Birinci dereceden markov zinciri ile güneydoğu anadolu projesi alanında kuraklık analizi

Bu çalışma, Güneydoğu Anadolu Projesi (GAP) alanında aylık toplam yağışların, standardize yağış indeksi (SYİ) yöntemine göre kuraklık indekslerinin belirlenmesi ve Markov zinciri ile kurak olma olasılıklarının aylık bazda belirlenmesini hedeflemektedir. Amaç doğrultusunda, GAP alanında yer alan 15 meteoroloji istasyonunun 1962-2002 yıllarını kapsayan aylık toplam yağış verileri kullanılmıştır. Çalışmaya, hemen hemen hiç yağış gözlenmeyen aylar (Haziran, Temmuz, Ağustos ve Eylül) dahil edilmemiştir. SYİ yöntemine göre belirlenen kuraklık indeksleri kullanılarak 2 durumlu birinci dereceli Markov zincirlerinden yararlanılarak geçiş olasılıkları matrisleri (GOM) oluşturulmuştur. Populasyonu temsil etmesi amacıyla GOM'lar durağan hale getirilmiştir. Elde edilen durağan matrisden yararlanılarak rasgele bir yılda herhangi bir ayın kurak olma olasılıkları belirlenmiştir. Bulgular göstermiştir ki, bölgede kuraklık açısından en kritik ay, 1 kaydırmalı serilerde Batman istasyonunda Kasım ayıdır. Bu ayda, %68 olasılıkla herhangi bir yılda Kasım ayı kurak olacaktır. Alansal olarak incelendiğinde ise, bölgenin %99'u, %50 veya daha büyük olasılıkla kurak olacaktır. Bölgede kuraklık riski en az ise, Nisan ayında 3 kaydırmalı serilerde gözlenmiştir ve GAP alanının %91'i, %50 veya daha az olasılıkla kuraklık riskiyle karşı karşıyadır. Elde edilen bulguların özellikle tarım ve tarıma dayalı endüstrinin risk yönetiminde kullanılabileceği düşünülmektedir.

Drought analysis using fırst order markov chaın in southeastern anatolıa project area

The aim of this study was to determine drought index of monthly total precipitation series using standardized precipitation index (SPI) and probabilities of being dry on the monthly scale in Southeastern Anatolia Project (GAP) area. Related to this purpose, 15 meteorological station values were utilized covering 1962-2002 years. Non-rainy months (June, July, August, and September) were not included. Transition probability matrixes (TPM) were developed using SPI indices and 2-state first order Markov chain. The stationary probabilities were used to evaluate drought characteristics of the region. Using stationary probabilities, probability of being dry was determined in one of the randomly selected year. Results showed that the most critical month was November in Batman at the 1-month scale series considering drought in this region. In this month, probability of being dry was 68%. At the regional scale, there was drought risk covering 99% of the whole area with the probability of 50% or higher. The lowest drought risk was found in April with 3-month scale series covering 91% of the area with probability of less than 50%. Those findings could be used in risk management decisions and policies for agricultural and agricultural based industry.

PDF

___

Bonaccorso, B., Bordi, I., Cancelliere, A., Rossi, G. ve Sutera, A. 2003. Spatial variability of drought: an analysis of the SPI in Sicily. WaterRes.Manag., 17,273-296.
DSI. 2006. www.dsi.gov.tr
Efeoğlu, A. 2005.www.emwis.org/documents/pdf/ 20051215AylaEfeoglu.pdf
Hayes, M. J., Svoboda, M., Wilhite, D. A. ve Vanyarkho, O. 1999. Monitoring the 1996 drought using the SPI. Bulletin of the Am. Meteor. Soc, 80, 429-438.
IPCC. 1996. Climate Change 1995: Impacts, adaptations and mitigation of climate change: scientific-technical analyses. Contribution of working group II to the Second Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC).
Isaaks, E.H. ve Srivastava, R.M. 1989. An Introduction to Applied Geostatistics, Oxford University Press, Inc., New York, 561 sayfa.
Koçak, K. ve Şen, Z. 1998. Kurak ve yağışlı gün oluşumlarının markov zinciri yaklaşımı ile uygulamalı incelenmesi. Tr. J. o" Engineer. Environ. Sci., 22,479-487.
McKee, T.B., Doesken, N.J. ve Kleist, J. 1993. The relationship of drought frequency and duration to time scales. Eighth Conference on Applied Climatology, 17-22 January, Anaheim, California, 179-184.
Öz, Ş., ve Şorman, A.Ü. 1998. Günlük yağış verilerinin Markov zincir modeli ile modellenmesi. II. Ulusal Hidroloji Kongresi 192 -201.
Sırdaş, S. ve Şen, Z. 2003. Meteorolojik kuraklık modellemesi ve Türkiye uygulaması. İTÜ Dergisi/D Mühendislik, 2(2), 95-103.
Sönmez, F.K., Kömüscü, A.Ü., Erkan, A. ve Turgu, E. 2005. An analysis of spatial and temporal dimension of drought vulnerability in Turkey using the standardized precipitation index, Natural Hazards, 35, 243-265.
Şahin, A. ve Şen, Z. 2001. First order markov chain approach to wind speed modeling. Wind Engineering and Industrial Aerodynamic, 89(3-4), 263-270.
Tonkaz, T. ve Çetin, M. 2005. Şanlıurfa'da kuraklık şiddetinin standardize yağış indisi (SPI) ile belirlenmesi ve kuraklık gidiş analizi. GAP IV. Tarım Kongresi, 21-23 Eylül, 1156- 1163.
Tonkaz, T., Çetin, M. ve Şimşek, M. 2003. Şanlıurfa ilinin bazı iklim parametrelerinde gözlenen değişimler. Çukurova Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Dergisi, 18(3), 2938.
Topçuoğlu, K. ve Baykan, N.O. 2001. Palmer kuraklık şiddeti yöntemiyle Türkiye'nin kuraklık analizi. III. Ulusal Hidroloji Kongresi Bildiriler Kitabı, 27-29 Haziran, Izmir, s. 433-440.
Tülücü, K. 2002. Tarımsal kuraklık ve su yönetimi. Su Havzalarında Toprak ve Su Kaynaklarının Korunması, Geliştirilmesi ve Yönetimi Sempozyumu, 18-20 Eylül, Antakya, 240-246.
Türkeş, M., Sümer, U.M. ve Demir, I. 2002. Re-evaluation of trends and changes in mean, maximum, and minimum temperatures of Turkey for the period 1929-1999. International Journal of Climatology, 22, 94- 977.
Tüzün, A.M., Baysan, N., Demir, H., Kodal, S. ve Yıldırım, Y.E. 2001. GAP bölgesinin tarımsal açıdan kuraklık analizi. III. Uluslararası Hidroloji Kongresi Bildiriler Kitabı, 27-29 Haziran, Izmir, 521-528.