Ceyhan havzasındaki yağışların uzun dönem istatistik analizi

Abstract

Su yaşamımız için önemli bir kaynaktır ve bu kaynağın kısmını da yağışlardan elde ederiz. Yağış trend analizi ileride olacak tehlikelere karşı bize tahmini veriler sunar ve bize oluşabilecek tehlikelere karşı önlem almamız gerektiğini gösterir. Bu çalışmada, Ceyhan Havzası'nın yıllık maksimum yağışları göz önüne alınarak trend analizi yapılmıştır. Ceyhan Havzası'na ait 17 istasyonun verileri Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden temin edilerek kullanılmıştır. En kısa süreli veri 9 senelik ve en uzun süreli veri ise 61 seneliktir. Bu verilerin çeşitli dönüş aralıklarında (50, 100 ve 200) senelik yağış değerini tahmin etmek için en çok kullanılan 6 olasılık dağılım fonksiyonu (Normal dağılım, Log-Normal dağılım, Gumbel dağılımı, GEV dağılımı, Pearson Tip 3 dağılımı ve Log-Pearson Tip 3 dağılımı) uygulanmıştır. Bu dağılımların uygunluğunu kontrol etmek için ise L-Moment testi, Kolmogorov-Smirnov (K-S) testi ve Olasılık Çizgisi Korelasyon Katsayısı (PPCC) testi uygulanmıştır. Verilerin zaman içerisindeki artış ve azalışlarını bulmak için Mann-Kendall trend testi kullanılmıştır. L-Moment testi sonucuna göre en uygun dağılım GEV dağılımıdır. K-S testi sonucuna göre ise en uygun dağılımlar Log-Normal, Log-Normal 3 ve GEV dağılımlarıdır. PPCC testinden elde edilen sonuçlar en uygun dağılımın Normal dağılım olduğunu göstermiştir. Mann-Kendall trend analizi sonucunda ise 0.05 anlamlılık düzeyinde hiçbir istasyonda trende rastlanmamıştır.

Water is an important resource for our life and we get a part of this resource from precipitation. Precipitation trend analysis provides us predictive data against future hazards and it shows us that we need to take precautions against the dangers that may occur. In this study, a trend analysis was carried out by considering the annual maximum precipitation of the Ceyhan Basin. Data from 17 stations belonging to the Ceyhan Basin were used (these data were obtained from the General Directorate of Meteorology). The duration of records changes from 9 years to 61 years. The 6 most commonly used probability distribution functions (Normal distribution, Log-Normal distribution, Gumbel distribution, GEV distribution, Pearson Type 3 distribution and Log-Pearson Type 3 distribution ) were applied to estimate the precipitation values of 50, 100 and 200 years in various return periods of these data. L-Moment test, Kolmogorov-Smirnov (K-S) test and Probability Plot Correlation Coefficient (PPCC) test were used to examine the goodness-of-fit of these distributions. Mann-Kendall trend analysis was used to detect the trend in the precipitation data over time. According to the results of the study, the best distribution functions in term of goodness-of-fit are GEV based on the L-Moment test, Log-Normal, Log-Normal 3 and GEV distributions based on the K-S test and the Normal distribution based on the PPCC test. Based on the results of the Mann-Kendall trend test, the trends were found to be non-significant based on the 0.05 significance level.