Yukarı Sakarya Havzasında kuraklığın uzunluk, şiddet ve frekans bakımından incelenmesi

Abstract

Dünya çapında en maliyetli doğal afetler arasında gösterilen kuraklık meteorolojik, tarımsal ve hidrolojik kuraklık gibi birçok türü ile karşımıza çıkmaktadır. Bu nedenle kuraklığın izlenmesi ve karar verme mekanizmasında gelişmiş yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Kuraklık indekslerinin çoğu bir veya iki itici faktörü hesaba katmaktadır. Bunun ise kuraklığın karmaşık doğası nedeniyle yeterli olamayacağı görülmektedir. Mevcut yaklaşımların avantajlarını birleştiren ve dezavantajlarını azaltan çok değişkenli kuraklık indeksleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada fazla sayıda değişkeni dikkate alan SPEI (Standardised Precipitation Evapotranspiration Index) ile PDSI (Palmer Drought Severity Index) Türkiye'de tarım, orman, mera ve yerleşim arazi sınıflarını içeren dolayısıyla sanayi, tarım, kültür ve peyzajı açısından ekosistemin etkin noktalarından biri olan Yukarı Sakarya Havzası çalışma alanının meteorolojik, tarımsal ve hidrolojik kuraklık açısından değerlendirilmesinde kullanılmıştır. Üç farklı özelliği bünyesinde (BSk: Semiaridcold, Csa: Drysummer-hot summer ve H: Unclassifiedhighland) bulunduran bölge Standardize Yağış Evapotranspirasyon İndeksi (SPEI) ve Palmer Kuraklık İndeksi (PDSI) verilerine bağlı olarak sınıflandırılmıştır. 2003-2021 dönemi için yağış, evapotranspirasyon ve yüzeysel akış verileri SPEI Küresel Kuraklık Monitörü ve ERA5 veri tabanlarından temin edilmiştir. Çalışmada çok değişkenli kuraklık indekslerine dayalı kuraklık modellemesi ve değerlendirmesi için geniş bir uygulama yelpazesi sunan R paketlerinden faydalanılmıştır. Gerek SPEI gerekse PDSI 1-3-6-12 (toprak nemi, yüzey hidrolojisi ile tarımsal ve hidrolojik perspektiflerinde) olmak üzere 4 farklı zaman ölçeğinde yapılan hesaplamalar çok değişkenli olarak kuraklığın tahmininde kabul edilebilir performanslar göstermiştir. Her dört zaman ölçeğinde de (1, 3, 6 ve 12 aylık) modelleme sonucunda elde edilen SPEI değerleri PDSI değerleriyle kıyaslanarak benzerlik ve farklılıklar tartışılmıştır. Ayrıca tüm kuraklık verileri frekans, büyüklük ve uzunluk anlamında de değerlendirilmiştir. ERA5 veri tabanı 1950'den günümüze, standart geometrik çözünürlüğü 0.50o×0.50o olan küresel ölçekte veri setleri içermektedir. Dolayısıyla çalışmanın gerçekleştirileceği Yukarı Sakarya Havzası 0.50o×0.50o ölçekte 39 adet grid bölgeye ayrılarak değerlendirme yapılmıştır. Böylece 39 gridlik bölgeye ayrılan havzada her bir bölümü ve tüm alan için dört zaman ölçeğinde değerlendirilebilir veriler elde edilmeye çalışılmıştır.Drought, one of the most costly natural disasters worldwide, comes in many types such as meteorological, agricultural and hydrological drought. Therefore, there is a need for improved methods in drought monitoring and decision-making. Most drought indices take into account one or two driving factors. This is not sufficient due to the complex nature of drought. Multivariate drought indices have been developed that combine the advantages and reduce the disadvantages of existing approaches. In this study, SPEI (StandardizedPrecipitationEvapotranspiration Index) and PDSI (PalmerDroughtSeverity Index), which take into account a large number of variables, were used to evaluate the meteorological, agricultural and hydrological drought in the study area of Upper Sakarya Basin, which is one of the hotspots of the ecosystem in terms of industry, agriculture, culture and landscape, including agricultural, forest, pasture and settlement land classes in Turkey. The region, which has three different characteristics (BSk: Semiaridcold, Csa: Drysummer-hot summer and H: Unclassifiedhighland), was classified based on Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) and Palmer Drought Index (PDSI) data. Precipitation, evapotranspiration and runoff data for the period 2003-2021 were obtained from SPEI Global Drought Monitor and ERA5 databases. R packages that offer a wide range of applications for drought modeling and assessment based on multivariate drought indices were used in the study. Both SPEI and PDSI 1-3-6-12 (soil moisture, surface hydrology and agricultural and hydrological perspectives) at 4 different time scales showed acceptable performances in multivariate drought prediction. SPEI values obtained as a result of modeling at all four time scales (1, 3, 6 and 12 months) were compared with PDSI values and similarities and differences were discussed. All drought data were also evaluated in terms of frequency, magnitude and length. ERA5 database contains global scale data sets with a standard geometric resolution of 0.50o×0.50o since 1950. Therefore, the Upper Sakarya Basin, where the study will be carried out, was evaluated by dividing the study area into 39 grid regions at 0.50o×0.50o scale. Thus, it was tried to obtain data that can be evaluated in four time scales for each section and the whole area in the basin divided into 39 grid regions.