyebilmektedir. Kullanılan zaman serisinde sol taraftan başlayarak veriler (x i ), teker teker göz önünde bulundurularak veri yerine kendisinden önce gelen veriler içinde kaç tanesinin kendisinden büyük olduğu sayılır. Bu sayıya n i dersek x i veri değerleri bunlarla yer değiştirerek tam sayılı bir örnek fonksiyon elde edilir. Bu tam sayıların ardışık toplamlarını t i ile gösterirsek yöntemi sınamak için gerekli büyüklük; t = n i şeklinde tanımlanır. Bunun ortalaması E(t) = n(n 1) 4 varyansı; var(t) = n(n 1)(2n+5) [4] n i=1 [5] 72 dir. Mann-Kendall test istatiği u(t) ise u(t) = t E(t) Var(t) olarak elde edilir (Sneyers, 1990; Toros, 1993). [6] [7] [8] Elde edile u(t) nin sıfıra yakın değerleri zamanla bir değişim yok kabülünü, u(t) nin büyük değerleri bir değişimin olduğunu gösterir. u(t) nin ± 1.96 ya ulaşması trendin artan veya azalan önemlilik seviyesinin %95 lere ulaştığını gösterir. u (t) ise seri içinde geri yönde u(t) ye benzer şekilde hesaplanır. Grafiksel gösterimde trend bulunmaması halinde bu iki eğri birbirini altlı üstlü keserler. Eğilim olması halinde ise, iki eğrinin birbirini kesme zamanı eğilimin başlangıç yılını temsil eder.. 792

VII. Atmospheric Science Symposium, 28,30 April 2015 İstanbul, www.atmosfer.itu.edu.tr 3. Sonuçlar 3.1 Sıcaklık değerleri Sıcaklığa ilişkin trend analizi yapılırken büyük kırmızı renkli üçgen artan trendi, küçük kırmızı üçgen geçici artan trendi, mavi renkli büyük üçgen azalan trendi ve mavi renkli küçük üçgen geçici azalan trendi temsil ederken; toplam yağışa ilişkin trend analizinde ise kullanılan renklerde tam tersi durum söz konusudur. Bütün grafiklerde mor renkli üçgen geçici artan ve azalan trend durumunu, yeşil daire ise trend olmaması durumunu temsil etmektedir. Türkiye geneli 1950-2013 periyodu için yıllık ortalama sıcaklık trend analizi Şekil 1 de verilmiştir. Şekil 1 de incelendiğinde sadece 7 istasyonda trendin olmadığı, en fazla sayıda trend çeşidinin ise küçük kırmızı üçgenle gösterilen geçici sıcaklık artışı şeklinde olduğu görülmektedir. Bölgesel olarak bakıldığında Türkiye nin iç ve kuzey kısımlarında geçici sıcaklık artışı trendinin olduğu sonucuna varılmıştır. Ülkemizin güney ve batı bölgelerinde ise sıcaklıkta geçici azalan trendler gözlenmiştir. Şekil 1. lık Ortalama Sıcaklık için Trend Analizi Türkiye geneli 1950-2013 periyodu için yıllık maksimum sıcaklıklara ait trend analizi Şekil 2 de verilmiştir. 793

VII. Atmospheric Science Symposium, 28,30 April 2015 İstanbul, www.atmosfer.itu.edu.tr Şekil 2. Maksimum Sıcaklıkların lık ortalaması için Trend Analizi Şekil 2 de görüldüğü gibi maksimum sıcaklıklardaki geçici artış trendleri başta Karadeniz bölgesi olmak üzere hemen hemen tüm sahil şeridinde belirgindir (kırmızı üçgenler). İç kesimlerde ise maksimum sıcaklıklarda genellikle çok küçük değişimler söz konusudur (mor üçgenler). Sadece 4 istasyonda ise trend yoktur (yeşil daireler). Türkiye geneli 1950-2013 periyoduna ait yıllık minimum sıcaklık için trend analizi şek,l 3 te verilmiştir. 794

VII. Atmospheric Science Symposium, 28,30 April 2015 İstanbul, www.atmosfer.itu.edu.tr Şekil 3. Minimum Sıcaklıkların lık ortalaması için Trend Analizi Şekil 3 de görüldüğü üzere Karadeniz, Trakya ve Kuzey Ege bölgelerinde minimum sıcaklıkta artan bir trend gözlenmesine rağmen, diğer kıyı bölgelerinde azalan bir trend gözlenmiş ve iç kesimlerde ise belirgin bir trend gözlenmemiştir. Sadece bir istasyonda ise trend yoktur. Türkiye geneli 1950-2013 periyoduna ait yıllık toplam yağış için trend analizi Şekil 4 te verilmiştir. Şekil 4 te görüldüğü gibi Karadeniz ve Marmara bölgesi başta olmak üzere tüm kıyı şeridinde yağışlarda artan bir trend söz konusudur. Hemen hemen tüm karasal bölgelerde ise yıllık toplam yağışların azalan bir trende sahip olması kuraklığa doğru gidişatın bir ön göstergesi olabilir. 13 istasyonda ise yıllık toplam yağışlarda trend gözlenmemiştir. Şekil 4. lık toplam yağış için trend analizi 795

Mann Kendall istatistiği 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 Sıcaklık ( o C) VII. Atmospheric Science Symposium, 28,30 April 2015 İstanbul, www.atmosfer.itu.edu.tr 3.2 Sıcaklık ve Yağış Parametrelerinin Türkiye Ortalamalarının Zaman Serileri ve Mann Kendall Test İstatistiği Türkiye geneli tüm istasyonların yıllık ortalama sıcaklık değerlerinin 1950-2013 dönemine ait zaman serisi Error! Reference source not found. te ve Mann Kendall test istatistiği ise Şekil 6 da görülmektedir. 16 15 14 13 12 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 veri Ortalama sıcaklık trend eğrisi Linear (veri) lık ortalama sıcaklık Şekil 5. Türkiye geneli tüm istasyonların ortalama sıcaklıklarının zaman serisi 6 5 4 3 2 1 0-1 -2-3 u(t) u'(t) Şekil 6. Ortalama sıcaklıkların Mann - Kendall istatistiği Şekil 6 dan görüldüğü gibi Türkiye geneli tüm istasyonların 1950-2013 döneminde yıllık ortalama sıcaklık değerleri 1990 lı yılların başlarına kadar azalan bir trend göstermesine rağmen, 1992 yılından itibaren ciddi bir artış eğilimi göstermektedir. Şekil 6 incelendiğinde u(t) değerleri kritik değer olan 1.96 nın üzerindedir. Dolayısıyla artış eğilimi Mann-Kendall rank korelasyon istatistiğine göre %95 güven aralığında anlamlıdır. 796

1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 Mann Kendall istatistiği Sıcaklık ( o C) VII. Atmospheric Science Symposium, 28,30 April 2015 İstanbul, www.atmosfer.itu.edu.tr Tüm istasyonların maksimum sıcaklıklarının yıllık ortalamasının zaman serisi Şekil 7 de ve Mann Kendall test istatistiği ise Şekil 8 de görülmektedir. 21 20 19 18 17 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 veri lık ortalama değerler Linear (veri) Trend eğrisi Şekil 7. Türkiye geneli tüm istasyonların maksimum sıcaklıklarının zaman serisi 6 5 4 3 2 1 0-1 -2-3 u(t) u'(t) Şekil 8. Maksimum sıcaklıkların Mann - Kendall istatistiği Günlük maksimum sıcaklığa ait zaman serisinde (Şekil 7) genel olarak ortalama sıcaklığa ait zaman serisine benzer şekilde artan bir trend vardır. 1965 ile 1992 yılları arasında azalan bir trend gözlenmesine ragmen 1992 yılından itibaren ciddi bir artan trend gözlenmektedir. Şekil 8 incelendiğinde maksimum sıcaklığa ait u(t) değerleri, kritik değer olan 1.96 nın üzerindedir. Dolayısıyla artış eğilimi Mann-Kendall rank korelasyon istatistiğine göre %95 güven aralığında anlamlıdır. Tüm istasyonların minimum sıcaklıklarının yıllık ortalamasının zaman serisi Şekil 9 da ve Mann Kendall test istatistiği ise Şekil 10 da görülmektedir. 797

1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 Mann Kendall istatistiği Sıcaklık ( o C) VII. Atmospheric Science Symposium, 28,30 April 2015 İstanbul, www.atmosfer.itu.edu.tr 11 10 9 8 7 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 lık veri ortalama değerler Trend Linear eğrisi (veri) Şekil 9. Türkiye geneli tüm istasyonların minimum sıcaklıklarının zaman serisi 6 5 4 3 2 1 0-1 -2-3 u(t) u'(t) Şekil 10. Minimum sıcaklıkların Mann - Kendall istatistiği Günlük minimum sıcaklığa ait zaman serisinde Şekil 9 genel olarak ortalama sıcaklık ve maksimum sıcaklığa ait zaman serilerine benzer şekilde artan bir trend vardır. 1965 ile 1992 yılları arasında azalan bir trend gözlenmesine ragmen 1992 yılından itibaren ciddi bir artan trend gözlenmektedir. Şekil 10 incelendiğinde minimum sıcaklığa ait u(t) değerleri, kritik değer olan 1.96 nın üzerindedir. Dolayısıyla artış eğilimi Mann- Kendall rank korelasyon istatistiğine göre %95 güven aralığında anlamlıdır. Tüm istasyonların yıllık toplam yağışlarının ortalamasının zaman serisi Şekil 11 de ve Mann Kendall test istatistiği ise Şekil 12 de görülmektedir. 798

1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 Mann Kendall istatistiği Yağış (mm) VII. Atmospheric Science Symposium, 28,30 April 2015 İstanbul, www.atmosfer.itu.edu.tr 800 750 700 650 600 550 500 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 veri lık ortalama değerler Linear Trend eğrisi (veri) Şekil 11. Türkiye geneli tüm istasyonların yıllık toplam yağışların zaman serisi 3 2 1 0-1 -2-3 u(t) u'(t) Şekil 12. lık toplam yağışların Mann - Kendall istatistiği Şekil 11 den görüldüğü gibi Türkiye geneli tüm istasyonların 1950-2013 döneminde yıllık toplam yağışlara ait zaman serisinin sıcaklıktaki artan trendin tersine olacak şekilde azalan bir trende sahip olduğu görülmektedir. Fakat toplam yağıştaki azalan trend, sıcaklıktaki artan trend kadar belirgin değildir. Şekil 12 de ise bu durum açıkça görülmektedir. Toplam yağışa ait u(t) parametresi 1.96 değerine ulaşamamaktadır. Ancak bu durum Türkiye için genel bir durumdur. Farklı sinoptik sistemlerin değişik coğrafi bölgelerde farklı yağış rejimlerine neden olabileceği gerçeği göz ardı edilmemelidir. Böylece iklim değişikliğinin Türkiye geneli uzun dönemde sıcaklıklarda artan, toplam yağışta ise azalan bir etkiye sahip olması ile ülke geneli kuraklığa doğru kötü bir gidişatın olduğu sonucuna varılabilir. 799

VII. Atmospheric Science Symposium, 28,30 April 2015 İstanbul, www.atmosfer.itu.edu.tr Kaynaklar Dursun S, Kunt F, Toros H, Mankolli H, 2014, Climate Change and the Changes in Regional Precipitation, International Journal of Ecosystems and Ecology Sciences (IJEES), 4(1), 1-4. Kadıoğlu M, Toros H, 1993. Şehirleşmenin Türkiye de iklime etkisi, Türk Devletleri Arasında 2. İlmi İşbirliği Konferansı, 26-29 Haziran 1993 ALMATI, KAZAKİSTAN, pp. 241-246 Karaca M, Tayanç M, Toros H, 1995. Effects of urbanization on climate of İstanbul and Ankara, Atmospheric Environment, 29(23), 3411-3421. Tayanç M, Toros H, 1997. Urbanization effects on regional climate change in the case of four large cities of Turkey, Climatic Change, 35(4), 501-524. Toros H, 2012a. Spatio-temporal precipitation change assessments over Turkey. International Journal of Climatology, 32(9),1310-1325. Toros H, 2012b. Spatio-temporal variation of daily extreme temperatures over Turkey. International Journal of Climatology, 32(7),1047-1055. Toros, H., 1993. Klimatolojik Serilerden Türkiye Genelinde Trend Analizi, Yüksek Lisans Tezi, İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 1993. 800