Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAyrıca, SYİ-12 değerlerinde -3 ve -3’ten küçük indis değerlerinin güçlübir artış (%10 ve üzeri) eğilimi gösterdiği, yani aşırı kurak durumun son yıllarda azaldığı tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bir doğal afet olarak kuraklık; su temini, hidroelektrik üretimi, tarım ve sanayi gibi çeşitli sektörleri etkilemektedir. Su kaynaklarınınetkin ve verimli kullanılması açısından, kuraklığın zamansal değişiminin belirlenmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmada, Diyarbakırilindeki meteoroloji gözlem istasyonunda 1929-2016 yılları arasında ölçülmüş aylık toplam yağış verileri kullanılarak kuraklık analiziyapılmıştır. Kuraklık analizinden önce verilerin homojenliği kontrol edilmiştir. Kuraklığın belirlenmesinde, Standartlaştırılmış Yağışİndeksi (SYİ) yöntemi kullanılmış ve 1, 3, 6 ve 12 aylık zaman ölçeklerinde meydana gelen tarihsel kuraklık indis değerleribelirlenmiştir. Farklı zaman ölçeklerine göre hesaplanan kuraklık indis değerlerinin trendini belirlemek için Yenilikçi Şen Yöntemi(Innovative Trend Analysis-ITA) kullanılmıştır. Çalışmada, 1, 3, 6 ve 12 aylık zaman ölçekleri için en kurak periyodlar sırasıyla 8, 18,21 ve 53 ay olarak belirlenmiştir. 1 aylık zaman ölçeğinde (SYİ-1) kurak dönem meydana gelme oranı %40 iken, diğer zamanölçeklerinde bu değerin yaklaşık %50 olduğu, ayrıca üç aylık (SYİ-3), altı aylık (SYİ-6) ve 12 aylık (SYİ-12) için orta kurak ve üzerikuraklık meydana gelme oranının %15-16.5 arasında değiştiği görülmüştür. Yenilikçi Şen Yöntemi ile kuraklık indislerinin trendiincelendiğinde ise, özellikle SYİ-12 için 0.8’den büyük indis değerlerinde zayıf bir azalma eğilimi, orta nemli sınıfa giren indisdeğerlerinde ise %5 üzerinde bir azalma eğilimi belirlenmiştir. Ayrıca, SYİ-12 değerlerinde -3 ve -3’ten küçük indis değerlerinin güçlübir artış (%10 ve üzeri) eğilimi gösterdiği, yani aşırı kurak durumun son yıllarda azaldığı tespit edilmiştir.
Abstract
Drought, a natural disaster, affects various sectors such as water supply, hydropower generation, agriculture, and industry. It is important to determine temporal change of drought in order to use water resources effectively and efficiently. In this study, drought analysis is performed using monthly total precipitation data measured between 1929-2016 at the meteorology observation station in Diyarbakır, Turkey. A homogeneity test is also made before drought analysis. The Standardized Precipitation Index (SPI) method is used to determine drought for 1, 3, 6 and 12 months’ time scales, and Innovative Şen Method (also known as Innovative Trend AnalysisITA) is used to identify the trend of drought indices values for different time scales. The driest periods are determined according to time scales of 1, 3, 6 and 12 months are found as 8, 18, 21 and 53 months, respectively. While the percentage of dry periods is 40% for the 1-month time scale (SPI-1), and about 50% for the other time scales. The percentage of droughts (sum of moderate, severe, and extreme drought) for 3-months (SPI-3), 6-months (SPI-6) and 12-months (SPI-12) is between 15% and 16.5%. The ITA method results show that a weak decreasing trend found on SPI-12 for indices value greater than 0.8, and a strong decreasing trend (more than 5%) is calculated for moderate wet values. In addition, it is determined that the index values, less than -3 and -3, in SPI-12 values shows a very strong increasing trend (more than 10%). Its means that the extreme dry situation has decreased in recent years.