Sıcaklık ve yağış verilerinin yenilikçi trend analizi yöntemleriyle analiz edilmesi: Küçük menderes havzası örneği, Türkiye

Abstract

İklim değişikliği, aşırı yağış/sıcaklık, taşkın veya kuraklık gibi ekstrem olaylara sebebiyet verebilmektedir. Bu çalışmada ülkemizin önemli havzalarından biri olan Küçük Menderes Havzasının uzun vadeli bölgesel eğilimlerinin yönünü belirlemek için Yenilikçi Şen (ITA) ve Yenilikçi Poligon Trend (IPTA) Analizi yöntemleri kullanılmıştır. 6 istasyonun (Kuşadası, İzmir Bölge, Çeşme, Ödemiş, Seferihisar ve Selçuk) 1972-2023 periyodu aylık ortalama sıcaklık ve toplam yağış verileri çalışmada analiz edilmiştir. Bu verilerin homojenliği Buishand, Pettitt, Standard Normal Homogeneity Test (SNHT) ve von Neumann Ratio Test yöntemleri ile sınanmıştır. ITA yönteminde veriler düşük, orta ve yüksek olarak sınıflandırılmış ve grafiklere %1,%2 ve %3 eğilim çizgileri çizilmiştir. Toplam yağışlar incelendiğinde orta sınıfta trend gözlenmezken, yüksek sınıfta ortalama %0,33 oranında artan trend gözlenmiştir. Ortalama sıcaklık verileri incelendiğinde ise düşük, orta ve yüksek sınıfta sırasıyla ortalama %0,92, %1,67 ve %2,42 oranında artan trend gözlenmiştir. IPTA yönteminde ise istasyonların ay bazında trend uzunlukları, eğimleri ve yönleri bulunmuştur. Sıcaklık verileri hemen hemen tüm istasyonlarda artan trend bölgesi içinde kalmıştır. Yağış verilerindeyse dinamik bir tabloyla karşılaşılmaktadır. Analizler sonucunda ilerleyen periyotta hem sıcaklık hem de yağışlar için artan trend gözlenmiştir.

Climate change can cause extreme events such as floods or droughts. In this study, ITA and IPTA methods were used to determine the direction of long-term regional trends of Küçük Menderes Basin. The monthly average temperature and total precipitation data of 6 stations for 1972-2023 were selected for analysis in the study. The homogeneity of these data was tested by Buishand, Pettitt, Standard Normal Homogeneity, and von Neumann Ratio Test methods. In the ITA method, the data were classified as low, medium, and high and 1-2-3% trend lines were drawn on the graphs. When total precipitation was analyzed, no trend was observed in the medium class, while an increasing trend of 0.33% was observed in the high class. When the average temperature data were analyzed, an increasing trend was observed in the low, medium and high classes by 0.92%, 1.67% and 2.42%, respectively. In the IPTA method, trend lengths, slopes and directions of the stations on monthly basis were found. Temperature data remained within the increasing trend region in almost all stations. A dynamic picture is encountered in precipitation data. As a result of the analysis, an increasing trend was observed for both temperature and precipitation in the following period.