Türkiye Akım Değişkenlerinin Hidrolojik Homojen Bölgelerinin Tayini

Abstract

Bu çalışmanın amacı, iklim çalışmalarında yaygın olarak kullanılan hiyerarşik küme analizi yöntemleriyle, Türkiye günlük akım verilerinin sınıflandırılması ve farklı yüzdelik sıra değerlerine karşılık gelen yüksek ve düşük akım değişkenlerinin her biri için hidrolojik homojen bölgeler elde edilmesidir. Türkiye genelinde 83 adet akım gözlem istasyonundan (AGİ) elde edilen 28 yıllık günlük akım verileri, yüksek ve düşük akım yüzdelik sıra değerlerine ayrılarak her bir sıra değerine karşılık gelen veri takımları ayrı ayrı analiz edilmiştir. Tüm veri takımları standartlaştırılarak hiyerarşik küme analizi yöntemleri ile 45 farklı kombinasyon uygulanmış ve elde edilen homojen bölge sayısı sonuçlarının doğrulanabilmesi için, veri setlerine çeşitli istatistik testler de uygulanmıştır. Elde edilen sonuçların tutarlılığının testi için, 83 istasyonluk veri seti 2’ye bölünüp, elde edilen yeni veri setleri de kendi içinde yüzdelik sıra değerlerine ayrılmış ve her birine yeniden hiyerarşik küme analizi metotları uygulanmıştır. Sonuç olarak, daha önce elde edilen kümeleme çözümlemelerinin tutarlı olduğu görülmüştür. Böylece her bir akım değişkeni için homojen bölge sayısı kesinleştirilmiş ve haritalar üzerinde gösterilmiştir. Çalışma sonucunda küme sayısının 5 ila 7 arasında olduğu ve kullanılan kombinasyonlardan “Öklid-Ward” eşleşmesinin daha iyi sonuç verdiği bulunmuştur. Elde edilen homojen bölge sayıları, Türkiye’nin bilinen iklim bölge sayısı ile uyum göstermiştir.

In this study, we aimed to classify daily streamflow data over Turkey and obtain hydrologicaly homogeneous regions for different streamflow percentiles by using hierarchical cluster analysis which is used in climatological studies frequently. 28 years period data from 83 stations over Turkey were separated to high and low streamflow percentiles and every data set was analyzed separately. All of data sets were analyzed by different 45 combinations of hierarchical cluster analysis methods after standardized. Also various statistics tests were applied to data sets to verify number of homogeneous regions. Except for results of statistics tests, whole data set was separated to two different data sets. Also new data sets were separated to percentiles and analyzed by hierarchical cluster analysis methods to determine number of homogeneous region. Consequently, we compared solutions of clustering schemes from all data sets with each other and found consistency in the individual results. Our results showed that the most convenient methodological combination was “Euclidean-Ward” and number of cluster was 5 to 7. We presented our final analysis results in a map fashion showing cluster patterns over Turkey. It is important to note that the number of homogeneous regions specified here were consistent with that of climate regions in Turkey.