Farklı Mekânsal Enterpolasyon Yöntemleriyle Alansal Yağış Hesaplanması: Kuzey Ege Havza Örneği

Year 2021, Volume: 8 Issue: 2, 528 - 539, 23.04.2021

Abdul Kadir Akacak , İsmail Tas

https://doi.org/10.30910/turkjans.877581

Abstract

Bir drenaj havzasında yağış yüksekliğinin belirlenmesi, havza su potansiyelinin hesaplanmasında hayati öneme sahiptir. Bilindiği gibi yağış, zamansal ve mekansal olarak değişkenlik gösteren meteorolojik bir olaydır. Havzanın topoğrafyasına bağlı olarak büyük oranlarda farklılıklar gösterir. Çalışmada Coğrafi Bilgi Sistemleri’nden (CBS) yararlanılarak Kuzey Ege Havzasının (KEH), ortalama yağış yüksekliği hesaplanmıştır. Havza içi 5 ve havza dışı 8 adet meteoroloji istasyonunun uzun yıllar ortalama yağış verilerinden yararlanılmıştır. Çalışmada, hem mekansal analiz yöntemleri, hem de jeoistatistik analiz yöntemleri kullanılarak alansal yağış yüksekliği hesaplanmıştır. Çalışmanın sonunda, jeoistatistiksel yöntemlerden biri olan Kernel Smoothing yönteminin Kuzey Ege Drenaj Havzasının alansal yağış yüksekliğinin hesaplanmasında kullanılabilecek en uygun yöntem olduğu belirlenmiştir. Havzanın ortalama yağış yüksekliği 748.61 mm olarak hesaplanmıştır.

Keywords

Jeoistatistik, Spatial Analiz, Yağış Yüksekliği

References

• Anonim, 2012. Havza Koruma Eylem Planlarının Hazırlanması-Kuzey Ege Havzası. TÜBİTAK MAM Çevre Enstitüsü. Erişim linki: www.tarimorman.gov.tr/SYGM/ Belgeler/havza%20koruma%20eylem%20planlar%C4%B1/Kuzey_Ege_Havzasi.pdf.
• Anonim, 2017. Kuzey Ege Havzası Koruma Eylem Planı. Orman ve Su işleri Bakanlığı Su yönetimi Genel Müdürlüğü. Ankara, Türkiye.
• Anonim, 2019. Kuzey Ege Nehir Havzası Yönetim Planının Hazırlanması Projesi Kapsamlaştırma Raporu. Ankara: Çınar Mühendislik Müşavirlik A.Ş.
• Anonim, 2020. Web Sayfası. Erişim adresi: https://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/regression-analysis/rmse-root-mean-square-error/. Erişim Tarihi: 25.12.2020
• Anonymous, 2004. Using Arcview GIS. Environmental System Research Institute. ESRI. Redlans, California.
• Anonymous, 2021a. https://gis.stackexchange.com/questions/45316/difference-between-geostatistical-analyst-and-spatial-analyst-toolboxes-for-inte Erişim Tarihi: 14.01.2021
• Anonymous, 2021b. Web sayfası. Adresi: https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/help/analysis/geostatistical-analyst/deterministic-methods-for-spatial-interpolation.htm. Erişim Tarihi: 12.12.2020.
• Aydın O., Raja N.B., 2016. Yağışın Mekânsal Dağılışında Deterministik ve Stokastik Yöntemler: Mauritius örneği, Doğu Afrika. Coğrafi Bilimler Dergisi (CBD) 14 (1), 1-14
• Büke E. 2019. Kuzey Ege Havzası Makrofit Kompozisyonunun Belirlenmesi. Kuzey Ege Havzası Makrofit Kompozisyonunun Belirlenmesi. Tekirdağ, Türkiye: T.C. Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Chaubeya I., Haana C.T., Grunwaldb S., Salisburyc J.M., 1999. Uncertainty in the model parameters due to spatial variability of rainfall, Journal of Hydrology Vol 220, 48-61.
• Çetin, M. 1996. 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.
• Çıtakoğlu H., Çetin M., Çobaner M., Haktanır T., 2017. Mevsimsel Yağışların Jeoistatistiksel Yöntemle Modellenmesi ve Gözlemi Olmayan Noktalarda Tahmin Edilmesi. İMO Teknik Dergi, 2017, 28 (1), 7725 - 7745.
• Çiçek İ., Ataol M., 2009. Türkiye‘nin Su Potansiyelinin Belirlenmesinde Yeni Bir Yaklaşım‖. Coğrafi Bilimler Dergisi, Cilt:7(1), 51-56.
• Diaz, H.F.; Karl T.R. 1994. Information needs for precipitation-sensitive systems NOAA Environmental Watch Reprt 94:1, U.S. Dept. of Commrece, National Ocean and Atmospheric Administration.
• Faures J.M., Goodrich D.C., Woolhiser D.A, Sorooshian S., 1995. Impact of small- scale spatial variability on runoff modeling, Journal of Hydrol., 173, 309-326.
• Faures, J. M., Goodrich, D. C., Woolhiser, D. A, and Sorooshian, S. 1995. Impact of small- scale spatial variability on runoff modeling. Journal of Hydrol., 173, 309-326.
• Heney A. J. 1919. Increase of precipitation with altitude. Monthly Weather Review 47:1, 33-41.
• Isaaks E.H., Srivastava R.M., 1989. Applied Geostatistics. Oxford University Press, Inc., USA.
• Javari, M., 2017. Geostatistical modeling to simulate daily rainfall variability in Iran. Cogent Geoscience (2017), 3: 1416877
• Kayhan M., Alan İ., 2012. Türkiye Alansal Yağış Analizi 1971-2010. MGM Yayınları. https://www.mgm.gov.tr/FILES/genel/kitaplar/alansalyagisanalizi.pdf
• Keskiner A.D., 2008. Farklı Olasılıklı Yağış ve Sıcaklıkların CBS Ortamında Haritalanmasında Uygun Yöntem Belirlenmesi ve M. Turc Yüzey Akış Haritasının Geliştirilmesi: Seyhan Havzası Örneği. Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Adana.
• Krivoruchko K., Gribov A., 2019. Evaluation of Empirical Bayesian Kriging. Spatial Statistics 32 (2019) 100368.
• Lekesiz H. Ö. 2018. Kuzey Ege Havzası Akarsuları Diyatome Kompozisyonu ve Ekolojik Özellikleri. Gaziantep Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Yüksek Lisans Tezi, Gaziantep.
• Önsoy H., Bayram A., 2011b. Yağış Verileri ve MTH Yöntemiyle Su Potansiyelinin Hesabı. 5. Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu, 12-16 Eylül 2011 İstanbul, 361-373.
• Önsoy H., Bayram, A., 2011a. MTH Yöntemi Hidrolojik Değişkenlerin Enterpolasyonu. 5. Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu, 12-16 Eylül 2011 İstanbul, 337-345.
• Önsoy H., Kömürcü M.İ., Bayram, A., 2011. Esas Bileşenler Yöntemi ve İklim Bölgelerinin Analizi, 5. Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu, 12-16 Eylül 2011 İstanbul, 315-326.
• Schreiber, P., 1904: Uber die Beziehungen zwischen dem Niederschlag und der Wasserfu hrung der Flusse in Mitteleuropa. Meteor. Z., 21, 441–452.
• Tural S., 2011. Gerçek Zamanlı Meteoroloji Verilerinin Toplanması, Analizi ve Haritalanması. Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.