Karadeniz Bölgesi İklim Koşullarına Uygun Jensen Haise Yöntemi Referans Evapotranspirasyon Tahmin Eşitliklerinin Geliştirilmesi

Öz

Bu çalışmada Jensen Haise yöntemi orijinal eşitliğinin (JH_orijinal) Karadeniz Bölgesi koşullarındaki aylık ortalama referans evapotranspirasyon (ETo) tahminlerinde kullanılabilirlik düzeyinin belirlenmesi ve yöre iklim koşulları ile uyumlu olacak şekilde kalibrasyonunun yapılması amaçlanmıştır. Öncelikle De Martonne kuraklık indeksi yöntemine göre bölgenin iklim sınıflandırması yapılmıştır. Daha sonra Microsoft Excel programı çözücü eklentisi kullanılarak, her bir iklim sınıfı için modifiye Jensen Haise (JH_modifiye) eşitlikleri geliştirilmiştir. ETo hesaplamalarında bölge şehirlerine ait aylık ortalama sıcaklık, oransal nem, rüzgâr hızı ve güneşlenme süresi verileri kullanılmıştır (1927 – 2020). JH_orijinal ve JH_modifiye eşitlikleri ile tahmin edilen ETo değerleri FAO 56 Penman Monteith (PM) eşitliği kullanılarak belirlenen değerler ile karşılaştırılmıştır. Bölgenin doğusu çok nemli iklim sınıfında yer alırken, kıyı şeridi boyunca batıya doğru iklim nemli ve yarı nemliye dönüşmüştür. Kıyı kesimine oranla daha az yağış alan iç kesimlerde yarı kurak – nemli iklimin egemen olduğu görülmüştür. Çok nemli, nemli, yarı nemli ve yarı kurak – nemli iklim koşulları için FAO 56 PM ile elde edilen yıllık ortalama ETo değerleri sırasıyla 1.779 mm gün-1, 2.349 mm gün-1, 2.280 mm gün-1 ve 2.631 mm gün-1 olarak belirlemiştir. Aynı iklim sınıfları için JH_orijinal ile tahmin edilen değerler 2.146 mm gün-1, 2.697 mm gün-1, 2.566 mm gün-1 ve 2.562 mm gün-1 olarak elde edilmiştir. JH_modifiye ile tahmin edilen değerler ise sırasıyla 1.775 mm gün-1, 2.319 mm gün-1, 2.238 mm gün-1 ve 2.629 mm gün-1 olarak belirlenmiştir. Şehir bazında JH_orijinal ile tahmin edilen ETo değerleri için MAPE %19.357 – 45.561 aralığında değişmiştir. ETo değerlerinin doğruluğu “kabul edilebilir” (MAPE= %20 – 50) düzeyde olsa da JH_orijinal tüm iklim sınıfı koşullarında kötü performans göstermiştir. Bu eşitlik için iklim sınıfı bazında 0.428 – 0.596 mm gün-1 aralığında değişen MAE kalibrasyondan sonra %62.14 – 92.76 oranında azalarak, JH_modifiye için 0.031 – 0.205 mm gün-1 aralığına gerilemiştir. JH_modifiye en iyi ve en kötü performanslarını sırasıyla çok nemli (MAPE= %2.298) ve yarı nemli (MAPE= %13.631) koşullarda göstermiştir. Nemli ve yarı kurak – nemli koşullardaki performansı ise birbirine yakın olmuştur (MAPE= %8.937 – 9.012). Bu eşitlik kullanılarak tahmin edilen ETo değerlerinin doğruluk düzeyi yarı nemli koşullarda “iyi” (MAPE= %10 – 20), diğer iklim sınıfı koşullarında ise “çok iyi” (MAPE= ≤ %10) olarak belirlenmiştir. FAO 56 PM için yeterli veri olmaması durumunda JH_modifiye eşitliğinin iyi bir alternatif olduğu ve nemli koşullardaki ETo tahminlerinde kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Kalibrasyon
• Kuraklık İndeksi
• Referans Evapotranspirasyon
• Tahmin Modeli

Development of Jensen Haise Method Reference Evapotranspiration Estimation Equations Suitable for Black Sea Region Climatic Conditions

Öz

In this study, it is aimed to determine the usability level of the original equation (JH_original) of the Jensen Haise method in the monthly average reference evapotranspiration (ETo) estimations in the Black Sea Region conditions and to calibrate it in accordance with the local climatic conditions. First of all, the climate classification of the region was made according to the De Martonne aridity index method. Then modified Jensen Haise (JH_modified) equations were developed for each climate class, using the Microsoft Excel program solver add-on. ETo calculations were made using monthly average temperature, relative humidity, wind speed and sunshine duration data (1927 – 2020) of the cities in the region. The ETo values estimated by the JH_original and JH_modified equations were compared with the values determined using the FAO 56 Penman Monteith (PM) equation. While the eastern part of the region is in the very humid climate class, the climate has changed to humid and semi humid towards the west along the coastline. It has been observed that the semi arid – humid climate is dominant in the interior parts, which receive less precipitation compared to the coastal part in region. The annual average ETo values obtained with FAO 56 PM for very humid, humid, semi humid and semi arid – humid conditions were determined as 1.779 mm day-1, 2.349 mm day-1, 2.280 mm day-1 and 2.631 mm day-1, respectively. For the same climate classes, the values estimated with JH_original were obtained as 2.146 mm day-1, 2.697 mm day-1, 2.566 mm day-1 and 2.562 mm day-1. The values estimated using JH_modified were determined as 1.775 mm day-1, 2.319 mm day-1, 2.238 mm day-1 and 2.629 mm day-1, respectively. The MAPE for the ETo values estimated using JH_original varied between %19.357 – 45.561 on the basis of city. Although the accuracy of ETo values is “acceptable” (MAPE= 20 – 50%), JH_original performed poorly in all climate class conditions. For this equation, the MAE, which changed between 0.428 – 0.596 mm day-1 on the basis of climate class, decreased by 62.14 – 92.76% after calibration and regressed to 0.031 – 0.205 mm day-1 range for JH_modified. JH_modified showed the best and worst performances in very humid (MAPE= 2.298%) and semi humid (MAPE= 13.631%) conditions, respectively. Its performance in humid and semi arid – humid conditions was close to each other (MAPE= 8.937 – 9.012). The accuracy of the ETo values estimated using this equation was determined as “good” (MAPE= 10 – 20%) in semi humid conditions and “very good” (MAPE= ≤ 10%) in other climate class conditions. It was concluded that the JH_modified equation is a good alternative and can be used to estimate ETo in humid conditions İn the absence of sufficient data for FAO 56 PM.

Anahtar Kelimeler

• Calibration
• Aridity Index
• Reference Evapotranspiration
• Estimation Model

Kaynakça

1. Abtew, W. (1996). Evapotranspiration measurements and modeling for three wetland systems in South Florida. Journal of the American Water Resources Association, 32, 465-473. doi: https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.1996.tb04 044.x
2. Allen, R. G., Pereire, L. S., Raes, D. & Smith, M. (1998). Crop Evapotranspiration Guidelines for Computing Crop Water Requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper No: 56. Erişim adresi: http://www.fao.org/3/X0490E/X0490E00. htm. (Erişim tarihi: 06.04.2021)
3. Angström, A. (1924). Solar terrestrial radiation. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 50, 121-126. doi: http://dx.doi.org/10.1002/qj.49705021008
4. Aydınşakir, K., Baştuğ, R. & Büyüktaş, D. (2003). Antalya yöresinde çim kıyas bitki su tüketimini veren bazı ampirik eşitliklerin tarla ve lizimetre koşularında kalibrasyonu. Akdeniz Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 16(1), 107-119.
5. Beyazgül, M., Kayam, Y. & Engelsman, F. (2000). Estimation methods for crop water requirements in the Gediz Basin of Western Turkey. Hydrology, 229(1-2), 19-26. doi: http://dx. doi.org/10.1016/S0022-1694(99)00196-1
6. Blaney, H. F. & Criddle, W. D. (1950). Determining Water Requirements in Irrigated Areas from Climatological and Irrigation Data Technical Paper 96. Washington: USA Soil Conservation Service Department of Agriculture.
7. Canlı, Ş. (2014). Menemen Ovasında Tarımsal Su Gereksinimi ve Sulama Sularının Bitki, Toprak ve Sulama Sistemleri Açısından Olası Etkileri. Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Erzurum.
8. Cobaner, M., Çıtakoğlu, H., Haktanır, T. & Yelkara F. (2015). Akdeniz bölgesi için en uygun Hargreaves-samani eşitliğinin belirlenmesi. Dicle üniversitesi Mühendislik Fakültesi dergisi, 7(2), 181-189.

9. Çetin, Ö., Köksal, E. S., Yıldırım, Y. E. & Özaydın, K. A. (2014). Türkiye’de su tüketim rehberi çalışmaları kapsamında bitki su tüketimi ve bitki katsayılarının elde edilmesi. XII. Kültürteknik Sempozyumu, Tekirdağ, Türkiye, 40-45.
10. De Martonne, E. (1942). Nouvelle carte mondiale de l’indice d’aridité. Annales de Géographie, 51, 242-250. (in French)
11. Dingman, S. L. (2008). Physical Hydrology. Long Grove, Illinois, USA: Waveland Press Inc.
12. Doorenbos, J. & Pruitt, W. O. (1977). Crop Water Requirements. FAO, Irrigation and Drainage Paper No:24. Erişim adresi: https://www.fao.org/3/s8376e/s8376e.pdf. (Erişim tarihi: 06.04.2021)
13. Grismer, M. E., Orang, M., Snyder, R. & Matyac, R. (2002). Pan evaporation to reference evapotranspiration conversion methods. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 128(3), 180-184.
14. Güngör, Y. & Erözel, A. Z. (2004). Sulama. Ankara: Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları.
15. Hamon, W. R. (1961). Estimating potential evapotranspiration. Journal of the Hydraulics Division, Proceedings of the American Society of Civil Engineers, 87, 107-120. doi: https://doi.org/10.1061/TACEAT.0008673
16. Hargreaves, G. H. (1975). Moisture availability and crop production. Transactions of the ASAE, 18(5), 980-984. doi: https:// doi.org/10.13031/2013.36722 Hargreaves, G. L. & Samani, Z. A. (1985). Reference crop evapotranspiration from temperature. Applied Engineering in Agriculture, 1, 96-99. doi: http://dx.doi.org/10.13031/ 2013.26773
17. Jacobs, J. M., Anderson, M. C., Friess, L. C. & Diak, G. R. (2004). Solar radiation long wave radiation and emergent wetland evapotranspiration estimates from satellite data in Florida. Hydrological Sciences, 49(3), 461-476. doi: http://dx.doi.org/10.1623/hysj.49.3.461.54352
18. Jensen, M. E. & Haise, H. R. (1963). Estimating evapotranspiration from solar radiation. Journal of Irrigation and Drainage Division, 89, 15-41. doi: https://doi.org/ 10.1061/JRCEA4.0000287
19. Karaca, C., Tekelioğlu, B., Büyüktaş, D. & Baştuğ, R. (2017). Kıyas bitki su tüketiminde kullanılan eşitliklerin değerlendirilmesi. Akademia Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, özel sayı, 144-161.
20. Kodal, S. (1982). İç Anadolu’da Bitki Su Tüketiminin Saptanması için Uygun Yöntemin Belirlenmesi Üzerine Bir Araştırma. Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. Doktora Tezi, Ankara.
21. Lage, M., Bamouh, A., Karrou, M. & El Mourid, M. (2003). Estimation of rice evapotranspiration using a microlysimeter technique and comparison with FAO Penman-Monteith and Pan evaporation methods under Moroccan conditions. Agronomie, 23(7), 625-631. doi: http://dx.doi.org/10.1051/ agro:2003040
22. Lewis, C. D. (1982). Industrial and Business Forecasting Methods: A Practical Guide to Exponential Smoothing and Curve Fitting. London-England: Butterworths Scientific.
23. Makkink, G. F. (1957). Testing the Penman formula by means of lysimeters. Journal of the Institution of Water Engineers, 11, 277-288.
24. MGM, (2022). Van Meteoroloji Bölge Müdürlüğü kayıtları, Van.
25. Naorem, N. & Devi, T. K. (2014). Estimation of potential evapotranspiration using empirical models for Imphal. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), 4(7), 119-123.
26. Okkan, U. & Kiymaz, H. (2020). Questioning of empirically-derived and locally calibrated potential evapotranspiration equations for a lumped water balance model. Water Supply, 20(3), 1141-1156. doi: https:// doi.org/ 10.2166/wcc.2019
27. Orta, A. H., Yüksel, A. N., Akçay, M. E., Erdem, T. & Balcı, B. (2001). Elma ağaçlarının farklı sulama yöntemi ve programları altındaki üretim özelliklerinin belirlenmesi. Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 15, 99-106.
28. Oudin, L., Hervieu, F., Michel, C., Perrin, C., Andreassian, V., Anctil, F. & Loumagne, C. (2005). Which potential evapotranspiration input for a lumped rainfall–runoff model? Part 2—Towards a simple and efficient potential evapotranspiration model for rainfall– runoff modelling. Journal of Hydrology, 303(1), 290–306. doi: http://dx.doi. org/10.1016/j.jhydrol.2004.08.026
29. Poyen, E. F. B., Ghosh, A. K. & Kundu, P. (2016). Review on different evapotranspiration empirical equations. International Journal of Advanced Engineering, Management and Science, 2(3), 17-24.
30. Prescott, J. A. (1940). Evaporation from a water surface in relation to solar radiation. Transactions of the Royal Society of South Australia, 64, 114-18.
31. Priestley, C. H. B. & Taylor, R. J. (1972). On the assessment of surface heat flux and evaporation using large scale parameters. Monthly Weather Review, 100, 81-92.
32. Romanenko, V. A. (1961). Computation of the autumn soil moisture using a universal relationship for a large area. Ukrainian Hydrometeorological Research Institute, 3, 12-25.
33. Samaras, D., Reif, A. & Theodoropoulos, K. (2014), Evaluation of radiation-based reference evapotranspiration models under different Mediterranean climates in central Greece. Water Resources Management, 28(1), 207-225. doi: 10.1007 /s11269-013-0480-3
34. Sousa, I. F., Silva, V. P. R., Sabino, F. G., Aguiar Netto, A. O., Silva, B. K. N. & Azevedo, P. V. (2010). Reference evapotranspiration in the irrigated perimeters of the state of Sergipe. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 14, 633-644. doi: 10.1590/S1415-436620100 00600010
35. Stephens, J. C. & Stewart, E. H. (1963). A Comparison of Procedures for Computing Evaporation and Evapotranspiration, Publication 62, International Association of Scientific Hydrology. International Union of Geodesy and Geophysics, California, USA
36. Şarlak, N. & Bağçacı, S. Ç. (2020). Ampirik potansiyel evapotranspirasyon tahmin yöntemlerinin değerlendirilmesi: Konya havzası. Teknik Dergi, 31(1), 9755-9772. doi: https:// doi.org/10.18400/TEKDERG.408019
37. Tabari, H., Grismer, M. E. & Trajkovic, S. (2013). Comparative analysis of 31 reference evapotranspiration methods under humid conditions. Irrigation Science, 31, 107-117. doi: http://dx.doi.org/10.1007/s00271-011-0295-z
38. Tellen, V. A. (2017). A comparative analysis of reference evapotranspiration from the surface of rainfed grass in Yaounde, calculated by six empirical methods against the penmanmonteith formula. Earth Perspectives, 4(1), 1-8. doi: https:// doi.org/10.1186/s40322-017-0039-1
39. Thornthwaite, C. W. (1948). An approach toward a rational classification of climate. Geographical Review, 38, 55-94. doi: https://doi.org/10.2307/210739
40. Trajković, S. & Gocić, M. (2010). Comparison of some empirical equations for estimating daily reference evapotranspiration. Facta Universitatis – Series Architecture and Civil Engineering, 8(2), 163-168. doi: http://dx.doi.org/ 10.2298/FUACE1002163T
41. Turc, L. (1961). Water requirements assessment of irrigation, potential evapotranspiration: Simplified and updated climatic formula. Annuaire Agronomie, 12, 13-49.
42. Wang, B., Ma, Y., Ma, W., Su, B. & Dong, X. (2019). Evaluation of ten methods for estimating evaporation in a small high-elevation lake on the Tibetan Plateau. Theoretical and Applied Climatology, 136, 1033-1045. doi: https:// doi.org/ 10.1007/s00704-018-2539-9
43. Zakeri, M. S., Mousavi, S. F., Farzin, S. & Sanikhani, H. (2022) Modeling of reference crop evapotranspiration in wet and dry climates using data-mining methods and empirical equations. Journal of Soft Computing in Civil Engineering, 6(1), 1-28. doi: https:// doi.org/10.22115/scce.2022.298173. 1347