Çoruh, Seyhan ve Ceyhan havzalarında kuraklık analizi
Drought analysis in Çoruh, Seyhan and Ceyhan river basins
Yazar: TOLGA BARIŞ TERZİ
Danışman: PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Kuraklık, bir bölgede belirli bir süre boyunca gözlenen su miktarında, bölgede gözlenen normal değerlere göre, gözlemlenen anormal eksiklik olarak tanımlanabilir. Kuraklık, diğer doğal afetlerin aksine yavaş ve kademeli olarak gerçekleştiğinden oluşumunun fark edilmesi zor olabilir ve bu sebeple etkilediği bölgede şiddetli sonuçlara yol açabilir. Ekosistemleri ve toplumu doğrudan ve dolaylı olarak etkileyen kuraklık; su kaynakları, tarım, enerji ve halk sağlığı gibi birçok alanda aylarca hatta yıllarca süren bir etki bırakabilir. Günümüzde kuraklığın etkileri, insan popülasyonundaki hızlı artış, ormansızlaşma ve toprak bozunumu gibi etkenler ile birlikte daha da şiddetlenmiştir. Küresel bir sorun haline gelmiş olan kuraklığın etkileri, ülkemizde de şiddetli bir şekilde gözükmekte ve ülkemizin su kaynaklarına tehdit oluşturmaktadır. Bu sebeple, tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de kuraklığın izlenmesi ve etkilerinin azaltılması için çalışmalar yapılması büyük önem taşımaktadır.
Bu tez çalışmasının amacı; Çoruh, Seyhan ve Ceyhan havzalarındaki kuraklık durumunu farklı indislerle değerlendirerek hem hidrolojik hem de meteorolojik açılardan ayrı ayrı ve bileşik olarak incelemektir. Bu kapsamda Çoruh, Seyhan ve Ceyhan havzalarının her biri için 8 adet akım gözlem istasyonu seçilmiş ve 1989 ile 2011 yılları arasındaki aylık ortalama akım verileri Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü'nün akım gözlem yıllıklarından elde edilmiştir. Meteorolojik kuraklığın incelenmesi amacı ile Çoruh Havzası için 8 adet, Seyhan ve Ceyhan havzaları için ise toplamda 16 adet meteoroloji gözlem istasyonu seçilmiş olup 1989 ile 2011 yılları arasındaki aylık ortalama yağış verileri Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden elde edilmiştir.
Öncelikli olarak, hidrolojik ve meteorolojik kuraklığın incelenmesi için eksiksiz veri serisine ihtiyaç duyulduğundan veri eksiklikleri kapatılmıştır. Her bir havza için, akım gözlem istasyonları birbirlerine olan uzaklıkları ve aralarındaki korelasyona göre sıralanmış daha sonrasında eksik veriler doğrusal regresyon analizi yardımı ile tamamlanmıştır. Eksiksiz veri serisi haline getirilen akım verileri kullanılarak Standartlaştırılmış Akım İndisi (SSFI) hem parametrik olarak hem de akım verisinin marjinal olasılığının Gringorten noktalama pozisyonu formülü ile hesaplandığı ampirik yöntemle 1 ay, 3 ay, 6 ay, 9 ay ve 12 aylık zaman periyodları için hesaplanmıştır. Hesaplanmış olan Standartlaştırılmış Akım İndisi değerlerine bağlı olarak her bir istasyon için kurak dönemler belirlenmiştir.
Meteorolojik veri eksikliklerini gidermek için doğrusal regresyon analizinin yanı sıra makine öğrenmesi yöntemleri de kullanılmıştır. Seyhan ve Ceyhan havzalarında seçilen 16 meteoroloji gözlem istasyonu için veri eksikliklerine bakılmış ve daha sonrasında korelasyon matrisi oluşturulmuştur. Her bir istasyon için KNN (K En Yakın Komşu), FNN (İleri Yönlü Yapay Sinir Ağı), RF (Rastgele Orman), RNN (Tekrarlayan Sinir Ağı), SVM (Destek Vektör Makineleri) ve LSTM (Uzun Kısa Vadeli Bellek) modelleri kurulmuştur, modeller oluşturulurken korelasyon matrisi özellik seçiminde dikkate alınmıştır. Her bir istasyonda her bir model için ortalama karesel hata, ortalama mutlak hata ve determinasyon katsayısı hesaplanmış ve gerekli veri eksiklikleri her bir istasyon için en iyi sonucu veren modele göre tamamlanmıştır.
Akım gözlem istasyonlarının bulundukları noktalarda ortalama aylık yağış verilerinin hesaplanabilmesi için eksiksiz veri serisi haline getirilen ortalama aylık yağış verileri ters mesafe ağırlıklı enterpolasyon yönteminde kullanılmıştır. Ters mesafe ağırlıklı enterpolasyon yöntemi için her bir akım gözlem istasyonu bulunduğu konuma bağlı olarak üç veya dört meteoroloji gözlem istasyonu ile eşleştirilmiştir. Akım gözlem istasyonlarının bulundukları noktalarda yağış verisi elde edildikten sonra, Standartlaştırılmış Yağış İndisi (SPI) hem parametrik hem de ampirik olarak 1 ay, 3 ay, 6 ay, 9 ay ve 12 aylık zaman periyodları için hesaplanmıştır. Hesaplanmış olan Standartlaştırılmış Yağış İndisi değerlerine bağlı olarak her bir istasyon için kurak dönemler belirlenmiştir.
Hidrolojik ve meteorolojik kuraklık tekil indislerle incelendikten sonra, bileşik kuraklığı incelemek amacı ile Ampirik Çok Değişkenli Standartlaştırılmış Kuraklık İndisi (MSDIe) 1 ay, 3 ay, 6 ay, 9 ay ve 12 aylık zaman periyotları için hesaplanmıştır. Kopula fonksiyonları ile geliştirilmiş bileşik indislerin aksine Gringorten noktalama pozisyonu formülünün iki değişken için adapte edilmiş halini kullanarak bileşik olasılığı hesaplayan bu indis, hesaplamada kolaylık sağlarken aynı zamanda parametrik dağılım ailesi hakkında varsayımlar yapmaktan da kaçınmaktadır. Hesaplanmış olan Ampirik Çok Değişkenli Standartlaştırılmış Kuraklık İndisi değerlerine bağlı olarak her bir istasyon için kurak dönemler belirlenmiştir.
İndisler hesaplandıktan sonra, her bir istasyonda her bir indis için kurak dönemlerin görülme olasılıkları hesaplanmıştır. Daha sonrasında yine her bir istasyonda her bir indis için Mann-Kendall trend testi uygulanarak kuraklığın trendi incelenmiştir. Trend testi, her bir indis için hesaplanan her zaman periyodunda uygulanmıştır. Çoruh Havzası kapsamında SPI için genellikle trende rastlanmamış, trendin olduğu noktalarda da pozitif yönlü olduğu gözlemlenmiştir. SSFI için istasyonların büyük bir çoğunluğunda trend gözlemlenmezken D23A026 için mayıs ayında pozitif trend, D23A032 için ise 1 ay ve 3 aylık periyotlarda eylül, ekim ve kasım ayları için negatif trend gözlemlenmiştir. MSDIe-1 için bazı istasyonlarda negatif trend gözlemlenirken, diğer zaman periyotlarında havzaya genel olarak pozitif trend veya trendin olmaması durumu hakimdir. Seyhan ve Ceyhan havzalarında SPI için genel olarak trendin olmaması durumu gözlenirken, SSFI için özellikle Seyhan'da D18A012'de negatif bir trend açıkça gözlenebilmektedir.
Bu tez kapsamında Çoruh, Seyhan ve Ceyhan havzalarının kuraklık durumu hem hidrolojik hem de meteorolojik açıdan incelenmiştir. Analizlerin yapıldığı bölgelere bakılınca; Çoruh, Seyhan ve Ceyhan nehirlerinin enerji, tarım ve bölge halkı için büyük önem taşıdığı gözükmektedir. Söz konusu havzalarda kuraklığın izlenmesi ve kuraklığın etkilerinin önlenmesi amacıyla yapılan çalışmalar, bu bölgelerin yanı sıra ülke genelinde de son derece kritik bir öneme sahiptir.

Abstract:
Drought can be defined as an abnormal deficiency observed in the amount of water in a region over a certain period compared to the normal values observed in that region. Unlike other natural disasters, drought occurs slowly and gradually, making it difficult to detect its formation, leading to severe consequences in the affected area. Directly and indirectly affecting ecosystems and society, drought can leave long-lasting effects in various areas such as water resources, agriculture, energy, and public health for months or even years. Today, the effects of drought have intensified globally due to factors like rapid population growth, deforestation, and soil degradation. The impacts of drought, which has become a global issue, are also significantly visible in our country, posing a threat to our water resources. Therefore, it is quite significant to conduct studies to monitor drought and reduce its effects, both globally and in our country.
This thesis aims to assess the drought situation in the Çoruh, Seyhan, and Ceyhan River basins using different indices, examining them both from hydrological and meteorological perspectives, individually as well as in combination. For this purpose, eight hydrological stations were selected for each of the Çoruh, Seyhan, and Ceyhan River basins, and monthly average flow data between 1989 and 2011 were obtained from the General Directorate of State Hydraulic Works. To investigate meteorological drought, eight meteorological stations were chosen for the Çoruh Basin and a total of 16 stations for the Seyhan and Ceyhan basins, with monthly average precipitation data between 1989 and 2011 obtained from the Turkish State Meteorological Service. 
The data series were completed by addressing the missing data, essential for the examination of hydrological and meteorological drought. For each basin, the hydrological stations were arranged based on their distances from each other and their correlation, and subsequently, missing data were filled using linear regression analysis. The flow data, now complete, were utilized to calculate the Standardized Streamflow Index (SSFI) for 1-month, 3-month, 6-month, 9-month, and 12-month time periods both parametrically and empirically. 
For the calculation of Parametric Standardized Streamflow Index, best fit distributions were identified. Although it should be noted that the probability distribution of streamflow or any other drought-related variable might be different across different climatic conditions, adapting a parametric approach for drought indices based on these variables may yield to inconsistent results particularly on a larger scale. Discrepancies arise because some regions adhere to particular data distribution functions, while others do not. Even when employing various distributions and choosing the most suitable based on goodness-of-fit tests, the tails of index values might vary across different areas. The variability in the tails of the Parametric Standardized Streamflow Index (SSFI) due to the sensitivity of its parameters across spaces could result in inconsistent or biased interpretations of extreme droughts in various regions. To address this limitation, SSFI was also calculated empirically, which involves calculating marginal probability of streamflow using Gringorten plotting position formula. Using empirical probabilities derived from Gringorten plotting position formula in the inverse of the standard normal distribution function allows for the computation of a standardized empirical index. This approach bypasses the need for parameter estimation and eliminates the requirement for conducting a goodness-of-fit evaluation, resulting in computational efficiency. By leveraging observed empirical probabilities within the inverse of a standard normal distribution function, this method directly produces standardized empirical indices, making the process more streamlined and efficient in hydrological analyses. Based on the calculated Standardized Streamflow Index values, dry periods were identified for each station. 
Meteorological data gaps were addressed not only through linear regression analysis but also by employing machine learning methods. For the 16 meteorological stations selected in the Seyhan and Ceyhan basins, missing data were examined, followed by the creation of a correlation matrix. KNN (K Nearest Neighbors), FNN (Feedforward Neural Network), RF (Random Forest), RNN (Recurrent Neural Network), SVM (Support Vector Machines), and LSTM (Long Short-Term Memory) models were developed for each station, considering the correlation matrix in feature selection. For each model at each station, mean squared error, mean absolute error, and determination coefficient were calculated. Subsequently, necessary data gaps for each station were completed based on the model that yielded the best results.
The complete monthly average rainfall data, which was transformed into a comprehensive dataset, was utilized for inverse distance weighting interpolation to calculate the average monthly rainfall data at the locations of hydrological stations. For the inverse distance weighting interpolation method, each hydrological station was matched with three or four meteorological stations based on their respective locations. After obtaining rainfall data at the locations of hydrological stations, the Standardized Precipitation Index (SPI) was calculated parametrically and empirically for 1-month, 3-month, 6-month, 9-month, and 12-month time periods. Dry periods were identified for each station based on the calculated Standardized Precipitation Index values.
After examining hydrological and meteorological drought using individual indices, the Empirical Multivariate Standardized Drought Index (MSDIe) was computed to investigate integrated drought for 1-month, 3-month, 6-month, 9-month, and 12-month time periods. Considering the intricate nature of drought in its initiation, progression, and conclusion, depending solely on a single variable index may not sufficiently and reliably detect drought conditions within an appropriate timeframe. Which is why monitoring drought in an integrated manner is crucial. In this study, MSDIe was computed using precipitation and streamflow data, combining meteorological and hydrological drought. Unlike integrated indices developed with copula functions, this index calculates joint probability by adapting the Gringorten plotting position to two variables, providing computational ease and avoiding assumptions about the parametric distribution family. Dry periods were identified for each station based on the calculated values of the Empirical Multivariate Standardized Drought Index.
After computing the indices, the probabilities of occurrence for dry periods were calculated for each index at each station. For both the parametric and empirical Standardized Streamflow Index, dry periods were identified using the Streamflow Drought Index classification. Similarly, for both parametric and empirical Standardized Precipitation Index, dry periods were determined based on the SPI classification. However, due to the absence of a universally accepted classification system for the Multivariate Standardized Drought Index, dry periods were determined using the Standardized Precipitation Index classification. 
Subsequently, the Mann-Kendall trend test was applied to investigate the trend of drought for each index at each station. The trend test was conducted for each time period calculated for each index. Within the Çoruh Basin, SPI generally didn't exhibit a trend, and where a trend was observed, it tended to be positive. While SSFI didn't show a noticeable trend in the majority of stations, D23A026 displayed a positive trend in May, and for D23A032, a negative trend was observed for the months of September, October, and November in 1-month and 3-month periods. For MSDIe-1, some stations showed a negative trend, whereas for other time periods, there was either a predominant positive trend or no trend observed in the basin overall. In the Seyhan and Ceyhan basins, SPI generally showed no clear trend, while for SSFI, notably in Seyhan at station D18A012, a distinct negative trend was evident.
Within the scope of this thesis, the drought status of the Çoruh, Seyhan, and Ceyhan basins has been examined from both hydrological and meteorological perspectives. Rather than relying solely on single variable indices for hydrological and meteorological drought, this study employed an integrated drought index. This approach aimed to combine the properties of both streamflow and precipitation on drought assessment. When looking at the areas where the analyses were conducted, it appears that the Çoruh, Seyhan, and Ceyhan rivers hold significant importance for energy, agriculture, and the local population. The efforts aimed at monitoring drought and mitigating its effects in these basins are of critical importance not only for these regions but also on a national scale.