Çukurova bölgesinde kurak ve yağışlı günlerin koşullu olasılık yöntemi ile belirlenmesi

Abstract

ÖZE7 Çukurova bölgesinde bir çok tarla esi ismaiar inin verimli olarak gerçekleştirilmesi büyük ölçüde hava şartlarına bağlıdır» Tarlada kullanılacak makinaların secimi ve bunların verimliliği ni geliştirmek için- tarla ici hasat ve ekim işlemlerinde gerek li uygun günlerin sayısının bilinmesi gerekir. 50 yıllık meteoro lojik kayıtlar eîde bulunmasına rağmen bu veriler kurak ve ya ğışlı gün olasılıklarının belirlenmesinde yeterli değildir. Bu verilerden f aydal ınarak y tek bir kurak veya yağışlı bir günün olma olasılıkları? birbirini takip eden birden fazla günlerin kurak veya yağışlı olma olasılıkları ve kurak ve yağışlı günle rin koşullu olasılıkları hesaplanmıştır -Kurak ve yağışlı gün olasılıklarının belirlenmesinde `Markov Zinciri` nden türetilen koşullu olasılık bağıntıları kullanılmıştır. Bu çalışmada? kurak ve yağışlı günlerin tanımlanmasında 2.5 mm.iik yağış miktarı kriter olarak seçilmiştir. Sonuçlar» tarla ici çaİişmalarınm yoğun olduğu Mart- Ni san? Mayıs? Eylül? Ekim ve Kasım aylarında? bir 'tek kurak günün olma olasılığının daima bir tek yağışlı günün olma olasılığından fazla olduğunu göstermişi ir.Yağ ışl ı bir günü izleyen yağışlı bir günün koşullu olasılığı bütün aylar için %55 in üzerinde iken? kurak bir günü izleyen kurak bir günün koşullu olasılığının;. Ha- ziran'dan Mart ayına kadar 7.90 in üstünde olduğu; ve birbirini izleyen 77İA,Hî ve HB günün aralıksız kurak olma olasılıkları nın: PE7K3» PC14K3, PCSîKj? PES8K3 Haziran, Temmuz ve Ağustos aylarında X50 'nin üzerinde bulunduğu sonucuna varılmıştır. Hasaplanan olasılıklar ile 50 yıllık verilerden elde edi len qozlenmis olasılıklar arasındaki uyumu test etmek için Koi- mcgorov-Srairnov uygunluk testi uygulanmıştır. Test in sonucuna gö re hesaplanmış olasılıklar ile gözlenen olasılıklar arasında iyi bir uyum olduğu ve önemli farklılıkların bulunmadığı saptanmış tır.

- £»^î- The success of many field operations in Çukurova region is extremely weather-dependent. To improve both the choice cf machine systems and their performance in the field » one must' know how many suitable days can be expected for carrying out a given operation for given land areas and crop yields. Good recorded meteorological data for 30 year is generally available but not always in forms suitable for predicting dry and / or wet day probabilities» For such data ? probablities of a single dry and wet day $ consecutive dry and wet days and conditional probabilities have been computed in this study. In determining dry and wet day probabilities for Çukurova region » conditional probability equations derived from the 'Markov Chain Method' have been used - In this work? criterion of 2-5 mm of precipitation has been defined for tabulating dry and wet days- The results show that the probability of a single dry day is always higher than the probability of a single wet day for March ? Aprils May, September? October and November when ©any field operations are executed. ît has been found that the conditional probabilities for a single dry day? given that the previous day was also dry? PIK/K2 are over 907. frora June through March» while the conditional probabilities for a single wet day, given that the previous day was also wet j PCV/Y3 are over 557. for all months; ar^d the probabilities of 7»î^? 21 ar^.d SB consecutive dry days are over 507, for June? July and August. The Ko i<Tîogorov-Smi rnov test has been applied to examine the fitness between the computed probabilities and the observed probabilities derived from the 50 year-recorded data. The test shows that the computed probabilities are not significantly different from the observed probabilities and there is a good fitness relation between them.