KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Selcuk Journal of Agriculture and Food Sciences / 2026 / Cilt: 40 Sayı: 2

Türkiye’de Referans Bitki Evapotranspirasyonunun Geleceğe Yönelik Değişim Öngörüleri

Projected Variations in Reference Crop Evapotranspiration Across Türkiye

Ali Kaan Yetik(Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi)0000-0003-1372-8407
Burak Nazmi Candoğan(BURSA ULUDAG UNIVERSITY)0000-0001-9898-5685
Sayfa
361–376
Yayın Tarihi
2026-08-21
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuçlar, Türkiye’nin büyük bölümünde ETo değerlerinde yaygın ve istatistiksel olarak anlamlı bir artış olduğunu ortaya koymuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İklim değişikliğinin, küresel ölçekte evapotranspirasyon dinamiklerini yoğunlaştırması beklenmekte olup bu durum, sürdürülebilir su yönetimi ve tarımsal üretkenlik açısından önemli zorluklar doğurmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, referans bitki evapotranspirasyonunun (ETo) Türkiye genelindeki mekânsal ve zamansal değişkenliği, HADGEM iklim modeli kullanılarak RCP4.5 ve RCP8.5 senaryoları altında, yakın (2023-2052) ve uzak gelecek (2069-2098) dönemleri için, referans döneme (1971-2000) göre değerlendirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar, Türkiye’nin büyük bölümünde ETo değerlerinde yaygın ve istatistiksel olarak anlamlı bir artış olduğunu ortaya koymuştur.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2023-2052 Verileri
⚙️Değişkenler:İklim değişikliği · HADGEM · Penman-Monteith

Özet

İklim değişikliğinin, küresel ölçekte evapotranspirasyon dinamiklerini yoğunlaştırması beklenmekte olup bu durum, sürdürülebilir su yönetimi ve tarımsal üretkenlik açısından önemli zorluklar doğurmaktadır. Bu çalışmada, referans bitki evapotranspirasyonunun (ETo) Türkiye genelindeki mekânsal ve zamansal değişkenliği, HADGEM iklim modeli kullanılarak RCP4.5 ve RCP8.5 senaryoları altında, yakın (2023-2052) ve uzak gelecek (2069-2098) dönemleri için, referans döneme (1971-2000) göre değerlendirilmiştir. ETo hesaplamaları FAO Penman-Monteith denklemi ile yapılmış; zamansal süreklilik ve değişkenlik sırasıyla Spearman sıra korelasyonu ve değişim katsayısı kullanılarak incelenmiştir. Sonuçlar, Türkiye’nin büyük bölümünde ETo değerlerinde yaygın ve istatistiksel olarak anlamlı bir artış olduğunu ortaya koymuştur. En belirgin değişim, uzak gelecek dönemine ait RCP8.5 senaryosu altında gözlenmiştir. Ortalama ETo artış oranı, Isparta, Niğde ve Gaziantep gibi karasal ve güney illerinde %25’in üzerine çıkarken, nemli Karadeniz Bölgesi en az etkilenen bölge olmuş ve artış oranı %20’nin altında kalmıştır. Mevsimsel analizler, yaz mevsiminin en istikrarlı ancak en yoğun buharlaşma dönemini, kış mevsiminin ise en yüksek değişkenliğe sahip dönemi temsil ettiğini göstermiştir. Bu bulgular, artan sıcaklıklar ile değişen nem–ışınım etkileşimlerinin buharlaşma talebini ve sulama gereksinimlerini önemli ölçüde artıracağını ortaya koymaktadır. Dolayısıyla, bölgeye özgü uyum stratejileri ve entegrasyon temelli su yönetim politikaları, gelecekteki iklim koşulları altında tarımsal dayanıklılığın sağlanması açısından kritik öneme sahiptir.

Abstract

Climate change is expected to intensify evapotranspiration dynamics globally, posing significant challenges for sustainable water management and agricultural productivity. This study assessed the spatial and temporal variability of reference crop evapotranspiration (ETo) across Türkiye using the HADGEM climate model under RCP4.5 and RCP8.5 scenarios for the near (2023-2052) and far future (2069-2098) periods, relative to the reference baseline (1971-2000). ETo was estimated using the FAO Penman Monteith equation by ETo Calculator, while temporal persistence and variability were examined through the Spearman rank correlation and coefficient of variation, respectively. Results revealed a widespread and statistically significant increase in ETo across most regions, with the most pronounced changes occurring under the far-future RCP8.5 scenario. Average ETo increases exceeded 25% in continental and southern provinces such as Isparta, Niğde, and Gaziantep, while the humid Black Sea region remained the least affected, showing increases below 20%. Seasonal analyses identified summer as the most stable yet intense evaporative period, and winter as the season with the highest variability. These findings indicate that rising temperatures and altered humidity-radiation interactions will substantially increase evaporative demand and irrigation requirements. Consequently, region-specific adaptation strategies and integrated water management policies will be critical to ensure agricultural resilience under future climate conditions.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Yetik, A. K., Candoğan, B. N. (2026). Türkiye’de Referans Bitki Evapotranspirasyonunun Geleceğe Yönelik Değişim Öngörüleri. Selcuk Journal of Agriculture and Food Sciences, Cilt: 40 Sayı: 2, 361–376. https://doi.org/10.15316/selcukjafsci.1821374

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (50)

  1. Akçakaya, A., Sümer, U. M., Demircan, M., Demir, Ö., Atay, H., Eskioğlu, O., Gürkan, H., & Çukurçayır, F. (2015). Yeni Senaryolarla Türkiye İklim Projeksiyonları ve İklim Değişikliği - TR2015-CC. Meteoroloji Genel Müdürlüğü Yayını, Ankara, Turkey. p.149.
  2. Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., & Smith, M. (1998). Crop Evapotranspiration - Guidelines for Computing Crop Water Requirements (FAO Irrigation and Drainage Paper 56). FAO, Rome, Italy.
  3. Altındağ, M. (2007). GAP alanında farklı yöntemlere göre hesaplanan referans bitki su tüketimi değerlerinin gidiş analizi. MSc Thesis, Harran University, Institute of Science (Unpublished), Turkey.
  4. Arabi, C., & Candoğan, B. N. (2022). Marmara Bölgesinde referans bitki su tüketiminin alansal ve zamansal değişimi. Uluslararası Tarım ve Yaban Hayatı Bilimleri Dergisi 8(2): 268-281. https://doi.org/10.24180/ijaws.1080376.
  5. Arslan, O. (2017). Niğde ili’ndeki potansiyel evapotranspirasyon tahminlerinin trend analizi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 6(2): 602-608.
  6. Ayas, S. (2019). Water-yield relationships in deficit irrigated onion. Turkish Journal of Agriculture-Food Science and Technology 7(9): 1310-1320. https://doi.org/10.24925/turjaf.v7i9.1310-1320.2533
  7. Bora, E., Tekeli, M., & Etöz, M. (2015). Menemen Ovasında referans bitki su ihtiyacı ve ölçülen solar radyasyonun zamansal değişimi. Anadolu Ege Tarımsal Araştırma Enstitüsü Dergisi 25(2): 65-76.
  8. Calzadilla, A., Rehdanz, K., & Tol, R. S. (2010). The economic impact of more sustainable water use in agriculture: A computable general equilibrium analysis. Journal of Hydrology 384(3-4): 292-305. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.12.012.
  9. Chen, F., & Robinson, P. J. (2009). Estimating reference crop evapotranspiration with ETgages. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 135(3): 335-342. https://doi.org/10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0000005.
  10. Danandeh Mehr, A., Sorman, A. U., Kahya, E., & Hesami Afshar, M. (2020). Climate change impacts on meteorological drought using SPI and SPEI: Case study of Ankara, Turkey. Hydrological Sciences Journal 65(2): 254-268. https://doi.org/10.1080/02626667.2019.1691218.
  11. Demircan, M., Gürkan, H., Eskioğlu, O., Arabacı, H., & Coşkun, M. (2017). Climate change projections for Turkey: three models and two scenarios. Turkish Journal of Water Science and Management 1(1): 22-43. https://doi.org/10.31807/tjwsm.297183.
  12. Deveci, H., & Konukcu, F. (2024). Modeling the effect of climate change on evapotranspiration in the Thrace Region. Atmosphere 15(10): 1188. https://doi.org/10.3390/atmos15101188.
  13. Di Nunno, F., & Granata, F. (2023). Future trends of reference evapotranspiration in Sicily based on CORDEX data and machine learning algorithms. Agricultural Water Management 280: 108232. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2023.108232.
  14. Droogers, P., & Allen, R. G. (2002). Estimating reference evapotranspiration under inaccurate data conditions. Irrigation and Drainage Systems 16: 33-45. https://doi.org/10.1023/A:1015508322413.
  15. Easterling, D. R., Meehl, G. A., Parmesan, C., Changnon, S. A., Karl, T. R., & Mearns, L. O. (2000). Climate extremes: observations, modeling, and impacts. Science 289(5487): 2068-2074. https://doi.org/10.1126/science.289.5487.2068.
  16. Fan, J., Wu, L., Zhang, F., Xiang, Y., & Zheng, J. (2016). Climate change effects on reference crop evapotranspiration across different climatic zones of China during 1956-2015. Journal of Hydrology 542: 923-937. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.09.060.
  17. Gomez-Zavaglia, A., Mejuto, J. C., & Simal-Gandara, J. (2020). Mitigation of emerging implications of climate change on food production systems. Food Research International 134: 109256. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2020.109256.
  18. Guo, D., Westra, S., & Maier, H. R. (2017). Sensitivity of potential evapotranspiration to changes in climate variables for different Australian climatic zones. Hydrology and Earth System Sciences 21(4): 2107-2126. https://doi.org/10.5194/hess-21-2107-2017.
  19. He, D., Liu, Y., Pan, Z., An, P., Wang, L., Dong, Z., & Zhao, P. (2013). Climate change and its effect on reference crop evapotranspiration in central and western Inner Mongolia during 1961-2009. Frontiers of Earth Science 7: 417-428. https://doi.org/10.1007/s11707-013-0381-z.
  20. Helsel, D. R., & Hirsch, R. M. (1993). Statistical Methods in Water Resources. Elsevier.
  21. Hui-Mean, F., Yusop, Z., & Yusof, F. (2018). Drought analysis and water resource availability using standardized precipitation evapotranspiration index. Atmospheric Research 201: 102-115. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2017.10.014.
  22. Jun, W., Xinhua, W., Meihua, G., & Xuyan, X. U. (2012). Impact of climate change on reference crop evapotranspiration in Chuxiong City, Yunnan Province. Procedia Earth and Planetary Science 5: 113-119. https://doi.org/10.1016/j.proeps.2012.01.019.
  23. Karaer, M., Gültaş, H. T., & Kuşçu, H. (2023). The effects of plastic mulched drip irrigation on yield, fruit quality and water productivity of table tomatoes. Gesunde Pflanzen 75(5): 1591-1599. https://doi.org/10.1007/s10343-023-00848-x
  24. Kingra, P. K., Setia, R., Aatralarasi, S., Kukal, S. S., & Singh, S. P. (2024). Spatio-temporal variability in evapotranspiration and moisture availability for crops under future climate change scenarios in north-west India. Arabian Journal of Geosciences 17(4): 126. https://doi.org/10.1007/s12517-024-11921-8.
  25. Kum, G. (2022). Yarıkurak sahalarda referans evapotranspirasyonun (ETo) alansal dağılımı ve zamansal değişimi: Şanlıurfa örneği. Türk Coğrafya Dergisi 80: 87-96. https://doi.org/10.17211/tcd.1116059.
  26. Landsea, C. W., & Gray, W. M. (1992). The strong association between western Sahelian monsoon rainfall and intense Atlantic hurricanes. Journal of Climate 5(5): 435-453. https://doi.org/10.1175/1520-0442(1992)005 2.0.CO;2.
  27. Lebel, T., Bastin, G., Obled, C., & Creutin, J. D. (1987). On the accuracy of areal rainfall estimation: a case study. Water Resources Research 23(11): 2123-2134. https://doi.org/10.1029/WR023i011p02123.
  28. Leng, G., Tang, Q., & Rayburg, S. (2015). Climate change impacts on meteorological, agricultural and hydrological droughts in China. Global and Planetary Change 126: 23-34. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2015.01.003.
  29. Li, Z., Xu, X., Yu, B., Xu, C., Liu, M., & Wang, K. (2016). Quantifying the impacts of climate and human activities on water and sediment discharge in a karst region of southwest China. Journal of Hydrology 542: 836-849. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.09.049.
  30. Liu, Q., Yan, C., Ju, H., & Garré, S. (2018). Impact of climate change on potential evapotranspiration under a historical and future climate scenario in the Huang-Huai-Hai Plain, China. Theoretical and Applied Climatology 132: 387-401. https://doi.org/10.1007/s00704-017-2060-6.
  31. Liu, Z., Lu, J., Huang, J., Chen, X., & Zhang, L. (2021). Projection of reference crop evapotranspiration under future climate change in Poyang Lake watershed, China. Journal of Hydrologic Engineering 26(1): 05020042. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0002020.
  32. Lu, G. Y., & Wong, D. W. (2008). An adaptive inverse-distance weighting spatial interpolation technique. Computers & geosciences, 34(9): 1044-1055. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2007.07.010
  33. McMichael, A. J., & Lindgren, E. (2011). Climate change: present and future risks to health, and necessary responses. Journal of Internal Medicine 270(5): 401-413. https://doi.org/10.1111/j.1365-2796.2011.02415.x.
  34. Meehl, G. A., Zwiers, F., Evans, J., Knutson, T., Mearns, L., & Whetton, P. (2000). Trends in extreme weather and climate events: issues related to modeling extremes in projections of future climate change. Bulletin of the American Meteorological Society 81(3): 427-436. https://doi.org/10.1175/1520-0477(2000)081 2.3.CO;2.
  35. Mojid, M. A., Rannu, R. P., & Karim, N. N. (2015). Climate change impacts on reference crop evapotranspiration in north-west hydrological region of Bangladesh. International Journal of Climatology 35(13). https://doi.org/10.1002/joc.4260.
  36. Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (2010). Applied Statistics and Probability for Engineers. John Wiley & Sons.
  37. Myers, S. S., & Patz, J. A. (2009). Emerging threats to human health from global environmental change. Annual Review of Environment and Resources 34: 223-252. https://doi.org/10.1146/annurev.environ.033108.102650.
  38. Nistor, M. M., Mîndrescu, M., Petrea, D., Nicula, A. S., Rai, P. K., Benzaghta, M. A., & Porumb-Ghiurco, C. G. (2019). Climate change impact on crop evapotranspiration in Turkey during the 21st century. Meteorological Applications 26(3): 442-453. https://doi.org/10.1002/met.1774.
  39. Raes, D., & Muñoz, G. (2009). The ETo Calculator: Reference Manual Version 3.1. FAO, Rome. http://www.fao.org/land-water/databases-and-software/eto-calculator/en/ (access date: 05.07.2025).
  40. Reid, P. C., Fischer, A. C., Lewis-Brown, E., Meredith, M. P., Sparrow, M., Andersson, A. J., & Washington, R. (2009). Impacts of the oceans on climate change. Advances in Marine Biology 56: 1-150. https://doi.org/10.1016/S0065-2881(09)56001-4.
  41. Shamir, E., Mendoza Fierro, L., Mohsenzadeh Karimi, S., Pelak, N., Tarouilly, E., Chang, H. I., & Castro, C. L. (2024). Climate change projections of potential evapotranspiration for the North American monsoon region. Hydrology 11(6): 83. https://doi.org/10.3390/hydrology11060083.
  42. Singh, V. P., & Chowdhury, P. K. (1986). Comparing some methods of estimating mean areal rainfall 1. JAWRA Journal of the American Water Resources Association 22(2): 275-282. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.1986.tb01884.x.
  43. Tam, B. Y., Szeto, K., Bonsal, B., Flato, G., Cannon, A. J., & Rong, R. (2019). CMIP5 drought projections in Canada based on the standardized precipitation evapotranspiration index. Canadian Water Resources Journal 44(1): 90-107. https://doi.org/10.1080/07011784.2018.1537812.
  44. Thomas, A. (2000). Spatial and temporal characteristics of potential evapotranspiration trends over China. International Journal of Climatology 20(4): 381-396. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0088(20000330)20:4 3.0.CO;2-K.
  45. Ünlükara, A., Yürekli, K., Aküzüm, T., Örs, İ., & Safi, S. (2011). Konya ve Karaman illerinde bitki su tüketimi (ETo) değişiminin analizi. Tarım Bilimleri Araştırma Dergisi 1: 1-5.
  46. Walter, I. A., Allen, R. G., Elliott, R., Jensen, M. E., Itenfisu, D., Mecham, B., & Martin, D. (2000). ASCE’s standardized reference evapotranspiration equation. Watershed Management and Operations Management 2000: 1-11. https://doi.org/10.1061/9780784408056.fm.
  47. Woyessa, Y. E. (2024). Sustainable management of water resources in a semi-arid river basin under climate change: a case study in South Africa. In BRICS Countries: Sustainable Water Resource Management and Pollution Control: Challenges and Opportunities. Springer, Singapore, pp. 183-209. https://doi.org/10.1007/978-981-99-9581-3_8.
  48. Yetik, A. K., Arslan, B., & Şen, B. (2024). Trends and variability in precipitation across Turkey: a multimethod statistical analysis. Theoretical and Applied Climatology 155: 473-488. https://doi.org/10.1007/s00704-023-04645-4.
  49. Zar, J. H. (2005). Spearman rank correlation. In Encyclopedia of Biostatistics, Vol. 7. https://doi.org/10.1002/0470011815.b2a15150.
  50. Zeng, P., Sun, F., Liu, Y., Feng, H., Zhang, R., & Che, Y. (2021). Changes of potential evapotranspiration and its sensitivity across China under future climate scenarios. Atmospheric Research 261: 105763. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105763.