Uzaktan algılama verileri kullanılarak kuraklık olaylarının alansal, zamansal ve frekans analizleri: Ege bölgesi örneği

Abstract

Çağımızın yüzleştiği sorunların en önde geleni şüphesiz ki küresel ısınma ve beraberinde getirdiği iklim değişikliğidir. İklim değişikliğinin, iklim modellerini değiştireceği ve aşırı hava olaylarının sıklığını artıracağı tahmin edildiğinden, dünyanın karşı karşıya olduğu en önemli sorunlardan biridir. Bu değişikliğin; iklim kuşaklarının yer değiştirmesi, kara ve deniz buzullarının erimesi, deniz seviyesinin yükselmesi, şiddetli hava olaylarının yaşanması, taşkın ve sellerin kuvvetli etkilerinin daha sık görülmesi, kuraklık ve çölleşme gibi insan yaşamını doğrudan veya dolaylı olarak etkileyebilecek olumsuz sonuçlara yol açtığı aşikârdır. Kuraklık ise karmaşık yapısı nedeniyle diğer afetlere göre anlaşılması güç bir afettir. Başlangıç ve bitişi, etki süresi, şiddeti gibi niteliklerini tespit etmek zordur. Diğer yandan, geçmişte yaşanan kuraklık olaylarının tespit edilmesi ve takibinin yapılması, gelecekte ortaya çıkabilecek olası risklerin önceden kestiriminin yapılması, bu doğrultuda erken uyarı sistemlerinin oluşturulması ve kuraklıkla mücadele planlanması kapsamında gerekli tedbirlerin alınması bakımından oldukça önemlidir. Geleneksel kuraklık izleme ve değerlendirme yöntemleri genellikle sürekli olmayan istasyon bazlı meteorolojik verilere dayanmakta iken, uzaktan algılama teknolojisi ve yöntemleri sağladığı sinoptik görüşle, hızlı bilgi üretme imkânı ve mekânsal olarak sürekli bilgi sunması bakımından bu tür çalışmalar için güçlü bir alternatiftir. Uzaktan algılama verilerinin meteorolojik verilere göre gözlem kapsamı, doğrudan görüntüleme ve meteorolojik olmayan faktörlerin etkilerini yakalama yeteneği gibi bazı avantajları vardır. Bu anlamda, uydulardan elde edilen yüksek mekânsal ve zamansal çözünürlüklü veri setleri, meteorolojik istasyonların bulunmadığı veya dağılımının seyrek olduğu alanlarda bile kuraklığın değerlendirilmesi amacıyla yapılan çalışmalar için önemli bir kaynak oluşturmaktadır. Bu tez çalışmasının öncelikli amacı; neredeyse gerçek zamanlı, çoğunlukla ücretsiz veya çok ekonomik uydu verilerinin kuraklık olaylarını izleme ve öngörme çalışmalarında kullanılabilirliğini araştırmak, uzaktan algılama yöntemlerinin sunduğu olanaklarla Türkiyedeki geleneksel kuraklık izleme yöntemleri için destekleyici ve gerekli bir unsur olduğunu ortaya koymaktır. Bu temel amaç çerçevesinde ikincil amaçlar; (1) yapılan literatür incelemesi doğrultusunda uzaktan algılamaya dayalı kuraklık indisleri olarak seçilen gerek bölgesel gerekse ülke bazında dünya çapında sayısız çalışmada doğruluğu test edilmiş Bitki Durum İndisi (VCI), Sıcaklık Durum İndisi (TCI), Bitki Sağlık İndisi (VHI) ile kuraklık olaylarını mekânsal ve zamansal olarak değerlendirmek, (2) uzaktan algılamaya dayalı kuraklık indisleriyle karşılaştırmalı olarak yersel meteorolojik gözlem istasyon verilerine dayalı Standartlaştırılmış Yağış Evapotranspirasyon İndisi (SPEI) ile kuraklık olaylarını değerlendirmek, (3) uydu ve yersel olmak üzere farklı iki kaynaktan gelen verilere dayalı kuraklık indislerinin zaman serilerinin frekans analizlerini irdelemek, (4) VCI, TCI, VHI indisleri ile SPEI indisinin korelasyonunu ve tutarlılığını literatürde ilk kez bu çalışma ile çapraz dalgacık yöntemi aracılığıyla test etmek olarak belirlenmiştir. Bu amaçlar doğrultusunda; büyük Akdeniz Havzası'nın bir parçası olan, Akdeniz ikliminin tipik özelliklerini göstermesi ve topografyası bakımından yaz kuraklıklarının yoğun olarak yaşandığı bilinen Ege Bölgesi örnek çalışma bölgesi olarak seçilmiştir. Uzaktan algılamaya dayalı kuraklık indisleri için gerekli olan veriler, orta ölçekli ve yüksek zamansal çözünürlüklü, hiperspektral MODIS uydusunun sunulmaya başlandığı tarih olan 2000 yılından bu yana çalışma bölgesini kapsayan alan için temin edilmiştir. VCI, TCI ve VHI kuraklık indislerinin uygulamalarına ilişkin işlem adımları, Google tarafından başlatılan güncel uygulamalardan biri olan bulut tabanlı Google Earth Engine (GEE) platformunda javascript kodlama dili kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bahsi geçen indislerin elde edilmesinde gerekli olan yer yüzey sıcaklığı, Normalize Edilmiş Bitki Fark İndisi (NDVI) gibi verilerin temin edilmesi, ilgili bant kombinasyonlarının seçilmesi, ilgili alanın sınırlarının tanımlanması, tarih aralığının filtrelenmesi, bulutluluk maskelemesi gibi ön işlem adımları ile verilerin işlenmesi, indislere ait formülasyonların uygulanması, zaman serilerinin elde edilmesi, sonuçların analiz edilmesi, görselleştirilmesi ve saklanması gibi işlem adımlarında GEE platformunun sunduğu olanaklardan yararlanılmıştır. Uydu bazlı VCI, TCI ve VHI indislerinin zaman serileri incelenerek durağan veri formuna uyduğu belirlenerek frekans analizleri Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) ile yapılmıştır. Sonuçlar, bu üç indis için kuraklık modellerinin periyodik özelliklerinin çok yakın olduğunu göstermiştir. Kuraklık zaman serilerinin harmonik davranışı incelendiğinde ise döngülerin yaklaşık 5.9, 3.01 ve 2.01 yıl olduğu görülmüştür. Bununla birlikte, bu periyod içerisinde aylık olarak elde edilen uydu temelli kuraklık indisler olan TCI, VCI ve VHI zaman serileri (19 yıl; 228 ay) ile yersel istasyon verilerine dayalı SPEI-3 (39 yıl; 468 ay) zaman serisinin kesiştikleri ortak zaman periyodu içindeki korelasyon ve frekans analizleri yapılmıştır. Diğer yandan; meteorolojik istasyon verilerine dayalı SPEI için uzun yıllar veri seti gerektiğinden çalışma alanını kapsayan mümkün olduğunca homojen dağılımlı 23 adet meteoroloji gözlem istasyona ait 1980-2018 yılları aralığında aylık toplam yağış (mm=kg/m²), aylık ortalama sıcaklık verileri (°C), coğrafi koordinatları içeren veri seti Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden temin edilmiştir. Yersel istasyon verilerinden elde edilen SPEI yağış ve potansiyel evapotranspirasyon (PET) arasındaki iklimsel dengeye dayanır. PET hesaplanmasında basit ve etkili bir yöntem olan Thornthwaite yaklaşımı benimsenmiştir. 39 yıllık periyodu kapsayan veri seti ile SPEI değerleri, 1-aylık (SPEI-1), 3-aylık (SPEI-3), 6-aylık (SPEI-6), 9-aylık (SPEI-9) ve 12 aylık (SPEI-12) zaman ölçeklerinde elde edilmiş olup, oluşturulan zaman serileri ile kuraklık olaylarının zamansal dağılımını değerlendirilmiştir. SPEI zaman serisi durağan olmayan zaman serisi özelliği gösterdiğinden, diğer bir deyişle farklı zaman dilimlerinde farklı davranış sergilediğinden, tüm zamanlar için aynı fonksiyonun kullanıldığı klasik Fourier ve Hızlı Fourier dönüşümü yerine, zaman serisinin frekans analizi Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü (STFT) ve Sürekli Dalgacık Dönüşümü (CWT) yöntemleri ile yapılmıştır. SPEI zaman serisinin güç spektrumu ile gösterilen dalgacık dönüşümü sonucuna göre, 10-12 ay (1988-1992 yıllarında), 12-14 ay (2006-2009 yıllarında) ve 8-10 ay (2012-2015 yıllarında) periyodik döngülerinin oluştuğu görülmüştür. SPEI zaman serisinin güç spektrumu ile gösterilen dalgacık dönüşümü sonucuna göre, 10-12 aylık (1988-1992 yıllarında), 12-14 aylık (2006-2009 yıllarında) ve 8-10 aylık (2012-2015 yıllarında) periyodik döngülerinin oluştuğu görülmüştür. Farklı iki kaynak olan uydu ve yersel verilere dayalı kuraklık indislerinin zaman serilerinin korelasyonu ve tutarlılığı literatürde ilk kez Çapraz Dalgacık Dönüşümü (XWT) ve Dalgacık Tutarlılığı (WTC) yöntemleriyle bu çalışmada test edilmiştir. Bu yöntemlerle, zaman serilerinin yalnızca ilişkisi değil aynı zamanda hangi dönemlerde ortak yüksek güç gösterdikleri zamandaki frekans bölgeleri tespit edilmiştir. Faz yapısı ve ayrıntıları zaman alanında ve frekans alanında incelenmiş olup, sonuçları tartışılmıştır.

The foremost of the problems facing our age is undoubtedly global warming and the climate change it brings. Climate change is one of the most important problems facing the world, as it is predicted to alter climate patterns and increase the frequency of extreme weather events. It is obvious that this change has negative consequences that may directly or indirectly affect human life, such as displacement of climatic regions, melting of land and sea glaciers, rising sea levels, severe weather events, more frequent effects of floods, drought and desertification. Drought, conversely, is a disaster that is difficult to understand compared to other disasters due to its complex structure. It is a slow-spreading, silent disaster that that can affect large areas. It is difficult to determine its characteristics such as its beginning and end, duration of effect, and severity. It is considered a relative situation, not an absolute one. It can occur in both high and low rainfall areas and in almost any climate regime, even in deserts and rainforests. In the literature, drought has been divided into four main classes according to the varying impact areas and the parameters used to distinguish it. These have been defined as meteorological, agricultural, hydrological, and socioeconomic. Drought varieties occur at different time scales and are closely related to each other. Basically, meteorological as a result of the lack of precipitation, then agricultural due to the lack of water in the soil, hydrological losses due to the decrease in rivers and underground water reserves, and socio-economic drought due to all social and environmental consequences. On the other hand, it is very important to detect and follow up the drought events in the past, to predict the possible risks that may arise in the future, to establish early warning systems in this direction and to take the necessary measures within the scope of planning the mitigate against drought. While traditional drought monitoring and evaluation methods are generally based on non-continuous station-based meteorological data, remote sensing technology is a strong alternative for such studies in terms of providing fast information production and spatially continuous information with the synoptic view it offers. Remotly sensed data has some advantages over meteorological data, such as the scope of observation, direct imaging, and the ability to capture the effects of non-meteorological factors. In this sense, high spatial and temporal resolution data sets obtained from satellites constitute an important resource for studies conducted to evaluate drought even in areas where there are no meteorological stations or where their distribution is sparse. The main purpose of this thesis is to investigate the usability of near real-time, mostly free or very economical satellite data for monitoring and forecasting drought events, and to demonstrate that it is a supportive and necessary element for the existing traditional drought monitoring methods especially in Turkey. Secondary purposes within the framework of this main purpose; (1) to evaluate drought events spatially and temporally with Vegetation Condition Index (VCI), Temperature Condition Index (TCI), and Vegetation Health Index (VHI) which have been selected as remote sensing drought indices in line with the literature review, which have been tested in numerous studies on a regional and country basis, worldwide; (2) to evaluate drought events with the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) time series based on terrestrial meteorological station based data in comparison with remote sensing drought indices, (3) to examine the time-frequency analyzes of the time series of drought indices based on data from two different sources, (4) to test the correlation and consistency of VCI, TCI, VHI indices with SPEI via Cross Wavelet (XWT), and Coherence Wavelet (CWT) methods. In line with these purposes, The Aegean Region, which is known to experience intense summer droughts in terms of its topography and showing the typical characteristics of the Mediterranean climate, was chosen as the case study area. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor products MOD11A2.006 and MOD13A2.006 have been used and analyzed as remotely sensed data. The time series of satellite-based indices (VCI, TCI, VHI) were obtained by using the javascript language codes via the cloud-based Google Earth Engine (GEE), one of Google's current applications. As well, preprocessing steps such as preparation of related bands, selecting region, filtering date, masking clouds, and processing steps such as obtaining, analyzing, visualizing, and storing the necessary data were performed with GEE. Since the time series of satellite-based VCI, TCI and VHI indices are in the form of stationary data, frequency analyzes were performed with Fast Fourier Transform (FFT). The results showed that the periodic characteristics of the drought patterns for these three indices were very close. When the harmonic behavior of the drought time series is examined, it is seen that the cycles are approximately 5.9, 3.01 and 2.01 years. On the other hand, to calculate SPEI as a meteorological based drought indice, the data set containing the monthly total precipitation (mm=kg/m²), monthly average temperature data (°C), geographical coordinates, between 1980-2018 belonging to 23 meteorological observation stations with as homogeneous distribution as possible covering the study area, was obtained from the Turkish State Meteorological Service. SPEI derived from in situ data is based on the climate balance between precipitation and potential evapotranspiration (PET). Thornthwaite approach, which is a simple and effective method, is adopted for PET calculation. SPEI values with a dataset covering a period of 39 years, 1-month (SPEI-1), 3-month (SPEI-3), 6-month (SPEI-6), 9-month (SPEI-9) and 12-month (SPEI) -12) obtained on time scales. The temporal distribution of drought events was evaluated with the time series. Since the SPEI time series exhibits non-stationary characteristics, in other words, it behaves differently in different time periods, instead of the classical Fourier and Fast Fourier transform, where the same function is used for all times, frequency analysis was performed with Short-Time Fourier Transform (STFT) and Continuous Wavelet Transform (CWT) methods. According to the wavelet transform result of the SPEI time series shown on the power spectrum, periodic cycles of 10-12 months (in the years 1988-1992), 12-14 months (in the years 2006-2009) and 8-10 months (in the years 2012-2015) were observed. In addition, the correlation and frequency analyzes were performed in the common time period where the monthly satellite-based drought indices TCI, VCI, and VHI time series (19 years; 228 months) and SPEI-3 (39 years; 468 months) time series based on station data intersect. Also, the correlation and consistency of the time series of drought indices on satellite and station-based data which are two different sources, were tested for the first time in the literature with the Cross Wavelet Transform (XWT) and Wavelet Coherence (WTC) methods in this study. With these methods, the frequency domains of the time series showing common high power were determined, and the phase structure and details were examined in the time domain and frequency domain.