| Summary: | Bu tez çalışmasında hidrolojik kuraklık ile küresel iklim salınımları ilişkisi konum ve zaman parametreleri dikkate alınarak analiz edilmiş, böyle bir ilişkinin varlığı ve seviyesi Türkiye'deki Meriç Havzası akımları üzerinde araştırılmıştır. Akım verileri yardımı ile elde edilecek boyutsuz kuraklık göstergelerinden Standartlaştırılmış Akım Endeksi "SSFI" ile büyük küresel döngülerden, Güney salınımı (ENSO), Pasifik Onyıllık Salınımı (PDO), Atlantik Onyıllar Arası Salınım (AMO), Kuzey Atlantik Salınımı (NAO), Akdeniz Salınımları (MOI), arasında gerek klasik istatistiki analizler (trend, homojenlik, korelasyon vb.) gerekse daha yeni ve başka alanlarda da verimli uygulamaları olan yöntemler (Yapay sinir ağları, dalgacık dönüşümleri vb.) kullanılarak incelemeler yapılmıştır. Akarsu akış verilerindeki boşluklar makine öğrenme yöntemi kullanılarak tamamlanmış ardından akım serilerinin homojenliği klasik istatistiki yöntemlerle incelenmiştir. Veri gruplanmalarını incelemek için kümeleme analizi yapılmıştır. Çalışma adımları, 1958-2015 yılları arasında Meriç Havzası'ndaki dokuz istasyonun aylık akım verilerine uygulamıştır. Kuraklık değişkenliği dalgacık dönüşümleri yapılarak elde edilmiştir. Çalışmanın neticesinde trend analizi ile Meriç Havzası Kuzey istasyonlarındaki kuraklık olaylarında bir artış, Güney bölgesinde bir düşüş olduğu, dalgacık analizi ile 4-10 yıl periyodunda değişen bir kuraklık döngüsü olduğu, çapraz dalgacık ve tutarlılık analizleri ile de ENSO, NAO ve AMO'nun kuraklık üzerinde daha etkin olduğu tespit edilmiştir. In this thesis, the relationship between hydrological drought and global climate oscillations has been analyzed taking into account the spatial and temporal parameters, and the existence and level of such a relationship has been investigated for the Meriç Basin, Turkey. Streamflow data were used to obtain the standardized streamflow index (SSFI). The relationship between SSFI series and global climate oscillations: El Niño-Southern Oscillation (ENSO), Pacific Decadal Oscillation (PDO), North Atlantic Oscillation (NAO), Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO), and Mediterranean Oscillation (MO) was investigated using classical statistical methods (trend analysis, homogeneity, correlation etc.), and other effective methods (artificial neural networks, wavelet transforms). The gaps in the streamflow data were completed using machine learning method, and then the homogeneity of the stream series was investigated by classical statistical methods. Cluster analysis was conducted to examine the grouping of the data. The study approach was applied to the monthly flow data of nine stations in the Meriç Basin between 1958-2015. Drought variability was obtained via wavelet analysis. The study results showed an increase in drought events in the Meriç Basin Northern stations, a decrease in the Southern region, wavelet analysis revealed that drought cycles have a period structure at 4-10 year scale, and cross wavelet and wavelet coherence analysis showed that ENSO, NAO and AMO has more influence on drought variability.
|
|---|