İklim Değişikliğinin Türkiye Üzerindeki Etkilerinin Google Earth Engine Platformunda İncelenmesi

Yıl 2024, , 102 - 116, 28.03.2024

Eren Erdoğan , Volkan Yılmaz

https://doi.org/10.48123/rsgis.1412642

Öz

Bu çalışmanın amacı, Google Earth Engine (GEE) bulut bilişim platformu tarafından sağlanan veri katalogları kullanılarak iklim değişikliğinin Türkiye üzerindeki etkilerini değerlendirmektir. Kullanılan veri katalogları arasında yağış, kara yüzey sıcaklığı (LST), evapotranspirasyon (ET), potansiyel evapotranspirasyon (PET), normalize edilmiş fark bitki indeksi (NDVI), gelişmiş bitki indeksi (EVI), bitki durum indeksi (VCI) ve orman alanı kaybı (FAL) bulunmaktadır. Türkiye’nin tamamı için 2001-2022 yılları aralığını kapsayan veriler kullanılmış ve analizler ise Türkiye'nin yedi coğrafi bölgesi için yıllık ve mevsimsel olarak ayrı ayrı gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, her bir veri setine trend analizi teknikleri uygulanmıştır, ardından da bu veri setleri arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Özellikle, Doğu Anadolu bölgesinde yıllık yağış ve LST verilerinde sırasıyla önemli azalma ve artış eğilimleri gözlemlenmiştir. Ayrıca, yıllık ET verilerinde Doğu Anadolu dışındaki tüm bölgelerde önemli bir artış eğilimi belirlenmiştir. Bununla birlikte, yıllık PET verilerinde Doğu Anadolu ve Ege bölgelerinde önemli artış eğilimleri gözlemlenmiştir. Ayrıca, yıllık NDVI, EVI ve VCI verilerinde tüm bölgelerde önemli artış eğilimleri saptanmıştır. Öte yandan, ET verisi ile NDVI (0.77), EVI (0.79) ve VCI (0.81)verileri arasında güçlü bir korelasyon olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca, NDVI verisinin EVI (0.99) ve VCI (0.96) verileriyle ile yüksek korelasyonlu olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

İklim değişimi, Uzaktan algılama, Google Earth Engine

Destekleyen Kurum

TÜBİTAK

Teşekkür

Bu çalışma, birinci yazar Eren Erdogan'ın lisans tezinden türetilmiştir ve aynı zamanda Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu'nun (TÜBİTAK) 2209-A Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destekleme Programı tarafından 1919B012208802 başvuru numarası ile desteklenmiştir.

Examination of the Effects of Climate Change on Türkiye through the Google Earth Engine Platform

Öz

The objective of this research is to assess the effects of climate change on Türkiye by utilizing data catalogues provided by the Google Earth Engine (GEE) cloud-computing platform. The utilized data catalogues encompassed precipitation, Land Surface Temperature (LST), EvapoTranspiration (ET), Potential EvapoTranspiration (PET), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), Vegetation Condition Index (VCI), and Forest Area Loss (FAL). Data spanning the years 2001-2022 were collected, and analyses were conducted separately for seven geographical regions of Türkiye on both an annual and seasonal basis. Initially, trend analysis techniques were applied to the individual data sets, followed by an examination of correlations among them. Notably, significant decreasing and increasing trends were observed in annual precipitation and LST data in the Eastern Anatolia region, respectively. Furthermore, a significant increasing trend was identified in annual ET data across all regions except Eastern Anatolia. Conversely, significant increasing trends were noted in annual PET data in Eastern Anatolia and the Aegean regions. Additionally, significant increasing trends were discerned in annual NDVI, EVI, and VCI data across all regions. Experiments revealed that the ET exhibited robust correlations with the NDVI (0.77), EVI (0.79) and VCI (0.81). Furthermore, the NDVI demonstrated strong correlations with EVI (0.99) and VCI (0.96).

Anahtar Kelimeler

Climate change, Remote sensing, Google Earth Engine

Destekleyen Kurum

Scientific and Technological Research Council of Türkiye (TÜBİTAK)

Teşekkür

This study was derived from the B.Sc. thesis of the first author Eren Erdogan and was also supported by the 2209-A - Research Project Support Programme for Undergraduate Students of the Scientific and Technological Research Council of Türkiye (TÜBİTAK) with application no: 1919B012208802.

Kaynakça

• Aksay, C. S., Ketenoğlu, O., & Latif, K. (2005). Küresel Isınma ve İklim Değişikliği. Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi, 1(25), 29–41.
• Alhaji, U. U., Yusuf, A. S., Edet, C. O., Oche, C. O., & Agbo, E. P. (2018). Trend analysis of temperature in Gombe state using Mann Kendall trend test. Journal of Scientific Research and Reports, 20(3), 1–9. https://doi.org/10.9734/JSRR/2018/42029
• Başaran, N. (2021). Orman Alanları Değişimlerinin Google Earth Engine ile İncelenmesi: Akdeniz Bölgesi Örneği [Yüksek lisans tezi, Eskişehir Teknik Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi.
• Başoğlu, A., & Telatar, O. M. (2013). İklim değişikliğinin etkileri: tarım sektörü üzerine ekonometrik bir uygulama. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6, 7–25.
• Bolch, T. (2007). Climate change and glacier retreat in northern Tien Shan (Kazakhstan/Kyrgyzstan) using remote sensing data. Global and Planetary Change, 56(1-2), 1–12. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2006.07.009
• Çelik, M. A. (2016). Bitki indeks modelleri (NDVI, EVI, VCI) kullanılarak Akdeniz bölgesi’nde kuraklık analizi (2000-2014) [Doktora tezi, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi.
• Dabbagh, D. K. O. (2021). Monitoring temporal dynamics of drought phenomenon using remote sensing satellite imagery in Erbil-Iraq-Plain districts [Doctoral dissertation, Harran University]. Council of Higher Education Thesis Center. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi.
• Demirbaş, M., & Aydın, R. (2020). 21. Yüzyılın en büyük tehdidi: küresel iklim değişikliği. Ecological Life Sciences, 15(4), 163–179.
• Eken, M., Ceylan, A., Taştekin, A. T., Şahin, H., & Şensoy, S. (2008). Klimatoloji II. DMİ Yayınları.
• El-Shirbeny, M. A., Biradar, C., Amer, K., & Paul, S. (2022). Evapotranspiration and vegetation cover classifications maps based on cloud computing at the Arab countries scale. Earth Systems and Environment, 6(4), 837–849. https://doi.org/10.1007/s41748-022-00320-2
• Hu, T., Renzullo, L. J., van Dijk, A. I., He, J., Tian, S., Xu, Z., Zhou, J., Liu, T., & Liu, Q. (2020). Monitoring agricultural drought in Australia using MTSAT-2 land surface temperature retrievals. Remote Sensing of Environment, 236, 111419. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111419
• Jiang, Z., Huete, A. R., Didan, K., & Miura, T. (2008). Development of a two-band enhanced vegetation index without a blue band. Remote sensing of Environment, 112(10), 3833–3845. https://doi.org/10.1016/j.rse.2008.06.006
• Kafes, B. (2022). Web tabanlı google earth engine ile normalize edilmiş bitki indeksi kullanarak zaman serisi analizi [Yüksek lisans tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi.
• Karmeshu, N. (2012). Trend detection in annual temperature & precipitation using the Mann Kendall test–a case study to assess climate change on select states in the northeastern United States [Master’s thesis, University of Pennsylvania]. ScholarlyCommons. https://repository.upenn.edu/handle/20.500.14332/40167
• Kundu, A., & Dutta, D. (2011). Monitoring desertification risk through climate change and human interference using remote sensing and GIS techniques. International Journal of Geomatics and Geosciences, 2(1), 21–33.
• Molavizadeh, N. (2014). Determination of drought conditions in Turkey between 2004 and 2013 using indices derived from remotely sensed data [Master’s thesis, İstanbul Technical University]. Council of Higher Education Thesis Center. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi.
• Namkhai, O. (2019). Statistical Analyses of Meteorological Spatial Data: A Case of Çatalan Dam Lake Basin [Master’s thesis, Hacettepe University]. Council of Higher Education Thesis Center. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi.
• Öztürk, K. (2002). Küresel iklim değişikliği ve Türkiye’ye olası etkileri. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 22(1), 47–65.
• Sarvia, F., De Petris, S., & Borgogno-Mondino, E. (2021). Exploring climate change effects on vegetation phenology by MOD13Q1 data: The piemonte region case study in the period 2001–2019. Agronomy, 11(3), 555. https://doi.org/10.3390/agronomy11030555.
• Sediqi, M. O. (2020). Assessment of climate change effects on flood risk by using GIS and remote sensing (Case study: Kabul, Afghanistan) [Master's thesis, Eskişehir Technical University]. Council of Higher Education Thesis Center. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
• Selçuk, E. B. (2021). Küresel ısınma ve iklim değişikliğinin sıcaklık ve referans evapotranspirasyona etkisinin değerlendirilmesi: Malatya ili örneği [Yüksek lisans tezi, İnönü Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
• Şapolyo, D. (2017). Ege bölgesi aylık sıcaklık verilerinin bölgesel ortalama mann-kendall testi ile trend analizi [Yüksek lisans tezi, Çukurova Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
• Şen, Ö. L., Bozkurt, D., Göktürk, O. M., Dündar, B., & Altürk, B. (2013, 29–30 Nisan). Türkiye’de iklim değişikliği ve olası etkileri [Bildiri Sunumu]. 3. Ulusal Taşkın Sempozyumu, İstanbul, Türkiye.
• Tokgöz, S. (2020). Karadeniz bölgesinde yağış ve sıcaklık verilerinin yenilikçi şen yöntemi ile trend analizi [Yüksek lisans tezi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
• Torres-Batlló, J., Martí-Cardona, B., & Pillco-Zolá, R. (2020). Mapping evapotranspiration, vegetation and precipitation trends in the catchment of the shrinking Lake Poopó. Remote Sensing, 12(1), 73. https://doi.org/10.3390/rs12010073.
• Turan, E. S. (2018). Türkiye'nin iklim değişikliğine bağlı kuraklık durumu. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 4(1), 63–69. https://doi.org/10.21324/dacd.357384.
• Earth Engine Data Catalog. (2023a, December 25). CHIRPS Daily: Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station Data (Version 2.0 Final). Retrieved December 25, 2025, from https://developers.google.com/earth-engine/ datasets/catalog/UCSB-CHG_CHIRPS_DAILY
• Earth Engine Data Catalog. (2023b, December 25). MOD11A1.061 Terra Land Surface Temperature and Emissivity Daily Global 1km. Retrieved December 25, 2025, from https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/ MODIS_061_MOD11A1
• Earth Engine Data Catalog. (2023c, December 25). MOD16A2.061: Terra Net Evapotranspiration 8-Day Global 500m. Retrieved December 25, 2025, from https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/ MODIS_061_MOD16A2
• Earth Engine Data Catalog. (2023d, December 25). MOD13Q1.061 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 250m. Retrieved December 25, 2025, from https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/ MODIS_061_MOD13Q1
• Earth Engine Data Catalog. (2023e, December 25). Hansen Global Forest Change v1.10 (2000-2022). Retrieved December 25, 2025, from https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/UMD_hansen_global_forest_change_2022_v1_10
• Ustaoğlu, B. (2009). Türkiye’de iklim değişikliğinin fındık tarımına olası etkileri [Doktora tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
• Yıldız, M. C. (2022). Yer yüzeyi sıcaklığının farklı yöntemler kullanılarak google earth engine platformunda elde edilmesi ve değerlendirilmesi [Yüksek lisans tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi
• Zambrano, F., Lillo-Saavedra, M., Verbist, K., & Lagos, O. (2016). Sixteen years of agricultural drought assessment of the BioBío region in Chile using a 250 m resolution Vegetation Condition Index (VCI). Remote Sensing, 8(6), 530. https://doi.org/10.3390/rs8060530.
• Zhao, X., Xia, H., Pan, L., Song, H., Niu, W., Wang, R., Li, R., Bian, X., Guo, Y., & Qin, Y. (2021). Drought monitoring over Yellow River basin from 2003–2019 using reconstructed MODIS land surface temperature in Google Earth Engine. Remote Sensing, 13(18), 3748. https://doi.org/10.3390/rs13183748.