SICAKLIK VE YAĞIŞ VERİLERİNİN YENİLİKÇİ TREND ANALİZİ YÖNTEMLERİYLE ANALİZ EDİLMESİ: KÜÇÜK MENDERES HAVZASI ÖRNEĞİ, TÜRKİYE

Yıl 2024, Cilt: 29 Sayı: 2, 443 - 462, 30.08.2024

Begüm Güneş , Batuhan Demirtaş , Gamze Tuncer , Osman Sönmez

https://doi.org/10.17482/uumfd.1473532

Öz

İklim değişikliği, aşırı yağış/sıcaklık, taşkın veya kuraklık gibi ekstrem olaylara sebebiyet verebilmektedir. Bu çalışmada ülkemizin önemli havzalarından biri olan Küçük Menderes Havzasının uzun vadeli bölgesel eğilimlerinin yönünü belirlemek için Yenilikçi Şen (ITA) ve Yenilikçi Poligon Trend (IPTA) Analizi yöntemleri kullanılmıştır. 6 istasyonun (Kuşadası, İzmir Bölge, Çeşme, Ödemiş, Seferihisar ve Selçuk) 1972-2023 periyodu aylık ortalama sıcaklık ve toplam yağış verileri çalışmada analiz edilmiştir. Bu verilerin homojenliği Buishand, Pettitt, Standard Normal Homogeneity Test (SNHT) ve von Neumann Ratio Test yöntemleri ile sınanmıştır. ITA yönteminde veriler düşük, orta ve yüksek olarak sınıflandırılmış ve grafiklere %1,%2 ve %3 eğilim çizgileri çizilmiştir. Toplam yağışlar incelendiğinde orta sınıfta trend gözlenmezken, yüksek sınıfta ortalama %0,33 oranında artan trend gözlenmiştir. Ortalama sıcaklık verileri incelendiğinde ise düşük, orta ve yüksek sınıfta sırasıyla ortalama %0,92, %1,67 ve %2,42 oranında artan trend gözlenmiştir. IPTA yönteminde ise istasyonların ay bazında trend uzunlukları, eğimleri ve yönleri bulunmuştur. Sıcaklık verileri hemen hemen tüm istasyonlarda artan trend bölgesi içinde kalmıştır. Yağış verilerindeyse dinamik bir tabloyla karşılaşılmaktadır. Analizler sonucunda ilerleyen periyotta hem sıcaklık hem de yağışlar için artan trend gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Trend Analizi, Yenilikçi Şen Yöntemi, Yenilikçi Poligon Yöntemi, Türkiye, Küçük Menderes Havzası, İklim değişikliği

Destekleyen Kurum

TÜBİTAK

Proje Numarası

1919B012311476

Teşekkür

Çalışma TÜBİTAK 2209-A Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destekleme Programı kapsamında desteklenmiştir. Yazarlar veri temini için Meteoroloji Genel Müdürlüğüne teşekkürlerini sunar.

Analysis of Temperature and Precipitation Data Using Innovative Trend Analysis Methods: Kucuk Menderes Basin,Turkiye

Öz

Climate change can cause extreme events such as floods or droughts. In this study, ITA and IPTA methods were used to determine the direction of long-term regional trends of Küçük Menderes Basin. The monthly average temperature and total precipitation data of 6 stations for 1972-2023 were selected for analysis in the study. The homogeneity of these data was tested by Buishand, Pettitt, Standard Normal Homogeneity, and von Neumann Ratio Test methods. In the ITA method, the data were classified as low, medium, and high and 1-2-3% trend lines were drawn on the graphs. When total precipitation was analyzed, no trend was observed in the medium class, while an increasing trend of 0.33% was observed in the high class. When the average temperature data were analyzed, an increasing trend was observed in the low, medium and high classes by 0.92%, 1.67% and 2.42%, respectively. In the IPTA method, trend lengths, slopes and directions of the stations on monthly basis were found. Temperature data remained within the increasing trend region in almost all stations. A dynamic picture is encountered in precipitation data. As a result of the analysis, an increasing trend was observed for both temperature and precipitation in the following period.

Anahtar Kelimeler

Trend Analysis, ITA Method, IPTA Method, Turkiye, Küçük Menderes Basin, Climate change

Proje Numarası

1919B012311476

Kaynakça

• Akyüz, Y. ve ATIŞ, E (2018) Küçük Menderes Havzasında İklim Değişikliğinin Olası Etkileri ve Üreticilerin Konuya İlişkin Farkındalıkları, KSÜ Tarım ve Doğa Derg21(Özel Sayı): 109-115. doi : https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.472836
• Al-Bazaz, H. J. (2023). A Study of the Homogeneity of Climatic Data for Rain, Temperature and Humidity for Nineveh Governorate. Al-Rafidain Engineering Journal (AREJ), 28(2), 173-185. doi : https://doi.org/10.33899/rengj.2023.137763.1225
• Alexandersson, H.(1986). A homogeneity test applied to precipitation data. Journal of Climatology, 6, 661-675. doi : https://doi.org/10.1002/joc.3370060607
• Babacan, H. T., & Yüksek, Ö. (2022). Yağış ve Sıcaklık Anomali Hesaplanmasında Referans Veri Etkinliğinin Araştırılması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 22(5), 1108-1121. doi : https://doi.org/10.35414/akufemubid.1072464
• Buishand, T. A. (1982). Some methods for testing the homogeneity of rainfall records. Journal of Hydrology, 58, 11-27. doi : https://doi.org/10.1016/0022-1694(82)90066-X
• Gümüş V., Şimşek O. (2022). http://dergipark.org.tr/humder Artvin ve Rize İstasyonlarına ait Aylık Toplam Yağış Verilerinin Trendinin Farklı Yöntemlerle Değerlendirilmesi. doi https://doi.org/10.46578/humder.1207593
• Karaca, S. (2021). İklim Değişikliğinin Tarımsal Üretime Etkileri. Tarım ve Su Yönetimi Dergisi.
• Keskin, A. Ü., Kır, G., & Zeybekoğlu, U. Karadeniz Bölgesi Yağış, Sıcaklık ve Rüzgar Hızı Parametrelerinin Homojenliklerinin ve Eğilimlerinin Değerlendirilmesi. Sürdürülebilir Mühendislik Uygulamaları ve Teknolojik Gelişmeler Dergisi, 6(1), 129-145. doi : https://doi.org/10.51764/smutgd.1260628
• Kocsis, T., Kovács-Székely, I., & Anda, A. (2020). Homogeneity tests and non-parametric analyses of tendencies in precipitation time series in Keszthely, Western Hungary. Theoretical and Applied Climatology, 139(3), 849-859. doi : https://doi.org/10.1007/s00704-019-03014-4
• Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM). (2014). İklim Projeksiyonlarına Göre Akarsu Havzalarında Sıcaklık ve Yağış Değerlendirmesi.
• Mohammed, R., & Scholz, M. (2023). Quality control and homogeneity analysis of precipitation time series in the climatic region of Iraq. Atmosphere, 14(2), 197. doi : https://doi.org/10.3390/atmos14020197
• Özkan, A., ve Yılmaz, B. (2019). Küçük Menderes Havzasında İklim Değişikliği. Ekoloji ve Çevre Bilimleri Dergisi.
• Öztürk, Ö., Cebeci, İ. (2021) Büyük Menderes Havzasında Bazı Hidroklimatolojik Değişkenlerin Eğilim Analizi, Toprak Su Dergisi. doi : https://doi.org/10.21657/topraksu.775654
• Pettitt, A. N. (1972). A non‐parametric approach to the change‐point problem. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 28, 126-135 doi : https://doi.org/10.2307/2346729
• Şahin, Y., Baba, A., Tayfur, G. (2017) Küçük Menderes Havzası Su Kaynaklarının Sürdürülebilirliği, DÜMF Mühendislik Dergisi 9:2 (2018) : 955-962.
• Şen, Z. (2012). Innovative Trend Analysis Methodology. Journal of Hydrologic Engineering, 17(9), 1042–1046. doi : https://doi.org/10.1061/(asce)he.1943-5584.0000556
• Şen, Z., Şişman, E., & Dabanli, I. (2019). Innovative polygon trend analysis (IPTA) and applications. Journal of Hydrology, 575, 202-210. doi : https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.05.028
• Şen, Z. (2021). Conceptual monthly trend polygon methodology and climate change assessments. Hydrological Sciences Journal, 66(3), 503-512. doi : https://doi.org/10.1080/02626667.2021.1881099
• T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı, (2018). Küçük Menderes Havzası Kuraklık Yönetim Planı Cilt I: Havzanın Genel Tanıtımı ve Kuraklık Analizleri.
• T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı, (2022). Küçük Menderes Nehir Havzası Yönetim Planı Stratejik Çevresel Değerlendirme Nihai Raporu.
• Tuncer, G., Sönmez, O. (2023). Mudurnu Çayı Havzasında Yağış ve Sıcaklık Verilerinin Trend Analizi, 5 th International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences, July 10-12, 2023, Konya, Turkey. doi : https://doi.org/10.59287/icaens.1074
• Von Neumann, J. (1941). Distribution of the ratio of the mean square successive difference to the variance. The Annals of Mathematical Statistics, 12, 367-395. doi : https://doi.org/10.1214/aoms/1177731677
• Wijngaard, J. B., Klein Tank, A. M. G., & Können, G. P. (2003). Homogeneity of 20th century European daily temperature and precipitation series. International Journal of Climatology, 23(6), 679–692. doi : https://doi.org/10.1002/JOC.906
• Wu, S., Zhao, W., Yao, J., Jin, J., Zhang, M., & Jiang, G. (2022). Precipitation variations in the Tai Lake Basin from 1971 to 2018 based on innovative trend analysis. Ecological Indicators, 139(December 2021), 108868. doi : https://doi.org 10.1016/j.ecolind.2022.108868