Yerel ya da bölgesel olarak meydana gelmesi muhtemel bir olgu olan kuraklık; belli bir zaman aralığında yağışın eksikliği olarak tanımlanabilir. Kuraklık en yaygın doğal afettir. Kuraklığın tahmin edilmesi, oluşturabileceği sosyoekonomik, tarımsal ve çevresel olumsuzlukların büyük bir kısmını azaltabilir. Bu çalışmada Türkiye’nin güneydoğusunda bulunan Şanlıurfa istasyonuna ait 78 yıllık (1937-2014) yağış verileri kullanılarak kuraklık analizi yapılmıştır. Kuraklığın belirlenmesinde Standart Yağış indeksi (SYİ) metodu kullanılmıştır. Aylık yağış verileri kullanılarak 1, 3, 6 ve 12 aylık SYİ değerleri ile Şanlıurfa istasyonundaki kurak ve yağışlı dönemlerin şiddeti, büyüklüğü ve dağılımı belirlenmiştir. Çalışma sonucunda, ele alınan istasyonda 1986-2014 (29 yıl) arasındaki aşırı kurak geçen ay sayısının, 1937-1985 (49 yıl) yılları arasındaki kurak geçen ay sayısından daha fazla olduğu görülmüştür. Şanlıurfa istasyonu için; tüm zaman ölçeklerine göre en büyük SYİ değerlerinin Ekim-Aralık 1972 dönemleri arasında meydana geldiği belirlenmiştir.

Drought is a natural local or regional phenomenon, its basic cause being the lack of precipitation over a time period. The prediction of the drought, most widespread natural disasters, on the base of meteorological precipitation data, a large portion of pose socio-economic, agricultural and environmental adversities of drought can be reduced. In this study, drought analysis is carried out by using 78 years (1937-2014) rainfall data of Şanlıurfa meteorological station in the southeast of the Turkey. Standardized Precipitation Index (SPI) method is used in determining the drought. The severity, the size and the distribution according to the station of the drought and wet period were determined for 1, 3, 6 and 12 month time scales by using monthly rainfall data. As a result, extreme drought month in the period of 1986-2014 (29-years) are observed more according to the period of 1937-1985 (49-years). The highest SPI values are determined in the October-December 1972 period for the all time scales.