Akdeniz Bölgesinde Güvenilir Ya
ğışı
n Belirlenmesi
*
Emel EMRE
M.Fatih SELENAYI
Geli
ş
Tarihi : 18.06.1998
Özet:
Bu çal
ış
mada Akdeniz Bölgesinde bulunan Adana, Antalya, Isparta, Mersin, iç Anadolu Bölgesinde
bulunan Kayseri, Nev
ş
ehir, Ni
ğ
de ve Ege Bölgesinde bulunan Mu
ğ
la ili ile bu iftara ba
ğ
l
ı
meteoroloji istasyonlar
ı
ndan elde
edilen verilere göre, güvenilir ya
ğış
de
ğ
erlerinin belirlenmesine çal
ışı
lm
ış
t
ı
r. Ara
ş
t
ı
rmada bilgisayar yard
ı
m
ı
yla onar günlük
ya
ğış
verileri Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tar
ı
msal Yap
ı
lar ve Sulama Bölümünde geli
ş
tirilen " GÜVENYA
Ğ
" isimli
program yard
ı
m
ı
yla de
ğ
erlendirilmeye al
ı
nm
ış
ve her istasyona ait onar günlük % 10 - 90 ihtimal aral
ığı
ile güvenilir ya
ğış
de
ğ
erleri hesaplanm
ış
t
ı
r.
Anahtar Kelimeler: Akdeniz Bölgesi, Iç Anadolu Bölgesi, Ege Bölgesi, güvenilir ya
ğış
, GÜVENYA
Ğ
.
Determination of Dependable Rainfall in Mediterranean Region
Abstract: In this study, it was tried to determine dependable rainfall values related to Adana, Antalya, Isparta,
Mersin in Mediterranean Region, Kayseri, Nev
ş
ehir, Ni
ğ
de in Central Anatolia Region and Mu
ğ
la in Aegean Region with
meteorological station connected to these cities. Also in this study, by means of a computer 10 - day dependable rainfall
data were evaluated with the help of a programme named " GÜVENYA
Ğ
" developed by the Department of Farm Structures
and Irrigation, Faculty of Agriculture, Ankara University, and 10 - day dependable rainfall values with 10 - 90 % probability
interval related to each station were computed.
Key Words: Mediterranean Region, Central Anatolia Region, Aegean Region, dependable rainfall, GÜVENYA
Ğ
.
Giriş
Dünyadaki ve ülkemizdeki nüfusun h
ı
zla artmas
ı
yan
ı
nda besin ve enerji kaynaklar
ı
n
ı
n son y
ı
llarda giderek
kirlenmesi ve tükenmesi kar
şı
s
ı
nda beslenme ve
sanayinin hammadde gereksiniminin kar
şı
lanmas
ı
için
birim alandan yüksek verim al
ı
nmas
ı
gerekmektedir. Kurak
ve yar
ı
kurak bölgelerde birim alandan çok ürün
al
ı
nabilmesi için sulama zorunludur.
Sulama, bitkilerin normal geli
ş
imleri için ihtiyaç
duyduklar
ı
suyun do
ğ
al ya
ğış
larla kar
şı
lanamayan
k
ı
sm
ı
n
ı
n topra
ğ
a verilmesi biçiminde tan
ı
mlanmaktad
ı
r
( Güngör ve Y
ı
ld
ı
r
ı
m 1987 ). Tar
ı
msal mekanizasyon,
kaliteli ve yüksek verimli tohumluk kullanma, gübreleme,
tar
ı
msal mücadele gibi di
ğ
er tüm tar
ı
msal girdilerin
optimum olmas
ı
ko
ş
ulunda bile tar
ı
msal üretimin
sa
ğ
lanmas
ı
için sulama gereklidir. Sulama hem üretimin
hem de di
ğ
er tar
ı
msal girdilerin art
ı
r
ı
lmas
ı
nda önemli bir
faktör olmaktad
ı
r.
Türkiye 26 büyük su toplama havzas
ı
na ayr
ı
lm
ış
t
ı
r.
Y
ı
ll
ı
k kullan
ı
labilecek
'
erüstü su potansiyeli 95 milyar m
3
tür. Buna 12 milyar m yeralt
ı
su potansiyeli de eklenince
ülkemizin y
ı
ll
ı
k su rezervi 107 milyar m
3
olmaktad
ı
r.
Ülkemizde Do
ğ
u Karadeniz Bölgesindeki dar bir alan
d
ışı
nda Türkiye' nin tüm bölgeleri kurak ve yar
ı
kurak iklim
ku
ş
a
ğı
nda yer almaktad
ı
r. Dolay
ı
s
ı
yla, Türkiye' de sulama
bitkisel üretim için önemlidir. Bitki için gerekli suyun
sulama ile kar
şı
lanmas
ı
gerekmektedir. Bugün tar
ı
m
yap
ı
lan arazilerimizin 8.5 milyon hektarl
ı
k k
ı
sm
ı
n
ı
n
ekonomik olarak sulanabilece
ğ
i kabul edilirken, halen 1.75
milyon hektar
ı
DSI taraf
ı
ndan olmak üzere toplam 4.2
milyon hektar alan sulanmaktad
ı
r ( Anonymous 1991 ).
Ülkemizde sulama suyu ihtiyac
ı
n
ı
n hesaplanmas
ı
nda
ve sulama sistemlerinin planlanmas
ı
nda ayl
ı
k ortalama
ya
ğış
de
ğ
erleri kullan
ı
lmaktad
ı
r. Ya
ğışı
n bitki kök
bölgesinde depolanan ve bitkilerin yararland
ığı
k
ı
sm
ı
etkili
ya
ğış
olarak tan
ı
mlanmakta, etkili ya
ğış
de
ğ
eri bitki su
tüketiminin sulama ile kar
şı
lanacak k
ı
sm
ı
n
ı
n
hesaplanmas
ı
nda kullan
ı
lmaktad
ı
r.
Sulama sistemlerinin kapasitesi hesaplan
ı
rken uzun
y
ı
llar ortalamas
ı
ya
ğış
de
ğ
erleri kullan
ı
ld
ığı
nda,
ortalamaya göre kurak geçen y
ı
llarda sistem kapasitesi
yetersiz kalmakta, bu ise k
ı
s
ı
tl
ı
su uygulamalar
ı
na veya
tar
ı
m yap
ı
lan alan
ı
n tamam
ı
n
ı
n sulanamamas
ı
na yol
açmaktad
ı
r. Bu durumda gerekli suyu topraktan alamayan
bitkide su eksikli
ğ
ine kar
şı
bir gerilim olu
ş
makta, bunun
sonucunda hem ürün kalitesinde bozulma hem de bitki
veriminde azalma görülmektedir. Birçok ülkede bu riskleri
minimize etmek ve sistem kapasitesinin yeterlili
ğ
ini
sa
ğ
lamak amac
ı
yla uzun y
ı
llar ortalamas
ı
ya
ğış
de
ğ
erleri
yerine güvenilir ya
ğış
de
ğ
erleri kullan
ı
lmaktad
ı
r ( Türker ve
Tokgöz 1997 ).
Iklim faktörlerinin fonksiyonu olan bitki su tüketimi
de
ğ
erleri, ayn
ı
yörede y
ı
ldan y
ı
la az da olsa de
ğ
i
ş
im
göstermektedir. Ya
ğış
de
ğ
erlerindeki de
ğ
i
ş
im ise, su
tüketimine oranla daha fazla olmaktad
ı
r. Bitkilere verilmesi
gereken sulama suyunun y
ı
ldan y
ı
la de
ğ
i
ş
iminin
belirlenebilmesi aç
ı
s
ı
ndan su tüketimi ve ya
ğış
de
ğ
erlerinin analizi önem ta
şı
maktad
ı
r ( Kodal ve ark.
1997 ).
Güvenilir ya
ğış
, toplam y
ı
l say
ı
s
ı
içindeki belirli
y
ı
llarda olmas
ı
beklenilen ya
ğış
t
ı
r. örne
ğ
in, on y
ı
l
ı
n yedi
y
ı
l
ı
nda olu
ş
mas
ı
beklenilen ya
ğış
% 70 ihtimalli güvenilir
ya
ğış
t
ı
r. Tar
ı
mda genellikle % 75 veya daha yüksek
ihtimalli ya
ğış
lar kullan
ı
l
ı
r. Ekonomik de
ğ
eri yüksek bitkiler
için bu de
ğ
er % 90' a ç
ı
kabilir.
Sulama çal
ış
malar
ı
nda ele al
ı
nan iklim parametreleri
% 20, % 50 ve % 80 güvenilir s
ı
n
ı
rlar içinde ayr
ı
ayr
ı
* A. Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Tar
ı
msal Yap
ı
lar ve Sulama Anabilim Dal
ı
nda 1995 y
ı
l
ı
nda yap
ı
lan ayn
ı
isimli Yüksek
Lisans Tezinden yararlan
ı
larak haz
ı
rlanm
ış
t
ı
r ( Emre, 1995 ).
70
EMRE, E., M. F.SELENAY "Akdeniz bölgesinde güvenilir ya
ğışı
n belirlenmesi"
de
ğ
erlendirilirler.
Özellikle
ya
ğış
de
ğ
erlerinin
kullan
ı
lmas
ı
nda bu güvenilir ya
ğış
s
ı
n
ı
rlar
ı
dikkate al
ı
n
ı
r.
Hesaplamalar kurak dönem için yap
ı
lacaksa % 80
güvenilir ya
ğış
s
ı
n
ı
r
ı
dikkate al
ı
n
ı
r ( Sönmez 1997 ).
Abdülmümin ve Bastiansen ( 1991 )' e göre,
çi
ğ
lenme yo
ğ
unlu
ğ
u belirli mevsimlerde bitkiler için önemli
bir rol oynasa da ya
ğışı
n ana elemanlar
ı
ya
ğ
mur ve
çisentidir. Bu nedenle sulama konusunda de
ğ
inilen ya
ğış
ya
ğ
murdur.
Raes ve ark.(1988), Smith (1992), ya
ğış
miktar
ı
n
ı
n
y
ı
llara göre farkl
ı
l
ı
k göstermesi, ya
ğış
ş
iddetinin belirsizli
ğ
i,
yüzey ak
ış
ve derine s
ı
zma nedeniyle bitkilerin dü
ş
en
ya
ğışı
n tamam
ı
ndan yararlanamad
ığı
n
ı
belirtmi
ş
lerdir. Bu
nedenle sulama suyu ihtiyac
ı
n
ı
n belirlenmesinde
kullan
ı
lacak ya
ğış
miktar
ı
n
ı
n uzun bir dönemde tutulan
ya
ğış
ölçüm kay
ı
tlar
ı
na dayal
ı
bir istatistiksel analizin
yap
ı
lmas
ı
n
ı
n gerekti
ğ
ini belirtmi
ş
ler ve güvenilir ya
ğışı
dört y
ı
l üzerinden üç y
ı
l veya be
ş
y
ı
l üzerinden dört
y
ı
lda meydana gelebilecek ya
ğış
olarak, ba
ş
ka bir de
ğ
i
ş
le
% 75-80 ihtimalle olu
ş
abilecek ya
ğış
olarak
tan
ı
mlam
ış
lard
ı
r.
Okman (1982), hidrolojik bir yerinin meydana
gelmesinde elveri
ş
li olaylar
ı
n mümkün olan bütün olaylar
say
ı
s
ı
na oran
ı
n
ı
olas
ı
l
ı
k olarak tan
ı
mlam
ış
ve bu görü
ş
ten
hareket ederek hidrolojik olaylar
ı
n meydana gelme
olas
ı
l
ı
klar
ı
n
ı
n de
ğ
i
ş
ik matematiksel ili
ş
kilerle
aç
ı
klanabilece
ğ
ini belirtmi
ş
tir.
Hidrolojik olaylar
ı
n olas
ı
l
ı
klar
ı
n
ı
n belirlenmesi ve
güvenilir ya
ğış
de
ğ
erlerinin hesaplanmas
ı
için geli
ş
tirilen
baz
ı
amprik e
ş
itlikler Çizelge 1'de verilmi
ş
tir (Raes ve ark.
1988).
Çizelge 1. Olas
ı
l
ı
k de
ğ
erlerinin hesaplanmas
ı
nda kullan
ı
lan
e
ş
itlikler (Raes ve ark.1988
Yöntem
Olas
ı
l
ı
k, F. (
P
...P,
)California
Fa=
m / n
Hazen
F.=(m- 0.5)/n
Gringorten
F.=(m- 0.44 )/(n+ 0.12)
Weibull
F
a
=m/(n+ 1)
E
ş
itliklerde;
Fa (
P P; ) : Belirli bir de
ğ
ere (P; ) e
ş
it veya daha büyük
verilerin ( P ) meydana gelme olas
ı
l
ığı
,
m : Büyükten küçü
ğ
e do
ğ
ru s
ı
ralanm
ış
her bir
yerinin s
ı
ra numaras
ı
,
n : Toplam veri say
ı
s
ı
n
ı
göstermektedir.
Doorenbos ve Kassam (1986), sulama sistemlerinin
planlanmas
ı
nda dört y
ı
l
ı
n üçünde olu
ş
acak % 75 ihtimalli
ayl
ı
k güvenilir ya
ğış
ve ortalama ET
0
de
ğ
erlerinin
kullan
ı
lmas
ı
n
ı
önermi
ş
lerdir. Yeti
ş
tirme periyodu
ba
ş
lang
ı
c
ı
nda veya s
ığ
topraklarda kök derinli
ğ
inin k
ı
sa
olmas
ı
nedeniyle bitki kök bölgesinin ya
ğış
depolama
kapasitesinin daha s
ı
n
ı
rl
ı
olaca
ğı
n
ı
, bu ko
ş
ullar alt
ı
nda
sulama sistemlerinin planlanmas
ı
nda ayl
ı
k % 50 ihtimalli
güvenilir ya
ğış
de
ğ
erlerinin kullan
ı
lmas
ı
yerine % 75-80
ihtimalli on günlük güvenilir ya
ğış
de
ğ
erlerinin dikkate
al
ı
nmas
ı
n
ı
n gerekli oldu
ğ
unu belirtmi
ş
ler ve sulama
ş
ebekelerinin planlanmas
ı
ve sulama ihtiyac
ı
n
ı
n
belirlenmesinde dikkate al
ı
nmas
ı
gereken baz
ı
güvenilir
ya
ğış
seviyelerini a
ş
a
ğı
da vermi
ş
lerdir.
Kurak ko
ş
ullar için : % 80 ihtimalli güvenilir ya
ğış
Normal ko
ş
ullar için : % 50 ihtimalli güvenilir ya
ğış
Ya
ğış
l
ı
ko
ş
ullar için : % 20 ihtimalli güvenilir ya
ğış
Sulama zaman
ı
planlanmas
ı
çal
ış
malar
ı
nda gelecek
mevsimde olu
ş
acak ya
ğışı
n miktar
ı
aç
ı
s
ı
ndan s
ı
n
ı
f
ı
n,
temsil eden üç terim kullan
ı
lmaktad
ı
r. Bu terimler ve
güvenilir ya
ğış
olas
ı
l
ı
klar
ı
ş
öyle ifade edilebilir.
a)
Kurak y
ı
l : % 80 ihtimal ile olu
ş
acak ya
ğış
a sahip
y
ı
ld
ı
r. Ya
ğış
lar
ı
n, yeti
ş
tirilmesi dü
ş
ünülen bitkiler
için
yeterli olup olmad
ığı
n
ı
n kontrolu ile
destekleyici sulaman
ı
n gerekli olup olmad
ığı
n
ı
n
belirlenmesinde kullan
ı
lan bir terimdir. Ayr
ı
ca
kurak y
ı
l için olu
ş
turulabilecek ya
ğış
ile bitki su
tüketimi aras
ı
ndaki fark maksimum
ş
ebeke suyu
ihtiyac
ı
n
ı
n belirlenmesinde kullan
ı
lmaktad
ı
r.
b)
Normal y
ı
l : % 50 ihtimal ile olu
ş
acak ya
ğış
a
sahip y
ı
ld
ı
r. Bu de
ğ
er, planlama amaçlar
ı
için
sulama
ş
ebekesi göstergelerinin ve sistem
i
ş
letme
kriterlerinin
geli
ş
tirilmesinde
kullan
ı
lmaktad
ı
r.
c)
Ya
ğış
l
ı
y
ı
l : % 20 ihtimal ile olu
ş
acak ya
ğış
a
sahip y
ı
ld
ı
r ve sulaman
ı
n her zaman yeterli olup
olmad
ığı
n
ı
n belirlenmesinde kullan
ı
lmaktad
ı
r.
Bu çal
ış
mada Akdeniz Bölgesi ve çevresinde yer
alan Adana, Antalya, Isparta, Mersin, Kayseri, Ni
ğ
de,
Nev
ş
ehir, Mu
ğ
la ili s
ı
n
ı
rlar
ı
içerisinde yer alan tüm
meteoroloji istasyonlar
ı
nda ölçülen onar günlük
toplamlardan yararlanarak güvenilir ya
ğış
de
ğ
erlerinin
belirlenmesi amaçlanm
ış
t
ı
r.
Materyal ve Yöntem
Çal
ış
mada temel materyal olarak Adana, Antalya,
Isparta, Mersin, Kayseri, Ni
ğ
de, Nev
ş
ehir, Mu
ğ
la ili
s
ı
n
ı
rlar
ı
içerisinde yer alan toplam 137 büyük klimatoloji,
küçük klimatoloji ve ya
ğış
istasyonunda rasat yap
ı
lan
y
ı
llardaki onar günlük toplam ya
ğış
de
ğ
erleri al
ı
nm
ış
t
ı
r.
Söz konusu 137 meteoroloji istasyonuna ili
ş
kin veriler
Devlet Meteoroloji I
ş
leri Ara
ş
t
ı
rma ve Bilgi I
ş
lem Dairesi
Ba
ş
kanl
ığı
ndan sa
ğ
lanm
ış
t
ı
r.
Devlet Meteoroloji I
ş
leri Genel Müdürlü
ğ
ünden al
ı
nan
ya
ğış
verilen bilgisayarda MICROSOFT WORD yaz
ı
l
ı
m
ı
ile
gruplara ayr
ı
lm
ış
ve QPRO yaz
ı
l
ı
m
ı
yla onar günlük ya
ğış
de
ğ
erleri sütunlar halinde düzenlenmi
ş
tir.
Sulama çal
ış
malar
ı
nda kullan
ı
lacak güvenilir ya
ğış
,
ancak ya
ğış
ihtimali veya frekans
ı
n
ı
n bulunmas
ı
ile
belirlenebilir. Frekans analizi ise mevcut olan s
ı
n
ı
rl
ı
ya
ğış
verilerinden yararlanarak gelecekte meydana gelmesi
olas
ı
ya
ğışı
tahmin etmektedir. Ya
ğış
frekans analizlerinin
yap
ı
labilmesi için öncelikle Çizelge 1' de verilen
yönternlerden uygun olan birisinin seçilmesi
gerekmektedir. Hangi yöntemin seçilmesi gerekti
ğ
i,
öncelikle mevcut kullan
ı
labilir veri say
ı
s
ı
ile ilgilidir. Uzun
süreli gözlemlerin yap
ı
ld
ığı
ya
ğış
istasyonlar
ı
ndan elde
edilen verilerin normal da
ğı
l
ı
ma uygun oldu
ğ
u
kaydedilmektedir. Gözlemlerin uzun süreli oldu
ğ
unu
söyleyebilmek için en az 30 y
ı
ll
ı
k kay
ı
tlar
ı
n bulunmas
ı
gerekti
ğ
i belirtilmektedir. Bununla beraber tar
ı
msal amaçl
ı
ya
ğış
analizlerinde s
ı
ral
ı
analiz yöntemlerinin kullan
ı
lmas
ı
önerilmektedir ( Anonymous 1991 ). Bu yöntemlerde
izlenen yol;
Önce toplam n adet ya
ğış
( P) verisi büyükten
küçü
ğ
e do
ğ
ru s
ı
ralan
ı
r.
S
ı
ralanan her bir ya
ğış
için bir s
ı
ra numaras
ı
( m ) verilir. Di
ğ
er bir de
ğ
i
ş
le, en ba
ş
ta yer alan
Ya
ğış
s
ı
z y
ı
l var m
ı
?
Her bir ay için Fa de
ğ
erini hesapla (Weibull).
Hay
ı
r
•
TARIM
B
İ
L
İ
MLER
İ
DERGISI 1998, Cilt 4, Say
ı
1
71
en büyük ya
ğış
a ( m=1 ),
en
küçük ya
ğış
a ise
( m=n ) s
ı
ra numaras
ı
verilir.
Belli bir ya
ğış
ihtimalini a
ş
an frekans ( Fa )
de
ğ
eri bulunur. F
a
de
ğ
erlerinin saptanmas
ı
nda
Çizelge 1' deki e
ş
itliklerden yararlan
ı
lmaktad
ı
r.
E
ş
itlikler yard
ı
m
ı
yla bulunan F
a
de
ğ
erlerinin nas
ı
l bir
istatistiksel da
ğı
l
ı
ma benzedi
ğ
i ara
ş
t
ı
r
ı
larak bir da
ğı
l
ı
m
ka
ğı
d
ı
nda i
ş
aretlenir. Böylece elde edilen e
ğ
ri yard
ı
m
ı
yla
istenilen olas
ı
l
ığ
a kar
şı
l
ı
k gelen ya
ğış
de
ğ
erleri saptan
ı
r.
Olas
ı
l
ı
k da
ğı
l
ı
m graf
ığ
i " F
a
" yard
ı
m
ı
yla sadece ya
ğış
olan y
ı
llar
ı
n toplam
ı
için hesaplanarak çizilir. E
ğ
er ya
ğış
s
ı
z
y
ı
l varsa " G
a
" gibi yeni bir olas
ı
l
ı
k de
ğ
eri ile düzeltilerek
güvenilir ya
ğış
belirlenmektedir ( Raes ve ark. 1988,
Anonymous 1991 ).
G
a
=P0+(1+P).F
a
ve
=k/(n+k)
E
ş
itliklerde;
G
a
:
Düzeltilmi
ş
olas
ı
l
ı
k de
ğ
eri,
Po : S
ı
f
ı
r ya
ğış
taki ihtimal,
k : S
ı
f
ı
r ya
ğış
l
ı
y
ı
l say
ı
s
ı
,
n : Ya
ğış
kayd
ı
olan y
ı
l say
ı
s
ı
,
F
a
: Frekans de
ğ
erini belirtmektedir.
Bu çal
ış
man
ı
n yürütüldü
ğ
ü bölgede güvenilir ya
ğış
hesaplamalan Weibull yöntemi esas al
ı
narak yap
ı
lm
ış
,
meydana gelen ya
ğış
lar logaritmik da
ğı
l
ı
ma göre
de
ğ
erlendirilmi
ş
tir. Logaritmik da
ğı
l
ı
m katsay
ı
lar
ı
n
ı
n
hesaplanmas
ı
nda ise a
ş
a
ğı
da verilen matematiksel
ili
ş
kilerden yararlan
ı
lm
ış
t
ı
r ( Anonymous 1991 ).
P = cx + d
x log F
a
xy
xZy
c —
x
2 (x)
n • 2d=P—cx
E
ş
itliklerde;
P
: Gözlenen ya
ğış
miktar
ı
( mm ),
F
a
: Belli bir ya
ğış
de
ğ
erini a
ş
an frekans,
c ve d : Logaritmik da
ğı
l
ı
m katsay
ı
lar
ı
,
P
: Gözlem süresi boyunca söz konusu aya
ili
ş
kin ya
ğış
lar
ı
n ortalamas
ı
,
x
: Hesaplanan x de
ğ
erlerinin ortalamas
ı
n
ı
belirtmektedir.
Ya
ğış
verilerinin hangi da
ğı
l
ı
ma daha uygun bir yap
ı
gösterdi
ğ
i konusunda kesin bir yarg
ı
verilmesinin mümkün
olamayaca
ğı
belirtilmekte ise de sulama amac
ı
yla
güvenilir ya
ğış
hesaplamalar
ı
nda QPRO yaz
ı
l
ı
m program
ı
alt
ı
nda logaritmilk da
ğı
l
ı
m yakla
şı
m
ı
na göre haz
ı
rlanan
GÜVENYA
Ğ
alt yaz
ı
l
ı
m program
ı
ndan yararlan
ı
lm
ış
t
ı
r
(
Ş
ekil 1 ). Yaz
ı
l
ı
m program
ı
n
ı
n sonunda güvenilir ya
ğış
de
ğ
erleri % 10 — 90 aras
ı
nda onar say
ı
l
ı
k art
ış
larla elde
edilmi
ş
tir.
Veri Giri
ş
i
Sat
ı
rda y
ı
llar, sütunda aylar olmak üzere
ya
ğış
datalar
ı
matrisi olu
ş
turulur.
Her aya ili
ş
kin datalar
ı
büyükten küçü
ğ
e do
ğ
ru
s
ı
rala.
En büyük de
ğ
er lolmak kayd
ı
yla en küçük
de
ğ
ere kadar s
ı
ra numaras
ı
ver.
Evet
•
Ga düzeltmesini
yap.
x de
ğ
eri ile c ve d katsay
ı
lar
ı
n
ı
bul.
10 aral
ı
klarla Fa'ya kar
şı
l
ı
k gelen ya
ğış
miktar
ı
n
ı
bul.
10 günlük güvenilir ya
ğış
lar
ı
% 10
ihtimal aral
ığı
ile çizelge haline getir
72
EMRE, E., M. F.SELENAY "Akdeniz bölgesinde güvenilir ya
ğışı
n belirlenmesi"
Bulgular ve Tartışma
Bu çal
ış
mada, Adana, Antalya, Isparta, Mersin,
Ni
ğ
de, Nev
ş
ehir, Kayseri ve Mu
ğ
la ili s
ı
n
ı
rlar
ı
içerisinde
yer alan 137 meteoroloji istasyonu için güvenilir ya
ğış
ayr
ı
ayr
ı
saptanm
ış
t
ı
r. Güvenilir ya
ğış
de
ğ
erleri onar günlük
zaman aral
ığı
için ve % 10 dan ba
ş
layarak onar onar
art
ış
la % 90 a kadar olu
ş
um ihtimalleri hesaplanm
ış
t
ı
r.
Ancak burada tüm meteorolji istasyonlar
ı
na ili
ş
kin
sonuçlar
ı
vermek olanaks
ı
z oldu
ğ
u için sadece 42
meteoroloji istasyonu için % 20 (ya
ğış
l
ı
y
ı
l), % 50 (normal
y
ı
l) ve % 80 (kurak y
ı
l) olu
ş
um ihtimaline göre güvenilir
ya
ğış
de
ğ
erleri Çizelge 2 de verilmi
ş
tir.
Çal
ış
mada yer alan illerde % 80 ihtimalle en yüksek,
en dü
ş
ük güvenilir ya
ğış
de
ğ
erleri olan istasyonlar ile
ortalama güvenilir ya
ğış
de
ğ
erlerinin iller baz
ı
ndaki
da
ğı
l
ı
m
ı
a
ş
a
ğı
da verilmi
ş
tir.
Adana: En yüksek toplam 132 mm ile Yarpuz, en
dü
ş
ük 4 mm ile imamo
ğ
lu istasyonundan elde edilmi
ş
tir.
Ortalama de
ğ
er 60 mm dir.
Antalya: En yüksek toplam 323 mm ile Ayd
ı
nkent, en
dü
ş
ük 2 mm ile Da
ğ
istasyonundan elde edilmi
ş
tir.
Ortalama de
ğ
er 118 mm dir.
Isparta: En yüksek toplam 130 mm ile Kas
ı
mlar, en
dü
ş
ük 19 mm ile Kumdanl
ı
istasyonundan elde edilmi
ş
tir.
Ortalama de
ğ
er 65 mm dir.
Mersin: En yüksek toplam 226 mm ile Ovac
ı
k, en
dü
ş
ük 4 mm ile Tarsus istasyonundan elde edilmi
ş
tir.
Ortalama de
ğ
er 50 mm dir.
Ni
ğ
de: En
yüksek toplam 45 mm ile Merkez, en
dü
ş
ük 0 mm ile Çiftehan istasyonundan elde edilmi
ş
tir.
Ortalama de
ğ
er 32 mm dir.
Nev
ş
ehir: En yüksek toplam 91 mm ile Merkez, en
dü
ş
ük 37 mm ile Kaza» ve Topakl
ı
istasyonlanndan elde
edilmi
ş
tir. Ortalama de
ğ
er 56 mm dir.
Kayseri: En yüksek toplam 174 mm ile P
ı
narba
şı
, en
dü
ş
ük 7 mm ile Himmetdede istasyonundan elde
edilmi
ş
tir. Ortalama de
ğ
er 59 mm dir.
Mu
ğ
la: En yüksek toplam 231 mm ile Ula, en dü
ş
ük
42 mm ile Kemer-Fethiye istasyonlar
ı
ndan elde edilmi
ş
tir.
Ortalama de
ğ
er 138 mm dir.
Sonuç
Sonuç olarak Çizelge 2 de belirtilen % 80 olu
ş
um
ihtimalli kurak y
ı
la kar
şı
l
ı
k gelen güvenilir ya
ğış
de
ğ
erlerinin sulama sistemlerinin projelendirilmesinde ve
sistem kapasitesinin belirlenmesinde kullan
ı
lmas
ı
ile
sulama sistemi ekonomik ömrünün büyük bir bölümünde
proje alan
ı
için gerekli sulama suyunu kar
şı
layacak
kapasiteye sahip olacakt
ı
r. Çizelgedeki di
ğ
er de
ğ
erler de
sulama sistemlerinin i
ş
letilmesi s
ı
ras
ı
nda kurak, normal ve
ya
ğış
l
ı
y
ı
llar için sulama zaman
ı
planlar
ı
n
ı
n elde
edilmesinde kullan
ı
lmas
ı
yararl
ı
olacakt
ı
r.
izel e 2. Seçilen istas onlara ili
ş
kin onar günlük güvenilir va
Ğı
s de
ğ
erleri mm
DÖNEM
(ON GÜN) OLUŞUM IHTIMALI (%)
20 (Merkez, ADANA 50 80 20 (Osmaniye} ADANA 50 80 20 ANTALYA Merkez 50 80 20 ANTALYA (Alan ya) 50 80 20 ANTALYA (Kale) ANTALYA Elmalı 50 80 20 50 80 OCAK 1 80.8 18.7 0.0 84.1 15.4 0.0 129.4 36.3 0.0 147.5 66.1 24.4 101.3 34.5 0.3 63.8 14.8 0.0 OCAK 2 76.0 27.8 3.1 55.0 15.5 0.0 224.8 67.2 0.0 141.5 51.5 5.4 132.2 53.0 12.4 56.6 18.5 0.0 OCAK 3 98.5 37.6 6.4 41.7 17.4 5.0 174.7 63.3 6.2 142.6 76.2 42.2 99.8 50.5 25.2 63.8 20.7 0.0 ŞUBAT 1 56.2 21.9 4.4 72.5 21.6 0.0 138.1 44.8 0.0 91.1 40.8 15.0 90.9 40.9 15.2 43.4 15.4 1.1 _ŞUBAT 2 52.1 20.2 3.8 47.7 16.2 0.1 97.7 39.5 9.7 85.6 38.6 14.6 87.7 32.9 4.9 28.6 15.4 8.6 ŞUBAT 3 23.8 5.8 0.0 29.6 2.8 0.0 121.0 22.8 0.0 77.1 28.2 3.1 59.0 19.6 0.0 33.1 9.5 0.0 MART 1 31.2 14 9 6.5 40.6 14.4 1.0 46.9 15.2 0.0 51.9 26.4 13.3 59.1 13.7 0.0 28.2 9.2 0.0 MART 2 31.7 16 8 9.1 53.2 21.5 5.2 98.9 36.7 4.8 66.4 30.8 12.6 88.5 36.0 9.0 36.8 16.8 6.6 MART 3 44.0 18 O 4.7 64.6 30.0 12.2 42.7 15.4 1.5 64.1 19.3 0.0 29.5 6.2 0.0 26.6 8.4 0.0 NISAN 1 41.4 13.8 0.0 60.4 25.8 8.1 30.7 7.9 0.0 44.4 9.0 0.0 13.5 4.6 0.0 23.0 7.2 0.0 NISAN 2 54.0 16.3 0.0 54.4 24.0 8.4 25.9 7.5 0.0 46.0 15.0 0.0 16.3 4.3 0.0 18.8 8.2 2.8 NISAN 3 42.8 11.3 0.0 56.1 19.1 0.0 24.8 5.5 0.0 39.5 5.9 0.0 17.7 0.0 0.0 20.6 5.4 0.0 MAYIS 1 11 9 0.0 0.0 37.4 2.0 0.0 9.9 0.0 0.0 8.2 0.0 0.0 6.6 0.0 0.0 11.9 1.2 0.0 MAYIS 2 34 5 11 5 0.0 41.4 8.1 0.0 13.9 3.7 0.0 19.8 0.9 0.0 11.7 0.0 0.0 20.6 7.5 0.7 MAYIS 3 24.2 0.0 0.0 19.6 0.0 0.0 8.8 0.0 0.0 5.7 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 11.1 3.2 0.0 HAZ RAN 1 7.5 0.0 0.0 14.3 0.0 0.0 8.8 0.0 0.0 10.6 0.7 0.0 6.2 0.0 0.0 37.1 5.3 0.0 HAZIRAN 2 25.1 0.0 0.0 17.5 0.0 0.0 1.9 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 3.7 0.0 0.0 HAZIRAN 3 3.4 0.0 0.0 3.3 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 8.7 0.0 0.0 TEMMUZ 1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 3.1 0.0 0.0 TEMMUZ 2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 3.2 0.0 0.0 TEMMUZ 3 0.0 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 4.4 0.0 0.0 AĞUSTOS 1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.8 0.0 0.0 --A-ĞUSTOS 2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.9 0.0 0.0 7k-ĞUSTOS 3 0.0 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.6 0.0 0.0 EYLÜL 1 7.3 0.0 0.0 3.4 0.0 0.0 1.4 0.0 0.0 1.6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 9,1 0.0 0.0EYLÜL
2 3.3 0.0 0.0 6.5 0.0 0.0 1.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0 O 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 EYLUL 3 10.2 0.0 0.0 12.4 0.0 0.0 3.2 0.0 0.0 10.1 0.0 0.0 0.3 0.0 0.0 4.2 0.0 0.0 EK M 1 5.0 0.0 0.0 15.6 0.0 0.0 10.5 0.0 0.0 19.8 0.0 0.0 6.6 0.0 0.0 4.5 0.0 0.0 EK M 2 38.0 7.9 0.0 41.5 7.0 0.0 31.6 0.0 0.0 48.4 0.1 0.0 25.3 0.0 0.0 16.1 0.0 0.0 EK M 3 36.1 6.0 0.0 26.2 3.8 0.0 89.1 2.6 0.0 86.0 0.0 0.0 42.1 0.0 0.0 34.8 5.2 0.0 KASIM 1 37.1 6.3 0.0 21.1 0.0 0.0 82.9 0.0 0.0 93.9 10.8 0.0 46.1 5.3 0.0 26.0 0.0 0.0 KASIM 2 34.8 8.4 0.0 33.6 1.2 0.0 78.9 0.0 0.0 60.4 17.2 0.0 37.6 3.2 0.0 14.9 3.0 0.0 KASIM 3 95.0 28.0 0.0 43.8 19.2 6.5 156.1 58.6 8.5 169.5 64.2 10.2 81.3 47.0 29.4 39.5 18.2 7.2 ARALIK 1 64.1 23.9 3.3 57.2 20.3 1.3 98.8 19.7 0.0 106.7 43.3 10.8 76.3 32.2 9.6 39.7 13.2 0.0 ARALIK 2 81.1 24.5 0.0 64.9 18.9 0.0 99.6 46.7 19.6 111.4 42.6 7.3 115.1 35.8 0.0 50.8 17.8 0.8 ARALIK 3 97.1 21.2 0.0 70.3 10.0 0.0 206.9 95.0 37.7 123.9 61.5 29.5 111.6 56.8 28.7 58.5 22.6 4.1DÖNEM (ON GÜN)
OLU UM INT MALI % ANTALYA Serik ANTALYA Akseki MERSIN Gülnar MERSİN arsus MERS N Erdemli MERSIN Mut 20 50 80 20 50 80 20 50 80 20 50 80 20 50 80 20 50 80 OCAK 1 120.5 45.9 7.6 139.5 42.9 0.0 123.4 39.7 0.0 64.8 8.6 0.0 80.5 23.0 0.0 49.7 17.1 0.3 OCAK 2 117.1 45.7 9.1 143.8 60.7 18.0 106.3 41.3 8.0 61.5 16.8 0.0 64.0 27.7 9.1 45.0 16.9 2.4 OCAK 3 137.7 66.9 30.5 142.5 71.2 34.7 121.5, 50.0 13.4 98.8 35.9 3.7 116.1 47.6 12.5 61.6 26.7 8.8 UBAT 1 121.8 49.1 11.8 133.2 44.4 0.0 109.0 18.8 0.0 79.0 26.7 0.0 60.6 19.8 0.0 44.0 10.2 0.0 UBAT 2 95.1 45.0 19.4 103.9 49.7 21.8 63.6 22.8 1.8 37.7 9.3 0.0 46.5 13.2 0.0 31.2 10.4 0.0 UBAT 3 67.4 18.2 0.0 91.4 29.7 0.0 48.4 16.8 0.6 26.4 7.0 0.0 29.8 6.9 0.0 21.6 5.2 0.0 MART 1 46.6 12.5 0.0 78.9 29.9 4.8 48.1 19.2 4.4 32.7 10.5 0.0 37.3 14.5 2.8 20.0 7.7 1.4 MART 2 55.7 8.9 0.0 83.7 33.9 8.3 43.0 14.5 0.0 25.5 8.0 0.0 33.8 13.9 3.6 30.3 12.4 3.3 MART 3 51.1 12.6 0.0 62.2 23.1 3.1 39.8 12.0 0.0 34.0 9.1 0.0 42.7 10.9 0.0 27.9 9.6 0.2 NISAN 1 35.3 0.6 0.0 44.6 15.2 0.1 16.2 0.0 0.0 22.7 5.3 0.0 24.2 5.1 0.0 14.3 4.4 0.0 N SAN 2 23.6 4.0 0.0 54.1 18.6 0.5 21.8 1.9 0.0 25.7 3.4 0.0 36.1 5.2 0.0 19.9 3.1 0.0 NISAN 3 28.7 0.8 0.0 48.8 12.1 0.0 33.5 3.6 0.0 26.3 4.8 0.0 24.0 3.9 0.0 21.7 3.6 0.0 MAYIS 1 13.6 0.0 0.0 34.8 11.1 0.0 24.0 0.0 0.0 17.9 0.0 0.0 15.7 0.2 0.0 10.2 0.0 0.0 MAYIS 2 24.7 2.3 0.0 32.1 12.5 2.5 12.5 0.0 0.0 17.1 0.0 0.0 9.7 0.3 0.0 15.0 1.2 0.0 MAYIS 3 11.1 0.0 0.0 22.3 7.8 0.3 2.6 0.0 0.0 4.4 0.0 0.0 3.6 0.0 0.0 4.1 0.0 0.0 HAZIRAN 1 9.4 0.0 0.0 21.5 1.2 0.0 4.9 0.0 0.0 6.1 0.0 0.0 4.0 0.0 0.0 5.6 0.0 0.0 HAZIRAN 2 1.4 0.0 0.0 14.2 0.0 0.0 2.5 0.0 0.0 6.7 0.0 0.0 3.2 0.0 0.0 , 3.9 0.0 0.0 HAZIRAN 3 0.0 0.0 0.0 3.6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 TEMMUZ 1 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 TEMMUZ 2 3.7 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 4.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 TEMMUZ 3 0.0 0.0 0.0 2.6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 A USTOS 1 A USTOS 2 18.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0,0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 A USTOS 3 0.0 0.0 0.0 2.1 0.0 0.0 8.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 EYLÜL 1 0.0 0.0 0.0 8.6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 EYLUL 2 0.0 0.0 0.0 2.4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0,0 0.0 0.0 0.0 0.0 EYLUL 3 2.6 0.0 0.0 21.8 0.0 0.0 1.7 0.0 0.0 7.3 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 1.3 0.0 0.0 EKIM 1 4.9 0.0 0.0 10.6 0.0 0.0 3.3 0.0 0.0 2.2 0.0 0.0 2.0 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 EK M 2 37.8 5.4 0.0 50.6 4.8 0.0 22.1 0.0 0.0 21.3 0.0 0.0 29.9 0.0 0.0 17.3 0.3 0.0 EK M 3 55.7 3.0 0.0 53.3 8.6 0.0 67.6 6.7 0.0 19.0 2.9 0.0 39.0 3.1 0.0 28.1 0.2 0.0 KASIM 1 37.2 0.0 0.0 78.7 9.6 0.0 36.3 0.0 0.0 19.7 0.0 0.0 52.2 1.9 0.0 27.2 0.0 0.0 KASIM 2 65.3 11.3 0.0 67.7 14.4 0.0 43.3 10.2 0.0 21.7 0.0 0.0 18.3 1.3 0.0 15.2 0.1 0.0 KASIM 3 113.9 47.4 13.3 123.9 48.4 9.7 87.2 27.8 0.0 69.4 14.6 0.0 98.9 25.4 0.0 41.7 14.7 0.9 ARALIK 1 104.1 37.7 3.6 126.2 48.4 8.5 108.0 42.5 8.9 66.6 23.1 0.8 49.9 17.5 0.9 35.7 6.7 0.0 ARALIK 2 108.1 46.1 14.3 141.9 52.8 7.0 143.2 57.8 14.1 78.0 16.0 0.0 61.8 19.6 0.0 37.5 10.9 0.0 ARALIK 3 156.6 74.2 32.0 163.9 82.1 40.2 136.1 42.4 0.0 87.5 16.1 0.0 95.5 28.4 0.0 59.1 16.1 0.0
