Akademik Veri Yönetim Sistemi
CUKUROVA 6th INTERNATIONAL SCIENTIFIC RESEARCHES CONFERENCE, Adana, Türkiye, 5 - 06 Mart 2021, ss.675-694
Kuraklık, uzun bir süre boyunca yağış miktarında azalma, yüksek sıcaklık, şiddetli rüzgarlar ve
düşük nemin etkisiyle meydana gelmektedir. Kuraklık olayının izlenmesi ve takibinde, iklim
parametreleri arasındaki karmaşık ilişkileri basitleştirebilen kuraklık indekslerinin kullanımı
büyük öneme sahiptir. Kuraklık indeksleri, kuraklık süresi, şiddeti, başlangıç ve bitiş tarihi gibi
kuraklık karakteristiklerini belirleyerek su kaynaklarının planlanması ve yönetiminde
kullanılmaktadır. Bu çalışmada Dünya Meteoroloji Örgütü (DMÖ) tarafından önerilen
standardize yağış indeksi (SYİ), kurak karakteristiklerini belirlemek için kullanılmıştır. SYİ
genellikle yağış verilerine gamma dağılımı uydurularak hesaplanmaktadır. Ancak yağışların
özellikleri bulunduğu bölge, yer şekilleri (ova, göl, vadi, vb.), nem, basınç merkezleri,
yükseklik, deniz etkisi, bitki örtüsü gibi parametrelere göre farklılık göstermektedir. Bu nedenle
yağışlara sadece gamma dağılımı uydurularak elde edilen SYİ değerinde sapmalar meydana
gelmektedir.
Bu çalışmada SYİ değerlerinin daha hassas olarak hesaplanabilmesi için Bayburt yağış gözlem
istasyonunda 1966 ile 2017 yılları arasını kapsayan aylık, 3 aylık ve 12 aylık yağış zaman
serilerine alternatif dağılımlar uydurulmuştur. Dağılımların uygunluğu Kolmogorov-Smirnov
(KS), Anderson-Darling (AD), Ki-kare (χ2) gibi istatistiksel uyum iyiliği testleri ile sınanmıştır.
Elde edilen en uygun dağılımlar aracılığıyla kümülatif dağılım fonksiyonları elde edilmiş ve
standart normal dağılıma dönüştürülerek SYİ değerleri hesaplanmıştır. En uygun dağılıma göre
elde edilen SYİ ve gamma SYİ değerleri gidişler analizine tabi tutularak kuraklık sınıfları ve
kuraklık karakteristikleri elde edilmiş ve indeks değerleri karşılaştırılmıştır. Çalışmanın
sonucunda aylık, 3 aylık ve 12 aylık zaman periyodunda yağışları en iyi genelleştirilmiş ekstrem
değer (GED) dağılımının temsil ettiği ve maksimum kuraklıkların 1982-1983 ve 1992-1995
yılları arasında görüldüğü tespit edilmiştir. Ayrıca aylık ve 3 aylık zaman periyodunda en uygun
dağılıma göre hesaplanan kuraklık şiddetlerinin daha büyük olduğu tespit edilmiştir.
Drought occurs over a long time due to reduced precipitation, high temperature, strong winds,
and low humidity. The use of drought indices, which can simplify the complex relationships
between climate parameters, is of great importance in monitoring and tracking the drought
event. Drought indices are used in the planning and management of water resources by
determining drought characteristics such as drought duration, severity, onset, and end date. In
this study, the standardized precipitation index (SPI) proposed by the World Meteorological
Organization (WMO) was used to determine the drought characteristics. SPI is generally
calculated by fitting the gamma distribution to rainfall data. However, the characteristics of
precipitation vary according to parameters such as the region, landforms (plain, lake, valley,
etc.), humidity, pressure centers, altitude, sea effect, vegetation. For this reason, deviations
occur in the SPI value obtained by fitting only the gamma distribution to precipitation.
In this study, alternative distributions were adapted to monthly, 3-month, and 12-month
precipitation time series covering the years between 1966 and 2017 at the Bayburt precipitation
observation station to calculate the SPI values more precisely. The suitability of the
distributions was tested by statistical goodness of fit tests such as Kolmogorov-Smirnov (KS),
Anderson-Darling (AD), Chi-square (χ2). The cumulative distribution functions were obtained
by using the most suitable distributions obtained and the SPI values were calculated by
converting to the standard normal distribution. Drought classes and drought characteristics were
obtained by applying the runs analysis to gamma SYI and the optimal distribution SPI values.
The index values were compared according to obtained values. As a result of the study, it was
determined that the monthly, 3-month, and 12-month time periods were best represented by the
generalized extreme value (GEV) distribution, and the maximum droughts were observed
between 1982-1983 and 1992-1995. Besides, it was determined that the drought severities
calculated according to the most appropriate distribution in monthly and 3-month time periods
were greater.