Geographical Information Systems (GIS) Based Distribution Of Relative Humidity In Isparta.

Yıl 2017, Cilt: 8 Sayı: Özel (Special) 1, 56 - 65, 02.07.2017

Hasan Hüseyin Aksu

Öz

ABSTRACT

One of the important
climatologically factors is humidity which refers to the amount of water vapor
in the air. There are different types to expression of the humidity in
atmosphere. Relative humidity is one of them. Relative humidity is an
expression of how much water vapor is in the air, expressed as percentage of
maximum amount the air could hold at that temperature and pressure. The aim of
this study is to map and analyze long-term mean monthly and annual relative
humidity over Isparta which is one of the important cities of Turkey. In this
study, relative humidity values obtained from 15 meteorological stations of
Turkish State Meteorological Service in Isparta. Mean monthly and annual
relative humidity values were calculated from period of 1960 – 2015 long term
relative humidity data sets and used for interpolation and distribution maps. Long
term mean monthly and annual relative humidity values were interpolated and
mapped using the Inverse Distance Weighted (IDW) method. The prepared
distribution maps clearly showed high and low relative humidity parts of
working area, Isparta. It is expected that prepared relative humidity
distribution maps may be projection for different sectors.

Anahtar Kelimeler

Isparta, Geographical Information Systems (GIS), Relative Humidity

Isparta’nın Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Bağıl Nem Dağılışı

Öz

İklimin önemli elemanlarından biri
olan nem, havadaki su buharı miktarını ifade eder. Havadaki nem durumunu
tanımlayan değişik metotlar vardır. Bu metotlardan birisi de bağıl nemdir.
Bağıl nem mevcut basınç ve sıcaklıkta havadaki su buharı miktarının, aynı
basınç ve sıcaklıktaki havanın alabileceği maksimum su buharı miktarına,
oranına denilmektedir. Yüzde olarak gösterilir. Bu çalışmayla Türkiye’nin
önemli şehirlerinden biri olan Isparta’da uzun yıllar aylık ve yıllık ortalama
bağıl nem dağılışının haritalanması ve analiz edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada
Isparta ili içerisinde Meteoroloji Genel Müdürlüğü’nce işletilen 15 meteoroloji
istasyonunun 1960 ile 2015 yılları arsındaki bağıl nem verileri kullanılmıştır.
Bu verilerden uzun yıllar aylık ve yıllık ortalama bağıl nem değerleri
hesaplanarak enterpolasyon ve dağılış haritalarının hazırlanmasında
kullanılmıştır. Enterpolasyon metodu olarak ters mesafe ağırlıklı enterpolasyon
tekniği “Inverse Distance Weighted (IDW)” kullanılmıştır. Hazırlanan haritalar
yardımıyla çalışma alanı olan Isparta’nın uzun yıllar aylık ve yıllık yüksek ve
düşük bağıl neme sahip bölümlerini açıkça göstermektedir. Bu çalışmayla değişik
sektörlerin analiz ve planlamada bağıl nem isteklerinin karşılanabileceği
düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Isparta, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), Bağıl Nem

Kaynakça

• Aksu, H.H., (2016a). Mapping And Analyzing Monthly Mean Minimum Air Temperature Distribution Over Burdur By Geographic Information Systems. 5th International Vocational Schools Symposium, May 18-20, 2016, Prizren, Kosova, Book of Proceedings, 164-168p.
• Aksu, H.H., (2016b). Spatial And Temporal Analyze Of Average Relative Humidity Distribution Over Burdur By Geographic Information Systems. 5th International Vocational Schools Symposium, May 18-20, 2016, Prizren, Kosova, Book of Proceedings, 33-39p.
• Aksu, H.H., (2016c). Geographical information systems (GIS) based distribution of relative humidity in Adana, Turkey. International Geography Symposium, October 13-14, 2016, Ankara, Türkey, Book of Proceedings, 845- 853p.
• Aksu, H. H. ve Hepdeniz 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 (Ek 1), 202-214.
• Atalay, İ. (2010). Uygulamalı Klimatoloji. Meta Basım, İzmir.
• Atalay, İ. (2011).Türkiye İklim Atlası. İnkılâp Kitabevi, İstanbul.
• Aydın, O. ve Çiçek, İ. (2013). Ege Bölgesi’nde Yağışın Mekânsal Dağılışı, Coğrafi Bilimler Dergisi, 11(2),101-120.
• Demircan, M., Alan, İ., ve Şensoy, S. (2011, Nisan). Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanarak Sıcaklık Haritalarının Çözünürlüğünün Artırılması. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 18-22 Nisan 2011, Ankara.
• Eken, M., Ceylan, A., Taştekin, A.T., Şahin, H., ve Şensoy, S. (2008). Klimatoloji II, DMİ Yayınları, Ankara.
• Krivoruchko, K., Gotway, C., and Zhigimont, A. (2003, November). Statistical tools for regional data analysis using GIS. International Symposium on Advances in Geographic Information Systems: GIS’03 Proceedings of the 11th Association for Computing Machinery (ACM),November 7, 2003, USA.
• Loyd C. D., (2007). Local Models for Spatial Analysis, CRC Press, London and New York. Lutgens, F.K. and Tarbuck, E.J. (2013). The Atmosphere, An Introduction to Meteorology. Twelfth Edition, Prentice-Hall Inc, New Jersey.
• Türkeş, M. (2010). Klimatoloji ve Meteoroloji. Kriter Yayınevi, İstanbul.
• Wong, A. D. and Lee, J. (2005). Statistical Analysis of Geographic Information with ArcView and ArcGIS, John WileyandSons, Inc Hoboken, NJ.