Trend Analysis of SPI and PNI Drought Indices in Samsun City

Öz

Drought is a complex natural hazard that impacts ecosystems and society in many ways. Droughts are an inevitable consequence of meteorological variability, and the design of water resource infrastructure and management strategies to mitigate their effects requires assessment of the risk. The identification, monitoring and characterization of droughts are of great importance in water resources planning and management. One of the methods used to determine drought is the drought indexes with the help of precipitation values. In this study, Samsun Meteorological Observation Station (17030-MOS) analyzed the drought analysis in two stages using the total precipitation values (mm) recorded between 1960-2015. First stage drought indices; Standardized Rainfall Index (SPI) and Normal Percentage Index (PNI) values were found. Examining the behavior of index values in the past and predicting how future behavior will be is important for determining long-term drought. For this purpose, the trend analysis of the index values obtained in the second phase of the study was examined using the Mann-Kendall method. When the results of the first stage were examined, both normal and normal drought symptoms were encountered. In the second step, it was determined that the index values tended to increase directions according to both methods. However, this trend was determined not to be statistically significant.

Anahtar Kelimeler

• Samsun,Drought,SPI,PNI,Precipitation,Mann-Kendall

Samsun İlinde SPI ve PNI Kuraklık İndekslerinin Eğilim Analizi

Öz

Kuraklık ekosistemleri ve toplumu birçok yönden etkileyen karmaşık bir doğal tehlikedir. Meteorolojik değişkenliğin bir sonucu olan kuraklığın etkilerini hafifletmek için su kaynakları yönetim stratejilerinin geliştirilmesi ve kuraklık riskinin değerlendirilmesi gereklidir. Su kaynaklarının planlamasında ve yönetiminde kuraklıkların tanımlanması, izlenmesi ve karakterizasyonu büyük önem taşımaktadır. Kuraklığın belirlenmesinde kullanılan yöntemlerden biri yağış değerleri yardımıyla bulunan kuraklık indeksleridir. Bu çalışmada, Samsun ili Meteoroloji Gözlem İstasyonu (17030-MGİ) 1960-2015 yılları arası kaydedilen aylık toplam yağış değerleri (mm) kullanılarak kuraklık analizi iki aşamada incelenmiştir. İlk aşamada kuraklık indekslerinden; Standart Yağış İndeksi (SPI) ve Normalin Yüzdesi İndeksi (PNI) değerleri bulunmuştur. İndeks değerlerinin geçmişteki davranışını inceleyip, gelecekteki davranışının nasıl olacağını tahmin etme, uzun süreli kuraklığın tespit edilmesi için önemlidir. Bu amaçla da çalışmanın ikinci aşamasında, elde edilen indeks değerlerine eğilim analizi (Mann-Kendall yöntemi) uygulanmıştır. İlk aşamanın sonuçları incelendiğinde, her iki yönteme göre de normal ve normale yakın kuraklık belirtisine rastlanmıştır. İkinci aşamada, her iki yönteme göre de indeks değerlerinin artan yönde eğilim gösterdiği tespit edilmiştir. Fakat bu eğilimin istatistiksel olarak anlamlı olmadığı sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Samsun,Kuraklık,SPI,PNI,Yağış,Mann-Kendall

Kaynakça

1. Efe, B., Özgür, E. 2014. Standart Yağış İndeksi (SPI) ve Normalin Yüzdesi Metodu (PNI) ile Konya ve Çevresinin Kuraklık Analizi, II. Uluslararası Katılımlı Kuraklık ve Çölleşme Sempozyumu, 16 - 18 Eylül, Konya,1–6.
2. Solomon, S., Qin, D., 2007. Summary for Policymakers, in Climate Change 2013 - The Physical Science Basis, Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press, cilt. 53(9), s 1–30.
3. Anonim, 2018. http://www.milliyet.com.tr/ulkede-asiri-sicaktan-167-kisi-oldu-dunya-2453932/. (Erişim Tarihi: 29-08-2018).
4. Anonim, 2015.http://www.ntvmsnbc.com/id/24998660/%3C . (Erişim Tarihi: 15-12-2015).
5. Jenkins, K., Warren, R., 20125. Quantifying the impact of climate change on drought regimes using the Standardised Precipitation Index, Theor. Appl. Climatol., Cilt. 120, no. 1–2, s. 41–54.
6. Osuch, M., Romanowicz, R. J., Lawrence, D., Wong, W. K. 2016. Trends in projections of standardized precipitation indices in a future climate in Poland, Hydrol. Earth Syst. Sci., Cilt. 20, no. 5, s. 1947–1969.
7. Wang, H., Pan, Y., Chen, Y., ve Ye, Z., 2017. Linear trend and abrupt changes of climate indices in the arid region of northwestern China, Atmos. Res., cilt. 196, s 108–118. DOI: 10.1016/j.atmosres.2017.06.008
8. Kaczmarek, V., Strzepek Z., Somlyody, K. M., Priazhinskaya, L., 1996. Water Resources Management in the Face of Climatic. Dordrecht, The Netherlands:/Hydrologic Uncertainties, Water science and technology library, Kluwer Academic Publisher, London, 397s.

9. Alexander L. V. vd., 2006. Global observed changes in daily climate extremes of temperature and precipitation, J. Geophys. Res. Atmos., Cilt. 111, no. 5, s. 1–22. DOI: 10.1029/2005JD006290
10. Bartholy, J., Pongracz, R. 2007. Regional analysis of extreme temperature and precipitation indices for the Carpathian Basin from 1946 to 2001, Glob. Planet. Change, Cilt. 57, no. 1–2, s. 83–95. DOI: 10.1016/j.gloplacha.2006.11.002
11. Brázdil, R., Trnka, M., Dobrovolný, P., Chromá, K., Hlavinka, P. Zcaron Z., 2009. Variability of droughts in the Czech Republic, 1881-2006, Theor. Appl. Climatol., Cilt. 97, no. 3–4, s. 297–315. DOI: 10.1007/s00704-008-0065-x
12. Kiktev, D. B., Caesar, J. Alexander, L. 2009. Temperature and precipitation extremes in the second half of the twentieth century from numerical modeling results and observational data, Izv. Atmos. Ocean. Phys., Cilt. 45, no. 3, s. 284–293. DOI: 10.1134/S0001433809030025
13. Somorowska, U., 2009. Increase in the hydrological drought risk in different geographical regions of Poland in the 20th century,” Prace i Studia Geograficzne, 43, 97–114.
14. Dai, A., 2011. Drought under global warming: A review, Wiley Interdiscip. Rev. Clim. Chang., Cilt. 2, no. 1, s. 45–65. DOI: 10.1002/wcc.81
15. Seneviratne, C. M., vd., 2012. Changes in climate extremes and their impacts on the natural, A Special. Cambridge, UK and New York , USA: Cambridge University Press, New York, 290s.
16. IPCC, 2019. Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation, in: A Special Report of Working Groups I and II of the Intergovernmental Panel on Climate Change.https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/2018/03/SREX_Full_Report-1.pdf. (Erişim Tarihi: 08-01-2019).
17. IPCC 2019, Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability, Part A: Global and Sectoral Aspects, in: Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg2/(Erişim Tarihi: 08-01-2019).
18. Keskin, A. Ü., Beden, N., Demir, V., 2018. Analysis of Annual, Seasonal and Monthly Trends of Climatic Data: A Case Study of Samsun, E-Journal New World Sci. Acad., Cilt. 13, no. 3, s. 51–70.
19. Tatli, H. 2014. Statistical complexity in daily precipitation of NCEP/NCAR reanalysis over the Mediterranean Basin, Int. J. Climatol., Cilt. 34, no. 1, s. 155–161. DOI: 10.1002/joc.3673
20. Mckee, T. B., Doesken, N. J., Kleist, J., 1993. The relationship of drought frequency and duration to time scales, AMS 8th Conf. Appl. Climatol., 17-22.Ocak.1993, California, 179–184.
21. Willeke, G., Hosking, J. R. M., Wallis, J. R., Guttman, N. B., 1994. The National Drought Atlas, Institute for Water Resources Report 94–NDS–4, U. S. Army Corps of Engineers, Washington, 587s.
22. Mann, H. B., 1945. Nonparametric Tests Against Trend, Econometrica, Cilt. 13, no. 3, s. 245–259. DOI: 10.2307/1907187
23. Kendall, M. G., 1975. Rank Correlation Methods. Charles Griffin, London, 271s.
24. Yue, S., Pilon, P., Cavadias, G., 2002. Power of the Mann-Kendall and Spearman’s rho tests for detecting monotonic trends in hydrological series, J. Hydrol., Cilt. 259, no. 1–4, s. 254–271. DOI: 10.1016/S0022-1694(01)00594-7
25. Ülke, A., Uslu, A., Beden, N., 2013. Samsun Şehir Taşkınlarının Kronolojisi, 2012 Yılı Samsun Taşkını, Taşkın ve Heyelan Sempozyumu, Trabzon, 555-564.
26. Ulke, A., Beden, N., Demir, V., Menek, N., 2017. Numerical modeling of Samsun Mert River floods,” EWRA Publ., Cilt. 57, s. 27–34.