Olası İklim Değişikliği Senaryoları Altında Net Sulama Suyu İhtiyacının Tahminlenmesi: Menemen Sol Sahil Örneği

Öz

İklim değişiminin etkilerinin oldukça fazla hissedileceği tahminlenen Akdeniz iklim kuşağında, yağış ve sıcaklık değerlerindeki değişimlerin bölgede yetiştirilen bitkilerin sulama suyu ihtiyacına (SSİ) etki etmesi kaçınılmazdır. Bu gerekçeden hareketle çalışmada olası iklim değişikliğinin net sulama suyu ihtiyacına etkisinin Menemen Sol Sahil Sulama Birliği örneğinde değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, öncelikle söz konusu sulama birliğine en yakın istasyon olan Menemen istasyonu yağış ve sıcaklık değerlerinin tahminlenmesi için yapay sinir ağlarına dayalı ölçek indirgeme modelleri kurulmuştur. Modellerde, tahminleyici olarak NCEP/NCAR re-analiz değişkenleri kullanılmış, bu değişkenlerden ölçek indirgeme modellerinde hangilerinin kullanılacağına doğrusal regresyon analizi ve performans kriterleri kullanılarak karar verilmiştir. Kurulan ölçek indirgeme modelleri, ECHAM5 iklim modelinin 20C3M 1961-1990 referans dönemi ve 2021-2100 yılları A2, A1B ve B1 senaryo sonuçlarıyla çalıştırılarak istasyonlara ait yağış ve sıcaklık tahminleri elde edilmiştir. Sonuçlardaki yanlılık miktarını azaltmak için bias düzeltme işlemi uygulanmıştır. Düzeltilmiş sıcaklık ve yağış değerleri kullanılarak sırasıyla, Blaney-Criddle yöntemiyle bitki su tüketimleri ve etkili yağış değerleri elde edilerek net sulama suyu ihtiyaçları hesaplanmıştır. Sonuçlar değerlendirildiğinde, uygulama alanı genelinde A2, A1B ve B1 senaryolarına göre, 2021-2100 dönemi ortalama sıcaklıklarının sırasıyla 2.8, 3.0 ve 2.4 oC artabileceği, yağışların ise %17.6, %30.7 ve %17.2 azalabileceği, buna bağlı olarak ortalama net sulama suyu ihtiyacında %9.8, %12.1 ve %8.4 artış olması beklenmektedir.

Anahtar Kelimeler

• ECHAM5,yapay sinir ağları,ölçek indirgeme,bias düzeltme,net sulama suyu

Estimation of Net Irrigation Water Demand under Possible Climate Change Scenarios: Case of Menemen Left Bank

Abstract

In the Mediterranean climate zone, where the effects of climate change are expected to be felt very much, changes in rainfall and temperature values are inevitable for the plants grown in the region to affect the irrigation water requirement (IWR). For this reason, it is aimed to evaluate the effect of possible climate change on the net irrigation water demand in Menemen Sol Sahil Irrigation Association. For this purpose, statistical downscaling models based on artificial neural networks have been established for predicting precipitation and temperature values of Menemen station, which is the nearest station to irrigation association. In the models, the NCEP / NCAR reanalysis variables were used as the estimators, and which of these variables will be used in the downscaling models was decided by using linear regression analysis and performance criteria. Rainfall and temperature estimates of the station were obtained by operating the downscaling model models established, with ECHAM5 climate model 20C3M 1961-1990 reference period and 2021-2100 with A2, A1B and B1 scenario results. Bias correction was applied to reduce the amount of bias in the results. Using adjusted temperature and precipitation values, evapotranspiration were calculated by using Blaney-Criddle method and effective rainfall values obtained. Using this value, net irrigation water needs were obtained. According to the A2, A1B and B1 scenarios, the mean temperatures of the period 2021-2100 could increase by 2.8, 3.0 and 2.4 oC and the precipitation could decrease by 17.6%, 30.7% and 17.2% respectively.  It is expected that average net irrigation water demand will increase by 9.8%, 12.1% and 8.4%.

Keywords

• ECHAM5,artificial neural networks,downscaling,bias correction,net irrigation water

Kaynakça

1. Acatay, T. 1996. Sulama Mühendisliği. Dokuz Eylül Üniversitesi Vakfı Yayınevi, İzmir.
2. Akgül, S. 2009. Gediz Havzasında Su Bütçesi Elemanlarındaki Değişimin Tarımsal Su Kullanımına Etkisi, Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitütüsü, Doktora Tezi, 246 sayfa.
3. Akkuzu, E., Unal, H.B., Karatas, B.S., Avci, M., Asik, S. 2007. General Irrigation Planning Performance of Water User Associations in the Gediz Basin in Turkey. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, Volume 133 Issue 1, pp. 17-26.
4. Anandhi, A., Srinivas, V.V, Nanjundiahb, R.S., Kumara, D.N. 2008. Downscaling Precipitation to River Basin in India for IPCC SRES Scenarios Using Support Vector Machine. International Journal Of Climatology, 28: 401–420.
5. Blaney, H.F., Criddle, W.P. 1950. Determining Water Requirements in Irrigated Areas From Climatological and Irrigation Data. USDA (SCS) TP-96, 48 pp., 1950.
6. Döll, P. 2002. Impact of Climate Change and Variability on Irrigation Requirements: A Global Perspective. Climatic Change 54: 269–293.
7. Fischer, G. Tübiello, F.N., Velthuizen, H.V., Wiberg, D.A.. 2007. Climate Change Impacts on Irrigation Water Requirements: Effects of Mitigation, 1990–2080.Technological Forecasting & Social Change, 74, 1083–1107.
8. Fistikoglu, O., Okkan, U., 2011, Statistical Downscaling of Monthly Precipitation Using NCEP/NCAR Reanalysis Data for Tahtali River Basin in Turkey. Journal of Hydr. Eng, 16(2): 157-164.

9. Hagan, M.T., Menhaj, M.B. 1994. Training Feed Forward Techniques with the Marquardt Algorithm. IEEE Transactions on Neural Networks, 5, 6, 989–993.
10. Ham, F., Kostanic, I. 2001. Principles of Neurocomputing for Science and Engineering. Macgraw-Hill. USA.
11. Harmancıoğlu, N.B., Özkul, S., Fıstıkoğlu, O., Barbaros, F., Onuşluel, G., Çetinkaya, C.P., Dalkılıç, Y. 2007. İklim Değişikliğinin Gediz ve Büyük Menderes Havzalarına Olası Etkileri. İklim Değişikliği ve Türkiye Etkiler, Sektörel Analizler, Sosyo-Ekonomik Boyutlar. B. M. Kalkınma Programı (UNDP) Türkiye Ofisi. Sayfa: 18-22.
12. IPCC, 2007a. Climate Change, The Physical Science Basis: Working Group I Contribution to the Fourth Assessment Report of the IPCC.
13. Ines, A.V.M. ve Hansen, J.W. 2006. Bias Correction of Daily GCM Rainfall for Crop Simulation Studies. Agri. and Forest Meteorology, 138(1–4), 44–53.
14. Kalnay, E., Kanamitsu, M., Kistler, R., Collins, W., Deaven, D., Gandin, L., Iredell, M., Saha, S., White, G., Woollen, J., Zhu, Y., Chelliah, M., Ebisuzaki, W., Higgins, W., Janowiak, J., Mo, K. C., Ropelewski, C., Wang, J., Leetmaa, A., Reynolds, R., Jenne, R., Joseph, D. 1996. The NCEP/NCAR 40-year Reanalysis Project. Bulletin of the American Meteorological Society, 77(3), 437-471.
15. Kang, Y., Khan, S., Ma, X. 2015. Analysing Climate Change Impacts On Water Productivity Of Cropping Systems in The Murray Darling Basin, Australia. Irrig. and Drain., 64: 443–453.
16. Mallows, C.L. 1973. Some Comments on Cp, Technometrics, 15(4), 661-675.
17. McDonald, R.I., Girvetz, E.H. 2013. Two Challenges for U.S. Irrigation Due to Climate Change: Increasing Irrigated Area in Wet States and Increasing Irrigation Rates in Dry States. PLoS ONE 8(6): e65589. doi:10.1371/journal.pone.0065589.
18. Mengu, G.P., Akkuzu, E., Anac, S., Sensoy, S. 2011. Impact Of Climate Change On Irrigated Agriculture, Fresenius Environmental Bulletin, Vol. 20(3a).
19. Meza, F.J., Wilks, D.S., Gurovich, L., Bambach, N. 2012. Impacts of Climate Change on Irrigated Agriculture in the Maipo Basin, Chile: Reliability of Water Rights and Changes in the Demand for Irrigation. Journal of Water Resources Planning and Management, 138(5): 421-430.
20. Okkan, U. 2013. Doktora Tezi (YOK Tez No: 328330): İklim değişikliğinin akarsu akışları üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesi / Assessment of climate change effects on river flows, 364 s., Tez Danışmanı: Doç. Dr. Okan FISTIKOĞLU.
21. Okkan, U., Fistikoglu, O. 2014. Evaluating Climate Change Effects on Runoff by Statistical Downscaling and Hydrological Model GR2M. Theoretical and Applied Climatology, 117(1), 343–361.
22. Okkan, U., Kırdemir, U., 2016. Downscaling of Monthly Precipitation Using CMIP5 Climate Models Operated under RCPs. Meteorological Applications, 23(3), 514-528. DOI: 10.1002/met.1575.
23. Okkan, U., Kırdemir, U., Serbeş, Z.A. 2016. RCP Iklim Değişikliği Senaryoları Ile Salihli Sol Sahil Sulaması’nda Sulama Suyu Ihtiyacının 2015-2050 Gelecek Dönemi Için Irdelenmesi. 13. Ulusal Kültürteknik Sempozyumu, 12-15 Nisan 2016, Akdeniz Üniversitesi, Antalya, sf 81-90.
24. Okkan, U., Serbes, Z.A. 2012. Rainfall–runoff Modeling Using Least Squares Support Vector Machines. Environmetrics, 23, 549-564.
25. Okkan, U., Tatlı, H., Dalkılıç, H.Y., Serbeş, Z.A., Kırdemir, U. 2017. İklim Değişikliği Senaryoları Altında Gelecekteki Sulama ve İçme Suyu Yeterliliğinin İrdelenmesi: Gediz Havzası Örneği. TÜBİTAK-ÇAYDAG Projesi, No:114Y716, Sonuç Raporu.
26. Rodrı´guez Dı´az, J.A., Weatherhead, E.K., Knox, J.W., Camacho, E. 2007. Climate Change Impacts on Irrigation Water Requirements in the Guadalquivir River Basin in Spain. Reg Environ Change, 7:149–159.
27. Roeckner, E., Bäuml, G., Bonaventura, L., Brokopf, R., Esch, M., Giorgetta, M., Hagemann, S., Kirchner, I., Kornblueh, L., Manzini, E., Rhodin, A., Schlese, U., Schulzweida, U., Tompkins, A. 2003. The Atmospheric General Circulation Model ECHAM 5. PART I: Model description, MPI-Report No. 349.
28. Sang-Ok, C. 2013. Projecting Future Paddy Irrigation Demands in Korea. Irrig. and Drain., 62: 297–305.
29. Serbeş, Z.A., Okkan, U., Avcı, M. 2014. Ölçülen ve NCEP Re-Analiziyle Elde Edilen Yağış Verileri Eğilimlerinin Karşılaştırılması: Gediz Havzası Örneği. 12. Ulusal Kültürteknik Sempozyumu, 21-23 Mayıs 2014, Namık Kemal Ün., Tekirdağ, 420-425.
30. Serbeş, Z.A. 2017. Doktora Tezi (YÖK Tez No: 488259): Olası İklim Değişikliği Senaryoları Altında Gediz Havzası Sulama Suyu İhtiyacının Tahminlenmesi, 171 s., Tez Danışmanları: Prof. Dr. Şerafettin AŞIK, Dr. Öğr. Üyesi Umut OKKAN.
31. Serbes, Z.A., Yildirim, T., Mengu, G.P., Akkuzu, E., Asik, S., Okkan, U. 2018. Temperature and Precipitation Projections under AR4 Scenarios: The Case of Kucuk Menderes Basin, Turkey. 4th International Conference Water Across Time in Engineering Research - WATER 2018, Constanta, Romania. 21-23 June. Pp-72-72.
32. Şen, B., Topçu, S., Giorgi, F., Bi, X., Kanıt, E.G., Dalkılıç, T.. 2008. Seyhan Havzasında İklim Değişikliğinin Tarımsal Su Kullanımına Etkileri. TMMOB 2. Su Politikaları Kongresi, Ankara, sayfa: 71-82.
33. Tanasijevic, L., Todorovic, M., Pereira, L.S., Pizzigalli, C., Lionello, P. 2014. Impacts of Climate Change on Olive Crop Evapotranspiration and Irrigation Requirements in the Mediterranean Region. Agricultural Water Management, Volume: 144, Pages: 54-68.
34. T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı 2016. İklim Değişikliğinin Su Kaynaklarına Etkisi Projesi, Proje Nihai Raporu, Ek-7 Gediz Havzası. Su Yönetimi Genel Müdürlüğü, Ankara.
35. Wilby, R.L., Hay, L.E., Gutowski Jr., W.J., Arritt, R.W., Takle, E.S., Pan, Z., Leavesley, G.H., Clark, M.P. 2000. Hydrological Responses to Dynamically and Statistically Downscaled Climate Model Output. Geophysical Research Letters, Volume 27, Issue 8, Pages 1199–1202.
36. Villani, G., Tomei, F., Tomozeiu, R., Marletto, V. 2011. Climatic Scenarios and Their Impacts on Irrigated Agriculture in Emilia-Romagna, Italy. Italian Journal of Agrometeorology – No:1, April.