Mevsimsel Yağışların Jeoistatistiksel Yöntemle Modellenmesi ve Gözlemi Olmayan Noktalarda Tahmin Edilmesi

Yıl 2017, Cilt: 28 Sayı: 1, 7725 - 7745, 01.01.2017

Hatice Çıtakoğlu , Mahmut Çetin , Murat Çobaner Tefaruk Haktanır

https://doi.org/10.18400/tekderg.299132

Cited By: 8

Öz

Yağış zamansal ve mekansal olarak
fazla değişkenlik gösteren bir meteorolojik veridir. Literatürde yağışların
zamansal değişimi ile ilgili pekçok araştırma yayını mevcuttur. Bu çalışmada,
Türkiye genelinde gözlenmiş aylık yağış verileri kullanılarak, jeoistatistiksel
yöntemle mevsimsel yağışların mekansal değişimleri incelenmiştir. Bunun için,
Türkiye sınırları içerisinde yer alan 20 yıl ve daha fazla kayıt uzunluğuna
sahip 200 adet yağış gözlem istasyonunun Ocak−Aralık
dönemine ait aylık ortalama yağış değerleri
kullanılmıştır. Dört mevsim yağış haritalarının Gaussian tip
yarıvariogram ile temsil edilebileceği ve mevsimsel yağışların mekânsal
değişiminin jeoistatistik yöntem ile yeterli doğrulukta tahmin edilebileceği
gösterilmiştir. Çalışmanın sonucunda, yağış ölçümü olmayan coğrafik konumlarda
mevsimsel yağış miktarlarının kolaylıkla ve doğru olarak tahmin edilebilmesi
sağlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Mevsimsel yağışlar, jeoistatistik, kriging, yarıvariogram

Modeling of Seasonal Precipitation with Geostatistical Techniques and Its Estimation at Un-gauged Locations

Öz

Precipitation is a
meteorological data exhibiting large variations both temporally and spatially.
There are quite a few research publications in literature related to temporal
variation of precipitation. In this study, the spatial variation of seasonal
precipitation is investigated using the monthly precipitation data measured all
over Turkey.
For this purpose, the monthly average values pertaining to the January–December
period based on recorded data of at least 20-year length observed at 200
rain-gauging stations existing within the boundaries of Turkey are
used. It is determined that the precipitation maps of four seasons can be
depicted by a Gaussian type semivariogram and the spatial variation of seasonal
precipitation can be estimated by this geostatistical method at sufficient
accuracy. The outcome of the study enables the magnitude of seasonal
precipitation at ungauged geographical locations to be estimated easily with
sufficient accuracy. 

Anahtar Kelimeler

Seasonal precipitation, geostatistics, kriging, semivariogram

Kaynakça

• Faures, J. M., Goodrich, D. C., Woolhiser, D. A, and Sorooshian, S., Impact of small-scale spatial variability on runoff modeling, Journal of Hydrol., 173, 309–326, 1995.
• Chaubeya, I., Haana, C.T., Grunwaldb, S., Salisburyc, J.M., Uncertainty in the model parameters due to spatial variability of rainfall, Journal of Hydrology Vol 220, 48–61, 1999.
• Schuurmans, J. M., and Bierkens M. F. P., Effect of spatial distribution of daily rainfall on interior catchment response of a distributed hydrological model, Hydrology and Earth System Sciences, Vol 11, 677–693, 2007.
• Çetin, M., Jeoistatistiksel Yöntem ile Nokta ve Alansal Yağışların Saptanması ve Stokastik Olarak Modellenmesi Örnek Havza Uygulamaları, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarımsal Yapılar ve Sulama Anabilim Dalı, Doktora Tezi, Adana, 1996.
• [Tabıos III, G.Q., Salas, J.D., A Comparative Analysis of Techniques for Spatial Interpolation of Precipitation, Water Resources Bulletin, Vol 21, No.3 Pages 365-380,1985.
• Önsoy, H., ve Bayram, A., Eksik Yağış Verilerinin Esas Bileşenler Yöntemiyle Tahmini, 5. Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu, 12-16 Eylül 2011 İSTANBUL, 299-305.
• Önsoy, H., Kömürcü, M.İ., Bayram, A., Esas Bileşenler Yöntemi ve İklim Bölgelerinin Analizi, 5. Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu, 12-16 Eylül 2011 İSTANBUL, 315-326.
• Önsoy, H., ve Bayram, A., MTH Yöntemi Hidrolojik Değişkenlerin Enterpolasyonu, 5. Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu, 12-16 Eylül 2011 İSTANBUL,337-345.
• Önsoy, H., ve Bayram, Yağış Verileri ve MTH Yöntemiyle Su Potansiyelinin Hesabı, 5. Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu, 12-16 Eylül 2011 İSTANBUL,361-373.
• Karahan, H., Ayvaz, M.T., and Gurarslan, G., "Determination of intensity-duration-frequency relationship by genetic algorithm: Case study GAP", Teknik Dergi, 19(2),4393-4407,2008.
• Çetin, M., Özcan, H., Tülücü, K., Aşağı Seyhan ovası (ASO) IV. Merhale proje alanında toprak ve taban suyuna ilişkin bazı fiziksel ve kimyasal özelliklerin yersel değişimlerinin jeoistatistik yöntemle araştırılması, Ç.Ü. Rektörlüğü Münferit Proje Araştırma Projesi Sonuç Raporu (Proje no:ZF/99/14), Adana, 18, 2001.
• Buytaert, W., Celleri, R., Willems, P., Bièvre, B.D., Wyseure, G., Spatial and temporal rainfall variability in mountainous areas: A case study from the south Ecuadorian Andes, Journal of Hydrology, Volume 329, Issues 3–4, Pages 413–421, 2006.
• Basistha, A., Arya, D. S., and Goel, N. K., Spatial Distribution of Rainfall in Indian Himalayas – A case study of Uttarakhand Region, Water Resources Management, 22, 1325–1346, 2008.
• Karahan, H. (2011). “Bölgesel Yağış-Şiddet Süre-Frekans Bağıntılarının Diferansiyel Gelişim Algoritması Kullanılarak Elde Edilmesi", TÜBİTAK (108Y299), Sonuç Raporu, 2011.
• Çıtakoğlu, H., L−Momentler Yöntemiyle İç Anadolu’daki Standard Süreli Ekstrem Yağışların Boyut−Süre−Tekerrür Değerlerinin Bölgeselleştirilerek Haritalanması, Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2014.
• Subyani, A.M., Geostatistical study of annual and seasonal mean rainfall patterns in southwest Saudi Arabia, Hydrological Sciences, 49(5), 803-817,2004.
• van de Beek, C. Z., Leijnse, H., Torfs, P. J. J. F., and Uijlenhoet, R., Climatology of daily rainfall semi-variance in The Netherlands, Hydrology and Earth System Sciences, 15(1), 171-183, 2011.
• Çobaner, M., Çakar, A., Çetin, M., Yurtal, R., Göksu Deltasında Bazı Yeraltı Suyu Kalite Öğelerinin Probabilistik ve Jeoistatistik Yöntemlerle İrdelenmesi, İMO Teknik Dergi, yazı 341, 5259-5283, 2011.
• Burgess, T. M., and Webster, R., Optimal Interpolation and Isarithmic Mapping of Soil Properties I, The Semivariogram and Punctual Kriging. Journal of Soil Science, 31(3), 315−331, 1980.
• Olea, R. A., Measuring Spatial Dependence With Semivariograms. Kansas Geological Survey, Series on Spatial Analysis, No. 3,Lawrence, Kansas, 1977.
• Kırda, C.; Kanber, R., Toprakların Kimi Fiziksel Özelliklerinde Gözlenen Uzaklık Boyutuna Bağımlı Değişkenlik Tavırları.Yayınlanmamış, Ç.Ü. Ziraat Fakültesi,Kültürteknik Bölümü, Adana, 1983.
• Kutílek, M., and Nielsen, D. R., Soil Hydrology. GeoEcology Textbook, Catena Verlag, Germany, 1994.
• Olea, R. A., Optimum Mapping Techniques Using Regionalized Variable Theory, Kansas Geological Survey, Series on Spatial Analysis, No. 2, Lawrence, Kansas, 1975.
• Vauclin, M., Vieira, S. R., Vachaud, G., and Nielsen, D. R., The Use of Cokriging with Limited Field Soil Observations. Soil Sci. Soc. Am. J., 47, 175−184, 1983.
• Kitanidis, P.K., Geostatistics. In the Handbook of Hydrology by Maidment,D.R., (Editor in Chief), McGraw-Hill, Inc.,New York, Chapter 20, 1993.
• Isaaks, E. H., and Srivastava, R. M., Applied Geostatistics. Oxford University Press, Inc., USA, 1989.
• Journel, A. G. and Huijbregts, C. H. J., Mining Geostatistics. Academic Press, London, 1991.
• Willerding, M. F., and Engelsohn, H. S., Mathematics : The Alphabet of Science, John Wiley & Sons, Inc., Canada, 1977.
• Clark, I., Practical Geostatistics. Department of Mineral Resources Engineering, Royal School of Mines,Imperial College of Science and Technology, London, U.K., 1979.
• Bayraktar, B., Zemin Ozelliklerinin Coğrafi Bilgi Sistemi Ortamında Mesafenin Tersi ve Kriging Yontemleriyle Kestirimi, Eskisehir Osmangazi Universitesi Fen Bilimleri Enstitusu, Maden Muhendisliği Anabilim Dalı, Yuksek Lisans Tez, Eskişehir, 2007.
• [1] Vieira, S.R., Hatfield, J.L., Nielsen, D.R., and Biggar, J.W., Geostatistical Theory and Application to Variability of Some Agronomical Properties, Hilgardia, 51, 3, 1−75, Davis California, 1983.
• [2] Deutsch, C.V. and Journel, A.G., Geostatistical Sofware Library and User's Guide, Oxford University Press, Inc., New York, 1992.
• [3] Minitab 15, Minitab istatistik paket programı, Minitab, Inc, http://www.minitab.com, 2006.
• [4] Vieira, S.R., Hatfield, J.L., Nielsen, D.R. and Biggar, J.W.1983. Geostatistical theory and application to variability of some agronomical properties. Hilgardia, 51(3); 1-75.
• [5] Başkan, O., Gölbaşı yöresi toprakalrının mühendislik, fiziksel özellik ilişkilerinde jeoistatistik uygulaması, Doktora tezi, A.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 2004.
• [6] Trangmar, B.B., Yost, R.J. and Wehara, G. 1985. Application of geostatistics to spatial studies of soil properties. Advances in Agronomy, Vol 38;.65-91.
• [7] Çetin, M. ve Tülücü, K., Doğu Akdeniz Bölgesinde Aylık Yağışların Yersel Değişimlerinin Jeoistatistik Yöntemle İncelenmesi, Tr. J. of Engineering and Environmental Science, TÜBİTAK, 279-288, 1998.
• [8] SURFER, Surfer for Windows Version 8.02. Golden Software, Inc., http://www.goldensoftware.com, 2002.
• [9] Tabony RC. 1981. A principal component and spectral analysis of European rainfall. Journal of Climatology 1: 283–294.
• [10] GEOEAS, Geostatistical Environmental Assessment Software: Kriging Software. E. Englund (U.S. EPA) and Allen Sparks (Computer Sciences Corp.), 1989.