Journals / Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2021 / Sayı: 23

Drought Analyses of the Middle Fırat Part of Turkey by Using Fuzzy Logic Approach and Monthly Aydeniz Method

Türkiye’nin Orta Fırat Bölümü’nün Bulanık Mantık Yaklaşımı ve Aylık Aydeniz Metodu Kullanılarak Kuraklık Analizi

Pages
296–303
Publication Date
2021-04-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

According to the results, it was observed that the entire region has a mostly desert climate.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, it is aimed to conduct a drought analyses in Middle Fırat Part, which is one of the most drought parts of Turkey using Fuzzy Logic Approach and Monthly Aydeniz Method.
📊
Key Findings & Data:Monthly average precipitation, monthly average temperature, monthly average humidity and monthly total sunshine duration parameters of 3 meteorological stations namely Gaziantep, Adıyaman and Şanlıurfa were exploited for drought analyses.
💡
Conclusion & Impact:According to the results, it was observed that the entire region has a mostly desert climate.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Kuraklık · Aydeniz Metodu · Bulanık Mantık

Abstract

In this study, it is aimed to conduct a drought analyses in Middle Fırat Part, which is one of the most drought parts of Turkey using Fuzzy Logic Approach and Monthly Aydeniz Method. Monthly average precipitation, monthly average temperature, monthly average humidity and monthly total sunshine duration parameters of 3 meteorological stations namely Gaziantep, Adıyaman and Şanlıurfa were exploited for drought analyses. The percentages of 7 different drought classes experienced by each station were found. According to the results, it was observed that the entire region has a mostly desert climate. The station where the desert climate is experienced the most in proportion is Şanlıurfa. The drought coefficient values obtained with the Monthly Aydeniz Method and accepted as observed values were tried to be estimated by creating 85 rule bases in Fuzzy Logic Approach. The province with the highest estimation percentage is Şanlıurfa station with 87.5% correct prediction rate. Average correct estimation rate is over 83%. Thus, the methods used in drought analysis in the region are expected to guide decision-makers in planning water resources.

Özet

Bu çalışmada, Türkiye’nin en kurak bölümlerinden biri olan Orta Fırat Bölümü’nde Bulanık Mantık Yaklaşımı ve Aylık Aydeniz Metodu kullanılarak bir kuraklık analizi yapılması amaçlanmıştır. Gaziantep (17261), Adıyaman (17265) ve Şanlıurfa (17270) olmak üzere 3 adet meteoroloji gözlem istasyonunun aylık ortalama yağış, aylık ortalama sıcaklık, aylık ortalama nispi nem ve aylık toplam güneşlenme süresi parametreleri kullanılarak kuraklık analizi gerçekleştirilmiştir. Her istasyonun tecrübe ettiği 7 farklı kuraklık sınıfının görülme yüzdeleri bulunmuştur. Sonuçlara göre bölgenin tamamı çoğunlukla çöl iklimine sahiptir. Oransal olarak çöl ikliminin en fazla yaşandığı istasyon Şanlıurfa’dır. Aylık Aydeniz Metodu ile elde edilen ve gözlenmiş değerler olarak kabul edilen kuraklık katsayısı değerleri, Bulanık Mantık Yaklaşımı’nda 85 adet kural tabanı oluşturularak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Tahmin yüzdesinin en yüksek olduğu il %87.5’lik doğru tahmin etme oranıyla Şanlıurfa istasyonudur. Ortalama doğru tahmin etme oranı %83’ün üzerindedir. Bu nedenle bölgede kuraklık analizinde kullanılan yöntemlerin su kaynakları planlanmasında kullanılabileceği yargısına varılmıştır.

🔖

Cite This Article

TOPÇU, E. (2021). Drought Analyses of the Middle Fırat Part of Turkey by Using Fuzzy Logic Approach and Monthly Aydeniz Method. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Sayı: 23, 296–303. https://ajindex.com/articles/471450

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Abbasnia, M., Tavousi, T., Khosravi, M., Toros, H. (2016). Investigation of interactive effects between temperature trend and urban climate during the last decades: a case study of Isfahan-Iran. European Journal of Science and Technology, Vol 4, No 7, pp 74-81.
  2. Akçimen, C. & Antmen, F. (2019). Kısıtlar Teorisinde Kapasite Kısıtı ve Bir Üretim İşletmesinde Uygulaması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (15), 618-626.
  3. Aksoy, S. (2003). İnşaat Mühendisliğinde Çok Amaçlı Değerlendirme ve Karar Vermede Fuzzy Yaklaşımı 179 s., Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi,
  4. Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  5. Antmen, F. Z., & Miç, P., (2018). Çocuk Yoğun Bakım Ünitesinde Çok Kriterli Karar Verme ile Mekanik Ventilatör Seçimi ve Bir Uygulama Örneği. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 33(4), ss. 17-30.
  6. Aydeniz, A. (1973). Tarımda verimliliğin sağlanmasında önemli etken olan su ve sulama durumumuz. Verimlilik Dergisi, 3/1: 177-199.
  7. Aydeniz, A. (1985). Toprak Amenajmanı-I. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları: 928, Ders Kitabı: 263. Çakaroz, D., Özelkan, E. & Karaman, M. (2020). Sulak Alanlarda Uzaktan Algılama ile Belirlenen Zamansal Değişime Kuraklığın Etkisinin İncelenmesi: Umurbey Deltası (Çanakkale) Örneği. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (20), 898-916.
  8. Çeribaşı, G., & Doğan, E. (2016). Aşağı Sakarya Nehrindeki Askı Maddesi Miktarının Esnek Yöntemler ile Tahmini. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, 6(2):351-358.
  9. De Martonne, E. (1942). Nouvelle carte mondiale de l'indice d'aridité. Annales de Géographie 51: 242–250.
  10. Demir, F., Gençoğlu, M. & Güler, K. (2004). Çelik Tel Takviyeli Betonların Gerilme-Şekil Değiştirme Davranışı için Bir Bulanık Mantık Yaklaşımı. Türkiye İnşaat Mühendisliği 17. Teknik Kongre ve Sergisi, 15-16-17 Nisan 2004,
  11. İstanbul.
  12. Elmas, Ç. (2003). Bulanık Mantık Denetleyiciler. Seçkin Yayınevi, ISBN 975 347 613 2, Ankara.
  13. Erinç, S. (1984).
  14. Klimatoloji ve Metotları, İ.T.Ü. Deniz Bilimleri ve Coğrafya Enstitüsü, İstanbul.
  15. Gibbs, J. W., & Maher, V. J. (1967). Rainfall Deciles as Drought Indicators. Bureau of Meteorology. Australia, 48, 33s. Keyantash, A. J., & Dracup, A. J. (2004). An aggregate drought index: Assessing drought severity based on fluctuations in the hydrologic cycle and surface water storage. Water Resources Research, Vol 40, W09304. Mckee, T. B., Doesken, N. J. & Kleist, J. (1993). The Relationship of Droght Frequency and Duration to Time Scales. Reprints, 8th Conference on Applied Climatalogy, An