Monitoring and Evaluation of Meteorological Drought in Malatya Station: Standard Precipitation Index (SPI) and Reconnaissance Drought Index (RDI)

Abstract

Drought is one of the biggest natural disasters in our country and in the world. It brings many financial and moral problems in all geographies where it is seen socially and economically. In this study, the impact of drought, which causes so many negativities, on Malatya province is discussed. With the help of the widely used Standardized Precipitation Index (SPI) and Reconnaissance Drought Index (RDI), detailed drought analyses were made for 3, 6, 9, and 12 months, time intervals using data form 1957-2018. According to the results of the analysis, approximately one out of every two months in the study region was dry. Although the two methods give similar results, slight differences are observed. The reason for this is; unlike SPI, RDI includes temperature data along with precipitation. The driest periods for both methods were observed between 2012 and 2014. According to the SPI method; the driest month was July 2014 with an index value of -3.62, while according to the RDI; July 2014 was again observed with an index value of -3.52. Trend analysis of precipitation and temperature data was made and it was determined that precipitation tends to decrease and temperature tends to increase. It is obvious that climate change, increasing temperature and decreasing precipitation will expose the region to the threat of severe drought in the coming years. The study provides basic information to local administrators and researchers.

Keywords

• Drought analysis
• Drought assessment
• Precipitation
• Standardized precipitation index
• Reconnaissance drought index

Ethical Statement

The authors declare that they comply with all ethical standards.

Malatya İstasyonunda Meteorolojik Kuraklığın İzlenmesi ve Değerlendirilmesi: Standart Yağış İndeksi (SPI) ve Keşif Kuraklık İndeksi (RDI)

Abstract

Kuraklık, ülkemizde ve dünyada oldukça geniş bölgelere yayılmış en büyük doğal afetlerin başında gelmektedir. Sosyal ve ekonomik olarak görüldüğü tüm coğrafyalarda maddi ve manevi birçok sorunu da peşinden getirmektedir. Yapılan bu çalışmada bunca olumsuzluğa sebebiyet veren kuraklığın Malatya ili için olan etkisi ele alınmıştır. Oldukça yaygın olarak kullanılan Standart Yağış İndeksi (SPI) ve Keşif Kuraklık İndeksi (RDI) yardımıyla 1957-2018 arasındaki veriler kullanılarak 3, 6, 9 ve 12 aylık zaman aralığı için detaylı kuraklık analizleri yapılmıştır. Yapılan analiz sonuçlarına göre; çalışma bölgesinde yaklaşık olarak her iki aydan biri kurak geçmiştir. İki yöntemde birbirine yakın sonuçlar vermesine rağmen düşük oranda farklılıklar gözlemlenmiştir. Bunun sebebi ise; SPI’dan farklı olarak RDI, yağışla birlikte sıcaklık verisini de dahil etmesidir. Her iki yöntem içinde en kurak dönemler 2012-2014 yılları arasında gözlemlenmiştir. SPI yöntemine göre; en kurak ay -3,62 indeks değeriyle Temmuz 2014 olurken, RDI’ya göre ise; -3,52 indeks değeriyle yine Temmuz 2014 görülmüştür. Yağış ve sıcaklık verilerinin trend analizleri yapılmış olup, yağışın azalma, sıcaklığın ise artma eğiliminde olduğu tespit edilmiştir. İklim değişikliği, artan sıcaklık ve azalan yağış gelecek yıllarda bölgeyi çok ciddi kuraklık tehdidiyle karşı karşıya bırakacağı aşikardır. Çalışma yerel yöneticilere ve araştırmacılara temel bilgiler sunmaktadır.

Keywords

• Kuraklık analizi
• Kuraklık değerlendirme
• Yağış
• Standart yağış indeksi
• Keşik kuraklık indeksi

References

1. Addi, M., Asare, K., Fosuhene, S. K., Ansah-Narh, T., Aidoo, K. and Botchway, C. G., 2021. Impact of large-scale climate indices on meteorological drought of coastal Ghana. Advances in Meteorology, 2021, 1-17. https://doi.org/10.1155/2021/8899645
2. Ansarifard, S. and Shamsnia, S. A., 2018. Monitoring drought by reconnaissance drought index (RDI) and standardized precipitation index (SPI) using DrinC software. Water Utility J, 20, 29-35.
3. Başak, A., 2017. Aşağı fırat havzasında bulunan beş ilin kuraklık analizi ve kuraklık indisinin yapay sinir ağları ile tahmini (Yüksek lisans tezi), Harran Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Şanlıurfa, 153.
4. Caloiero, T., Coscarelli, R. and Ferrari, E., 2018. Application of the innovative trend analysis method for the trend analysis of rainfall anomalies in southern Italy. Water Resources Management, 32, 4971-4983. https://doi.org/10.1007/s11269-018-2117-z
5. Cebeci, İ., Demirkıran, O., Doğan, O., Sezer, K. K., Öztürk, Ö., and Elbaşı, F., 2019. Türkiye’nin iller bazında kuraklık değerlendirmesi. Toprak Su Dergisi, 169-176. https://doi.org/10.21657/topraksu.655613
6. Çelik, M. A., Kopar, İ. and Bayram, H., 2018. Doğu Anadolu Bölgesi’nin mevsimlik kuraklık analizi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(3), 1741-1761.
7. Çelik, M. Ö. and Yakar, M., 2024. Mersin’in Farklı Kuraklık İndeksleri Aracılığıyla Kuraklık Tehdidinin Araştırılması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24(1), 71-84. https://doi.org/10.35414/akufemubid.1331753
8. Chicco, D., Warrens, M. J. and Jurman, G., 2021. The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation. Peerj computer science, 7, e623. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.623

9. Çırağ, B. and Fırat, M., 2022. Taşkın Yayılım Haritalarında Arazi Kullanım Türü Ve Yüzeysel Akış Etkilerinin Değerlendirilmesi: Malatya İli Örneği. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 25(3), 222-236. https://doi.org/10.17780/ksujes.1094321
10. Çirağ, B. and Firat, M., 2023. Two-dimensional (2D) flood analysis and calibration of stormwater drainage systems using geographic information systems. Water Science & Technology, 87(10), 2577-2596. https://doi.org/10.2166/wst.2023.126
11. Dehghani, F., Khalili, D., Zand-Parsa, S. and Kamgar-Haghighi, A. A., 2022. Influence of climatic variability on detected drought spatio/temporal variability and characteristics by SPI and RDI. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering, 46(4), 3369-3385. https://doi.org/10.1007/s40996-022-00879-w
12. Deniz, D., 2009. Türkiye’deki Kuraklığın Standart Yağış İndeksi (SPI) ile İncelenmesi. Yüksek Lisans Tezi. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Çanakkale,106.
13. Esen, F., and Avcı, V., 2019. MALATYA HAVZASI’NDA SICAKLIK VE YAĞIŞIN TREND ANALİZİ. İnönü Üniversitesi Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 230-246.
14. Gezici, K. and Şengül, S., 2023. Estimation and analysis of missing temperature data in high altitude and snow-dominated regions using various machine learning methods. Environmental Monitoring and Assessment, 195(4), 517. https://doi.org/10.1007/s10661-023-11143-7
15. Gezici, K., Katipoğlu, O. M. and Şengül, S., 2024. Hybrid machine learning models for groundwater level prediction in a snow‐dominated region: An evaluation of EEMD, VMD and EWT decomposition techniques. Hydrological Processes, 38(5), e15169. https://doi.org/10.1002/hyp.15169
16. Gümüş, V., Başak, A. and Oruç, N., 2016. Standartlaştırılmış yağış indeksi (SYİ) yöntemi ile Şanlıurfa istasyonunun kuraklık analizi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 1(1), 36-44.
17. Hobbins, M. T., Dai, A., Roderick, M. L. and Farquhar, G. D., 2008. Revisiting the parameterization of potential evaporation as a driver of long‐term water balance trends. Geophysical Research Letters, 35(12). https://doi.org/10.1029/2008GL033840
18. Katipoğlu, O. M., Acar, R. and Şengül, S., 2020. Comparison of meteorological indices for drought monitoring and evaluating: a case study from Euphrates basin, Turkey. Journal of Water and Climate Change, 11(S1), 29-43. https://doi.org/10.2166/wcc.2020.171
19. Katipoğlu, O. M., Acar, R. and Şenocak, S., 2021. Spatio-temporal analysis of meteorological and hydrological droughts in the Euphrates Basin, Turkey. Water Supply, 21(4), 1657-1673. https://doi.org/10.2166/ws.2021.019
20. Kchouk, S., Melsen, L. A., Walker, D. W. and Van Oel, P. R., 2022. A geography of drought indices: mismatch between indicators of drought and its impacts on water and food securities. Natural Hazards and Earth System Sciences, 22(2), 323-344. https://doi.org/10.5194/nhess-22-323-2022
21. Keskin, M. E., and Saplıoğlu, K., 2023. Türkiye'nin Doğu Anadolu Bölgesindeki Sıcaklık Eğilimlerinin Yenilikçi Trend Analizi ve Mann-Kendall ile Belirlenmesi. Journal of Innovations in Civil Engineering and Technology, 5(1), 1-16. https://doi.org/10.60093/jiciviltech.1487245
22. Keskin, M. E., Çakto, İ., Çetin, V., and Bektaş, O., 2018. DOĞU ANADOLU BÖLGESİ SICAKLIK VE YAĞIŞ TREND ANALİZİ. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 6(2), 294-300. https://doi.org/10.21923/jesd.397353
23. Kurnaz, M. L., 2023. İklim Değişikliği ve Uyum Süreçlerinde Türkiye. Resilience, 7(1), 199-208. https://doi.org/10.32569/resilience.1312684
24. Liu, C., Yang, C., Yang, Q. and Wang, J., 2021. Spatiotemporal drought analysis by the standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) in Sichuan Province, China. Scientific Reports, 11(1), 1280. https://doi.org/10.1038/s41598-020-80527-3
25. McKee, T. B., Doesken, N. J. and Kleist, J., 1993. The relationship of drought frequency and duration to time scales. In Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology 17, 22, 179-183.
26. Mehran, A., Mazdiyasni, O. and AghaKouchak, A., 2015. A hybrid framework for assessing socioeconomic drought: Linking climate variability, local resilience, and demand. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 120(15), 7520-7533. https://doi.org/10.1002/2015JD023147
27. Mohammed, Y. and Yimam, A., 2021. Analysis of meteorological droughts in the Lake’s Region of Ethiopian Rift Valley using reconnaissance drought index (RDI). Geoenvironmental Disasters, 8(1), 13. https://doi.org/10.1186/s40677-021-00183-1
28. Özfidaner, M., and Topaloğlu, F., 2020. Standart yağış indeksi yöntemi ile güneydoğu anadolu bölgesinde kuraklık analizi. Toprak Su Dergisi, 9(2), 130-136. https://doi.org/10.21657/topraksu.767002
29. Özgün, G., Vaheddoost, B. and Aras, E., 2020. Standart yağış indeksi (SPI) metodu kullanılarak kuraklık analizi ve Bursa Doğancı Barajı ile ilişkilendirilmesi. Academic Perspective Procedia, 3(2), 876-885. https://doi.org/10.33793/acperpro.03.02.23
30. Şen, Z., 2012. Innovative trend analysis methodology. Journal of Hydrologic Engineering, 17(9), 1042-1046. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000556
31. Şen, Z., 2014. Trend identification simulation and application. Journal of Hydrologic Engineering, 19(3), 635-642. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000811
32. Şener, E., 2021. Standartlaştırılmış yağış indeksi ile kuraklık indekslerinin eğilim analizi: Akşehir Örneği. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 21(6), 1470-1484. https://doi.org/10.35414/akufemubid.1005703
33. Sunkar, M., Hatun, Ü. and Toprak, A., 2013. Malatya havzası ve çevresinde iklim özelliklerinin meyveciliğe etkisi. In 3rd International Geography Symposium 566-574.
34. Taşkolu, İ., 2023. Güneydoğu Anadolu Bölgesi için kuraklık analizi (Yüksek lisans tezi), Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Denizli, 155.
35. Taşkolu, İ., Acar, R., and Çırağ, B., 2024. Trend Analysis of Precipitation and Temperatures in the Black Sea Region Using the Innovative Trend Analysis. Journal of Studies in Advanced Technologies, 2(2), 74-82. https://doi.org/10.63063/jsat.1505540
36. Taşkolu, İ., and Güngör, M., 2025. Kuraklık analizi ve Güneydoğu Anadolu Bölgesi örneği. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Erken erişim.
37. Taylan, D., and Bahşi, A. M., 2021. Gaziantep ili meteorolojik kuraklık analizi ve KAS ilişkisi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 25(2), 371-382. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.868780
38. Thornthwaite, C. W., 1948. An approach toward a rational classification of climate. Geographical review, 38(1), 55-94. https://doi.org/10.2307/210739
39. Tirivarombo, S. O. D. E., Osupile, D. and Eliasson, P., 2018. Drought monitoring and analysis: standardised precipitation evapotranspiration index (SPEI) and standardised precipitation index (SPI). Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 106, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.pce.2018.07.001
40. Topçu, E., 2022. Appraisal of seasonal drought characteristics in Turkey during 1925–2016 with the standardized precipitation index and copula approach. Natural Hazards, 112(1), 697-723. https://doi.org/10.1007/s11069-021-05201-x
41. Topçu, E. and Seçkin, N., 2022. Drought assessment using the reconnaissance drought index (RDI): A case study of Eastern Mediterranean, Seyhan, Ceyhan, and Asi basins of Turkey. Journal of Engineering Research, 10(2B). https://doi.org/10.36909/jer.12113
42. Topuz, M. and Karabulut, M., 2021. Doğu Anadolu Bölgesinde kar örtülü gün ve kar yağışlı günler sayısının eğilim analizi (1970-2020). Doğu Coğrafya Dergisi, 26(46), 1-24. https://doi.org/10.17295/ataunidcd.928393
43. Tsakiris, G. and Vangelis, H. J. E. W., 2005. Establishing a drought index incorporating evapotranspiration. European Water, 9(10), 3-11.
44. Vangelis, H., Tigkas, D. and Tsakiris, G., 2013. The effect of PET method on Reconnaissance Drought Index (RDI) calculation. Journal of Dry Environments, 88, 130-140. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2012.07.020
45. Wilhite, D. A. and Glantz, M. H., 1985. Understanding: the drought phenomenon: the role of definitions. Water International, 10(3), 111-120.
46. Wilhite, D.A., 2005. Drought and Water Crises: Science, Technology, and Management Issues (1st ed.). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781420028386
47. Xu, L., Chen, N., Yang, C., Zhang, C. and Yu, H., 2021. A parametric multivariate drought index for drought monitoring and assessment under climate change. Agricultural and Forest Meteorology, 310, 108657. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2021.108657
48. Xu, L., Chen, N., Zhang, X. and Chen, Z., 2019. Spatiotemporal changes in China's terrestrial water storage from GRACE satellites and its possible drivers. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 124(22), 11976-11993. https://doi.org/10.1029/2019JD031147
49. Yılmaz, M. U., 2023. Keşif kuraklık indeksi ve standartlaştırılmış yağış indeksi kullanılarak kırklareli ilinde kuraklığın eğilimi ve zamansal değişkenliği. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 9(2), 341-364. https://doi.org/10.21324/dacd.1296428
50. Zarch, M. A. A., Sivakumar, B. and Sharma, A., 2015. Droughts in a warming climate: A global assessment of Standardized precipitation index (SPI) and Reconnaissance drought index (RDI). Journal of Hydrology, 526, 183-195. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.09.071
51. Zhang, Y., Hao, Z., Feng, S., Zhang, X., Xu, Y. and Hao, F., 2021. Agricultural drought prediction in China based on drought propagation and large-scale drivers. Agricultural Water Management, 255, 107028. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107028
52. MGM., İllere ait genel istatistik verileri. https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx?k=A (28.05.2024)