Uzaktan algılama teknikleri kullanılarak kar örtüsü ile mevsimsel akımın değerlendirilmesi: Urmiye Gölü örneği
Evaluation of snow cover and seasonal streams using remote sensing techniques: Lake Urmia
Yazar: AFSHIN SHAHBAZI
Danışman: PROF. DR. GÜLÜZAR DUYGU SEMİZ
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı / Tarımsal Yapılar ve Sulama Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Havza yönetimi = Basin management ; Su kaynakları = Water resources ; İran = Iran

Özet:
Kar, su döngüsünün önemli bir parçasıdır. Ancak, iklim değişikliği nedeniyle kar yağışı miktarı her geçen gün azalmakta,
kar erimesi hızlanmakta ve su akışı üzerindeki etkileri değişilmektedir. Kar ölçümü ve izlenmesi, iklimsel ve hidrolojik
döngülerin anlaşılması ve su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi için önemlidir. Kar, hem su temini hem de
ekosistemler ve tarımsal faaliyetler için önemli bir su kaynağıdır. Kar yağışı verileri, su kaynakları yönetimi ve iklim
modellerinin geliştirilmesinde kullanılabilmektedir. Ancak, yer bazlı kar ölçümleri zaman ve mekansal kısıtlamalardan
dolayı eksik veri kaydedebilir. Bu nedenle, uydu görüntüleri gibi uzaktan algılama yöntemleri, kar örtüsünün izlenmesi ve
kar su eşdeğerinin tahmin edilmesi için kullanılmaktadır. Bu teknolojiler, kar örtüsünün değişimlerini ve kar su eşdeğerini
daha kapsamlı bir şekilde elde etmek imkanı sağlamaktadır. Bu çalışmada, Urmiye Gölü Havzası'nda kar örtüsü ve kar su
eşdeğerinin miktar ve dağılımı incelenmiştir ve bu verilerin mevsimsel akış miktarı ve gölün su seviyesi üzerindeki etkisi
ortaya konmuştur. İran'ın kuzeybatısında yer alan Urmiye Gölü Havzası, dağlık bir bölge olduğu için, karın, önemli bir
doğal rezervuar olduğu kabul edilmektedir. Urmiye Gölü'nün kuruma tehlikesiyle karşı karşıya olduğu düşünüldüğünde,
kar miktarının takibi su kaynaklarının yönetimi açısından önemlidir. Çalışmada, uzaktan algılama verileri ve yersel
ölçümler kullanılarak kar örtüsü ve kar su eşdeğeri analizleri yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, kar yağışının yüzey akış'a
ve göl seviyesine katkısını ortaya koymaktadır. Çalışmada 2007 ila 2013 yılları arasında AMSR-E, GLDAS ve ERA5-
land kar su eşdeğeri verileri karşılaştırılmıştır. RMSE, R ve R 2 gibi istatistiksel ölçümler, her bir KSE ürününün veri
kalitesini yansıtmak için kullanılmıştır. Bu ölçümler, ERA5-land KSE ürününün genel doğruluğunun diğer KSE
ürünlerinden daha yüksek olduğunu göstermiştir. Bu sonuçlar, bu ürünün KSE tahmini konusunda daha iyi performans
gösterdiğini ve bu nedenle bu ürünün KSE tahminlerinde tercih edilebileceğini düşündürmektedir. Daha sonra ERA5
KSE'nin diğer hidroiklim verilerle ilişkisi ortaya koyulmuştur. Sonuç olarak çoklu doğrusal regresyon modelinin
çıktılarına dayanarak, KSE değişkeni en yüksek standartlaştırılmış β mutlak değerine sahip olarak göle boşalım miktarını
en fazla etkileyen parametre olarak belirlenmiştir. Bu modelde sırası ile en önemli değişkenlerin KSE, tarımda kullanılan
su ve yağmur olduğu bulunmuştur.

Abstract:
Snow is an important component of the water cycle. Measurement and monitoring of snow are crucial for understanding climate and
hydrological cycles, as well as for the sustainable management of water resources. However, due to climate change, the amount of
snowfall is decreasing, snowmelt is accelerating, and the effects on water flow are changing. Snow serves as a vital source for both water
supply and ecosystems/agricultural activities. Snowfall data can be utilized in water resources management and the development of
climate models. Snow measurements are essential for water resources management, climate model development, and understanding the
water cycle. However, ground-based snow measurements may have limitations in terms of time and spatial coverage. Therefore, remote
sensing methods such as satellite imagery are employed for monitoring snow cover and estimating snow water equivalent. These
technologies enable a more comprehensive assessment of changes in snow cover and snow water equivalent. In this study, snow cover
and snow water equivalent in the Urmia Lake Basin were examined, and their quantity and distribution were analyzed. Furthermore, the
impact of these variables on seasonal flow rates and the water level of the lake was investigated. The Urmia Lake Basin, located in
northwestern Iran, is assumed to have significant natural reservoirs of snow due to its mountainous terrain. Considering the risk of Urmia
Lake drying up, monitoring the amount of snow is important for water resources management. Remote sensing data and ground-based
measurements were used to analyze snow cover and snow water equivalent in the study. The results demonstrate the contribution of
snowfall to surface runoff and the water level of the lake. In the study, data from AMSR-E, GLDAS, and ERA5-land SWE products were
compared for the period between 2007 and 2013. Statistical measures such as RMSE, R, and R 2 were used to reflect the data quality of
each SWE product. These measurements indicated that ERA5-land SWE product had higher overall accuracy compared to the other SWE
products. These results suggest that this product performs better in SWE estimation and can be preferred for SWE predictions.
Subsequently, the relationship between ERA5 SWE and other hydroclimatic variables was examined. Based on the outputs of a multiple
linear regression model, the SWE variable was identified as the parameter with the highest standardized absolute β value, indicating its
greatest influence on the amount of outflow to the lake. In this model, the most important variables can be stated as SWE, Agricultural
water use, and Rainfall.