Birinci dereceden markov zinciri ile güneydoğu anadolu projesi alanında kuraklık analizi

Drought analysis using fırst order markov chaın in southeastern anatolıa project area

Özet

Bu çalışma, Güneydoğu Anadolu Projesi (GAP) alanında aylık toplam yağışların, standardize yağış indeksi (SYİ) yöntemine göre kuraklık indekslerinin belirlenmesi ve Markov zinciri ile kurak olma olasılıklarının aylık bazda belirlenmesini hedeflemektedir. Amaç doğrultusunda, GAP alanında yer alan 15 meteoroloji istasyonunun 1962-2002 yıllarını kapsayan aylık toplam yağış verileri kullanılmıştır. Çalışmaya, hemen hemen hiç yağış gözlenmeyen aylar (Haziran, Temmuz, Ağustos ve Eylül) dahil edilmemiştir. SYİ yöntemine göre belirlenen kuraklık indeksleri kullanılarak 2 durumlu birinci dereceli Markov zincirlerinden yararlanılarak geçiş olasılıkları matrisleri (GOM) oluşturulmuştur. Populasyonu temsil etmesi amacıyla GOM'lar durağan hale getirilmiştir. Elde edilen durağan matrisden yararlanılarak rasgele bir yılda herhangi bir ayın kurak olma olasılıkları belirlenmiştir. Bulgular göstermiştir ki, bölgede kuraklık açısından en kritik ay, 1 kaydırmalı serilerde Batman istasyonunda Kasım ayıdır. Bu ayda, %68 olasılıkla herhangi bir yılda Kasım ayı kurak olacaktır. Alansal olarak incelendiğinde ise, bölgenin %99'u, %50 veya daha büyük olasılıkla kurak olacaktır. Bölgede kuraklık riski en az ise, Nisan ayında 3 kaydırmalı serilerde gözlenmiştir ve GAP alanının %91'i, %50 veya daha az olasılıkla kuraklık riskiyle karşı karşıyadır. Elde edilen bulguların özellikle tarım ve tarıma dayalı endüstrinin risk yönetiminde kullanılabileceği düşünülmektedir.

Abstract

The aim of this study was to determine drought index of monthly total precipitation series using standardized precipitation index (SPI) and probabilities of being dry on the monthly scale in Southeastern Anatolia Project (GAP) area. Related to this purpose, 15 meteorological station values were utilized covering 1962-2002 years. Non-rainy months (June, July, August, and September) were not included. Transition probability matrixes (TPM) were developed using SPI indices and 2-state first order Markov chain. The stationary probabilities were used to evaluate drought characteristics of the region. Using stationary probabilities, probability of being dry was determined in one of the randomly selected year. Results showed that the most critical month was November in Batman at the 1-month scale series considering drought in this region. In this month, probability of being dry was 68%. At the regional scale, there was drought risk covering 99% of the whole area with the probability of 50% or higher. The lowest drought risk was found in April with 3-month scale series covering 91% of the area with probability of less than 50%. Those findings could be used in risk management decisions and policies for agricultural and agricultural based industry.