STADARTLAŞTIRILMIŞ YAĞIŞ ĐDEKSĐ (SYĐ) YÖTEMĐ ĐLE KOYA ĐLĐ
BÖLGESEL KURAKLIK AALĐZĐ Doğan ATMACA
Y.LĐSAS TEZĐ
Tarımsal Yapılar Ve Sulama Anabilim Dalı Doç. Dr. Kadri YÜREKLĐ
2011 Her hakkı saklıdır
TARIMSAL YAPILAR VE SULAMA A ABĐLĐM DALI
Y.LĐSA S TEZĐ
STA DARTLAŞTIRILMIŞ YAĞIŞ Đ DEKSĐ (SYĐ) YÖ TEMĐ
ĐLE KO YA ĐLĐ BÖLGESEL KURAKLIK A ALĐZĐ
Doğan ATMACA
TOKAT 2011
i ÖZET
YÜKSEK LĐSANS TEZĐ
STANDARTLAŞTIRILMIŞ YAĞIŞ ĐNDEKSĐ (SYĐ) YÖNTEMĐ ĐLE KONYA ĐLĐ BÖLGESEL KURAKLIK ANALĐZĐ
Doğan ATMACA
GAZĐOSMANPAŞA ÜNĐVERSĐTESĐ FEN BĐLĐMLERĐ ENSTĐTÜSÜ TARIMSAL YAPILAR VE SULAMA
Danışman: Doç.Dr. Kadri YÜREKLĐ
Đklim değişiminin bir sonucu olarak kuraklık insanoğlu ve ekosistem için en ciddi problemlerden birisidir. Kuraklığın etkisi taşkın ve fırtına gibi ani olarak gözükmediğinden, uzun dönemde en fazla zarar veren doğal afetlerdendir. Küresel ısınmanın etkisi ile zaman ve mekana bağlı düzensiz yağış dağılımı, kurak ve yarı kurak iklime sahip Türkiye’nin nüfusundaki artış suya olan talebi her zamankinden daha fazla artırmıştır. Özellikle kurak periyotlarda su ihtiyacının sağlanması daha ciddi bir problem olmaktadır. Bu nedenle yenilenebilir olarak adlandırılan su kaynaklarının etkin kullanımı çok önemlidir. Ülkemizde en kurak bölgelerden biri olarak isimlendirilen ve Orta Anadolu bölgesinde bulunan Konya iline az miktarda yağmur düşmektedir. Özellikle çok sınırlı yaz yağmurları, artan sıcaklık ve buharlaşmanın da etkisiyle su eksikliğini gidermek için yeterli gelmemektedir. Bu durum ildeki su kaynaklarını optimal kullanılmasını zorunlu kılmaktadır.
Bu çalışmada, Konya ilinin bölgesel kuraklık analizi l-moment yaklaşımı ve standartlaştırılmış yağış indeksi (SYĐ) ile yapılmıştır. Bu amaçla, öncelikle Konya ilinde bulunan yağış istasyonlarından elde edilen aylık yağmur miktarlarından 3, 6, 9 ve 12 aylık kümülatif yağmur serileri oluşturulmuştur. Bölgesel analiz için istasyonlar, kümülatif yağmurlara ait l-moment oranlarını (l-değişim katsayısı, l-çarpıklık katsayısı, l-basıklık katsayısı) göz önüne alan düzensizlik ölçütüne göre başlangıç homojen gruplarına ayrılmıştır. Bütün istasyonlar tek bölge ve iki bölge şeklinde ayrıldıklarında düzensiz istasyonlar oluşturmuştur. Bu nedenle istasyonlar üç gruba ayrılmıştır ve gruplara ait heterojenlik ölçüsü (H1) bölgelerin homojen olduğunu göstermiştir. Uygunluk ölçüsüne dayanarak, ZDIST , kümülatif yağmur serileri için minimum ZDIST sahip olan geçerli bölgesel dağılımlar belirlenmiştir. Geçerli bölgesel dağılımlardan elde edilen SYĐ değerlerine göre hafif kurak (HK) ve orta derece kuraklık (ODK) sınıfları genellikle üç alt bölgede hakim olmuştur. Ayrıca, alt bölgelerdeki yağmurların değişimini belirlemek için Mann-Kendall testi kümülatif serilere uygulanmış ve alt bölgelerin serileri için trend bulunmadığı belirlenmiştir.
Mart 2011, 50 sayfa
Anahtar Kelimeler: Aylık yağmur, bölgeselleştirme, l-moment, Z-istatistiği (SYĐ),
ii
REGIOAL DROUGHT AALYSIS O KOYA PROVICE BY USIG STADARDĐZED PRECIPITATIO IDEX (SPI)
Doğan ATMACA
GAZĐOSMAPAŞA UIVERSITY
ISTITUTE OF ATURAL AD APPLIED SCIECES FARM STRUCTURE AD IRRIGATIO
Supervisor: Assoc.Prof.Dr. Kadri YÜREKLĐ
Drought is one of the most serious problems for human societies and ecosystems arising from climate fluctuations and variations. Although its impact does not come through sudden events, such as flood and storms, drought is one of the most damaging types of natural disasters over long periods. Global warming effect and the rise in the population of Turkey which has arid and semiarid climate and an erratic precipitation distribution in space and time, has increased demand to water much more than ever. Especially, supplying of water need is becoming more serious problem in drought periods. Therefore, effective use of water resources called renewable is very important. Konya province situated in central Anatolia region and called as one of the most drought regions in our counrty receives low rainfall. Especially summer rainfall is very limited and is not enough to remove water deficit resulted from increased temperature and evaporation. Therefore, this reasons impose to utilize water resources in the province optimally.
In this study, regional drought analysis of Konya province was aimed by using l-moment algoritm and standardized precipitation index (SPI). For this pergose, the cumulative rainfall series at 3-, 6-, 9- and 12-month timescales by using monthly rainfalls from rainfall stations in Konya Province were firstly constituted for the regional analysis, the stations were formed initial homogeneous group(s) according to discordancy criteria considered l-moment ratios (l-coefficient of variation, l-coefficient of skewness and l-coefficient of kurtosis) belonging to the cumulative rainfall. There were the discordant stations when all of the rainfall stations as a whole region were taken into account and were divided into two groups. Therefore, the stations were formed as three groups. The heterogeneity measures (H1) showed that the selected groups were homogeneous. Based on the goodness of fit test measure, ZDIST , the candidate regional distributions having the minimum ZDIST for the cumulative rainfall series were selected. The SPI values based on the candidate distributions were calculated. Generally, near normal and moderately drought kategories for rainfall series in the three sub-regions were dominant. Besides, to determine the change of rainfall series on sub-regions, Mann-Kendall test was applied to the cumulative series. Acording to the test, there was no trend for the series of the sub-regions.
March 2011, 50 pages
Keywords: Monthly rainfall, regionalization, l-moment, Z-statistic (SPI), Mann-Kendall test
iii TEŞEKKÜR
Çalışmalarımı yönlendiren, araştırmalarımın her aşamasında bilgi, öneri ve yardımlarını esirgemeyen danışman hocam Sayın Doç. Dr. Kadri YÜREKLĐ’ye, çalışmalarıma katkıda bulunan Sayın Dr. Alper S. ANLI’ya, Sayın Gülay KARAHAN’a, Sayın Đnci ÖRS’e, Sayın Arş. Gör. Sevda SAFĐ’ye ayrıca yüksek lisans eğitimim boyunca manevi desteklerini esirgemeyen iş yeri arkadaşlarıma ve eşime teşekkür ederim.
Doğan ATMACA Mart 2011
iv ÖZET... i ABSTRACT... ii TEŞEKKÜR... iii ĐÇĐNDEKĐLER... iv SĐMGE ve KISALTMALAR DĐZĐNĐ... vi ŞEKĐLLER DĐZĐNĐ... vii ÇĐZELGELER DĐZĐNĐ... viii 1. GĐRĐŞ... 1 2. KAYAK ÖZETLERĐ... 4 2.1. Kuraklık Analizi ... 4 2.2. Trend Analizi ... 10 3. MATERYAL ve YÖTEM... 13 3.1. Materyal... 13 3.1.1. Araştırma Alanı... ... 13
3.1.2. Konya Đlinin Đklim Özellikleri... 13
3.1.3. Konya’da Yağmur Miktarlarının Ölçüldüğü Đstasyonlar... 15
3.2. Yöntem ... 18 3.2.1. L Moment Tekniği…... 18 3.2.2. Bölgeselleştirme………... 19 3.2.3. Düzensizlik Ölçüsü………... 20 3.2.4. Heterojenlik Ölçüsü………... 20 3.2.5. Uygunluk Ölçüsü………... 21
3.2.6. Bölgesel L Moment Algoritması…………... 22
3.2.7. Standartlaştırılmış Yağış Đndeksi (SYĐ)..…... 23
3.2.8. Mann-Kendall..…... 24
4. ARAŞTIRMA BULGULARI ... 26
4.1. Homojen Bölgeler ve Uygun Bölgesel Dağılım... 26
4.2. Standartlaştırılmış Yağış Đndeksi (SYĐ) Analizi... 36
v
5. SOUÇ……... 44 KAYAKLAR ... 47 ÖZGEÇMĐŞ ... 51
vi
Simge Açıklama
Di Düzensizlik Ölçüsü
ETo Referans Bitki Su Tüketimi
H Heterojenlik Ölçüsü
ZDIST Uygunluk Ölçüsü
Kısaltma Açıklama
AK Aşırı Kurak
CZĐ Çin Z Đndeksi
DMĐ Devlet Meteoroloji Đşleri Genel Müdürlüğü
DSĐ Devlet Su Đşleri Genel Müdürlüğü
D.Ü.Ç. Devlet Üretme Çiftliği
EDI Efektif Kuraklık Đndeksi
HK Hafif kurak
KY Kuraklık Yok
NCAR National Center for Atmospheric Research
NCEP National Center for Environmental Prediction
ODK Orta Derece Kurak
PSDI Palmer Kuraklık Đndisi
RDI Reconnaissance Drought Index
SPI Standardized Precipitation Index
SYĐ Standartlaştırılmış Yağış Đndeksi
vii
ŞEKĐLLER DĐZĐ Đ
Şekil Sayfa
Şekil 3.1. Araştırmada materyal olarak kullanılan günlük yağmur miktarlarının elde edildiği istasyonların Konya ilindeki konumları ve yüksekliklerine göre
dağılımı………..……….………... 17
Şekil 4.1. Bölge I’de üç ve altı aylık kümülatif yağmurların değişimi... 41
Şekil 4.2. Bölge I’de dokuz ve oniki aylık kümülatif yağmurların değişimi... 41
Şekil 4.3. Bölge II’de üç ve altı aylık kümülatif yağmurların değişimi…... 42
Şekil 4.4. Bölge II’de dokuz ve oniki aylık kümülatif yağmurların değişimi... 42
Şekil 4.5. Bölge III’de üç ve altı aylık kümülatif yağmurların değişimi... 43
viii
Çizelge Sayfa
Çizelge 3.1. Konya ilinin meteorolojik verileri ………... 14 Çizelge 3.2. Araştırmada materyal olarak kullanılan günlük yağmur miktarlarının elde edildiği istasyonların gözlem yılları ve gözlem süreleri... 15 Çizelge 3.3. Araştırmada materyal olarak kullanılan günlük yağmur miktarlarının elde edildiği istasyonların bazı karakteristikleri... 16 Çizelge 3.4. SYĐ kuraklık kategorileri …... 24 Çizelge 4.1. Đstasyonların üç aylık toplam yağmur serilerinin l-moment oranları
ve düzensizlik ölçütleri... 28 Çizelge 4.2. Đstasyonların altı aylık toplam yağmur serilerinin l-moment oranları
ve düzensizlik ölçütleri... 29 Çizelge 4.3. Đstasyonların dokuz aylık toplam yağmur serilerinin l-moment oranları ve düzensizlik ölçütleri... 30 Çizelge 4.4. Đstasyonların oniki aylık toplam yağmur serilerinin l-moment oranları ve düzensizlik ölçütleri... 31 Çizelge 4.5. Üç aylık toplam yağmur serileri için belirlenen bölgeler ve düzensizlik ölçütleri ……….……….……… 32 Çizelge 4.6. Altı aylık toplam yağmur serileri için belirlenen bölgeler ve düzensizlik ölçütleri ..……….………..……… 32 Çizelge 4.7. Dokuz aylık toplam yağmur serileri için belirlenen bölgeler ve
düzensizlik ölçütleri ..……… 33 Çizelge 4.8. Oniki aylık toplam yağmur serileri için belirlenen bölgeler ve
düzensizlik ölçütleri ..……….……… 33 Çizelge 4.9. Üç aylık toplam yağmur serisi için bölgelerin H ve Z istatistikleri..….… 35 Çizelge 4.10. Altı aylık toplam yağmur serisi için bölgelerin H ve Z istatistikleri...… 35 Çizelge 4.11. Dokuz aylık toplam yağmur serisi için bölgelerin H ve Z istatistikleri…35 Çizelge 4.12. Oniki aylık toplam yağmur serisi için bölgelerin H ve Z istatistikleri…. 36 Çizelge 4.13. Kuraklık sınıflarının bölgelerdeki tekrarlanma sayıları ……….. 37
ix
Çizelge 4.14. Bazı Tekrarlanma sürelerinde üç aylık toplam seri için boyutsuz
bölgesel tekrarlanma ve SYĐ değerleri ……….. 38 Çizelge 4.15. Bazı Tekrarlanma sürelerinde altı aylık toplam seri için boyutsuz
bölgesel tekrarlanma ve SYĐ değerleri ……….. 38 Çizelge 4.16. Bazı Tekrarlanma sürelerinde dokuz aylık toplam seri için boyutsuz
bölgesel tekrarlanma ve SYĐ değerleri ……….. 39 Çizelge 4.17. Bazı Tekrarlanma sürelerinde oniki aylık toplam seri için boyutsuz
bölgesel tekrarlanma ve SYĐ değerleri ……….. 39 Çizelge 4.18. Mann-Kendall Test Sonuçları ………..……….. 40
Kuraklık, su kaynaklarını besleyen yağışlardaki önemli düşmelerin olduğu dönemler olarak tanımlanmaktadır. Kuraklık, ekosisteme müdahalenin bir sonucu olarak günümüzde kendini en ciddi hissettiren ve hissettirmeye de devam edecek gözüken problemlerin başında gelmektedir. Su kaynaklarının kısıtlı oluşuna karşın, hızlı nüfus artışı ve bunun bir sonucu olarak da suya olan talepteki artış, kuraklığın etkisini daha da artırmaktadır.
Son zamanlarda gerek ülkemiz gerekse dünya gündemini oldukça meşgul eden küresel ısınmanın ülkemizi de kuraklık anlamında önemli oranda etkileyeceği ön görülmektedir. Özellikle Orta Anadolu ve Güneydoğu Anadolu bölgelerinin ciddi anlamda yağış eksikliği yaşayacağı tahmin edilmektedir. Zaten adı geçen bölgelerin geçmiş yıllardaki yıllık yağış ortalamalarına bakıldığında oldukça düşük değerlere sahip olduğu bilinmektedir. Dolayısı ile bu bölgelerin var olan kurak doğal bir iklim yapısına sahip olmasının yanında birde küresel ısınma tehdidi, hem tarımsal üretim hem de diğer ihtiyaçlar için gerekli olan su talebinin karşılanması anlamında önemli sorun oluşturacaktır. Bu bölgelerde yapılan ya da yapılması düşünülen su ile ilgili hidrolik yapıların kendinden beklenilen işlevi yerine getirmesi için bu yapıların iyi bir şekilde projelenmesinin yanında işletimleri de o oranda önemlidir. Bu nedenle buralarda inşa edilen su ile ilgili yapıların doğru bir şekilde işletimleri, bu yapıları besleyen ana kaynak olan yağışların zaman içindeki değişimlerinin incelenmesi gerekmektedir.
Kuraklık, taşkın gibi ani olarak meydana gelmemesine rağmen, dünyadaki doğa olayları içinde maliyeti en fazla olan ve küresel anlamda yıllık olarak oldukça önemli maddi zararlara neden olan doğal afetlerdendir. Wilhite (2000) de kuraklıktan dolayı meydana gelen yıllık genel zararın ortalama olarak 8–10 milyar dolar olduğunu, aynı zamanda diğer doğa olayları ile karşılaştırıldığında insanlığı en fazla tehdit ettiğini belirtmiştir. Le Houerou (1996), kuraklığın tarım alanlarında görüldüğünü ve en çok da çorak arazilerin bu olaydan etkilendiğini belirtmiştir.
2
Kuraklık, tarımsal, hidrolojik ve meteorolojik kuraklık olarak sınıflandırılmaktadır. Tarımsal kuraklık; Agnew ve Warren (1996) tarafından topraktaki nem eksikliğinin sonucu olarak tarımsal üretimde önemli düşmelerin olduğu süreler olarak tarif edilmiştir. Hidrolojik kuraklık; yüzey ve yeraltı sularında meydana gelen seviye düşüşleri olarak belirtilmektedir (Palmer, 1965). Meteorolojik kuraklık ise belirli bir zaman periyodunda ortalamanın altında gözlenen yağışlı süreler olarak belirtilmektedir (Agnew, 1990).
Her üç tanıma göre de kuraklığın ana nedeninin yağışın ortalamanın altında olması durumunda meydana geldiği anlaşılmaktadır. Ancak tarımsal kuraklıkta diğerlerinden farklı olarak, yağışın yetersiz olduğu dönemde bitki yetiştirilen alanda yeterli toprak nemini (sulama ile) sağlandığı durumda kuraklıktan söz edilmemektedir. Ancak Doğu Karadeniz Bölgesi dışında ülkemizde, yağışın ortalamanın üzerinde olması durumunda bile, bitkisel üretimin yapıldığı dönemde bitkinin ihtiyaç duyduğu suyu yağışlarla karşılamak hemen hemen imkânsızdır. Bu bakımdan ülkemizde talep edilen su ile yağışın zamana göre dağılımı genellikle uyum göstermediğinden, tarımsal kuraklık zararının önlenmesi için tarımsal üretimde sulama kaçınılmazdır.
Tarım yapılan alanlarda kuraklığın şiddetinin derecelendirilmesi, yılın farklı zamanlarında yağış etkisinin değişikliğinden dolayı zor olmaktadır. Bu yüzden kuraklığın şiddeti ve süresi, bitki yetiştirme periyodu ile yağmur arasında ilişkilendirilmelidir. Kuraklık şiddetinin değerlendirilmesi, sadece toplam yağmur miktarındaki eksiklikten ziyade, toprak nemi ve bitki koşullarını göz önünde bulundurarak etkili yağmur miktarının saptanmasını gerektirir (Wilhite and Glantz, 1985). Ayrıca tarımsal kurak süreler, toprak nem kapasitesi ve bitki su tüketimi durumuna göre belirtilmelidir (Okman, 1981).
Kurak zamanlarda tarımsal üretim önemli derecede azalmakta ve çok kısa süreli yağışsız periyotlar bile çiftçiler için ciddi problemler doğurmaktadır. Kurak ve yarı-kurak bölgelerde bitkiler üzerinde yarı-kuraklığın etkisini azaltmak için, mevcut kaynaklardan yeterli suyun depolanması gereklidir. Bu bakımdan, sulama zamanı ile
birlikte bitki yetiştirme periyodundaki kurak sürenin bilinmesi oldukça önem taşımaktadır.
Tarımsal, meteorolojik ve hidrolojik kuraklığı belirtmek için pek çok indeks geliştirilmiştir. Bu indekslerin, kurak bir bölgeden kısa ve yeterli bilgilerin çıkarılmasında fayda sağlamaktadır. Aynı zamanda bu indeksler kuraklık etkisini en aza indirmede, su kaynaklarının yönetimi açısından karar vermede önemli bulunmaktadır.
Bu çalışmada, Konya ilinde bulunan yağış istasyonlarında ölçülen aylık toplam yağmur miktarları kullanılarak, l-moment algoritması ile çalışma alanı homojen yörelere ayrılarak Standartlaştırılmış Yağış Đndeksine (SYĐ) göre bölgesel kuraklık analizinin gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Ayrıca homojen bölgelerde yağışın zaman içinde göstermiş olduğu değişimi belirlemek amacıyla trend analizi yapılmıştır.
2. KAY AK ÖZETLERĐ
Bu bölümde konu ile ilgili daha önce yapılan araştırmaların özetleri; kuraklık ve trend analizi olarak iki alt başlık altında verilmiştir.
2.1. Kuraklık Analizi
Canlı yaşamı ve toplum refahı için yüksek derecede öneme sahip ve sınırlı miktarda bulunan suyun kirletilmesi ve plansız kullanımı, küresel iklim değişikliğinin etkisine bağlı oluşan kurak sürelerin meydana gelmesi ile günümüzde suya duyulan hassasiyetin daha fazla artmasına neden olmuştur. Canlı yaşamını en fazla etkileyen doğal afetlerden olan kuraklık son zamanlarda, gerek ülkemiz gerekse diğer ülkelerin gündemini meşgul eden en ciddi problemlerin başında gelmektedir. Hisdal and Tellaksan (2003) de yağışın yetersiz olduğu kurak dönemlerde ekosistemin, tarımın, suyla ilişkili diğer aktivitelerin ve canlı yaşam kalitesinin ciddi anlamda etkilendiğini belirtmişlerdir. Dalezios and Bartzokas (1995) da, yağış yetersizliğinin, hızlı nüfus artışıyla ilişkili olarak şehir ve kırsal alandaki su talebinin artması, özellikle su kaynaklarının kısıtlı olduğu kurak ve yarı kurak bölgelerde çok daha ciddi bir sorun olarak karşımıza çıkmasına neden olmuş ve olmaya da devam ettiğini bildirmektedirler. Zaten kısıtlı su kaynağına sahip olan kurak bölgelerde, özellikle sanayi devriminden sonra fosil yakıtların tüketilmesi, ormansızlaştırma, enerji üretimi ve diğer artan insan etkinlikleri sonucunda atmosfere salınan sera gazlarındaki hızlı artışlar, iklim değişimine ve buna bağlı olarak kuraklığa neden olmuştur. Yaşadığımız çevre böylesine çevresel tehdit altında iken ve canlı yaşamının en önemli maddesi olan suyun ekonomik ve kirletilmeden kullanımı zorunludur.
Kuraklığın tanımlanması ve kontrol edilmesi anlamında birçok indis geliştirilmiştir. Bunlar arasında en iyi bilinen ve en fazla kullanılan kuralık indisi ise Palmer Kuraklık Đndisidir (PSDI). Palmer bu indisi geliştirirken, genel olarak kuraklığın şiddetini zaman ve mekân anlamında karşılaştırarak değerlendirmeyi amaçlamıştır. Kuraklık indisleri; kuraklığın şiddetinin, süresinin ve büyüklüğünün tanımlanmasına imkan sağlaması nedeniyle, kuraklığın gözlenmesi ve yönetiminde faydası olması açısından
önemli bulunmaktadır. Ancak bu indisler kuraklığın mekansal dağılımını tanımlamada yetersiz kalmaktadır (Lana ve ark., 2006). Yağmursuz günlerin dizileri ya da kurak süreler, mekansal analiz için sıklıkla kullanılmaktadır. Kuraklığın süresi ve şiddeti doğrudan yağmursuz günle ilişkilidir (Dracup ve ark., 1980). Son zamanlarda, Mckee (1993) te geliştirilen Standartlaştırılmış Yağış Đndisi (SYĐ) yeraltısuyu, rezervuar depolaması, toprak nemi ve akarsu akımları üzerine yağış eksikliğinin etkisinin saptanmasında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Li ve ark. (2008) Güney Amazon bölgesinde SYĐ’nin eğilimini analiz etmek için 1970-1999 yıllarındaki yağmur verisini kullandılar. Analiz sonuçları bölgede kuraklıkta bir artmanın meydana geldiğini göstermiş. Bu değişikliğin asıl nedeninin insan kaynaklı olduğunu tespit etmişler. Göz önüne alınan periyot için elde edilmiş SYĐ değerlerinin simülasyonu yapılmış ve 21 yüzyılda SYĐ negatif değerlerinin atış göstereceğini, Amazon bölgesinde insan kaynaklı etkinin artarak devam etmesinin bir sonucu olarak muhtemel daha şiddetli kuraklık olaylarının yaşanacağını tahmin etmişler.
Sırdaş ve Şen (2003) yaptıkları çalışmada iklimin çoklu değişkenli bir yoruma sahip olduğunu, sıcaklık, yağış, güneş radyasyonu ve diğer faktörler iklimin değişimi üzerinde oransal etkisinin olabildiğini belirtmişler. Ancak bunların kuraklık üzerinde etkisinin bulunmasına rağmen kuraklığın en önemli elemanın yağış olduğunu bildirmişlerdir.
Bonaccorso ve ark. (2003) de Sicilya’da kuraklığın mekansal değişimini SYĐ analiz ettiler. Bu amaçla adada oldukça üniform olarak dağılmış 43 yağış istasyonundan ölçülen ve NCEP/NCAR (National Center for Environmental Prediction/ National Center for Atmospheric Research) ile tahmin edilen yağmur verisinden 12 ve 24 aylık kümülatif yağmur serilerini elde ederek SYĐ (12 ve 24 aylık ) değerlerini tahmin etmişler. Sonuçlar adada kuraklıkta yılara göre dalgalanmalar olduğunu ve adanın 70’li yıllardan sonra daha kurak periyoda girdiğini göstermiş.
Keskin ve ark. (2007) Isparta Bölgesine ait meteorolojik kuraklık analizini yapmak için SYĐ yöntemini kullanmışlar. Bu amaçla Isparta merkez, Eğirdir, Senirkent, Uluborlu ve Gönen meteorolojik ölçüm istasyonlarına ait 40 yıllık yağış değerlerini SYĐ yöntemi
6
sınıflandırma değerlerine göre 12 aylık periyotlar için incelenmişler. Çalışma alanına ait kurak ayların frekansını 1965-2004 yılları arasında yaklaşık % 58.24 ve belirlenen kurak periyotlar için ortalama yağış yüksekliğini 215.5 mm/m2 olarak bulmuşlar.
Çalışma alanındaki istasyonların SYĐ analizlerine göre çok şiddetli kuraklığın yaşandığını saptamışlar.
Yürekli ve ark. (2010) da Karaman ilinin kuraklık analizini SYĐ, RDI (Reconnaissance Drought Index) ve EDI (Efektif Kuraklık Đndeksi) indeksine yapmışlar. Bu amaçla, Karaman meteoroloji istasyonunda 1975–2009 yılları arasında ölçülen aylık yağmur ve FAO56 Penman-Monteith ilişkisine göre saptanan ETo (Referans bitki su tüketimi)
değerlerini materyal olarak kullanmışlar. Dört farklı referans periyodu (k1, Ocak-Mart; k2, Ocak-Haziran; k3, Ocak-Eylül; k4, Ocak-Aralık) için kümülatif aylık yağmur ve aylık ETo serileri elde ederek SPI, RDI ve EDI değerlerini saptamışlar. Đndisler
Karaman’da son yıllarda kurak bir dönemin başladığını göstermiştir. Karaman ilinde göz önüne alınan indekslere göre daha çok hafif kuraklık ve orta derece kuraklığın hâkim olduğunu belirtmişlerdir.
Loukas ve Vasiliades (2004) Yunanistan’ın Thessaly bölgesinde meteorolojik kuraklığı, çalışma alanını 8x8 km ebatlarında (212 adet) kareler ağına bölerek SYĐ ile analiz ettiler. Analiz sonuçları bölgede orta derece ve şiddetli kuraklığın hakim olduğunu göstermiş.
Wu ve ark. (2001) de Çin’de dört bölge için 1951-1998 yılları için 3, 6, 9 ve 12 aylık toplam yağmurlara göre SYĐ, CZĐ (Çin Z indeksi) ve Z-skor (Z-score) değerlerini hesaplayarak bu kuraklık indislerinin performanslarını karşılaştırmışlar. Elde edilen sonuçlara göre CZĐ ve Z-skor indekslerinden tahmin edilen kuraklık sınıflarının SYĐ’ne benzer olduğunu belirtmişler.
Hınıs (2008) de yaptığı çalışmada Konya bölgesindeki Konya ve Ereğli meteoroloji istasyonlarının 54 yıllık aylık toplam yağış verisini 27 yıllık iki dönem halinde (1950-1976 ve 1977-2003) incelenmiş ve standart yağış indeksi (SYĐ) kullanılarak meteorolojik kuraklık analizini yapmış. Kısa dönem kuraklık analizi ile uzun dönem
kuraklık analizi sonuçları birbirlerinden farklı bulmuştur. Đkinci dönem zaman periyodunda kısa süreli kuraklık (1aylık SYĐ) değerlerinde aşırı kuraklık görülmemiş ancak uzun dönemli kuraklık değerlerinde (9-12-24 aylık SYĐ) yaklaşık 4 kat artış görülmüştür. Sulak periyotlarda ise ikinci dönemde (1977-2003 yılları arasında) bir azalmanın olduğunu saptamıştır.
Silva ve ark. (2008) de Mantaro akarsu havzasında bulunan 38 yağış istasyonundan 1970-2004 yıllarında ölçülen aylık yağmurları kullanarak kurak ve ıslak sezonları SYĐ yöntemi ile belirlemişlerdir. Islak sezonlar daha çok 70’li yıllarda ve 80’li yılların ilk yarısında görülürken, kurak süreler 80’li yılların ikinci yarısında ve 90’lı yıllarda meydana gelmiştir. En önemli kuraklık olayları 1989/1990 ve 1991/1992 yıllarında meydana geldiğini ve kurak periyotların 1986 yılından sonra havzada sıklıkla yaşandığını belirtmişler.
Keskin ve Şorman (2010) Ankara şehrinin ihtiyacı olan suyun önemli bir kısmını karşılayan Çamlıdere baraj havzasında kurak olayların süre ve şiddetini analiz etmek için SYĐ yöntemini kullandılar. Bu amaçla 1926-2008 yıllarında ölçülen meteorolojik veri kullanılmış, kuraklık analizi için veriyi 1926-1966 ve 1967-2008 dönemlerine ayırmışlar. Bu dönemlerdeki kuraklığı 1, 3, 6, 9, 12 ve 24 aylık kümülatif aylık toplam yağmurları elde ederek analiz etmişler. Araştırma sonuçları göz önüne alınan iki dönem arasında kuraklık paterninde ve havzada akarsu akımları ile yeraltı suyunda da değişimin olduğunu göstermiş.
Yürekli ve Anlı (2008) Karaman ili kuraklığını standartlaştırılmış yağış indeksi (SYĐ) ile değerlendirmişler. Bu amaçla Karaman merkez istasyonunda 1929-2007 yılları arasında ölçülmüş olan aylık toplam yağmur miktarları materyal olarak kullanılmışlar ve aylık toplam yağmurların SYĐ değerlerini elde etmek için öncelikle yağmur serilerine en iyi uyum gösteren olasılık dağılım biçimi saptanmışlardır. Aylık toplam yağmurlar için en iyi uyumu Pearson III dağılımı göstermiştir. Bu dağılımın birikimli olasılık değerleri kullanılarak SYĐ’yi temsil eden standart normal dağılımın Z değeri elde edilmiştir. Genel olarak aylar için elde edilen SYĐ değerleri 0.99 (Normal) ~ -0.99 (Normale yakın kuraklık) kritik SYĐ değerleri arasında kalmıştır.
8
Bordi ve ark. (2001) de Đtalya’nın Marche bölgesindeki kuraklığı 1948-1981 yıllarındaki aylık yağmurları kullanarak SYĐ ile analiz etmişler. Bu amaçla gözlenmiş yağmur verisi ve NCEP/NCAR (National Center for Environmental Prediction/ National Center for Atmospheric Research) ile tahmin edilen yağmur verilerine bağlı olarak elde ettiği SYĐ değerlerini karşılaştırmış ve tahmin edilen yağmur verisinden elde edilen SYĐ değerlerinin başarılı sonuçlar verdiğini bildirmiştir.
Özgürel ve Kılıç (2003) 1960-2001 yılları arasındaki periyotta Đzmir iline düşen yıllık yağış miktarlarını standartlaştırılmış yağış indeksi (SPI) sistemine göre sınıflandırdılar. Yapılan çalışma sonunda en fazla, normale yakın nemli yıl durumunun meydana geldiğini belirttiler.
Pamuk ve ark. (2004) yaptıkları çalışmada standart yağış indisi yöntemiyle Ege bölgesinde kuraklığı incelemişler. Ege bölgesinde göz önüne aldıkları istasyonlara ait aylık ortalama SPI serilerinin kış dönemi ortalamalarının “orta derece kurak” sınırına yakın olduğunu, tüm aylık ortalama değerlerin ise “normal” sınırlar içerisinde yer aldığı bildirmişlerdir.
Pashiardis ve Michaelides (2008) de Kıbrıs adasının bölgesel kuraklık değerlendirmesinde SYĐ ve RDI (Reconnaissance Drought Index) kullandılar. Her iki indisinde kuraklığın analizinde etkili bir şekilde kullanılabileceğini belirtiler. Kıbrıs adasında 1971-2008 yılları arasında önemli dokuz kuraklık olayının meydana geldiğini belirtmişler. Özellikle 2007-2008 yıllarında meydana gelen yağmurun, uzun yıllar yıllık ortalama yağışının yarısı kadar olduğunu bildirmişler. Bunun bir sonucu olarak 2008 yılında barajlar neredeyse boş kalmış ve bunun üzerine hükümet bazı tedbirler almak zorunda kalmış.
Tonkaz (2008) de Güneydoğu Anadolu projesi alanında 15 yağış istasyonunun 1962-2002 yılları arasındaki aylık toplam yağışlarını kullanarak SYĐ yöntemine göre kuraklık analizini yapmış ve aylık kuraklık olasılıkları Markov zinciri ile saptanmıştır. Çalışmada hemen hemen hiç yağışın gözlenmediği Haziran, Temmuz, Ağustos ve Eylül ayları göz önüne alınmamıştır. Elde edilen sonuçlar bölgede kuraklık açısından en kritik
ayın Batman istasyonunda Kasım ayı olduğunu, bu ayın herhangi bir yılda % 68 ihtimalle kurak geçeceği saptanmıştır. Alansal olarak bölgenin % 99’unun % 50 veya daha büyük ihtimalle kurak geçeceği belirtilmiştir.
Tuna ve ark. (2009) da Çoruh Havzası içerisinde bulunan 7 Akım Gözlem Đstasyonuna ait 1963–2008 dönemi aylık ortalama debi değerlerini kullanılarak, SYĐ yöntemine göre havzanın hidrolojik kuraklık analizini yapmışlar. Akım gözlem istasyonları için 1983, 1984, 2000, 2001 ve 2002 su yılarında çok şiddetli kuraklık saptamışlar.
Ilgar (2010) Çanakkale Merkez Meteoroloji Đstasyonunda 1929-2007 yılları arasında gözlenmiş aylık yağış toplamlarını kullanarak SYĐ yöntemi ile 12 aylık (yıllık) ve 3 aylık (mevsimlik) kuraklık analizi yapmıştır. Çalışma sonuçlarına göre, Çanakkale’de yıllık kuraklık koşullarında artış saptanmıştır. Mevsimsel kuraklık analiz sonuçlarına göre kış mevsiminde kuraklıkta artış gözlenirken, ilkbaharda kuraklıkta azalma eğilimi, yaz ve sonbahar mevsiminde ise kuraklıkta çok belirgin olmayan bir artış eğilimi gözlenmiştir.
Anlı ve ark. (2009) da Çekerek Havzasında meydana gelen kuraklığın bölgesel analizi gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla havzada bulunan 17 yağış istasyonundan elde edilen aylık ve yıllık toplam yağmur miktarlarından yararlanılmıştır. Öncelikle istasyonlardan alınan yıllık toplam ve üçer aylık (Ocak-Şubat-Mart, Nisan-Mayıs-Haziran, Temmuz-Ağustos-Eylül, Ekim-Kasım-Aralık) mevsimlik toplam yağmur miktarları ile 5 ayrı seri elde etmişler. Bu yağmur serilerini kullanılarak l-momentler tekniği ile bölgeselleştirme gerçekleştirilmiş ve serilere uyum sağlayan olasılık dağılımlar saptanmışlar. Serilere uyan dağılımlara göre birikimli dağılım fonksiyonlar oluşturulmuş ve bu fonksiyonlardan yararlanarak 5 ayrı serinin yağmur miktarlarına karşılık gelen olasılıklar belirlenmiş, bu olasılıkların standart normal dağılımdaki z-değerleri (SYĐ) saptanmıştır. Yapılan analiz ile havzanın kuraklık durumunun normal ve normale yakın olduğunu belirtmişler.
Yürekli ve ark. (2010) da Ankara ilinin RDI (Reconnaissance Drought Index) kuraklık indisine göre kuraklık durumunu analiz etmek için Ankara meteoroloji istasyonunda
10
1975–2006 yıllarında ölçülen aylık yağmur ve FAO Penman-Monteith ilişkisine göre saptanan ET0 (Referans bitki su tüketimi) değerleri materyal olarak kullanılmıştır. Dört
farklı referans periyodu (k1, Mart; k2, Haziran; k3, Eylül; k4, Ocak-Aralık) için kümülatif aylık yağmur- aylık ET0 oranı serilerini elde ederek bu serileri
kullanarak RDI değerleri belirlemişler. k1 referans periyodu için elde edilen RDI değerlerinde önemli farklılıklar gözlenmesine rağmen diğer periyotlar için önemli fark bulunmamıştır. Ankara ilinde RDI indeksine göre daha çok hafif kuraklık ve orta derece kuraklık hakim olmuştur.
2.2. Trend Analizi
Karabulut ve Coşun (2009) da 1975–2005 yılları arasında Kahramanmaraş’ta bulunan meteoroloji istasyonları için yıllık, mevsimlik ve aylık yağış trendlerini, Mann-Kendall, lineer regresyon, yağış değişkenliği, değişim katsayısı gibi istatistiksel metotlar kullanılarak incelenmişler. Çalışma alanında yıllık yağışlarda çok küçük azalışa rağmen istatistiksel olarak pozitif veya negatif bir trendin oluşmadığı, kış, ilkbahar ve yaz mevsimlerinde yağışlarda çok önemsiz bir azalış gerçekleşirken, sonbahar mevsiminde ise istatistiksel anlamda önemsiz bir artış trendi gözlemişler.
Erbekçi (2006) da Türkiye’de Akdeniz yağış rejimi bölgesi dışında diğer bütün yağış rejimi bölgelerinde artış eğilimi gösteren istasyonların sayıca fazla olduğunu bildirmiştir.
Türkeş (2000) de Türkiye'de yıllık yağışların El Nino olaylarından önceki yıllarda belirgin bir artış, olayın başladığı yıl ise genel olarak bir azalışın olduğunu bu olaydan sonraki yıllarda ise yeniden bir artma eğilimi gösterdiğini bildirmiştir.
Bulut ve ark. (2006) da lineer regresyon, Mann-Kendall ve Sen yöntemi ile Atatürk barajının iklim elemanları üzerine etkisini incelemiştir. Sonuçta bazı iklim elemanları (sıcaklık ve bağıl nem) üzerinde artışa, toplam yağışta bir değişme olmadığını, rüzgar hızında ise azalma olduğunu saptamıştır.
Gümüş ve Yenigün (2006) Aşağı Fırat Havzasında seçilen akım istasyonlarından elde edilen yıllık ortalama akımlara Mann-Kendall trend testi uygulamışlar, seçilen istasyonların %50 sinde azalan yönde trend saptamışlar.
Kahya ve Kalaycı (2004) Türkiye’deki 26 havzadan elde ettikleri aylık akarsu akımlarına Mann-Kendall, Sperman’s Rho ve Sen’s T testi trend analizini uyguladılar. Türkiye’nin batı havzalarında genel olarak azalan bir trend, doğu havzalarında ise trend olmadığını belirtmişler.
Serrano ve ark. (1999) da aylık ve yıllık yağmurlardaki trendi analiz için Mann-Kendall testini uyguladılar. Yıllık serilerde trend gözlenmezken, mart ayı için seçilen 40 aylık serilerin %50 sinde azalan yönde trend gözlemişler.
Liu ve ark. ( 2008) Yellow River havzasındaki 1960-2006 yıllarındaki yağış verisindeki trendi saptamak için üç yöntemi (Shannon Entropy, Mann–Kendall ve linear fitted) kullandı. Yağış istasyonlarının çoğunda trend gözlenmezken ikisinde artan trend gözlediler.
Jiang ve ark.(2007)
Yangtze River havzasındaki 1961-2000 yıllarında 143 yağışistasyonundan elde edilen günlük yağmur verisi ve üç istasyondan elde edilen aylık akım verisine Trend analizi için Mann-Kendal ve regresyon yöntemini uyguladılar. Özellikle yaz yağışlarında istasyonların çoğunda artan trend gözlediler. Yine havzanın orta ve daha düşük kotlu yerlerindeki akımlarda artan trend saptadılar.
Yurekli ve ark. (2005) Kelkit çayı havzasında dört akım gözlem istasyonunda ölçülen aylık akımlardaki trendin varlığını saptamak için Sperman Rho testi kullandılar. Yalnızca bir istasyonda trendin olduğunu belirlediler.
Yurekli ve ark. (2004) Çekerek havzasında üç akım gözlem istasyonunda ölçülen maksimum akımlardaki trendin varlığını Mann-Kendall yöntemi ile test ettiler. Maksimum akım serilerinde trendin olmadığına karar verdiler.
12
Yurekli ve ark. (2007) Tokat ilinde ölçülen solar radyasyon, sıcaklık ve bağıl nemdeki trendin varlığını birim kök testi ile analiz ettiler. Solar radyasyon ve sıcaklık verilerinde trend gözlenirken bağıl nem verisinde trendin olmadığını belirttiler.
3.1. Materyal
3.1.1. Araştırma Alanı
Konya ili; Anadolu Yarımadası’nın ortasında, Đç Anadolu Bölgesi’nin güneyinde yer almaktadır. Đlin topraklarının büyük bir bölümü Đç Anadolu’nun yüksek düzlüklerine rastlar. Güney ve güneybatı kesimleri Akdeniz Bölgesi’ne dahildir. Coğrafi olarak 36o 41l ve 39o 16l kuzey enlemleri ile 31o 14l ve 34o 26l doğu boylamları arasındadır. Yüzölçümü 41.694 km2 dir. Bu alanı ile Türkiye’nin en büyük yüzölçümüne sahip ilidir. Ortalama yüksekliği 1.016 m dir. Đdari yönden kuzeyden Ankara, batıdan Isparta, Afyonkarahisar, Eskişehir, güneyden Đçel, Karaman, Antalya, doğudan Niğde, Aksaray illeri ile çevrilidir (Anonim, 2010a).
Konya ili doğal açıdan kuzeyinde Haymana Platosu, kuzeydoğuda Cihanbeyli Platosu ve Tuz Gölü’ne, batısında Beyşehir Gölü’ne ve Akşehir Gölü’ne güneyinde Sultan dağlarından başlayan Karaman ilinin güneyine kadar devam eden Toros yayının iç yamaçları önünde bir fay hattı boyunca oluşmuş volkanik dağlara doğusunda ise; Obruk Platosu’na kadar uzanır (Anonim, 2010a).
Đlin uç noktalarını kuzeyinde Kulu’nun Köşkler Köyü, batısında Akşehir’in değirmen Köyü, güneyinde Taşkent’in Beyreli Köyü doğusunda ise Halkapınar’ın Delimahmutlu Köyü oluşturmaktadır (Anonim, 2010a).
Konya ilinde en fazla alana sahip yeryüzü şekli ova ve platolardır. Ovaların tabanlarında yer alan çukur kısımlarında kapalı havzalar oluşmuştur. Nispeten daha az yer kaplayan yükseltiler genellikle ilin güneyinde toplanmıştır. Ovalar, platolarla birbirinden ayrılmıştır. Platolar akarsular tarafından fazla derin parçalanmamıştır. Açık havza kısımları da vardır (Anonim, 2010a).
3.1.2. Konya Đlinin Đklim Özellikleri
Đç Anadolu bölgesinin güney kısmında yer alan Konya’da kışlar sert, soğuk ve kar yağışlı, yazlar sıcak ve kurak geçer. Konya iline ait bazı iklim verileri Çizelge 3.1’de
14
verilmiştir. Yıllık ortalama sıcaklık 11,5°C’dir. Rastlanan en yüksek sıcaklık 40°C, en düşük ise -28,2°C’dir. Yılın ortalama 10 gününde sıcaklık -10°C’den düşüktür. Don olayı görülen gün sayısı 100’dür. Don 14 Eylül ile 15 Mayıs arasında görülebilir. Ortalama nisbî nem %60’tır. Konya’da yaklaşık 23 gün sisli geçer ve Türkiye’de bu konuda başta gelir. Bunda şehrin bir çanak içinde kurulmuş olmasının da büyük rolü vardır. Konya’da yıllık ortalama yağış 326 mm olup, en yüksekli yağışlı ay 45,4 mm ile Mayıs ayıdır. Yıllık yağış 143,7 mm ile 544,9 mm arasında değişir. Yağışlı gün sayısı 82’dir (Anonim 2010b) .
Çizelge 3.1. Konya ilinin meteorolojik verileri *
KONYA O ca k Ş u b at M ar t N is an M ay ıs H az ir an T em m u z A ğ u st o s E y lü l E k im K as ım A ra lı k
Uzun Yıllar Đçinde Gerçekleşen Ortalama Değerler (1975 - 2008) Ortalama Sıcaklık (°C) -0.3 1.0 5.7 11.1 15.8 20.4 23.6 23.2 18.7 12.6 5.9 1.5 Ortalama En Yüksek Sıcaklık (°C) 4.5 6.5 12.0 17.6 22.4 27.0 30.4 30.3 26.3 20.1 12.4 6.1 Ortalama En Düşük Sıcaklık (°C) -4.2 -3.5 0.0 4.7 8.8 13.1 16.3 15.9 11.4 6.4 0.8 -2.4 Ortalama Güneşlenme Süresi (saat) 3.2 4.5 6.1 7.0 8.7 10.4 11.3 11.0 9.6 7.2 5.0 3.1 Ortalama Yağışlı Gün Sayısı 9.5 8.9 8.5 10.5 10.7 6.0 2.6 1.6 3.1 6.3 7.1 9.5 Ortalama Yağış Miktarı (kg/m2) 34.4 24.4 26.2 38.8 41.7 20.4 7.5 5.0 11.6 32.2 37.6 41.9 Uzun Yıllar Đçinde Gerçekleşen En Yüksek ve En Düşük Değerler (1975 - 2009)* En Yüksek Sıcaklık (°C) 17.6 21.2 28.9 31.5 33.4 37.2 40.6 37.8 36.1 31.6 25.2 20.0 En Düşük Sıcaklık (°C) -25.8 -25.0 -15.8 -8.6 -1.2 3.2 7.5 7.5 1.2 -7.6 -20.0 -22.4 * : Devlet Meteoroloji Đşleri Genel Müdürlüğü
3.1.3. Konya’da Yağmur Miktarlarının Ölçüldüğü Đstasyonlar
Konya ilinde bulunan 10–84 yıl süreli 44 yağış gözlem istasyonundan elde edilen aylık toplam yağmur miktarları materyal olarak kullanılmıştır. Çalışma alanında yağış verileri, daha çok DMĐ (Devlet Meteoroloji Đşleri Genel Müdürlüğü) ve DSĐ (Devlet Su Đşleri Genel Müdürlüğü) tarafından işletilen yağış istasyonları ile diğer kurumlar tarafından işletilen yağış istasyonlardan temin edilmiştir. Araştırmada kullanılan günlük yağmur miktarlarının elde edildiği istasyonların gözlem yılları ve gözlem süreleri Çizelge 3.2 de, bu istasyonların bazı karakteristikleri Çizelge 3.3 de ve bu istasyonların Konya ilindeki konumu Şekil 3.1 de verilmiştir.
Çizelge 3.2 Araştırmada materyal olarak kullanılan günlük yağmur miktarlarının elde edildiği istasyonların gözlem yılları ve gözlem süreleri
Sıra Đstasyon Adı Gözlem Yılları
Gözlem Süresi
(yıl)
Sıra Đstasyon Adı Gözlem Yılları
Gözlem Süresi
(yıl)
1 Konya 1926-2009 84 23 Huğlu 1967-2008 42
2 Ereğli Konya 1964-2009 46 24 Ketenli 1967-2007 41
3 Kulu 1968-2009 42 25 Yatağan 1961-1999 39 4 Yunak 1971-2009 39 26 Kayalı 1961-2005 45 5 Ilgın 1968-2009 42 27 Sadıklar 1961-2002 42 6 Beyşehir 1931-1942, 1959-2009 63 28 Kızılca 1967-1995 29 7 Seydişehir 1959-2009 51 29 Tolca 1976-2006 31 8 Çumra 1971-2009 39 30 Dumanlı 1976-2002 27
9 Karapınar 1963-2009 47 31 Eti Aliminyum
Fab. 1978-2005 28
10 Hadim 1960-2009 50 32 Dedemli 1977-2008 32
11 Sülüklü 1965-2005 41 33 Çumra Sulu Zir. 1954-1970 17
12 Adakasım 1963-2008 46 34 Turgut 1988-1989,
1993-1995, 1998-2006 14
13 Apa Barajı 1963-2003 41 35 Argıthanı 1988-2001 14
14 Timraş 1965-2008 44 36 Akören 1964-1993 30
15 Taşpınar 1965-2008 44 37 Halkapınar 1976-2005 30
16 Çeşmelisebil 1965-1994 30 38 Gözlü D.Ü.Ç. 1970-2000 31
17 Altınapa Barajı 1965-1994,
1997-2007 40 39 Altınova D.Ü.Ç. 1977-1997 21
18 Beşağıl 1965-2007 43 40 Konya Toprak Su 1971-1997 27
19 Büyükoba 1965-2007 39 41 Konuklar 1956-1991 36
20 Ortakaraören 1966-2008 43 42 Cihanbeyli 1959-2009 51
21 Sille Barajı 1965-1994 30 43 Akşehir 1940-1953,
1959-2009 65
16
Çizelge 3.3 Araştırmada materyal olarak kullanılan günlük yağmur miktarlarının elde edildiği istasyonların bazı karakteristikleri
Sıra Đstasyonlar Yükseklik (m) Enlem Boylam
1 Konya 1028 37° 52' K 32° 28' D 2 Ereğli Konya 1046 37° 31' K 34° 02' D 3 Kulu 1010 39° 05' K 33° 04' D 4 Yunak 1080 38° 49' K 31° 44' D 5 Ilgın 1034 38° 16' K 31° 54' D 6 Beyşehir 1144 37° 40' K 31° 44' D 7 Seydişehir 1131 37° 25' K 31° 50' D 8 Çumra 1013 37° 35' K 32° 47' D 9 Karapınar 1004 37° 43' K 33° 33' D 10 Hadim 1552 36° 59' K 32° 28' D 11 Sülüklü 1029 38° 52' K 32° 20' D 12 Adakasım 880 38° 57' K 31° 53' D 13 Apa Barajı 1060 37° 21' K 32° 32' D 14 Timraş 1024 37° 28' K 32° 43' D 15 Taşpınar 960 38° 25' K 33° 09' D 16 Çesmelisebil 1090 38° 37' K 32° 33' D 17 Altınapa Barajı 1250 37° 52' K 32° 18' D 18 Beşağıl 1097 37° 52' K 33° 13' D 19 Büyükoba 1130 38° 31' K 32° 02' D 20 Ortakaraören 1150 37° 22' K 32° 05' D 21 Sille Barajı 1270 37° 55' K 32° 23' D 22 Đsmil 1005 37° 43' K 33° 02' D 23 Huğlu 1394 37° 28' K 31° 34' D 24 Ketenli 1554 37° 31' K 32° 03' D 25 Yatağan 1710 37° 47' K 32° 01' D 26 Kayalı 1003 37° 51' K 33° 43' D 27 Sadıklar 1210 37° 32' K 32° 15' D 28 Kızılca 1200 37° 32' K 31° 44' D 29 Tolca 1125 37° 54' K 31° 29' D 30 Dumanlı 1300 37° 32' K 31° 25' D
31 Eti Aliminyum Fab. 1123 37° 26' K 31° 50' D
32 Dedemli 1400 37° 01' K 32° 19' D
33 Çumra Sulu Zir. 1014 37° 33' K 32° 47' D
34 Turgut 990 38° 37' K 31° 48' D 35 Argıthanı 1095 38° 17' K 31° 42' D 36 Akören 1150 37° 27' K 32° 22' D 37 Halkapınar 1175 37° 25' K 34° 11' D 38 Gözlü D.Ü.Ç 1029 38° 20' K 32° 44' D 39 Altınova D.Ü.Ç. 1011 38° 42' K 32° 10' D 40 Konya Toprak Su 1017 37° 48' K 32° 30' D 41 Konuklar 1033 38° 18' K 32° 22' D 42 Cihanbeyli 968 38° 39' K 32° 56' D 43 Akşehir 1002 38° 21' K 31° 25' D 44 Karacahisar 1395 37° 08' K 32° 08' D
Şekil 3.1. Araştırmada materyal olarak kullanılan günlük yağmur miktarlarının elde edildiği istasyonların Konya ilindeki konumları ve yüksekliklerine göre dağılımı
18
3.2 Yöntem
Öncelikle istasyonlardan alınan aylık toplam yağmurların Ocak-Mart, Ocak-Haziran, Ocak-Eylül, Ocak-Aralık yani 3, 6, 9 ve 12 aylık kümülatif değerler için 4 ayrı seri elde edilmiştir. Sonra bu yağmur serileri kullanılarak l-momentler tekniği ile bölgeselleştirme gerçekleştirilmiş ve serilere en iyi uyumu sağlayan olasılık dağılımlar saptanmıştır. Son olarak, serilere uyan dağılımlara göre l-momentler tekniği ile elde edilen bölgesel parametreler yardımıyla birikimli dağılım fonksiyonlar oluşturulmuş ve bu fonksiyonlardan yararlanarak 4 ayrı serinin yağmur miktarlarına karşılık gelen olasılıklar belirlenmiş, bu olasılıkların standart normal dağılımdaki z-değerleri (SYĐ) saptanmıştır. Bölgeselleştirme ve SYĐ yöntemleri aşağıda açıklanmıştır.
3.2.1. L moment Tekniği
Hosking (1990) tarafından tanımlanan, l- moment istatistikleri, gözlem verisinin karesinin ve küpünün alınmadan elde edilen doğrusal bileşenleridir. Olasılık dağılımların şekillerini tarif eden bir sistem olan l-momentler, uzun süreli veride normal çarpım momentlerine göre daha az duyarlılığa sahiptir. Bir X verisinin l-momenti olasılık ağırlıklı momentlerin fonksiyonu olarak ifade edilmiş ve buradan sıralanmış gözlemlerden X(j) elde edilen olasılık ağırlıklı momentlerin tarafsız örnek tahmini olarak
Greenwood vd. (1979) tarafından Eşitlik 1 deki gibi tanımlanmıştır;
∑
= − − − − − − − = n j j r i n n n i j j j x n b 1 ) ( 1 ) )...( 2 )( 1 ( ) )...( 2 )( 1 ( (1)Daha sonra eşitlikte n gözlem süresi olmak üzere, br değerlerinin ilk dördü (r= 0, 1, 2, 3) olasılık ağırlıklı momentler (b0, b1, b2 ve b3) bulunduktan sonra, herhangi bir dağılım
için (L) ile sembolize edilen l-moment istatistikleri, aşağıda Eşitlik 2 deki ilişkilerden saptanır;
. 12 30 20 , 6 6 , 2 , 0 1 2 3 4 0 1 2 3 0 1 2 0 1 b b b b b b b b b b − + − = + − = − = = l l l l (2)
Đlk l-moment olan l1, merkezi eğilim ölçüsü olmasının yanında dağılımın ortalamasına eşittir. l2de dağılma ölçüsüdür. Buradan boyutsuz l-moment oranları (l-değişim katsayısı, l-cv; l- çarpıklık, l-cs; l- basıklık, l-ck) aşağıda verilen Eşitlik 3 deki gibi tahmin edilmiştir; 1 2/ l l = t (l-cv), 2 3 3 =l / l t (l-cs), (3) 2 4 4 =l / l t (l-ck). 3.2.2. Bölgeselleştirme
Çalışmada bölgeselleştirme için yaygın olarak uygulanan yöntemlerden biri olan
gösterge taşkın yöntemi uygulanmıştır. istasyon sayısına sahip bir bölgede bir i
istasyonunun ni adet verisi olduğu ve bu verilerin Qij, j= 1,..., ni şeklinde gösterildiği kabul edilirse; Qi(F); i istasyonunun en fazla meydana gelme olasılığının tekrarlanma fonksiyonudur. Bu yöntemin esası, istasyonların yaklaşık olarak homojen bir bölge oluşturması ve bu bölgede bulunan tüm istasyonlardaki olasılık dağılımının o istasyona ait olan belirli bir ölçek faktörü (gösterge taşkın) dışında aynı olmasıdır (Dalrymple 1960, Hosking and Wallis 1997). Bu varsayım aşağıdaki Eşitlik 4 de ifade edilir;
Qi (F) =
µ
i q(F), i=1,…, . (4)Eşitlik 4 de;
µ
i;i istasyonundaki olasılık dağılımının ortalamasını temsil eden gösterge taşkın değeridir. Her bir istasyon için aynı olan q(F) değeri; en fazla meydana gelme olasılığının bölgesel büyüme eğrisini temsil eder. (Lettenmaier and Potter 1985, Wallis and Wood 1985).20
Bölgeselleştirme işlemi, genel olarak homojen bölgelerin belirtilmesi, uygun bir bölgesel olasılık dağılımının seçilmesi ve tekrarlanma miktarlarının tahmin edilmesi olarak açıklanabilir. Bu çalışmada homojen bölgelerin belirtilmesinde l-momentlere dayanan Düzensizlik ve Heterojenlik Ölçüleri kullanılmış, bölgesel olasılık dağılımının seçilmesinde Uygunluk Ölçüsü, tekrarlanma miktarlarının tahmininde ise Bölgesel l- moment algoritması uygulanmıştır.
3.2.3. Düzensizlik Ölçüsü
Verinin derlenerek incelendiği, verideki büyük hataların ve tutarsızlıkların giderilmesi ile birlikte zaman içinde var olan değişimlerden dolayı istatistiksel karakterinin değişip değişmediğinin araştırıldığı düzensizlik ölçüsü testinin amacı, bir grup istasyon içinden bütün olarak uyumsuz olan istasyonların saptanmasıdır. Hosking ve Wallis (1997) de verdikleri düzensizlik ölçüsü (Di) ile homojen bölgelerin belirlenebileceğini bildirmişler ve Eşitlik 5 deki gibi açıklamışlardır;
(
u u)
K(
u u)
Di = i− T −1 i− 3 1 (5) Eşitlik 5 de; ui, herhangi bir istasyon için l-moment oranlarının vektörünü, K, buvektörün kovaryans matrisini, u de vektörün ortalamasını göstermektedir. Bir istasyonun tümüyle uyumsuz olarak nitelendirilmesi için düzensizlik ölçüsünün (Di) bölge içindeki istasyon sayısına bağlı olarak değişen kritik değerden (Dkritik) büyük
olması gerekir. Hosking and Wallis 1997 de Dkritik değeri seçilen bölgede göz önüne
alınan istasyon sayısına bağlı olarak değişmektedir. Đstasyon sayısı 15’den daha büyük olduğunda Dkritik değeri 3.000 olarak alınır.
3.2.4. Heterojenlik Ölçüsü
Hosking ve Wallis (1993) düzensizlik ölçüsüne göre uygun bir bölge fiziksel olarak belirtildikten sonra, önerilen bölgenin homojen olup olmadığını değerlendirmek için heterojenlik ölçüsünü (H) önermişlerdir. Bu amaçla aynı gözlemlere sahip homojen bir bölgedeki istasyonların simülasyonu ile seçilen dağılma ölçüsünün ortalama ve standart
sapmaları elde edilir. Heterojenlik ölçüsü; l-cv ile H1, l-cv ve l-cs oranlarının bileşimi ile H2 ve l-ck ve l- cs oranlarının bileşimi ile de H3 olmak üzere, üç farklı l-istatistiği için hesaplanmaktadır. Buradan gözlenen ve simülasyonu yapılan dağılma ölçülerinin karşılaştırılmaları için ve her üç duruma göre uygun H istatistiği Eşitlik 6 daki gibi yazılmaktadır;
(
)
v v obs V H σ µ − = (6)Eşitlik 6 da Vobs istatistiği; yukarıda anılan farklı l-moment oranlarına göre bölgesel veriden elde edilen ağırlıklı standart sapmayı, µv ve σv ise Vobs istatistiğinin simülasyon sayısının sırasıyla ortalama ve standart sapmasını göstermektedir. Bu çalışmada simülasyon yapılırken iki ve üç parametreli dağılımlar yerine hidrolojik olayların frekans analizlerinde birçok dağılımı temsil etmesinden dolayı güçlü bir dağılım olan dört parametreli Kappa olasılık dağılımı kullanılmış ve µv ile σv değerlerinin güvenilir olarak tahmin edilmesi açısından simülasyon sayısı bir bölge için 500 adet olarak göz önüne alınmıştır (Hosking 1994).
Bu teste göre bölgenin; eğer H < 1 ise kabul edilebilir düzeyde homojen, 1 ≤ H < 2 ise, muhtemelen heterojen ve H ≥ 2 ise kesinlikle heterojen olduğuna karar verilmektedir (Hosking and Wallis 1997).
3.2.5. Uygunluk Ölçüsü
Bölgesel frekans analizinde, belirtilen homojen bölgedeki istasyonlardan elde edilen veriye, tek bir olasılık dağılımı en iyi uyumu göstermektedir. Hosking ve Wallis (1997) de aşağıda verilen ve l- basıklık oranına bağlı olan uygunluk kriteri ve herhangi bir olasılık dağılımı için ZDIST istatistiği olarak isimlendirdiği bir yöntemi Eşitlik 7 de önermişlerdir;
(
τ4 t4 B4)
/σ422
Eşitlik 7 de;tR
4 , örneğin bölgesel ortalama l-ck oranını B4 veσ de sırasıyla, örneğin 4
bölgesel ortalama l-ck oranı taraflılık değerini (bias) ve standart sapmasını gösterir ve eşitlik 8 ile 9 da ifade edilir;
(
)
∑
= − − = sim m R m sim t t B 1 4 ) ( 4 1 4 . (8)(
)
(
)
2 / 1 1 2 4 2 4 ) ( 4 1 4 1 − − − =∑
= − sim m sim R m sim t t B σ (9)Eşitlik 8 ve 9 da sim, Kappa dağılımı yardımıyla gerçekleştirilen simülasyon sayısı, m ise simülasyon yapılan bölge sayısını ifade etmektedir. Bu çalışmada genel lojistik, genel ekstrem değer, genel normal, Pearson tip 3 ve genel Pareto dağılımları kullanılmıştır. Herhangi bir dağılımda mutlak ZDIST ≤ 1.64 ise, bu dağılım bölgesel dağılım için uygun kabul edilir. Ancak göz önüne alınan dağılımlardan sıfıra en yakın olan mutlak ZDIST değerini sağlayan dağılım en uygun dağılım olarak seçilmektedir.
3.2.6. Bölgesel L Moment Algoritması
Bu aşamada homojen bölge verisine uygun bir olasılık dağılımı seçilmiş ve tekrarlanma miktarları tahmin edilmiştir. Bu çalışmada söz konusu amaç için gösterge taşkın yöntemine dayanan ve ağırlıklı ortalamalar yoluyla noktasal l-moment istatistiklerini birleştiren bölgesel l-moment algoritması kullanılmıştır.
Her bir istasyondaki olasılık dağılımlarının ortalaması gösterge taşkın değeri sayılarak, bu değer istasyonlarda noktasal verinin örnek ortalaması ile tahmin edilmiştir. istasyon sayısına sahip bir bölgede bir i istasyonunun ni adet verisi olduğu, örnek ortalamasının li1, örnek l-moment oranlarının da ()
4 ) ( 3 ) ( , , i i i t t
t olarak hesap edildiği ve l-moment bölgesel ortalama oranlarının da istasyonların gözlem sürelerine göre ağırlıklı olarak tR,t3R,t4R şeklinde saptanmasıyla bunların matematiksel açıklaması eşitlik 10-12 deki gibi yazılabilir;
∑
∑
= = = i i i i i R nt n t 1 ) ( 1 / (10)Bölgesel ortalamayı; li1= 1 alarak;
∑
∑
= = = i i i r i i R r nt n t 1 ) ( 1 / r=3,4,... (11)ve buradan bölgesel populasyon (λi ve τi) ve örnek l-moment oranları ( iR R i,t l ) eşitlenir; R R R t t 3 3 1 1 = = =
τ
τ
λ
l (12)Sonuç olarak bölgesel boyutsuz gelişme eğrilerinin saptandığı Eşitlik 13 aşağıdaki şekilde yazılır; ) , , , ; ( ) ( ˆ 4 3 1 1 R R R R i i F q F t t t Q = l l (13)
Yapılan tüm hesaplamalar için Hosking (2005) tarafından FORTRAN 77 kaynak kodları ile yazılmış (l-moments, version 3.04) komutlar kullanılmıştır. Bu komutlar ana bir program altında toplanıp derlenerek çalıştırılmıştır.
3.2.7. Standartlaştırılmış Yağış Đndeksi (SYĐ)
Standartlaştırılmış Yağış indeksi (SYĐ) yöntemi; gözlemlerin uzun dönem ortalamalardan olan sapmanın, standart sapmaya oranı ile belirtilmektedir (McKee et al.
1993). SYĐ yöntemi, zaman ölçeğinde geniş bir uygulamaya sahip olduğu için kuraklığın kısa ve uzun dönem izlemesinde daha esnek bir yapıya sahiptir (Edwards and McKee 1997; Redmond 2000).
24
SYĐ, bir i istasyonunda seçilmiş bir zaman dilimi içindeki yağmur miktarının (Xi) ortalama yağmur miktarından (Xiort) olan farkının standart sapmaya (σ) bölünmesi ile normalleştirilerek elde edilir ve aşağıdaki Eşitlik 14 ile açıklanır. Aşağıda verilen ilişki yağmur verisinin normal dağılım göstermesi durumunda kullanılmaktadır. Tersi koşulda seri uygun bir dağılıma uydurularak bu dağılımdan gözlemlere karşılık gelen olasılıkların standart normal dağılımdaki karşılığı olan z-değerleri (SYI) belirlenir.
σ ort i i X X SYĐ = − (14)
SYĐ değerlerinin normal hale getirilmesi sonucunda seçilen zaman dilimi içinde hem kurak hem de nemli dönemler aynı şekilde temsil edilmiş olunur. SYĐ değerleri dikkate alınarak yapılan kuraklık değerlendirmesinde indeksin sürekli olarak negatif olduğu zaman periyodu kurak dönem olarak tanımlanır. Bu yönteme göre kuraklık şiddet kategorileri Çizelge 3.4’de verilmiştir (McKee et al. 1993).
Çizelge 3.4. SYĐ kuraklık kategorileri
Kuraklık Kategorisi SYĐ
Kuraklık yok (KY) SYĐ ≥ 0.0
Hafif kurak (HK) -1.0 ≤ SYĐ < 0.0
Orta derece kurak (ODK) -1.5 ≤ SYĐ < -1.0
Şiddetli kurak (ŞK) -2.0 ≤ SYĐ < -1.5
Aşırı kurak (AK) SYĐ < -2.0
3.2.8. Mann-Kendall
Aylık yağmur serisindeki trendin varlığını saptamak için kullanılan non-parametrik test olan Mann-Kendall yöntemi aşağıda açıklanmıştır ( Hirsch et al.,1982).
xi zamana göre dizilmiş gözlem değerleri olmak üzere,
V(S) m S uc = + (15)
∑ ∑
− = =+ = n 1 1 i n 1 i j k z S (16)1 zk = if xj > xi 0 zk = if xj = xi 1 zk =− if xj < xi (17)
∑
= − − + − + = t 1 i i i i 2 1 ) 5 e 2 )( 1 e ( e -5) n)(2n (n 18 V(S) (18) 1 m = if S < 0 0 m = if S = 0 1 m=− if S > 0 (19)Bir serideki trendin varlığını saptamak için, Eşitlik 15’de verilen uc istatistiğinin
standart normal dağılımın (z-kritik değeri) kritik değeriyle karşılaştırılması gerekmektedir. Elde edilen uc istatistiği % 5 güven aralığı içinde kalıyorsa (standart
normal dağılım tablosundan elde edilen), göz önüne alınan veride trendin olmadığına karar verilir. Yani veride artan yada azalan yönde % 5 önem seviyesinde trendin varlığı ile ilgili hipotez red edilir. Tersi durumda hesaplanan uc istatistiği standart normal
dağılımın tablo değerinden %5 önen seviyesi için belirlenen kritik değerden daha büyük olması durumunda incelenen verinin trende sahip olduğu yönünde karar verilir. Bu durumda Eşitlik 15’ten hesaplanan uc istatistiği pozitif işaretli ise, trendin artan yönde
olduğu, negatif işaretli ise trendin azalan yönde olduğuna karar verilir. Eşitlik 15’de verilen ilişkide ,
∑
= + − t 1 i i i i(e 1)(2e 5)e terimi, verilerde benzer değerler (bağ durumu)
varsa kullanılır. Aksi durumda bu kısım ilişkide göz önüne alınmaz. Yukarıda verilen ilişkilerde, n; gözlem sayısını, ei; benzer değeri ifade etmektedir.
4. ARAŞTIRMA BULGULARI
Bu bölümde l-moment yaklaşımı ile Konya ilinin hidrolojik homojen yörelere ayrılması
ve bölgeler için uygun dağılım biçiminin belirlenmesi, bölgeler için seçilen uygun dağılım biçiminden bölgedeki aylık toplam yağmur serilerinin (3, 6, 9, 12 aylık toplam) her bir değerinin olasılıklarının elde edilmesi ve bu olasılıklara karşılık gelen standart normal dağılım (Z değeri) yani standartlaştırılmış yağış indeksi (SYĐ) değerlerinin elde edilmesi ile her bölgede için 2009 yılı Aralık ayına kadar gözlemleri devam eden en uzun gözlem süreli istasyonlar seçilerek bu istasyonların 3, 6, 9 ve 12 aylık toplam yağmur serilerinin trend analizi ilgili bulgular verilmiştir.
4.1. Homojen Bölgeler ve Uygun Bölgesel Dağılım
Konya ilinin bölgesel kuraklık analizini gerçekleştirmek amacıyla göz önüne alınan 44 yağış istasyonundan elde edilen aylık yağmur miktarlarından 3, 6, 9 ve 12 aylık toplam yağmur miktarlarının oluşturduğu kümülatif seriler elde edilmiş daha sonra l-moment istatistikleri hesaplanmıştır (Çizelge 4.1, 4.2, 4.3 , 4.4). Elde edilen l-moment istatistik ölçütlerine (l-cv, l-cs, l-ck) göre 44 istasyon bir bütün olarak ele alınmış ve her bir kümülatif seri için uyumsuz olan (discordant) istasyonların varlığını belirlemek amacıyla düzensizlik ölçütü testi (Di) uygulanmış, bu teste ait sonuçlar Çizelge 4.1-4.4 de verilmiştir. Çizelgelerden de görüleceği üzere seriler için elde edilen istasyonlara ait düzensizlik ölçütü (Di) değerleri bazı istasyonlarda Dkritik değeri olan 3.00’dan (istasyon sayısı 15’den fazla) daha büyük olmuştur. Üç aylık kümülatif seri için Çumra Sulu Zir., Argıthanı, Gözlü D.Ü.Ç ve Altınova D.Ü.Ç. istasyonlarını, altı, dokuz ve on iki aylık kümülatif seriler için Çumra Sulu Zir., Gözlü D.Ü.Ç ve Altınova D.Ü.Ç düzensiz çıkmıştır. Bu sonuçlara göre bölgesel frekans analizini gerçekleştirmek üzere elde edilen seriler için istasyonların tek bir bölge olarak ele alınması mümkün olmamaktadır. Bu amaçla bölgesel frekans analizi için yani homojen bölgelerin oluşturulması amacıyla istasyonlar iki bölge halinde dağıtılmış ve bu durumda da düzensiz istasyonlar çıkmıştır. Üçüncü alternatif olarak Konya ilinde bulunan istasyonlar üç bölgeye ayrılmış ve düzensizlik ölçütü analizi üç bölge üzerinden gerçekleştirilmiştir. Bu alternatife göre her bir seri için elde edilen üç bölge durumunda istasyonlar arasında düzensizlik
görülmemiştir. Üç bölge durumuna göre her bir seriye ait düzensizlik ölçütü sonuçları Çizelge 4.5-4.8’de verilmiştir.
28
Çizelge 4.1. Đstasyonların üç aylık toplam yağmur serilerinin l-moment oranları ve düzensizlik ölçütleri Đstasyonlar Gözlem Süresi ℓ1 l-Cv l-cs l-ck Di Konya 82 93.1 0.241 0.1431 0.1187 0.19 Ereğli Konya 44 90.2 0.174 0.0465 0.1283 1.10 Kulu 41 114.8 0.267 0.2344 0.2276 1.24 Yunak 39 122.5 0.194 0.0808 0.0773 0.59 Ilgın 41 120.6 0.219 0.1986 0.1728 0.45 Beyşehir 63 170.0 0.214 0.1121 0.0848 0.42 Seydişehir 49 296.8 0.235 0.2005 0.1269 0.78 Çumra 38 97.1 0.189 0.1128 0.1920 1.18 Karapınar 47 83.3 0.195 0.0997 0.0861 0.58 Hadim 50 255.6 0.215 0.0781 0.1757 0.88 Sülüklü 41 87.4 0.218 -0.0012 0.0672 0.55 Adakasım 45 88.7 0.229 0.0523 0.1208 0.27 Apa Barajı 41 122.4 0.206 0.0633 0.1305 0.34 Timraş 44 77.1 0.248 0.1225 0.1922 0.81 Taşpınar 44 82.5 0.234 0.1181 0.1833 0.54 Çesmelisebil 30 77.7 0.275 0.2275 0.1580 1.18 Atınapa Barajı 39 110.5 0.205 0.0716 0.0987 0.20 Beşagil 44 79.8 0.227 0.2216 0.2395 1.16 Büyükoba 39 121.3 0.242 0.1031 0.0708 0.53 Ortakaraören 43 134.2 0.229 0.0501 0.0889 0.17 Sille Barajı 30 98.5 0.237 0.1835 0.1064 0.87 Đsmil 42 90.3 0.248 0.1278 0.1239 0.13 Huğlu 42 268.4 0.218 0.1939 0.1722 0.42 Ketenli 41 137.6 0.247 0.0835 0.1317 0.24 Yatağan 39 135.7 0.239 0.1784 0.1658 0.23 Kayalı 45 117.2 0.229 0.0297 0.0684 0.34 Sadıklar 41 131.4 0.248 0.1299 0.1569 0.21 Kızılca 29 185.1 0.232 0.1196 0.0897 0.32 Tolca 32 144.0 0.282 0.1993 0.1645 1.03 Dumanlı 28 444.1 0.235 0.0919 0.0942 0.12
Eti Aliminyum Fab. 28 227.4 0.218 0.0781 0.0622 0.49
Dedemli 32 271.9 0.201 0.0674 0.1112 0.26
Çumra Sulu Zir. 17 91.7 0.227 0.3360 0.3669 5.19*
Turgut 14 109.0 0.204 -0.1152 -0.0188 2.42 Argıthanı 13 116.2 0.292 0.2564 0.1007 3.56* Akören 28 154.5 0.212 0.0564 0.0722 0.30 Halkapınar 27 109.1 0.144 -0.0544 0.0848 2.99 Gözlü D.Ü.Ç 25 70.2 0.333 -0.0288 0.0834 5.21* Altınova D.Ü.Ç. 19 93.0 0.302 -0.0444 0.0547 3.35* Konya Topraksu 25 85.1 0.220 0.1326 0.1472 0.07 Konuklar 35 100.0 0.202 0.0989 0.0821 0.50 Cihanbeyli 51 93.1 0.231 0.0859 0.1499 0.28 Akşehir 64 212.3 0.218 0.0860 0.1222 0.06 Karacahisar 18 258.7 0.173 0.1633 0.0844 2.24
ℓ1, yağış istasyonuna ait serinin ortalaması
