Python programlama dili kullanılarak günlük maksimum yağış verilerinin trend ve risk analizleri

Abstract

İklim değişikliği giderek daha ciddi bir sorun haline gelmekte ve hidrolojik olaylar üzerinde etkisi giderek artmaktadır. Bu nedenle, meteorolojik ve hidrolojik verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi, hidrolojik afetlerin yönetimi ve önlenmesi için büyük öneme sahiptir. Meteorolojik bir veri olan yağış ölçümleri, çevre koşullarının ve iklim değişikliğinin izlenmesi ve analiz edilmesi için önemli bir veri kaynağıdır. Aynı zamanda bu veriler, su yönetimi, çevre planlaması ve tarım gibi birçok sektör için hayati önem taşımaktadır. Özellikle trend ve risk analiz yöntemleri, yağış verilerinin incelenmesinde ve analiz edilmesinde önemli araçlardır. Trend analiz yöntemleri yağış verilerindeki eğilim varlığının tespit edilmesinde ve yönünün belirlenmesinde yardımcı olmaktadır. Ayrıca risk analiz yöntemleri de gelecekteki muhtemel yağış yüksekliklerinin belli tekerrür aralığına göre öngörülmesinde yardımcı olan araçlardır. Her iki analiz türünden elde edilen çıktılara göre de alınacak önlemler belirlenebilmektedir. Bu çalışmada, Türkiye'de muhtelif noktalardan elde edilen günlük maksimum yağış verilerinin trend ve risk analizleri hem klasik hem de modern yöntemler kullanılarak yapılmıştır. Analizler sırasında, 10- 20- 50- 100- 200- 500 yıllık dönüş periyotlarına göre yağış değerleri hesaplanmıştır. Bu hesaplamalar neticesinde, trend analiz sonuçlarının sayısal olarak nasıl değiştiği gösterilmiştir. Böylece ilgili tekerrür aralıklarına göre muhtemel en büyük (maksimum) yağış miktarları trend dikkate alınarak öngörülmüştür. Trend analiz yöntemleri olarak klasik Mann-Kendall, modern Şen yaklaşımı (Yenilikçi Trend Analizi, YTA) ve YTA'nın türevleri kullanılmıştır. Risk analizi için kullanılan iki parametreli olasılık dağılım fonksiyonu ise alternatif Burr XII fonksiyonudur. Analizlerin tümü ve görselleştirmeler Python programlama dili kullanılarak elde edilmiştir. Verilerin analizi için Python programlama dilinin etkili bir araç olabileceği de böylece vurgulanmıştır. Çalışma kapsamında, Python programlama dili kullanılarak arayüz oluşturulmuştur. Hem trend hem de risk analizlerinin yapılması açısından değerlendirildiğinde bu denli kapsamlı bir çalışma Python programlama dili kullanılarak ilk defa yapılmıştır. Bu çalışma, yağış verileri üzerinde trend ve risk analizleri yapmak isteyenler için bir örnek teşkil edebilecektir ve bu alanda yapılacak araştırmalara kolaylık sağlayabilecektir. Çalışmada kullanılan veriler Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM) tarafından elde edilmiştir. Türkiye'nin muhtelif noktalarındaki istasyonlardan elde edilen veriler 1961-2020 yılları arasındaki günlük maksimum yağış değerlerini içermektedir. YTA ve türevleri uygulanarak gerçekleştirilen trend analizi ile alternatif Burr XII dağılımı uygulanarak gerçekleştirilen risk analizi değerlendirmelerinde çoğunlukla artan trend eğiliminin hakim olduğu sonucuna ulaşılabilmektedir. Mevcut verilere göre Türkiye'de son altmış yılda günlük maksimum yağışların arttığı ve kuraklık tehlikesinin olmadığı söylenebilmektedir. İklim değişikliğinin etkilerinin Türkiye'nin farklı bölgelerinde hissedilmeye başlandığı sonucuna ulaşılabilmektedir.