HadGEM2 Küresel İklim Modeli Tahminine Dayalı Konya Kapalı Havzası İçin Olası Tarımsal Kurak Dönemleri

Tarımsa kuraklık, başta canlı hayatı olmak üzere ekonomi ve çevresel sistemler üzerinde ciddi etkiler oluşturabilen en tehlikeli doğal afetlerin başında gelmektedir. Diğer afetlerle karşılaştırıldığında kuraklık, yapısı itibar ile çok farklılıklara sahiptir. Özellikle tarımsal kuraklık doğurduğu ciddi sonuçların yanında büyük maliyetlere de neden olmaktadır. IPCC’nin 2014 yılı raporuna göre, Türkiye senaryosunda gelecekte sıcaklıkların artacağı buna karşılık yağışların azalacağı öngörülmektedir. Bu durum dikkate alındığında, ülkemiz genelinde yaşanması muhtemel kuraklık afetlerinin süre ve şiddetlerinin artacağı tahmin edilmektedir. Gelecekte yaşanması muhtemele tarımsal kurak dönmelerin belirlenmesi başta sürdürülebilir tarımsal üretimin yanında diğer tüm üretim alanlarını da etkiler. Yapılan bu çalışmada, Konya Kapalı Havzası için HADGEM2 küresel iklim modelinde Temsili Konsantrasyon Senaryosunun (Representative Concentration Pathway - RCP) iyimser (RCP 4.5) ve kötümser (RCP 8.5) koşullarında 2100 yılına kadar tahmin edilen aylık yağış serilerine Standardize Yağış İndisi (SPI) uygulanmıştır. Çalışmalar sonucunda RCP 4.5 senaryosuna göre 4 adet ortak tarımsal kurak dönem (2043-2044, 2046-2047, 2086-2087 ve 2090-2091) belirlenmiştir. RCP 8.5 senaryosuna göre de 4 adet ortak tarımsal kurak dönem (2060 – 2062, 2072 – 2074, 2092-2094 ve 2095-2097) saptanmıştır. Belirlenen tarımsal kurak dönemlerin havza içerisindeki şiddetlerinin dağılımı, havza şiddet dağılım haritaları ile gösterilmiştir. Konya Kapalı Havzasında yaşanması muhtemel tarımsal kurak dönemlerde oluşacak su açığına karşı gerekli önlemeler ivedilikle alınmalıdır. Ayrıca, su yönetimi planlarının hazırlanarak tarımsal üretimde kayıplar en aza indirilmelidir. Kuraklık etkilerinin azaltılmasına yönelik alınacak tedbirler, doğrudan bölge üreticisini katkı sağlarken aynı zamanda da ülke üretimi ve ekonomisini de büyük katkılar sağlayacaktır.

Possibil Agricultural Drought Period of Konya Closed Basin Based on HadGEM2 Global Climate Model

Drought is one of the most dangerous natural disasters that can have serious impacts on the economy and environmental systems, especially on living life. When compared with other disasters, drought has many differences with respect to structure. In particular, agricultural droughts cause great costs as well as serious consequences. According to the IPCC report of 2014, Turkey will increase in the future temperature scenarios rainfall is expected to decrease the contrast. When this situation is taken into consideration, it is estimated that the duration and severity of drought disasters likely to be experienced throughout our country will increase. The determination of agricultural droughts that are likely to occur in the future affects not only sustainable agricultural production but also all other production areas. In this study, the monthly rainfall series estimated up to 2100 under the optimistic (RCP 4.5) and pessimistic (RCP 8.5) conditions of the Representative Concentration Pathway (RCP) in the HADGEM2 global climate model for Konya Closed Basin were used. The obtained monthly rainfall series were analysis with Standardized Precipitation Index (SPI). As a result of the analysis of SPI, it was detected 4 agricultural drought periods (2043-2044, 2046-2047, 2086-2087 and 2090-2091) for RCP 4.5 scenario. According to RCP 8.5 scenario, it was detected 4 agricultural drought periods (2060-2062, 2072-2074, 2092-2094 and 2095-2097). The severity distribution maps were prepare for the determined agricultural drought periods in the basin. It should be taken precautions in time against the water deficit that will occur in agricultural drought periods which may occur in Konya Closed Basin. In addition, losses in agricultural production should be minimized by preparing water management plans. Measures to be taken to reduce drought effects will directly contribute to the regional producer and contribute to the production and economy of the country.

Keywords:

Agricultural drought, SPI HADGEM2, Irrigation water,

PDF

___

Ahrens B (2006). Distance in spatial interpolation of daily rain gauge data. Hydrology and Earth System Sciences, 10(2), 197- 208.

Anonim (2012). Faaliyet Raporu 2012. T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü. Ankara.

Anonim (2019). Sektörel Su Tahsisi Eylem Planı ve Genelgesi (2019-2024). Konya Kapalı Havzası Sektörel Su Tahsis Planı Hazırlanması Projesi. T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı Su Yönetimi Genel Müdürlüğü. Beştepe Mahallesi, Alparslan Türkeş Cad. No:71, Yenimahalle/Ankara

Aydın O, Çiçek İ (2013). Ege bölgesindeki yağışın mekânsal dağılımı. Coğrafi Bilimler Dergisi, 11 (2), 101-120.

Başkan O (2004). Gölbası yöresi topraklarının mühendislik, fiziksel özellik ilişkilerinde jeoistatistik uygulaması, Doktora Tezi, AÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, (Basılmamış) Ankara.

Delhomme JP (1978). Kriging in the Hydrosciences. Advances in Water Resources,1(5): 251-266.

Demircan M, Arabacı H, Gürkan H, Eskioğlu O, Coşkun M (2017). Climate Change Projections for Turkey: Three Models and Two Scenarios, Türkiye Su Bilimi ve Yönetimi Dergisi (Turkish Journal Of Water Science & Management), ISSN:2536 474X Publication number:6777, Volume: 1 Issue: 1, January 2017, Ankara

FEMA (1995). National mitigation strategy. Federal Emergency Management Agency, Washington, DC.

Franke R, Nielson G (1980). Smooth interpolation of large sets of scattered data. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 15, 1691–1704.

Goovaerts P (2000). Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall, Journal of Hydrology, 228, 113–129.

Gürler Ç (2017). Beyşehir ve Konya-Çumra-Karapınar Alt Havzalarında Standartlaştırılmış İndis Yaklaşımı İle Hidrolojik Kuraklık Değerlendirmesi. Uzmanlık Tezi. T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı, Su Yönetimi Genel Müdürlüğü. Ankara

Isaaks EH, Srivastava RM (1989). An Introduction to applied geostatistics. Oxford University Press, New Yourk, p. 561

Kale MM (2018). Yeşilırmak Havzası Mekânsal Yağış Dağılımına ait Değişiminin Deterministik ve Stokastik Yöntemlerle Belirlenmesi. Yerbilimleri, 2018, 39 (3), 263-276.

Li J, Heap AD (2008). A Review of Spatial Interpolation Methods for Environmental Scientists. Geoscience Australia, Canberra, 2008.

McKee T, Doesken N, Kleist J, (1993). The relationship of drought frequency and duration to time scale. Proceedings of the Eighth Conference on Applied Climatology (s. 179-184). Anaheim, California: American Meteorological Society.

Olea RA (1977). Measuring spatial dependence with semivariograms. kansas geological survey, series on spatial analysis, No. 3, Lawrance, Kansas. p. 122

Riebsame W.E., Changnon S.A., Karl T.R., 1991. Drought and Natural Resources Management in the United States: Impacts and Implications of the 1987–89 Drought. Westview Press, Boulder, CO.

Taş İ, Kırnak H (2011). Yarı kurak iklim bölgelerinde bitki su tüketiminin tahmininde kullanılabilecek ampirik modeller. Adnan Menderes Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Dergisi, 2011; 8(1) : 57 - 66.

Vieira SR, Hatfield JL, Nielsen DR, Biggar JW (1983). Geostatistical theory and application to variability of some agronomical properties. Hilgardia, 51 (3): 1-75, Davis- California

Wilhite D, Glantz M (1985). Understanding the drought phenomenon: the role of definitions. Water International(10), 111–120.

Wilhite DA, Svoboda MD, Hayes MJ (2005). Monitoring Drought in the United States: Status and Trends. Monitoring and Predicting. Agricultural Drought: A Global Study. Ed. Vijendra K. Boken, Arthur P. Cracknell, Ronald L. Heathcote. Published by Oxford University Press, Inc. 198 Madison Avenue, New York, New York 10016

WMO (2012). Standardized Precipitation Index User Guide. World Meteorological Organization.