Uydu tabanlı indekslerle Konya Altınova bölgesinde kuraklığın analizi ve buğday verimi ile ilişkisi
Drought analysis and its relation with wheat yield in Konya Altinova region with satellite-based indexes
- Tez No: 800494
- Danışmanlar: PROF. DR. BELGİN ÇAKMAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Meteoroloji, Mühendislik Bilimleri, Ziraat, Meteorology, Engineering Sciences, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Tarımsal Yapılar ve Sulama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 203
Özet
Türkiye'nin en önemli tahıl üretim merkezlerinden Konya'da son yıllarda sıkça kuraklık yaşanmakta ve başta buğday olmak üzere ürün verimleri olumsuz etkilenmektedir. Bu tez çalışmasında Konya ili Altınova yöresinde, kuraklığın güncel yaklaşımlarla analiz edilmesi ve elde edilen sonuçlarla yaygın olan buğday çeşitlerinin verim tahminlerinde kullanılabilecek modellerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Kuraklığın geçmişten günümüze eğilimi araştırılmış, gelecek içinse kısa, orta ve uzun vade kuraklık projeksiyonları oluşturulmuştur. Son olarak makine öğrenmesi algoritmalarıyla Kızıltan-91, Bayraktar-2000 ve Bezostaya-1 çeşitleri için verim tahmin modelleri geliştirilmiştir. Çalışma sonucunda SPI'nin kuraklık tekerrürünü %28-31, SPEI'nin ise %33-34 arası değerlendirdiği belirlenmiş, SPEI-24 aylık zaman ölçeğinde hidrolojik kuraklık eğilimin olabileceği ortaya konmuştur. Gelecek projeksiyonlarına göre hiçbir küresel model ve zaman ölçeğinde kısa vade (2020-2040) için kuraklık yönelimi belirlenmemiştir. Meteorolojik kuraklık için SPI ve SPEI'nin birlikte kullanılmasının çok daha doğru değerlendirmelerin yapılmasına imkân vereceği kanaatine varılmıştır. Tarımsal kuraklık analizleri ise uydu tabanlı kuraklık indeksleriyle (VCI, TCI, VHI ve VSWI) buğdayın büyüme dönemlerine göre gerçekleştirilmiştir. Bunların arasında 'Bitki Örtüsü Durum İndeksi'nin (VCI) kullanım ve sonuçları açısından yöreye uygun olduğu değerlendirilmiştir. Tüm çeşitler için VCI'ye göre 2001, 2004, 2007, 2008, 2012, 2014, 2016, 2017, 2018 ve 2019 yıllarında tarımsal kuraklığın yaşandığı dönemlerin olduğu belirlenmiştir. Son olarak çalışmada Bayraktar çeşidi için 21, Kızıltan çeşidi için 12 ve Bezostaya çeşidi için 8 adet verim tahmin modeli alternatif olarak sunulmuş olup, model performansları (R2) sırasıyla 0.736-0.973, 0.733-0.956 ve 0.686-0.874 arasında değişmiştir. Geliştirilen modeller yöre için kullanılabilir olarak değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, Konya, one of the most important cereal production centers in Türkiye, has experienced severe drought events, which have negatively impacted crop yields, particularly wheat. This dissertation aims to analyse drought in the Altınova region of Konya province through up-to-date approaches and to develop models that can be used to estimate the yield of typical wheat varieties using the results obtained. The drought trend from the past to the present was analysed, and short-, medium-, and long-term drought projections for the future were developed. The yield prediction models for the Kızıltan-91, Bayraktar-2000, and Bezostaya-1 varieties were generated using machine learning algorithms. According to the study findings, SPI analyses drought recurrence between 28-31% and SPEI between 33-34%, and there may be a hydrological drought trend on the SPEI-24-month time scale. According to Future projections, no global model or time scale indicates drought tendency in a short-term (2020-2040). It is concluded that combining SPI and SPEI for meteorological drought will allow for far more accurate assessments. Agricultural drought analyses were carried out using satellite-based drought indices (VCI, TCI, VHI and VSWI) for wheat growth phases. Regarding application and outcomes, the 'Vegetation Condition Index (VCI)' is deemed suitable for the region. According to the VCI, all varieties experienced agricultural drought at various times in 2001, 2004, 2007, 2008, 2012, 2014, 2016, 2017, 2018 and 2019. Finally, the study presented 21 yield prediction models for the Bayraktar variety, 12 yield prediction models for the Kızıltan variety, and 8 yield prediction models for the Bezostaya variety as alternatives, and the model performances (R2) ranged between 0.736-0.973, 0.733-0.956 and 0.686-0.874 respectively. It is concluded that the developed models could be implemented in the region.
Benzer Tezler
- Akgöl Sulak Alanı'nın yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile incelenmesi
Observation of Akgol Wetland with high spatial resolution satellite images
AYLİN TUZCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
- Urban dynamics of İstanbul: Exploring urban complexity via the spatial distribution of activities
İstanbul'un kentsel dinamikleri: Faaliyetlerin mekansal dağılımı aracılığıyla kentsel karmaşıklığın keşfi
REYHANEH YOUNESI SANDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EDA YÜCESOY
- An improved multi-component metric for spatial pattern calibration of hydrologic models
Hidrolojik modellerin örüntüye dayalı kalibrasyonu için çok bileşenli metrik geliştirilmesi
EYMEN BERKAY YORULMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET CÜNEYD DEMİREL
- Karabağ (Azerbaycan) işgali nedeniyle yöre arazi örtüsü ve kullanımındaki değişimlerin uzaktan algılama yöntemleri ile tespit ve analizi
Detection and analysis of changes in the land cover and land use due to the invasion of Karabakh (Azerbaijan) by remote sensing methods
ISA MUSTAFAYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZŞEN ÇORUMLUOĞLU
- Landsat 8 uydu görüntüsü kullanılarak yeryüzü sıcaklıklarının uzaktan algılama tekniği ile belirlenmesi: İstanbul örneği
Determination land surface temperature with remote sensing techniques by using Landsat 8 images; a case study of Istanbul
EMİNE MÜJGAN ERGENE
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK