Türkes ve Tatli_2010_Kuraklik ve yagis indisleri ve cöllesme_Colles

ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
KURAKLIK VE YAĞIġ ETKĠNLĠĞĠ
ĠNDĠSLERĠNĠN ÇÖLLEġMENĠN
BELĠRLENMESĠ, NĠTELENMESĠ VE
ĠZLENMESĠNDEKĠ ROLÜ
Murat TÜRKEġ1
Hasan TATLI2
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi Coğrafya Bölümü
1
2
[email protected]; [email protected]
ÖZET
Çölleşmenin günümüzde kabul gören çağdaş tanımına göre, çölleşmeye eğilimli (çölleşme süreçlerine açık)
kurak, yarıkurak ve kuru-yarınemli iklimlerin egemen olduğu ‘kuru arazileri’ belirlemek için, çeşitli kuraklık
(nemlilik), iklim, yağış etkinliği ya da aridite (kurak ya da arid koşullar ve arid bölge çeşidi) sınıflandırma
yöntemleri kullanılmaktadır. Karmaşık bir süreç olan kuraklık olaylarını (kısaca kuraklık) belirlemek,
nitelendirmek (şiddeti, süresi ve coğrafi dağılış deseni) ve izlemek için de, birçok klimatolojik, meteorolojik
ya da hidrolojik indis (gösterge) kullanılır. Bir kuraklık olayının belirlenmesi ve nitelendirilmesi, kuraklık
tanımlama yöntemlerinin ve/ya da kuraklık indislerinin doğru seçilmesini gerektirir. Kuraklık göstergeleri,
kuraklık olaylarının belirlenmesi, nitelenmesi, çözümlenmesi ve izlenmesini sağlayarak, aynı zamanda iklim
ile ilişkili çölleşme süreç ve etmenlerinin belirlenmesi ve nitelenmesinin yanı sıra onlarda zamanla ortaya
çıkan değişikliklerin ve eğilimlerin belirlenmesi ve izlenmesi açısından da çok önemli katkılar sağlar.
Bu çalışmada, çeşitli kuraklık ve yağış etkinliği indislerinin, kuraklık ve çölleşmenin belirlenmesi,
nitelenmesi, çözümlenmesi ve izlenmesindeki önemi ve rolü, Türkiye için gerçekleştirdiğimiz yeni ve özgün
çalışmalardan örnekler verilerek açıklanacaktır.
Anahtar Kelimeler: İklim; iklim değişikliği; kuraklık ve çölleşme; kuraklık ve yağış etkinliği
indisleri, Türkiye.
THE ROLE OF DROUGHT AND PRECIPITATION SEVERITY INDICES FOR
DETERMINATION, CHARACTERIZATION AND MONITORING OF THE
DESERTIFICATION
ABSTRACT
According to the contemporary definition of the desertification, which it has been widely accepted
today, various drought (humidity), climate, precipitation severity or aridity (dry or arid conditions and type of
arid region) classification methods have been used in order to determine the ‘dry-lands’ dominated by the dry,
semi-arid and dry sub-humid climates. In order to determine, characterize (its severity, length and
geographical distribution pattern) and monitor the drought events (shortly drought) that have been a complex
process, many climatological, meteorological and hydrological indices have been used. Determination and
characterization of a drought event are required to correctly choose the drought determination methods
and/or drought indices. Drought indices, in addition to determination and characterization of the climaterelated desertification process and factors, they also make significant contributions for determining and
monitoring changes appeared in the course of time, by supplying the determination, characterization,
analyzing and monitoring of the drought events.
This study explains the significance and role of the various drought and precipitation severity indices
in determining, characterizing, analyzing and monitoring of the drought and desertification by giving
examples from new and original studies that we have performed for Turkey.
Key Words: Climate; climate change; drought and desertification; drought and precipitation severity
index; Turkey.
245
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
1. GĠRĠġ
Farklı zaman ölçeklerinde etkili olabilen kuraklık olaylarını incelemek ve izlemek için, çeşitli
yaklaşım ve yöntemler geliştirilmiştir. Bunlardan Palmer Kuraklık Şiddet İndisi (PDSI) (Palmer, 1965)
ve Standartlaştırılmış Yağış İndisi (SPI) (McKee vd., 1993; Türkeş ve Tatlı, 2009), kuraklıkları
belirleme, değerlendirme ve izlemede, bir ülkenin ya da bölgenin kuraklık yönetimi ile kuraklık ve
çölleşme ile savaşımında strateji oluşturma, geliştirme ve uygulanmasında etkili olan yaklaşımların
başlıcalarıdır.
Kuraklık olayları ve onlarla bağlı olarak ortaya çıkabilen çölleşme süreçleri, gelişme süresi ve
şiddetine göre etkisini her alanda göstermektedir. Türkiye’de tarım sektörü, kuraklıktan etkilenen
sektörlerin başında gelir. Bu nedenle, hala önemli düzeyde tarıma dayalı ekonominin sürdürüldüğü
ülkemizde, kuraklık ve çölleşmenin farklı değişkenler ve yöntemler kullanılarak belirlenmesi,
tanımlanması, nitelenmesi ve izlenmesi gereklidir (Türkeş ve Tatlı, 2008, 2009).
Bu bildiride, sırasıyla McKee vd. (1993) ve Türkeş ve Tatli (2009) tarafından geliştirilen
Standartlaştırılmış Yağış İndisi (SPI) ve Modifiye (Değiştirilmiş) Standartlaştırılmış Yağış İndisi (MSPI),
Normalleştirilmiş Yağış Anomali İndisi (NPAI) (Türkeş, 1996, 1998, 2003, vb.), Palmer Kuraklık Şiddet
İndisi (PDSI) (Palmer, 1965), Erinç Kuraklık İndisi (Im) (Erinç, 1965) ve BM Çölleşme ile Savaşım
Sözleşmesi Aridite İndisi (AI) (UNEP, 1993; UNCCD, 1995; Türkeş, 1999, 2007a, 2007b, 2007c) gibi
çeşitli kuraklık ve yağış etkinliği göstergelerinin, kuraklık ve çölleşmenin belirlenmesi, nitelenmesi ve
izlenmesindeki önemi ve uygulama alanları, Türkiye için gerçekleştirdiğimiz özgün çalışmalardan
örnekler verilerek açıklandı.
2. KURAKLIK VE YAĞIġ ETKĠNLĠĞĠ GÖSTERGELERĠNĠN ÖNEMĠ
Kuraklık ve yağış etkinliği göstergelerinin önemi ve dünyada yaygın olarak kullanılan başlıca
göstergeler konusunda doğru bir değerlendirme/bireşim yapabilmek için, öncelikle aridite, kuraklık ve
çölleşme kavramlarının tanımlanması ve bu kavramların bilimsel ve teknik ölçütler temel alınarak
birbirlerinden ayrılması yerinde olur.
Aridite (İng: aridity), ―yeryüzünün herhangi bir yerinde egemen olan fiziki coğrafya
denetçilerinin ve uzun süreli atmosfer dolaşımı düzeneklerinin oluşturduğu sürekli yağış ve nem açığı
koşulları ya da klimatolojik kuraklık‖ şeklinde tanımlanabilir (Türkeş, 2007a, 2007c). Bu koşulların yıl
boyunca ya da yılın çok büyük bir bölümünde egemen olduğu alanlara, arid ya da kurak bölge adı
verilir. Bu tanımda, iklimsel dalgalanma ve değişikliklerin varlığı göz ardı edilir.
Kuraklık (İng: drought), Türkeş (2007a) tarafından, hidrolojik, tarımsal ve meteorolojik kuraklık
gibi bir ayrıma gidilmeksizin, genel olarak, ―yeryüzündeki çeşitli sistemlerce kullanılan doğal su
varlığının, belirli bir zaman süresince ve bölgesel ölçekte uzun süreli ortalamanın ya da normalin
altında gerçekleşmesi sonucunda oluşan su açığı‖ olarak tanımlanmıştır. BM Çölleşme ile Savaşım
Sözleşmesi’nde ―yağışın, normal düzeyinin oldukça altında olduğunda ortaya çıkan ve arazi kaynakları
üretim sistemlerini olumsuz biçimde etkileyerek ciddi hidrolojik dengesizliklere yol açan, doğal
oluşumlu bir olay‖ olarak tanımlanan kuraklık (UNCCD, 1995), temel olarak şiddet ya da büyüklük,
süre ve coğrafi yayılış (etki alanı) bileşenleri ile nitelendirilebilen üç boyutlu bir doğa olayıdır. İklimsel
değişimlerin neden olduğu geçici bir olay olan kuraklık, kurak ve yarıkurak bölgelerin yanı sıra, orta
enlemlerin nemli-denizel iklimleri gibi öteki iklim bölgelerinde de oluşabilir. Kuraklık, uzun süreli, geniş
alanlı ve şiddetli olduğunda ise, birçok doğal afete göre görece daha yavaş ortaya çıkmasına karşın,
klimatolojik ve meteorolojik kökenli bir doğal afet olarak kabul edilir (Hare, 1985; Türkeş, 1990). Uzun
süreli ve şiddetli kuraklık olayları, tarım, orman ve hayvancılığı, yeraltı ve yerüstü kaynaklarını, yeterli
ve nitelikli içme suyuna erişimi, enerji üretimini, özellikle dağ ve karasal sucul ekosistemleri çok
olumsuz etkiler. Kuraklık olaylarının sonuçları, özellikle yaşam tarzları ve geleneksel üretim sistemleri
doğrudan yağışlara ya da yeraltı sularına bağlı olan az gelişmiş toplumlarda, çok şiddetli
olumsuzluklara yol açmaktadır.
Çölleşme, Türkeş (1990) tarafından, ―ekonomik ve biyolojik olarak üretken bir arazinin daha
az üretken olması sonucunda ortaya çıkan ekolojik bozulma süreci” olarak tanımlanmıştır.
Çölleşmenin ileri aşamalarında, fiziksel bozulmalar ya da yeni jeomorfolojik oluşumlar (örn. kumul
alanları, çöller, vb.) ortaya çıkabilir. Çölleşme, Çölleşme ile Savaşım Sözleşmesi’nde ise, ―iklimsel
değişimleri ve insan etkinliklerini de içeren, fiziksel, biyolojik, siyasal, sosyal, kültürel ve ekonomik
etmenler arasındaki karmaşık etkileşimlerin, kurak, yarıkurak ve kuru-yarınemli alanlarda oluşturduğu
arazi degradasyonu‖ olarak tanımlanmıştır (UNCCD, 1995).
Karmaşık bir süreç olan kuraklığı belirlemek ve nitelendirmek (şiddeti, süresi ve coğrafi
dağılışı) için, çok sayıda klimatolojik, meteorolojik ya da hidrolojik indis (gösterge) kullanılır.
Kuraklığın nitelendirilmesi, kuraklık tanımlama yöntemlerinin ve/ya da kuraklık indislerinin doğru
seçilmesini gerektirir. Kuraklık yöntem, yaklaşım ya da indisleri, kurak koşulların ortaya çıkışını ve
246
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
evrimini çok açık bir biçimde tanımlayabilir. Ayrıca, bunların her birisi, kendine özgü niteliklere sahiptir
ve genel olarak birbirlerini desteklemektedir.
Kuraklık göstergeleri, tüm kuraklık çeşitlerini (meteorolojik kuraklık - normal yağış
koşullarından negatif sapma; hidrolojik kuraklık - normal hidrolojik koşullardan negatif sapma; tarımsal
kuraklık - ürünün büyümesi için gerekli olan normal toprak nemi koşullarından negatif sapma;
sosyoekonomik kuraklık - toplumsal gereksinimleri karşılamada kullanılan su varlığının normal
düzeyinden negatif sapması ya da normal düzeyinin altına inmesi) tanımlamak için kullanılabilir.
Kuraklığın belirlenmesinde ve nitelendirilmesinde kullanılan göstergeler, aşağıda verilen gereksinimleri
karşılamalıdır:
(a) Varolan meteorolojik, hidrolojik ve tarımsal gözlem ve ölçüm sistemlerinden sağlanan
veriler kullanılarak hesaplanabilmelidir;
(b) Kuraklığın etkilerine açık sosyal, ekonomik ve çevresel sistemler ile öncelikli ve doğrudan
bir ilgisi bulunmalıdır;
(c) Bilgi kaybı en az olmalıdır;
(ç) Aşırı (çok düşük ya da yüksek) nitelendirme ve öngörü yapmamalıdır;
(d) İzleme, erken uyarı ve öngörü için kullanılabilmelidir.
Kuraklığın nitelendirilmesi, kaynakların, ölçeklerin ve çözümlemede kullanılan verinin
güvenilirliği için bir ön tanının yapılmasını da içermelidir.
Kuraklık indislerinden beklenen başlıca yarar, her coğrafi birimdeki (bölge, bölüm, yöre, havza,
vb.) tarihsel kayıtlardaki meteorolojik, hidrolojik ya da tarımsal kuraklık dönemlerinin doğru bir biçimde
nitelendirilmesinin sağlanmasıdır. Doğru bir kuraklık nitelendirilmesi, karar vericileri, tarihsel iklim
değişikliği ve değişebilirliğinin olağan dışılığı ve onun bir coğrafi alan üzerindeki etkilerinin ortaya
konulması açısından nesnel bir ölçü olarak destekler. Kuraklık izlemesinin ise, gelişmekte olan olası
bir kuraklık konusunda uyarı yapmak, nesnel bir kuraklık bildirisi ya da açıklaması ile şiddetli su
kıtlığını ve sıkıntısını olabildiğince önlemek için yeterli bilgi sağlama gibi önemli amaçları vardır. Bu
yüzden, kuraklığın bu yöntemsel bileşeni, tüm su kullanıcıları ve paydaşları için yaşamsal bir öneme
sahiptir.
3. BAġLICA KURAKLIK VE YAĞIġ ETKĠNLĠĞĠ ĠNDĠSLERĠ
Kuraklık yönetimi, genel olarak, kuraklık koşullarını belirlemede ve izlemede indislere ve
kuraklığa verilecek yanıtların etkinleştirilmesinde ya da karşı önlemlerinin harekete geçirilmesinde ise
nesnel olarak belirlenmiş olan eşiklere (sınır değerlerine) yakından bağlıdır. İndisler ve eşikler, kuraklık
koşullarının başlangıcını saptamak, kuraklık olaylarını ölçmek ve izlemek ve kuraklık afetinin
büyüklüğünü saptamak için önemlidir.
Uygun kuraklık indisi, kuraklığın çeşidine göre seçilir. Kuraklık göstergeleri ya genel olarak ya
da planlanan ya da var olan yatırım ve hizmetlere bağlı olarak özel olarak dikkate alınabilir. Gerçekte,
bazı indisler izleme açısından bazıları ise tarihsel kuraklık olaylarının çözümlemesi açısından daha
uygun olduğu için, böyle bir ayrımı yapmak her zaman kolay değildir. Bu yüzden, birbirlerine göre bazı
üstünlükleri bulunan birkaç indisi birlikte kullanmak, kuraklığın nitelendirilmesi ve sonuçların
karşılaştırılması açısından daha ayrıntılı ve yararlı bilgiler sunar.
Kuraklık indisleri, iklimsel değişkenler ve iklim ile ilişkili süreçler (örn. toprak nemi ya da su
içeriği) arasındaki karmaşık etkileşimleri özetleyerek görece daha kolay anlaşılmasını sağladığı için,
kuraklığın ölçülmesi ve izlenmesi için yararlı yöntem ve yaklaşımlar olarak kabul edilir. Kuraklık
indislerinin kullanılması, iklimsel anomalilerin şiddet, coğrafi yayılış ve oluşum sıklığı açısından
niceliksel olarak değerlendirilmesine izin vermesinin yanı sıra, hem karar vericiler hem de toplum ve
yurttaşlar arasında kuraklık koşulları konusunda bilgi değişimini sağlar.
Çok sayıda kuraklık indisinin varlığı, temel olarak herhangi bir kuraklık olayının açık bir
biçimde tanımlanmasındaki zorluktan kaynaklanır. Günümüzdeki yaygın yaklaşım, örneğin Amerika
Birleşik Devletleri, İtalya, Yunanistan, İspanya, Fransa ve bazı kuzey Afrika ülkelerinde olduğu gibi, bir
meteorolojik ve hidrolojik (hidrometeorolojik değişkenleri ve su kaynaklarını içerir) izleme sistemi
içindeki farklı göstergelerden oluşan bir indis grubunun uygulanmasını içermektedir. Bu tür
meteorolojik ve hidrolojik izleme, kamuya ait çeşitli izleme merkezlerince ve üniversitelerin ilgili
bölümleri ve/ya da araştırma birimlerince desteklenir. İzleme merkezlerinin başlıca amacı, bir kuraklık
olayının başlangıcının zamanında kabul edilmesi konusunda karar vericileri desteklemek ve doğru
bilgilendirmektir.
Kuraklık olaylarını belirlemek, nitelendirmek ve izlemek amacıyla, farklı kuraklık indisleri ve
yöntemleri önerilmiştir. Kuraklık indislerinin bazıları, yağış dizilerine dayanır ve meteorolojik
kuraklıklarla ilgiliyken, bazıları ise, hidrolojik ya da tarımsal kuraklıkları ve kentsel su sağlama
sistemlerindeki su açıklarını tanımlamaya yöneliktir.
247
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
Günümüzde, dünyada kuraklık olaylarını belirlenmesi, nitelendirilmesi ve izlenmesinde
kullanılan başlıca kuraklık indislerinin bazıları, Çizelge 1’de özetle açıklandı. Bunlardan,
Standartlaştırılmış Yağış İndisi (SPI), Normalleştirilmiş Yağış Anomali İndisi (NPAI), Palmer Kuraklık
Şiddet İndisi (PDSI) ve onda birler (desiller), günümüzde dünyada en yaygın olarak uygulanan kuraklık
indislerindendir. Öte yandan, izleme amacına yönelik olarak kullanılan en yalın ve görece kolay
hesaplanabilen indisler, tek bir klimatolojik değişkene, başka bir deyişle yağışa dayanan SPI ve NPAI
ile hesaplanmasında yağışa ek olarak maksimum sıcaklığın kullanıldığı Erinç Kuraklık İndisi (Im) ve
PE’ye gereksinim duyulan Reconnaissance Kuraklık İndisi (RDI) ya da Aridite İndisi’dir (AI) (Ameziane
vd. 2007; Erinç, 1965; Türkeş, 1990, 1996, 1998, 1999, 2003, 2007a ve 2007b; UNCCD, 1995; UNEP,
2003).
Çizelge 1:
Başlıca kuraklık indisleri, bunların hesaplanması için gerekli olan veri çeşitleri ve kullanım alanlarının
sınıflandırılması.
Kuraklık göstergeleri
Gerekli veri
İşlevi ve kullanım alanı
Desiller (Onda birler)
Yağış (yağmur, çisenti, kar,
dolu, vb. hidrometeorları
içerir)
Meteorolojik
Erinç Kuraklık (Yağış Etkinliği)
Klimatolojik, iklim değişikliği
Yağış ve maksimum sıcaklık
İndisi (Im)
senaryolarına uygun
Standardize Yağış İndisi (SPI) Yağış
Meteorolojik; izleme ve öngörü
için kullanılır
Yağış Anomali İndisi ya da
Normalleştirilmiş Yağış
Anomali İndisi
Meteorolojik; aşırı olaylara karşı
duyarlı
Yağış
Reconnaissance Kuraklık İndisi Yağış, potansiyel
(RDI)
evapotranspirasyon (PE)
Meteorolojik; iklim değişikliği
senaryolarına uygun
Aridite İndisi (AI)
Yağış, PE
Meteorolojik ve klimatolojik, iklim
değişikliği senaryolarına uygun,
izleme için kullanılır
Gidiş(ler) Çözümlemesi
Yağış, akım
Meteorolojik ve hidrolojik; tarihsel
kuraklık olaylarının alansal ve
zamansal çözümlemesinde
kullanılır
Palmer Kuraklık Şiddet İndisi
(PDSI)
Yağış, sıcaklık, toprak nemi
(toprak su içeriği)
Meteorolojik; tarımda etkili,
tarihsel çözümlemelerde ve risk
çözümlemesinde kullanılır
Palmer Hidrolojik Kuraklık
İndisi (PHDI)
Yağış, sıcaklık, toprak nem
koşulları
Hidrolojik; izleme açısından etkili
Palmer Nem Anomali İndisi (Z- Yağış, sıcaklık, toprak nem
İndisi)
koşulları
Agro-hidrolojik (Tarımsal
hidrolojik)
Yüzey Su Temini İndisi (SWSI)
Kar yağışı, yağış, akım, su
hazneleri
Hidrolojik; kar yağışının önemli
olduğu durumlarda etkili
Ürün Nem İndisi (CMI)
Yağış, sıcaklık, toprak nem
koşulları
Tarımsal
Toprak Nemi Anomali İndisi
(SMAI)
Toprak nem koşulları, PE,
potansiyel akış
Tarımsal hidrolojik
3.1 Klasik StandartlaĢtırılmıĢ YağıĢ Ġndisi (SPI)
Standartlaştırılmış Yağış İndisi (SPI), kuraklığın izlenmesi amacıyla, McKee vd. (1993)
tarafından geliştirilmiş olan önemli bir kuraklık izleme aracıdır. SPI kuraklık sınıfları, standart normal
dağılımlı (Gaussian) yağış dizilerinden edilir. Oysa yağış dizilerinin olasılık dağılım fonksiyonu (ODF)
genelde normal dağılıma uymaz.
Bu yüzden, birinci adımda ham yağış verilerinin ODF’sinin gama ODF’sine dönüştürülmesi
gerekir (McKee vd.. 1993, 1995; Wilks 1995; Guttman 1998, 1999). Thom (1966), yağış verilerine en
248
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
iyi uyan olasılık dağılımının gama dağılımı olduğunu belirtmiştir. Gama Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu
(OYF),
f ( y) 
 y /   1 exp  y /   ,
 
şeklinde tanımlanır. Bu ifadedeki
y,  ,   0

(1)
ve  , sırasıyla gama OYF’nin şekil ve ölçek parametreleri ve
( ) ise gama fonksiyonudur. Gama fonksiyonu, ( ) ,

    t  1e t dt
(2)
0
şeklinde tanımlıdır.
Gama olasılık yoğunluk fonksiyonunun şekil ve ölçek parametreleri, y ve g , sırasıyla yağış
verisinin aritmetik ve geometrik ortalamalarını temsil etmek üzere, aşağıdaki eşitlikler ile yaklaşık
olarak hesaplanır (Thom, 1966; Wilks, 1995):
D  ln  y / g 
1  1  4 D / 3
4D
y
ˆ 
ˆ
ˆ 
1/ 2





(3)
(4)
Bu çalışmada, yukarıda verilen yaklaşım ile kestirilen şekil parametresinin, Erlang yaklaşımı
olarak da bilinen yöntemle, tekrar düzeltilerek, yeniden elde edilmesi gerekir (Bowman ve Shenton
1988). Toplam yağış tutarı verilerine uyan teorik gama OYF’nin integrali, başka bir deyişle yağışın
Olasılık Dağılım Fonksiyonu’nun (ODF) elde edilmesi, Press vd. (1992) tarafından önerilen sayısal
integrasyon yaklaşımıyla elde edilmiştir.
İkinci adımda, gama ODF’den elde edilen yağış olasılıkları, ters standart normal dağılım
fonksiyonu kullanılarak, standart yağış dizileri elde edilir. Bu yolla, ortalaması sıfır ve varyansı
(değişkesi) bir olan standartlaştırılmış yağış indisleri elde edilmiş olur.
Üçüncü adımda ise, bulunan SPI değerleri, Çizelge 2’deki eşik değerler dikkate alınarak;
McKee vd. (1993)’nin önerdiği kuraklık sınıflarına dönüştürülerek, alt-kuraklık sınıfları elde edilir. SPI
dizileri yalnız yağış dizilerine bağlı olarak hesaplandığı için, SPI genel olarak meteorolojik kuraklığı
ya da nemliliği temsil eder (McKee vd., 1993, 1995; Türkeş ve Tatli, 2008, 2009).
Çizelge 2:
Standartlaştırılmış Yağış İndisi (SPI) kuraklık sınıflandırması
SPI değerleri
2 ve üzeri
1.5 ─ 1.99
1 ─ 1.49
-0.99 ─ 0.99
-1 ─ 1.49
-1.5 ─ 1.99
-2 ve altı
Sınıflandırma
Aşırı nemli (extremely wet)
Çok nemli (very wet)
Orta düzeyde nemli (moderately wet)
Normale-yakın (near-normal)
Orta düzeyde kurak (moderately dry)
Şiddetli kurak (severely dry)
Aşırı kurak (extremely dry)
SPI kuraklık indisleri, Çizelge 2’deki eşik değerler temel alınarak, ekstrem (aşırı) kurak, şiddetli
kurak, orta düzeyde kurak, normal ya da normale yakın, orta düzeyde nemli, çok nemli ve aşırı nemli
sınıflarına ayrılır. Ayrıca, bu sınıfların birleştirilmesiyle, örneğin normalin altında, normalin üzerinde ve
normal gibi alt sınıflar ya da normalin üzerindeki ve altındaki sınıfların birleştirilmesiyle de kurak ve
nemli benzeri yeni sınıflar oluşturulabilir. Örneğin, Türkiye’nin yağış meteorolojisi ve klimatolojisi ve
kuraklık özellikleri ile fiziki coğrafya denetçileri (Türkeş, 1996, 1998, 1999, 2003; Tatlı vd., 2004) gibi
bölgesel etmenler dikkate alındığında, geleneksel olarak
elde edilen kuraklık sınıflarının yanısıra, örneğin SPI   1,1 normal kuraklık sınıfının




yerine, SPI   05,0.5 eşik değerleri kullanılarak, Türkiye’ye özgü yeni bir normal
kuraklık sınıfı oluşturulabilir.
249
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
Yukarıda verilen eşitliklerden görülebileceği üzere, yağış dizilerinin ODF’sinin parametreleri
zamanla değişmeyen bir fonksiyon olarak görülebilir. Başka bir deyişle, bunun kuramsal arka
planında, ODF’nin şekil ve ölçek parametreleri  ve  ’nın üzerinde iklim değişikliği ve değişkenliğinin
etkileri olsa bile zamanla değişmediği gizli kabulü vardır. Dolayısıyla, SPI hesaplamalarında, yağış
dizisinin uzun dönemli aritmetik ve geometrik ortalamaları olan y ve g birer sabit alarak
değerlendirilir.
3.2 Modifiye StandartlaĢtırılmıĢ YağıĢ Ġndisi (MSPI)
Yukarıda açıklandığı üzere, klasik SPI hesaplamalarında, gerçekte yağış sürecinin geniş
anlamda durağan (GAD) (İng: wide sense stationary) olduğu varsayılır. Ayrıca, kuraklık koşulları ya da
sınıfları belirlenirken, tüm zaman aralıklarında, aynı ortalama ve varyansın dikkate alındığını gösterir.
Oysaki, gözlem kayıtlarının uzunluğunun bile Gama ODF’sinin parametrelerini etkilediği
düşünüldüğünde (Wu vd., 2005), böyle bir varsayımın gizliden yapılmış olması, klasik SPI
hesaplamasının kuramsal temelini oluşturduğunu Türkeş ve Tatli (2009) tarafından belirtilmiştir. Öte
yandan, eğer ilgili süreç GAD özellikli ise, bu durumda onun yalnız ikinci derece istatistikleri
kullanılarak, güç spektrumu p(f)’yi hesaplanabilir. Hannan (1967) ve Ghil ve Taricco (1997)’e
dayanarak, p(f), aşağıda verilen eşitlikten elde edilebilir
2
L


1


p( f )  lim E 
t  y (t ) exp( 2ift ) 
L 


 (2 L  1)t t  L

(5)
Bu eşitlikte, p(f) güç spektrumunu ve parantezin dışındaki E beklenen değer operatörünü (işleç) temsil
eder. Burada, E işleci, başka bir deyişle y(t),    t   , ayrık rasgele yağış tutarlarının
ortalamasını bulur. i   1 kompleks sayıyı, f, frekansı ve Δt ise örnekleme adımını gösterir. Denk.
(5)’deki beklenen değer işleci yoksanır ve yağış süreci, y(t), t = 1,...,T şeklinde sonlu elemanlı bir dizi
şeklinde ele alınırsa, güç spektrumu, ayrık sonlu Fourier spektrumuna ya da periyodogramına
dönüşmüş olur:
t
p( f ) 
T
T
 y(t ) exp(2ift t )
2
(6)
t 1
Öte yandan, p(f)’nin gerçek anlamda güç spektrumunu temsil edebilmesi için, sürecin ancak
ve ancak: (1) çoklu periyodik bileşenler içermesine; (2) örnekleme adımının en azından en büyük
frekansının 2 katı olmasına ve (3) örnekleme zaman aralığının da y(t)’nin periyodunun (ya da
periyotlarının) katlarının bir tam sayı olmasını gerektirir. Eğer bu koşullar yerine getirilirse, güç
spektrumu korelogram (özilişki dağılımı) yaklaşımına dönüşür:
P( f )  t
M
 r (m) exp(2iftm t )
m M
(7)
Burada, M  T  1 en büyük gecikme aralığı (lag) sayılarını, r(m) ise otokorelasyon (özilişki)
fonksiyonunu temsil eder ve aşağıdaki gibi tanımlanır:
r (m) 
1 T |m|
 y(t ) y(t  | m |)
T t 1
(8)
Yukarıda verilen varsayımlar geçerliyse, yalnız ikinci derece istatistiklerden olan uzun dönemli
ortalama ve varyansın bilinmesinin, sürecin tanımlanması için yeterli koşulları sağladığı söylenebilir.
Oysaki yağış dizileri genel olarak doğrusal olmayan, durağan olmayan ve periyodik olmayan şeklinde
tanımlanır. Az önce altı çizilen nedenlerden, yağışların uzun dönemli ortalamasının bilinmesi, klasik
SPI yaklaşımının dayandığı mantığın temelini oluşturduğu anlamına gelir (Türkeş ve Tatli, 2009). Öte
yandan, yağış sürecinin 2. derece olduğu kabulü yapılmakta ya da en azından sürecin GAD özellikli
olduğu kabul edilir.
Tekrar klasik SPI yaklaşımına dönülecek olunursa, ham yağış verilerinin ODF’si, 2. derece
sürece karşılık gelen Gauss (Normal) ODF’ye dönüştürülür. Gerçekte bir sürecin ODF’sinin başka bir
ODF’ye dönüştürülmesi, ilgili sürecin kendisinin de 2. derece sürece dönüştüğünü göstermez.
Örneğin, kuraklık olayını oluşturan çevresel etmenlerin (geniş anlamda), yağışların ODF’sinin
250
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
dönüştürülmesi ile değiştiğini söylemek meteoroloji bilimine aykırıdır. Sonuçta, yağışların ODF’sinin
normal dağılıma dönüştürülmesiyle, denebilir ki kuraklık olaylarının ancak uzun dönemli bilgi içeriğine
dönüşmekte olduğudur. Oysaki yüksek dereceden istatistikler ki, bu çalışmada bundan sonra yerel
bilgi içeriği (İng: local information content) olarak adlandırılacak olan bilgidir, klasik SPI yaklaşımında
gizli olarak yoksanmaktadır (Türkeş ve Tatli, 2009).
(a)
(b)
Şekil 1: Yeni SPI yaklaşımının uygulama adımları: (a) Aylık yağış toplamlarının yerel maksimum ve
minimum noktalarına kübik spline enterpolasyon tekniği ile alt ve üst zarfların uydurulması yoluyla
yerel zamanlı ortalamaların elde edilmesi işleminin grafiksel gösterimi (Türkeş ve Tatlı, 2009). Burada,
orijinal yağış toplamları y(t), yağış dizisinin uzun süreli ortalaması
en üst zarflar sırasıyla
y , yerel ortalama y (t  ) , en alt ve
ylow (t ) ve yup (t ) kısaltmalarıyla gösterilir. (b) Klasik SPI ve yeni SPI
değerlerinin elde edilişi ve aralarındaki farkın gösterimi (Türkeş ve Tatli (2009)’ya göre yeniden çizildi).
Yukarıda açıklamaya çalıştığımız nedenlerden, klasik SPI yaklaşımdaki bu açık noktayı
kapatmak için, Türkeş ve Tatli (2009) tarafından klasik SPI yaklaşımının değiştirilmiş bir biçemi olan
yeni bir SPI yaklaşımı önerilmiştir. Değiştirilmiş ya da Yeni SPI olarak adlandırılan yeni kuraklık
indisinin elde edilme adımları ya da algoritması aşağıda sırayla anlatılmaktadır:
Şekil 2’de gösterilen aylık yağış dizisi, y(i), i = 1, 2,...,N şeklinde verilmiş olsun. Buna göre:
1. Yağışların uzun dönem ortalaması hesaplanır.
y
1 N
 yi
N i 1
(9)
2. Yağış serisinin (y(t), t = 1,...,T), tüm yerel-maksimum ve minimum noktaları, yağış serisinde
en azında bir maksimum ve bir minimum kritik-noktası olması koşulu altında bulunur.
3. Elde edilen yerel kritik noktalardan geçen zarflar, y up (t ) ve ylow (t ) , uygun bir
enterpolasyon yöntemi ile bulunur (örn. cubic spline ya da doğrusal enterpolasyon) (Şekil 1).
251
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
(a)
(b)
(c)
(d)
Şekil 2: Aralık 2008 12 aylık (a), Aralık 2008 24 aylık (b), Aralık 2008 36 aylık (c) ve Aralık 2008 30
yıllık (360 ay) (d) yeni SPI (MSPI) değerlerine göre, çeşitli kuraklık (nemlilik) koşullarının Türkiye
üzerindeki alansal dağılış desenleri. MSPI yöntemi kullanılarak Aralık 2008’e göre elde edilen kuraklık
şiddetleri ve etkilenen kurak bölgelerin, Kasım/Aralık 2006 - Aralık 2008 arasında özellikle Türkiye’nin
Akdeniz yağış rejiminin egemen olduğu batı ve güney bölgelerinde ve bu bölgelere kuzeyden komşu
karasal iç bölgelerde egemen olan uzun süreli ve şiddetli kuraklık olaylarını açık bir biçimde
belirlemesi dikkat çekicidir. Aralık 2008’e göre 360 yıllık MSPI değerleri de (d), geçen 30 yıllık
dönemde genel olarak Türkiye’nin Akdeniz yağış rejiminin etkili olduğu batı ve güney bölgelerinde bir
kuraklaşma eğiliminin egemen olduğunu gösterir.
4. Zarflardaki değerler kullanılarak, her anlık adım için yerel ortalamalar bulunur:
y (t )  yup (t )  ylow (t )/ 2
5. Anlık,
bulunur:
(10)
t  t  zaman dilimi için, uzun dönemli ortalama ile yerel ortalama arasındaki fark
d (t  )  y (t  )  y
(11)

6. Denk. (10)’de bulunan fark = d (t ) , eski yağış değerine eklenerek, yerel ortalama bilgisi
yeni yağış değerine taşınmış olur. Böylece, yerel ortalamadan elde edilen yağış tutarlarına uyarlanmış
(justified) yağış dizisi denir.
y yeni (t  )  yeski (t  )  d (t  )
 yeni
(12)
7. Yukarıda elde edilen yerel ortalama bilgisine uyarlanmış yağış dizisinin gama OYF’sinin
ve  yeni olarak adlandırılan şekil ve ölçek parametreleri bulunur:
D yeni  ln  y yeni / g yeni 
1  1  4 D yeni / 3
1/ 2
ˆ yeni 
4 D yeni
ˆ yeni  y yeni/ˆ yeni







(13)
8. Orijinal yağış verisi ile yeni ölçek ve şekil parametreleri kullanılarak, gama OYF’si elde edilir:
252
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
f ( y eski ) 
y
/  yeni 
 yeni 1
eski
exp  y eski /  yeni 
 yeni  yeni 
, y eski ,  yeni ,  yeni  0
(14)
MSPI
5
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-5
MSPI
Böylece bu yeni yaklaşımla hem klasik SPI’da kullanılan uzun dönemli ortalama bilgisi hem de
yerel ortalama bilgisi dikkate alınmış olur. Bu yüzden, Denk. (14)’de yeni yağış verisi yerine eski
orijinal yağış verisi kullanıldı. Yöntemin hesaplama adımları Şekil 1’de özetlendi.
5
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-5
(a) Manisa
Nemli
Kurak
1930
1935
1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
(b)
Akhisar
Yıl-Ay
Nemli
Kurak
1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
Yıl-Ay
Şekil 3: Manisa ve Akhisar istasyonları için aylık olarak hesaplanan Değiştirilmiş Standartlaştırılmış
Yağış İndisi (MSPI) değerlerinin zamansal değişimleri.
MSPI değerlerinin ve olasılıklarının, SPI kullanılarak yapıldığı gibi, 1, 3, 6, 12, 24 ve 48 aylık
ya da daha uzun (örn. 360 aylık) aylık kayan ortalamalı zaman aralıkları için hesaplanabilir olmaları,
kuraklıkların çeşitli zaman aralıklarında izlenmesine ve değerlendirilmesini sağlar. Örneğin, 12 ve 24
aylık MSPI değerleri, aylık toplam yağış tutarlarının 12 ve 24 aylık kayan ortalamalarından hesaplanır
(Şekil 2).
Bunun dışında, MSPI değerleri, tüm öteki standartlaştırılmış yağış, kuraklık ve/ya da yağış
etkinliği indislerine benzer olarak, aylık (Şekil 3a ve 3b), mevsimlik ve yıllık olarak hazırlanan uzun
süreli zaman dizisi çizimleri ve bunlara dayalı anomali ve eğilim çözümlemeleri yapılarak, genel olarak
yağış değişimlerinin ve özel olarak da kuraklık olaylarının belirlenmesi ve izlenmesi amacıyla
kullanılabilir.
3.3 NormalleĢtirilmiĢ YağıĢ Anomali Ġndisi ( NPAI)
Normalleştirilmiş yağış anomali indisleri (yıllık, mevsimlik, aylık, vb.), uzun süreli yağış toplamı
verilerinin normal dağılım gösterdiği kabul edilerek hesaplanır (örn. Şekil 4b). Normalleştirilmiş yağış
anomalisi (NPAIiy), herhangi bir istasyon için aşağıdaki gibi hesaplanır:
NPAI iy  ( Piy  P i )  i
(15)
Burada, Piy, bir i istasyonunda bir y yılındaki (mevsimindeki ya da ayındaki) toplam yağış tutarını (mm);
P i ve i, sırasıyla o istasyondaki yıllık (mevsimlik ya da aylık) toplam yağış dizilerinin uzun süreli
ortalamasını (mm) ve standart sapmasını (mm) gösterir.
253
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
1.20
(a) Manisa - Kuraklık İndisi
1.10
Kuraklık İndisi
1.00
Nemli
0.90
Yarınemli
0.80
0.70
0.60
Kurak yarınemli
Normalleştirilmiş Yağış
0.50
0.40
1930
3.0 (b)
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5
-2.0
-2.5
1930
Yarıkurak
1940
1950
Manisa
- Yağış
1960
1970
1980
1990
2000
2010
Yıl
Nemli
Kurak
1940
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
Yıl
Şekil 4: Manisa’nın 9 noktalı Gauss süzgeci ile düzgünleştirilen uzun süreli (a) yıllık kuraklık indisi
dizisindeki ve (b) normalleştirilmiş yıllık yağış anomalisi dizisindeki yıllararası değişimler. (a)’da, (▬▬),
düşük geçirimli 9 noktalı Gauss süzgecini; (——), kuraklık dizisinin ortancasını; (─ ─ ─), alt ve üst
çeyrek değerlerini gösterir. (b)’de, (▬▬), 9 noktalı Gauss süzgecini; (——), normalleştirilmiş yağış
dizisinin ortalamasını; (─ ─ ─), +0.5 ve -0.5 standart Z değerlerine karşılık gelen normalleştirilmiş
yağış düzeylerini gösterir. Burada düz çizgi ile gösterilen 0 düzeyi, normalleştirilmiş dizinin uzun süreli
ortalamasına karşılık gelir. +0.5’in üzerindeki yağışlar genel olarak nemli, –0.5’in altında kalan yağışlar
genel olarak kurak koşullara karşılık gelir. Kuraklık indislerinin yıllararası değişim grafiğinde ( a),
kuraklık indisinin iklim ya da kuraklık indisi olarak kullanıldığında temel alınan kuraklık sınıfları, indis
değerinin büyüklüğüne göre uygun yerde gösterilmiştir. Ayrıca, kuraklık-nemlilik koşullarının
değişiminin nesnel bir karşılaştırmasını yapabilmek amacıyla, zaman dizisi çiziminde dağılımın
ortanca, alt ve üst çeyrek sınırları da gösterilmiştir. Manisa’nın yıllık kuraklık indisi (a) ve
normalleştirilmiş yıllık yağış indislerindeki (b) yıllararası değişimler incelendiğinde, zaman dizilerinde
belirgin bir dalgalanma ile birlikte, özellikle 1980’lerin başından beri daha kurak koşullara doğru
belirgin bir gidiş olduğu gözlenir. 1980’lerin sonundaki şiddetli kurak koşulların bir benzeri çok güncel
olarak 2007-2008 kuraklığında (2006 sonundan 2008 sonuna kadar) yaşanmıştır (bkz. Şekil 2a ve
Şekil 2b).
3.4 Palmer Kuraklık ġiddet Ġndisi ( PDSI)
Palmer yöntemi, uzun süreli yağış azlığı ve buna bağlı toprak nem eksikliği ile nitelenen
meteorolojik kuraklıkları belirlemek, nitelemek ve izlemek için geliştirilmiştir (Palmer 1965). Bu yöntem,
meteorolojik açıdan şiddetli kurak koşulların değerlendirilmesi için genel bir gösterge olmasının yanı
sıra, kuraklık şiddetinin niceliği ve alansal dağılışı hakkında da bilgi vermektedir.
3.4.1 Hidrolojik Hesaplamalar
Hesaplama sürecinde, aylık toplam yağış, aylık ortalama sıcaklık (bu değerler kullanılarak
önce Thornthwaite yöntemi ile aylık evapotranspirasyon tutarları hesaplanır) ve toprak su tutma
kapasitesi verisi girdi olarak kullanılır.
Hesaplama süreci su dengesi ile başlar. Yağış tutarının buharlaşmayı karşılamadığı durumda
toprakta nem eksikliğinin ortaya çıkışı ve bunun şiddeti kurak dönemler için bir göstergedir. Yağışın
buharlaşmadan fazla olduğu zaman, toprak neminin yeniden tarla kapasitesine gelişi ve yüzey akışı
254
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
ise nemli dönemlerin belirlenmesini sağlar. Hesaplama sürecinde toprak iki katmana ayrılır. Üst
katmanda suyun yaklaşık 25 mm’sinin tutulduğu kabul edilir. Toprağın alt katmanındaki kullanılabilir su
tutarı bitki köklerinin etkin kök derinliğine ve toprak özelliklerine bağlıdır. Palmer Kuraklık Şiddet İndisi
hesaplamasında en önemli girdi, 100 cm derinlik için toprak su tutma kapasitesi değeridir. Bu değere
dayanarak su dengesi hesaplamaları yapılır.
Palmer Kuraklık Şiddet İndisi’nin hesaplanması ve temel eşitlikleri, ağırlıklı olarak Daleizos vd.
(1991) ve Palmer (1965)’e göre olmak üzere, Türkeş vd. (2009)’den yararlanılarak açıklanacaktır.
Buna göre:
Üst toprak tabakasında nem kaybı (Ls ) ya da (PE-P) ve alt tabakadan nem kaybı (Lu),
aşağıdaki formül ile hesaplanır:
Ls  S s' ya da ( PE  P)
(16)
’
Hangisi daha küçükse ve Lu ≤ Su ise,
S u'
Lu  ( PE  P  Ls ) 
AWC
(17)
’
Burada, Ss , başlangıçta yüzey tabakadaki kullanılabilir su tutarı; PE, o aya ait potansiyel
’
evapotranspirasyon; P, aynı aya ait aylık toplam yağış tutarı; Su , ayın başlangıcında alt toprak
tabakasında depolanan kullanılabilir su tutarı ve AWC, her iki tabakadaki toplam kullanılabilir su
tutarıdır.
Palmer yaklaşımında, su dengesi için hesaplanmış birkaç parametreye gereksinim vardır.
Bunlar; potansiyel yeniden dolum (PR); potansiyel kayıp (PL) ve potansiyel yüzey akışıdır (PRO).
Potansiyel yeniden dolum, toprağı tarla kapasitesine getirmek için istenen su tutarıdır ve denklem (17)
ile hesaplanır:
PR = AWC- S'
(18)
’
Burada, S , ayın başlangıcında toprağın her iki tabakasında da bulunan kullanılabilir su tutarıdır.
Potansiyel kayıp (PL), hiç yağış olmadığında topraktan kaybedilebilecek olan su tutarıdır ve
denklem (18) temel alınarak hesaplanır:
PL = PLs + PLu
(19)
'
PLs = PE ya da Ss olduğu yerde, hangisi daha küçükse,
Su'
PLu  ( PE  PLs ) 
AWC
(20)
Palmer (1965), potansiyel yüzey akışını topraktaki kullanılabilir su tutarının bir fonksiyonu
olarak tanımlamıştır. Bu fonksiyon basit olarak şöyle yazılabilir:
PRO  AWC  PR  S '
(21)
3.4.2 Ġklimsel katsayı hesaplamaları
Su denge modelinin normal düzeyleriyle kalibrasyonu, sıcaklık ve yağış değişkenlerinin
varolan tarihsel kayıtlarına ait dönem boyunca su dengesinin benzeştirilmesiyle gerçekleştirilir. Bu
yapıldığında, alt toprak katmanının nem kapasitesi ve çalışma alanına ilişkin dört iklimsel katsayı elde
edilir. Bu amaçla, buraya kadar elde edilen dört hesaplanmış potansiyel değeri (PE, PR, PL ve PRO),
iklimsel analizin yapılması için gerekli olan dört katsayıyı hesaplamak için kullanılır. Bunlar:
Evapotranspirasyon katsayısı için,  ,
 j  ET / PE
(22)
Yeniden dolum katsayısı için,
 j  R j / PR
,
(23)
Yüzey akışı katsayısı için,

,
 j  RO / PRO  RO / S '
Kaybedilen nem katsayısı için,
 j  L / PL j
(24)

,
, j= 1,2,...,12
(25)
255
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
3.4.3 CAFEC ve nem anomali indisi hesaplamaları
Ortalamalar, herhangi bir j ayı için ortalama değerleri kullanarak hesaplanan katsayıları belirtir.
Katsayılar 12 ay için ayrı ayrı hesaplanır. Katsayılar, her ay için gerçek yağış (P) ve CAFEC (varolan
koşullar için iklimsel olarak uygun) yağışı ( P̂ ) arasındaki farkı (d) hesaplamak için kullanılır.
d = P- P̂
ya da,
(26)
d  P  ( j  PE   j  PR   j  PRO   j  PL)
(27)
şeklinde yazılır. Burada, d, normale göre nemlilik anomalisi olarak alınır.
Sonraki adım, her istasyon için aylık ağırlık faktörü olan K değerini hesaplamaktır. Palmer
(1965) 12 takvim ayının her biri için (i = 1, 2, … 12) ampirik bir ilişki geliştirmiştir. Ağırlık faktörü K her
istasyon için, aşağıdaki eşitlikle hesaplanır:
 PE  R  RO
 
K i'  1.5  log10 
 2.80  / D   0.5
PL

 
(28)
D , d mutlak değerinin uzun süreli aylık ortalaması; P  L , ortalama su varlığı ya da temini
'
ve PE  R  RO , ortalama su tüketimidir. Bu nedenle, K i’nın değeri, ortalama su temini ve tüketimine
Burada,
yakından bağlıdır.
'
Daha sonra, Palmer (1965), K değerini kurak ve nemli koşullar için geliştirmiştir. Kurak ve
nemli devrelere göre düzenlenen yeni ağırlık faktörü K, aşağıdaki formül ile hesaplanır:
K
17.67
K'
12
D K
(29)
'
i 1
Nem Anomali İndisi (Z)
Kurak Dönemlerin Kümülatif Z Değerleri
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
1972-74
1982-84
1999-01
2004-06
Kurak Dönemler
Konya
Karaman
Aksaray
Karapınar
Şekil 5: Konya, Karaman, Aksaray ve Karapınar istasyonlarında belirlenen ortak kurak dönemler için
hesaplanan Eklenik Nem Anomali İndisi (Z) değerlerinin istasyonlara göre dağılışı (Türkeş vd., 2009).
Bu noktada, nemlilik koşullarının (kurak ve nemli koşulları ve devreleri içerir) ölçümü için bir
standartlaştırılmış Z indisi hesaplamak için, nem anomali indisi d, K değişkeni ile ağırlıklandırılır ve
aylık nem anomali indisi Z elde edilir:
Z d K
(30)
256
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
Çizelge 3:
Konya, Karaman, Aksaray ve Karapınar istasyonlarında belirlenen ortak kurak dönemler için
hesaplanan eklenik Z değerleri (Türkeş vd., 2009).
Dönem
1972/74
1982/84
1999/2001
2004/06
Konya
-40.8 (20ay)
-13.2 (16 ay)
-48.1 (30 ay)
-28.8 (30 ay)
Karaman
-36.2 (20 ay)
-35.6 (28 ay)
-33.1 (26 ay)
-30.2 (27ay)
Aksaray
-29.6 (24 ay)
-31.6 (27 ay)
-34.1 (14 ay)
-37.4 (45 ay)
Karapınar
-34.9 (24 ay)
-34.4 (26 ay)
-49.8 (31 ay)
-21.4 (22 ay)
Aylık olarak hesaplanmış nem anomali indisi Z, nemli ve kurak devrelerin başlangıcını, bitişini
ve şiddetini belirleyen değişkenlerin hesaplanması için kullanılır (Şekil 5; Çizelge 3). Örneğin Çizelge
3, İç Anadolu Bölgesi’nin Konya Bölümü’nde yer alan Konya, Karaman, Aksaray ve Karapınar
istasyonlarında belirlenen kurak devreler için hesaplanan maksimum nem anomali indisi (Z)
değerlerini gösterir. Elde edilen bu sonuçlara göre, 19721974 ve 19992001 dönemleri oldukça
düşük negatif nem anomali indisi (Z) değerleri üretmiştir. Bu durum, her iki dönemde de kuraklığın çok
şiddetli yaşandığını gösterir. Ortak kurak dönemler için elde edilen kümülatif Z değerleri incelendiğinde
ise, en şiddetli kuraklıkların 1972-1974 döneminde Konya’da; 1982-1984 döneminde Karaman’da;
1999-2001 döneminde sırasıyla Karapınar ve Konya’da; 2004-2006 döneminde ise Konya
istasyonunda gerçekleştiği görülür (Şekil 5; Çizelge 3).
3.4.4 Palmer kuraklık Ģiddet indisi hesaplamaları
Nemli bir devrenin (Ud = etkin kuraklık) sona erme olasılığı;
U d  z  0.15 ve ze  2.691  X (i1)  1.50
(31)
Kurak bir devrenin sona erme olasılığı (Uw = etkin nemlilik);
U w  z  0.15 ve ze  2.691  X (i1)  1.50
(32)
yaklaşımları ile hesaplanır.
Buradaki parametreler, bir kurak ve /ya da nemli dönemin sona erme olasılığını gösteren Pe’yi
tanımlamak için kullanılır.
Pe 
100  V
Q
(33)
Denk. (19)’de,
V  U w ya da V  U d ve
(34)
Q  ze  V(i1)
(35)
olarak verilir.
Sonuç olarak, Palmer kuraklık şiddet indisi aşağıdaki şekilde yazılır:
X i  X i1 
zi
 0.103  X i1
3
(36)
Burada Xi, i’nci ay için hesaplanan PDSI değeridir.
Palmer genel eşitliği (Denk. 36), kurak ya da nemli devrelerin başlangıcını ve bitimini
belirlemek için üç indise ayrılmıştır:
X1 = Nemli bir dönemin başlangıcını sağlayan şiddet indisi,
X2 = Kurak bir dönemin başlangıcını sağlayan şiddet indisi,
X3 = Herhangi bir kurak ya da nemli dönemin başladığını belirleyen indis.
257
PDSI (X)
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
Konya
Nemli
Kurak
1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005
Yıl-Ay
Şekil 6: Konya istasyonu için hesaplanan aylık Palmer Kuraklık Şiddet İndisi (X) değerlerinin zamansal
değişimi (Türkeş vd. (2009)’ne göre değiştirilerek yeniden çizildi). Konya istasyonunda, öteki üç
istasyonla ortak olan kurak dönemler dışında, 19311937, 19531957 ve 19581963 yılları arasında da
oldukça şiddetli kurak dönemlerin yaşandığı ve 1970’lerden sonra genel olarak kurak dönemlerde
azalma olmasına karşın, bazı dönemlerde kuraklık olaylarının şiddetinde artış olduğu görülür.
Çizelge 4:
PDSI yaklaşımına göre, kurak ve nemli dönemlerin sınıflandırılması
PDSI (X) değerleri
4.00 ve üzeri
3.00 – 3.99
2.00 – 2.99
1.00 – 1.99
0.50 – 0.99
0.49 – -0.49
-0.50 – -0.99
-1.00 – -1.99
-2.00 – -2.99
-3.00 – -3.99
-4.00 ve altı
Havanın Yağış Açısından Sınıflandırılması
Aşırı nemli
Çok nemli
Orta nemli
Hafif nemli
Başlangıç devresindeki nemli dönem
Normale yakın
Başlangıç devresindeki kurak dönem
Hafif kurak
Orta kurak
Çok kurak
Aşırı kurak
Anlaşılabileceği gibi, X1 değerleri daima pozitif; X2 değerleri ise daima negatiftir. X1 ≥  1.0
olduğunda nemli devrenin etkili olmaya başladığı; X2 ≤  1.0 olduğunda ise kuraklık olayının etkili
olmaya başladığı kabul edilir. X3, daha önce etkili olmuş ve sürmekte olan kuraklık olayının ya da nemli
devrenin şiddetini belirlediği için, en geniş anlamıyla kuraklık izleme ve yönetimi etkinlik ve
uygulamaları açısından daha çok bilgi içerir ve bu yüzden de daha önemlidir. Çizelge 4, PDSI için
kullanılan sınıflandırma ölçütlerini verir. Bu noktada, Z İndisi’nin kuraklık olaylarının ısrar (pozitif dizisel
ilişki) özelliklerinin bir göstergesini sağlarken, PDSI’nın kuraklığın şiddetini belirttiğine dikkat etmek
gerekir.
Çizelge 5:
Erinç Kuraklık İndisine (Im) karşılık gelen iklim ve vejetasyon çeşitleri (Erinç, 1965).
Kuraklık İndisi (Im)
 8
8 – 15
15 – 23
23 – 40
40 – 55
55 
İklim çeşidi
Tam kurak
Kurak
Yarıkurak
Yarınemli
Nemli
Çok nemli
Vejetasyon formasyonu
Çöl
Çölümsü step
Step
Park görünümlü kuru orman
Nemli orman
Çok nemli orman
258
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
Kırşehir
Nevşehir
Kayseri
Ürgüp
(a) Thornthwaite
Nemlilik İndisi
Aksaray
C1, B'1, d, b'3
Kurak-yarınemli
Mezotermal
D, B'1, d, b'3
Yarıkurak
Mezotermal
Niğde
Kırşehir
Kırşehir
Nevşehir
Ürgüp
Kayseri
Nevşehir
(b) Erinç
Kuraklık İndisi
Aksaray
Kayseri
(c) UNCCD
Kuraklık İndisi
Aksaray
Niğde
Ürgüp
Yarınemli
Kuru orman
Kurak-yarınemli
(Çölleşmenin
etkilerine açık)
Yarıkurak
Step
Yarıkurak
(Çölleşmenin
etkilerine açık)
Niğde
Şekil 7: 6 meteoroloji istasyonunun iklim verileri kullanılarak hesaplanan, (a) Thornthwaite Nemlilik
İndisi, (b) Erinç Kuraklık İndisi ve (c) UNCCD Kuraklık İndisi değerlerine göre, Kapadokya Yöresi’ndeki
iklim çeşitlerinin alansal dağılışları (Türkeş, 2007b).
3.5 Erinç Kuraklık Ġndisi
Erinç (1965), indis sonuçlarını Türkiye’deki vejetasyon formasyonlarının (genel olarak
biyomlar) alansal dağılışları ile karşılaştırarak, indisini altı ana sınıfa ayırmıştır (Çizelge 5). Erinç
(1965) Kuraklık (Yağış Etkinliği) İndisi (Im), yağış ve buharlaşma yoluyla su açığına neden olduğu
kabul edilen ortalama maksimum sıcaklık (°C) oranına dayanır:
Im 
P
(37)
T mak
Burada, P ve T mak , sırasıyla, yıllık yağış toplamlarının (mm) ve yıllık ortalama maksimum
sıcaklıkların (°C) uzun süreli ortalamalarıdır.
Im, yıllık yağış toplamı ve yıllık ortalama maksimum sıcaklık değerleri kullanılarak, UNCCD
Aridite İndisi için yapılabildiği gibi, her yıl ya da istenen belirli yıllar için ayrı ayrı da hesaplanabilir. Bu
yolla, Im’nin hem alansal hem de zamansal değişimleri belirlenerek, örneğin Türkiye’deki kurak ya da
nemli koşullar iklimsel değişebilirlik açısından incelenmiş olur.
259
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
Çizelge 6:
UNCCD Kuraklık İndisine (AI) karşılık gelen iklim çeşitleri (kurak ve nemli araziler) (Türkeş, 1999).
Kuraklık İndisi (Kİ)
Sınıflandırma
 0.05
0.05 – 0.19
0.20 – 0.49
0.50 – 0.64
0.65 – 0.79
0.80 – 0.99
1.00 – 1.99
2.00 
Çok kurak
Kurak
Yarıkurak
Kuru-yarınemli
Yarınemli
Yarınemli
Nemli
Çok nemli
3.6 BM ÇölleĢme ile SavaĢım SözleĢmesi Kuraklık Ġndisi
Birleşmiş Milletler Çölleşme ile Savaşım Sözleşmesinde (UNCCD), kurak, yarıkurak ve kuruyarınemli alanlar, ―kutup ve kutupaltı bölgeler dışında olmak üzere, yıllık yağışın potansiyel
evapotranspirasyona oranı 0.05-0.65 arasında bulunan alanlar‖ olarak tanımlanmıştır (UNCCD, 1995).
Sözleşme’deki Kuraklık İndisi (AI) (UNEP, 1993), Türkiye’deki kurak arazi tiplerini belirlemek ve
çölleşmeden etkilenebilirlik düzeylerini değerlendirmek için kullanılmıştır (örn. Türkeş, 1999, 2003,
2007a, 2007b). AI, aşağıdaki biçimde hesaplanır:
(38)
AI  P / PE
Burada, P, yıllık toplam yağış (mm) ve PE, yıllık toplam düzeltilmiş potansiyel evapotranspirasyondur
(mm).
AI değerleri, eşitlikte gösterildiği gibi yıllık zaman dizileri elde edilecek şekilde
hesaplanabileceği gibi (Şekil 4a), yıllık AI değerlerinin belirli bir dönem için ya da uzun süreli
ortalaması alınarak klimatolojik olarak da hesaplanabilir (Şekil 7c). Genel olarak, 1.0’ın altındaki AI
değerleri, ortalama iklim koşullarında yıllık su açığı bulunduğunu gösterir (Çizelge 6).
Thornthwaite Nemlilik İnidisi (Lm), Erinç Kuraklık İnidis (Im) ve Çölleşme ile Savaşım
Sözleşmesi Kuraklık İndisi’nin (AI) klimatolojik amaçlı kullanımına karşılaştırmalı bir örnek verebilmek
amacıyla, Kapadokya yöresindeki kurak/yarıkurak iklim koşullarının ya da arazilerin alansal dağılışları
Şekil 7’de gösterilmiştir.
4. KURAKLIK OLASILIKLARI
Kapsamlı ve büyük ölçekli bir Kuraklık Yönetim Planı çerçevesinde yapılacak olan kuraklık
belirleme, değerlendirme ve izleme çalışmalarında, çeşitli kuraklık indisi (örn. SPI ya da AI, vb.)
sınıflarının (kısaca kuraklık) olasılıklarının hesaplanması ve bilinmesi, yönetim planının başarımı
açısından çok önemlidir (Şekil 8).
Kuraklık niteliklerini değerlendirmenin temel amacı, belirli bir yörede, havzada ya da bölgede
olasılık terimleriyle oluşabilen kuraklık olaylarının süresini ve şiddetini belirlemek ve değerlendirmektir.
Bu yüzden, böyle bir bilimsel değerlendirme, var olan verilere göre (evreni temsil ettiği kabul edilen
örneklem aletli ölçüm verisi ya da evreni süre açısından daha iyi karşılayan dolaylı iklim verisi)
geçmişte o alanlarda oluşmuş olan eski kuraklık olaylarının çözümlenmesi açısından ve belirli bir geri
dönüş zamanı (oluşma sıklığı) bulunan kuraklıkları tanımlamak için çok yararlıdır.
260
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
28°
32°
36°
40°
44°
28°
K A R A D E N İ Z
32°
36°
40°
44°
K A R A D E N İ Z
Marmara
Denizi
Marmara
Denizi
40°
40°
40°
Ege Denizi
Ege Denizi
40°
36°
36°
36°
A K D E N İ Z
0 50 100 150 200 250
28°
(b) Yeni SPI Normal
0 50 100 150 200 250
km
28°
36°
A K D E N İ Z
(a) Klasik SPI Normal
km
32°
32°
36°
36°
40°
40°
44°
44°
28°
28°
K A R A D E N İ Z
32°
32°
36°
36°
40°
40°
44°
44°
K A R A D E N İ Z
Marmara
Denizi
Marmara
Denizi
40°
40°
40°
Ege Denizi
Ege Denizi
40°
36°
36°
36°
(d) Yeni SPI
Aşırı Kurak
A K D E N İ Z
0 50 100 150 200 250
0 50 100 150 200 250
km
28°
36°
(c) Klasik SPI
Aşırı Kurak
A K D E N İ Z
km
32°
36°
40°
44°
28°
32°
36°
40°
44°
Şekil 8: 96 istasyonun aylık toplam yağışlarının klasik ve önerilen yeni SPI yöntemlerine göre, normal (a
ve b) ve aşırı kurak (c ve d) olma olasılıklarının Türkiye üzerindeki coğrafi dağılışı (Türkeş ve Tatli
(2009)’ya göre yeniden çizildi).
5. SONUÇLAR VE TARTIġMA
Kuraklık ve yağış etkinliği indisleri, kuraklıkların ve çölleşme süreçlerinin belirlenmesi,
tanımlanması, çözümlenmesi, değerlendirilmesi ve izlenmesi açısından yaşamsal bir öneme sahiptir.
İndisler, bu kapsamda, çağdaş bir ulusal ya da bölgesel Kuraklık Yönetim Planı’nın ve/ya da Çölleşme
ile Savaşım Eylem Planı’nın mutlaka olması gereken bütünleyici bir parçasıdır. Kuraklık ve yağış
etkinliği indislerinin hesaplanması çoğunlukla karmaşık olmakla ve hesaplamada çeşitli iklim ve iklim
ilişkili değişkenlere gereksinim duyulmakla birlikte, sonuçlar hem kamu yöneticilerinin ve siyasilerin
hem de özellikle sulama ve tarımsal üretim ile uğraşan yurttaşların ve birlik yöneticilerinin kolaylıkla
anlayabileceği ve anlamlı bilgiler çıkarabilecekleri kadar yalın bir biçemde sunulmalıdır.
Öte yandan, indisler, kuraklık ve nemlilik ile ilgili nitelikli meteorolojik ve hidrolojik bilgiyi
taşımasına karşın, kuraklık ve çölleşme ile savaşım çalışmalarının ve değerlendirmelerinin yapıldığı
yöre, havza ya da bölgedeki tarımsal amaçlı su kullanımlarını dikkate almaları olanaksızdır. Bu durum,
yörenin (örn. iklim, su kaynağı, ürün çeşidi ve toprağının, vb.) kuraklıktan etkilenebilirlik düzeyi ve
kuraklığın yöredeki sosyoekonomik etkileri değerlendirilirken özel olarak dikkate alınarak giderilebilir.
Kuraklıkları tanımlamak, belirlemek ve izlemek için geliştirilen ve kullanılan ölçütler, gerçekte
evrensel değildir; bu yüzden, tüm bölgelerde, sektörlerde, sistemlerde (fiziksel coğrafya ve ekolojik),
ürün desenlerinde, vb. kullanılmaları ve yeteri kadar başarılı sonuçlar üretebilmeleri olanaksızdır.
Başka bir deyişle, indislerin çoğu, sektör ve sistem temellidir. Bu nedenle, kuraklığı çözümlemek,
nitelendirmek ve izlemek için, çok değişkenli ve çok amaçlı indisler kullanılmalıdır.
Bazı özellikleri Çizelge 1’de özetlenen kuraklık indislerinin yanı sıra, uzaktan algılamada son
yıllarda ortaya çıkan bilimsel ve teknolojik gelişmeler de, kuraklık çalışmalarında ve yönetiminde
kuraklık indisleri kadar önemli bir katkı sağlayabilir. Örneğin Normalleştirilmiş Vejetasyon Fark İndisi
(Normalized Difference Vegetation Index – NDVI) tarımsal üretimin izlenmesi ve öngörülmesi amacıyla
yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle gelişmiş ülkelerde, tarım sigortası şirketleri, kuraklık
indislerinin yanı sıra ve/ya da onların sonuçlarını sınamak ve denetlemek amacıyla NDVI ürünlerini
kullanmaktadır. Uzaktan algılama temelli indisler, iklim ve iklim ilişkili veri kaynaklarının sınırlı olduğu
alanlarda daha önemli bir katkı sağlayabilmektedir.
Meteorolojik kuraklık indisleri, insan yapısı su hazneleri ve sulama olanaklarıyla desteklenen
düzenli sistemlerin, özellikle birkaç yıllık su biriktirme olanaklarının etkisiyle, tarihsel kuraklıkların
etkileriyle anlamlı bir ilişki gösteremeyebilir. Buna karşın, kuraklık indisleri, doğal yağışlarla beslenen
koşullarda ve geleneksel sistemlerde hem bu ilişkiler hem de tarımsal üretimin öngörülmesi açısından
daha başarılıdır.
261
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
Son söz olarak, buraya kadar tartıştığımız konular dikkate alındığında, kuraklık ve/ya da yağış
etkinliği indislerinin kullanılması açısından en uygun ve gerçekçi yaklaşım şöyle özetlenebilir: İndislerin
taşıdığı ve gösterdiği nesnel bilgiler, kuraklık olaylarının çeşitli sistemler ve sektörler üzerinde
gözlenen etkileri, kuraklık risk düzeyleri, çeşitli coğrafi alan birimleri ve ürün çeşitlerinin kuraklıktan
etkilenebilirlik (kuraklığın etkilerine açık olma) düzeylerine ilişkin çeşitli bilgilerle (gözlem, ölçüm ve
sosyoekonomik etki değerlendirmeleri) sınanmalı ve gerektiğinde yeniden düzenlenebilir olmalıdır.
6. KAYNAKLAR
Ameziane et al. 2007. Drought Management Guidelines. MEDROPLAN and MEDA Water.
Dalezios, N. R., Papazafiriou, Z. G., Papamichail, D. M. and Karacostas, T. S. 1991. Drought
assessment for the potential of precipitation enhancement in northern Greece. Theoretical and
Applied Climatology 44. 75-88.
Erinç, S. 1965. Yağış Müessiriyeti Üzerine Bir Deneme ve Yeni Bir İndis. İstanbul Üniversitesi
Coğrafya Enstitüsü, 41, İstanbul.
Ghil, M. and Taricco C. 1997. Advanced Spectral Analysis Methods. In Past and Present Variability of
the Solar-Terrestrial System: Measurement, Data Analysis and Theoretical Models. G. Cini
Castagnoli and A. Provenzale (Eds.). Societa Italiana di Fisica. Bologna and IOS Press,
Amsterdam, 137-159.
Guttman, N. B. 1998. Comparing the Palmer drought index and the standardized precipitation
index. Journal of the American Water Resources Association 34: 113-121.
Guttman, N.B. 1999. Accepting the standardized precipitation index: a calculation algorithm. Journal
of the American Water Resources Association 35: 311-322.
Hannan E J. 1967. Time Series Analysis. Chapman and Hall / CRC.
Hare, F. K. 1985. İklim Değişmeleri, Kuraklık ve Çölleşme (Climate Variations, Drought and
Desertification). (Çeviren: Türkeş, M., 1987). Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü,
Ankara.
McKee, T. B., Doesken, N. J. and Kleist, J. 1993. The relationship of drought frequency and duration
of time scales. Presented at the Eighth Conference on Applied Climatology. Anaheim CA,
Amer. Meteor. Soc., 179-186.
McKee, T. B., Doesken, N. J. and Kleist, J. 1995. Drought monitoring with multiple time scales.
Presented at the Ninth Conference on Applied Climatology. Dallas TX, American
Meteorological Society, 233-236.
Palmer, W. C. 1965. Meteorological Drought. Weather Bureau Research Paper No. 45, U.S.
Department of Commerce, Washington, D.C., 58 pp.
Tatlı, H., Dalfes, H. N. and Menteş, Ş. S. 2004. A statistical downscaling method for monthly total
precipitation over Turkey. International Journal of Climatology 24: 161-180
Thom, H. C. S. 1966. Some Methods of Climatological Analysis. Technical Note No. 81. WMO,
Geneva.
Thornthwaite, C. W. 1948. An Approach toward a rational classification of climate. Geography Review
38: 55-94.
Türkeş, M. 1990. Türkiye'de Kurak Bölgeler ve Önemli Kurak Yıllar. Basılmamış Doktora Tezi. İstanbul
Üniversitesi Deniz Bilimleri ve Coğrafya Enstitüsü, İstanbul, 195 sayfa.
Türkeş, M. 1996. Spatial and temporal analysis of annual rainfall variations in Turkey. International
Journal of Climatology 16: 1057-1076.
Türkeş, M. 1998. Influence of geopotential heights, cyclone frequency and Southern Oscillation on
rainfall variations in Turkey. International Journal of Climatology 18: 649-680.
Türkeş, M. 1999. Vulnerability of Turkey to desertification with respect to precipitation and aridity
conditions. Turkish Journal of Engineering and Environmental Science 23: 363-380.
Türkeş, M. 2003. Spatial and temporal variations in precipitation and aridity index series of Turkey. In:
Mediterranean Climate – Variability and Trends, Ed. Hans-Jürgen Bolle, Regional Climate
Studies. Springer Verlag, Heidelberg, pp. 181-213.
Türkeş, M. 2007a. İklim Değişikliği, Kuraklık Çölleşme Süreçleri ve Tarıma Etkileri. Kuraklık ve Türkiye
Tarımı, TEMA ―Kuraklık Etkilerinin Azaltılmasında Kurağa Dayanıklı Bitki Çeşit Islahı ve Kurak
Koşullarda Yetiştirme Tekniği Çalıştayı‖ Bildiriler Kitabı, Aralık 2001 Ankara, TEMA Yayınları,
İstanbul, 1-40.
Türkeş, M. 2007b. Orta Kızılırmak Bölümü güney kesiminin (Kapadokya Yöresi) iklimi ve çölleşmeden
etkilenebilirliği (Climate of southern part of the Middle Kızılırmak Sub-Region (Cappadocia
District) and its vulnerability to desertification). Ege Coğrafya Dergisi 14: 75-99.
Türkeş, M. 2007c. Türkiye’nin kuraklığa, çölleşmeye eğilimi ve iklim değişikliği açısından
değerlendirilmesi. Pankobirlik 91: 38-47.
262
ÇÖLLEŞME İLE MÜCADELE SEMPOZYUMU 17-18 HAZİRAN 2010
Türkeş, M. ve Tatlı, H. 2008. Türkiye’de kuraklık olasılıklarının standartlaştırılmış yağış indisi (SPI)
kullanılarak saptanması ve iklimsel değişkenlik açısından değerlendirilmesi. Küresel İklim
Değişimi ve Su Sorunlarının Çözümünde Ormanlar Sempozyumu Bildiriler Kitabı (Ed., Ünal
Akkemik), 55-62. Türkiye Ormancılar Derneği Marmara Şubesi, İstanbul Üniversitesi Orman
Fakültesi, 13-14 Aralık 2007, Bahçeköy - İstanbul.
Türkeş, M., Tatlı, H. 2009. Use of the standardized precipitation index (SPI) and modified SPI for
shaping the drought probabilities over Turkey. International Journal of Climatology 29: 2270–
2282. DOI: 10.1002/joc.1862
Türkeş, M., Akgündüz, A. S., Demirörs, Z. 2009. Palmer Kuraklık İndisi’ne göre İç Anadolu Bölgesi’nin
Konya Bölümü’ndeki kurak dönemler ve kuraklık şiddeti (Drought periods and severity over the
Konya Sub-region of the Central Anatolia Region according to the Palmer Drought Index).
Coğrafi Bilimler Dergisi 7: 129-144.
UNCCD. 1995. The United Nations Convention to Combat Desertification in those Countries
Experiencing Serious Drought and/or Desertification, Particularly in Africa, United Nations
Environment Programme (UNEP), Geneva.
UNEP, 1993. World Atlas of Desertification, United Nations Environment Programme (UNEP),
London.
Wilhelmi, O. V., and Wilhite, D. A. 2002. Assessing vulnerability to agricultural drought: A Nebraska
case study. Natural Hazards, 25: 37-58.
Wilks, D. S. 1995. Statistical Methods in the Atmospheric Sciences: An Introduction. Academic Press.
Wu, H., Hayes, M. J., Wilhite, D. A. and Svoboda, M. D. 2005. The effect of the length of record on the
standardized precipitation index calculation. International Journal of Climatology 25: 505-520.
263