Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightOn yıl yinelenmeli kuraklıkların, Seyhan havzasının önemli bir bölümünü etkisi altına aldığı ve ciddi risk oluşturduğu bulunmuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu araştırmanın amacı; Standardize Yağış İndeksi (SYİ) yöntemi kullanılarak frekansı 2 ve 10 yıl olan bölgesel meteorolojik kuraklık haritalarının elde edilmesi ve bu haritalar yardımıyla kuraklık riski olan bölgelerin belirlenmesidir. Araştırma, 21 470 km² genişliğindeki Seyhan Havzasında yürütülmüştür. Havza sınırları içerisinde ve yakınında bulunan 41 adet meteoroloji gözlem istasyonundan temin edilen uzun yıllar aylık toplam yağış serileri incelenmiştir. İstasyonların gözlem yılı içerisindeki eksik verileri, aylık veriler kullanılarak regresyon analiz tekniği ile tamamlanmıştır. İstasyonlardan elde edilen aylık ve yılık toplam yağış serileri kullanılarak SYİ elde edilmiştir. Yıllık yağışlara ilişkin SYİ serileri frekans analizine tabi tutulmuştur. Uygun olasılık dağılım modelleri %5 önem düzeyinde Kolmogorov-Smirnov uygunluk testi ile saptanmıştır. Olasılık dağılımlarından her istasyona ait 2 ve 10 yıl yinelenmeli SYİ değerleri belirlenmiştir. Bu değerler kullanılarak Ocak-Aralık periyodu için Ordinary Cokriging yöntemiyle Seyhan Havzasının 2 ve 10 yıl yinelenmeli bölgesel meteorolojik kuraklık haritaları çizilmiştir. On yıl yinelenmeli kuraklıkların, Seyhan havzasının önemli bir bölümünü etkisi altına aldığı ve ciddi risk oluşturduğu bulunmuştur.
Abstract
Main objectives of this study were (1) to produce regional meteorological drought maps with return periods of 2 and 10 years by using Standardized Precipitation Index (SPI) approach, (2) to put forward areas prone to drought risk through using generated maps. To this end, this study was carried out in the Seyhan River Basin, covering 21 470 km² surface area. Long-term annual precipitation series of 41 meteorological observation stations scattered inside and near by the basin border were utilized in this study. Through using regression analysis technique, any missing precipitation data of meteorological stations were completed on monthly base. SPI values for monthly and yearly data were calculated accordingly. Then, the best fitting probability distribution models to SPI series of yearly precipitation data were determined by performing regular frequency analysis technique, and Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit test was employed to figure out the most suitable probability model at the 5% significance level. SPI values with return periods of 2 and 10 years for each meteorological station were estimated from the probability distribution models determined. Regional meteorological drought maps of SPI values with return period 2 and 10 years were produced for the period January-December by using Ordinary Cokriging method. Drought maps revealed that a great portion of the Seyhan River Basin would be under the serious drought risk if the return period is 10-year.