İklim
değişiminin etkilerinin oldukça fazla hissedileceği tahminlenen Akdeniz iklim
kuşağında, yağış ve sıcaklık değerlerindeki değişimlerin bölgede yetiştirilen
bitkilerin sulama suyu ihtiyacına (SSİ) etki etmesi kaçınılmazdır. Bu
gerekçeden hareketle çalışmada olası iklim değişikliğinin net sulama suyu
ihtiyacına etkisinin Menemen Sol Sahil Sulama Birliği örneğinde
değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, öncelikle söz konusu sulama
birliğine en yakın istasyon olan Menemen istasyonu yağış ve sıcaklık değerlerinin
tahminlenmesi için yapay sinir ağlarına dayalı ölçek indirgeme modelleri
kurulmuştur. Modellerde, tahminleyici olarak NCEP/NCAR re-analiz değişkenleri
kullanılmış, bu değişkenlerden ölçek indirgeme modellerinde hangilerinin
kullanılacağına doğrusal regresyon analizi ve performans kriterleri
kullanılarak karar verilmiştir. Kurulan ölçek indirgeme modelleri, ECHAM5 iklim
modelinin 20C3M 1961-1990 referans dönemi ve 2021-2100 yılları A2, A1B ve B1
senaryo sonuçlarıyla çalıştırılarak istasyonlara ait yağış ve sıcaklık
tahminleri elde edilmiştir. Sonuçlardaki yanlılık miktarını azaltmak için bias
düzeltme işlemi uygulanmıştır. Düzeltilmiş sıcaklık ve yağış değerleri
kullanılarak sırasıyla, Blaney-Criddle yöntemiyle bitki su tüketimleri ve
etkili yağış değerleri elde edilerek net sulama suyu ihtiyaçları
hesaplanmıştır. Sonuçlar değerlendirildiğinde, uygulama alanı genelinde A2, A1B
ve B1 senaryolarına göre, 2021-2100 dönemi ortalama sıcaklıklarının sırasıyla
2.8, 3.0 ve 2.4 oC artabileceği, yağışların ise %17.6, %30.7 ve
%17.2 azalabileceği, buna bağlı olarak ortalama net sulama suyu ihtiyacında
%9.8, %12.1 ve %8.4 artış olması beklenmektedir.
ECHAM5 yapay sinir ağları ölçek indirgeme bias düzeltme net sulama suyu
In the Mediterranean climate zone, where the effects of climate change are expected to be felt very much, changes in rainfall and temperature values are inevitable for the plants grown in the region to affect the irrigation water requirement (IWR). For this reason, it is aimed to evaluate the effect of possible climate change on the net irrigation water demand in Menemen Sol Sahil Irrigation Association. For this purpose, statistical downscaling models based on artificial neural networks have been established for predicting precipitation and temperature values of Menemen station, which is the nearest station to irrigation association. In the models, the NCEP / NCAR reanalysis variables were used as the estimators, and which of these variables will be used in the downscaling models was decided by using linear regression analysis and performance criteria. Rainfall and temperature estimates of the station were obtained by operating the downscaling model models established, with ECHAM5 climate model 20C3M 1961-1990 reference period and 2021-2100 with A2, A1B and B1 scenario results. Bias correction was applied to reduce the amount of bias in the results. Using adjusted temperature and precipitation values, evapotranspiration were calculated by using Blaney-Criddle method and effective rainfall values obtained. Using this value, net irrigation water needs were obtained. According to the A2, A1B and B1 scenarios, the mean temperatures of the period 2021-2100 could increase by 2.8, 3.0 and 2.4 oC and the precipitation could decrease by 17.6%, 30.7% and 17.2% respectively. It is expected that average net irrigation water demand will increase by 9.8%, 12.1% and 8.4%.
ECHAM5 artificial neural networks downscaling bias correction net irrigation water
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Ziraat Mühendisliği |
Bölüm | Araştıma |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2018 |
Gönderilme Tarihi | 10 Ağustos 2018 |
Kabul Tarihi | 21 Kasım 2018 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2018 1. Uluslararası Tarımsal Yapılar ve Sulama Kongresi Özel Sayısı |
Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.