İzmir ve Ankarada Yağışlar Üzeine Uzak Bağlantı Desenlerinin Etkisi

30

Coğrafyacılar Derneği Uluslararası Kongresi Bildiriler Kitabı

4-6 Haziran 2014, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, MUĞLA

ĠZMĠR VE ANKARA‟DA YAĞIġLAR ÜZERĠNE UZAK BAĞLANTI DESENLERĠNĠN ETKĠSĠ

Ahmet KARAKOÇ1, ġermin TAĞIL2

ÖZET:

Uzak bağlantı desenlerinin yoğunluğu atmosferik salınım indeksleri ile meteorolojik unsurlar (yağıĢ, sıcaklık, basınç, vb.)arasındaki iliĢkinin incelenmesiyle ortaya konulabilirler. Bu çalıĢmanın amacı Batı Anadolu‘daki Ġzmir ve Orta Anadolu‘daki Ankara‘da düĢen yağıĢlar ile uzak bağlantı desenleri arasındaki iliĢkinin araĢtırılmasıdır. ÇalıĢmanın hipotezi, çalıĢma alanın da yağıĢ değiĢimleri okyanus / atmosferik salınım indekslerinin döngüsü ve trendine bağlıdır. ÇalıĢmada 1950-2012 yılları arasındaki yıllık yağıĢlar ve kıĢ yağıĢları ile 20 farklı okyanus-atmosfer salınımı incelenmiĢtir. YağıĢ değiĢkenliği ile uzak bağlantı indisleri arasındaki iliĢki korelasyon analizi ile belirlenmiĢtir. Korelasyon katsayısının anlamlılığı da Student‘s t testi kullanılarak kontrol edilmiĢtir. Analiz bulguları yağıĢ paterni ile Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multidecadal Oscillation (AMOI), East Pacific-North Pacific (EP-NP), Tropical Northern Atlantic (TNA), Western Hemisphere WarmPool (WHWP) ve Western Mediterranean Oscillation (WeMO) indisleri arasında pozitif, Arctic Oscillation (AO), East Atlantic-Western Russia(EA-WR), Mediterranean Oscillation (MO), Northern Oscillation Index (NOI) ve North Atlantic Oscillation (NAO) indisleri arasında da negatif iliĢkinin olduğunu göstermektedir. Kısaca bazı salınımların çalıĢma alanındaki yağıĢlar üzerine baskın etkisi olduğu söylenilebilir.

Anahtar Kelimeler: Ankara, Atmosfer salınımları, Ġzmir, Korelasyon, Uzak bağlantı desenleri, YağıĢ

ABSTRACT:

The intensity of teleconnection patterns can be determined by examining the correlation between indices of atmospheric oscillations and meteorological elements( precipitation, temperature, pressure, etc.). The aim of the study is to investigate the influence of teleconnection patterns on precipitation in Izmir, Western Anatolia and Ankara, Central Anatolia. Hypothesis of this study is that changes in precipitationin study area depends on the circles and trends of different ocean/atmospheric oscillation indexes. For this reason, in the study, the annual and winter precipitation time seriesand20 different ocean/atmospheric oscillation indexesfor the period 1950–2012were examined.The relationship between precipitation variability and the teleconnection indices was examine dusing correlation analysis. Statistical significance of the correlation coefficients has also been checked by the Student‘s t test. The findings of the analysis showed that there arestatistically significant negative correlation between annual precipitation and Arctic Oscillation (AO), East Atlantic-Western Russia (EA-WR), Mediterranean Oscillation (MO), Northern Oscillation Index (NOI) and North Atlantic Oscillation (NAO) and statistically significant positive correlation with Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multidecadal Oscillation (AMOI), East Pacific-North Pacific (EP-NP), Tropical Northern Atlantic (TNA), Western Hemisphere Warm Pool (WHWP) and Western Mediterranean Oscillation (WeMO). Shortly, it can say that there is the dominant influence of certain oscillations on precipitationin study area.

Keyword: Ankara, Atmospheric Oscillations, Ġzmir, Correlation, Teleconnection Patterns, Precipitation

1. GĠRĠġ

Planeter ölçekli atmosferik dalgalanmalar mevsimsel olarak geniĢ coğrafi alanlarda etkili olur. Bu dalgalanmalar neticesinde herhangi bir bölgede ortalamadan daha kurak ve soğuk koĢullar yaĢanırken binlerce kilometre uzaklıktaki farklı bir bölgede ortalamadan daha ılık ve nemli koĢullar oluĢabilir. Ġklimdeki bu eĢ zamanlı, düĢük frekanslı (low-frequency) ve yeryüzünün çok uzak bölgelerinde çoğunlukla zıt koĢullar ortaya çıkaran salınımlar meteoroloji literatüründe ―uzak bağlantılar (teleconnections)‖ ya da ―uzak bağlantı desenleri (teleconnection patterns)‖ olarak adlandırılır (Barnstonve Livezey, 1987; Hurrell vd., 2003; Turp, 2010). 1950‘lerden beri iklimin uzun dönemli tahminleri için yaygın olarak kullanılan uzak bağlantı desenleri, kaotik atmosferimizin doğal bir parçası olup okyanusal veya kıtasal boyutta tekrarlanan, jet akıntılarının, yağıĢ, sıcaklık ve fırtınaların yoğunluğu

1KahramanmaraĢ Sütçü Ġmam Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi, Coğrafya Bölüm, KahramanmaraĢ; [email protected] 2Sorumlu yazar: Balıkesir Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi, Coğrafya Bölümü, Balıkesir; [email protected]

31



üzerinde etkili olan basınç ve hava dolaĢımı (circulation) anomalileridir (Trenberthvd., 1998; Engström, 2011).

Uzak bağlantı desenleri ile ilgili ilk araĢtırmalar -her ne kadar bu terimi kullanmasa da-Hindistan yaz musonları ile ENSO (El Niño-Southern Oscillation) arasındaki iliĢki inceleyen Gilbert Thomas Walker (1923, 1924) tarafından yapılmıĢtır (Panagiotopoulos, 2002; Turp, 2010). ―Uzak bağlantı (teleconnection)‖ terimini ilk kullanan araĢtırmacı ise Kuzey Atlantik Salınımı (NAO) ile ilgili çalıĢmalarıyla tanınan Anders Knut Ångström (1935) olmuĢtur (Trenberthvd., 1998).Konunun zamanla daha fazla popülerlik kazanmasına karĢın meteorolojinin diğer alanlarına göre daha az çalıĢılmasını Wallace ve Gutzler (1981) ve Panagiotopoulos (2002), birkaç temel nedene bağlar. Bunlardan birincisi; uzak bağlantı desenlerini tanımlamak için uluslararası anlamda kabul edilmiĢ kriterlerin ve yöntemlerin olmayıĢı. Ġkicisi ise; farklı araĢtırmacıların kullandığı farklı yöntemler, veri setleri, meteorolojik değiĢkenler, örneklem peridoları ve kriterlerin çok farklı sonuçlar üretmesidir. Örneğin; kimi araĢtırmacılar bazı istasyonlardaki iklim parametreleri ile deniz seviyesi basıncını kullanırken bazı araĢtırmacılar seçilmiĢ istasyonlar arasındaki deniz yüzeyi basınç farkını kullanabilmektedir. Bu nedenle birbirinden oldukça farklı teknik ve zamansal ölçekle yapılan çalıĢmalar birbirleri ile karĢılaĢtırılması zor sonuçlar üretir (Wallace ve Gutzler, 1981).

AraĢtırmaların zorluğuna karĢın meteorolojik parametreler arasındaki anlamlı korelasyonlar uzak bağlantı desenlerini araĢtırmacılar için ilgi çekici kılar. Birçok araĢtırmacı farklı uzak bağlantı desenlerini araĢtırılmaktadır ancak literatürde en fazla karĢımıza çıkan desenler NAO, EA, EA/WR, NP, TNH, SCA ve PNA olarak görülmektedir (Wallace ve Gutzler; 1981; Barnston ve Livezey, 1987, Trenberth vd.,1998; Washington vd., 2000; Panagiotopoulos, 2002; Feldstein ve Dayan, 2008; Engström, 2011,etc.). Türkiye iklimi ile uzak bağlantı desenleri arasındaki iliĢkiyi araĢtıran sınırlı sayıda araĢtırmacının olduğu söylenebilir. Bu araĢtırmalar arasında en fazla ilgi gören desenler NAO, AO ve ENSO olarak karĢımıza çıkmaktadır (Erlat, 1999, 2002; Erlat ve TürkeĢ, 2008; TürkeĢ, 2000; TürkeĢ ve Erlat, 2003a, 2003b, 2005a, 2005b 2006, 2008, 2009; Karabörk ve Kahya 2003; Karabörk vd., 2005, Karakoç ve Tağıl, 2014,etc).

Bu çalıĢmanın amacı Ġzmir ve Ankara istasyonlarına düĢen yağıĢlar ile seçilmiĢ uzak bağlantı desenleri indis değerleri arasındaki iliĢkiyi değerlendirmektir. Ayrıca Türkiye‘nin Akdeniz makro iklim bölgesinde bulunması dolayısıyla kıĢ yağıĢlarının da ayrıca değerlendirmesi amaçlanmıĢtır. Bu kapsamda araĢtırma soruları Ģu Ģekilde ortaya konmuĢtur: (1) Ankara ve Ġzmir istasyonlarına düĢen yıllık yağıĢlar ile uzak bağlantı desenleri arasındaki iliĢkinin istatistiksel anlamda yönü ve gücü nedir? (2) Uzak bağlantı desenlerinin kıĢ indisleri ile Ġzmir ve Ankara istasyonlara düĢen kıĢ yağıĢları arasındaki iliĢkinin yönü ve gücü nedir? (3) Bu iliĢkilerin zayıfladığı ya da güçlendiği dönemler var mıdır?

2. VERĠ VE YÖNTEM 2.1. ÇalıĢma Alanı

ÇalıĢma sahası olarak seçilen alanlardan birisi olan Ġzmir Türkiye‘nin batısında, Ege Bölgesinde yer almaktadır. Koçman (1993)‘ın sıcaklık rejimi tanımlamasına göre Ġzmir, Akdeniz kıyı kuĢağı ile Ege bölgesinin Ege bölümü ovalarında egemen olan Denizsel Akdeniz termik rejimi içerisindedir. Yılın 4-6 ayında 200C‘den fazla olan ortalama sıcaklıklar en sıcak aylarda 27-280C‘ye yükselmektedir. Deniz etkisinin kuvvetli olması nedeniyle de kıĢın sıcaklık ortalamaları 7-100C civarında seyretmektedir. Bir diğer çalıĢma sahası olan Ankara ise Ġç Anadolu bölgesi ile kenar dağların bu bölgeye dönük bölümlerinin önünde kalan alanlarda hüküm süren Karasal Ġç Anadolu termik rejimi içerisinde yer almaktadır. Bu rejim tipinde KıĢ mevsimi batıya doğru artmak koĢuluyla soğuk geçmekte; ortalama sıcaklık 0 ile -30C arasında değiĢmektedir. Ortalama 200C olan yaz sıcaklıkları en sıcak aylarda 19-230 arasında değiĢmektedir (Koçman, 1993).

Koçman (1993)‘ın yağıĢ rejimi tanımlamasına göre çalıĢma sahası içerisinde yer alan Ġzmir, Akdeniz yağıĢ rejimi içerisindedir. Ege bölümü ve Akdeniz bölgesi kıyı kuĢağında etkili olan bu rejimin en belirgin özelliği Ġzmir‘de kıĢ aylarının çok yağıĢlı, yaz aylarının ise mutlak derecede kurak geçmesidir. Ġzmir bölgesinde yağıĢ Eylül ve Ekim aylarındaki kısa süreli yağıĢlardan sonra artmaya baĢlar, Aralık ve Ocak aylarında ise en yüksek seviyeye ulaĢmaktadır. Buna karĢın yağıĢlar Ocak ve ġubat aylarında baĢlayan azalma ile Temmuz ve Ağustos aylarında en düĢük seviyeye inmektedir. Ankara ise Ġç Anadolu karasal geçiĢ tipi yağıĢ rejimi etkisindedir. Bu rejimde denizlerin etkisini engelleyen yüksek kenar dağları

32



ve artan karasallığın etkisiyle güney ve batıdaki Akdeniz, kuzeydeki Karadeniz ve doğudaki karasal rejimin özellikleri değiĢmekte, buraya özgü bir geçiĢ tipi ortaya çıkmaktadır. Bu bölgede termik nedenlerle oluĢan konveksiyonel yağıĢlar yaz kuraklığını hafifletir. Ankara yöresinde Ekim ayında artmaya baĢlayan yağıĢlar Nisan ayına kadar devam etmekte; Mayıs ayında nispi nemin maksimuma ulaĢmasına karĢın Hazirandan itibaren azalmaya baĢlamakta ve Ağustos ayında minimuma ulaĢmaktadır (Koçman, 1993).

ġekil 1. ÇalıĢmada kullanılan istasyonların dağılıĢı (SYM: Sayısal Yükseklik Modeli)

2.2. Veri

Bu çalıĢmada kullanılan değiĢkenlerden birisi Devlet Meteoroloji ĠĢleri Genel Müdürlüğünden (DMĠ) elde edilen yıllık toplam yağıĢ verileridir. Bu kapsamda, 1950-2012 yılları arasında Ankara il sınırları içerisindeki Ankara istasyonu ve Ġzmir il sınırları içerisindeki Ġzmir istasyonunun verileri incelenmiĢtir. KıĢ yağıĢları ve yıllık yağıĢlar ayrı olarak değerlendirilmiĢtir. KıĢ yağıĢları, uzun kıĢ olarak ifade edilen Aralık-Ocak-ġubat-Mart (DJFM) aylarında düĢen yağıĢlar toplanarak elde edilmiĢtir.

Tablo.1 ÇalıĢmada kullanılan meteoroloji istasyonları

Ġstasyon Enlem Boylam Yükselti (m)

Ankara 39,9727 K 32,8637 D 890,5

Ġzmir 38,3949 K 27,0819 D 29

ÇalıĢmanın bir diğer değiĢkenini ise uzak bağlantı desenleri indis verileri oluĢturmaktadır. Ġndis verilerinin kıĢ yağıĢları ile iliĢkilendirilmesi için uzun kıĢ dönemindeki indis değerlerinin ortalaması alınarak kıĢ indisleri hesaplanmıĢtır. Uzak bağlantı desenleri indis verileri NOAA Earth System Research Laboratory (www.esrl.noaa.gov) ve NOAA Climate Prediction Center (www.cpc.ncep.noaa.gov) internet sitelerinden elde edilmiĢtir. Kullanılan indislerden MOI (A/C) ve

#ANKARA

#IZMIR

#

#

IZMIR

ANKARA

SYM4997 m

0 m0 200 400100

Km

0 40 8020Km

¯ 0 50 10025Km

¯

33



MOI (I/G) 1958-2012, WeMOI 1985-2009, diğer tüm indisler 1950-2012 yılları arasında değerlendirilmiĢtir.

Tablo 2.ÇalıĢmada kullanılan uzak bağlantı desenleri ve inceleme periyotları

ĠNDĠS PERĠYOT ĠNDĠS PERĠYOT

AMM (SST): Atlantic Meridional Mode (Sea Surface

Temperature)

1950-2012 NAOI: North Atlantic Oscillation Index 1950-2012

AMM (WIND): Atlantic Meridional Mode (Wind) 1950-2012 NOI: Northern Oscillation Index 1950-2012

AMOI: Atlantic Multidecadal Oscillation Index 1950-2012 PDOI: Pacific Decadal Oscillation Index 1950-2012

AOI: Arctic Oscillation Index 1950-2012 PEI: Polar-Eurasia Index 1950-2012

EAPI: East Atlantic Pattern Index 1950-2012 PNA: Pacific North American pattern 1950-2012

EA-WRI: East Atlantic-Western Russia Index 1950-2012 SCAND: Scandinavia Teleconnection Index 1950-2012

EP-NPI: East Pacific-North Pacific Index 1950-2012 TNAI: Tropical Northern Atlantic Index 1950-2012

IODI: Indian Ocean Dipole Mode Index 1950-2012 WeMOI: Western Mediterranean Oscillation

Index

1958-2009

MOI (A/C): Mediterranean Oscillation Index (Algiers and

Cairo)

1958-2012 WHWPI: Western Hemisphere Warm Pool

Index

1950-2012

MOI (I/G): Mediterranean Oscillation Index (Israel and

Gibraltar)

1958-2012 WPI: Western Pacific Index 1950-2012

2.3. Yöntem

Bu çalıĢmada yıllık ve kıĢ mevsimine ait yağıĢ verileri standartlaĢtırılmıĢtır. YağıĢların standartlaĢtırılmasında Erlat (2002) ve TürkeĢ ve Erlat (2003a, 2003b, 2005a, 2006, 2008) tarafından önerilen denklem 1 kullanılmıĢtır:

NYA=Yi-Y)/σ (1)

Burada;

NYA; satandartlaĢtırılmıĢ-normalize edilmiĢ yağıĢ anomalisini,

Yi; bir istasyonun herhangi bir yılına ait (yıllık ya da mevsimlik) toplam yağıĢı (mm),

Y; uzun süreli (yıllık ya da mevsimlik) ortalama yağıĢı (mm) ve

σ; standart sapmayı ifade etmektedir.

Seçilen istasyonlara ait standartlaĢtırılmıĢ yıllık ve kıĢ yağıĢ verileri ile uzak bağlantı desenleri yıllık ve kıĢ indisleri arasındaki iliĢkinin istatistiksel olarak değerlendirilmesi için Pearson Korelasyon Katsayısı (r) kullanılmıĢtır (TürkeĢ ve Erlat, 2003a, 2003b, 2005a, 2008; SariĢvd., 2010). Pearson Korelasyon Katsayısı iki değiĢkenin de sürekli olmasını ve değiĢkenlerin birlikte normal dağılım göstermesini gerektirmektedir (Büyüköztürk, 2004). ÇalıĢmada kullanılan verilerin sürekli olmaları nedeniyle bu teknik tercih edilmiĢtir. Korelasyon katsayısının istatistiksel anlamlılığı da Student‘s T Testi kullanılarak değerlendirilmiĢtir (TürkeĢ ve Erlat, 2003, 2005, 2008; SariĢ vd., 2010). Veriler hakkında birtakım ön bilgilere ulaĢmak için betimsel istatistik hesaplamaları yapılmıĢtır. Örneğin; çarpıklık ve basıklık hesaplamaları verinin normal dağılım gösterip göstermediğini açıklayan çok önemli parametrelerdir. Pozitif basıklık frekanslar arasında belirli aralıklarda yoğunlaĢma olduğunu (daha basık), negatif basıklık da değerlerin frekanslarının birbirine daha yakın (daha sivri) olduğunu göstermektedir (Yazıcıoğlu ve Erdoğan, 2004).

YağıĢ serilerinin klimatik olmayan ani değiĢimlere karĢı homojenliğini test etmek için Thom homojenlik testi uygulanmıĢtır (Karabulut ve Cosun, 2009). Thom testi, serinin ortalamasına göre değiĢimini ölçen parametrik olmayan bir testtir. Serideki her bir değer belirlenen ortancaya göre küçük ya da büyük

34



oluĢlarına göre dizilere ayrılmaktadır. ―N‖ elemanlı bir seride ortalamadan büyük ve küçük olan ve birbirini takip eden her değer veya değerler bir dizi meydana getirmektedir. Önemli olan ise dizilerin (R) sayısıdır (Karabulut ve Cosun, 2009).

Student‘s T dağılımının iki kuyruklu (two-tailed) testi kullanılarak oluĢturulan H0 hipotezi ―belirlenen istasyonlara ait (yıllık ya da kıĢ) yağıĢ değerleri ile (yıllık ya da kıĢ) uzak bağlantı desenleri indis değerleri arasında anlamlı bir iliĢki yoktur‖ dur. Pearson‘s korelasyon katsayısı 0.01 ve 0.05 anlamlılık düzeyinde değerlendirilmiĢtir. ÇalıĢmada kullanılan tüm istatistiksel analizler SPSS 12.0 paket programı kullanılarak yapılmıĢtır. Sonuçlar farklı tablo ve grafiklerle ortaya konmuĢtur.

3. BULGULAR

Bu çalıĢmada Ankara il sınırları içerisindeki Ankara ve Ġzmir il sınırları içerisindeki Ġzmir istasyonlarına düĢen yağıĢların dağılım özellikleri betimsel istatistiklerle ortaya konmuĢ ve Tablo 3‘te gösterilmiĢtir. Buna göre, Ġzmir, Ankara‘ya göre daha yüksek yağıĢ ortalamasına sahip olmakla birlikte yağıĢlardaki ortalamadan olan sapma da Ġzmir‘de Ankara‘ya göre daha yüksektir. Betimsel istatistik hesaplamalarına göre her iki istasyonun da pozitif yönde çarpık, basıklık değerlendirmesine göre ise Ankara istasyonunun pozitif, Ġzmir istasyonunun negatif yönde basık olduğu görülmektedir. Ancak sonuçlar kritik +2 ile -2 sınırları içerisinde olduğundan verilerin normal dağılıĢa sahip olduğu söylenebilir.

Tablo 3.ÇalıĢılan istasyonların betimsel istatistikleri ve homojenlik testi sonuçları

Ġstasyon Ortalama Std. Sapma Minimum Maksimum Çarpıklık

Ankara 399,93 80,18 242 612,6 0,39

Ġzmir 681,38 174,83 339,3 1086,1 0,22

Ġstasyon Basıklık Ortanca Kartiller 25% Kartiller 75% *Thom

Ankara 0,34 397,9 347,5 441,6 0,383

Ġzmir -0,34 661,1 549,4 798,7 0,383

*Thom Testi: -1,68 < Z < +1,96; %95 güven aralığında homojen

Thom homojenlik testi sonuçları Ankara ve Ġzmir istasyonlarına ait verilerin %95 güven aralığında homojen olduğunu göstermektedir. Böylece parametrik verilerin korelasyon analizinde gerekli olan normal dağılıma sahip olma koĢulunun yanında homojen olma koĢulu da sağlanmıĢtır.

Yapılan Pearson Korelasyon Katsayısı ile değiĢkenler arasındaki iliĢkinin yönü ve derecesi belirlenmeye çalıĢılmıĢtır (Tablo 4). Buna göre Ankara‘da yıllık yağıĢlar ile AMM (SST) ve AMM (WIND) arasında anlamlı bir iliĢki bulunmazken kıĢ yağıĢları ile AMM (SST)KIġ ve AMM (WIND)KIġ indisi arasında %99 güven aralığında anlamlı orta derecede pozitif bir iliĢki vardır. Ġzmir‘de ise AMM (SST) ve AMM (WIND) ile yıllık yağıĢlar arasında %95 güven aralığında anlamlı, zayıf derecede pozitif iliĢki görülürken kıĢ iliĢkisi anlamlı değildir.

Ankara‘da AMOI ile yıllık yağıĢlar arasında anlamlı bir iliĢki görülmezken AMOIKIġ ile kıĢ yağıĢları arasında %95 güven aralığında anlamlı, pozitif yönde zayıf bir iliĢki vardır. Ġzmir‘de ise ne yıllık yağıĢlarda ne de kıĢ yağıĢlarında herhangi bir anlamlılığa rastlanmamıĢtır.

AOI, hem Ankara‘da hem de Ġzmir‘de yıllık yağıĢlar ve kıĢ yağıĢlarında anlamlı sonuçlar üretmiĢtir. Buna göre Ankara‘da yıllık yağıĢlar ile AOI arasında %95 güven aralığında anlamlı, negatif yönde zayıf bir iliĢki bulunurken AOIKIġ ile kıĢ yağıĢları arasında %99 güven aralığında, negatif yönde orta derecede bir iliĢki tespit edilmiĢtir. Ġzmir‘de de hem yıllık yağıĢlar hem de kıĢ yağıĢlarında %99 güven aralığında anlamlı, orta derecede negatif bir iliĢki söz konusudur.

EAPI ile Ankara ve Ġzmir‘de düĢen yağıĢların iliĢkisi incelendiğinde her iki istasyon için de ne yıllık yağıĢlar ne de kıĢ yağıĢları ile herhangi bir anlamlı iliĢki tespit edilememiĢtir.

EA/WRI ve EP-NPI ile Ankara‘da düĢen yağıĢlar arasında ne yıllık düzeyde ne de kıĢ düzeyinde anlamlı iliĢkilere rastlanmazken Ġzmir‘de de yıllık yağıĢlar için aynı durum söz konusudur. Ancak EA/WRIKIġ ile kıĢ yağıĢları arasında %99 güven aralığında anlamlı, orta derecede negatif ve EP-NPIKIġ

ile kıĢ yağıĢları arasında %95 güven aralığında anlamlı, zayıf düzeyde pozitif iliĢkiler tespit edilmiĢtir.

35



IODI ile Ankara ve Ġzmir‘de düĢen yağıĢlar arasındaki iliĢki incelendiğinde ne yıllık yağıĢlarda ne de kıĢ yağıĢlarında herhangi bir anlamlılığa rastlanmamıĢtır.

MOI (A/C) ile Ankara‘da düĢen yağıĢlar arasında hem yıllık (zayıf düzeyde) hem de kıĢ yağıĢlarında (orta düzeyde) %95 güven aralığında anlamlı negatif iliĢkiler tespit edilmiĢtir. MOI (I/G) ile Ankara‘da düĢen yıllık yağıĢlar arasında %90 güven aralığında anlamlı, orta düzeyde negatif iliĢki gözlenirken kıĢ yağıĢlarında herhangi bir iliĢkiye rastlanamamıĢtır. Ġzmir‘de ise MOI (A/C) ve MOI (I/G) ile ne yıllık düzeyde ne de kıĢ düzeyinde herhangi bir anlamlı iliĢki söz konusu değildir.

Tablo 4.Pearson Korelasyon Katsayısı (r) ve anlamlılık (p) düzeyleri

ANKARA

Ġstasyon AMM (SST) AMM (WIND) AMOI AOI EAPI EA-WRI EP-NPI IODI MOI (A/C) MOI (I//G)

Yıllık (r) 0,216 0,221 -0,092 -0,263* -0,016 -0,048 -0,096 0,171 -0,266* -0,303*

Yıllık (p) 0,089 0,082 0,474 0,037 0,904 0,708 0,453 0,179 0,050 0,024

KıĢ (r) 0,439** 0,551** 0,258* -0,524** -0,245 -0,122 0,096 0,197 -0,300* -0,249

KıĢ (p) 0,000 0,000 0,043 0,000 0,055 0,347 0,460 0,124 0,028 0,069

Ġstasyon NAOI NOI PDOI PEI PNAI SCAND TNAI WeMOI WHWPI WPI

Yıllık (r) -0,392** -0,220 0,094 0,216 0,184 -0,115 0,338** -0,066 0,321* -0,215

Yıllık (p) 0,001 0,083 0,465 0,088 0,150 0,368 0,007 0,641 0,010 0,091

KıĢ (r) -0,510** -0,128 -0,037 0,051 0,026 0,064 0,440** 0,188 0,023 -0,057

KıĢ (p) 0,000 0,322 0,774 0,696 0,841 0,619 0,000 0,185 0,856 0,661

ĠZMĠR

Ġstasyon AMM (SST) AMM (WIND) AMOI AOI EAPI EA-WRI EP-NPI IODI MOI (A/C) MOI (I/G)

Yıllık (r) 0,271* 0,254* 0,238 -0,471** 0,076 -0,241 0,081 -0,054 -0,143 -0,072

Yıllık (p) 0,032 0,044 0,060 0,000 0,552 0,057 0,527 0,676 0,299 0,602

KıĢ (r) 0,146 0,236 0,148 -0,361** -0,243 -0,402** 0,284* 0,200 -0,195 -0,098

KıĢ (p) 0,258 0,065 0,252 0,004 0,057 0,001 0,025 0,119 0,158 0,483

Ġstasyon NAOI NOI PDOI PEI PNAI SCAND TNAI WeMOI WHWPI WPI

Yıllık (r) -0,432** -0,161 0,123 -0,091 0,192 -0,016 0,323** 0,203 0,237 0,061

Yıllık (p) 0,000 0,207 0,337 0,476 0,131 0,930 0,010 0,149 0,061 0,632

KıĢ (r) -0,169 -0,259* 0,141 0,053 0,038 0,013 0,179 0,303* 0,034 -0,103

KıĢ (p) 0,190 0,042 0,274 0,681 0,767 0,918 0,164 0,030 0,791 0,424

*r< 0.05: %95 anlamlılık düzeyinde anlamlı;

**r< 0.01: %99 anlamlılık düzeyinde anlamlı

Türkiye iklimi üzerindeki etkileri en sık çalıĢılan indislerden birisi olan NAOI ile Ankara‘da düĢen yağıĢlar arasındaki iliĢki incelendiğinde hem yıllık yağıĢlarda hem de kıĢ yağıĢlarında %99 güven aralığında anlamlı, orta düzeyde negatif iliĢki tespit edilmiĢtir. Ġzmir‘de bu iliĢki yıllık yağıĢlarda anlamlıyken (%99 güven aralığında anlamlı, orta düzeyde negatif) NAOIKIġ ile kıĢ yağıĢları arasında anlamlı bir iliĢkiye rastlanmamıĢtır.

NOI ile Ankara‘daki yağıĢlar arasında herhangi anlamlı bir iliĢki tespit edilememiĢ, buna karĢın NOIKIġ

ile Ġzmir‘deki kıĢ yağıĢlarıarasında%95güven aralığında anlamlı, zayıf düzeyde negatif bir iliĢki bulunmuĢtur. Yıllık yağıĢlarda ise aynı iliĢki söz konusu değildir.

PDOI, PEI, PNAI ve SCAND ile Ankara ve Ġzmir‘de düĢen yağıĢlar arasında ne yıllık düzeyde ne de kıĢ düzeyinde anlamlı iliĢkiler bulunamamıĢtır.

36



TNAI ile Ankara‘da düĢen yağıĢlar arasındaki iliĢki incelendiğinde hem yıllık yağıĢlarda hem de kıĢ yağıĢlarında %99 güven aralığında anlamlı, orta düzeyde pozitif bir iliĢki bulunmuĢtur. Ġzmir‘de aynı yönde ve düzeyde iliĢki yıllık yağıĢlarda söz konusuyken kıĢ yağıĢlarında herhangi bir iliĢki bulunamamıĢtır.

WeMOI ile Ankara‘daki yağıĢlar arasında herhangi bir iliĢki görülmezken WeMOIKIġ ile Ġzmir‘de düĢen kıĢ yağıĢları arasında %95 güven aralığında anlamlı, orta derecede pozitif bir iliĢki tespit edilmiĢtir. Aynı iliĢki yıllık yağıĢlarda söz konusu değildir.

WHWPI ile Ankara‘da düĢen yıllık yağıĢlar arasında %95 güven aralığında anlamlı, orta düzeyde pozitif bir ilĢki söz konusu iken kıĢ yağıĢları için herhangi bir iliĢki tespit edilememiĢtir. Ġzmir‘de düĢen yağıĢlarla WHWPI arasında ne yıllık yağıĢlarda ne de kıĢ yağıĢlarında anlamlı iliĢkiler bulunamamıĢtır.

WPI ile Ankara ve Ġzmir‘deki yıllık yağıĢlar ve kıĢ yağıĢları arasında herhangi bir anlamlı iliĢki tespit edilememiĢtir.

3.1. AMM (SST-WIND) (Atlantic Meridional Mode) (Sea Surface Temprature-Wind):

SST ve WIND isimleri ile iki farklı Ģekilde hesaplanan AMM, tropikal Atlantik‘te ekvatoru boyuna kesen (cross-equatorial) deniz yüzeyi sıcaklığı (SST) anomalisinin meridyonel gradyanı ile iliĢkili olarak ortaya çıkan bir desendir. ―Gradientmode‖ , ―Interhemispheric Mode‖ ya da ―Atlanticdipolemode‖ olarak da isimlendirilen bu salınım intertropikal konverjans zonunun (ITCZ) meridyonel hareketinden etkilenerek tropikal Atlantik‘te, özellikle de kuzeydoğu Brezilya ve Sehel bölgesindeki yağıĢlar üzerinde önemli etkiler yaratmakla birlikte ABD ve çevre ülkelerdeki kasırgaların oluĢumu ile de yakından ilgilidir (Grossmann ve Klotzbach, 2009;Doivd., 2010).

AMM‘nin pozitif evresinde ITCZ kuzeye kayarak tropikal kuzey Atlantik‘te normalden daha yüksek, tropikal güney Atlantik‘te ise normalden daha soğuk deniz yüzeyi sıcaklıkları oluĢur. Böylece Atlantik‘te tropikal siklonlarda artıĢ meydana gelir ve Brezilya‘nın kuzeydoğusunda kurak yaĢanır. Negatif evrede ise koĢullar tersine döner. Ankara ve Ġzmir‘e düĢen yağıĢlarla AMM arasındaki korelasyon iliĢkisinde bakıldığında Ankara‘nın kıĢ yağıĢları ile en yüksek korelasyona (pozitif) sahip olan uzak bağlantı deseninin AMM (WIND) olduğu görülür. Ġzmir‘deki yıllık yağıĢlarla da hem AMM (SST) hem de AMM (WIND) arasında pozitif yönde anlamlı iliĢkiler vardır.

Ankara‘da düĢen kıĢ yağıĢları 1960‘larda pozitif eğilim gerçekleĢirken aynı pozitif eğilim AMM (WIND)KIġ indisinde de görülmektedir (ġekil 4.a). 1970‘lerin baĢında ise yağıĢlarda negatif eğilim görülmekte, bunumla birlikte AMM (WIND)KIġindiside negatif değerler göstermektedir. Bu iliĢki sonraki yıllar için de büyük oranda geçerlidir. Ġzmir‘de de benzer bir durum söz konusudur. YağıĢların ekstrem pozitif veya negatif olduğu dönemlerle AMM (SST)KIġ indisinininde ektrem pozitif veya negatif değerler gösterdiği söylenebilir.

3.2. AMOI (Atlantic Multidecadal Oscillation Index):

Atlantik boyunca (özellikle kuzey yarım kürede) deniz yüzeyi sıcaklığı (SST)varyasyonları ―Atlantic Multidecadal Oscillation‖(AMO) olarak adlandırılır (Knightvd, 2006; Grossmann ve Klotzbach, 2009). 65-80 yıllık döngülerle ve 0,4C0 aralığında değiĢen deniz yüzeyi sıcaklık dalgalanmaları, 1856‘dan günümüze kadar olan dönemde sıcak (1860-1880 ve 1930-1960) ve soğuk dönemlere (1905-1925 ve 1970-1990) ayrılır (Grayvd., 2004). 1990‘dan itibaren de sıcak dönemin baĢladığı söylenebilir. AMOI‘nin negatif veya pozitif durum sergilemesi Kuzey Amerika‘daki yağıĢlar, Atlantikteki fırtınalar, Afrika‘daki kuraklıkların sıklığı ve Avrupa‘daki kıĢ sıcaklıkları ile yakından iliĢkilidir.

Bu çalıĢmada yapılan analizlere göre Ankara‘da düĢen kıĢ yağıĢları ile AMOIKIġarasında zayıf düzeyde anlamlı pozitif bir ilĢki tespit edilmiĢtir. 1970‘lerde ortalamadan az gerçekleĢen yağıĢlar nedeniyle yağıĢ indisi negatif değerler gösterirken AMOIKIġ değerlerinin de negatif olduğu görülür. Aynı durum 1990‘ların ilk yarısı için de geçerlidir (ġekil 4.g). Ancak 2000‘lerin baĢında bu durumdan söz edilemez. Bu da korelasyonun gücünün zayıflamasına neden olmaktadır.

37



3.3. AOI (Arctic Oscillation Index):

Türkiye iklimi ile iliĢkisi en sık çalıĢılan salınımlardan birisi olan AO, Arktik bölge ve kuzey yarım küredeki orta enlemler (370-450) arasındaki deniz seviyesi basınç (SLP) anomalileri sonucu ortaya çıkar (TürkeĢ ve Erlat, 2008).Hem oluĢum mekanizması hem de etkili olduğu dönem itibariyle NAO‘ya çok benzeyen AOI pozitif olduğunda, arktik bölgede basıncın azalması ve Azor bölgesinde artması ile birlikte polar vorteks yüzeyden alt stratosfere doğru Ģiddetlenir. Orta enlemlerdeki yüksek basınç daha kuzeye sokulur ve Alaska ve Kuzey Avrupa‘da normalden daha ılık ve nemli, Batı Amerika ve Akdeniz havzasında normalden daha soğuk ve kurak koĢullar oluĢur.

Negatif evre, polar bölgede görece yüksek basınç, subtropikal bölgede (Azor) ve kuzey Atlantik‘in orta enlemlerinde görece alçak basınç koĢullarının oluĢması ile ortaya çıkar. Polar vorteksin zayıflaması orta enlem depresyonları ile birlikte ılıman ve nemli havanın Akdeniz havzasına, soğuk havanın ise güneyden girerek Kuzey Aamerika ve Kuzey Avrupa‘ya dalmasına yol açar (TürkeĢ ve Erlat, 2008).

Yapılan bu çalıĢmada AOI ile Ankara‘da ve Ġzmir‘de hem yıllık hem de kıĢ yağıĢları arasında anlamlı negatif iliĢkiler bulunmuĢtur. Ankara‘da yıllık yağıĢlarda zayıf düzeyde bir iliĢki söz konusu olsa da yağıĢ değerlerinin maksim pozitife ulaĢtığı 2010 yılında AOI‘de maksimum negatif değerler göstermektedir (ġekil 2.f). KıĢ yağıĢlarında da AMM‘den sonra en güçlü iliĢkili olan uzak bağlantı deseninin AOIKIġolduğu görülür. Ġzmir‘de ise yıllık yağıĢlarla en güçlü,kıĢ yağıĢlarında da EA/WRI‘den sonra en güçlü iliĢkisi olan uzak bağlantı deseninin yine AOIKIġolduğu görülmektedir. 1992‘de Ġzmir‘de yıllık yağıĢlar minimum değerler hgösterirken AOI maksimum değerler göstermektedir (ġekil 3.a). KıĢ yağıĢlarında da 1960‘lardaki yağıĢlı dönem ile AOIKIġ değerlerinin aynı yıllarda negatif değerler sergilemesi aradaki negatif ilĢkinin en iyi göstergelerindendir.

3.4. EA/WRI (East Atlantic/Western Russia Index):

Barnston ve Livezey (1987) tarafından Euroasia-2 paterni olarak da tanımlanan EA/WR paterni Avrasya‘da NAO‘dan sonra en fazla etkili olan ikinci uzak bağlantı desenidir. Kuzey Atlantik, Batı Avrupa, Hazar Denizi/Batı Rusya ve Kuzeydoğu Çin üzerinde oluĢan 4 farklı basınç merkezinin etkileĢimi sonucunda ortaya çıkar (Engström, 2011).

ġekil 2.Ankara‘da yıllık yağıĢlar ile anlamlı iliĢkisi olan uzak bağlantı desenleri

-5,00

-3,00

-1,00

1,00

3,00

5,00

-3,00

-1,00

1,00

3,00

1950

1953

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

STD.YIL.YAĞIŞ WHWPI

-1,50

-1,00

-0,50

0,00

0,50

1,00

1,50

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

1950

1953

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

STD.YIL.YAĞIŞ NAOI

-1,00

-0,60

-0,20

0,20

0,60

1,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

1950

1953

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

STD.YIL.YAĞIŞ TNAI

-0,3

-0,2

-0,1

0

0,1

0,2

0,3

-3

-2

-1

0

1

2

3

1958

1961

1964

1967

1970

1973

1976

1979

1982

1985

1988

1991

1994

1997

2000

2003

2006

2009

2012

STD.YIL.YAĞIŞ MOI (A/C)

-0,4

-0,3

-0,2

-0,1

0

0,1

0,2

0,3

0,4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1958

1961

1964

1967

1970

1973

1976

1979

1982

1985

1988

1991

1994

1997

2000

2003

2006

2009

2012

STD. YIL. YAĞIŞ MOI (I/G)

-1,00

-0,50

0,00

0,50

1,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

1950

1953

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

STD.YIL.YAĞIŞ AOI

r= -0,392** r= 0,338**

r= -0,263*

r= 0,321* r= -0,303*

r= -0,266*

38



ġekil 3. Ġzmir‘de yıllık yağıĢlar ile anlamlı iliĢkisi olan uzak bağlantı desenleri

ġekil 4. Ankara‘da kıĢ yağıĢları ile anlamlı iliĢkisi olan uzak bağlantı desenleri

-1,50

-1,00

-0,50

0,00

0,50

1,00

1,50

-2,50

-1,50

-0,50

0,50

1,50

2,50

1950

1953

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

STD.YIL.YAĞIŞ AOI r= -0,471**

-1,20

-0,70

-0,20

0,30

0,80

-2,50

-1,50

-0,50

0,50

1,50

2,50

1950

1953

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

STD.YIL.YAĞIŞ NAOI r= -0,432**

-1,00

-0,60

-0,20

0,20

0,60

1,00

-2,50

-1,50

-0,50

0,50

1,50

2,50

1950

1953

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

STD.YIL.YAĞIŞ TNAI r= 0,323**

-6,00

-4,00

-2,00

0,00

2,00

4,00

6,00

-2,50

-1,50

-0,50

0,50

1,50

2,50

1950

1953

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

STD.YIL.YAĞIŞ AMM (SST) r= 0,271*

-8,00

-6,00

-4,00

-2,00

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

-2,50

-1,50

-0,50

0,50

1,50

2,50

1950

1953

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

STD.YIL.YAĞIŞ AMM (WIND) r= 0,254*

-15,00

-10,00

-5,00

0,00

5,00

10,00

15,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

19

51

19

54

19

57

19

60

19

63

19

66

19

69

19

72

19

75

19

78

19

81

19

84

19

87

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

STD.KIŞ YAĞIŞ AMM (WIND) KIŞ r= 0,551**

-15,00

-10,00

-5,00

0,00

5,00

10,00

15,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

19

51

19

54

19

57

19

60

19

63

19

66

19

69

19

72

19

75

19

78

19

81

19

84

19

87

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

STD.KIŞ YAĞIŞ AOI KIŞ

-2,00

-1,50

-1,00

-0,50

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

19

51

19

54

19

57

19

60

19

63

19

66

19

69

19

72

19

75

19

78

19

81

19

84

19

87

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

STD.KIŞ YAĞIŞ NAOI KIŞ r= -0,510**

-1,00

-0,60

-0,20

0,20

0,60

1,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

19

51

19

54

19

57

19

60

19

63

19

66

19

69

19

72

19

75

19

78

19

81

19

84

19

87

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

STD.KIŞ YAĞIŞ TNAI KIŞ r= 0,440**

-6,00

-4,00

-2,00

0,00

2,00

4,00

6,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

19

51

19

54

19

57

19

60

19

63

19

66

19

69

19

72

19

75

19

78

19

81

19

84

19

87

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

STD.KIŞ YAĞIŞ AMM (SST) KIŞ r= 0,439**

-0,50

-0,30

-0,10

0,10

0,30

0,50

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

19

51

19

54

19

57

19

60

19

63

19

66

19

69

19

72

19

75

19

78

19

81

19

84

19

87

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

STD.KIŞ YAĞIŞ AMOI KIŞ r= 0,258*

-1

-0,6

-0,2

0,2

0,6

1

-3

-2

-1

0

1

2

3

19

59

19

62

19

65

19

68

19

71

19

74

19

77

19

80

19

83

19

86

19

89

19

92

19

95

19

98

20

01

20

04

20

07

20

10

STD. KIŞ. YAĞIŞ MOI (A/C) KIŞ r= -0,300*

r= -0,524**a

b

c

d

e

39



ġekil 5. Ġzmir‘de kıĢ yağıĢları ile anlamlı iliĢkisi olan uzak bağlantı desenleri

EA/WRI‘nin pozitif evresi bahsi geçen basınç merkezleri arasındaki basınç farkının normalden daha yüksek, negatif evre ise bahsedilen basınç merkezleri arasındaki basınç farkının normalden daha düĢük olma durumunu ifade eder (Engström, 2011). Pozitif evrede batı ve güneybatı Rusya‘da ortalamadan daha alçak basınç koĢulları, kuzeybatı Avrupa‘da ise ortalamadan daha yüksek basınç koĢulları gözlenirken negatif evre, Hazar denizi bölgesi ve batı Rusya‘da ortalamadan daha yüksek, kuzeybatı Avrupa‘da ise ortalamadan daha alçak basınç koĢulları ile karakterize olur (Krichak veAlpert, 2005). Pozitif evrede merkezi Avrupa ortalamadan daha düĢük yağıĢ alırken Çin‘in doğusu ortalamanın üzerinde yağıĢ alır. Aynı zamanda Asya‘nın doğusunda ortalamanın üzerinde sıcaklıklar yaĢanırken Rusya‘nın batısında ve Kuzeydoğu Afrika‘da ortalamadan düĢük sıcaklıklar yaĢanır (Engström, 2011). Öte yandan Akdeniz‘in doğusunda güçlü rüzgarlar artarken Akdeniz‘in batısında ve merkezinde azalır (Nissenvd., 2010).

Yapılan incelemeler sonucunda Ġzmir‘de düĢen kıĢ yağıĢları ile en yüksek korelasyona sahip uzak bağlantı deseninin EA/WRIKIġolduğu belirlenmiĢtir. Özellikle yağıĢ maksimumlarından birinin gerçekleĢtiği 1970 yılında EA/WRIKIġ değerlerinin de negatif maksimumlarından birini göstermesi dikkat çekicidir (ġekil 5.a). Buna karĢın yıllık yağıĢlarla herhengi bir anlamlı ilĢki tespit edilememiĢtir. Aynı Ģekilde Ankarada düĢen yıllık ve kıĢ yağıĢları ile de herhangi bir anlamlı iliĢki belirlenememiĢtir.

3.5. EP-NPI(East Pacific-North Pacific Index):

Pozitif evrede kuzey Pasifik‘in doğusu boyunca ortalamanın üzerinde yüzey sıcaklığı ortaya çıkarken merkezi kuzey Pasifik ve kuzey Amerika‘nın doğusu boyunca ortalamanın altında yüzey sıcaklıkları oluĢur. Bu durumda Hawaii‘nin kuzeyinde ortalamanın üzerinde yağıĢlar gerçekleĢirken Kanada‘nın güneybatısında ortalamanın altında yağıĢ olur (NOAA, 2014). Negatif evrede de tersi bir durum yaĢanır.

Yapılan incelemelerde Ġzmir‘de düĢen kıĢ yağıĢları ile EP-NPIKIġ arasında anlamlı pozitif yönlü zayıf düzeyde bir iliĢki tespit edilmiĢtir. 1970‘lerin baĢındaki negatif yağıĢ trendlerini aynı yıllarda negatif EP-NPIKIġ değerlerinin izlemesi dikkati çekmektedir (ġekil 5.d). Buna karĢın yıllık yağıĢlar ile herhangi bir iliĢkiye rastlanmamıĢtır. Ankara‘da da hem yıllık hem de kıĢ yağıĢları ile EP-NPI arasında anlamlı bir iliĢki tespit edilememiĢtir.

-2,00

-1,50

-1,00

-0,50

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

19

51

19

54

19

57

19

60

19

63

19

66

19

69

19

72

19

75

19

78

19

81

19

84

19

87

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

STD.KIŞ YAĞIŞ EA/WRI KIŞ r= -0,402**

-10,00

-8,00

-6,00

-4,00

-2,00

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

19

51

19

54

19

57

19

60

19

63

19

66

19

69

19

72

19

75

19

78

19

81

19

84

19

87

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

STD.KIŞ YAĞIŞ AOI KIŞ r= -0,361**

-2,00

-1,50

-1,00

-0,50

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

19

51

19

54

19

57

19

60

19

63

19

66

19

69

19

72

19

75

19

78

19

81

19

84

19

87

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

STD.KIŞ YAĞIŞ EP-NPI KIŞ r= 0,284*

-10,00

-8,00

-6,00

-4,00

-2,00

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

19

51

19

54

19

57

19

60

19

63

19

66

19

69

19

72

19

75

19

78

19

81

19

84

19

87

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

STD.KIŞ YAĞIŞ NOI KIŞ r= -0,259*

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

-3

-2

-1

0

1

2

3

STD.KIŞ YAĞIŞ WeMOI KIŞ r= 0,303*

40



3.6. MOI (Mediterranean Oscillation Index):

Akdeniz‘in doğusunda yağıĢların büyük çoğunluğu orta enlem siklonlarına bağlıdır. Bu bölgedeki alçak basınç ve yağıĢlara geellikle Akdeniz‘in batısındaki yüksek basınç koĢulları eĢlik eder (Tomrös, 2013). MOI Akdeniz‘in doğusu ve batısı arasındaki bukarĢılıklı atmosfer davranıĢları sonucu ortaya çıkar (Criado-Aldeanueva ve Soto-Navarro, 2013).

Farklı istasyonlar arasındaki parametreler dikkate alınarak hazırlanan 4 farklı MO indeksi vardır. Bunlar; Algiers-Cairo (Cezayir-Kahire), Gibraltar-Israel (Cebelitarık-Ġsrail), France-Levantine (Fransa-Levant) ve Marseille-Jerusalem (Marsilya-Kudüs) istasyonları arasındaki desenler dikkate alınarak hazırlanan indislerdir.Bu çalıĢmada Palutikof et al. (1996) ve Conte et al. (1989) tarfından tanımlanmıĢ, Cezayir(36.4°N, 3.1°E) ve Kahire (30.1°N, 31.4°E) (A/C) ile Cebelitarık‘ın kuzey sınırı (36.1°N, 5.3°W) ve Ġsrail‘deki Lod havalimanı (32.0°N, 34.5°E) (G/I) istasyonları baz alınarak oluĢturulmuĢ indisler kullanılmıĢtır (CRU, 2014).

Yapılan incelemelere göre Ankara‘da düĢen yıllık yağıĢlar ile MOI (I/G) arasında orta derecede negatif bir iliĢki vardır. Özellikle yağıĢlarda pozitif maksimumun yaĢandığı 2010‘da MOI (I/G)‘nin de negatif maksimum değerde olması dikkat çekicidir (ġekil 2.d). Aynı durum kıĢ yağıĢları için de söz konusudur. 1960‘lar boyunca kıĢ yağıĢlarında görülen pozitif trende MOI (A/C)KIġ negatif trendle eĢlik etmektedir. Ġzmir‘de ise yağıĢlar ile MOI arasında herhangi bir anlamlı iliĢki bulanamamıĢtır.

3.7. NAOI (North Atlantic Oscillation Index):

Türkiye iklimi ile iliĢkisi en fazla çalıĢılan uzak bağlantı desenlerinin baĢında gelen NAO, Kuzey Atlantik‘teki subpolar ve subtropikal bölge boyunca deniz yüzeyi sıcaklıgından kaynaklanan basınç farkı sonucu ortaya çıkar. Bu fark Azor yakınlarındaki suptropikal bölgede yüksek basınç ve Ġzlanda yakınlarındaki subpolar bölgede alçak basınç koĢulları ile belirginleĢir (TürkeĢ ve Erlat, 2006).

Pozitif NAOI evresi, Azor bölgesinde ortalamadan daha güçlü subtropik yüksek, Ġzlanda bölgesinde ise ortalamadan daha düĢük alçak basınç koĢullarını ifade etmektedir. Bu basınç farkının artması Atlantik okyanusu boyunca kuzey sektörlü ve güçlü kıĢ fırtınaların artmasına neden olmaktadır. Bu durum Amerika‘nın doğusu, Ġskandinavya‘nın bir kısmı ve Kuzey Avrupa‘da normalden daha ılık ve nemli koĢuların;Akdeniz Havzasında ise tam tersi bir durum yaĢanarak daha soğuk ve kurak koĢulların ortaya çıkmasına yol açmaktadır (Karabörk vd., 2005).

Negatif NAOI evresi ise Azor ile Ġzlanda arasındaki basınç farkının azalmasının bir sonucudur.Bu dönemde Azor, normal basınç değerinin altında, Ġzlanda ise normal basınç değerinin üstünde bir durum sergilemektedir. Bu dönemde zayıflayan Batı rüzgârları, kıĢ mevsiminde ılık ve nemli hava kütlelerini Akdeniz havzasına taĢımakta; Kuzey Avrupa ve Ġskandinavya‘da kurak ve soğuk hava koĢulları yaĢanırken Akdeniz‘de daha ılık ve nemli koĢulları ortaya çıkarmaktadır(Bachmann, 2007; Karabörk vd., 2005).

Bu çalıĢmada yapılan incelemeye göre Ankara‘da hem yıllık yağıĢlar hem de kıĢ yağıĢları ile NAOI ve NAOIKIġarasında negatif bir iliĢki vardır. Yıllık yağıĢların pozitif maksimuma ulaĢtığı 2010 yılında NAOI negatif maksimumu göstermektedir (ġekil 2.a). Ayrıca 1960‘larda pozitif trende sahip kıĢ ağıĢlarına nagatif, 1990‘ların ilk yarısında da negatif trende sahip kıĢ yağıĢlarına da pozitif NAOIKIġ

değerleri eĢlik etmektedir. Ġzmir‘de de 1970‘lerin baĢında yıllık yağıĢlardaki negatif trend ile NAOI‘nin pozitf trendi arasındaki iliĢki dikkati çekmektedir (ġekil 3.b).

3.8. NOI (Northern Oscillation Index):

Schwingvd., (2002) tarafından tanımlanan NOI, Hadley-Walker sirkülasyonunun merkezi olan kuzeydoğu Pasifik‘teki Kuzey Pasifik Yükseği (NPH) ve Darwin (Avustralya) yakınlarındaki alçak basınç bölgesi arasındaki deniz seviyesi basınç (SLP) farkının bir sonucu olarak ortaya çıkar (Schwingvd., 2002).Negatif evre, daha zayıf alizeler, daha zayıf kıyı rüzgârları, daha sıcak üst okyanus sıcaklığı, kuzeybatı Pasifik‘te daha az Alaska‘da daha fazla Somon avlanması ve güney Kaliforniya‘ da makro zooplanktonların biokütlelerindeki azalma gibi olaylarla karakterize olur. Pozitif evrede ise bahsedilen olaylar tam tersi bir durum sergiler.

Yapılan incelemelere göre Ġzmir‘de kıĢ yağıĢları ile NOIKIġ arasında anlamlı negatif yönlü zayıf bir iliĢki söz konusudur. 1980‘lerin baĢında yağıĢlarda izlenen pozitif trend NOIKIġ‘da negatif trend olarak

41



izlenmektedir (ġekil 5.e). Buna karĢın Ġzmir‘deki yıllık yağıĢlar ve Ankara‘daki yıllık ve kıĢ yağıĢlarında herhangi bir anlamlı iliĢki tespit edilememiĢir.

3.9. TNAI (Tropical Northern Atlantic Index):

Enfield vd.,(1999), tarafından tanımlanan TNAI, 57.5°W - 15°W ve 5.5°N – 23.5°N arasındakalan Kuzey Atlantik okyanusu deniz yüzeyi sıcaklığının aylık ortalamaları kullanılarak hesaplanır (NOAA, 2014).

Bu çalıĢmada yapılan incelemelere göre TNAI ile Ankara‘da hem yıllık hem de kıĢ yağıĢları arasında anlamlı pozitif iliĢkiler belirlenmiĢtir. Ankara‘da yıllık yağıĢlarda 1990‘ların ilk yarısındaki negatif ve ikinci yarısındaki pozitif trende TNAI aynı yönde eĢlik etmiĢtir (ġekil 2.b). Aynı durum kıĢ yağıĢlarında 1960‘lar ve 1970‘larin ilk yarısı için geçerlidir (ġekil 4.d). Ġzmir‘de de pozitif ve negatif trendlerin izlendiği 1980‘lerde TNAI‘nin de aynı yönde değerler gösterdiği söylenebilir (ġekil 3.c).

3.10. WeMOI (Western Mediterranean Oscillation Index):

Martín-Vide ve Lopez-Bustins (2006), tarafından tanımlanan WeMOI, merkezi Avrupa yükseği ve Ligurya alçağının etkisinde kalan, Ġtalyan yarımadasının kuzeyindeki Po Ovası ve Azor yükseği ile kutbi alçakların etkisi altındaki, Ġber yarımadasının güneybatısındaki Cadiz Körfezi arasındaki etkileĢim sonucu ortaya çıkar (Martín-Vide ve Lopez-Bustins, 2006). Kullanılan indis Ġtalya‘nın kuzeyindeki Puada(45º24‘N-11º47‘E) ve Ġspanya‘nın güneybatısındaki San Fernando (Cadiz) (36º17‘N-6º07‘W) istasyonları kullanılarak hazırlanır.

Pozitif evrede Azor yüksek basıncı Ġber Yarımadasının güneybatısını çevreler ve Ligurya Körfezinde alçak basınç etkili olur. BaĢka bir anlatımla San Frenando istasyonunda yüksek, Padua istasyonunda alçak basınç hâkimdir. Negatif evrede ise merkezi Avrupa yüksek basıncı Ġtalya‘nın kuzeyine yerleĢir ve alçak basınç Ġber yarımadasını kuzeyinden keser. Diğer bir anlatımla San Frenando istasyonunda alçak, Padua istasyonunda yüksek basınç hâkim olur. Nötr evrede ise iki istasyon arasındaki basınç farkı eĢitlenir (Martín-Vide ve Lopez-Bustins, 2006).

Yapılan incelemelere göre Ġzmir‘de kıĢ yağıĢları ile WeMOIKIġ arasında anlamlı, orta düzeyde negatif bir iliĢki tespit edilmiĢtir. 1990‘ların ilk yarısında kıĢ yağıĢları negatif trend gösterirken aynı Ģekilde WeMOIKIġ değerleri de negatif trend göstermektedir(ġekil 5.c). Buna karĢın yıllık yağıĢlarda herhangi bir anlamlı iliĢkiye rastlanmamıĢtır. Ankara‘da da yıllık yağıĢlar ve kıĢ yağıĢları ile WeMOI arasında anlamlı iliĢkiler bulunamamıĢtır.

3.11. WHWPI (Western Hemisphere Warm Pool Index):

WHWP, Mart-Ekim arasında Kuzey Pasifik‘in doğusu (ENP), Meksika körfezi (GoM) ve Karayip denizi (CBN) arasında geniĢleyen sıcak su yüzeyinin oluĢtuğu bölgeyi ifade eder (Lee vd., 2007). WHWP, ısınma (baĢlangıç) evresinde atmosferik sıcak akıntılardan etkilenerek sınırlarını geniĢletir. Deniz yüzeyi sıcaklığının geniĢlemesi Kuzeydoğu Pasifik ve Atlantik‘teki kasırga oluĢumlarını, Güney Amerika'nın kuzeyi ve Kuzey Amerika'nın güneyindeki yağıĢları etkiler (Wang ve Enfield, 2001).

Yapılan incelemelere göre Ankara‘da yıllık yağıĢlar ile WHWPI arasında anlamlı pozitif yönlü orta düzeyde bir iliĢki vardır. 2000‘lerin sonlarında gözlenen pozitif yağıĢ trendlerine WHWPI değerlerinin de pozitif yönde eĢlik ettiği dikkati çekmektedir (ġekil 2.c). KıĢ yağıĢları için ise aynı anlamlı iliĢkiden söz edilemez. Ġzmir‘de de yıllık yağıĢlar ve kıĢ yağıĢları ile WHWPI arasında herhangi bir anlamlı iliĢki tespit edilememiĢtir.

4. SONUÇ VE DEĞERLENDĠRME

Bu çalıĢmada Ġç Anadolu Bölgesi‘ndeki Ankara il sınırları içerisindeki Ankara ile Ege Bölgesi‘ndeki Ġzmir il sınırları içerisindeki Ġzmir istasyonlarına düĢen yağıĢların 20 farklı uzak bağlantı deseni ile iliĢkisi belirlenmeye çalıĢılmıĢtır. Aynı zamanda söz konusu istasyonlara düĢen kıĢ yağıĢları ile uzak bağlantı desenlerinin kıĢ indisleri arasındaki iliĢkinin yönü ve gücü de analiz edilmiĢtir.

42



(r):Pearsonkorelasyon katsayısı; *: %95 anlamlılık düzeyinde anlamlı; **: %99 anlamlılık düzeyinde anlamlı

ġekil 6. YağıĢlar ile anlamlı negatif ve pozitif korelasyon iliĢkisi bulunan uzak bağlantı desenleri

Sonuçlar, Ankara‘da ve Ġzmir‘de hem yıllık yağıĢlar hem de kıĢ yağıĢları ile farklı uzak bağlantı desenleri arasında anlamlı iliĢkiler olduğunu göstermektedir. Ankara‘da yıllık yağıĢlar ile anlamlı negatif iliĢkili olan desen indisleri sırasıyla NAOI, MOI (I/G), MOI (A/C) ve AOI olurken pozitif iliĢkili olan desen indisleri ise TNAI ve WHWPI olarak karĢımıza çıkmaktadır. KıĢ yağıĢları ile negatif iliĢkili olan desen indisleri sırasıyla AOI, NAOI ve MOI (A/C) iken pozitif iliĢkili olan desen indisleri AMM (WIND), TNAI, AMM (SST) ve AMOI olarak tespit edilmiĢtir. Ġzmir‘de ise yıllık yağıĢlar ile anlamlı negatif iliĢkili olan desen indisleri sırasıyla AOI ve NAOI iken pozitif iliĢkili olan desen indisleri TNAI, AMM (SST) ve AMM (WIND) olarak karĢımıza çıkmaktadır. KıĢ yağıĢları ile negatif iliĢkili olan desen indisleri sırasıyla EA/WRI, AOI ve NOI iken pozitif iliĢkili olan desen indisleri AMM WeMOI ve EP/NPI olarak tespit edilmiĢtir.

Tespit edilen iliĢkilerin negatif olması indis değerleri negatif olduğunda yağıĢların pozitif, indis değerlerinin pozitif olduğunda yağıĢların negatif eğilim gösterdiği anlamına gelir. ĠliĢkinin pozitif olması ise indis değerlerinin negatif olduğunda yağıĢların da negatif, pozitif olduğunda yağıĢların da pozitif eğilimler gösterdiğini anlatmaktadır. Ancak iliĢkinin yönü ne olursa olsun anlamlı bir iliĢkinin varlığı ve gücü söz konusu istasyonlara düĢen yağıĢlar üzerinde etkiler yaratır. Bu kapsamda düĢünüldüğünde Ankara‘da yıllık yağıĢlar ile anlamlı negatif veya pozitif iliĢkili olan uzak bağlantı desenleri en güçlüden en az güçlü olana doğru: NAOI (-0,392), TNAI (0,338), WHWPI (0,321), MOI (I/G) (-0,303), MOI (A/C) (-0,266) ve AOI (-0,263) olarak sıralanabilir. KıĢ yağıĢlarında ise daha güçlü anlamlı iliĢkiler bulunmuĢtur. Bu iliĢkiler en güçlü olandan en az güçlü olana doğru: AMM (WIND) (0,551), AOI (-0,524), NAOI (-0,510), TNAI (0,440), AMM (SST) (0,439), MOI (A/C) (-0,300) ve AMOI (0,258) olarak ifade edilebilir. Ġzmir‘de yıllık yağıĢlar ile anlamlı negatif veya pozitif iliĢkili olan uzak bağlantı desenleri en güçlüden en az güçlü olana doğru: AOI (-0,471), NAOI (-0,432), TNAI (0,323), AMM (SST) (0,271) ve AMM (WIND) olarak sıralanabilir. KıĢ yağıĢlarında ise EA/WRI (-0,402), AOI (-0,361), WeMOI (0,303), EP/NPI (0,284) ve NOI (-0,259) olarak tespit edilmiĢtir.

Bu çalıĢmanın bulguları çalıĢma alanına düĢen yağıĢlar üzerinde farklı okyanus-atmosfer salınımlarının etkili olduğunu göstermektedir. Buradan hareketle Türkiye‘deki yağıĢ değiĢkenliğinin daha iyi anlaĢılabilmesi için NAO, AO ve ENSO gibi salınımların yanında farklı desenlerin de daha detaylı incelenmesi gerektiği söylenebilir.

-0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6

AMM (WIND)**

AOI**

NAOI**

TNAI**

AMM (SST)**

MOI (A/C)*

AMOI*

-0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6

EA/WRI**

AOI**

WeMOI*

EP/NPI*

NOI*

-0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6

NAOI**

TNAI**

WHWPI*

MOI (I/G)*

MOI (A/C)*

AOI*

-0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6

AOI**

NAOI**

TNAI**

AMM (SST)*

AMM (WIND)*

(r) (r)

(r)(r)

ANKARA (KIŞ)

İZMİR (KIŞ)İZMİR (YILLIK)

ANKARA (YILLIK)

43



KAYNAKÇA

Bachmann, N. (2007). The North Atlantic Oscillation (NAO), Retrieved May 15, 2014, from http://www.up.ethz.ch/education/term_paper/termpaper_hs07/BACHMANN

Barnston, A. G. &Livezey, R. E. (1987).Classification, seasonality, and persistence of low-frequency atmospheric circulation patterns.Monthly Weather Review, 115, 1083–1126.

Chiang, J. C. H., &Vimont, D. J. (2004).Analogous Pacific and Atlantic Meridional Modes of tropical atmosphere-ocean variability.Journal of Climate, 17, 4143 – 4158.

Criado-Aldeanueva F. & Soto-Navarro, J. F.(2013). The Mediterranean Oscillation teleconnection index: station-based versus principal component paradigms. Advances in Meteorology, Volume 2013, Article ID 738501.

Doi, T., Tozuka, T. & Yamagata, T. (2010).The Atlantic Meridional Mode and Its coupled variability with the Guinea dome.Journal of Climate, 23 (2), 455-475.

Enfield, D.B., Mestas, A. M., Mayer, D..A. & Cid-Serrano, L. (1999). How ubiquitous is the dipole relationship in Tropical Atlantic sea surface temperatures?. Journal of Geophysical Research, 104, 7841-7848.

Engström, J.(2011). Impacts of northern hemisphere teleconnections on the hydropower production in southern Sweden.Master Degree Thesis in Physical Geography and Ecosystem Analysis, Lund University, Sweden.

Erlat, E. (1999). El Nino, La Nina ve Güneyli Salınım- Ege Coğrafya Dergisi 10, 125-148.

Erlat, E. (2002). Türkiye'de minimum sıcaklık anomalileri ve Kuzey Atlantik Salınımı ile iliĢkisi. Klimatoloji Çalıştayı(pp. 107-118). Ġzmir, 11-13 Nisan.

Erlat, E. & TürkeĢ, M. (2008). Türkiye‘de don olaylı gün sayılarındaki değiĢiklikler ve Arktik Salınım ile bağlantısı. IV. Atmosfer Bilimleri Sempozyumu (pp. 426-436). Ġstanbul, 25-28 Mart.

Feldstein, S. B.& Dayan, U.(2008).Circum global teleconnections and wave packets associated with Israeli winter precipitation. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 134, 455-467.

Gray, S.T., Graumlich,L.J., Betancourt,J.L.&Pederson, G.T. (2004).A tree-ring based reconstruction of the Atlantic Multidecadal Oscillation since 1567 A.D. Geophysical Research Letters, 31, L12205, doi:10.1029/2004GL019932.

Grossmann, I.&Klotzbach., P. J. (2009).A review of North Atlantic modes of natural variability and their driving mechanisms. Journal of Geophysical Research, 114, D24107, doi:10.1029/2009JD012728.

Hurrell, J.W., Kushnir, Y., Ottersen, G. &Visbeck, M. (2003).An overview of the North Atlantic Oscillation: Climatic significance and environmental impact. Geophysical Monograph, 134, 1-35.

Karabörk, M.Ç. &Kahya, E. (2003).The teleconnections between the extreme phases of the Southern Oscillation and precipitation patterns over Turkey. International Journal of Climatology, 23 (13), 1607-1625.

Karabörk, M. Ç.,Kahya, E. &Karaca, M. (2005).The influences of the Southern and North Atlantic Oscillations on climatic surface variables in Turkey. Hydrological Processes, 19, 1185-1211.

Karabulut, M. &Cosun, F. (2009). KahramanmaraĢ ilinde yağıĢların trend analizi. Coğrafi Bilimler Dergisi, 7 (1), 65-83.

Karakoç, A. &Tağıl, ġ.(2014). Ġzmir ve Ankara‘da yağıĢ paterni ile Kuzey Atlantik Salınımı (NAO) arasındaki iliĢki, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7 (30), 148-157.

Knight, J. R., Folland, C. K. &Scaife,A. A. (2006). Climate impact of the Atlantic Multidecadal Oscillation, Geophysical Research Letters, 33, L17706, doi:10.1029/2006GL026242.

Koçman, A. (1993). Türkiyeİklimi, Ġzmir: E.Ü. Edebiyat Fakültesi Yayınları.

44



Krichak, O. S.&Alperti P. (2005).Signatures of the NAO in the atmospheric circulation during wet winter months over the Mediterranean Region.Teoritical. Applied Climatology, 82 (1-2), 27-39.

Lee, S. K.., Enfield, D. B.& Wang,C. (2007). What drives seasonal onset anddecay of the Western Hemisphere Warm Pool?Journal of Climate, 20, 2133-2146.

Martín-Vide, J. &Lopez-Bustins, J. .A. (2006).The Western Mediterranean Oscillation and rainfall in the Iberian Peninsula. International Journal of Climatology, 26 (11), 1455-1475.

Nissen, K. M., Leckebusch, G. C., Pinto, J. G., Renggli, D., Ulbrich, S. &Ulbrich, U. (2010). Cyclones causing wind storms in the Mediterranean: Characteristics, trends and links to large-scale patterns. Natural Hazards and Earth System Science, 10 (7), (1379-1391).

Panagiotopoulos, F., Shahgedanova, M. & Stephenson, D. B.(2002).A review of Northern Hemisphere winter-time teleconnection patterns.European Research Course on Atmospheres (ERCA) – Vol. 5 (Ed. Claude Boutron), EDP Sciences, in press.

SariĢ, F., Hannah, M. D.& Eastwood, J. W. (2010).Changes in precipitation and river flow in northeast Turkey: Associations with the North Atlantic Oscillation. Sixth World FRIEND Conference, Fez, Morocco, 25-27 October.

Schwing, F.B., Murphree, T. &Green, P.M. (2002). The Northern Oscillation index (NOI): A new climate index for the Northeast Pacific. Progress in Oceanography, 53, 115-139.

Tomrös, T. (2013).On the relationship between the Mediterranean Oscillation and winter precipitation in the Southern Levant.Atmospheric Science Letters, 14, 287-293.

Trenberth, K. E., Branstator, G. W., Karoly, D., Kumar, A., Lau, N. C.,Ropelewski, C. (1998). Progress during TOGA in understanding and modeling global teleconnections associated with tropical sea surface temperatures. Journal of Geophysical Research, 103, doi:10.1029/97JC01444

Turp, M. T.(2010). Statistical relationship between the North Atlantic Oscillation and the climate of Turkey, M.A. Thesis, Graduate Program in Computational Science and Engineering, Boğaziçi University, Ankara.

TürkeĢ, M. (2000).Extremes of the El Niño-Southern Oscillation and their connections with rainfall anomalies in Turkey.Çevre, BilimveTeknoloji, Teknik Dergi, 1, 1-13.

TürkeĢ, M. &Erlat, E. (2003a).Precipitation changes and variability in Turkey linked to the North Atlantic Oscillation during the period 1930-2000. International Journal of Climatology, 23, 1771-1796.

TürkeĢ, M. &Erlat, (2003b).Türkiye‘de Kuzey Atlantik Salınımı ile bağlantılı yağıĢ değiĢiklikleri ve değiĢebilirliği .III. Atmosfer Bilimleri Sempozyumu (ss.318-333), Ġstanbul,19-21 Mart.

TürkeĢ, M. and Erlat, E. (2005a). Climatological responses of winter precipitation in Turkey to variability of the North Atlantic Oscillation during the period 1930-2001.Theoretical and Applied Climatology, 81, 45-69.

TürkeĢ, M. &Erlat, E. (2005b).Türkiye‘de Kuzey Atlantik Salınımı ile bağlantılı yağıĢ değiĢikliklerinin 500 hPa seviyesindeki dolaĢımla açıklanması. Ulusal Coğrafya Kongresi (Prof. Dr. İsmail Yalçınlar Anısına), Ġstanbul, 29-30 Eylül.

TürkeĢ, M. &Erlat, E. (2006).Influences of the North Atlantic Oscillation on precipitation variability and changes in Turkey.NuovoCimento Della SocietaItaliana Di Fisica C-Geophysics and Space Physics, 29, 117-135.

TürkeĢ M. &Erlat, E. (2008). Influence of the Arctic Oscillation on variability of winter mean temperatures in Turkey. Theoretical and Applied Climatology, 92, 75-85.

TürkeĢ M. &Erlat, E. (2009). Winter mean temperature variability in Turkey associated with the North Atlantic Oscillation. Meteorology and Atmosphere Physics, 105, 211-225.

Wallace, J. M.&Gutzler, D. S. (1981).Teleconnections in the geopotential height field during the Northern Hemisphere winter. Monthly Weather Review, 109, 784–812.

45



Wang, C.& Enfield, D. B. (2001).The tropical Western Hemisphere warm pool.Geophysical Research Letters, 28, 1635-1638.

Washington, R., Hodson, A., Isaksson, E., & MacDonald, O. (2000).Northern hemisphere teleconnection indices and the mass balance of Svalbard glaciers. International Journal of Climatology, 20, 473–487.

Yazıcıoğlu, Y. &Erdoğan, S. (2004). SPSS Uygulamalı Bilimsel Araştırma Yöntemleri. Ankara: Detay Yayıncılık.

İzmir ve Ankarada Yağışlar Üzeine Uzak Bağlantı Desenlerinin Etkisi

Documents

Transcript of İzmir ve Ankarada Yağışlar Üzeine Uzak Bağlantı Desenlerinin Etkisi