Geri Dön

Kuraklığın yersel ve uzaktan algılama verileri ilezamansal ve mekansal analizi

Temporal and spatial analysis of drought using ground-based and remote sensing data

PDF İndir

  1. Tez No: 933992
  2. Yazar: KERİM AYKUT GÜMÜŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 129

Özet

İnsanların sosyo-ekonomik ve sosyo-kültürel faaliyetlerinde aksamalara yol açan, can ve mal kayıplarına neden olan doğa olayları, doğal afetler olarak tanımlanır. Bu olayların büyük bir kısmı meteorolojik koşullar ile ilişkilidir. Orman yangınları, kuraklık, çığ ve sel gibi olaylar bunlara örnek olarak gösterilebilir. Bunlar arasından kuraklık; tarım, enerji üretimi, su kaynakları ve doğal ekosistemler gibi birçok alanda olumsuz etkilere sahip olan hidroklimatik bir doğal afet türüdür. Kuraklık; sel, taşkın, fırtına gibi afetlerden farklı olarak ani can kayıplarına yol açmaz. Yavaş gelişir ve insan faaliyetlerini etkileyene kadar varlığı yeterince anlaşılamaz. Fakat mahsul verimliliği, sürdürülebilir tarım ve gıda güvenliği üzerinde doğrudan etkili olduğu için dünyanın belli bölgelerinde yetersiz beslenme ve hatta açlık şiddetli kuraklıkları takip eder. Çünkü kuraklık kaynaklı ekim alanları ve/veya verimdeki azalış, tarımsal üretimde önemli kayıplara yol açar. Geniş kapsamlı olumsuz etkileri göz önünde bulundurulduğunda kuraklığın izlenmesi ve analiz edilmesi son derece önemlidir. Bu çalışmada, Ergene Havzası'nda ayrıntılı bir kuraklık analizi yapılmış ve bitki durumu, yüzey sıcaklığı, yağış ve toprak nemi ve toprak bilgisini içeren yeni birleşik indeksler önerilmiştir. Bu kapsamda ilk olarak CDI indeksi (Combined Drought Index-Brileşik Kuraklık İndeksi) VCI (Vegetation Condition Index-Bitki Durum İndeksi), TCI (Temperature Condition Index-Sıcaklık Durum İndeksi), PCI (Precipitation Condition Index-Yağış Durum İndeksi) ve SMCI'nin (Soil Moisture Condition Index-Toprak Nemi Durum İndeksi) PCA (Principle Component Analysis-Ana Bileşen Analizi) kullanılarak birleştirilmesiyle türetilmiştir. Daha sonra, CDI indeksi ile toprak bilgisi entegre edilerek CDI_TE (Combined Drought Index Ergene-Birleşik Kuraklık İndeksi Ergene) indeksi elde edilmiştir. Bu indeksler, 2001-2020 yılları arasında Ergene Havzasında meydana gelen kuraklıkların mekânsal dağılımı ve zamansal değişimlerini analiz etmek için kullanılmıştır. Ayrıca bu indekslerden CDI'nın meteorolojik ve tarımsal, CDI_TE'nin ise sadece tarımsal kuraklığı izleme ve değerlendirmedeki performansları incelenmiştir. İndekslerin tarımsal kuraklık izleme yeteneğinin değerlendirilmesinde ürün verimi verilerinden, CDI'nın meteorolojik kuraklık izleme yeteneğinin incelenmesinde ise SPI (Standardized Precipitation Index-Standartlaştırılmış Yağış İndeksi)-SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index-Standartlaştırılmış Yağış Evapotranspirasyon İndeksi) indekslerinden yararlanılmıştır. Çalışmada yalnızca uzaktan algılama verileri değil, aynı zamanda meteoroloji istasyonu gözlemlerine dayanan veriler de kullanılmıştır. Uzaktan algılama veri setleri olarak, MODIS 1 km mekânsal çözünürlüklü 16 günlük NDVI (Normalized Difference Vegetation Index-Normalleştirilmiş Fark Bitki İndeksi) ile 1 km mekânsal çözünürlüklü günlük LST (Land Surface Temperature-Yer Yüzey Sıcaklığı), 0.05° mekânsal çözünürlüklü CHIRPS yağış veri seti ve 0.1° mekânsal çözünürlüklü ERA-5 toprak nemi verileri kullanılmıştır. Çorlu, Edirne, İpsala, Kırklareli, Lüleburgaz-Tigem, Malkara ve Tekirdağ'daki meteoroloji istasyonlarından elde edilen yağış ve sıcaklık verileri, SPI ve SPEI indekslerini hesaplamak için kullanılmıştır. Ek olarak ürün veriminin hesaplanmasında, havzanın tarımsal üretim istatistiklerinden faydalanılmıştır. Analizlere göre, 2001'den 2020'ye kadar her yıl havzada en az bir kurak ay yaşandığı tespit edilmiştir. Bu dönemde; CDI, 35 ile 79, CDI_TE ise 16-38 arasında değerler almıştır. Ayrıca, bu dönemde birleşik indekslerin yıl içi zirve ve dip değerlerinin havzadaki kuraklık koşullarına göre değişiklik gösterdiği saptanmıştır. Ayrıca, indeksler; havzadaki yıl içi kuraklık etkilerinin artan sıcaklık ve azalan yağışla birlikte arttığını ve en kurak ayın Eylül olduğunu, Ağustos, Eylül ve Ekim aylarında hafif kuraklık sınıfında değerler alarak bu üç ayın kurak geçtiğini belirtmektedir. Diğer yandan, indekslere göre bu dönemde havzadaki kuraklık derecesi ve kuraklıktan etkilenen alanların yüz ölçümünün önce artma, daha sonra azalma eğilimi göstermiştir. İndekslerin yıllık değişimlerine göre; havzada en yoğun ve en geniş yayılımlı kuraklık 2001 yılında meydana gelmiştir. 2014 yılı ise, 20 yıllık dönemde havzada yaşanan en nemli yıl olarak belirlenmiştir. CDI'a göre, 2001-2020 arasında toplam altı kuraklık olayı meydana gelmiş ve bu olaylar 2003 yılından itibaren ortalama olarak her dört yılda bir tekrar etmiştir. Diğer yandan, CDI_TE değerleri; 2001, 2003, 2007, 2008, 2009, 2011, 2012, 2013, 2016 ve 2020 yılları olmak üzere havzada 10 kez kuraklık meydana geldiğini belirtmektedir. İndeks değerleri, kuraklık yoğunluklarının 2001-2020 yılları arası 20 yıllık dönemin sonuna doğru azaldığını göstermektedir. 2001-2020 arası dönemde yıllık CDI ve CDI_TE indeksleri ile belirlenen kurak yıllar, Türkiye ve Türkiye'nin kuzeybatı sınırına komşu güneydoğu Avrupa ülkelerindeki belgelenmiş kurak yıllarla örtüşmektedir. Bununla birlikte, indeks haritaları da kuraklığın mekânsal dağılımında dikkat çekici bir tutarlılık göstererek, havzanın iç ve güneybatı kesimlerinin kuraklığa karşı daha dirençli olduğunu, kuraklığa karşı en kırılgan alanların ise havzanın bu kesimleri hariç havzanın diğer bölgelerinde yoğunlaştığını ortaya koymaktadır. Ancak CDI_TE haritaları, bu kuraklığa karşı hassas alanları daha hassas bir şekilde sınıflandırmıştır. Ayrıca CDI, 1- aylık standartlaştırılmış indeksler (SPI-SPEI) ile yüksek korelasyona sahiptir (rCDI-SPI1=0.63, rCDI-SPI3=0.55, rCDI-SPI6=0.36, rCDI-SPEI1=0.68, rCDI-SPEI3=0.58, rCDI-SPEI6=0.42). Bu ilişki, diğer zaman periyotlarındaki (3-, 6- ay) SPI-SPEI'lar ile olan ilişkiye göre daha güçlüdür. Diğer yandan CDI ile SPEI arasındaki korelasyon SPI ile olan ilişkiden daha yüksektir. Bunun yanında, CDI ve CDI_TE indeksleri ile ürün verimi arasındaki istatistiksel ilişkiler güçlü ve lineerdir (rCDI=0.79, rCDI_TE=0.83). CDI'nın 1 ve 3- aylık standartlaştırılmış indeksler ve ürün verimi arasındaki yüksek korelasyona sahip olması, onun meteorolojik ve tarımsal kuraklık izlemede yüksek yeteneğe sahip olduğunu kanıtlamaktadır. Diğer yandan CDI_TE de tarımsal kuraklık izlemede yüksek performansa sahipken, aynı zamanda bu özelliği CDI'inkinden de daha güçlüdür. Toprak bünye bilgisinin entegre edilmesi ile elde edilen CDI_TE'nin ürün verimi ile CDI a göre daha güçlü korelasyona sahip olması; toprak bilgisi entegrasyonunun, indeksin tarımsal kuraklık izleme yeteneğini arttırdığını kanıtlamaktadır. Bu, toprak bünye özelliklerinin kuraklık analizindeki önemini vurgulamakta ve bu tür verilerin kuraklık izleme çerçevelerine dahil edilmesinin gerekliliğini ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın sonuçları, indekslerin kuraklık izleme güvenilirliğini doğrulamaktadır. Aynı koşullar altında yeniden üretilebilmeleri, bu indekslerin bölgesel kuraklık yönetimi için yaygın olarak kullanılabileceğini ve bu sayede kuraklığın getirdiği olumsuzluklarla mücadelede daha tutarlı bir strateji oluşturulabileceğini göstermektedir. Ayrıca bu çalışma, Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri (Sustainable Development Goals-SDG) SDG-2 (Açlığa Son), SDG-13 (İklim Eylemi) ve SDG 15 (Karasal Yaşam) ile ilişkilidir. Havzadaki kuraklığın detaylı analizi, iklim değişikliğinin etkilerini azaltarak tarımsal sürdürülebilirliği artırır. Tarım faaliyetlerinin planlanması, biyolojik çeşitliliğin ve toprakların korunmasını destekler. Toprak bilgisi entegrasyonu, gıda güvenliğini güçlendirirken, sürdürülebilir tarım uygulamalarının yaygınlaşmasına ve ekosistemlerin dayanıklılığının artmasına katkı sağlar. Geçmiş kuraklık eğilimlerinin belirlenmesi, tarım sektörünün iklim değişikliğine karşı dayanıklılığını artırıcı önlemler geliştirilmesine yardımcı olur. Mekânsal ve zamansal analizler ise sürdürülebilir kalkınma politikaları için karar destek sistemlerine katkı sunar.

Özet (Çeviri)

Natural disasters are defined as events that cause significant disruptions to socio-economic and socio-cultural activities, leading to loss of life and property, and occurring as a result of natural processes. These disasters can cause major changes in the physical environment, directly or indirectly affecting human life. A significant portion of natural disasters is directly related to meteorological conditions, and due to climate change, their frequency and intensity have been increasing. Disasters such as wildfires, avalanches, floods, storms, and droughts are closely linked to climate dynamics and pose greater risks due to the effects of global warming.Among these disasters, drought stands out as a hydroclimatic natural disaster that, unlike other sudden and destructive events, does not have an immediate and catastrophic impact but causes severe environmental, economic, and social problems in the long term. Drought is characterized by a prolonged lack of precipitation in a given region, leading to a decline in water resources and a disruption of ecosystem balance. It has widespread adverse effects on critical sectors such as agriculture, energy production, drinking water supply, and natural ecosystems. Agricultural activities, in particular, are directly affected by drought, causing a significant decline in food production.Unlike floods, storms, or flash floods, which develop rapidly and have immediate consequences, drought progresses slowly and often goes unnoticed until its effects become severe. However, if drought persists for an extended period, soil quality deteriorates, water resources become depleted, ecosystem balance is disrupted, and human activities are significantly affected. Agricultural drought, in particular, leads to reduced crop yields, disrupts sustainable farming practices, and puts food security at risk. In regions where the economy heavily relies on agriculture, severe drought periods can result in malnutrition and even famine. Additionally, drought-induced agricultural production losses negatively impact farmers' economic conditions, posing significant challenges for rural development. On a global scale, drought does not only affect agricultural production but also creates cascading effects across multiple sectors, including industry, energy, and water management. Prolonged droughts can reduce hydroelectric energy production, leading to energy crises, lower groundwater reserves, making drinking water supply more difficult, and disrupt ecosystem functions, resulting in a loss of biodiversity. Therefore, timely monitoring, analysis, and management of drought are of critical importance. Identifying drought-related risks and developing effective drought management strategies are essential for the sustainable management of water resources and adaptation to climate change. In this study, a detailed drought analysis was conducted in the Ergene Basin, Marmara Region, Türkiye, new composite indices incorporating vegetation condition, land surface temperature, precipitation, soil moisture, and soil data were proposed. Within this scope, the Combined Drought Index (CDI) was first derived by integrating the Vegetation Condition Index (VCI), Temperature Condition Index (TCI), Precipitation Condition Index (PCI), and Soil Moisture Condition Index (SMCI) using Principal Component Analysis (PCA). Subsequently, the CDI index was further enhanced by integrating soil data, resulting in the development of the CDI_TE (Combined Drought Index for Ergene). These indices were used to analyze the spatial distribution and temporal variations of droughts in the Ergene Basin between 2001 and 2020. Furthermore, the performance of CDI in monitoring both meteorological and agricultural droughts, as well as the performance of CDI_TE specifically in agricultural drought assessment, was examined. The evaluation of the indices' performance to monitor agricultural drought was based on crop yield data, whereas the assessment of CDI's capability in meteorological drought monitoring relied on the Standardized Precipitation Index (SPI) and the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI). The study utilized not only remote sensing data but also ground-based meteorological station observations. The remote sensing datasets included MODIS-derived NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) with a 1 km spatial resolution at 16-day intervals, MODIS-derived LST (Land Surface Temperature) with a 1 km spatial resolution at daily intervals, CHIRPS precipitation data with a 0.05° spatial resolution, and ERA-5 land soil moisture data with a 0.1° spatial resolution. Additionally, precipitation and temperature data obtained from meteorological stations in Çorlu, Edirne, İpsala, Kırklareli, Lüleburgaz-Tigem, Malkara, and Tekirdağ were used to calculate SPI and SPEI indices. Moreover, agricultural production statistics from the basin were utilized in the calculation of crop yield, further strengthening the analysis of agricultural drought conditions. According to the analysis results, at least one drought month occurred each year in the Ergene Basin between 2001 and 2020. This finding highlights the basin's sensitivity to drought trends and its vulnerability to climatic variability. Evaluations conducted using the Combined Drought Index (CDI) and the Soil-Integrated Combined Drought Index (CDI_TE) developed in this study indicate that CDI values ranged between 35 and 79, while CDI_TE values ranged between 16 and 38. These values reveal significant interannual variations in the severity and extent of drought events. Annual and seasonal analyses indicate that the severity and duration of drought in the basin are directly related to rising temperatures and decreasing precipitation. The indices suggest that the driest period within the year typically occurs in September, with August, September, and October generally classified as experiencing mild drought conditions. This pattern implies that the basin is more susceptible to drought risk in late summer and early autumn, adversely affecting agricultural production, water resources, and ecosystem balance during this period. Additionally, the analyses indicate that intra-annual drought effects become more pronounced during periods of increased temperatures and reduced precipitation. When evaluated within the framework of climate change scenarios, these findings suggest that the frequency and severity of drought events may increase in the future. From a temporal trend perspective, an initial increase followed by a subsequent decrease in drought severity and the area affected by drought was observed in the basin between 2001 and 2020. This fluctuation suggests that the basin is highly responsive to drought cycles and experiences different drought processes periodically. Examining the annual variations in the CDI and CDI_TE indices, the most widespread and severe drought event in the basin was identified in 2001, whereas 2014 was recorded as the wettest year within the analyzed 20-year period. These findings demonstrate that the basin exhibits periodic variations in long-term drought trends and underscore the necessity of supporting drought monitoring processes with long-term datasets. According to the CDI index, a total of six drought events occurred in the basin between 2001 and 2020, with these events recurring approximately every four years since 2003. In contrast, based on the CDI_TE index, a total of 10 different drought events were identified in 2001, 2003, 2007, 2008, 2009, 2011, 2012, 2013, 2016, and 2020. Both CDI and CDI_TE indices indicate that the frequency and intensity of drought events have fluctuated over time; however, in the long run, there is a declining trend in drought occurrence within the basin. This decline may be associated with changes in annual total precipitation, improvements in water resource management, and adaptation strategies in agricultural practices. The drought periods identified using the drought indices developed in this study (2001-2020) closely correspond to the documented drought years in Türkiye and neighboring southeastern European countries. This alignment suggests that the methods used in this study are capable of producing reliable results at both regional and global scales and that the developed indices can be applied to different geographical regions. Additionally, the study's findings confirm that indices developed by integrating remote sensing and ground-based meteorological data can serve as a valuable tool in drought monitoring and early warning systems. Furthermore, the spatial distribution of drought exhibited notable consistency in index maps, revealing that the most drought-prone areas are concentrated in the western, northwestern, northern, eastern, and southern parts of the basin, whereas the central and southwestern sections are relatively more resistant to drought. However, CDI_TE maps classified drought-sensitive areas with higher accuracy, emphasizing the importance of integrating soil data into drought monitoring efforts. Additionally, CDI demonstrated a strong correlation with standardized short-term indices (rCDI-SPI1=0.63, rCDI-SPI3=0.55, rCDI-SPI6=0.36, rCDI-SPEI1=0.68, rCDI-SPEI3=0.58, rCDI-SPEI6=0.42). This relationship was stronger than that observed at longer time scales (3-month and 6-month SPI-SPEI indices). Moreover, the correlation between CDI and SPEI was higher than that between CDI and SPI, indicating SPEI's greater relevance in capturing meteorological drought conditions. Furthermore, both CDI and CDI_TE indices exhibited strong and linear statistical relationships with crop yield (rCDI = 0.79, rCDI_TE = 0.83). The high correlation of CDI with 1- and 3-month standardized indices and crop yield data confirms its high capability in monitoring both meteorological and agricultural droughts. On the other hand, CDI_TE exhibited even higher performance in agricultural drought monitoring than CDI. The stronger correlation between CDI_TE and crop yield compared to CDI demonstrates that the integration of soil data enhances the index's ability to monitor agricultural drought. This finding highlights the critical role of soil texture in drought analysis and underscores the necessity of incorporating such data into drought monitoring frameworks. The results of this study confirm that the developed drought indices are highly reliable and can be effectively used in drought monitoring processes. The proposed CDI (Combined Drought Index) and CDI_TE (Soil-Integrated Combined Drought Index) exhibit strong statistical relationships in both meteorological and agricultural drought monitoring, producing consistent results across different temporal and spatial scales. The fact that these indices were developed using both remote sensing-based and ground-based meteorological station data enhances their reliability at regional and global scales. The analyses indicate that these indices can be reproduced under the same conditions and applied similarly across different regions and time periods. This finding suggests that the developed methodology can also be valid and widely applicable in other basins and regions with different climatic characteristics. In particular, the high spatial and temporal resolution data provided by remote sensing technologies, when combined with conventional meteorological station data, enable a more comprehensive monitoring and analysis of drought processes. This integration allows for a more precise determination of the severity, duration, and affected areas of drought. In this context, the drought indices developed in this study are considered valuable tools that can be integrated into decision support mechanisms for regional drought management processes. They can play a crucial role in early detection of drought risks and the implementation of necessary precautionary measures in sectors such as agriculture, water management, ecosystem conservation, and disaster management. By contributing to drought monitoring and assessment processes, these indices can help develop more effective drought management strategies at regional and national scales. Moreover, the findings suggest that these indices can be used in future climate change projection studies to evaluate drought trends more accurately. Given the increasing temperatures and changing precipitation patterns due to climate change, accurately predicting the temporal and spatial distribution of drought events is essential for developing sustainable water and agricultural policies. In this regard, composite drought indices supported by remote sensing data and meteorological observations are expected to play a significant role in future water resource management, agricultural planning, and environmental sustainability strategies. In conclusion, the reliability and applicability of the drought indices developed in this study have been validated. The obtained indices serve as a powerful tool not only for scientific research but also for decision-makers and policymakers. This study is considered to make a significant contribution to improving the understanding of drought-related risks, establishing effective monitoring systems, and developing a more holistic drought management strategy at the regional level. Additionally, this study is related to the Sustainable Development Goals (SDGs), specifically SDG 2 (Zero Hunger), SDG 13 (Climate Action), and SDG 15 (Life on Land). A detailed analysis of drought in the basin helps mitigate the effects of climate change and enhances agricultural sustainability. Planning agricultural activities supports the conservation of biodiversity and the long-term protection of soils. Soil information integration strengthens food security while contributing to the expansion of sustainable farming practices and increasing ecosystem resilience. Identifying past drought trends helps develop measures to enhance the agricultural sector's resilience to climate change. Spatial and temporal analyses also contribute to decision support systems for implementing sustainable development policies.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    724743

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

    Spatio-temporal and frequency analysis of drought events via remote sensing data: Case study of Aegean region

    SEMRA KOCAASLAN KARAMZADEH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU

  2. Tez No

    608228

    Integration of spatial procedures to combat the desertification in Nineveh governorate, Iraq

    Irak'ın Nineveh vilayetinde çölleşme ile mücadele için mekansal yöntemlerin entegrasyonu

    BASHAR MUNEER YAHYA YAHYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  3. Tez No

    670418

    Spektral vejetasyon indeksleri ile bitkilerin biyofiziksel özelliklerinin tespiti ve değerlendirilmesi

    Determination and assessment of the plants' biophysical characteristics through spectral vegetation indices

    SEZEL KARAYUSUFOĞLU UYSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT ŞAYLAN

  4. Tez No

    384927

    Multitemporal change detection on Urmia lake and its catchment area using remote sensing and geographical information systems

    Urmiye gölündeki zamansal değişimlerin uzaktan algılama ve CBS kullanılarak belirlenmesi

    YUSUF ALIZADE GOVARCHIN GHALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. ELİF SERTEL

  5. Tez No

    855042

    Investigating olive trees by monitoring phenological stages using multi-modal satellite sensor data

    Çok-modlu uydu sensör verileri kullanılarak fenolojik aşamalarının izlenmesiyle zeytin ağaçlarının araştırılması

    HAYDAR MUHAMMED AKÇAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞİNASİ KAYA

Geri Dön