Bazı Meteorolojik Verilerin Mekânsal Değişkenliği Üzerine Bir Karşılaştırma: Kahramanmaraş Örneği

Ali Çaylı; Adil Akyüz; Emir Hüseyin Kaya; Yasir Çiçekli; Mehmet Çağrı Yıldız

doi:10.18016/ksudobil.320511

EN TR

Bazı Meteorolojik Verilerin Mekânsal Değişkenliği Üzerine Bir Karşılaştırma: Kahramanmaraş Örneği

Öz

Tarımsal üretimi etkileyen en önemli parametre çevre koşullarıdır. Uygun iklim koşullarının sağlanması ve bu koşulların takip edilmesi, birçok tarımsal yapıda ve üretim sistemlerinde hayati önem arz etmektedir. Ancak meteoroloji istasyonlarından elde edilen veriler çok geniş alanlar için kullanılmaktadır. Bu durum yapılan hassas hesaplamalarda ve analizlerde doğru sonuçlar elde edilememesine neden olmaktadır. Bu sebeple çalışmada, bölgesel olarak büyük farklılıklar gösterebilen sıcaklık ve oransal nem değerlerinin il bazındaki değişimi araştırılmıştır. Bu amaçla, Kahramanmaraş merkez ilçe sınırları içerisindeki Merkez Meteoroloji İstasyonu verileri ile istasyona 10 km uzaklıkta bulunan araştırma arazisinde ölçülen sıcaklık ve oransal nem verileri ayrıca il merkezinde bulunan Havalimanı Meteoroloji İstasyon verileri istatistiksel olarak karşılaştırılmıştır.

Elde edilen bulgular, rakımı 468 m olan araştırma arazisi ile Merkez Meteoroloji İstasyonu verileri arasında günlük ortalama sıcaklıklarda farklılık olmadığı ancak maksimum ve minimum sıcaklıklar ile ortalama, maksimum ve minimum oransal nem değerleri arasındaki farkın önemli olduğunu göstermiştir (P<0.05). Ayrıca rakımı 572 m olan Merkez Meteoroloji İstasyonu ile rakımı 525 m olan Havalimanı Meteoroloji İstasyonu verileri arasında yapılan karşılaştırma ise günlük minimum sıcaklıklar, oransal nem ve rüzgâr hızı verileri arasında istatistiksel olarak farklılıklar olduğunu görülmektedir (P<0.001). Günlük ortalama sıcaklıklar arasında ise yıllık bazda farklılık bulunmamasına rağmen Kasım, Aralık ve Nisan ayları için farklılık olduğu bulunmuştur (P<0.05).

Anahtar Kelimeler

Çevre koşulları,Mekânsal iklim verileri,Veri kaydedici

Kaynakça

Apaydin H, Sonmez FK, Yildirim YE 2004. Spatial interpolation techniques for climate data in the GAP region in Turkey. Climate Research, 28(1), 31-40.
Bellocchi G, Rivington M, Donatelli M, Matthews K, Bellocchi G, Rivington M, Donatelli M, Matthews K 2010. Validation of biophysical models : issues and methodologies . A review. 30, 109-130. doi: 10.1051/agro/2009001
Bonhomme R 2000. Bases and limits to using 'degree day' units. European Journal of Agronomy, 13, 1-10. doi: 10.1016/S1161-0301(00)00058-7
Dikmen S, Cole JB, Null DJ, Hansen PJ 2013. Genome-wide association mapping for identification of quantitative trait loci for rectal temperature during heat stress in Holstein cattle. Plos One, 8(7), e69202.
Fisher DK, Sui R 2013. An inexpensive open-source ultrasonic sensing system for monitoring liquid levels. Agricultural Engineering International: CIGR Journal, 15, 328-334.
Fodor Nn, Kovacs GzJ 2005. Sensitivity of crop models to the inaccuracy of meteorological observations. Physics and Chemistry of the Earth, 30, 53-57. doi: 10.1016/j.pce.2004.08.020
Gallagher M. B, Sandhu S, Kimsey R. 2010. Variation in developmental time for geographically distinct populations of the common green bottle fly, Lucilia sericata (Meigen). Journal of Forensic Sciences, 55(2), 438-442.
Gubbi J, Buyya R, Marusic S, Palaniswami M 2013. Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future Generation Computer Systems, 29, 1645-1660. doi: 10.1016/j.future.2013.01.010

He H, Yang L, Fan L, Zhao L, Wu H, Yang J, Li C 2012. The effect of intercropping of maize and soybean on microclimate. Computer and Computing Technologies in Agriculture V, 257-263.
Jamieson PD, Brooking IR, Porter JR, Wilson DR 1995. Prediction of leaf appearance in wheat: a question of temperature. Field Crops Research, 41(1), 35-44. doi: http://dx.doi.org/10.1016/0378-4290(94)00102-I
Johansson E, Berglund S, Lindborg T, Petrone J, Van As D, Gustafsson LG, Näslund JO, Laudon H 2015. Hydrological and meteorological investigations in a periglacial lake catchment near Kangerlussuaq, west Greenland–presentation of a new multi-parameter data set. Earth System Science Data, 7(1), 93-108.
Kim KS, Yoo B 2015. Comparison of Regional Climate Scenario Data by a Spatial Resolution for the Impact Assessment of the Uncertainty Associated with Meteorological Inputs Data on. 2015, 249-255. doi: 10.1007/s12892-015-0115-8
Los, S, Pollack N, Parris M, Collatz G, Tucker C, Sellers P, Malmström C, DeFries R, Bounoua L, Dazlich D 2000. A global 9-yr biophysical land surface dataset from NOAA AVHRR data. Journal of Hydrometeorology, 1(2), 183-199.
Mearns LO, Easterling W, Hays C, Marx D 2001. Comparison of Agricultural Impacts of Climate Change Calculated from High and Low Resolution Climate Change Scenarios: Part 1. The Uncertainty Due to Spatial Scale. Climatic Change, 51, 131-172. doi: 10.1023/A:1012297314857
Mesas-Carrascosa FJ, Verdú Santano D, Meroño JE, Sánchez de la Orden M, García-Ferrer A 2015. Open source hardware to monitor environmental parameters in precision agriculture. Biosystems Engineering, 137, 73-83. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2015.07.005
Monestiez P, Courault D, Allard D, Ruget F, Ruget ËO 2001. Spatial interpolation of air temperature using environmental context: Application to a crop model. Environmental and Ecological Statistics, 8, 297-309. doi: 10.1023/A:1012726317935
Monteith JL 1965. Evaporation and environment. Paper presented at the Symp. Soc. Exp. Biol.
Moorhead JE, Gowda, P. H., Marek GW, Porter, DO, Marek TH 2016. Spatial Uniformity in Sensitivity Coefficient of Reference Et in the Texas High Plains. Applied Engineering in Agriculture, 32(2), 263-269.
Mu Q, Heinsch FA, Zhao M, Running SW 2007. Development of a global evapotranspiration algorithm based on MODIS and global meteorology data. Remote Sensing of Environment, 111(4), 519-536. doi: http://doi.org/10.1016/j.rse.2007.04.015
Romanovsky V, Drozdov D, Oberman N, Malkova G, Kholodov A, Marchenko S, Moskalenko N, Sergeev D, Ukraintseva N, Abramov A 2010. Thermal state of permafrost in Russia. Permafrost and Periglacial Processes, 21(2), 136-155.
Sethi VP, Sumathy K, Lee C, Pal DS 2013. Thermal modeling aspects of solar greenhouse microclimate control: A review on heating technologies. Solar Energy, 96, 56-82. doi: 10.1016/j.solener.2013.06.034
Swan JB, Schneider EC, Moncrief JF, Paulson WH, Peterson AE 1987. Estimating Corn Growth, Yield, and Grain Moisture from Air Growing Degree Days and Residue Cover1. Agronomy Journal, 79(1), 53-60. doi: 10.2134/agronj1987.00021962007900010012x
Tan CL, Wong NH, Jusuf SK 2013. Outdoor mean radiant temperature estimation in the tropical urban environment. Building and Environment, 64, 118-129. TUİK 2016. Tarım alanları. Türkiye İstatistik Kurumu.
Zhao G, Siebert S, Enders A, Rezaei EE, Yan C, Ewert F 2015. Demand for multi-scale weather data for regional crop modeling. Agricultural and Forest Meteorology, 200, 156-171. doi: 10.1016/j.agrformet.2014.09.026

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Ali Çaylı ^*

Adil Akyüz
0000-0002-2120-0680

Emir Hüseyin Kaya

Yasir Çiçekli

Mehmet Çağrı Yıldız

Yayımlanma Tarihi

30 Nisan 2018

Gönderilme Tarihi

12 Haziran 2017

Kabul Tarihi

2 Ağustos 2017

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2018 Cilt: 21 Sayı: 2

DOI

https://doi.org/10.18016/ksudobil.320511

IZ

https://izlik.org/JA56DB78PH

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Çaylı, A., Akyüz, A., Kaya, E. H., Çiçekli, Y., & Yıldız, M. Ç. (2018). Bazı Meteorolojik Verilerin Mekânsal Değişkenliği Üzerine Bir Karşılaştırma: Kahramanmaraş Örneği. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, 21(2), 175-184. https://doi.org/10.18016/ksudobil.320511

Cited By

Doğu Akdeniz Bölgesi Modern Seralarında Farklı Örtü Malzemesi ile Farklı Isı Perdesi Kullanımının Sera Isı Gereksinimine Etkisinin Belirlenmesi

Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi

https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.1462607

Bazı Meteorolojik Verilerin Mekânsal Değişkenliği Üzerine Bir Karşılaştırma: Kahramanmaraş Örneği

A Comparison on The Spatial Variability of Some Meteorological Data: Kahramanmaras Case Study

Abstract

Keywords

Bazı Meteorolojik Verilerin Mekânsal Değişkenliği Üzerine Bir Karşılaştırma: Kahramanmaraş Örneği

Öz

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster

Cited By

Doğu Akdeniz Bölgesi Modern Seralarında Farklı Örtü Malzemesi ile Farklı Isı Perdesi Kullanımının Sera Isı Gereksinimine Etkisinin Belirlenmesi

e-ISSN: 2619-9149