Toprak nemi ve kuraklığının modıs görüntüleri ve yer ölçümleri ile zamansal ve mekânsal olarak izlenmesi: Irak Erbil örneği
Monitoring temporal and spatial variation of soil moisture and drought using modis and in-situ measurement: A case study of Erbil-Iraq.
- Tez No: 861000
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALİ ÇULLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 156
Özet
Kuraklık ortaya çıktığında ciddi ekonomik, çevresel ve sosyal krizlere yol açtığından gezegendeki yaşamın devamını tehdit eden en ciddi sorunlardan biridir. Kuraklığı karakterize etmek ve modellemek için biyofiziksel, iklim ve uydu verilerinin artan kullanılabilirliğine rağmen, araştırmaların çoğu, kuraklığı izlenmek için yağış ölçümleri gibi meteorolojik nokta verilerini kullanılmaktadır. Araştırma, tarımsal kuraklık risk değerlendirmesinde Uzaktan Algılama (RS) ve Coğrafi Bilgi Sistemlerinin (CBS) kullanımının önemini vurgulamaktadır. Bu çalışmanın temel amacı, toprak nemindeki zamansal ve mekansal değişimleri inceleyerek kuraklık olaylarını değerlendirmektir. Bu amaçla, MODIS uydu görüntüsü verileri ve iklim istasyonlarından gelen iklim verileri entegre edilmiştir.alışma alanı içerisinde stratejik olarak dağıtılmış olan meteoroloji istasyonları hava sıcaklığı, toprak sıcaklığı, toprak nemi ve nem hakkında önemli saatlik veriler sağlamaktadır. Çalışma alanındaki kuraklık koşullarını ölçmek için standart bir yağış indeksi (SPI) hesaplanmıştır. Daha sonra uzaktan algılama verileri ile iklim verileri arasında ilişki kurmak için Genelleştirilmiş Doğrusal Model (GLM) kullanılmıştır. Bu model, kuraklık olaylarını izlememize ve toprak nemini hem mekansal hem de zamansal olarak tahmin etmemize olanak sağlamıştır. Standart Yağış İndeksini (SPI) hesaplamak için kullanılan 2018, 2019 ve 2020 yağış verilerini analiz ederek kuraklığa karşı hassas alanlar belirlenmiştir. Ek olarak MODIS uydu görüntüleri, bitki örtüsü yüzdelerini, su varlığı ve sıcaklıkları tahmin etmek ve izlemek için kullandığımız NDVI, LSWI, NDWI, EVI, SM ve Arazi Yüzey Sıcaklığı (LST) gibi çeşitli spektral endekslerin elde edilmesinde kullanılmıştır. Spektral indeksler ile SPI arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmak için doğrusal regresyondan yararlanılmıştır. Bulgular, LST ve NDWI göstergeleri ile SPI-3 arasında güçlü bir korelasyon olduğunu göstermiştir. Bulgular, kuraklık şiddetinin farklı bölgeler arasında nasıl değiştiğini göstermektedir. Çalışma alanında 2019 yılında kuraklık yaşanırken, 2018 ve 2020 yıllarında şiddetli ve aşırı kuraklık etkileri çalışma alanının doğu ve kuzeydoğu kesimlerinde belirgin olmuştur. Çalışma, politika yapıcılar, üreticiler ve toplumun kuraklığın etkilerini daha iyi anlamalarına ve hafifletmelerine yardımcı olabilecek kritik bilgiler sunmaktadır. Uydu görüntüleri ve meteoroloji istasyonu verilerinden yararlanarak tarımda, su kaynakları yönetiminde ve afet hazırlığında bilinçli karar alınması mümkündür. Uzaktan algılama göstergeleri ile kuraklığın ciddiyeti arasında belirlenen korelasyonlar, erken uyarı sistemleri ve kaynak tahsisi için değerli bir araç sağlayarak sonuçta giderek değişken hale gelen iklim karşısında dayanıklılık oluşturmaya yardımcı olacaktır. Kuraklığın daha sık ve şiddetli hale geldiği bir dünyada araştırma sonuçları, gıda güvenliğini korumak için hayati bir kaynak görevi görmektedir
Özet (Çeviri)
Drought poses the most pressing challenges to our planet, often giving rise to severe economic, environmental, and social crises. Despite the increasing availability of biophysical, climate, and satellite data for characterization and modeling of drought, much of the research has remained limited to utilization of meteorological point data, such as rainfall measurements, for drought monitoring. The primary objective of this study is to monitor and assess drought occurrences, examining the temporal and spatial variations of soil moisture. The research emphasizes the utilization of Remote Sensing (RS) and Geographic Information Systems (GIS) in the realm of agriculture drought risk assessment. In this scope, satellite imagery data from the MODIS sensor and climatic data from meteorological stations have been used. The meteorological stations have been strategically distributed across the study area and provide invaluable hourly data for air temperature, soil temperature, soil moisture, and humidity. To gauge drought conditions in the study area, a standardized precipitation index (SPI) was calculated. Then, a Generalized Linear Model (GLM) was employed to establish a relationship between remote sensing data and climatic data. This model enabled to monitor drought and estimate spatial and temporal variability of soil moisture. Vulnerable areas to drought have been identified by analyzing rainfall data of 2018, 2019, and 2020. The climate data was used to compute the Standardized Precipitation Index (SPI). Additionally, MODIS satellite imagery aided to derive several spectral indices, such as NDVI, LSWI, NDWI, EVI, SM, and Land Surface Temperature (LST). The indices were used to estimate and monitor vegetation percentages, water availability, and temperatures. Linear regression revealed the relationships between the spectral indices and SPI. Strong correlation was obtained between LST and NDWI and SPI-3. The findings showed how drought severity fluctuates across different regions. The study area experienced drought conditions in 2019, whereas severe and extreme drought affected the eastern and northeastern parts of the study area in 2018 and 2020. The study e offers critical insights that help policymakers, farmers, and communities better understand and mitigate the impacts of drought. By harnessing the power of satellite imagery and weather station data, informed decision-making in agriculture, water resource management, and disaster preparedness can be possible. The correlations between remote sensing indicators and drought severity provide a valuable tool for early warning systems and resource allocation, ultimately building resilience in the face of an increasingly variable climate. In a world where droughts are becoming more frequent and severe, the findings of this study serve as a vital resource for protecting food security, ecosystems, and enhancing the well-being of our communities.
Benzer Tezler
- Yukarı Sakarya Havzasında kuraklığın uzunluk, şiddet ve frekans bakımından incelenmesi
Investigation of drought in terms of length, intensity and frequency in the Upper Sakarya Basin
GÖNÜL MERVE ŞEN KUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Ormancılık ve Orman MühendisliğiBartın ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUĞRUL VAROL
- Forecasting palmer drought severity index using hybrid wavelet-heuristic models
Hibrit dalgacık-heuristik modelleri kullanarak palmer kuraklık şiddet endeksini tahmini
AKBAR JALILZADNEZAMABAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- SWAT hidrolojik modeli ile kuraklık analizi
Drought analysis with SWAT hydrological model
EGEMEN ÇİMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İnşaat MühendisliğiPamukkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜLKER GÜNER BACANLI
- Catchment scaled drought analysis: Integrated climate and hydrological perspectives
Havza ölçeğinde kuraklık analizi: Entegre iklim ve hidrolojik perspektifleri
SAEED VAZIFEHKHAH
Doktora
İngilizce
2018
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN KAHYA
- Meteorolojik kuraklık modellemesi ve Türkiye uygulaması
Meteorological drought modelling and application to Turkey
SEVİNÇ SIRDAŞ
Doktora
Türkçe
2002
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN