Konya ili meteorolojik kuraklık analizi
Analysis of meteorological drought in Konya
Yazar: TÜLİN ERSOY
Danışman: PROF. DR. ÖZLEM TERZİ
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yapı Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Meteoroloji = Meteorology ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Konya = Konya ; Kuraklık = Drought ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yağışlar = Rainfall

Özet:
Kuraklık uzun yıllar yağışların normal seviyenin altına düşmesiyle ortaya çıkan süresi, zamanı ve yeri tam olarak kestirilemeyen hidrolojik dengenin bozulmasına sebep olan bir doğal afettir. Kuraklığın başlangıç ve bitimini kesin olarak belirlemek diğer doğal afetlere nazaran oldukça güçtür. Kuraklık yaşanmadan önceki dönemlerde analizler yaparak tedbirler almak ve kuraklığın yaşandığı dönemlerde doğru planlamalar yapmak kuraklığın olumsuz etkilerini azaltabilir.
Bu çalışmada ülkemizde, küresel ısınmanın da etkisiyle yağışlarda meydana gelen düzensiz dağılım sonucu kuraklığın en şiddetli şekilde hissedildiği illerimizden biri olan Konya'nın farklı meteoroloji istasyonlarında kuraklık analizi yapılmıştır. Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü'nden alınan 1971-2014 yılları arası yağış verileri kullanılarak standartlaştırılmış yağış indisi (SYİ) yöntemiyle istasyonların 3, 6, 9 ve 12 aylık kuraklık kategorileri, yüzde dağılımları belirlenmiş ve istasyonlarda kuraklık görülme olasılıkları hesaplanmıştır.
Kuraklığın modellenmesinde yapay zekâ yöntemlerinden biri olan yapay sinir ağları (YSA) kullanılmıştır. YSA modellerinde t ve t-1 zamanlarda olmak üzere yağış verileri girdi parametresi, SYİ değerleri ise çıktı parametresi olarak alınmıştır. Tüm istasyonlarda 3, 6, 9 ve 12 aylık zaman dilimlerinde geliştirilen modellerde en yüksek determinasyon katsayısı ve en düşük ortalama karesel hata değeri 12 aylık periyot için elde edilmiştir. Geliştirilen modellerden elde edilen sonuçlara bakıldığında YSA yönteminin kuraklık tahmininde kolaylıkla kullanılabileceği görülmüştür.

Abstract:
The drought is a natural disaster which can not be accurately predicted period, time and place occured by falling below the seasonal average of long-term precipitation and causes the degradation of the hydrological equilibrium. The determining the beginning and end of the drought is quite difficult when it is compared to other natural disasters. The taking precautions by analyzing in the previous periods from the drought and doing correct planning in drought periods may reduce the negative effects of drought. 
In this study, the drought analysis was carried out in different meteorological stations of Konya, one of the cities where the drought is felt severely on the result of irregular distribution occuring on precipitation due to global warming. The 3, 6, 9 and 12 monthly drought categories, percentage distribution and possibilities of drought of the stations were determined with standardized precipitation index (SPI) method by using precipitation values between 1971 and 2014 years obtained from Turkish State Meteorological Service.
Artificial Neural Networks (ANN) method, which is one of artificial intelligence methods, was used in modeling of the drought. In ANN models, the precipitation data for t and t-1 were used as input parameters and the SPI values as output parameter. The highest determination coefficient and the lowest mean square error value were obtained for 12 monthly period in models developed for 3, 6, 9 and 12 monthly time periods in all stations. When the results obtained from the developed models are examined, it is shown that the ANN method can be used easily in predicting the drought.