Climate Classification of Bartın Province in the Western Black Sea Region of Turkey Based on Thornthwaite and Köppen Methods

Abstract

In this study, it was aimed to determine how the climate characteristics of Bartın province have changed from past to present according to different climate classification methods. In the study, 50-year (1974-2023) precipitation and temperature data recorded by the General Directorate of Meteorology were used. Data analyses were made over averages in five-year periods. In this context, Thornthwaite and Köppen-Trewartha classification methods were used to determine the climate characteristics of Bartın province. According to the results of the study, it was determined that the average summer period temperatures after 1999 were above the average summer period temperatures in the last 50 years. According to precipitation values, the average total annual precipitation values of the last 30 years are above the average total annual precipitation values of the last 50 years. According to the simple linear regression analysis, it was determined that there is an increasing trend in average temperature values, average total precipitation values, average summer period temperature and precipitation values over the years. When the classification methods for Bartın province are examined, it is determined that there is a symbolic change in the last 5 years according to Köppen-Trewartha classification, but there is no significant change according to Thornthwaite classification. In general, the changes in the amount and distribution of precipitation during the year together with the changes in temperature and precipitation values may be an indication that the climate of Bartın is slowly changing.

Keywords

• Bartın province
• Climate change
• climate classification
• temperature
• precipitation

Türkiye’nin Batı Karadeniz Bölgesi’nde Yer Alan Bartın İlinin Thornthwaite ve Köppen Yöntemlerine Göre İklim Sınıflandırması

Abstract

Bu çalışmada, farklı iklim sınıflandırma yöntemlerine göre Bartın ilinin geçmişten günümüze iklim özelliklerinin nasıl değiştiğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada Meteoroloji Genel Müdürlüğü tarafından kaydedilen 50 yıllık (1974-2023) yağış ve sıcaklık verileri kullanılmıştır. Veri analizleri beşer yıllık dönemler halinde ortalamalar üzerinden yapılmıştır. Bu kapsamda Bartın ilinin iklim özelliklerinin belirlenmesinde Thornthwaite ve Köppen-Trewartha sınıflandırma yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmanın sonuçlarına göre, 1999 yılından sonraki ortalama yaz dönemi sıcaklıklarının son 50 yıllık dönemdeki ortalama yaz dönemi sıcaklığının üzerinde olduğu belirlenmiştir. Yağış değerlerine göre ise son 30 yılın ortalama toplam yıllık yağış değerleri, son 50 yılın ortalama toplam yıllık yağış değerlerinin üzerinde yer aldığı belirlenmiştir. Yapılan basit doğrusal regresyon analizine göre, ortalama sıcaklık değerlerinde, ortalama toplam yağış değerlerinde, ortalama yaz dönemi sıcaklık ve yağış değerlerinde, yıllara göre artış eğilimi olduğu tespit edilmiştir. Bartın ili için yapılan sınıflandırma yöntemlerine bakıldığında, Köppen-Trewartha sınıflandırmasına göre son 5 yılda sembol olarak bir değişim söz konusu olduğu, ancak Thornthwaite sınıflandırmasına göre önemli bir düzeyde değişikliğin olmadığı tespit edilmiştir. Genel olarak değerlendirme yapılacak olursa, sıcaklık ve yağış değerlerindeki değişimlerle birlikte, yıl içerisindeki yağış miktarının ve dağılımının değişmesi Bartın ili ikliminin yavaş yavaş değiştiğinin bir göstergesi olabilir.

Keywords

• Bartın ili
• iklim değişikliği
• iklim sınıflandırması
• sıcaklık
• yağış

References

1. Ács, F., Breuer, H. ve Skarbit, N. (2015). Climate of Hungary in the twentieth century according to Feddema. Theoretical and applied climatology 119, 161-169. https://doi.org/10.1007/s00704-014-1103-5
2. Alvares, C. A., Stape, J. L., Sentelhas, P. C., Gonçalves, J. D. M., ve Sparovek, G. (2013). Köppen’s climate classification map for Brazil. Meteorologische zeitschrift 22(6), 711-728. https://doi.org/10.1127/0941-2948/2013/0507
3. Aparecido, L. E. O., Rolim, G. D. S., Richetti, J., Souza, P. S. D. ve Johann, J. A. (2016). Köppen, Thornthwaite and Camargo climate classifications for climatic zoning in the State of Paraná, Brazil. Ciência e Agrotecnologia 40, 405-417. https://doi.org/10.1590/1413-70542016404003916
4. Beck, C., Grieser, J., Kottek, M., Rubel, F. ve Rudolf, B. (2006). Characterizing global climate change by means of Köppen climate classification. Klimastatusbericht, 51, 139-149.
5. Bolat, İ., Kara, Ö. ve Tok, E. (2018). Global warming and climate change: a practical study on Bartın, Zonguldak and Düzce. Bartın Orman Fakültesi Dergisi 20(1), 116-127.
6. Bolat, İ. ve Şensoy, H. (2023). Analysis of some meteorological data and their variation trends in three provinces of the Western Black Sea Region between 2012 and 2021. Forestist 73(3), 220-230. https://doi.org/10.5152/forestist.2023.23005
7. Bieniek, P. A., Bhatt, U. S., Thoman, R. L., Angeloff, H., Partain, J., Papineau, J., Fritsch, F., Hlloway, E., Walsh, J.E., Daly, C., Shulski, M., Hufford, G., Hill, D.F., Calos, S. ve Gens, R. (2012). Cli-mate divisions for Alaska based on objective methods. Journal of Applied Meteorology and Climatology 51(7), 1276-1289.
8. Burgos, J. J. (1958). Agroclimatic classifications and representations: report of the applications value of climatic and agroclimatic classification for agricultural purposes. Varsovia: WMO.

9. Camargo, A. P. (1991). Classificação climática para zoneamento de aptidão agroclimática. Revista Brasileira de Agrometeorologia 8, 126-131.
10. Chen, D. ve Chen, H. W. (2013). Using the Köppen classification to quantify climate variation and change: An example for 1901–2010. Environmental Development 6, 69-79.
11. De Castro, M., Gallardo, C., Jylha, K. ve Tuomenvirta, H. (2007). The use of a climate-type classifica-tion for assessing climate change effects in Europe from an ensemble of nine regional climate models. Climatic Change 81, 329-341. https://doi.org/10.1007/s10584-006-9224-1
12. Elguindi, N., Grundstein, A., Bernardes, S., Turuncoglu, U. ve Feddema, J. (2014). Assessment of CMIP5 global model simulations and climate change projections for the 21 st century using a modified Thornthwaite climate classification. Climatic change 122, 523-538. https://doi.org/10.1007/s10584-013-1020-0
13. Feddema, J. J., Oleson, K. W., Bonan, G. B., Mearns, L. O., Buja, L. E., Meehl, G. A. ve Washington, W. M. (2005). The importance of land-cover change in simulating future climates. Science 310(5754), 1674-1678.
14. Flohn, H. (1950). Neue Anschauungen über die allgemeine Zirkulation der Atmosphäre und ihre kli-matische Bedeutung. Erdkunde 4(3/4), 141-162.
15. Gallardo, C., Gil, V., Hagel, E., Tejeda, C. ve de Castro, M. (2013). Assessment of climate change in Europe from an ensemble of regional climate models by the use of Köppen–Trewartha classifi-cation. International Journal of Climatology 33(9), 2157-2166. https://doi.org/10.1002/joc.3580
16. Geiger, R. (1954). Klassifikation der klimate nach W. Köppen. Landolt-Börnstein–Zahlenwerte und Funktionen aus Physik, Chemie, Astronomie, Geophysik und Technik, alte Serie. Berlin Springer 3, 603-607.
17. Geng, Q., Wu, P., Zhao, X. ve Wang, Y. (2014). Comparison of classification methods for the divisi-ons of wet/dry climate regions in Northwest China. International Journal of Climatology 34(7), 2163-2174.
18. Hansen, J., Ruedy, R., Sato, M. ve Lo, K. (2005). GISS surface temperature analysis global temperature trends: 2005 summation. NASA Goddard Institute for Space Studies, New York, NY. See http://data. giss. nasa. gov/gistemp.
19. Holdridge, L. R. (1967). Life zone ecology. San José, Costa Rica: Tropical Science Center; 266 p. Jacobeit, J. (2010). Classifications in climate research. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 35(9-12), 411-421. https://doi.org/10.1016/j.pce.2009.11.010
20. Jylhä, K., Tuomenvirta, H., Ruosteenoja, K., Niemi-Hugaerts, H., Keisu, K. ve Karhu, J. A. (2010). Observed and projected future shifts of climatic zones in Europe and their use to visualize climate change information. Weather, Climate, and Society 2(2), 148-167. https://doi.org/10.1175/2010WCAS1010.1
21. Köppen, W. (1900). Versuch einer Klassifikation der Klimate, vorzugsweise nach ihren Beziehungen zur Pflanzenwelt. Geographische Zeitschrift, 6(11. H), 593-611.
22. Köppen, W. (1936). Das Geographische System der Klimatologie. Berlin, 44 p.
23. Köppen, W. ve Geiger, R. (1928). Klimate der Erde, Justus Perthes, Gotha.
24. Larson, P. R. ve Lohrengel, C. F. (2014). An addendum to “A new tool for climatic analysis using Köppen climate classification”. Journal of Geography 113(1), 35-38.
25. MGM, (2016), Thornthwaite İklim Sınıflandırmasına Göre Türkiye İklimi, T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü, https://www.mgm.gov.tr/FILES/iklim/iklim_siniflandirmalari/Thornthwaite.pdf [Erişim 15 Nisan 2024].
26. MGM, (2018), Köppen-Trewartha İklim Sınıflandırmasına Göre Türkiye İklimi, T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü, https://www.mgm.gov.tr/FILES/iklim/iklim_siniflandirmalari/K%C3%B6ppen-Trewatha.pdf [Erişim 15 Nisan 2024].
27. O’Brien, K., Leichenko, R., Kelkar, U., Venema, H., Aandahl, G., Tompkins, H., Javed, A., Bhadwal, S., Barg, S., Nygaard, L. ve West, J. (2004). Mapping vulnerability to multiple stressors: climate change and globalization in India. Global environmental change 14(4), 303-313.
28. Özyuvacı, N. (1999). Meteoroloji ve Klimatoloji. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi, İstanbul. 369s.
29. Rohli, R. V. ve Vega, A. J. (2012). Climatology. 2nd ed. - Jones & Bartlett Learning, Sudbury, 425p.
30. Rolim, G. D. S., Camargo, M. B. P. D., Lania, D. G. ve Moraes, J. F. L. D. (2007). Climatic classifica-tion of Köppen and Thornthwaite sistems and their applicability in the determination of agrocli-matic zonning for the state of São Paulo, Brazil. Bragantia 66, 711-720. https://doi.org/10.1590/S0006-87052007000400022
31. Rolim, G. D. S. ve Aparecido, L. E. (2016). Camargo, Köppen and Thornthwaite climate classification systems in defining climatical regions of the state of São Paulo, Brazil. International Journal of Climatology 36(2), 636-643. https://doi.org/10.1002/joc.4372
32. Sparovek, G., De Jong Van Lier, Q. ve Dourado Neto, D. (2007). Computer assisted Koeppen climate classification: a case study for Brazil. International Journal of Climatology: A Journal of the Royal Meteorological Society 27(2), 257-266. https://doi.org/10.1002/joc.1384
33. Spinoni, J., Vogt, J., Naumann, G., Carrao, H. ve Barbosa, P. (2015). Towards identifying areas at climatological risk of desertification using the Köppen–Geiger classification and FAO aridity in-dex. International Journal of Climatology 35(9), 2210-2222. https://doi.org/10.1002/joc.4124
34. Şensoy, H. ve Ateşoğlu, A. (2018). Bartın Yöresinde İklim Tipi Değişikliğine Yönelik Bir Değerlen-dirme. Bartın Orman Fakültesi Dergisi 20(3), 576-582.
35. Stern, H., De Hoedt, G. ve Ernst, J. (2000). Objective classification of Australian climates. Australian Meteorological Magazine 49(2), 87-96.
36. Thornthwaite, C. W. (1948). An approach towards a rational classification of climate. Geographical Review, 38, 55-94.
37. Trewartha, G. T. (1954). An Introduction to Climate. New York: McGraw-Hill. 402p. Tunay, M. ve Ateşoğlu, A. (2009). Bartın ili taşkın sahalarındaki değişimin uzaktan algılama verileriyle incelenmesi. Turkish Journal of Forestry 5(2), 60-72.
38. Turoğlu, H. (2014). İklim değişikliği ve Bartın Çayı havza yönetimi muhtemel sorunları. Coğrafi Bilimler Dergisi, 12(1), 1-22.
39. Türkeş, M. (2010). Klimatoloji ve Meteoroloji, Kriter Yayınevi, İstanbul, 650 s.
40. Yazıcı, N., Babalık, A.A. ve Dursun, İ. (2019). İklim Değişikliği ve Havza Yönetimi. 2nd International Conference on Technology and Science (Techno-Science 2019), Tam Metin Bildiriler Kitabı, 14-16 Kasım 2019, 1095-1102, Burdur, Türkiye
41. Yılmaz, E. ve Çiçek, İ. (2016). Türkiye Thornthwaite iklim sınıflandırması. Journal of Human Scien-ces 13(3), 3973-3994.
42. Zeren Çetin, İ., Özel, H. B. ve Varol, T. (2020). Integrating of settlement area in urban and forest area of Bartin with climatic condition decision for managements. Air Quality, Atmosphere & Health 13, 1013-1022.