Adana`da kurak veya yağışlı geçen günlerin olasılıkları ve yağışlı geçen günlerin ortalama uzunluğu üzerinde bir çalışma

Abstract

Bu çalışmada. Adana meteoroloji istasyonunda tutulan 50 yıllık günlük yağış değerleri değerlendirilerek yılın her günü için kurak veya ya ğışlı olma olasılıkları ile bir haftalık süreler için yağışlı geçen günlerin ortalama uzunlukları tahmin edilmiştir. Herhangi bir günün kurak veya yağışlı olması o yün yağış olup olmadığına bağlıdır. Tesbit edilen yağış miktarı, bitki su tüketimi ve top rağın belli derecede ıslanmasına katkıda bulunmuyorsa o gün kurak olarak kabul edilir. Kurak gün kavramı, çeşitli çalışmalarda değişik rakamlarla, ifade edilmektedir. Bu çalışmada günde 2.5 mm ve altında yağış tesbit edil miş ise o gün kurak alarak kabul edilmiştir. Bir günde 2.5 mm* den daha faz la yağış meydana gelmiş ise o gün yağışlı olarak alınmıştır. Çalışmada, birinci dereceden Markov zinciri modeli kullanıl mıştır. Markov zinciri yardımıyla yılın her bir günü için altı değişik ola sılık değeri hesaplanmıştır. Bu olasılıklar sırasıyla; t'inci günün kurak Dims olasılığı, t'inci günün yağışlı olma olasılığı, (t-1)*nci gün kurak olduğu na güre t'nci günün de kurak olma olasılığı, (t-D'nci gün kurak olduğuna göre t'nci günün yağışlı olma olasılığı, (t-1)'nci gün yağışlı olduğuna gö re t'nci günün kurak olma olasılığı, (t-1)'nci gün yağışlı olduğuna göre t1 nci günün de yağışlı olma olasılıklarıdır. Ayrıca, bir haftalık süreler için yağışlı geçen günlerin ortalama uzunlukları da bulunmuştur. Verilerin ve hesaplanması gereken olasılıkların çok sayıda ol ması nedeniyle modellerin nızlı bir metotla çalıştırılarak sağlıklı sonuç ların alınmasını sorunlu kılmaktadır. Bunun için bilgisayardan yararlanıl mıştır. FORTRAN IV bilgisayar dilinde hazırlanan programlar yardımiyla mo deller hızlı bir şekilde çalıştırılarak, amaca uygun sağlıklı sonuçlar elde edilmiştir. Kurak veya yağışlı geçen günlere ait olasılıklar yılın her-38- günü için ayrı ayrı hesaplanmıştır. Her aya ait olasılıklar bir sayfaya çıkartılarak kullanımın kolaylaşması sağlanmaya çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, yıl boyunca kurak olma olasılığı daima yağışlı alma olasılığından yüksek çıkmıştır. Bir önceki gön kurak ise, bir sonraki günün de kurak olma olasılığı yüksektir. Fakat bir önceki gün yağışlı ise bir sonraki günün kurak geçme olasılığı düşmektedir. Aynı durum bir önceki gün yağışlı ise bir sonraki günün kurak veya yağışlı geçme olasılıkları için de geçerlidir. Bu ise günlerin birbirlerinden bağımsız olmadıklarından kay naklanmaktadır. Bir haftalık süreler için yağışlı geçen günlerin ortalama uzunlukları ayrıca hesaplanmıştır. Bu sonuçlara göre yılın en fazla yağışlı geçen haftası Ocak ayının son haf tasıdır. Yılın 4. cü haftası olan bu haf tada yağışlı geçen gün sayısı 2.582 gündür. Yılın en az yağışlı haftaları Temmuz ve Ağustos aylarında ve yılın 29. ve 32. ci haftaları olup bu hafta larda yağışlı geçen günlerin sayısı ortalama 0.159 dir. Ayrıca tarımsal faaliyetların yoğun olduğu Nisan ve Ekim ay larında yağışlı olma olasılıkları şöyledir. Nisan ayında günlerin yağışlı geçme olasılığı en fazla 0,255'dir. Ekim ayında ise günlerin yağışlı geçme olasılığı en fazla 0,216' dir. Tarımsal faaliyetlerin en fazla olduğu Nisan ve Ekim aylarında sırasıyla bir haftada en çok 1.287 ve 0.992 gün yağışlı geçmektedir.

-39- SUMMARY This study presents the daily rainfall values in Adana for 50 year period, the daily probability of wet or dry days and the length Df an average day of precipitation in a 7 day period of rain. The factor distinguishing a wet from a dry day was dependant upon the amount of rainfall cunsumed by plants how wet the soil was for that day. Different studies used different numerical representations of o dry day.This study defines any day with more than 2.5 mm of precipitation as wet. The Markov Chain Model of the first degree was used in this study with this model 6 probability values were assigned tD these were: a. The probability of t'th day being dry, b. The probability of t'th day being wet, c. If (t-D'th is dry then the probability of t'th being dry, d. If (t-D'th is dry then the probability of t'th being wet, e. If (t-1)'th is wet then the probability of t'th being dry, f. If (t-D'th is wet then the probability of t'th being wet. The average number of day of precipitation in a 7 day period of rainfall. Due to the large number of probability values, we implemented the FORTRAN IV computer to ensure a fast accurate tabulation.The probability ratio for wet or dry days were calculated for every day of the year long study.The probability chart of each month was placed on invidldual sheets for easy reference. If one day goes dry, the chances of the following day being dry, one higher than being wet. Out weighs the likelihood of no precipitation for a day following rainfall. From these results it can be concluded that these findings are inter related.-i»0- The average number of days of precipitation in a 7 day period of rainfall has been calculuted. The maximum rainfall occured in the last week af January, averaging out at 2.5B2days for the eighth week of the year. The two lowest weeks of precipitation was in the 29 th and 32 nd weeks Df the year, the average lenght of precipitation for these two with precipi tation averaged out at 0.159 days. Furthermore the probability Df the wet in the months highest agricultural activity were in follows: The highest probability of precipi tation in April was 0,255 percent» And the highest probability of precipi tation in October was 0,216 percent. April and October being the months with the highest agricultural activity yielded 1.2B7 and 0.392 day of precipitation per week.