Yenilikçi Yönelim Analiz Yönteminin Logaritmik Eksende Değerlendirilmesi

Öz

İklim değişikliği etkilerini gün geçtikçe daha fazla hissettirmektedir. Özellikle yağış, sıcaklık, nem vb. hidro-meteorolojik değişkenler üzerinde yönelimler (trend) meydana gelmektedir. Bu yönelimler hidro-meteorolojik değişkenlerin dağılım kümesini etkilemekte ve belli dönemler için beklenen değerleri azaltmakta veya artırmaktadır. Uzun dönemlerde beklenen değerler tahmin edilerek planlanan su yapıları eğer yönelim iyi tahmin edilemezse beklenen faydayı sağlamayacaktır. Bu durum hem kaynakların israf edilmesine hem de su depolama, taşkından korunma gibi alınması gereken önlemlerin ertelenmesine yol açacak; taşkın ve kuraklık gibi afetler durumunda toplumu çaresiz bırakacaktır. Yönelimleri belirlemek üzere Mann-Kendall, Sperman’sRho, sıralı Mann-Kendall gibi çok kullanılan eski yöntemler bulunmasına rağmen bu yöntemler verilerin normal dağılması, bağımsızlığı ve yeterli veri uzunluğu gibi başlangıç varsayımları gerektirmektedir. Bu varsayımlar her zaman incelenecek veride bulunmayabilir ve hatalı yönelim hesaplamalarına yol açabilir. Şen (2012) tarafından yenilikçi yönelim analiz (YYA) yöntemi söz konusu başlangıç koşullarını gerektirmeden ileri sürülmüştür. YYA yöntemi çeşitli araştırmacılar tarafından kullanılmış ve kısmi yönelim belirlemesi, görsel yorumlar sağlaması, başlangıç koşulları gerektirmemesi ve literatürde çok kullanılan diğer yöntemlerle uyumlu sonuçlar vermesi açısından üstünlüğü belirtilmiştir. Ancak YYA yöntemi miktar olarak yönelim değerini belirlediğinden standart sapması yüksek verilerde küçük değerlerin yönelimleri dikkatten kaçabilmektedir.  Uzun yıllar yağış verilerine sahip olduğundan dolayı çalışma alanı olarak Cambridge (İngiltere) seçilmiştir. YYA yöntemi oransal olarak logaritmik eksende Cambridge (İngiltere) şehrinin yağış verileri üzerinde incelenmiştir. Söz konusu yağış verileri genellikle sonbahar ve kış aylarında artan yönelimler gösterirken ilkbahar ve yaz aylarında azalan yönelimler göstermiştir. Ayrıca incelemeler sonucunda görsel açıdan YYA yöntemine göre değişik yorumlar elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• İklim değişikliği,yenilikçi yönelim analizi,hidro-meteorolojik değişkenler

References

1. Dabanlı İ, Şen Z, Yeleğen MÖ, et al (2016) Trend Assessment by the Innovative-Şen Method. Water Resour Manag 30:5193–5203 . doi: 10.1007/s11269-016-1478-4
2. Deng S, Li M, Sun H, et al (2017) Exploring temporal and spatial variability of precipitation of Weizhou Island, South China Sea. J Hydrol Reg Stud 9:183–198 . doi: 10.1016/j.ejrh.2016.12.079
3. Elouissi A, Şen Z, Habi M (2016) Algerian rainfall innovative trend analysis and its implications to Macta watershed. Arab J Geosci 9: . doi: 10.1007/s12517-016-2325-x
4. Kendall MG (1948) Rank correlation methods
5. Mann HB (1945) Nonparametric Tests Against Trend. Econometrica 13:245 . doi: 10.2307/1907187
6. Mohorji AM, \cSen Z, Almazroui M (2017) Trend Analyses Revision and Global Monthly Temperature Innovative Multi-Duration Analysis. Earth Syst Environ 1:9 . doi: 10.1007/s41748-017-0014-x
7. Öztopal A, Şen Z (2017) Innovative Trend Methodology Applications to Precipitation Records in Turkey. Water Resour Manag 31:727–737 . doi: 10.1007/s11269-016-1343-5
8. Sen PK (1968) Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall’s Tau. J Am Stat Assoc 63:1379–1389 . doi: 10.1080/01621459.1968.10480934

9. Spearman C (1987) The proof and measurement of association between two things. By C. Spearman, 1904. Am J Psychol 100:441–471 . doi: 10.2307/1422689
10. Şen Z (2012) Innovative Trend Analysis Methodology. J Hydrol Eng 17:1042–1046 . doi: 10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000556
11. Şen Z (2014) Trend Identification Simulation and Application. J Hydrol Eng 19:635–642 . doi: 10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000811
12. Şen Z (2017) Innovative trend methodologies in science and engineering
13. Tabari H, Taye MT, Onyutha C, Willems P (2017) Decadal Analysis of River Flow Extremes Using Quantile-Based Approaches. Water Resour Manag 31:3371–3387 . doi: 10.1007/s11269-017-1673-y
14. Wu H, Qian H (2017) Innovative trend analysis of annual and seasonal rainfall and extreme values in Shaanxi, China, since the 1950s. Int J Climatol 37:2582–2592 . doi: 10.1002/joc.4866