Research Article
BibTex RIS Cite

Determination of Regional Precipitation in the Meriç-Ergene Basin for the Period 1970–2020 Using the Weighted Polygon Method

Year 2024, Volume: 7 Issue: 2, 103 - 113, 31.12.2024
https://doi.org/10.55581/ejeas.1595327

Abstract

In recent years, new methods have been developed to more accurately represent the spatial distribution of rainfall. These methods aim to achieve greater accuracy in regional rainfall calculations while contributing to a better understanding of hydrological processes. The Percentage Weighting Polygon method is a new alternative to the Thiessen method for calculating average rainfall over a specific area. This method divides the area into smaller parts based on rainfall percentages recorded at three nearby stations. Unlike the Thiessen method, where subareas depend only on measured rainfall, the Percentage Weighting Polygon method is more reliable, flexible, and dynamic.In this study, the method was used for the first time in the Meriç-Ergene Basin in the Thrace Region of Turkey, using data from seven meteorological stations. The Percentage Weighting Polygon method is unique because it assigns smaller subareas to higher rainfall values compared to Thiessen and other common methods. The analysis showed that this method gives a lower average rainfall value than traditional approaches, making it better at reflecting rainfall distribution accurately and realistically.

Project Number

-

References

  • Bayraktar, H., Turalioglu, F. S., & Şen, Z. (2005). The estimation of average areal rainfall by percentage weighting polygon method in Southeastern Anatolia Region, Turkey. Atmospheric research, 73(1-2), 149-160.
  • Şen, Z., Habib, Z., (2000). Spatial precipitation assessment with elevation by using Point Cumulative Semivariogram Technique. Water Resour. Manag. 14, 311 – 325.
  • Şen, Z., Habib, Z. (1998). Point cumulative semivariogram of areal precipitation in mountainous regions. J. Hydrol. 205, 81 – 91.
  • Mark, N., Todd, M., Hulme, M., Jones, P. (2001). Precipitation measurements and trends in the twentieth century. Int. J. Climatol. 21 (15), 1899 – 1922.
  • Liu, X., Yin, Z.Y. (2001). Spatial and temporal variation of summer precipitation over the Eastern Tibetan Plateau and the North Atlantic Oscillation. J. Climate 14 (13), 2896 – 2909
  • Wilson, J.W., Atwater, M.A. (1972). Storm rainfall variability over Connecticut. J. Geophys. Res. 77 (21), 3950 – 3956.
  • Sumner, G. N. (1988). Precipitation: process and analysis. (No Title).
  • Clinton, E.W., Robert, A.M., Kenneth, W.H. (1999). Summertime convective storm environments in Central Arizona: local observations. Weather Forecast. 14 (6), 994 – 1007.
  • Brian, A.K., Mathew, J.B., Mark, R.H., Josiah, N.C. (2003). Severe convective windstorms over the Northern High Plains of the United States. Weather Forecast. Boston 18 (3), 502 – 518.
  • David, A., Christopher, R.W. (2003). Anatomy of a convective storm. Bull. Am. Meteorol. Soc. 84 (1), 13 – 15.
  • Daly C., Neilson R.P., Phillips D. (1994). A Statisticaltopographical Model for Mapping Climatological Precipitation Over Mountainous Terrain. Journal of Applied Meteorology, 33(2): 140-158.
  • Güler M., Kara T. (2007). Alansal Dağılım Özelliği Gösteren İklim Parametrelerinin Coğrafi Bilgi Sistemleri İle Belirlenmesi ve Kullanım Alanları; Genel Bir Bakış. OMÜ Zir. Fak. Dergisi, 22(3): 322-328
  • Bayraktar, H. (1994). Noktasal verilerin Alansal Değerlere Dönüştürülmesinde Kullanılan Metotlar ve Karşılaştırılması. License thesis, ITU, Istanbul (in Turkish).
  • Christakos, G. (1998). Spatiotemporal information systems in soil and environmental sciences. Geoderma 85, 141 – 179.
  • Haas, T.C. (2002). New systems for modeling, estimating, and predicting a multivariate spatio-temporal process. Environmetrics 13, 311 – 332.
  • Tabios III, G.O. Salas, J.D., (1985). A comparative analysis of techniques for spatial interpolation of precipitation. Water Resour. Bull. 21, 365 – 380.
  • Hevesi, J.A., Istok, J.D., Flint, A.L. (1992). Precipitation estimation in mountainous terrain using multivariate geostatistics: Part 1. Structural analysis. J. Appl. Meteorol. 31, 661 – 676
  • Kedem, B., Chiu, L.S., Karni, Z. (1990). An analysis of the threshold method for measuring area-average rainfall. J. Appl. Meteorol. 29, 3 – 20.
  • Toros H., Karan H., Deniz A. (1994). Batı Anadolu Yağışlarının Gruplama (Cluster) Analizi. 1. Ulusal Hidrometeoroloji Semp. 23-25 Mart 1994, İstanbul, 220-230.
  • Çıtakoğlu H., Çetin M., Çobaner M., Haktanır T. (2017). Mevsimsel Yağışların Jeoistatistiksel Yöntemle Modellenmesi ve Gözlemi Olmayan Noktalarda Tahmin Edilmesi. İMO Teknik Dergi, 2017, 28 (1), 7725 - 7745.
  • Ölgen M.K. (2010). Türkiye’de Yıllık ve Mevsimsel Yağış Değişkenliğinin Alansal Dağılımı. Ege Coğrafya Dergisi, 19/1 (2010), 85-95, İzmir.
  • Acar, R., & Sengul, S. (2012). The estimation of average areal snowfall by conventional methods and the percentage weighting polygon method in the Northeast Anatolia region, Turkey. Energy Educ. Sci. Technol. Part A-Energy Sci. Res, 29, 11-22.
  • Bayraktar, H., & Turalioglu, F. S. (2005). Average areal sulphur dioxide concentration estimation by percentage weighting polygon method in Erzurum urban centre, Turkey. Atmospheric Environment, 39(32), 5991-5999.
  • Hwang, S. H., Kim, K. B., & Han, D. (2020). Comparison of methods to estimate areal means of short duration rainfalls in small catchments, using rain gauge and radar data. Journal of Hydrology, 588, 125084.
  • Fiedler, F.R. (2003). Simple, practical method for determining station weights using Thiessen polygons and isohyetal maps. J. Hydrol. Eng. 8 (4), 219 – 221.
  • Thiessen, A.H. (1911). Precipitation averages for large areas. Mon. Weather Rev. 39, 1082 – 1084.
  • Koch, G.S., Link, R.E. Statistical Analysis of Geological Data, vols. I and II. Dower Publications, New York, N.Y, 1971.

Meriç-Ergene Havzasında 1970-2020 Dönemi Bölgesel Yağışın Yüzde Ağırlıklı Poligon Yöntemiyle Belirlenmesi

Year 2024, Volume: 7 Issue: 2, 103 - 113, 31.12.2024
https://doi.org/10.55581/ejeas.1595327

Abstract

Son yıllarda, yağışın mekânsal dağılımını daha doğru bir şekilde yansıtmayı amaçlayan yeni yöntemler geliştirilmektedir. Bu yöntemler, bölgesel yağış hesaplamalarında daha yüksek bir doğruluk sağlamayı hedeflerken, hidrolojik süreçlerin daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunmaktadır. Yüzde Ağırlıklı Poligon yöntemi, belirli bir havza üzerinde bölgesel ortalama yağış hesaplamasında Thiessen yöntemine alternatif olarak geliştirilen yenilikçi bir yöntemdir. Bu yöntemin temel ilkesi, çalışma alanını üç komşu istasyon noktasında ölçülen yağış yüzdelerini baz alarak alt alanlara ayırmaktır. Yüzde Ağırlıklı Poligon yöntemi, alt alanların yalnızca ölçülen yağış miktarına bağımlı olmadığı Thiessen poligon yöntemine kıyasla daha güvenilir, esnek ve dinamik bir yaklaşım sunmaktadır. Bu çalışmada, Yüzde Ağırlıklı Poligon yöntemi ilk kez Türkiye’nin Trakya Bölgesi’nde yer alan Meriç-Ergene Havzası’na uygulanmıştır. Çalışma kapsamında, 7 meteoroloji istasyonuna ait veriler dikkate alınmıştır. Yüzde Ağırlıklı Poligon yöntemi, yüksek yağış değerlerini, Thiessen ve diğer geleneksel yöntemlerden farklı olarak daha küçük alt alanlarla temsil etme özelliğine sahiptir. Elde edilen sonuçlar, Yüzde Ağırlıklı Poligon yönteminin diğer geleneksel yöntemlere kıyasla daha düşük bir bölgesel ortalama yağış değeri sunduğunu göstermektedir. Bu durum, yöntemin yağış dağılımını daha ayrıntılı ve gerçekçi bir şekilde yansıttığını ortaya koymaktadır.

Project Number

-

References

  • Bayraktar, H., Turalioglu, F. S., & Şen, Z. (2005). The estimation of average areal rainfall by percentage weighting polygon method in Southeastern Anatolia Region, Turkey. Atmospheric research, 73(1-2), 149-160.
  • Şen, Z., Habib, Z., (2000). Spatial precipitation assessment with elevation by using Point Cumulative Semivariogram Technique. Water Resour. Manag. 14, 311 – 325.
  • Şen, Z., Habib, Z. (1998). Point cumulative semivariogram of areal precipitation in mountainous regions. J. Hydrol. 205, 81 – 91.
  • Mark, N., Todd, M., Hulme, M., Jones, P. (2001). Precipitation measurements and trends in the twentieth century. Int. J. Climatol. 21 (15), 1899 – 1922.
  • Liu, X., Yin, Z.Y. (2001). Spatial and temporal variation of summer precipitation over the Eastern Tibetan Plateau and the North Atlantic Oscillation. J. Climate 14 (13), 2896 – 2909
  • Wilson, J.W., Atwater, M.A. (1972). Storm rainfall variability over Connecticut. J. Geophys. Res. 77 (21), 3950 – 3956.
  • Sumner, G. N. (1988). Precipitation: process and analysis. (No Title).
  • Clinton, E.W., Robert, A.M., Kenneth, W.H. (1999). Summertime convective storm environments in Central Arizona: local observations. Weather Forecast. 14 (6), 994 – 1007.
  • Brian, A.K., Mathew, J.B., Mark, R.H., Josiah, N.C. (2003). Severe convective windstorms over the Northern High Plains of the United States. Weather Forecast. Boston 18 (3), 502 – 518.
  • David, A., Christopher, R.W. (2003). Anatomy of a convective storm. Bull. Am. Meteorol. Soc. 84 (1), 13 – 15.
  • Daly C., Neilson R.P., Phillips D. (1994). A Statisticaltopographical Model for Mapping Climatological Precipitation Over Mountainous Terrain. Journal of Applied Meteorology, 33(2): 140-158.
  • Güler M., Kara T. (2007). Alansal Dağılım Özelliği Gösteren İklim Parametrelerinin Coğrafi Bilgi Sistemleri İle Belirlenmesi ve Kullanım Alanları; Genel Bir Bakış. OMÜ Zir. Fak. Dergisi, 22(3): 322-328
  • Bayraktar, H. (1994). Noktasal verilerin Alansal Değerlere Dönüştürülmesinde Kullanılan Metotlar ve Karşılaştırılması. License thesis, ITU, Istanbul (in Turkish).
  • Christakos, G. (1998). Spatiotemporal information systems in soil and environmental sciences. Geoderma 85, 141 – 179.
  • Haas, T.C. (2002). New systems for modeling, estimating, and predicting a multivariate spatio-temporal process. Environmetrics 13, 311 – 332.
  • Tabios III, G.O. Salas, J.D., (1985). A comparative analysis of techniques for spatial interpolation of precipitation. Water Resour. Bull. 21, 365 – 380.
  • Hevesi, J.A., Istok, J.D., Flint, A.L. (1992). Precipitation estimation in mountainous terrain using multivariate geostatistics: Part 1. Structural analysis. J. Appl. Meteorol. 31, 661 – 676
  • Kedem, B., Chiu, L.S., Karni, Z. (1990). An analysis of the threshold method for measuring area-average rainfall. J. Appl. Meteorol. 29, 3 – 20.
  • Toros H., Karan H., Deniz A. (1994). Batı Anadolu Yağışlarının Gruplama (Cluster) Analizi. 1. Ulusal Hidrometeoroloji Semp. 23-25 Mart 1994, İstanbul, 220-230.
  • Çıtakoğlu H., Çetin M., Çobaner M., Haktanır T. (2017). Mevsimsel Yağışların Jeoistatistiksel Yöntemle Modellenmesi ve Gözlemi Olmayan Noktalarda Tahmin Edilmesi. İMO Teknik Dergi, 2017, 28 (1), 7725 - 7745.
  • Ölgen M.K. (2010). Türkiye’de Yıllık ve Mevsimsel Yağış Değişkenliğinin Alansal Dağılımı. Ege Coğrafya Dergisi, 19/1 (2010), 85-95, İzmir.
  • Acar, R., & Sengul, S. (2012). The estimation of average areal snowfall by conventional methods and the percentage weighting polygon method in the Northeast Anatolia region, Turkey. Energy Educ. Sci. Technol. Part A-Energy Sci. Res, 29, 11-22.
  • Bayraktar, H., & Turalioglu, F. S. (2005). Average areal sulphur dioxide concentration estimation by percentage weighting polygon method in Erzurum urban centre, Turkey. Atmospheric Environment, 39(32), 5991-5999.
  • Hwang, S. H., Kim, K. B., & Han, D. (2020). Comparison of methods to estimate areal means of short duration rainfalls in small catchments, using rain gauge and radar data. Journal of Hydrology, 588, 125084.
  • Fiedler, F.R. (2003). Simple, practical method for determining station weights using Thiessen polygons and isohyetal maps. J. Hydrol. Eng. 8 (4), 219 – 221.
  • Thiessen, A.H. (1911). Precipitation averages for large areas. Mon. Weather Rev. 39, 1082 – 1084.
  • Koch, G.S., Link, R.E. Statistical Analysis of Geological Data, vols. I and II. Dower Publications, New York, N.Y, 1971.
There are 27 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Water Resources Engineering
Journal Section Research Articles
Authors

Taner Mustafa Cengiz 0000-0003-1752-8875

Project Number -
Publication Date December 31, 2024
Submission Date December 2, 2024
Acceptance Date December 11, 2024
Published in Issue Year 2024 Volume: 7 Issue: 2