Journals / Teknik Dergi / 2017 / Cilt: 28 - Sayı: 1

Modeling of Seasonal Precipitation with Geostatistical Techniques and Its Estimation at Un-gauged Locations

Mevsimsel Yağışların Jeoistatistiksel Yöntemle Modellenmesi ve Gözlemi Olmayan Noktalarda Tahmin Edilmesi

Pages
7725–7745
Publication Date
2017-01-01
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)

The outcome of the study enables the magnitude of seasonal precipitation at ungauged geographical locations to be estimated easily with sufficient accuracy.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Precipitation is a meteorological data exhibiting large variations both temporally and spatially.
📊
Key Findings & Data:For this purpose, the monthly average values pertaining to the January–December period based on recorded data of at least 20-year length observed at 200 rain-gauging stations existing within the boundaries of Turkey are used.
💡
Conclusion & Impact:The outcome of the study enables the magnitude of seasonal precipitation at ungauged geographical locations to be estimated easily with sufficient accuracy.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Mevsimsel yağışlar · jeoistatistik · kriging

Abstract

Precipitation is a meteorological data exhibiting large variations both temporally and spatially. There are quite a few research publications in literature related to temporal variation of precipitation. In this study, the spatial variation of seasonal precipitation is investigated using the monthly precipitation data measured all over Turkey. For this purpose, the monthly average values pertaining to the January–December period based on recorded data of at least 20-year length observed at 200 rain-gauging stations existing within the boundaries of Turkey are used. It is determined that the precipitation maps of four seasons can be depicted by a Gaussian type semivariogram and the spatial variation of seasonal precipitation can be estimated by this geostatistical method at sufficient accuracy. The outcome of the study enables the magnitude of seasonal precipitation at ungauged geographical locations to be estimated easily with sufficient accuracy.

Özet

Yağış zamansal ve mekansal olarak fazla değişkenlik gösteren bir meteorolojik veridir. Literatürde yağışların zamansal değişimi ile ilgili pekçok araştırma yayını mevcuttur. Bu çalışmada, Türkiye genelinde gözlenmiş aylık yağış verileri kullanılarak, jeoistatistiksel yöntemle mevsimsel yağışların mekansal değişimleri incelenmiştir. Bunun için, Türkiye sınırları içerisinde yer alan 20 yıl ve daha fazla kayıt uzunluğuna sahip 200 adet yağış gözlem istasyonunun Ocak−Aralık dönemine ait aylık ortalama yağış değerleri kullanılmıştır. Dört mevsim yağış haritalarının Gaussian tip yarıvariogram ile temsil edilebileceği ve mevsimsel yağışların mekânsal değişiminin jeoistatistik yöntem ile yeterli doğrulukta tahmin edilebileceği gösterilmiştir. Çalışmanın sonucunda, yağış ölçümü olmayan coğrafik konumlarda mevsimsel yağış miktarlarının kolaylıkla ve doğru olarak tahmin edilebilmesi sağlanmıştır.

🔖

Cite This Article

ÇITAKOĞLU, H., ÇETİN, M., ÇOBANER, M., HAKTANIR, T. (2017). Modeling of Seasonal Precipitation with Geostatistical Techniques and Its Estimation at Un-gauged Locations. Teknik Dergi, Cilt: 28 - Sayı: 1, 7725–7745. https://ajindex.com/articles/51298

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Faures, J. M., Goodrich, D. C., Woolhiser, D. A, and Sorooshian, S., Impact of small-scale spatial variability on runoff modeling, Journal of Hydrol., 173, 309–326, 1995.
  2. Chaubeya, I., Haana, C.T., Grunwaldb, S., Salisburyc, J.M., Uncertainty in the model parameters due to spatial variability of rainfall, Journal of Hydrology Vol 220, 48–61, 1999.
  3. Schuurmans, J. M., and Bierkens M. F. P., Effect of spatial distribution of daily rainfall on interior catchment response of a distributed hydrological model, Hydrology and Earth System Sciences, Vol 11, 677–693, 2007.
  4. Çetin, M., Jeoistatistiksel Yöntem ile Nokta ve Alansal Yağışların Saptanması ve Stokastik Olarak Modellenmesi Örnek Havza Uygulamaları, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarımsal Yapılar ve Sulama Anabilim Dalı, Doktora Tezi, Adana, 1996. [Tabıos III, G.Q., Salas, J.D., A Comparative Analysis of Techniques for Spatial Interpolation of Precipitation, Water Resources Bulletin, Vol 21, No.3 Pages 365-380,1985.
  5. Önsoy, H., ve Bayram, A., Eksik Yağış Verilerinin Esas Bileşenler Yöntemiyle Tahmini, 5. Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu, 12-16 Eylül 2011 İSTANBUL, 299-305.
  6. Önsoy, H., Kömürcü, M.İ., Bayram, A., Esas Bileşenler Yöntemi ve İklim Bölgelerinin Analizi, 5. Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu, 12-16 Eylül 2011 İSTANBUL, 315-326.
  7. Önsoy, H., ve Bayram, A., MTH Yöntemi Hidrolojik Değişkenlerin Enterpolasyonu, 5. Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu, 12-16 Eylül 2011 İSTANBUL,337-345.
  8. Önsoy, H., ve Bayram, Yağış Verileri ve MTH Yöntemiyle Su Potansiyelinin Hesabı, 5. Ulusal Su Mühendisliği Sempozyumu, 12-16 Eylül 2011 İSTANBUL,361-373.
  9. Karahan, H., Ayvaz, M.T., and Gurarslan, G., "Determination of intensity-duration-frequency relationship by genetic algorithm: Case study GAP", Teknik Dergi, 19(2),4393-4407,2008.
  10. Çetin, M., Özcan, H., Tülücü, K., Aşağı Seyhan ovası (ASO) IV. Merhale proje alanında toprak ve taban suyuna ilişkin bazı fiziksel ve kimyasal özelliklerin yersel değişimlerinin jeoistatistik yöntemle araştırılması, Ç.Ü. Rektörlüğü Münferit Proje Araştırma Projesi Sonuç Raporu (Proje no:ZF/99/14), Adana, 18, 2001.
  11. Buytaert, W., Celleri, R., Willems, P., Bièvre, B.D., Wyseure, G., Spatial and temporal rainfall variability in mountainous areas: A case study from the south Ecuadorian Andes, Journal of Hydrology, Volume 329, Issues 3–4, Pages 413–421, 2006.
  12. Basistha, A., Arya, D. S., and Goel, N. K., Spatial Distribution of Rainfall in Indian Himalayas – A case study of Uttarakhand Region