İşbirlikçi oyun teorisi yaklaşımıyla kuraklık yönetimi: Konya KKİ analizi

Öz

İklim değişikliği, dünyanın pek çok bölgesinde ekstrem doğa olaylarının sıklığını ve şiddetini arttırarak, her geçen gün daha da kritik bir sorun haline gelmektedir. Bu bağlamda, hidrolojik çalışmaların önemi artmakta; özellikle kuraklık analizleri, su kaynaklarının etkin yönetimi ve planlanmasında temel bir rol üstlenmektedir. Bu çalışma, oyun teorisi yaklaşımlarının kuraklık analizlerinde nasıl uygulanabileceğini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Uygulama alanı olarak Türkiye’nin kuraklık açısından hassas bölgelerinden biri olan Konya sınırları içerisinde yer alan Cihanbeyli, Karapınar ve Konya Havalimanı meteoroloji istasyonları seçilmiştir. Kuraklık koşullarının değerlendirilmesinde hem yağış hem de potansiyel evapotranspirasyon (PET) değerlerini dikkate alan keşif kuraklık indisi (KKİ) kullanılmış ve bu sayede daha duyarlı ve güvenilir analizler elde edilmiştir. Analiz kapsamında, Cihanbeyli, Karapınar ve Konya Havalimanı meteoroloji istasyonları oyun teorisinde birer oyuncu olarak ele alınmış ve bu istasyonlar arasındaki etkileşimler koalisyon yapıları üzerinden modellenmiştir. İşbirlikçi oyun teorisinin çözüm yöntemlerinden olan Shapley, Banzhaf ve Owen değerleri kullanılarak, her bir istasyonun kuraklık koşulları üzerindeki katkısı nicel olarak belirlenmiştir. Elde edilen bulgular hem kısa vadeli hem de uzun vadeli dönemleri kapsamaktadır. Kısa vadeli analizler, özellikle Cihanbeyli ve Karapınar istasyonlarının kuraklık üzerinde daha baskın bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Uzun vadeli analizlerde ise tüm istasyonların katkılarının daha dengeli hale geldiği gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, iş birlikçi oyun teorisi modelleri; kuraklık yönetimi, bölgesel katkıların değerlendirilmesi ve su kaynaklarının adil paylaşımı gibi alanlarda güçlü bir karar destek mekanizması sunmaktadır. Özellikle bölgesel heterojenliklerin ve mevsimsel dalgalanmaların dikkate alınması, daha etkin ve yerel ihtiyaçlara duyarlı stratejilerin geliştirilmesine olanak tanımaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Kuraklık yönetimi
• Keşif kuraklık indisi
• İşbirlikçi oyun teorisi
• Shapley değeri
• Banzhaf değeri
• Owen değeri

Drought management using a cooperative game theory approach: RDI analysis for Konya

Öz

Climate change is becoming an increasingly critical issue worldwide by intensifying the frequency and severity of extreme natural events in many regions of the world. In this context, the importance of hydrological studies is increasing; in particular, drought analyses play a fundamental role in the effective management and planning of water resources. The study aims to demonstrate how game theory approaches can be applied in drought analyses. As the application area, the Cihanbeyli, Karapınar and Konya Airport meteorological stations located within the boundaries of the Konya, one of Türkiye’s drought sensitive regions were selected. In evaluating drought conditions, the reconnaissance drought index (RDI), which considers both precipitation and potential evapotranspiration (PET) values, was used, thereby enabling more sensitive and reliable analyses. Within the scope of the analysis, Cihanbeyli, Karapınar and Konya Airport meteorological stations were considered as players in the context of game theory, and the interactions among these stations were modeled through coalition structures. Using the Shapley, Banzhaf and Owen values solution methods of cooperative game theory, the quantitative contribution of each station to drought conditions was determined. The findings cover both short-term and long-term periods. The short-term analyses indicate that the Cihanbeyli and Karapınar stations, especially, have a more dominant influence on drought conditions. In the long-term analyses, the contributions of all stations were observed to become more balanced. As a result, cooperative game theory models offer a powerful decision support mechanism in areas such as drought management, the assessment of regional contributions, and the fair sharing of water resources. Considering regional heterogeneities and seasonal fluctuations allows for the development of more effective and locally responsive strategies.

Anahtar Kelimeler

• Drought management
• Reconnaissance drought index
• Cooperative game theory
• Shapley value
• Banzhaf value
• Owen value

Kaynakça

1. [1] World Meteorological Organization. “Climate”. https://wmo.int/topics/climate (05.02.2026).
2. [2] Environmental Protection Agency (EPA). “Glossary Of Climate Change Terms”. https://19january2017snapshot.epa.gov/climatechange/glossary-climate-change-terms_.html (06.02.2026).
3. [3] Wilhite DA, Sivakumar MV, Pulwarty R. “Managing drought risk in a changing climate: The role of national drought policy”. Weather and climate extremes, 3, 4-13. 2014.
4. [4] Ghazi B, Dutt S, Torabi Haghighi A. “Projection of future meteorological droughts in lake Urmia Basin, Iran”. Water, 15(8), 1558, 2023.
5. [5] Chen L, Guo S. Copulas and Its Application in Hydrology and Water Resources. 1st ed. Gateway East, Singapur, Springer, 2019.
6. [6] Tuğrul T, Hınıs MA, Oruç S. “Comparison of LSTM and SVM methods through wavelet decomposition in drought forecasting”. Earth Science Informatics, 18, 139, 2025.
7. [7] Onuşluel Gül G. “Türkiye’de tarımsal kuraklığın uzaktan algılama verileri ile Google Earth Engine üzerinden izlenmesi”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 30(1), 71-80, 2024.
8. [8] Mwinjuma M, Wang R, Mtupili M, Twaha, M. “Comparisons of SPI and SPEI in capturing drought dynamics: A Global assessment across arid and humid regions”. Atmospheric Research, 329, 108475, 2026.

9. [9] Taşkolu İ, Acar R, Çırağ B. “Monitoring and evaluation of meteorological drought in Malatya station: Standard precipitation index (SPI) and reconnaissance drought ındex (RDI)”. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 25(3), 635-646. 2025.
10. [10] Tsakiris G, Pangalou D, Vangelis H. “Regional drought assessment based on the reconnaissance drought index (RDI)”. Water Resources Management, 21, 821-833, 2007.
11. [11] Yue Y, Shen S, Wang Q. “Trend and variability in droughts in Northeast China Based on the reconnaissance drought index”. Water, 10(3), 318, 2018.
12. [12] Mistry PB, Suryanarayana TMV. Assessment of Meteorological Drought Indices Using SPI and RDI in Mehsana Region, Gujarat, India. Editors: Jha R, Singh VP, Singh V, Roy LB, Thendiyath R. Hydrological Modeling, 21-29, Cham, Switzerland, Springer, 2022.
13. [13] Burka A, Biazin B, Bewket W. “Drought characterization using different indices, theory of run and trend analysis in bilate river watershed, rift valley of Ethiopia”. Frontiers in Environmental Science, 11, 1098113. 2023.
14. [14] Camerer CF. Behavioral Game Theory: Experiments in Strategic Interaction. 1st ed. Princeton, NJ, USA, Princeton University Press, 2003.
15. [15] Genç S, Kadah H. “Oyun teorisi ve Nash’in denge stratejisi”. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14, 419-440, 2018.
16. [16] Şahin A, Miran B. “Risk koşullarında tarım işletmelerinin planlanması: oyun teorisi yaklaşımı”. Hayvansal Üretim, 51(1), 31-39, 2010.
17. [17] Madani K. “Game theory and water resources”. Journal of Hydrology, 381(3-4), 225-238, 2010.
18. [18] Zeng Y, Li J, Cai Y, Tan Q, Dai C. “A hybrid game theory and mathematical programming model for solving trans-boundary water conflicts”. Journal of Hydrology, 570, 666-681, 2019.
19. [19] Zhao X, Yang T, Zhang H, Lan T, Xue C, Li T, Ye Z, Yang Z, Zhang Y. “GTDI: a game-theory-based integrated drought index implying hazard-causing and hazard-bearing impact change”. Natural Hazards and Earth System Sciences, 24(10), 3479-3495. 2024.
20. [20] Zhang K, Lu H, Wang B. “Benefit distribution mechanism of a cooperative alliance for basin water resources from the perspective of cooperative game theory”. Sustainability, 16(16), 6729, 2024.
21. [21] Li H, Cui W, Zhou Q, Wales N, Skitmore M. “Spatio-temporal evolutionary analysis of regional drought resilience based on game theory combinatorial empowerment”. Urban Climate, 65, 102728, 2026.
22. [22] Batabyal AA, Beladi H. “A game-theoretic model of water theft during a drought”. Agricultural Water Management, 255, 107044, 2021.
23. [23] Mirzaei-Nodoushan F, Bozorg-Haddad O, Loaiciga HA. “Evaluation of cooperative and non-cooperative game theoretic approaches for water allocation of transboundary rivers”. Scientific Reports, 12, 3991, 2022.
24. [24] Sechi GM, Zucca R, Zuddas P. “Water costs allocation in complex systems using a cooperative game theory approach”. Water Resources Management, 27, 1781-1796, 2013.
25. [25] Kahil MT, Dinar A, Albiac J. “Cooperative water management and ecosystem protection under scarcity and drought in arid and semiarid regions”. Water Resources and Economics, 13, 60-74, 2016.
26. [26] Peel MC, Finlayson BL, McMahon TA. “Updated world map of the Köppen–Geiger climate classification”. Hydrology and Earth System Sciences, 11(5), 1633–1644. 2007.
27. [27] Beck HE, Zimmermann NE, McVicar TR, Vergopolan N, Berg A, Wood EF. “Present and future Köppen–Geiger climate classification maps at 1-km resolution”. Scientific Data, 5, 180214. 2018.
28. [28] Meteoroloji Genel Müdürlüğü. “İklim Sınıflandırmaları”. Ankara, Türkiye, Araştırma Raporu, 2017.
29. [29] Vikipedi. “Konya (il)”. https://tr.wikipedia.org/wiki/Konya_(il) (05.02.2026).
30. [30] Tsakiris G, Vangelis H. “Establishing a drought index incorporating evapotranspiration“. European Water, 9(10), 3-11, 2005.
31. [31] Yılmaz MU. “Keşif kuraklık indeksi ve standartlaştırılmış yağış indeksi kullanılarak Kırklareli ilinde kuraklığın eğilimi ve zamansal değişkenliği”. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 9(2), 341-364, 2023.
32. [32] Thornthwaite CW. “An approach toward a rational classification of climate”. Geographical Review, 38(1), 55-94, 1948.
33. [33] Güner Bacanlı Ü, Akşan GN. “Drought analysis in Mediterranean region”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 25(6), 665-671, 2019.
34. [34] Ergün S. “Trading excess consumption certificates on the blockchain using the cooperative game theory”. Kybernetes, 53(2), 645-668, 2024.
35. [35] Nash J. “Noncooperative games”. Annals of Mathematics, 54(2), 286-295, 1951.
36. [36] Debnath S, Kamacı H. “Hypersoft game theory models and their applications in multi-criteria decision making”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 29(7), 680-691, 2023.
37. [37] Öztürk MS. “Oyun teorisinde denetim amaçlı bir değerin aksiyomatik karakterizasyonu”. Black Sea Journal of Engineering and Science, 8(1), 128-131, 2025.
38. [38] Yıldırım H, Palancı O. “Minimum giderli ağaç oyunlarının afet durumlarına uygulanması”. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 12(30), 573-598, 2021.
39. [39] Savaş U, Olgun MO. “Gezgin satıcı probleminin oyun teorisi maliyet tahsis yöntemleri ile incelenmesi”. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 8(5), 58-66, 2020.
40. [40] Demir M, Usta P, Alparslan Gök SZ. “Akran grup durumları ve oyun teorisi ile modellenmesi üzerine”. Journal of Turkish Operations Management, 8(1), 194-206, 2024.
41. [41] Elkind E, Rothe J. Cooperative Game Theory. Editors: Rothe J. Economics and Computation, 135-193, Berlin, Heidelberg, Germany, Springer, 2016.
42. [42] Ergün S, Usta P, Alparslan Gök SZ, Weber GW. “A game theoretical approach to emergency logistics planning in natural disaster”. Annals of Operations Research, 324, 855-868, 2023.
43. [43] Banzhaf III JF. “Weighted voting doesn’t work: A mathematical analysis”. Rutgers Law Review, 19(2), 317-343, 1965.
44. [44] Demir M, Usta P, Alparslan Gök SZ. “Afet durumları ve tesis kurma oyunları”. Researcher, 3(1), 1-12, 2023.
45. [45] Owen G. “Values of graph-restricted games”. SIAM Journal on Algebraic Discrete Methods, 7(2), 210-220, 1986.
46. [46] Yıldırım G. Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Konya İli Meteorolojik Kuraklık Tahmini. Yüksek Lisans Tezi, Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, Isparta, Türkiye, 2024.
47. [47] Jackson MO, Wolinsky A. “A strategic model of social and economic networks”. Journal of Economic Theory, 71(1), 44-74, 1996.
48. [48] Lehrer E. “An axiomatization of the Banzhaf value”. International Journal of Game Theory, 17, 89-99, 1988.
49. [49] Van den Brink JR, Van der Laan G. “Axiomatizations of the normalized Banzhaf value and Shapley value”. Social Choice and Welfare, 15(4), 567-582, 1998.
50. [50] Vidal Puga J, Bergantinos G. “An implementation of the Owen value”. Games and Economic Behavior, 44(2), 412-427, 2003.
51. [51] Lorenzo Freire S. “On new characterizations of the Owen value”. Operations Research Letters, 44(4), 491-494, 2016.
52. [52] Owen G. Values of games with a priori unions. Editors: Henn R, Moeschlin O. Mathematical Economics and Game Theory, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 141, 76–88, Berlin, Heidelberg, Germany, Springer, 1977.
53. [53] Chalkiadakis G, Elkind E, Wooldridge M. Computational Aspects of Cooperative Game Theory. 1st ed. San Rafael, CA, USA, Morgan & Claypool Publishers, 2012.