Determining Hydrological Models and Meteorological Change with QGIS: The Case of Kahramanmaras

Year 2023, Volume: 35 Issue: 2, 183 - 192, 03.07.2023

Burcu Ercan , Mehmet Unsal

https://doi.org/10.7240/jeps.1176295

Abstract

Climate change is one of the important environmental issues in Turkey and in the world. The most important parameters that help determine the climate change that threatens the whole world are flood and drought. The increase in temperature, decrease in rainfall or sudden and heavy rains are effective in the emergence of drought. Physical factors causing inundation and floods; landforms, climate, vegetation and human factors are population growth. With the effect of rapidly growing urbanization or improperly used agricultural lands, the amount of water passing to the surface flow increases, especially in sloping areas, with the decrease of soil permeability. The risk is higher in regions with these features. In this study, meteorological data of Kahramanmaras province, which is located on the slopes of Ahir Mountain, where the slope is high, were examined. QGIS (Quantum Geographical Information System) is an open source GIS (Geographic Information Systems) program; It allows users to make spatial analysis, create graphic maps and organize these data. It is explained how the borders of Kahramanmaraş province are determined and how the river network and basin boundaries are drawn in QGIS. Then, the time-dependent variation of the temperature and maximum rainfall values of Kahramanmaras province between 1970-2019 in 10-year periods was visualized on the map by using the "The Inverse Distance to a Power" method. The variation of temperature and maximum rainfall values of Kahramanmaraş province over time was evaluated.

Keywords

Watershed boundary, Inverse Distance to a Power, Kahramanmaraş, TREx, QGIS

QGIS ile Hidrolojik Model Oluşturma ve Meteorolojik Verilerin Zaman Periyotlarına Göre Değişimi: Kahramanmaraş Örneği

Abstract

Öz
İklim değişikliği Türkiye ve dünyada önemli çevre konuları içinde yer almaktadır. Tüm dünyayı tehdit eden iklim değişikliğini belirlemeye yardımcı en önemli parametreler taşkın ve kuraklıktır. Kuraklığın ortaya çıkmasında sıcakların artması, yağışların azalması ya da ani ve şiddetli yağışlar etkili olmaktadır. Su baskını ve taşkınlara neden olan fiziki faktörler; yer şekilleri, iklim bitki örtüsü ve beşeri faktör ise nüfus artışıdır. Hızla büyüyen şehirleşme ya da yanlış kullanılan tarım arazilerinin etkisiyle, özellikle eğimli bölgelerde toprağın geçirimliliğinin azalması ile yüzey akışına geçen su miktarı artmaktadır. Bu özelliklerdeki bölgelerde risk daha fazla olmaktadır. Bu çalışmada eğimin fazla olduğu Ahir dağı eteklerinde yer alan Kahramanmaras ilinin meteorolojik verileri incelenmiştir. Açık kaynak kodlu CBS (Coğrafi Bilgi Sistemleri) programı olan QGIS (Quantum Geographical Information System); kullanıcılar tarafından mekansal analiz yapabilme, grafik haritaları oluşturma, bu verileri düzenleyebilme imkanları tanımaktadır. QGIS ‘te Kahramanmaraş ilinin sınırları belirlenip, nehir ağı ve havza sınırları çiziminin nasıl yapıldığı anlatılmıştır. Daha sonra Kahramanmaras ilinin 1970-2019 yılları arasına ait sıcaklık ve maksimum yağış değerlerinin 10 yıllık periyotlar halinde zamana bağlı değişimi harita üzerinde “The Inverse Distance to a Power” yöntemi kullanılarak görselleştirilmiştir. Kahramanmaraş iline ait sıcaklık ve maksimum yağış değerlerinin zamana bağla değişimi değerlendirilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Havza sınırı, Inverse Distance to a Power, Kahramanmaraş, TREx, QGIS.

Keywords

Havza sınırı, Inverse Distance to a Power, Kahramanmaraş, TREx, QGIS

References

• [1] Mancusi, L., Albano, R., Sole, A. (2015). FloodRisk: a QGIS plugin for flood consequences estimation, Geomatics Workbooks.
• [2] IPCC, Climate change (2007). Mitigation of climate change, Contribution of Working Group III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
• [3] Aslantaş, P., Akyürek, Z., Heuvelink, G. (2016). Obtaining the Distribution of Precipitation Over Time and Space, Dicle Universitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 7(2):257–269.
• [4] Childs, C., (2004). Interpolating surfaces in ArcGIS spatial analyst, ArcUser, July-Sep 3235:32–35.
• [5] Gürbüz, U., Soysal, A.A., Aydın, S. (2022). Tandem-X Yüksek Çözünürlüklü Sayısal Yüzey Modelinin Doğruluğunun Kontrolü, XI. TUFUAB Teknik Sempozyumu, 12-14 Mayıs 2022, Mersin, Türkiye.
• [6] Vermaat, J.E., Broekx, S., Van Eck, B., Engelen, G., Hellmann, F., De Kok, J.L., Van der Kwast, H., Maes, J., Salomons, W. and Van Deursen, W. (2012). Nitrogen source apportionment for the catchment, estuary, and adjacent coastal waters of the River Scheldt, Ecology and Society, 17(2).
• [7] Akyüz, D.E. (2018). Coğrafi Bilgi Sisteminde Havzanın Tanımlanması, Su Vakfı, Su Bülteni, (6).
• [8] Web 1: https://earthexplorer.usgs.gov/ erişim tarihi: 15.06.2022.
• [9] Web 2: https://search.asf.alaska.edu/#/ erişim tarihi: 15.06.2022.
• [10] Zavoianu, I. (1985). Morphometry of Drainage Bassins, Amsterdam, Elsevier.
• [11] Hack, J.T. (1957). Studies of Longitudinal Stream Profiles in Virginia and Maryland, sayı: 294, US Government Printing Office.
• [12] Web 3: https://www.youtube.com/watch?v=SuFl8EWDqfU erişim tarihi: 30.06.2022.
• [13] Strahler, A.N. (1957). Quantitative Analysis of Watershed Geomorphology, Eos, Transactions American Geophysical Union, 38: 913-920.
• [14] Shreve, R.L. (1967). Infinite Topologically Random Channel Networks, The Journal of Geology, 75: 178-186.
• [15] Horton, R.E. (1945). Erosional Development of Streams and Their Drainage Basins; Hydrophysical Approach to Quantitative Morphology, Geological Society of America Bulletin, 56, 275.
• [16] Pastor-Martín, C., Antón, L., Fernández-González, C. (2018). Flunets: a New Matlab-Based Tool for Drainage Network Ordering by Horton and Hack Hierarchies, Geographia Technica, 13 (2): 114 - 124.
• [17] Web 4: https://www.youtube.com/watch?v=Ro-RRzMMw-c&list=PLf5-Xn4T_--gRyrdjjst2rhWQGLv6AkOt&index=9 erişim tarihi: 30.06.2022.
• [18] Davis, J. C. (1986). Statistics and Data Analysis in Geology, John Wiley and Sons, New York.
• [19] Franke, R. (1982). Scattered Data Interpolation: Test of Some Methods, Mathematics of Computations, 33 (157): 181-200.
• [20] Birleşmiş Milletler (BM) ve Dünya Meteoroloji Örgütü raporu, 2019.