Trend Analysis of Samsun and Bafra Precipitation Data

Abstract

It is thought that our country may be affected by climate change in the short or long term. In this study, the total amount of precipitation, which is a very important variable for climate change, has been examined monthly, seasonally and annually. The study area was chosen as Samsun province, and data of Samsun and Bafra stations between 1990-2019 were used. The main purpose of the study is to analyze the change in the trend of precipitation and two trend tests were used for this: Mann-Kendall (MK) test and Şen Innovative Trend Test (ŞYTT). As a result of the tests applied, a statistically insignificant increase was observed in the annual total precipitation at Samsun station, while a decrease was observed at Bafra Station. It is observed that there is a decreasing trend in total seasonal precipitation at the level of α = 0.05 at Samsun station and α = 0.1 at the Bafra station in winter. While there is an increase in Samsun station in other seasons, at Bafra station it is seen only in summer season. Monthly total precipitation increased in Samsun station in January, March, June, July and December; there is a decreasing trend in other months. At Bafra station, on the other hand, it increased in March, July, August and December; there is a decreasing trend in other months.

Keywords

• Mann - Kendall
• Şen Innovative Trend Test

Samsun ve Bafra Yağış Verilerinin Trend Analizi

Öz

Ülkemizin iklim değişikliğinden kısa veya uzun vadede etkilenebileceği düşünülmektedir. Bu çalışmada iklim değişikliği için çok önemli bir değişken olan toplam yağış miktarı yıllık, mevsimlik ve aylık olarak incelenmiştir. Çalışma alanı Samsun ili olarak seçilmiş, Samsun ve Bafra istasyonlarının 1990-2019 yılları arasındaki verileri kullanılmıştır. Çalışmanın temel amacı yağışın trendindeki değişimi analiz etmektir ve bunun için iki tane trend testi kullanılmıştır: Mann-Kendall (MK) testi ve Şen Yenilikçi Trend Testi (ŞYTT). Uygulanan testler sonucunda Samsun istasyonunda yıllık toplam yağışta istatistiksel olarak anlamlı olmayan bir artış görülürken, Bafra İstasyonunda azalma görülmektedir. Mevsimlik toplam yağışta ise kış mevsiminde Samsun istasyonunda α=0.05 seviyesinde, Bafra istasyonunda α=0.1 seviyesinde azalan bir trend olduğu görülmektedir. Samsun istasyonunda diğer mevsimlerde artma görülürken, Bafra istasyonunda yalnızca yaz mevsimde artma görülmektedir. Aylık toplam yağışlarda ise Samsun istasyonunda Ocak, Mart, Haziran, Temmuz ve Aralık aylarında artan; diğer aylarda azalan trend vardır. Bafra istasyonunda ise Mart, Temmuz, Ağustos ve Aralık aylarında artan; diğer aylarda azalan bir trend vardır.

Anahtar Kelimeler

• Mann - Kendall
• Şen Yenilikçi Trend Testi
• Samsun
• Yağış

References

1. Coşkun, S. (2020). Van Gölü Kapalı Havzasında Yağışların Trend Analizi, Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 8(2), 521-532.
2. Demir, A. D., Demir, Y., Şahin, Ü. ve Meral, R. (2017). Bingöl İlinde Sıcaklık ve Yağışların Trend Analizi ve Tarıma Etkisi, Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 4, 284-291.
3. Karabulut, M. ve Cosun, F. (2009). Kahramanmaraş İlinde Yağışların Trend Analizi, Coğrafi Bilimler Dergisi, 7, 65-83.
4. Kendall, M.G., (1975). Rank Correlation Methods. Charles Griffin, London.
5. Mann, H. B., (1945) Non-parametric Test Against Trend, Econometrika, 13, 245-259.
6. Polat, P. ve Sunkar, M. (2017). Rize’nin İklim Özellikleri ve Rize Çevresinde Uzun Dönem Sıcaklık ve Yağış Verilerinin Trend Analizleri, Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 24, 1-23.
7. R Core Team (2018). R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna. https://www.R-project.org/. adresinden alındı.
8. Soydan, N. G., Gümüş, V., Şimşek, O., Gerger, R. ve Ağun, B. (2016). Seyhan Havzası Aylık Ortalama Akım ve Yağış Verilerinin Trend Analizi, Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 7, 319-328.

9. Sütgibi, S. (2015). Büyük Menderes Havzasının Sıcaklık, Yağış ve Akım Değerlerindeki Değişimler ve Eğilimler, Marmara Coğrafya Dergisi, 398-414.
10. Şen, Z. (2012). Innovative Trend Analysis Methodology. Journal of Hydrological Engineering, 17 (9): 1042-1046.
11. Tarım ve Orman Bölge Müdürlüğü (2019). Tarım ve Orman Bölge Müdürlüğü Çalışma Raporu.
12. Türkeş, M., Koç, T. ve Sarış, F. (2007). Türkiye’nin Yağış Toplamı ve Yoğunluğu Dizilerindeki Değişikliklerin ve Eğilimlerin Zamansal ve Alansal Çözümlemesi, Coğrafi Bilimler Dergisi, 5, 57-73.
13. Wickham H. (2016). ggplot2: elegant graphics for data analysis. Springer, New York http://ggplot2.org adresinden alındı.
14. Wickham H. (2017). tidyverse: Easily Install and Load the 'Tidyverse'. R package version 1.2.1. https://CRAN.R-project.org/package=tidyverse adresinden alındı.
15. Zeybekoğlu, U. ve Karahan, H. (2018). Standart Süreli Yağış Şiddetlerinin Eğilim Analizi Yöntemleriyle İncelenmesi, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24, 974-1004.