Türkiye'de yağışlı gün sayılarındaki değişkenliğin analizi
Analysis of variability of rainy days in Turkey
Yazar: SAMET BİLİR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FAİZE SARIŞ
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Coğrafya Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Coğrafya = Geography
Dizin: Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Coğrafya = Geography ; Küresel ısınma = Global warming ; Yağış etkinliği = Rainfall activity ; Yağışlar = Rainfall ; İklim değişikliği = Climate change

Özet:
Küresel ısınma ve iklim değişikliği, 21.yy'ın en önemli çevre sorunlarından bir tanesidir. Bu nedenle; sıcaklık ve yağış gibi iklim elemanlarındaki değişkenliklerin analiz edilmesi son derece önemlidir. Bu çalışma kapsamında; Türkiye sınırları içerisinde bulunan 100 adet meteoroloji istasyonunun, 1963-2016 yılları arası günlük yağış verilerinden faydalanılmıştır. Veri seti içerisinden çıkartılan mevsimlik ve yıllık yağışlı gün sayılarındaki; zamansal eğilimi tespit etmek için Mann-Kendall korelasyon analizi, alansal dağılışını göstermek için de Faktör analizi ve Kümeleme analizi (KA) gerçekleştirildi. Analizlerden elde edilen sonuçlar, coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak haritalandırıldı. Oluşturulan haritalarda altlık olarak, Türkiye akarsu havza sınırları kullanıldı. Asal Bileşen Analizi sonucunda,  en yüksek öz değere sahip faktör 1 (Pc1) ve faktör 2 (Pc2) değerleri tespit edildi. Faktör 1 (Pc1), yağışlı gün sayılarındaki atmosferik etkileri; faktör 2 de coğrafi etkileri temsil etmektedir. Alansal analiz sonuçlarında; faktör 1 (Pc1) değerleri Anadolu'nun güney ve batı kıyılarında dağılım gösterirken, faktör 2 (Pc2) değerleri de karasallığın etkili olduğu iç kesimler ve orografinin yoğun yaşandığı Doğu Karadeniz kıyılarında tespit edilmiştir. Trend analizi sonucunda, yıllık trendlerde %99 güven aralığındaki azalış trendleri; Meriç-Ergene, Kuzey Ege, Susurluk, Batı Akdeniz, Doğu Akdeniz, Batı Karadeniz, Sakarya, Konya ve Fırat Havzalarında tespit edilmiştir. Mevsimlik trend analizlerinde baskın azalış trendleri, kış ve ilkbahar mevsimlerinde tespit edilmiştir. Yıllık paydadaki en fazla yağışı, bu mevsimlerde alan istasyonlarda gözlenen azalış trendleri; gelecekte yaşanabilecek olan su sıkıntısı için önemli bir uyarı olarak dikkat  çekmektedir. Havza bazlı hidro-meteorolojik bileşenlerin, zamansal değişimleri ve aralarındaki ilişki deseninin daha ayrıntılı veri setleriyle analiz edilip yorumlanması; daha önemli sonuçlara ulaşılmasına yardımcı olacaktır.

Abstract:
Global warming and climate change are among the most important environmental problems of the 21st century. Therefore; Analyzing the changes in the fundamental climate elements such as temperature and precipitation is extremely important. In this study; Daily rainfall data has been used for the temporal analysis and spatial analysis. The data used in this study, has a time period of 1963-2016. Mann-Kendall analysis and factor analysis (FA) was performed to find the temporal changes and the spatial distribution patern of rainy days, respectively. The results that obtained from the analyzes were mapped with the geographic information systems (GIS). Turkey's river basin borders were used as a map base. As a result of factor analysis; factor1 (Pc1) and factor2 (Pc2) values were determined based on the highest eigenvalues. Factor1 (Pc1) values represents atmospheric effects and factor2 (Pc2) values represents geographical effects on rainy days. Spatial analysis results show that the factor1 (Pc1) values have different distributions for all seasons. Factor2 values were determined only in winter season. This is because, the analysis results showed low variance percentages in all seasons other than winter. As a result of trend analysis, decreasing trends in 99% confidence interval in annual trends were determined at the Meriç-Ergene, North Aegean, Susurluk, West Mediterranean, East Mediterranean, West Blacksea, Sakarya, Konya and Fırat Basins. In seasonal trend analyzes, predominant decreasing trends were found in winter and spring seasons. The stations that have the maximum rainfall in those seasons are in an important danger for future  water shortages. Analyzing and interpreting the temporal changes and relationship patterns of the basin-based hydro-meteorological components with more detailed data sets would help to achieve more important results.