Mapping and Analysis of Monthly Average Maximum and Minimum Air Temperature Distribution of Muğla Province in Geographic Information Systems (GIS) Environment with IDW Method

Öz

Muğla province, which is located in Southwest Anatolia and has a surface area of 13,338 km2, generally has a mountainous and rough terrain. In this study, it is aimed to map and analyze the distribution of monthly and annual maximum and minimum average temperature values of Muğla province by using the Inverse Distance Weighted (IDW) interpolation method. For this purpose, meteorological data of 13 stations of the General Directorate of Meteorology in Muğla and the stations of Gölhisar, Bozdoğan, Kaş, Elmalı, which are close to the borders of the province, were used. The average values of the annual and monthly maximum and minimum temperatures of these stations were transferred to the ArcGIS environment with the help of Geographic Information Systems (GIS) and their distribution was mapped with the IDW method. According to these maps, the highest average annual temperature in Muğla is in Milas and its surroundings, while the lowest is the provincial borders in the northeast of Muğla center and Seydikemer district. These two places are followed by Datça district, which is located on a long peninsula. The places with the highest annual minimum average temperatures are around Datça and Marmaris districts, while the lowest is the Burdur provincial border in the northeast of Kavaklıdere and Seydikemer. The maximum average temperature in the province is July (between 41.6-41.1°C in Milas and Köyceğiz), and the lowest is January (between 14-17°C in Muğla center and Kavaklıdere). The minimum average temperatures in the province are highest in June (between 37.7-34.6°C in Marmaris), and the lowest in January (between -7.9 and -6.6°C in Kavaklıdere). Elevation conditions, maritime influence and aspect conditions, and the intrusion of thermal pressure areas, especially in summer, have been effective in the distribution of maximum and minimum average temperature values in the province. These values may also vary depending on time during the year

Anahtar Kelimeler

• Muğla
• Geographic Information Systems (GIS)
• IDW method
• Maximum temperature average,
• Minimum temperature average

MUĞLA İLİNİN AYLIK ORTALAMA MAKSİMUM VE MİNİMUM HAVA SICAKLIĞI DAĞILIŞININ IDW YÖNTEMİYLE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ (CBS) ORTAMINDA HARİTALANMASI VE ANALİZİ

Öz

Güneybatı Anadolu’da yer alan ve 13.338 km2 yüzölçüme sahip olan Muğla ili, genelde dağlık ve engebeli bir araziye sahiptir. Bu çalışmada Muğla ilinin aylık ve yıllık maksimum ve minimum ortalama sıcaklık değerlerinin Ters Mesafe Ağırlıklı (IDW) enterpolasyon yöntemiyle dağılışlarının haritalanıp analiz edilmesi amaçlanmıştır. Bunun için Meteoroloji Genel Müdürlüğü’nün Muğla ilinden 13 istasyonu ve ilin sınırlarına yakın olan Gölhisar, Bozdoğan, Kaş, Elmalı istasyonlarının meteoroloji verileri kullanılmıştır. Bu istasyonların yıllık ve aylık ortalama maksimum ve minimum sıcaklıkları değerleri, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yardımıyla ArcGIS ortamına aktarılıp IDW yöntemiyle dağılışları haritalanmıştır. Bu haritalara göre Muğla’da yıllık maksimum ortalama sıcaklıkların en yüksek olduğu yer Milas ve çevresi iken en düşük olduğu yerler Muğla merkez ve Seydikemer ilçesinin kuzeydoğusundaki il sınırlarıdır. Bu iki yeri, uzun bir yarımadada yer alan Datça ilçesi takip eder. Yıllık minimum ortalama sıcaklıkların en yüksek olduğu yerler ise Datça ve Marmaris ilçeleri çevresi iken en düşük olduğu yerler Kavaklıdere ve Seydikemer’in kuzeydoğusundaki Burdur il sınırıdır. İlde maksimum ortalama sıcaklığın en yükseğe çıktığı ay temmuz (Milas ve Köyceğiz’de 41,6-41,1°C arasında), en düşük değerlere indiği ay ocak (Muğla merkez ve Kavaklıdere’de 14-17°C arasında) ayıdır. İlde minimum ortalama sıcaklıkların en yükseğe çıktığı ay haziran (Marmaris’te 37,7-34,6°C arasında), en düşük değerlere indiği ay ise ocak (Kavaklıdere’de -7,9 ile -6,6°C arasında) ayıdır. Yükselti koşulları, denizellik etki derecesi ve bakı koşulları ile özellikle yazın etkisini hissettiren termik basınç alanlarının buralara kadar sokulması ilde maksimum ve minimum ortalama sıcaklık değerlerinin dağılışında etkili olmuştur. Bu değerler, yıl içinde zamana bağlı olarak da değişkenlik gösterebilmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Muğla
• Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS)
• IDW yöntemi
• Maksimum sıcaklık ortalaması
• Minimum sıcaklık ortalaması
• Geographic Information Systems (GIS)
• IDW method
• Maximum temperature average
• Minimum temperature average

Kaynakça

1. AKSU, H. H., ve HEPDENİZ, K. (2016). Burdur’da yıllık ve aylık ortalama maksimum hava sıcaklığı dağılışının Coğrafi Bilgi Sistemleri yardımıyla haritalanması ve analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 7(1), 202-214.
2. ALEXANDER, L. V. et al. (2006). Global observed changes in daily climate extremes of temperature and precipitation. Journal of Geophysical Research, (111), D05109. http://dx.doi.org/10.1029/2005JD006290
3. ARDEL, A., Kunter, A. ve Dönmez, Y. (1969). Klimatoloji tatbikatı. İstanbul Üniversitesi Yayınlarından No: 1123, Taş Matbaası.
4. ATALAY, İ. (2021). Uygulamalı klimatoloji (4. Baskı). META Basım Matbaacılık Hizmetleri.
5. AYDIN, S. vd. (2019). Erinç Yağış Etkinlik İndisi’ne göre belirlenen Türkiye iklim bölgelerinin rejim karakteristikleri. İçinde B. Gönençgil, T. A. Ertek, İ. Akova, E. Elbaşı (Eds.), 1. İstanbul Uluslararası Coğrafya Kongresi Bildiri Kitabı, İstanbul Üniversitesi Yayın No: 5255. http://dx.doi.org/10.26650/PB/PS12.2019.002.074
6. DEMİRCAN, M., ALAN, İ., ve ŞENSOY, S. (2011, 18-22 Nisan). Coğrafi Bilgi Sistemleri kullanarak sıcaklık haritalarının çözünürlüğünün arttırılması. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara.
7. DURMUŞ, B., BULUT, İ., ve GÖNENÇGİL, B. (2021). Antalya Bölümünde sıcaklık ve yağış indislerinin değişim analizleri. Türk Coğrafya Dergisi, (78), 91-108. http://dx.doi.org/10.17211/tcd.1009270
8. DÜN, S., ve GÖNENÇGİL, B. (2021). Ege Bölgesi kıyılarında sıcaklık indislerinin analizi. Türk Coğrafya Dergisi, (77), 77-86. http://dx.doi.org/10.17211/tcd.897028

9. EASTERLING, D. R. et al. (1997). Maximum and minimum temperature trends for the globe. Science, (277), 364-367. http://dx.doi.org/10.1126/science.277.5324.364
10. EL KENAWY, A., LOPEZ-MORENO, J. I., and VICENTE-SERRANO, S. M. (2011). Recent trends in daily temperature extremes over northeastern Spain. Natural Hazards and Earth System Sciences, (11), 2583-2603. http://dx.doi.org/10.5194/nhess-11-2583-2011
11. ERİNÇ, S. (1984). Klimatoloji ve metodları. İstanbul Ün. yayınları no: 3278, Deniz Bilimleri ve Coğrafya Enstitüsü yayınları no: 2, Gür-Ay Matbaası, İstanbul.
12. EROL, O. (2014). Genel klimatoloji (10. Baskı). Çantay Yayınları.
13. FRICH, P. et al. (2002). Observed coherent changes in climatic extremes during the second half of the twentieth century. Climate Research, (19), 193-212. http://dx.doi.org/10.3354/cr019193
14. HUNDECHA Y., and BARDOSSY A. (2005). Trends in daily precipitation and temperature extremes across Western Germany in the second half of the 20th century. International Journal of Climatology, (25), 1189-1202. http://dx.doi.org/10.1002/joc.1182
15. İKİEL, C. (2004). Muğla’nın coğrafi özellikleri. Muğla Kitabı.
16. İNTERNET: Bölük, E. (2016). Erinç iklim sınıflandırmasına göre Türkiye iklimi. Meteoroloji Genel Müdürlüğü. https://www.mgm.gov.tr/FILES/iklim/iklim_siniflandirmalari/erinc.pdf (Erişim tarihi: 10.7.2022)
17. İNTERNET: Bölük, E., & Kömüşcü, A. Ü. (2018). Köppen-Trewartha iklim sınıflandırmasına göre Türkiye iklimi. Meteoroloji Genel Müdürlüğü. https://www.mgm.gov.tr/FILES/iklim/iklim_siniflandirmalari/K%C3%B6ppen-Trewatha.pdf (Erişim tarihi: 10.7.2022)
18. İNTERNET: IPCC (2018). Global Warming of 1.5°C: An IPCC Special Report on the impacts of global warming of 1.5°C above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty [Masson-Delmotte, V., P. Zhai, H.-O. Pörtner, D. Roberts, J. Skea, P.R. Shukla, A. Pirani, W. Moufouma-Okia, C. Péan, R. Pidcock, S. Connors, J.B.R. Matthews, Y. Chen, X. Zhou, M.I. Gomis, E. Lonnoy, T. Maycock, M. Tignor, and T. Waterfield (Eds.)]. In Press. https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/sites/2/2019/06/SR15_Full_Report_High_Res.pdf (Erişim tarihi: 8.7.2022)
19. İNTERNET: IPCC (2019). Climate Change and Land: An IPCC special report on climate change, desertification, land degradation, sustainable land management, food security, and greenhouse gas fluxes in terrestrial ecosystems [P.R. Shukla, J. Skea, E. Calvo Buendia, V. Masson-Delmotte, H.-O. Pörtner, D. C. Roberts, P. Zhai, R. Slade, S. Connors, R. van Diemen, M. Ferrat, E. Haughey, S. Luz, S. Neogi, M. Pathak, J. Petzold, J. Portugal Pereira, P. Vyas, E. Huntley, K. Kissick, M. Belkacemi, J. Malley, (Eds.)]. In press. https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/2019/11/SRCCL-Full-Report-Compiled-191128.pdf (Erişim tarihi: 8.7.2022)
20. KRIVORUCHKO, K., GOTWAY, C. A., and ZHIGIMONT, A. (2003). Statistical tools for regional data analysis using GIS. Proceedings of the Eleventh ACM International Symposium on Advances in Geographic Information Systems - GIS 2003 (pp.41-48). http://dx.doi.org/10.1145/956676.956682
21. LLOYD, C. D. (2007). Local models for spatial analysis (Second edition). CRC Press, Taylor & Francis Group. http://dx.doi.org/10.1201/EBK1439829196
22. MEDECC (2020) Climate and environmental change in the mediterranean basin: Current situation and risks for the future. First Mediterranean Assessment Report (Eds. Cramer, W., Guiot, J., Marini, K.), Union for the Mediterranean, Plan Bleu, UNEP/MAP, Marseille, France. http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.4768833
23. ŞAHİN, C., ve SİPAHİOĞLU, Ş. (2009). Doğal afetler ve Türkiye. Gündüz Eğitim ve Yayıncılık.
24. TUROĞLU, H. (2016). Coğrafi Bilgi Sistemlerinin temel esasları (Genişletilmiş 4. Baskı). Çantay Yayınları.
25. TÜRKEŞ, M. (2017). Genel klimatoloji: Atmosfer, hava ve iklimin temelleri. Kriter Yayınları.
26. WONG, David W. S., and LEE, J. (2005). Statistical analysis of geographic information with ArcView GIS and ArcGIS, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.
27. WOODHOUSE, C. A., and OVERPECK J. T. (1998). 2000 years of drought variability in the Central United States. Bulletin of the American Meteorological Society, 79(12), 2693-2714. http://dx.doi.org/10.1175/1520-0477(1998)079<2693:YODVIT>2.0.CO;2