Tunceli iklim parametrelerine ait zaman serilerinin farklı istatistiksel analiz yöntemleriyle değerlendirilmesi

Abstract

Günümüz dünya toplumunun karşılaştığı en zorlu çevre sorunlarından biri olan iklim değişikliğinin
insan ve doğal sistemler üzerindeki olumsuz etkileri giderek artmaktadır. İklim değişikliğinin etkilerini
anlamak için iklim verilerindeki trendlerin geniş çapta araştırılması gerekmektedir. Bununla
birlikte, küresel ölçekte yapılan iklim gözlemlerinin yerel ve bölgesel ölçeklerde yapılan planlamalara
katkısı düşüktür. Bu nedenle iklim değişikliklerinin zararlı etkilerini en aza indirmeye yönelik stratejileri
değerlendirebilmek ve geliştirebilmek için lokal iklim analizlerinin yapılması gerekmektedir.
Kentleşme oranının düşük olduğu Tunceli ilinde tarım ve hayvancılık özellikle de mera hayvancılığı
yaygın ekonomik aktivite olarak öne çıkmaktadır. İklim değişimlerinden büyük ölçüde etkilenen
tarım ve hayvancılıkta uygulanabilir adaptasyon stratejileri geliştirebilmek için iklim parametrelerinin
özelliklerinin ve trendlerinin belirlenmesi gerekir. Bu çalışmanın amacı iklim değişikliğine karşı
hassas bir sahada yer alan Tunceli meteoroloji istasyonuna ait iklim parametrelerinin uzun dönem
trend analiz sonuçlarını ve parametrelerin birbirleri ile olan ilişkilerini açıklamaktır. Çalışmada 15
parametreye ait uzun dönem zaman serilerine 5 farklı istatistiksel analiz yöntemi uygulanmıştır.
İlk olarak iklim parametrelerine ait zaman serilerinin homojen yapıda olup olmadığını sorgulamak
ve homojen olmayan veri setlerinde değişim noktasını tespit etmek için her bir zaman serisine
Buishand homojenlik testi uygulanmıştır. İkinci olarak zaman serilerine, herhangi bir trend olup
olmadığını saptamak için Mann-Kendall ve Yenilikçi Şen trend analiz yöntemleri uygulanmıştır.
Mann-Kendall ve Yenilikçi Şen trend analiz yöntemlerinden elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak
parametrelerde tespit edilen trendin tutarlılığı test edilmiştir. Dördüncü olarak iklim parametrelerine
ait zaman serilerine regresyon analiz yöntemi uygulanmıştır. Regresyon analizi ile her bir zaman
serisinde yıllık ortalama değişim ve uzun dönem değişim ortalamaları ile oranları tespit edilmiştir.
Son olarak parametrelerin birbirleriyle olan ilişkileri korelasyon analizi yöntemiyle sorgulanmış ve
elde veriler ışığında ilişki şiddeti ve yönü açıklanmaya çalışılmıştır. Analizlerin ortak sonuçlarına
göre 1965-2020 yılları arasındaki dönemde, Tunceli’de maksimum sıcaklık, minimum sıcaklık, ortalama
sıcaklık ve sisli gün sayısı değerlerinde artış; toplam yağış, yağışlı gün sayısı, maksimum nisbi
nem, ortalama rüzgar hızı ve kar yağışlı gün sayısı değerlerinde azalış şeklinde bir değişim tespit
edilmiştir. Elde edilen analiz sonuçları, Tunceli’de yakın gelecekte ciddi kuraklık ve kuraklığın neden
olabileceği su yetersizliği sorunlarının yaşanabileceğini göstermektedir.

Keywords

• İklim Değişikliği
• İstatistiksel Analiz Yöntemleri
• Tunceli

Evaluation of time series of Tunceli climate parameters with different statistical analysis methods

Abstract

One of the most challenging environmental problems facing the world society today is climate
change. The negative effects of climate change on human and natural systems are increasing. To
understand the effects of climate change, trends in climate data need to be studied extensively.
However, the contribution of climate observations made on a global scale to planning made
at local and regional scales is low. Therefore, local climate analyzes are required to evaluate
and develop strategies to minimize the harmful effects of climate change. In Tunceli, where
the rate of urbanization is low, agriculture stands out as a widespread economic activity. In
order to develop viable adaptation strategies in agriculture, which is greatly affected by climate
changes, the characteristics and trends of climate parameters must be determined. The aim
of this study is to explain the long-term trend analysis results of the climate parameters of the
Tunceli meteorological station, which is located in an area sensitive to climate change, and the
relations of the parameters with each other. In the study, 5 different statistical analysis methods
were applied to the long-term time series of 15 parameters. First of all, Buishand homogeneity
test was applied to each time series in order to question whether the time series of climate
parameters are homogeneous and to determine the change point in non-homogeneous data

sets. Secondly, Mann-Kendall and Şen’s innovative trend analysis methods were applied to the
time series to determine if there is any trend. The results obtained from the Mann-Kendall trend
analysis and Şen’s Innovative trend analysis method were compared and the consistency of
the trend determined in the parameters was tested. Fourth, the regression analysis method
was applied to the time series of climate parameters. With the regression analysis, the annual
average change and long-term averages and rates were determined in each time series. Finally,
the relations of the parameters with each other were questioned by the correlation analysis
method and the severity and direction of the relationship was tried to be explained in the light
of the available data. According to the common results of the analyzes, in the period between
1965 and 2020, the increase in the maximum temperature, minimum temperature, average
temperature and number of foggy days in Tunceli; A decrease in the values of total precipitation,
number of rainy days, maximum relative humidity, average wind speed and number of days
with snow was detected. The results of the analysis show that there may be serious drought
and water insufficiency problems that may be caused by drought in the near future in Tunceli.

Keywords

• Climate Change
• Statistical Analysis Methods
• Tunceli

References

1. Abdelkarim, A., Al-Alola, S. S., Alogayell, H. M., Mohamed, S. A., Alkadi, I. I., & Youssef, I. Y. (2020). Mapping of GIS-flood hazard using the geomorphometric-hazard model: Case study of the al-shamal train pathway in the city of Qurayyat, Kingdom of Saudi Arabia. Geosciences, 10(9), 333. https://doi.org/10.3390/ geosciences10090333
2. Acar Deniz, Z., & Gönençgil, B. (2015). Trends of summer daily maximum temperature extremes in Turkey. Physical Geography, 36(4), 268–281. https://doi.org/10.1080/02723646.2015.1045 285
3. Acar Deniz, Z., & Gönençgil, B. (2017). Türkiye sıcaklık ekstremlerindeki değişkenlikler. Coğrafya Dergisi, 35, 41–54. https://doi.org/10.26650/JGEOG295515
4. Acar, Z., GönençgiL̇ , B. & Korucu Gümüşoğlu, N. (2018). Longterm changes in hot and cold extremes in Turkey. Journal of Geography, 57–67. https://doi.org/10.26650/JGEOG2018-0002
5. Ahmad, I., Tang, D., Wang, T., Wang, M., & Wagan, B. (2015). Precipitation Trends over time using Mann-Kendall and Spearman’s rho tests in Swat River Basin, Pakistan. Advances in Meteorology, 2015, 1–15. https://doi.org/ 10.1155/2015/431860
6. Altin, T., & Barak, B. (2012). Seyhan Havzasında 1970-2009 yılları arasında yağış ve hava sıcaklığı değerlerindeki değişimler ve eğilimler. Türk Coğrafya Dergisi, 58, 21–34. https://doi. org/10.17211/tcd.65226
7. Avcı, V., & Esen, F. (2019). Malatya Havzası’nda sıcaklık ve yağışın trend analizi. İnönü Üniversitesi Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 230–246.
8. Berhane, A., Hadgu, G., Worku, W., & Abrha, B. (2020). Trends in extreme temperature and rainfall indices in the semi-arid areas of Western Tigray, Ethiopia. Environmental Systems Research, 9(1), 1–20. https://doi.org/10.1186/s40068-020-00165-6

9. Boudiaf, B., Şen, Z. & Boutaghane, H. (2021). Climate change impact on rainfall in north-eastern Algeria using innovative trend analyses (ITA). Arabian Journal of Geosciences, 14(6), 511. https://doi.org/10.1007/s12517-021-06644-z
10. Brekke, L. D. (2009). Climate change and water resources management: A federal perspective. Diane Publishing. Buishand, T. A. (1982). Some methods for testing the homogeneity of rainfall records. Journal of Hydrology, 58(1–2), 11–27. http:// dx.doi.org/10.1016/0022-1694(82)90066-X
11. Burn, D. H., & Hag Elnur, M. A. (2002). Detection of hydrologic trends and variability. Journal of Hydrology, 255(1), 107–122. https:// doi.org/10.1016/S0022-1694(01)00514-5
12. Çelik̇ , M. A., Kopar, İ., & Bayram, H. (2018). Doğu Anadolu Bölgesi’nin mevsimlik kuraklık analizi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(3), 1741–1761.
13. Coşkun, M., Gözalan, S., Öztekince, M., & Dündar, Ö. (2020). Susurluk Çayı havzasının ortalama sıcaklık ve toplam yağış verilerinin trend analizi. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 49, 24-39. https://doi.org/10.29228/SOBIDER.47774
14. Coşkun, S. (2020). Göller Yöresi’nde sıcaklık, yağış ve akım değerlerinde meydana gelen eğilimler (Akdeniz Bölgesi-Türkiye). Social Sciences Studies Journal, 6, 3142–3155. https://doi. org/10.26449/sssj.2488
15. Demircan, M. (2019). Sıcaklık verilerindeki kırılma tarihleriyle iklim indekslerinin ilişkisi. Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara. https://tez.yok.gov.tr/Ulusal- TezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
16. Deumlich, D., & Gericke, A. (2020). Frequency trend analysis of heavy rainfall days for Germany. Water, 12(7), 1950. https://doi. org/ 10.3390/w12071950
17. Dillon, W. R. & Goldstein, M. (1984). Multivariate analysis: Methods and applications. Wiley, New York, NY.
18. Donnelly, C., Greuell, W., Andersson, J., Gerten, D., Pisacane, G., Roudier, P., & Ludwig, F. (2017). Impacts of climate change on European hydrology at 1.5, 2 and 3 degrees mean global warming above preindustrial level. Climatic Change, 143(1), 13–26. https://doi.org/10.1007/s10584-017-1971-7
19. Dün, S. & Gönençgil̇ , B. (2021). Ege Bölgesi kıyılarında sıcaklık indislerinin analizi. Türk Coğrafya Dergisi, 77, 77–86. https://doi. org/10.17211/tcd.897028
20. Durmuş, B., Bulut, İ., & Gönençgil̇ , B. (2021). Antalya Bölümünde sıcaklık ve yağış indislerinin değişim analizleri. Türk Coğrafya Dergisi, 78, 91–108. https://doi.org/10.17211/tcd.1009270
21. Erlat, E., & Türkeş, M. (2013). Observed changes and trends in numbers of summer and tropical days, and the 2010 hot summer in Turkey. International Journal of Climatology, 33(8), 1898–1908. https://doi.org/10.1002/joc.3556
22. Erlat, E., Türkeş, M.. & Aydin-Kandemir, F. (2021). Observed changes and trends in heatwave characteristics in Turkey since 1950. Theoretical and Applied Climatology, 145(1), 137–157. https:// doi.org/10.1007/s00704-021-03620-1
23. Esen, F. (2021a). Göynük Çayı Havzası’nın (Bingöl) hidroklimatolojik analizi. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 31(1), 25–40. https://doi.org/10.18069/firatsbed.762813
24. Esen, F. (2021b). Jeomorfolojik özelliklerin Tunceli şehrinin gelişimine etkileri. Jeomorfolojik Araştırmalar Dergisi, 7, 109–131. https:// doi.org/10.46453/jader.948540
25. Farooq, I., Shah, A. R., Salik, K. M. & Ismail, M. (2021). Annual, seasonal and monthly trend analysis of temperature in Kazakhstan during 1970–2017 using non-parametric statistical methods and GIS technologies. Earth Systems and Environment, 5(3), 575–595. https://doi.org/10.1007/s41748-021-00244-3
26. Felix, M. L., Kim, Y., Choi, M., Kim, J., Do, X. K., Nguyen, T. H., & Jung, K. (2021). Detailed trend analysis of extreme climate indices in the upper Geum River basin. Water, 13(22), 3171. https://doi. org/10.3390/w13223171
27. Feng, G., Cobb, S., Abdo, Z., Fisher, D. K., Ouyang, Y., Adeli, A., & Jenkins, J. N. (2016). Trend analysis and forecast of precipitation, reference evapotranspiration, and rainfall deficit in the Blackland Prairie of Eastern Mississippi. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 55(7), 1425–1439. https://doi.org/10.1175/ JAMC-D-15-0265.1
28. Gönençgil̇ , B. & İçel, G. (2014). Türkiye’nin Doğu Akdeniz kıyılarında yıllık toplam yağışlarda görülen değişimler (1975-2006). Türk Coğrafya Dergisi, 55, 1–12. https://doi.org/10.17211/tcd.81493
29. Gosain, A. K., Rao, S., & Basuray, D. (2006). Climate change impact assessment on hydrology of Indian river basins. Current Science, 346–353.
30. Güçlü, Y. S. (2020). Improved visualization for trend analysis by comparing with classical Mann-Kendall test and ITA. Journal of Hydrology, 584, 124674. https://doi.org/10.1016/j. jhydrol.2020.124674
31. Gupta, N., Banerjee, A., & Gupta, S. K. (2021). Spatio-temporal trend analysis of climatic variables over Jharkhand, India. Earth Systems and Environment, 5(1), 71–86. https://doi.org/10.1007/ s41748-021-00204-x
32. Gürkan, H., Arabaci, H., Demiṙ can, M., Eskiȯ ğlu, O., Şensoy, S., & Yazici, B. (2016). GFDL-ESM2M Modeli temelinde RCP4.5 ve RCP8.5 senaryolarına göre Türkiye için sıcaklık ve yağış projeksiyonları. Coğrafi Bilimler Dergisi, 14(2), 77–88. https:// doi.org/10.1501/Cogbil_0000000174
33. Hadi, S. J., & Tombul, M. (2018). Long-term spatiotemporal trend analysis of precipitation and temperature over Turkey. Meteorological Applications, 25(3), 445–455. https://doi. org/10.1002/met.1712
34. Hirsch, R. M. & Slack, J. R. (1984). A Nonparametric trend test for seasonal Data with serial dependence. Water Resources Research, 20(6), 727–732. https://doi.org/10.1029/ WR020i006p00727
35. IPCC. (2014). Summary for policymakers In: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change Ed C B Field et al (Cambridge)(Cambridge University Press)(Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA), 34.
36. IPCC. (2021). Climate Change 2021: The physical science basis. Contribution of working group I to the sixth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Editor: Masson- Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A Connors, S. L., Pean, C., Berger, S., Caud, N., Chen, Y., Goldfarb, L., Gomis, M. I., Huang, M., Leitzell, K., Lonnoy, E., Matthews, J. B. R., Maycock, T. K., Waterfield, T., Yelekçi, O., Yu, R., Zhou, B.Cambridge University Press.
37. İrcan, M. R., & Duman, N. (2022). Van Gölü Havzası’ndaki maksimum ve minimum sıcaklıkların trend analizi. Türk Coğrafya Dergisi, 80, 39–52. https://doi.org/10.17211/tcd.1079628
38. İzmen, Ü. (2014). Bölgesel kalkınmada yerel dinamikler Tunceli modeli ve 2023 senaryoları. Yön Basım Yayın Dizim Matbaacılık. İstanbul. https://www.kalkinmakutuphanesi.gov.tr/dokuman/ bolgesel-kalkinmada-yerel-dinamikler-modeli-ve-2023- senaryolari/481
39. Karabulut, M. (2011). Kayseri’de yağış ve sıcaklıkların trend analizi. KSÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 79–90.
40. Karabulut, M. (2012). Doğu Akdeniz’de ekstrem maksimum ve minimum sıcaklıkların trend analizi. KSÜ Doğa Bilimleri Dergisi, 26–28.
41. Karabulut, M., & Cosun, F. (2009). Kahramanmaraş ilinde yağışların trend analizi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 7(1), 65–83. https://doi. org/10.1501/Cogbil_0000000095
42. Kendall, M. G. (1975). Rank correlation methods (5th edition). Charless Griffin.
43. Kızılelma, Y., Çelik, M. A., & Karabulut, M. (2015). İç Anadolu Bölgesinde sıcaklık ve yağışların trend analizi. Türk Coğrafya Dergisi, 64, 1–10. https://doi.org/10.17211/tcd.90494
44. Kocaoğlu, E., & Çağlıyan, A. (2022). Çanakkale yağış gözlem istasyonlarının homojenlik durumu ve yıllık yağışların trend analizi. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 32(2), 391–408. https://doi.org/10.18069/firatsbed.1050556
45. Köklü, N., Büyüköztürk, Ş., & Çokluk Bökeoğlu, Ö. (2006). Sosyal bilimler için istatistik istatistik. Pegem Akademi Yayıncılık. Ankara. https://pegem.net/urun/Sosyal-Bilimler-icin-Istatistik/61927
46. Mallick, J., Talukdar, S., Alsubih, M., Salam, R., Ahmed, M., Kahla, N. B., & Shamimuzzaman, M. (2021). Analysing the trend of rainfall in Asir region of Saudi Arabia using the family of Mann-Kendall tests, innovative trend analysis, and detrended fluctuation analysis. Theoretical and Applied Climatology, 143(1), 823–841. https://doi.org/10.1007/s00704-020-03448-1
47. Mann, H. B. (1945). Nonparametric tests against trend. Econometrica, 13(3), 245–259. https://doi.org/10.2307/1907187
48. Öztopal, A., & Şen, Z. (2017). Innovative trend methodology applications to precipitation records in Turkey. Water Resources Management, 31(3), 727–737. https://doi.org/10.1007/s11269- 016-1343-5
49. Öztürk, M. Z., & Kılıç, H. (2018). Ardahan’da iklim parametrelerindeki değişimin zamansal analizi. Türk Coğrafya Dergisi, 70, 37–43. https://doi.org/19.17211/tcd.364239.
50. Rahman, M. A., Yunsheng, L., & Sultana, N. (2017). Analysis and prediction of rainfall trends over Bangladesh using Mann– Kendall, Spearman’s rho tests and ARIMA model. Meteorology and Atmospheric Physics, 129(4), 409–424. https://doi. org/10.1007/s00703-016-0479-4
51. Raucher, R. S. (2010). The future of research on climate change impacts on water: A NOAA/USEPA/NASA/WaterRF/WERF workshop focusing on adaptation strategies and information needs. Water Research Foundation.
52. Razavi, T., Switzman, H., Arain, A., & Coulibaly, P. (2016). Regional climate change trends and uncertainty analysis using extreme indices: A case study of Hamilton, Canada. Climate Risk Management, 13, 43–63. https://doi.org/10.1016/j. crm.2016.06.002
53. Salmi, T., Maatta, A., Antilla, P., & Ruoho, A. (2002). Detecting trends of annual values of atmospheric pollutants by the Mann-Kendall test and Sen’s slope estimates-the Excel template application MAKESENS. Ilmatieteen laitos.
54. SEGE. (2017). İllerin ve bölgelerin sosyo ekonomik gelişmişlik sıralaması araştırması. T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı. https://www.sanayi.gov.tr/anasayfa
55. Şen, Z. (2012). Innovative trend analysis methodology. Journal of Hydrologic Engineering, 17(9), 1042–1046. https://doi. org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000556
56. Şen, Z. (2017). Innovative trend significance test and applications. Theoretical and Applied Climatology, 127(3), 939–947. https:// doi.org/10.1007/s00704-015-1681-x
57. Solomon, S., Manning, M., Marquis, M., & Qin, D. (2007). Climate change 2007-the physical science basis: Working group I contribution to the fourth assessment report of the IPCC (Vol. 4). Cambridge University Press.
58. Sonali, P., & Kumar, D. N. (2013). Review of trend detection methods and their application to detect temperature changes in India. Journal of Hydrology, 476, 212–227. https://doi.org/10.1016/j. jhydrol.2012.10.034
59. Sunday, R. K. M., Masih, I., Werner, M., & van der Zaag, P. (2014). Streamflow forecasting for operational water management in the Incomati River Basin, Southern Africa. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 72, 1–12. https://doi.org/10.1016/j. pce.2014.09.002
60. Taxak, A. K., Murumkar, A. R., & Arya, D. S. (2014). Long term spatial and temporal rainfall trends and homogeneity analysis in Wainganga basin, Central India. Weather and Climate Extremes, 4, 50–61. https://doi.org/10.1016/j.wace.2014.04.005
61. Thornton, P. K., Ericksen, P. J., Herrero, M., & Challinor, A. J. (2014). Climate variability and vulnerability to climate change: A review. Global Change Biology, 20(11), 3313–3328. https://doi. org/10.1111/gcb.12581
62. Topuz, M., & Karabulut, M. (2021). Doğu Anadolu Bölgesinde kar örtülü gün ve kar yağışlı günler sayısının eğilim analizi (1970- 2020). Doğu Coğrafya Dergisi, 26(46), 1–24. https://doi. org/10.17295/ataunidcd.928393
63. Türkeş, M. (2003). Küresel iklim değişikliği ve gelecekteki iklimimiz. 23 Mart Dünya Meteoroloji Günü Kutlaması Gelecekteki İklimimiz Paneli, Bildiriler Kitabı, 12–37.
64. Türkeş, M. (2008). Küresel iklim değişikliği nedir? Temel kavramlar, nedenleri, gözlenen ve öngörülen değişiklikler. İklim Değişikliği ve Çevre, 1(1), 26–37.
65. Türkeş, M., Koç, T., & Sariş, F. (2007). Türkiye’nin yağış toplamı ve yoğunluğu dizilerindeki değişikliklerin ve eğilimlerin zamansal ve alansal çözümlemesi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 5(1), 57–73. https://doi.org/10.1501/Cogbil_0000000073
66. Wiemann, S., Al Janabi, F., Eltner, A., Krüger, R., Luong, T., Sardemann, H., Singer, T., Spieler, D., & Kronenberg, R. (2018). Entwicklung eines Informationssystems zur Analyse und Vorhersage hydrometeorologischer Extremereignisse in mittleren und kleinen
67. Einzugsgebieten. Forum Hydrol. Wasserbewirtsch, 39, 357–367. Zachos, J., Pagani, M., Sloan, L., Thomas, E., & Billups, K. (2001). Trends, rhythms, and aberrations in global climate 65 Ma to present. Science, 292(5517), 686–693. https://doi.org/10.1126/ science.1059412