Trakya'da su ayak izinin tarımsal ekosistemde belirlenmesi ve modellenmesi
Determination and modelling water footprint in agricultural ecosystem in thrace region
Yazar: SERHAN YEŞİLKÖY
Danışman: PROF. DR. LEVENT ŞAYLAN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Meteoroloji = Meteorology

Özet:
Günümüzün en önemli çevresel problemi olan iklim değişikliği ile mücadelede mevcut durumun belirlenmesi üzerine birçok farklı alanda çalışmalar sürdürülmektedir. Hükümetlerarası İklim Değişikliği Paneli'nin (IPCC) oluşturulmasıyla ve iklim değişikliği ile mücadele kapsamında 7'şer yıllık dönemlerde değerlendirme raporları yayınlanmaktadır. 2013 yılında yayınlanan sonuncu 5. Değerlendirme Raporunda (AR5) belirtildiği üzere ilerleyen dönemlerde deniz seviyesinin yükselmesi, hava sıcaklıklarının artması, yağış miktarının düzensizleşmesi, kuraklığın şiddetlenmesi ve ekstrem hava olaylarında artış beklenmektedir. Ülkemizin de bulunduğu Akdeniz Havzasında ise iklim değişikliği etkilerinin önemli miktarda gıda, hayvancılık, turizm, sigortacılık vb. birçok farklı sektör üzerinde baskı oluşturacağı belirtilmektedir.
Son yıllarda tarım sektörünün iklim değişikliğine uyum araştırmaları ile ilgili önemli çalışmalar yapılmıştır. Su ayak izi (SAİ) kavramı, 2002 yılında ortaya konulan bir göstergedir. Günümüze kadar farklı sektörlerde farklı yaklaşımlarla SAİ belirlenmesi ile ilgili oldukça fazla çalışma bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında da Türkiye'deki tarım sektörünün önemli alanlardan Trakya'da yaygın olarak yetiştiriciliği yapılan ayçiçeği ve kışlık buğday bitkilerinin SAİ miktarları 2014-2018 yılları arasındaki arazi ölçümlerinden yararlanılarak hesaplanmıştır. Bitkiler için SAİ miktarı hesaplanırken uluslararası kabul görmüş AquaCrop, DSSAT ve WOFOST bitki gelişimi simülasyonu modelleri ve arazi ölçümlerinin kullanıldığı toprak su dengesi yöntemi kullanılmıştır. Kullanılan bu üç model, 2014-2018 yılları arasında ayçiçeği ve kışlık buğday bitkilerinin gelişim gösterdiği yıllardaki meteorolojik, bitki ve toprak verileri kullanılarak bitki verimlerine göre kalibre edilmiştir. Kalibrasyon işlemi tamamlandıktan sonra bitki SAİ miktarlarının hesaplanması için modellerin kabullerine göre hesaplanan gerçek evapotranspirasyon (ET) değerleri ve efektif yağış (Peff) miktarı arasındaki bağıntılar ve verim değerleri kullanılarak kuru koşullarda yetiştirilen ayçiçeği ve kışlık buğday bitkilerinin SAİ değerleri hesaplanmıştır. Ayrıca meteorolojik ve toprak su içeriği verileri toprak su dengesi yöntemi kullanılarak gerçek ET hesaplanmış olup SAİ değerleri arazi ölçümleri ile hesaplanmıştır ve modeller ile karşılaştırılmıştır. Modellerin kalibrasyon işlemlerinin tamamlanmasıyla birlikte bu modellerin meteorolojik faktörlerdeki değişimlerin bitki verim ve SAİ miktarları üzerindeki değişimlerinin belirlenmesi için hassasiyet analizi yapılmıştır.
Trakya'da iklim değişikliğinin etkilerinin tarımsal ekosistemde belirlenebilmesi için öncelikle 2099 yılına kadar HadGEM2-ES modeli tarafından üretilmiş ve HIRHAM5 bölgesel iklim modeli ile istatistiksel olarak altölçeklendirilmiş 0.11° (~12.5 km) yatay çözünürlüğüne sahip EURO-CORDEX verileri iyimser (RCP 4.5) ve kötümser (RCP 8.5) senaryolar için edilmiştir. Modeller tarafından 1971-2099 yılları arası için günlük olarak üretilen bu verilerin bölgenin durumunu temsil edebilmesi için yanlılık (bias) düzeltmesi uygulanması gerekmektedir. Bunun için 1971-2000 yılları arasındaki model ve ölçüm verileri karşılaştırılıp elde edilen farklılıkların ilerideki verilere uygulanması esasına dayanmaktadır. Model verilerinin düzeltilmesi için birçok farklı yöntem bulunmaktadır. Maksimum, minimum ve ortalama sıcaklık verilerinin düzeltilmesi mevsimsel ortalama yanlılık düzeltmesi; yağış, bağıl nem, rüzgar şiddeti, global radyasyon değişkenleri için kantil haritalama yöntemi kullanılmıştır. Trakya'da uzun dönem ölçüm yapan 9 farklı istasyon tarafından ölçülen günlük veriler Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden temin edilerek CORDEX verilerinin düzeltilmesinde kullanılmıştır. Düzeltilmiş veriler ile bölgenin sıcaklık, yağış vb. meteorolojik değişkenlerin ileriye yönelik durumları ayçiçeği ve kışlık buğday bitkilerinin gelişme dönemleri için belirlenmiştir. Ayçiçeği bitkisinin gelişim gösterdiği aylarda bölge genelindeki ortalama sıcaklık değişimi RCP 4.5 ve 8.5 senaryolarında sırasıyla 4.1°C ve 6.9°C miktarında artmıştır. Yağış miktarındaki değişim ise RCP 4.5 ve 8.5 senaryolarında sırasıyla %19.9 ve %53.1 oranında azalacağı hesaplanmıştır. Kışlık buğday bitkisinin gelişim gösterdiği aylardaki bölgedeki ortalama sıcaklık değişimi RCP 4.5 ve 8.5 senaryolarında sırasıyla 3.3°C ve 6.2°C miktarında artmıştır. Yağış miktarındaki değişimi ise RCP 4.5 senaryosunda %15.1 artış; RCP 8.5 senaryosunda %16.7 azaldığı hesaplanmıştır.
Model kalibrasyonunun yapıldığı Edirne, Kırklareli ve Tekirdağ illerindeki RCP 4.5 ve 8.5 senaryoların için elde edilen zaman serileri AquaCrop, DSSAT ve WOFOST modellerinde ayçiçeği ve kışlık buğday bitkileri için simülasyonlar yapılmıştır. Ayrıca, bu simülasyonlar yapılırken her yıldaki RCP 4.5 ve 8.5 senaryoları için belirlenmiş CO2 konsantrasyon miktarları modellere girilmiştir. Ayçiçeği bitkisi için RCP 4.5 senaryosuna göre çalıştırılan modellerin sonuçlarına göre 2099 yılına kadar verim ve SAİ miktarındaki değişim AquaCrop modelinde %14.3 ve %26.6; DSSAT'ta %15.6 ve %30.8 azaldığı; WOFOST'ta ise %25.9 azaldığı ve %7.6 oranında arttığı tahmin edilmiştir. RCP 8.5 senaryosundaki verim miktarı ise AquaCrop, DSSAT ve WOFOST modellerinde sırasıyla %10.1, %18.6 ve %35.6 oranında azaldığı; SAİ miktarı ise %61.2, %62.1 ve %38.5 oranında azaldığı belirlenmiştir. Buğday bitkisinin RCP 4.5 ve 8.5 senaryoları verim miktarındaki değişim AquaCrop'ta %18.3 ve %27.7 arttığı; DSSAT'ta %17.3 ve %20.6 azaldığı; WOFOST'ta %9.4 arttığı ve %2.0 azaldığı hesaplanmıştır. SAİ değişimi ise AquaCrop'ta %63.4 ve %75.7 azaldığı; DSSAT'ta %26.8 arttığı ve %25.9 azaldığı; WOFOST'ta %24.5 ve %50.1 azaldığı hesaplanmıştır.
Bu simülasyonların yanında Trakya'daki kuraklık durumunun belirlenebilmesi için yaygın olarak kullanılan SPEI, PDSI ve sc-PDSI indeksleri ile 2020 yılından 2099 yılına kadar ayçiçeği ve buğday bitkilerinin gelişim gösterdiği dönemlerdeki değerleri hesaplanmıştır. SPEI indekslerinin ileriye yönelik durumu ayçiçeği bitkisinin gelişim gösterdiği aylarda RCP 4.5 senaryosuna göre 3, 6, 9 ve 12 aylık hesaplamalarındaki kuraklık durumu normal civarı olarak belirlenmiştir. Bu durum RCP 8.5 senaryosunda da normal civarı olarak hesaplanmıştır. SPEI indeksinin buğday bitkisinin gelişim gösterdiği aylarda RCP 4.5 ve 8.5 senaryoları için 3, 6, 9 ve 12 aylık hesaplamalarındaki kuraklık durumu normal civarı olarak değerlendirilmektedir. Sc-PDSI indeksinin ileriye yönelik durumu ayçiçeği bitkisinin gelişim gösterdiği aylarda RCP 4.5 ve 8.5 senaryoları için normal civarı ve biraz kurak olarak hesaplanmıştır. Buğday bitkisinin gelişim gösterdiği aylarda RCP 4.5 ve 8.5 senaryoları için dönemsel ortalamalarında normal civarı olarak belirlenmiştir.

Abstract:
Nowadays, studies on determining the current situation in combating climate change, which is the most important environmental problem, have been continued in many different areas. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) has been published Assessment Reports every 7 years within the scope of creating the and combating climate change. The last 5th Assessment Report (AR5) published in 2013, it is expected that the sea level will rise in the following periods, the air temperatures will increase, the frequency and amount of precipitation will be changed, the duration of drought will become severe and the extreme weather events will increase. In the Mediterranean Basin, where our country is located, significant effects of climate change on food, livestock, tourism, insurance, etc. It is stated that it will create enormous effects on different sectors.
In recent years, important studies have been carried out in the adaptation process to climate change by understanding the agriculture sector, which has become more important. The concept of water footprint (WF) is an indicator, which is introduced in 2002. The WF represents the volume of freshwater used to the production process and it is measured on all levels of the supply chain. Showing water consumption and polluted water volumes by source and type of pollution, WF comprises of components like blue, green, and grey WFs. Blue WF is estimated in crop production with irrigated agriculture while green WF is determined in rainfed agriculture conditions. Grey WF involves the information about groundwater pollution because of fertilization. To date, there were a lot of studies on the determination of WF in different sectors with different approaches. This thesis research area, Thrace Part of Turkey, which is one of the most important agricultural areas in our country, as is commonly grown sunflower and winter wheat cultivation. The purpose of this study is to determine the actual crop WF and yield with field measurements and model and future potential WF and yield of these crops with well-accepted crop growth simulation models. It is also aimed to determine the meteorological and agricultural drought conditions using different indices.
Crop growth simulation models have been experimented at many different locations and the development processes have been continued. AquaCrop, DSSAT, and WOFOST (hereafter models were given in the same orders) models have been developed by the Food and Agriculture Organization (FAO), The International Benchmark Sites Network for Agrotechnology Transfer (IBSNAT), Wageningen University, respectively. In this thesis, these models were calibrated based on crop yields between the years of 2014-2018. In this period, the average yields of sunflower and wheat in Thrace were 2.21 and 4.46 t/ha, respectively. According to AquaCrop, DSSAT, and WOFOST results, sunflower yields were modelled and relative errors (RE) were calculated as 4.7, -0.3, and 7.2%; normalized root mean square errors (NRMSE) as 5.5, 5.3, and 7.3%; mean absolute percentage errors (MAPE) as 4.7, 4.7, and 7.2%, respectively. Besides, wheat yields were modelled and REs were calculated as 0.5, -4.8, and 3.3%; NRMSEs as 3.3, 7.3, and 5.7%; MAPEs as 3.2, 6.3, and 5.6%, respectively. After the calibration, the WF values of sunflower and winter wheat crops, which were grown in dry conditions, were calculated using the formula related to conditions between the evapotranspiration (ET) values and the effective precipitation (Peff). In order to calculate Peff, there are two different equations (in the USDA method) depending on whether the total daily precipitation is less than 8.3 mm. The cumulated values of these variables were calculated during the growing periods of crops and the total ETgreen value was obtained. The amount of green WF was calculated when the total ET value divided by the yield. In the soil water balance (SWB) method, capillary rise, drainage, and surface runoff were neglected to calculate ET. ET was calculated by using SWB method with the help of temporal changes in soil water content measurements and precipitation. The crop WF values were calculated according to this method and compared with AquaCrop, DSSAT, and WOFOST models. In the Thrace region of Turkey, the WFs of sunflower and wheat were calculated as 377.0 and 452.7 m3/t with SWB method, respectively. Additionally, WF results for sunflower modelled by AquaCrop, DSSAT, and WOFOST models were estimated as 388.6, 444.9, and 453.1 m3/t, respectively. In the same order of results of winter wheat's WF were calculated as 359.0, 218.3, and 291.7 m3/t. Upon completion of the calibration procedures of the models, 93 different scenarios were created to determine the temperature, precipitation, and global solar radiation changes on crop yield and WF amounts, and sensitivity analyses were performed.
In order to determine the effects of climate change in the agricultural ecosystem in Thrace, the EURO-CORDEX (hereafter CORDEX) data were produced by the HadGEM2-ES global circulation model.  Then these data were statistically downscaled with the HIRHAM5 regional climate model (Resolution of 0.11° (~12.5 km)) using two different scenarios (Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 (optimistic) and RCP 8.5 (pessimistic)) until 2099. Bias correction must be applied to CORDEX data to represent the status of the region, which was produced daily by the models from 1971 to 2099. After this stage, the modeled and actual (measurement) data between reference years (1971-2000) were compared and using thes differences bias were corrected for the future data. There are many different methods for correcting the raw model data. The methods commonly used in recent years have been used. In this study, bias correction of maximum, minimum, and average temperature were done using simple mean seasonal bias correction. Moreover, quantile mapping (QM) method was applied to the for bias corection of precipitation, relative humidity, wind intensity, and global radiation values. The reason for applying different bias correction methods was because of different distributions of data due to their nature. The daily data measured by 9 different stations making long-term measurements in Thrace were obtained from the Turkish State Meteorology Service (TSMS) and used to correct CORDEX data. By obtaining corrected data, the region's future temperature, precipitation etc. the prospective conditions of meteorological variables were determined in three different time intervals (P1: 2020-2040; P2: 2041-2070; P3: 2071-2099) for the growing periods of sunflower and wheat. Changes of meteorological variables were calculated according to the TSMS measurements between 1971-2019 years. Average temperature change across the region during the months when the sunflower may increase as 3.7°C for P1, 4.1°C for P2 and 4.3°C for P3 in RCP 4.5 ; as 6.1°C for P1, 6.8°C for P2 and 7.8°C for P3 in in the RCP 8.5 scenario. While changes (decrease) in precipitation amount were found as 22.8, 20.0 and 16.9% in RCP 4.5 scenario P1, P2, and P3 periods, they were calculated in RCP 8.5 scenario as 50.8, 54.4 and 54.2%, respectively. Average temperature change in the region during the months when the wheat grows in RCP 4.5 scenario during periods P1, P2 and P3 3.1°C, 3.3°C, 3.4°C; in RCP 8.5 scenario changes in periods 5.6°C, 6.1°C, 7.0°C, respectively. Differences in precipitation amount was calculated as 15.0%, 12.0%, and 18.4% in RCP 4.5 scenario P1, P2, and P3 periods; RCP 8.5 scenario was calculated to decrease by 15.6%, 17.1% and 17.4% in P1, P2 and P3 periods.
Crop yields and WFs values were simulated for RCP 4.5 and 8.5 scenarios in Edirne, Kırklareli, and Tekirdağ provinces where models calibration were performed. Besides, the atmospheric CO2 concentration amount, which were determined for the RCP 4.5 and 8.5 scenarios per year by IPCC, was also entered into the models as an input data. According to the results of models, changes in sunflower yield and WF until 2099 were -14.3 and -26.6% in AquaCrop; -15.6 and -30.8% in DSSAT; -25.9 and +7.6% WOFOST, in RCP 4.5 scenario. The yield changes in the RCP 8.5 scenario may be decreased by 10.1, 18.6 and 35.6% respectively. It was also determined that changes in sunflower WF decreased by 61.2, 62.1, and 38.5% in RCP 8.5, respectively. According to wheat simulations, the changes in yields in RCP 4.5 and 8.5 scenarios was found as +18.3 and +27.7% in AquaCrop; -17.3 and -20.6% in DSSAT; +9.4 and -2.0% in WOFOST. The changes in the same order of WFs was calculated as -63.4 and -75.7%; +26.8 and -25.9%; -24.5 and -50.1%, respectively.
In addition to these simulations, Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), Palmer Drought Severity Index (PDSI), and self-calibrated PDSI (sc-PDSI) indexes, which were used to determine the drought situation in Thrace, and their values in the periods when sunflower and wheat growing periods from 2020 to 2099 were calculated. While calculating these indices, the potential evapotranspiration (PET) value was calculated according to the Penman Monteith method and monthly maximum-minimum temperature, wind speed in 2 meters, global solar radiation, latitude, altitude are required. In addition to the PET data, monthly total precipitation and soil available water capacity (AWC) values are required to calculate PDSI indexes. The SPEI and sc-PDSI indices could be comparable results when examining drought conditions in different stations and regions in the same period. SPEI index refers to meteorological drought in 3-month period calculations, agricultural drought in 6 and 9-month calculations, and hydrological drought in 12-month calculations. Sc-PDSI index is used to determine meteorological and agricultural drought. In the sunflower growing season, the drought situation in the calculations of 3, 6, 9, and 12 months was determined as normal condition in the RCP 4.5 scenario. This situation was calculated as normal condition in the RCP 8.5 scenario as well. In the wheat growing seasons, SPEI index of different time scales, the drought situation was calculated as normal in optimistic and pessimistic scenarios. Sc-PDSI index of sunflower growing season in RCP 4.5 and 8.5, was evaluated near normal in P1; incipient drought in the P2 period; near normal and incipient drought in P3, respectively. For the RCP 4.5 and 8.5 scenarios during the wheat growing seasons, it may be calculated as near normal in the P1, P2, P3 periods, respectively.