Uzaktan Algılama Ve Coğrafi Bilgi Sistemlerinin Birlikte Kullanılması

UZAKTAN ALGILAMA ve COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN
BİRLİKTE KULLANILMASI İLE
KAR ERİMESİ AKIŞ HİDROGRAFININ BENZETİMİ
(SARIZ ÇAYI HAVZASI ÖRNEĞİ)
GÖKHAN TAŞDEMİR
YÜKSEK LİSANS TEZİ
İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ
GAZİ ÜNİVERSİTESİ
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
ŞUBAT 2009
ANKARA

Gökhan TAŞDEMİR tarafından hazırlanan “UZAKTAN ALGILAMA VE
COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN BİRLİKTE KULLANILMASI İLE KAR
ERİMESİ AKIŞ HİDROGRAFININ BENZETİMİ (SARIZ ÇAYI HAVZASI
ÖRNEĞİ)” adlı bu tezin Yüksek Lisans tezi olarak uygun olduğunu onaylarım.
Prof. Dr. İbrahim GÜRER
Tez Danışmanı, İnşaat Müh. AD
……………………………….
Bu çalışma, jürimiz tarafından oy birliği ile İnşaat Mühendisliği Anabilim
Dalında Yüksek Lisans tezi olarak kabul edilmiştir.
Prof. Dr. Ünal ŞORMAN
İnşaat Müh. AD, ODTÜ
……………………………….
Prof. Dr. İbrahim GÜRER
İnşaat Müh. AD, Gazi Üniv.
……………………………….
Yrd. Doç. Dr. Önder KOÇYİĞİT
İnşaat Müh. AD, Gazi Üniv.
……………………………….
Tarih: 10/02/2009
Bu tez ile G.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Yönetim Kurulu Yüksek Lisans
derecesini onamıştır.
Prof. Dr. Nail ÜNSAL
Fen Bilimleri Enstitüsü Müdürü
……………………………….

TEZ BİLDİRİMİ
Tez içindeki bütün bilgilerin etik davranış ve akademik kurallar çerçevesinde
elde edilerek sunulduğunu, ayrıca tez yazım kurallarına uygun olarak
hazırlanan bu çalışmada bana ait olmayan her türlü ifade ve bilginin
kaynağına eksiksiz atıf yapıldığını bildiririm.
Gökhan TAŞDEMİR

iv
UZAKTAN ALGILAMA ve COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN
BİRLİKTE KULLANILMASI İLE
KAR ERİMESİ AKIŞ HİDROGRAFININ BENZETİMİ
(SARIZ ÇAYI HAVZASI ÖRNEĞİ)
(Yüksek Lisans Tezi)
Gökhan TAŞDEMİR
GAZİ ÜNİVERSİTESİ
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
ŞUBAT 2009
ÖZET
Kar potansiyelinin fazla olduğu yüksek bölgelerdeki havzaların yıllık
akış hacimlerinin büyük bir kısmı, kış aylarında oluşan kar örtüsünün
ilkbaharda erimesi sonucu oluşmaktadır. Kardan beslenen havzalarda;
karın birikme ve erime dönemlerinin modellenmesi, su kaynaklarının
verimli ve sürdürülebilir olarak işletilmesi bakımından önemlidir. Bu
amaç kapsamında; bu çalışmada Seyhan Havzasının bir alt havzası olan
Sarız Çayı Havzasının, 2004 ve 2005 yılları kar erime dönemlerine ait
(Mart-Nisan) hidrografların benzetimi üzerine çalışılmıştır. Çalışmada,
kar akış hacminin belirlenmesinde yaygın olarak kullanılan Snowmelt
Runoff Model (SRM) hidrolojik modelleme programı, uzaktan algılama
ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile birlikte uygulanmıştır. SRM
programı günlük değişken olarak; sıcaklık, yağış ve karla kaplı alan
(KKA) değişimlerine ihtiyaç duymaktadır. KKA değişimi, MODIS uydu
görüntülerinin CBS ile sorgulanması sonucu belirlenmiştir. SRM’de
kullanılan parametre değerleri ise mevcut verilerden elde edilmiştir.
Benzetim çalışmasında iki durum ele alınmıştır. Durum 1’de doğrudan
belirlenen parametre değerleri kullanılır iken, Durum 2’de bazı

v
parametre değerleri düzeltilerek kullanılmıştır. Mevcut veriler dâhilinde
benzetilen hidrograflar karşılaştırılmış ve genelde uyumlu olmakla
beraber sapmalar da gözlenmiştir. Benzetim çalışmalarının daha iyi ve
güvenilir sonuç vermesi için önerilerde bulunulmuştur.
Bilim Kodu : 911.1.125
Anahtar Kelimeler
: Hidrolojik modelleme, Kar Erimesi Akış
Modeli, SRM, MODIS, Aqua, Terra, CBS, Sarız
Havzası
Sayfa Adedi : 162
Tez Yöneticisi
: Prof. Dr. İbrahim GÜRER

vi
SIMULATION OF THE SNOWMELT RUNOFF HYDROGRAPH
BY USING OF
REMOTE SENSING AND GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS
(SARIZ CREEK WATERSHED CASE STUDY)
(M.Sc. Thesis)
Gökhan TAŞDEMİR
GAZİ UNIVERSITY
INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
FEBRUARY 2009
ABSTRACT
The significant part of annual runoff volume of some basins, which are
at high altitudes and have a great snow potential, is constituted by
melting of the accumulated snow in spring months. Modeling of
accumulation and melting of snow is important in view of operating of
water resources as efficient and sustainable as possible in basins,
which are recharged by snow melting. In this thesis, the simulation of
hydrographs of Sarız Creek watershed was studied in Seyhan Basin, for
2004 and 2005 snow melting seasons (March-April). In the thesis,
Snowmelt Runoff Model (SRM) hydrological modeling program, which
is used widely in determination of snowmelt runoff volume, was applied
together with remote sensing and Geographic Information Systems
(GIS) technologies. SRM program requires some daily climatological
variables which are temperature, precipitation and snow covered area.
Daily snow covered area values were determined by analyzing of
MODIS satellite images with GIS. Parameter values which are used in
SRM were obtained by using of observed data. In the simulation
studies, two cases were assumed. While values of all parameters were
used directly as determined in Case 1, calibrated values of some

vii
parameters in Case 1 were used in Case 2. The simulated hydrographs
were compared with observed hydrographs. While they are generally
compatibility, some deviations were observed, too. Some
recommendations are mentioned so that modeling studies can be
better and more reliable in the future applications.
Science Code : 911.1.125
Key Words
: Hydrologic modeling, Snowmelt Runoff
Model, SRM, MODIS, Aqua, Terra, GIS, Sarız
Watershed
Page Number : 162
Adviser
: Prof. Dr. İbrahim GÜRER

viii
TEŞEKKÜR
Bu çalışmanın her türlü aşamasında öneri ve eleştirileriyle bana yol gösteren,
yardımlarını esirgemeyen ve bilime olan tutkusuyla ufkumu genişleten,
değerli hocam Prof. Dr. İbrahim GÜRER’e sonsuz teşekkürlerimi sunarım.
Sevgili yardımsever arkadaşım Arş. Görevlisi İbrahim UÇAR’a, bu çalışma
boyunca bana yaptığı yol arkadaşlığından dolayı çok teşekkür ederim.
Bu çalışmaya; Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi ile Devlet
Su İşleri Genel Müdürlüğü arasında gerçekleştirilen “Kar Erimesinden Oluşan
Akım Hacminin Hidrolojik Modelleme ile Belirlenmesi” konulu projeye ait
protokolle sağladıkları katkılardan dolayı; DSİ Genel Müdürlüğü’ne, DSİ
Rasatlar Şube Müdürlüğü’nden Nurullah SEZEN’e (Rasatlar Şube Müdürü),
Hakan AKSU’ya (Meteoroloji Müh.), Ali DOĞAN’a (Meteoroloji Müh.), arazi
çalışmalarında her türlü imkânı seferber eden DSİ 12. Bölge Müdürlüğü’ne,
ayrıca DMİ Genel Müdürlüğü’ne ve Sarız Meteoroloji Gözlem İstasyonu
çalışanlarına çok teşekkür ederim.
Ve Aileme; bana her zaman destek oldukları, sevgi ve güvenlerini benden
hiçbir zaman esirgemedikleri için minnettarım.

ix
İÇİNDEKİLER
Sayfa
ÖZET .............................................................................................................iv
ABSTRACT....................................................................................................vi
TEŞEKKÜR.................................................................................................. viii
İÇİNDEKİLER ................................................................................................ix
ÇİZELGELERİN LİSTESİ............................................................................. xiv
ŞEKİLLERİN LİSTESİ.................................................................................. xvi
RESİMLERİN LİSTESİ................................................................................. xix
HARİTALARIN LİSTESİ................................................................................xx
SİMGELER VE KISALTMALAR................................................................... xxi
1. GİRİŞ ......................................................................................................... 1
2. KAR ÖRTÜSÜ ........................................................................................... 4
2.1. Giriş..................................................................................................... 4
2.2. Kar Örtüsünün Oluşumu...................................................................... 4
2.2.1. Kar örtüsü parametreleri............................................................ 6
2.3. Kar Örtüsünün Erimesi ve Hesap Yöntemleri ...................................... 7
2.4. Enerji Bütçesi Yöntemi ........................................................................ 9
2.4.1. Radyasyon ................................................................................ 9
2.4.2. Hissedilebilir ısı ....................................................................... 11
2.4.3. Gizli ısı .................................................................................... 11
2.4.4. Zeminden iletilen ısı ................................................................ 11
2.4.5. Yağmurun ilettiği ısı................................................................. 12

x
Sayfa
2.4.6. İç enerji.................................................................................... 12
2.5. Ampirik Yöntem ................................................................................. 13
2.6. Derece-Gün Yöntemi (Sıcaklık İndeksi)............................................. 14
3. HİDROLOJİK MODELLEME.................................................................... 17
3.1. Giriş................................................................................................... 17
3.2. Snowmelt Runoff Model (Kar Erimesi Akış Modeli) ........................... 17
3.2.1. SRM’nin kullanım amaçları...................................................... 18
3.3. Model Yapısı ..................................................................................... 19
3.4. Modeli Oluşturmak İçin Gereken Veriler............................................ 20
3.5. Değişkenler ....................................................................................... 22
3.5.1. Sıcaklık.................................................................................... 22
3.5.2. Yağış ....................................................................................... 23
3.5.3. Karla kaplı alan........................................................................ 24
3.6. Parametreler...................................................................................... 26
3.6.1. Akış katsayısı .......................................................................... 27
3.6.2. Derece-gün faktörü.................................................................. 29
3.6.3. Sıcaklık değişme oranı............................................................ 30
3.6.4. Kritik sıcaklık ........................................................................... 31
3.6.5. Yağmur katkı alanı .................................................................. 32
3.6.6. Geri çekilme katsayısı ............................................................. 32
3.6.7. Gecikme zamanı ..................................................................... 34
3.7. Model Doğruluğunun Değerlendirmesi .............................................. 36

xi
Sayfa
4. UZAKTAN ALGILAMA ............................................................................. 37
4.1 Giriş.................................................................................................... 37
4.2. Uzaktan Algılamaya Genel Bakış ...................................................... 37
4.3. Uzaktan Algılama ile Veri Toplama ................................................... 39
4.4. Algılayıcı Aletlerle Kaydedilen Enerjinin Kaynağı .............................. 42
4.5. Uzaktan Algılamada Atmosferik Etkiler.............................................. 45
4.6. Nesnelerin Spektral Tepkileri............................................................. 46
4.7. Uzaktan Algılamada Görüntü Çeşitleri............................................... 47
4.8. Görüntülerin Çözünürlüğü ................................................................. 48
4.8.1. Spektral çözünürlük................................................................. 48
4.8.2. Zamansal çözünürlük .............................................................. 49
4.8.3. Radyometrik çözünürlük.......................................................... 49
4.8.4. Konumsal çözünürlük .............................................................. 49
4.9. Karın Spektral Tepkisi ....................................................................... 49
4.9.1. Gamma ışınları........................................................................ 50
4.9.2. Görünen ve yakın kızıl ötesi ışınlar ......................................... 51
4.9.3. Termal kızıl ötesi ışınlar .......................................................... 51
4.9.4. Mikrodalga ışınları................................................................... 52
4.10. Kar Örtüsünün Uzaktan Algılanması ............................................... 53
4.11. Yeryüzünü Gözlemleme Sistemi (EOS)........................................... 53
4.12. MODIS Algılayıcısı .......................................................................... 55
4.13. MODIS Kar Ürünleri......................................................................... 57

xii
Sayfa
4.13.1. MOD10_L2 kar ürünleri ......................................................... 58
4.13.2. MOD10_L2G kar ürünleri ...................................................... 59
4.13.3. MOD10A1 kar ürünleri........................................................... 60
4.13.4. MOD10A2 kar ürünleri........................................................... 61
4.13.5. MOD10C1, MOD10C2 ve MOD10CM kar ürünleri................ 61
4.14. Bulut Maskeleme Algoritması .......................................................... 61
4.15. Kar Örtüsü Haritalama Algoritması.................................................. 63
4.16. Oransal Kar Örtüsü Ürünleri ............................................................ 68
4.17. MODIS Kar Ürünlerinin Doğruluk Değerlendirmesi ......................... 69
4.18. MODIS Veri Arşivi ve Dağıtımı ........................................................ 70
4.19. MODIS Görüntülerinin Alınması ve İşlenmesi ................................. 71
5. SARIZ HAVZASI ÖRNEĞİ....................................................................... 72
5.1. Çalışma alanı .................................................................................... 72
5.1.1. Havzanın jeolojik ve hidrojeolojik yapısı .................................. 74
5.1.2. Hidrometeorolojik ölçüm istasyonları....................................... 79
5.1.3. Sarız Çayı sulaması ................................................................ 80
5.2. Harita Çalışmaları.............................................................................. 80
5.2.1. Havza karakteristikleri ............................................................. 86
5.3. Değişkenler ....................................................................................... 87
5.3.1. Sıcaklık.................................................................................... 87
5.3.2. Yağış ....................................................................................... 89
5.3.3. Karla kaplı alan değişimi ......................................................... 93

xiii
Sayfa
5.4. Parametreler...................................................................................... 98
5.4.1. Akış katsayıları........................................................................ 98
5.4.2. Sıcaklık değişme oranı.......................................................... 103
5.4.3. Kritik sıcaklık ......................................................................... 104
5.4.4. Yağmur katkı alanı ................................................................ 104
5.4.5. Gecikme zamanı ................................................................... 104
5.4.6. Geri çekilme katsayısı ........................................................... 105
5.4.7. Derece-gün faktörü................................................................ 108
5.5. SRM Koşturmaları ........................................................................... 112
6. SONUÇLAR ve ÖNERİLER................................................................... 117
KAYNAKLAR ............................................................................................. 125
EKLER ....................................................................................................... 129
EK-1. Sarız Çayı Havzası Haritası ............................................................. 130
EK-2. 18-17 AGİ......................................................................................... 131
EK-3. Hidrometeorolojik ölçüm istasyonlarının konumu............................. 132
EK-4. Sarız Çayı Sulaması ........................................................................ 134
EK-5. Sarız DMİ Toplam Yağış ve Sıcaklık Verileri.................................... 135
EK-6. Sarız Çayı Havzasına Düşen Toplam Yağışın Karşılaştırılması ve
Karla Kaplı Günlerin Sayısı .............................................................. 142
EK-7 2004 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu....................................... 143
EK-8 2005 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu...................................... 148
EK-9 18-17 AGİ Toplam Hidrografları ........................................................ 156
ÖZGEÇMİŞ................................................................................................ 162

xiv
ÇİZELGELERİN LİSTESİ
Çizelge
Sayfa
Çizelge 3.1. Kar örtüsü alanının belirlenmesinde kullanılan bazı uzaktan
algılama örnekleri..................................................................... 25
Çizelge 4.1. Çeşitli yüzeylerin albedosu....................................................... 44
Çizelge 4.2. Spektral bandlar ve kar özellikleri arasındaki ilişki ................... 52
Çizelge 4.3. Terra üzerindeki algılayıcılar .................................................... 54
Çizelge 4.4. MODIS kar ürünlerinin oluşturulmasında kullanılan bantlar ..... 56
Çizelge 4.5. MODIS/Terra kar verisi ürünleri ............................................... 58
Çizelge 5.1. Sarız havzası eğim değişimi .................................................... 82
Çizelge 5.2. Sarız havzası bakı değişimi ..................................................... 82
Çizelge 5.3. Sarız havzasının kuzey ve güney yamaçları eğim değişimi ..... 82
Çizelge 5.4. Sarız, Pınarbaşı ve Tomarza MGİ’ye ait uzun yılların ortalama
yağış değerleri.......................................................................... 90
Çizelge 5.5. Sarız, Pınarbaşı ve Tomarza MGİ’ye ait uzun yılların ortalama
yağış değerlerine göre yağışın yükseklikle değişimi................. 90
Çizelge 5.6. Zonların KKA değişiminde kullanılan MODIS görüntü listesi
(2004)........................................................................................ 97
Çizelge 5.7. Zonların KKA değişiminde kullanılan MODIS görüntü listesi
(2005)........................................................................................ 97
Çizelge 5.8. Erime dönemine ait kar akış katsayılarının belirlenmesi ........ 103
Çizelge 5.9. Erime dönemine ait yağmur akış katsayılarının belirlenmesi . 103
Çizelge 5.10. Geri çekilme katsayılarının belirlenmesi (2004) ................... 106
Çizelge 5.11. Geri çekilme katsayılarının belirlenmesi (2004) ................... 106
Çizelge 5.12. Geri çekilme katsayılarının belirlenmesi (2004) ................... 106

xv
Çizelge
Sayfa
Çizelge 5.13. Geri çekilme katsayılarının belirlenmesi (2005) ................... 107
Çizelge 5.14. Kar yoğunluğu değerleri ....................................................... 109
Çizelge 5.15. Derece-gün faktörü değerleri ............................................... 110
Çizelge 5.16. Kullanılan derece-gün faktörü değerleri ............................... 110
Çizelge 5.17. Derece-gün faktörü değerleri, WMO .................................... 111
Çizelge 5.18. Derece-gün faktörü değerleri, USACE ................................. 111
Çizelge 5.19. Durum 1’de kullanılan parametreler ..................................... 113
Çizelge 5.20. Durum 2’de kullanılan parametreler ..................................... 114
Çizelge 6.1. Koşturmalardan elde edilen sonuçlar..................................... 117

xvi
ŞEKİLLERİN LİSTESİ
Şekil
Sayfa
Şekil 3.1. Yükseklik zonu ve alanların ayrılmasına bir örnek, Rio Grande
Havzası, Colorado, ABD .............................................................. 21
Şekil 3.2. Alan-yükseklik eğrisini kullanarak zonların ortalama hipsometrik
kotlarının belirlenmesi, Rio Grande Havzası ................................ 21
Şekil 3.3. Beş zona ayrılmış havzanın kar çekilme eğrilerinin zaman ile
değişimine örnek, Felsberg Havzası ............................................ 26
Şekil 3.4. Kar için ortalama akış katsayısı, Dischma ve Durance havzaları
örneği........................................................................................... 28
Şekil 3.5. Yağmur için ortalama akış katsayısı, Dischma ve Durance
Havzaları örneği............................................................................ 28
Şekil 3.6. Dischma, Dinwoody ve Durance havzaları için SRM modelinde
kullanılan ortalama derece-gün faktörleri ..................................... 30
Şekil 3.7. Geri çekilme, k değerinin belirlenmesinde kullanılan x ve y
sabitlerinin bulunması, Dischma Havzası, İsviçre ........................ 34
Şekil 3.8. Gecikme zamanının debi hesaplamalarına etkisi ......................... 35
Şekil 4.1. Yeryüzünün elektromanyetik olarak uzaktan algılanması............. 38
Şekil 4.2. Çeşitli yüksekliklerde işletilen uzaktan algılama platformları ........ 39
Şekil 4.3. Elektromanyetik spektrum............................................................ 41
Şekil 4.4. Elektromanyetik radyasyonun atmosferle olan etkileşimi ............. 45
Şekil 4.5. Atmosferin geçirgenliği ................................................................. 46
Şekil 4.6. Kar örtüsünün spektral tepkisi ...................................................... 50
Şekil 4.7. MODIS bantlarının elektromanyetik spektrumdaki yeri ................ 57
Şekil 4.8. MODIS sinüsoidal grid.................................................................. 60
Şekil 4.9. Kar ve bulutun spektral özellikleri................................................. 62

xvii
Şekil
Sayfa
Şekil 4.10. NDSI ile NDVI arasındaki ilişki ................................................... 66
Şekil 4.11 NDSI ve NDVI değerlerine göre kar örtüsünü temsil eden alanlar67
Şekil 5.1. Sarız Çayı Havzasının hipsometrik eğrisi..................................... 86
Şekil 5.2. Sarız MGİ’ye göre zon A ve zon B ortalama sıcaklıklarının değişimi
(1 Mart–12 Nisan 2004) ............................................................... 88
Şekil 5.3. Sarız MGİ’ye göre zon A ve zon B ortalama sıcaklıklarının değişimi
(1 Mart–17 Nisan 2005) ............................................................... 88
Şekil 5.4. Sarız, Pınarbaşı ve Tomarza MGİ’ye göre yağışın yükseklikle
değişimi........................................................................................ 90
Şekil 5.5. Sarız MGİ’ye göre (1 Mart–12 Nisan) günlük toplam yağmur (mavi)
ve kar (kırmızı) yağış yükseklikleri (2004).................................... 92
Şekil 5.6. Sarız MGİ’ye göre (1 Mart–17 Nisan) günlük toplam yağmur (mavi)
ve kar (kırmızı) yağış yükseklikleri (2005).................................... 92
Şekil 5.7. Sarız Çayı Havzası KKA değişimi (2004 ve 2005) ....................... 94
Şekil 5.8. Zon A ve zon B’nin KKA değişimi (2004)...................................... 95
Şekil 5.9. Zon A ve zon B’nin KKA değişimi (2005)...................................... 96
Şekil 5.10. Toplam hidrograf, baz akım ve yağış (2004).............................. 99
Şekil 5.11. Toplam hidrograf, baz akım ve yağış (2005)............................ 100
Şekil 5.12. 1 Mart-12 Nisan tarihleri arasındaki direkt akış ve kar akış
hidrografı (2004) ...................................................................... 101
Şekil 5.13. 1 Mart-17 Nisan tarihleri arasındaki direkt akış ve kar akış
hidrografı (2005) ...................................................................... 101
Şekil 5.14. Geri çekilme eğrisi (2004) ........................................................ 106
Şekil 5.15. Geri çekilme eğrisi (2005) ........................................................ 107
Şekil 5.16. Kar yoğunluğunun uzun yıllar ortalama değerleri ..................... 109

xviii
Şekil
Sayfa
Şekil 5.17. Durum 1 koşturması sonucu ulaşılan hidrograf benzetimi
(2004)........................................................................................ 115
Şekil 5.18. Durum 1 koşturması sonucu ulaşılan hidrograf benzetimi
(2005)........................................................................................ 115
Şekil 5.19. Durum 2 koşturması sonucu ulaşılan hidrograf benzetimi
(2004)........................................................................................ 116
Şekil 5.20. Durum 2 koşturması sonucu ulaşılan hidrograf benzetimi
(2005)........................................................................................ 116

xix
RESİMLERİN LİSTESİ
Resim
Sayfa
Resim 4.1. Türkiye’nin kış döneminde Terra/MODIS algılayıcısıyla elde
edilen gerçek renklerdeki görüntüsü .......................................... 56

xx
HARİTALARIN LİSTESİ
Harita
Sayfa
Harita 5.1. Sarız Havzasının konumu .......................................................... 72
Harita 5.2. Sarız Havzasının jeoloji haritası ................................................. 78
Harita 5.3. Sarız Çayı Havzası topoğrafik haritası ....................................... 83
Harita 5.4. Sarız Çayı Havzası eğim haritası ............................................... 84
Harita 5.5. Sarız Çayı Havzası bakı haritası ................................................ 85

xxi
SİMGELER VE KISALTMALAR
Bu çalışmada kullanılmış bazı simgeler ve kısaltmalar, açıklamaları ile birlikte
aşağıda sunulmuştur.
Simgeler
A
B
C p
C r
D e
D h
D v
F
I i
K
L
M
P
Q
Q e
Q g
Q h
Q i
Q ’ i
Q ort
Q ln
Q m
Q n
Açıklama
Havza veya zonun alanı
Karın ısı niteliği
Özgül ısı
Yağmurun özgül ısısı
Gizli ısı transferi için Bulk transfer katsayısı
Hissedilebilir ısı transferi için Bulk transfer katsayısı
Benzetilen hidrograflar arasındaki toplam hacim farkı
Ormanla örtülü alanın yüzdesi
Yüzeye gelen kısa dalga radyasyon
Zeminin ısı iletkenliği
Gecikme zamanı
Kar su eşdeğeri
Günlük yağmur yağış yüksekliği
Ortalama günlük debi
Gizli ısı
Zeminden iletilen ısı
Hissedilebilir ısı
Günlük ölçülen debi
Günlük hesaplanan debi
Çalışılan yıl veya kar erime mevsiminin ortalama ölçülen
debisi
Kar tarafından yayılan uzun dalga radyasyon
Karın erimesi için gerekli enerji miktarı
Karın erimesine neden olan net radyasyon

xxii
Simgeler
Q p
Q sn
S
R 2
T
T a
T b
T kr
T max
T min
T ort
T r
T s
V R
V ’ R
α
a
c
c S
c R
d s
e a
e s
h ort
h st
k
u z
v
Açıklama
Yağmurun ilettiği ısı
Kar örtüsüne etkiyen kısa dalga radyasyon
Karla kaplı alan oranı
Benzetilen hidrograflar arasındaki sapmayı ifade eden
katsayı
Derece gün sayısı (C.gün)
Hava sıcaklığı
Baz sıcaklık
Kritik sıcaklık
Maksimum hava sıcaklığı
Minimum hava sıcaklığı
Ortalama hava sıcaklığı
Yağmur sıcaklığı
Kar örtüsü sıcaklığı
Ölçülen yıllık veya mevsimsel akış hacmi
Hesaplanan yıllık veya mevsimsel akış hacmi
Albedo
Derece-gün faktörü
Akış katsayısı
Kar akış katsayısı
Yağmur akış katsayısı
Karın derinliği
Hava buhar basıncı
Kar yüzeyindeki buhar basıncı sıcaklığı
Yükseklik zonlarına ait ortalama kotlar
Sıcaklık ölçüm istasyonu kotu
Geri çekilme katsayısı.
Kar yüzeyi üzerinde seçilen bir yükseklikteki rüzgar hızı
Bitki örtüsüne bağlı olarak değişen bir katsayı

xxiii
Simgeler
Açıklama
dT s
dz
ΔQ i
T
γ
δ
ε
ρ i
ρ s
ρ w
Zeminden kar örtüsüne doğru sıcaklık değişimi
Net ısı akısı
Yüksekliğe bağlı sıcaklık farkı
Sıcaklık değişme oranı
Stefan Boltzmann sabiti
Karın enerji yayma oranı
Buz yoğunluğu
Kar yoğunluğu
Su yoğunluğu
Kısaltmalar
Açıklama
AGİ
Akım Gözlem İstasyonu
AVHRR
Advanced Very High Resolution Radiometer
AWOS
Automated Weather Observing System
CBS
Coğrafi Bilgi Sistemleri
DAAC
Distributed Active Archieve Center
DMİ
Devlet Meteoroloji İşleri
DSİ
Devlet Su İşleri
ED50 European Datum 1950
EİEİ
Elektrik İşleri Etüt İdaresi
EOS
Earth Observing System
ESE
Earth Science Enterprise
FRA
Fraction
FSC
Fractional snow cover
GeoTIFF Geographic Tagged Image File Format
HDF
Hierarchical Data Format
KGİ
Kar Gözlem İstasyonu
KKA
Karla kaplı alan

xxiv
Kısaltmalar
Açıklama
MGİ
Meteoroloji Gözlem İstasyonu
MOD…
Terra uydusundan elde edilen görüntüler
MODIS
Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer
MOD10A1 Terra/MODIS Seviye 3, (500 m) günlük kar ürünleri
MYD…
Aqua uydusundan elde edilen görüntüler
MYD10A1 Aqua/MODIS Seviye 3, (500 m) günlük kar ürünleri
NASA
National Aeronautics and Space Administration
NCSA
National Center for Supercomputing Applications
NDSI
Normalized Difference Snow Index
NDVI
Normalized Difference Vegetation Index
NOAA
National Oceanic and Atmospheric Administration
NSIDC
National Snow and Ice Data Center
RCA
Yağmur katkı alanı
SRM
Snowmelt Runoff Model
USACE
Birleşik Devletler Ordusu Mühendisler Teşkilatı
UTM
Universal Transverse Mercator
WGS84 World Geodetic System 1984
WMO
Dünya Meteoroloji Örgütü

1
1. GİRİŞ
Dünya’da küresel ısınmanın etkisiyle suyun kullanımı daha da önem
kazanmıştır. Bu değişimin etkileri hem Türkiye’de hem de Dünyada kuraklık,
taşkın, su kirliliği gibi çeşitli felaketlerin yaşanmasına neden olmaktadır. Bu
nedenle insanoğlu; bu değişimi yavaşlatmak ve durdurmak için çaba
harcamanın yanında, bu süreç içerisinde suyu daha kontrollü ve planlı
kullanmayı öne çıkararak, su kaynaklarının sürdürülebilirliğini sağlamalıdır.
Su kaynaklarının sürdürülebilirliği açısından öncelikle bu kaynakların
belirlenmesi ve teknik olarak değerlendirilmesi gerekmektedir. Ancak bu
şekilde ülkenin su potansiyeli doğru yönde kullanılabilir ve sürdürülebilir bir
kaynak haline getirilebilir. Kar hidrolojisi de bu noktada su kaynakları yönetimi
ve işletimi açısından önem kazanmaktadır. Kar hidrolojisi; karın oluşumu,
birikimi ve erimesi süreçlerini konu edinmektedir [1]. Bu açıdan bakıldığında
Türkiye’nin kar potansiyeli bakımından özellikle Doğu Anadolu, Güney Doğu
Anadolu ve Orta Anadolu Bölgeleri kar örtüsü oluşumu ve akışa katkısı
yönünden incelenmesi gereken alanlardır. Örneğin yapılan çalışmalarda
bazı barajların yıllık su hacimlerinin büyük bir kısmının; Keban Barajı için
%60 [2], Karasu Barajı için %75 [3] ve Seyhan Barajı için ise %62 [4], kış
aylarında meydana gelen yağışlardan ve ilkbahar aylarında da kar
erimesinden ve kar örtüsü üzerine düşen yağmurdan kaynaklandığı
belirlenmiştir. Bu çalışmalar da kar örtüsünün su kaynakları açısından
önemini göstermektedir.
Bir havzada kar suyundan beslenimi belirlemek ve tahmin etmek için pek çok
yöntem bulunmaktadır. Bu yöntemler; derece-gün korelâsyonlarını, akım geri
çekilme eğrisi analizlerini, enerji dengesi veya değişik indeks eşitliklerini
içermektedir [5]. Bu yöntemlerin çoğu kar erimesi fiziksel süreçlerini
kapsamaktadır. Yaygın olarak kullanılan kar erimesi yüzeysel akış modelleri;
enerji dengesi ve sıcaklık indekslerine dayalı yöntemlerdir [6]. Bu yöntemlerin
çoğu bilgisayar destekli olarak çalışmalarda kullanılmaktadır. Ayrıca uzaktan

2
algılama ve Coğrafi Bilgi Sitemlerinin (CBS) de kar hidrolojisi çalışmalarında
kullanılması daha sağlıklı sonuçların alınmasına yardım etmektedir. Buradan
elde edilen bilgiler de modelleme programlarında girdi olarak kullanılmaktadır
[7].
Uzaktan algılama tekniklerinin kullanılması ile gerekli olan parametreler; karla
örtülü alan, kar-su eşdeğeri gibi, doğru olarak ve daha geniş alanları da içine
alarak elde edilebilmektedir. Bu amaç için kullanılan uydu görüntüleri
sayesinde kar erimesi gibi dinamik bir sürecin incelenmesi daha hızlı ve
doğru bir şekilde gerçekleştirilmektedir [8].
Uydu görüntüleri ile birlikte CBS teknolojisinin de kullanılması; elde edilen
verilerin depolanmasını, işletilmesini ve sorgulanmasını sağlamaktadır. CBS
ile birlikte incelenen bir su havzasının 3 boyutlu modeli oluşturulmakta ve
çeşitli sorgulamalar ile havzanın eğim ve bakı haritaları, sınırları, drenaj ağı
gibi pek çok topoğrafik özelliklerine ulaşılmaktadır.
Bu çalışmada da uzaktan algılama, CBS ve kar erime akış modeli (SRM)
kullanılarak Seyhan Havzası’nda bulunan Kayseri-Sarız alt havzası
incelenmektedir. Sarız Çayı üzerinde Devlet Su İşleri (DSİ) tarafından
işletilen Darıdere (18-17) Akım Gözlem İstasyonunu baz alan, 2004 ve 2005
yılı Mart-Nisan aylarını kapsayan erime dönemi için akım hidrografı benzetimi
yapılmaktadır. Çalışmanın 2004 ve 2005 yıllarının kar erime dönemlerinde
yapılması, bu yıllara ait kar yağışı miktarının ve hidrografların diğer yıllara
göre daha yüksek değerlerde olması ile ilişkilidir.
Kar erimesi akışı hesaplamaları için Snowmelt Runoff Model (SRM) programı
kullanılmaktadır. SRM programı sıcaklık indeksi yöntemine göre kar erimesini
hesaplamaktadır. Kar erimesi akış modelleme çalışmalarında yaygın olarak
kullanılan SRM programı hakkında bilgi verilerek, bu programın kar erimesi
hesabında kullandığı yöntem incelenmektedir.

3
Uzaktan algılama teknikleri kullanılarak, Sarız Havzası’nın 2004 ve 2005
yıllarına ait kar erime dönemi olan Mart-Nisan aylarındaki karla kaplı alan
değişimi incelenmektedir. Karla kaplı alanın değişimi özellikle SRM programı
için gerekli bir girdidir. Bu belirlemeyi yapmak için ise Terra ve Aqua
uydularında bulunan MODIS (Moderate Resolution Imaging
Spectroradiometer) algılayıcılarından elde edilen görüntülerden
faydalanılmaktadır.
CBS programı olarak ise ArcInfo programı kullanılmaktadır. Bu program
sayesinde de havzanın haritası sayısal hale getirilerek sorgulama
yapılabilmektedir.
Sonuç olarak çalışmanın amacı; mevcut veriler dâhilinde hidrolojik
modelleme çalışmalarında kullanılan SRM programının, uzaktan algılama ve
CBS teknolojileri ile birlikte kullanılarak, Sarız Havzasında 2004 ve 2005 yılı
Mart-Nisan ayları için kar erimesi sonucu oluşan direkt akım hidrografının
benzetilmesidir.

4
2. KAR ÖRTÜSÜ
2.1. Giriş
Depolanabilen bir yağış şekli olan kar hem birikme hem de erime
dönemlerinde bazı değişimlere uğramaktadır. Bu değişimlere neden olan
enerji değişimi ve bunların tanımlanması, kar erimesinden oluşan akışın
modellenmesinde önemli bir yer tutmaktadır. Bu nedenle bu bölümde; havza
kar örtüsü oluşumu ve erimesi, kar örtüsünde meydana gelen enerji değişimi
ve kar erimesi hesap yöntemleri hakkında genel bilgiler verilmektedir.
2.2. Kar Örtüsünün Oluşumu
Hidrolojik çevrim içerisinde gelişen; suyun atmosferden yeryüzüne doğru
hareketi bulutlarda depolanan nem içeriğinin yoğunlaşarak yağış haline
geçmesi ile gerçekleşmektedir. Yağışlar yağmur, kar veya yağmur-kar
karışımı şeklinde oluşmaktadırlar. Bu yağış şekillerinden kar yağışı, özellikle
yağmur yağışından farklı bir şekilde, yağdığı alan üzerinde çeşitli etkenlere
bağlı olarak belli bir süre yeryüzünü kaplayan bir örtü oluşturur. Bu örtünün
oluşturduğu belli bir derinliğe sahip kar kütlesi “kar örtüsü“ olarak
adlandırılabilir.
Kar örtüsünü oluşturan karın yağması için öncelikle meteorolojik koşulların bu
duruma uygun olması gerekmektedir. Atmosferde bulunan bir miktar su
buharı, meydana gelen ani soğumalar sonucu atmosferin üst tabakalarından
başlayarak alt tabakalara doğru doygunlaşmaya başlar. Bu doygunlaşma
hava sıcaklığının 0C’den yüksek olduğu yerlerde yağmur veya sise neden
olur iken, sıcaklığın 0C’den daha düşük olduğu durumlarda ise bulut
içerisinde buz kristallerinin oluşmasına neden olur. Oluşan bu buz kristalleri
birbirleri ile birleşerek yer çekimi etkisi ile düşmeye başladıktan sonra, kısmi
erime ile birlikte diğer buz kristalleri ile birleşerek daha büyük kar taneleri

5
oluştururlar. Yeryüzünde depolanmaya başladıktan sonra ise kar tanelerinin
çeşitli hava hareketleri ve sıcaklık nedeni ile bu kristal yapıları değişime
uğramaktadır [9].
Kar kristalleri çok sayıda yüzeye sahip olduğundan ve bir kar tanesinin bile
sayısız buz kristallerinden meydana gelmesinden dolayı kar örtüsü yüzeyine
çarpan güneş ışınları tam anlamı ile difüzyona uğrar ve kar örtüsü beyaz
renkte gözükür [10]. Kar örtüsünün bu özelliğinden dolayı güneş ışınlarını
geri yansıtma oranı (albedo) da oldukça yüksektir.
Bir havzada oluşan kar örtüsünün dağılımı, yoğunluğu ve derinliği
meteorolojik ve topoğrafik etkenler ile yakından ilişkilidir [11]. Özellikle dağlık
havzalardaki hava şartlarının ve topoğrafyanın değişim göstermesi nedeni ile
bu alanlardaki kar örtüsü özellikleri farklılık gösterebilir. Meteorolojik etkenler;
hava sıcaklığı, rüzgâr, yağış miktarı, cephe hareketleri ve hava kütlesinin
dengesi olarak sıralanabilir. Topoğrafik etkenler ise; havzanın rölyefi, eğimi,
bakısı, genişliği ve bitki örtüsü olarak ele alınabilir [12].
Kar yağışının her ne kadar yağmur yağışına göre, daha homojen olarak
yağmasına rağmen, karın birikmesinden sonra meteorolojik ve topoğrafik
etkenlerden ötürü bu homojen yapı kar örtüsünün oluşumunda
bozulmaktadır. Özellikle rüzgârın etkisi ile savrulan kar çukurlarda birikir.
Ayrıca arazinin dik yamaçlarında karın tutunamamasından dolayı düzlüklere
göre daha az kar derinliği oluşur. Bu oluşumlar sonucu çukurlarda depolanan
kar miktarının havzanın diğer kısımlarına göre fazla olduğu söylenebilir [13].
Kar örtüsünün kalınlığı havzanın ağaçlıklı olup olmamasına göre de
değişmektedir. Kuru dere yatakları ve çukurluklarda karın depolanma miktarı
çıplak alanlara göre daha fazla olmaktadır. Bunun en önemli nedeni de
rüzgârın yüzey pürüzlülüğünden dolayı çukur kısımlarda hızının azalması ve
karın yığılmasını kolaylaştırmasıdır. Bu nedenle en homojen kar depolanması
orman açıklıklarında meydana gelmektedir [13].

6
2.2.1. Kar örtüsü parametreleri
Kar yağışının ve örtüsünün havza boyunca konumsal dağılımlarının ve
miktarlarının bilinmesi; kar örtüsü oluşumu ve erimesi dönemlerinin
modellemesinde gereklidir. Bu yüzden kar örtüsüne ait parametreler arazi
çalışmaları ile veya otomatik ölçümler ile belirlenebilmektedir [12].
Kar yağışını ve örtüsünü belirlemek amacı ile kullanılan parametreler
şunlardır:
Kar derinliği
Kar-su eşdeğeri
Kar yoğunluğu
Kar örtüsünün alansal genişliği
Kar derinliği; gerçekleşen kar yağışının ne kadar derinlikte olduğunu
belirlemek amacı ile ölçülmektedir. Erime sonrası oluşacak su hacminin
belirlenmesinde yararlı bilgiler sağlar. Arazide ölçümü, havza bazında bir
ortalama değer vermesi açısından, pek çok gözlem istasyonunda
yapılmalıdır.
Kar yoğunluğu; karın birim hacmine düşen ağırlığı olarak tarif edilir. Arazide
ölçüm yapılarak bu değer belirlenir. Yeni yağan bir kar örtüsünün yaklaşık
yoğunluğu 0,1-0,2 gr/cm 3 arasında değişim göstermektedir.
Kar-su eşdeğeri; kar örtüsünün erimesi sonucu oluşacak su derinliği olarak
tanımlanmaktadır. Kar su eşdeğeri, kar örtüsü derinliği boyunca değişim
gösterebilir. Yeni yağmış ve daha önceden yağmış kar tabakaları için kar-su
eşdeğeri farklı değerlerde olabilir. Kar yoğunluğu ile kar örtüsü derinliğinin
çarpımına eşittir.

7
Kar örtüsünün alansal genişliği; genelde kar örtüsü ile kar örtüsü olmayan
bölgeleri ayırt edebilen uzaktan algılamalı veri kullanımı ile belirlenir. Esas
amaç kar erimesinin havzanın ne kadarlık bir kısmını kapsadığını
belirlemektir [12].
2.3. Kar Örtüsünün Erimesi ve Hesap Yöntemleri
Kış mevsiminde biriken kar, sıcaklıkların artması ile beraber havza alt
kotlarından başlayarak üst kotlara doğru erimeye başlar. Dünya’nın kuzey
yarım küresinde karla kaplı alanların güney yamaçları kuzey yamaçlarına
göre daha çabuk erimektedir [13].
Kar erimesi, sonuçta buzun suya dönüşümüdür. Bu dönüşümün
gerçekleşebilmesi için de ısı alış-verişine gereksinim vardır. Bu ısı alış-verişi;
kar örtüsü ile çevresi arasında gelişen çok farklı ısı transferleri sonucu
gerçekleşir [12]. Kar örtüsünün erimesi süreçlerinde de meteorolojik,
topoğrafik, jeolojik ve bitki örtüsü gibi çok fazla etken söz konusudur. Bu
nedenle kar erimesi hesaplamaları karmaşık bir yapıya sahiptir, fakat pratik
hesaplamalar için basitleştirici kabuller kullanılmaktadır [11].
Kar örtüsü derinliği boyunca erime homojen değildir. Karın orta derinlikte
bulunan kısmı; havanın ve yerin ısı iletimlerinden uzakta olduğundan kar
örtüsünün daha soğuk bölgelerini bu kısım oluşturur. Bu da erimenin kar
örtüsünün en üst ve en alt ara yüzlerinde oluştuğu anlamını taşımaktadır [14].
Karın erimesine neden olan ısı transferi işlemlerinin önemi; zamana ve
konuma göre farklılık göstermektedir. Bu farklılıktan ötürü kar erimesini
hesaplamak için tek bir indeksin ve yöntemin olmayışı her yerde her zaman
aynı tür hesabın uygulanamamasına neden olur [11].
Kar örtüsünün erimesine neden olan enerji kaynakları şunlardır [12]:

8
Kısa dalga radyasyon (emilen güneş radyasyonu, Q sn )
Uzun dalga radyasyon (çevre ile kar örtüsü arasında, Q ln )
Hissedilebilir ısı (havadan kaynaklanan ısı iletimi, Q h )
Gizli ısı (su buharının yoğunlaşması, Q e )
Zeminden iletilen ısı (Q g )
Yağmurun ilettiği ısı (Q p )
Her ne kadar karın erimesine neden olan etkenler zaman ile ve konum ile
değişiklik gösterir ise de, bu enerji kaynaklarından en önemlilerinin
radyasyon, hissedilebilir ısı ve gizli ısı kaynakları olduğu söylenebilir [11].
Karın erimesi için gerekli enerji miktarı Q m ve kar örtüsünün birim alanında
karda depolanan iç enerjideki değişim oranı ΔQ i ise enerji dengesi şu şekilde
ifade edilebilir [11]:
Q =Q +Q +Q +Q +Q +Q ±ΔQ (2.1)
m
sn ln h e g p i
ΔQ i terimi; kar örtüsünün buz kısmını eritmek, kardaki sıvı suyu dondurmak
ve karın sıcaklığını değiştirmek için gereken enerjiyi ifade eder. Yani ısınma
döneminde kar örtüsünün kazandığı net ısı akısı olur iken, soğuma
döneminde ise kar örtüsünden dışarı doğru olan net ısı akısıdır. Bu nedenle
kar örtüsüne giren enerji miktarına bağlı olarak, kar örtüsünün erimesi için
gereken enerji miktarı dinamik bir yapıdadır [12].
Karın erimesi için gerekli enerji miktarının (Q m ) kullanılması ile oluşacak kar
erimesi miktarı şu şekilde ifade edilebilir:
Q
m
M= (2.2)
334,9ρ B
W
M= Karın erimesi ile oluşan su yüksekliği (mm)
Q m = kJ/m 2

9
B= Karın ısı niteliği (0C’ deki karın birim ağırlığının erimesi için gerekli ısının
oransal ifadesi)
334,9= Buzun erime ısısı (kJ/kg)
ρ w = Su yoğunluğu (kg/m 3 )
Isı niteliği kar örtüsü içerisinde sıvı suyun bulunup bulunmamasına göre
değer almaktadır. Kar örtüsü serbest halde su içermiyor ise ısı niteliği 1,
içiriyor ise 1’ den küçüktür. 1 gr buzun erimesi için gereken ısı miktarı 80
cal/gr veya 334,9 kJ/kg değerindedir [12].
2.4. Enerji Bütçesi Yöntemi
“Eş. 2.1”i kapsayan ısı transferleri değerlerinin bulunarak, “Eş. 2.2” de Q m
değerinin yerine konulması ile eriyen kar miktarı bulunabilir. Bu yöntem ile
kar örtüsünün erimesinin hesaplanması enerji bütçesi veya enerji dengesi
olarak isimlendirilir.
2.4.1. Radyasyon
Yeryüzünde ana enerji kaynağı radyasyondur. Bu enerji kısa ve uzun dalga
radyasyon olarak ele alınmaktadır. Bu ayrımın nedeni güneşten gelen ve
yeryüzünden geri yansıyan dalga boylarının farklı olmasıdır. Kısa dalga boyu
(güneş radyasyonu) 0,2–2,2 μm aralığında iken, uzun dalga boyu (karasal
radyasyon) 6,8–100 μm aralığındadır [12].
Kısa ve uzun dalga radyasyon; yani yer tarafından emilen ve yansıtılan enerji
miktarları, arasındaki fark karın erimesine neden olan net radyasyonu (Q n )
verir:
Q
n
= Qsn- Q
ln
(2.3)

10
Kısa dalga radyasyon
Kısa dalga radyasyon; enleme, mevsime, günün saatine ve atmosferik
koşullara göre farklı değerler alabilir. Ayrıca güneşten gelen enerjinin tümü
kar örtüsü tarafından tutulmaz, bir kısmı karın albedo özelliğinden dolayı
atmosfere doğru geri yansıtılır [12].
Kısa dalga radyasyon sonucu oluşacak enerji miktarı albedoya bağlıdır. Bu
enerji şu şekilde ifade edilir:
Q =(1-α)I (2.4)
s
i
Q s = Kar örtüsüne etkiyen kısa dalga radyasyon (kJ/m 2 )
α= Albedo
I i = Yüzeye gelen kısa dalga radyasyon (kJ/m 2 gün)
Uzun dalga radyasyon
Güneşten yeryüzüne gelen radyasyonun bir kısmı dalga boyunu değiştirerek
atmosfere geri dönmektedir [11]. Bu geri yansıma durumu Stefan kanunu ile
açıklanmaktadır. Bu kanuna göre siyah cisimden yayılan bütün uzun dalga
yansımalar cismin sıcaklığının bir parçasıdır [11,15].
Q =εσT (2.5)
ln
4
s
Q ln = Kar tarafından yayılan uzun dalga radyasyon (kJ/m 2 s)
ε= Karın enerji yayma oranı, temiz kar için 0.99
δ= Stefan Boltzmann sabiti (5.735*10 -11 kJ/m 2 s K 4 )
T s = Kar yüzeyi sıcaklığı (K, Kelvin)

11
2.4.2. Hissedilebilir ısı
Hissedilebilen veya ölçülebilen olarak da tanımlanan hissedilebilir ısı; bir
madenin fiziki yapısını değiştirmez iken, sıcaklığını değiştiren ısı miktarıdır
[12].
Q
h
=Dhu z(Ta -T
s) (2.6)
Q h = Hissedilebilir ısı transferi (kJ/m 2 gün)
D h = Hissedilebilir ısı transferi için Bulk transfer katsayısı (kJ/m 3 C)
u z = Kar yüzeyi üzerinde seçilen bir yükseklikteki rüzgar hızı (m/s)
T a = Hava sıcaklığı (C)
T s = Kar sıcaklığı (C)
2.4.3. Gizli ısı
Kar yüzeyine yakın nemin neden olduğu ısı transferidir. Bir maddenin
sıcaklığı aynı kalır iken, maddenin fiziki yapısını değiştiren ısı miktarıdır [12].
Q
e
=Deu z(ea -e
s) (2.7)
Q e = Gizli ısı transferi (kJ/m 2 gün)
D e = Gizli ısı transferi için Bulk transfer katsayısı (kJ/m 3 Pa)
u z = Kar yüzeyi üzerinde seçilen bir yükseklikteki rüzgar hızı (m/s)
e a = Hava buhar basıncı (Pa)
e s = Kar yüzeyindeki buhar basıncı (Pa)
2.4.4. Zeminden iletilen ısı
Kar örtüsünün zeminden iletilen ısı ile karın erime miktarı; özellikle radyasyon
ve hissedilebilir ısı transferinden eriyen miktarlara göre oldukça küçüktür. Bu
ısı akışı zemin üzerinde kar olmadığı zamanlarda emilen enerjinin kar
örtüsünün alt tabakasına doğru hareket etmesinden kaynaklanır [11,12]. Bu
ısı kaynağı kar yüzeyinde erime olmadığı kış ve baharın ilk dönemlerinde kar

12
tabanının altında erimeye neden olabilir [16]. Kar örtüsünün erime
döneminde zeminden kaynaklı erimenin 0.05 cm/gün olduğu önerilir [11].
dT
s
Q
g
=K (2.8)
dz
Q g = Zeminden iletilen ısı (kJ/m 2 gün)
K= Zeminin ısı iletkenliği (kJ/K m gün) (K=Kelvin)
dT s
dz
Zeminden kara doğru sıcaklık değişimi (K/m)
2.4.5. Yağmurun ilettiği ısı
Kar örtüsünün üzerine yağmur veya kar yağışı gerçekleştiğinde, kar örtüsü ile
yağış arasında bulunan sıcaklık farkından dolayı bir ısı transferi oluşacaktır
[12].
( Tr
Ts)
Q
p
=C
rwPr
(2.9)
1000
Q p = Yağmurdan iletilen ısı (kJ/m 2 gün)
C r = Yağmurun özgül ısısı (kJ/kg C)
ρ w = Su yoğunluğu (kg/m 3 )
P= Yağmur miktarı (mm/gün)
T r = Yağmur sıcaklığı, hava sıcaklığına eşit olduğu kabul edilir (C)
T s = Kar sıcaklığı (C)
2.4.6. İç enerji
Kar örtüsünün içeriği soğuk ise veya kar örtüsünde ısı farkı var ise kar
örtüsünün sıcaklığı düşer ve donma oluşur. Yağan yağmur ve eriyen kar ile
birlikte kar örtüsünün sıcaklığı, bu sıvı su oluşumlarını dondurmaya
çalışacaktır. Bu da kar örtüsünün sıcaklığının 0C’ye yükselmesine neden
olacaktır [12,17].

13
Q=d(ρC
i s i pi+ρwC pw
+ρvC pv)T s
(2.10)
Q i = İç enerji (kJ/m 2 gün)
d s = Karın derinliği (cm)
ρ i = Buz yoğunluğu (922 kg/m 3 )
ρ w = Su yoğunluğu (1000 kg/m 3 )
C p = Özgül ısısı (kJ/kgC)
C pi = 2,1 kJ/kgC
C pw = 4,2 kJ/kgC
T s = Ortalama kar sıcaklığı (C)
i, w ve v alt indisleri sırası ile buz, sıvı ve buhar fazlarını temsil etmektedir.
Buharın katkısı ihmal edilebilir [12].
2.5. Ampirik Yöntem
Kar örtüsünün erimesi hesabını; enerji bütçesi yöntemi ile yapmak her yerde
ve her zaman mümkün değildir. Yöntemde kullanılan verilerin elde edilirliği
güç olduğundan pratik uygulamalarda daha basit ampirik denklemler
geliştirilmiştir. Bazı ampirik denklemler şöyledir:
Yağmurlu günler için:
M = 0.24vuzT a+0.013PT a+1.3T a+ 2.3 (2.11)
M= Karın erimesi ile oluşan su yüksekliği (mm/gün)
u z = Rüzgar hızı (km/saat)
T a = Hava sıcaklığı (C)
P= Günlük yağış yüksekliği (mm/gün)
v= Sık ormanlık bölgeler için 0,3, açık bölgeler için 1 alınan katsayı
Denklemin birinci terimi; havanın ısısı ve havadaki nemin yoğunlaşması ile
meydana gelen erimeyi, ikinci terim yağmurun etkisini, son iki terim ise güneş

14
ışınları ve zeminden gelen ısının etkisi ile oluşan erimeyi ifade etmektedir
[18].
Güneşli günler için:
M = 0.24vuzT a+1.3FT a+ 0.1(1-F)l
i(1- α )
(2.12)
M= Karın erimesi ile oluşan su yüksekliği (mm/gün)
u z = Rüzgar hızı (km/saat)
T a = Hava sıcaklığı (C)
F= Orman ile örtülü alanın yüzdesi
I i = Yüzeye gelen kısa dalga radyasyon (cal/cm 2 .gün)
α= Albedo
v= Sık ormanlık bölgeler için 0,3, açık bölgeler için 1 alınan katsayı
Bu denklemin, F< 0,60 olduğu durumlar için kullanılması önerilmektedir [18].
Bu denklemlerde kullanılan verilerin de ölçümü ve elde edilebilirliği güç
olduğundan veri ve hesaplama yönünden daha basitleştirilmiş olan derecegün
(sıcaklık indeksi) yöntemi pratikte kullanmak için tercih edilmektedir.
2.6. Derece-Gün Yöntemi (Sıcaklık İndeksi)
Kar erimesinin toplam akış hacmi üzerindeki katkısının büyük olduğu
alanlarda, kar erimesinden oluşan hacmin hesaplamalarında basitleştirici
olmasından dolayı indeksler kullanılmaktadır. Çünkü konunun karmaşık ve
gerekli verilerin elde edilmesi güç olduğundan (enerji bütçesi) hidrolojik ve
meteorolojik açıdan ölçülmesi ve tarif edilmesi daha kolay veriler ile çalışmak
çoğu zaman tercih edilir [11].

15
İndeks değerler, nokta ölçümlerinden yararlanılarak havza ortalama
değerlerini elde etmede kullanılabilir. İndekslerin doğruluğu; ölçülen
değişkenin, fiziksel süreci ne kadar iyi yansıttığına, ölçümün rasgele
değişimine, nokta değerleri ile havza ortalamaları arasındaki değişime ve
ölçülen değerin temsil edilebilirliğine bağlıdır [11].
Kar erimesi hesaplamalarında indeks olarak sıcaklık değerleri yaygın olarak
kullanılmaktadır. Sıcaklık değerleri, kar erimesi sürecindeki ısı transferini en
iyi yansıtan indekstir. Ayrıca sıcaklığın güvenilir ve düzenli olarak
ölçülebilmesi de indeks olarak kullanılmasını desteklemektedir [11,12].
Kar erimesi hesaplarında yaygın olarak kullanılan yöntemlerden biri Derece-
Gün yöntemidir. Bu yöntem de sıcaklığı indeks olarak kullanmaktadır.
Yöntem; kar örtüsünün toplam günlük su eşdeğerinin azalışını, günlük
ortalama hava sıcaklığı ile baz sıcaklık (erime sıcaklığı) arasındaki sıcaklık
farkına ilişkilendirir. Yöntem şu şekilde ifade edilebilir:
M = a(T - T ) (2.13)
a
b
M= Karın erimesi ile oluşan su yüksekliği (cm/gün)
a= Derece-gün faktörü (cm/Cgün)
T a = Hava sıcaklığı (C)
T b = Baz sıcaklık (C)
Denklemdeki sıcaklık farkı T a - T b < 0 olur ise kar erimesi gerçekleşmez.
Erime yalnız T a > T b durumunda oluşur. T a günlük ortalama sıcaklığı
hesaplanır iken gün içerisindeki minimum ve maksimum sıcaklık değerleri
kullanılır. Bu durumda baz sıcaklık genelde 0C olarak alınmaktadır. Fakat T a
hava sıcaklığı; maksimum sıcaklıklar indeks olarak kullanılır ise, baz sıcaklık
da buna göre daha yüksek (4 C gibi) alınabilir.

16
Derece-gün faktörü kar erime dönemi boyunca değişim göstererek, 1,8 – 3,7
mm/C arasında değerler alabilir. Yöntemin en önemli değişkeni olduğu
söylenebilir. Derece-gün faktörünün tümü ile kar erimesine neden olan enerji
kaynaklarını temsil ettiği söylenemez. Kısa dalga radyasyon ve gizli ısı enerji
kaynakları ile doğrudan ilişkili değildir, diğer enerji bileşenlerini ise kısmen
temsil etmektedir [12].
Derece-gün yönteminin açık alanlara göre ormanlık alanlarda kullanılması
daha iyi sonuçlar vermektedir. Çünkü ormanlık alanlardaki erime; kısa dalga
radyasyon ve rüzgârın etkisini kaybetmesinden dolayı sıcaklık erime üzerinde
daha etkili olmaktadır. Sıcaklık, sık ormanlık alanlarda enerji akısının iyi bir
indeksi olarak kullanılabilir. Açık alanlarda ise; kısa dalga radyasyon ve
rüzgârın etkisi ormanlık alanlara göre daha fazla olduğundan, sıcaklık indeks
olarak kullanılırken derece-gün faktörünün zaman ile değişimi de göz önüne
alınmalıdır [11,12].

17
3. HİDROLOJİK MODELLEME
3.1. Giriş
Hidrolojik modelleme; bir taşkın yatağının düzenlenmesi, bir hidrolik yapının
tasarlanması, mevcut su tesislerinin işletilmesi gibi pek çok alanda
kullanılmaktadır. Hidrolojik modellemelerde çalışılan alanın doğa olması ve
birbirine bağlı olan ve olmayan pek çok etkenin mevcudiyetinden dolayı bu
tür modellemeler; deneysel veya analog modellerden ziyade matematiksel
modeller olarak oluşturulurlar.
Matematiksel model ise; bir sürecin veya olayın miktarsal ifadesini
gözlemlemek, analiz etmek veya tahmin etmek olarak tanımlanmaktadır [19].
Matematiksel modellerin karmaşık işlemlerinin ve algoritmalarının hızlı ve
doğru bir şekilde çözülebilmeleri için ise bilgisayar ve bilgisayar programları
kullanılmaktadır. Bu tür bilgisayar programlarından olan SRM hidrolojik
modelleme programı da kar birikimi ve erimesi süreçlerini modelleyebilen bir
programdır. Bu bölümde, SRM programı hakkında bilgi verilmektedir.
3.2. Snowmelt Runoff Model (Kar Erimesi Akış Modeli)
SRM programı; kar erimesi kaynaklı beslenimin önemli olduğu dağlık
havzalarda, günlük akımın benzetimi (simülasyon) ve tahmini için
tasarlanmıştır. Ayrıca; değişen iklimin, mevsimsel kar örtüsü ve kar erimesi
üzerindeki etkisini değerlendirmek için de kullanılmaktadır.
SRM, Martinec (1975) tarafından küçük Avrupa havzaları için geliştirilmiştir.
Kar örtüsünün uydular ile uzaktan algılanması sayesinde, SRM günümüzde
büyük havzalar için de uygulanmaktadır. Örneğin SRM, alanın 917 444 km 2
ve havza kot farkının 8840 m olduğu Ganj nehri havzasına uygulanmıştır.

18
SRM programı kar hidrolojisi çalışmalarında yaygın olarak (29 ülkede 100’ ün
üzerinde havzada) kullanılmaktadır [20].
3.2.1. SRM’nin kullanım amaçları
SRM, herhangi alana ve kot değişimine sahip olan dağlık havzalara
uygulanabilir. Bir havzanın SRM’de modellenebilmesi için; bir başlangıç debi
değeri ile programa girdi olarak girilen değişken ve parametrelere ihtiyaç
vardır.
Girdi değişkenlerine ek olarak, havzanın alan-kot eğrisi de gereklidir. Eğer
diğer havza karakteristikleri de mevcut ise (ormanlık alan, zemin şartları,
önceki yağış ve akım verisi) bunlar model parametrelerinin belirlenmesini
kolaylaştırmak açısından kullanışlı olur.
SRM aşağıdaki amaçlar için kullanılabilir [20]:
1. Bir kar erime mevsiminde, bir yılda veya ardıl yıllarda günlük akımların
benzetilmesi için kullanılabilmektedir. Çıkan sonuçlar, modelin performansını
değerlendirmek ve model parametre değerlerinin doğruluğunu saptamak için
ölçülen akımlar ile karşılaştırılabilir. Benzetimler ayrıca; kar örtüsü alanının
uydu görüntüsü kullanılarak ve yakın istasyonlardan sıcaklıkların ve yağışın
ekstrapole edilmesi ile ölçüm yapılmayan havzalarda akım gidişatının
değerlendirmesine de hizmet edebilir.
2. Kısa dönem ve mevsimsel akım tahminleri için kullanılabilmektedir.
Sıcaklık, yağış ve kar örtüsünün değişimi tahmin edilerek günlük ortalama
akım değerleri tahmin edilebilir. Modelin performansı, tahmin edilen hava
sıcaklığının ve yağışın gözlenen değerlerle arasındaki benzerliğe bağlıdır.
3. SRM iklim değişikliğinin mevsimsel kar örtüsü ve akım üzerindeki
potansiyel etkisini değerlendirmede de kullanılabilmektedir.

19
3.3. Model Yapısı
Her gün için kar erimesi ve yağmurdan oluşan debi hesaplanarak, geri
çekilme akımı ile süperpoze edilir ve “Eş. 3.1”’ e göre havzadan çıkan günlük
debiye çevrilir [20].
A.10000
Q = [c .a (T + ΔT ).S +c .P ]. .(1-k )+Q .k
86400
n+1 Sn n n n n Rn n n+1 n n+1
(3.1)
Q= ortalama günlük debi (m 3 /s)
c= oran olarak kayıpların ifade edilmesi, akış katsayısı (Akış / Yağış). c S kar,
c R yağmur akış katsayısı
a= Derece gün faktörü (cm/ C.gün)
T= Derece gün sayısı (C.gün)
T= Yüksekliğe bağlı sıcaklık farkı (C)
S= Karla kaplı alan / Toplam alan
P= Akışa katılan yağış (cm)
A= Havza veya zonun alanı (km 2 )
k= Geri çekilme katsayısı.
Q
k= Q
m+1
m
n= Gün sıralaması
T, S ve P değişkenlerinin her gün için ölçülmesi veya belirlenmesi
gerekmektedir. c R , c S , sıcaklık değişme oranı (γ), kritik sıcaklık (T kr ), k ve
gecikme zamanı (L) bir havza ve daha genel olarak bir iklim için karakteristik
olan parametrelerdir.
SRM’nin model yapısı (Eş. 3.1), kot farkının yüksek olduğu dağlık havzalarda
“Eş. 3.2”’e göre çalışmaktadır. Yükseklik zonlarına ayrılan havzanın,

20
ortalama günlük debi miktarını belirlemek amacıyla, her bir yükseklik
zonundan akıma katılan debi miktarı ayrı olarak hesaplanmaktadır [20].
A
A.10000
Q
n+1
= {[c SAn.a An(T An
+ΔT
An).S An
+c
RAn.P An].
86400
A
B.10000
[c
SBn.a Bn(T Bn
+ ΔT
Bn).S Bn
+c
RBn.P Bn].
86400
A
C.10000
[c
SCn.a Cn(T Cn
+ ΔT
Cn).S Cn
+c
RCn.P Cn]. }.(1-k )+Q n.k
86400
n+1 n+1
(3.2)
A, B ve C indisleri sırası ile yükseklik zonlarını ifade etmektedir.
3.4. Modeli Oluşturmak İçin Gereken Veriler
SRM programı, modellenecek havzanın bazı topoğrafik karakteristiklerine
ihtiyaç duymaktadır. Bu havza karakteristikleri; havza sınırının belirlenmesini,
havza toplam kot farkına göre havzanın yükseklik zonlarının belirlenmesini ve
oluşturulan yükseklik zonlarına ait (alan-yükseklik eğrisi yardımıyla) alanların
ve ortalama kotların belirlenmesini kapsamaktadır (Şekil 3.1). Yükseklik
zonlarının ortalama kotları; h ort , bu kotun altında ve üstünde kalan alanların
eşit olacak şekilde bölünmesiyle, alan – yükseklik eğrisinden belirlenebilir
(Şekil 3.2). Ortalama kotlar (h ort ), yükseklik zonlarına ait derece gün
sayılarının hesaplanması için kullanılmaktadır.
Havzanın yükseklik zonlarına ayrılması, her bir zonda kar erimesi akış hesabı
için o zona ait model değişkenlerinin ve parametrelerinin kullanımını
gerektirmektedir. Model değişkenleri; sıcaklık, yağış ve karla kaplı alan
günlük değerlerinden, parametreler ise; akış katsayıları, derece-gün faktörü,
geri çekilme katsayısı, gecikme zamanı, kritik sıcaklık, sıcaklık değişme oranı
ve yağmur katkı alanından oluşmaktadır.

21
Zon A
Zon B
Zon C
Toplam
Şekil 3.1. Yükseklik zonu ve alanların ayrılmasına bir örnek, Rio Grande
Havzası, Colorado, ABD [20]
Şekil 3.2. Alan-yükseklik eğrisini kullanarak zonların ortalama hipsometrik
kotlarının belirlenmesi, Rio Grande Havzası [20]

22
3.5. Değişkenler
SRM programına girdi olarak girilen 3 değişken mevcuttur:
— Sıcaklık (T)
— Yağış (P)
— Karla Kaplı Alan (S)
3.5.1. Sıcaklık
Modellenen havzada günlük kar erime miktarını hesaplamak için sıcaklık
değerlerine ihtiyaç vardır. SRM’ye girilen sıcaklık değerleri, ortalama günlük
sıcaklık olarak kullanılmaktadır.
SRM programına sıcaklık değerleri, doğrudan ortalama sıcaklık (T ort ) olarak
veya günlük minimum (T min ) ve maksimum (T max ) sıcaklık değerleri şeklinde
girilebilmektedir. T min ve T max sıcaklık değerleri girildiği takdirde, program
ortalama sıcaklık hesabını “Eş. 3.3”’e göre yapmaktadır.
T
ort
T
min
T
2
max
(3.3)
SRM, yükseklik ile sıcaklık arasındaki ilişkiyi de göz önüne alarak, sıcaklığın
ölçüm istasyonlarından yükseklik zonu ortalama kotlarına taşınmasında “Eş.
3.4”’ü kullanmaktadır.
T= (h h
st
ort )
1
100
(3.4)
γ= sıcaklık değişme oranı (C/100 metre)
h st = sıcaklık ölçüm istasyonu kotu (m)
h ort = yükseklik zonu ortalama kotu (m)

23
“Eş. 3.3” ve “Eş 3.4” denklemlerinin kullanılması sonucunda, bir yükseklik
zonuna ait günlük ortalama sıcaklık (T ort +ΔT) belirlenir. Bu günlük ortalama
sıcaklık pozitif değer aldığında kar erime hesabı yapılmaktadır. Günlük
ortalama sıcaklık (T ort +ΔT) bir yükseklik zonu için eksi değere sahip
olduğunda ise, o yükseklik zonu için o güne ait kar erime hesabı SRM
tarafından “0” olarak alınmaktadır.
Sıcaklık verileri SRM’ye, havza çapında veya yükseklik zonlarına göre ayrı
olarak girilebilmektedir. Sıcaklık değerleri; modellenen havzadaki sıcaklık
ölçüm istasyonu sayısına, dağılımına ve havza veya yükseklik zonu
sıcaklıklarını temsil kabiliyetine bağlı olarak SRM’ye girilebilir.
3.5.2. Yağış
Havzanın büyüklüğüne ve topoğrafik rölyefine bağlı olarak, yağış değerleri
çok değişken olabilmektedir. Bu değişkenliği yansıtabilmek için modellenen
havzada; ölçüm istasyonlarının, alan ve yükseklik bakımından, havzayı temsil
etme kabiliyetlerinin yüksek olması gerekmektedir. Eğer havzada yeterince
ölçüm istasyonu yoksa bu durumda yağış değerlerinin yükseklikle değişimi
gibi veya havzanın her yerinde eşit yağış değerlerinin gerçekleştiği gibi
kabuller yapılabilir. SRM’nin yağış veri girişi de bu tip uygulamalara yönelik
seçenekler sunmaktadır. Yağış veri girişi de sıcaklık verisi gibi SRM’ye havza
çapında veya yükseklik zonlarına göre ayrı olarak girilebilmektedir. Yağış
verilerinin havza çapında girilmesi, tüm yükseklik zonlarının aynı yağış
değerleri ile temsil edildikleri anlamını taşımaktadır. Yükseklik zonlarına göre
girilen yağış verileri ise, yükseklik zonlarına göre farklı değerlere sahiptir.
SRM’ye girilen yağış verileri, bir günde yağmış olan toplam yağış yüksekliği
olarak girilmektedir. Yağış şekli (kar, yağmur) ile ilgili ise herhangi bir veri
girişi söz konusu değildir. Bunun yerine, SRM yağışın şeklini belirleyebilmek
amacı ile bir kritik sıcaklık (T kr ) değeri kullanmaktadır. Bu kritik sıcaklık
değeri, yağış olan herhangi bir güne ait ortalama sıcaklık ile karşılaştırılarak

24
yağış şekli SRM tarafından belirlenmektedir. Örneğin; T ≥ T kr ise yağış
yağmur veya T < T kr ise yağış kar şeklindedir. Bu yolla belirlenen yağış şekli,
karsız alana veya kar örtüsüne yağmasına göre, SRM tarafından hemen
(yağmur) veya depolanarak (kar) yeterli derece-gün sayısı oluştuğunda akışa
katılır.
Ayrıca SRM, şiddetli yağmur yağışları sonrasında oluşan akış piklerini daha
iyi benzetebilmek amacıyla (havzanın yağışa hızlı tepki vermesi), eşik bir
yağış değerini kullanmaktadır. Bu değerden fazla yağışın gerçekleştiği
günlerde pik akımı benzetebilmek amacı ile geri çekilme katsayısı SRM
tarafından otomatik olarak azaltılmaktadır.
3.5.3. Karla kaplı alan
SRM’nin günlük değişken olarak kullandığı bir diğer veri ise karla kaplı alan
(KKA) değişimidir. Kar erimesinin akıma katıldığı alanın belirlenmesi
bakımından, özellikle dağlık havzalarda günlük KKA değişimlerinin
belirlenmesi gerekmektedir.
KKA değerleri SRM’ye her gün için girilmelidir. Yerden veya havadan
fotoğraflamayla veya görüntülemeyle belirlenen KKA değerleri, verinin
alınamadığı günlerdeki KKA değerlerini belirlemek için kullanılabilir. Böylece
KKA değişimi tüm bir kar erime dönemine yansıtılabilir.
Uydu teknolojisinin gelişmesiyle KKA değişimi; uzaktan algılama aletleriyle,
özellikle büyük havzalar için, daha iyi belirlenebilmektedir. Tabii KKA’daki
değişimleri uydu görüntülerinden belirlerken, uydu teknik özellikleri de önem
kazanmaktadır. KKA değişimini gözlemede kullanılan bazı uydu ve teknik
özellikleri Çizelge 3.1’de gösterilmektedir.

25
Çizelge 3.1. Kar örtüsü alanının belirlenmesinde kullanılan bazı uzaktan
algılama örnekleri [20]
Platform
Alıcısı
Spektral Bandlar
Konumsal
Çözünürlük
Minimum Alan
Büyüklüğü
(km 2 )
Tekrarlama
Zamanı
Uçak
Ortofoto
Görünür/YKÖ 2 m 1 Değişken
IRS
Pan
LISS-II
WiFS
Yeşilden YKÖ’e
1–3 Yeşilden YKÖ’ye
1 Kırmızı/ 2 YKÖ
5,8 m
23 m
188 m
2
2,5 – 5
10 – 20
24 gün
24 gün
5 gün
SPOT
HRVIR 1–3 Yeşilden YKÖ’ye 2,5 – 20 m 1 – 3 26 gün
Landsat
MSS
TM
ETM-Pan
Terra/Aqua
ASTER
MODIS
1–4 Yeşilden YKÖ’ye
1–4 Yeşilden YKÖ’ye
Görünür/YKÖ
1–3 Yeşilden YKÖ’ye
1 Kırmızı/ 2 YKÖ
3–8 Maviden OKÖ’ye
80 m
30 m
15 m
15 m
250 m
500 m
10 – 20
2,5 – 5
2 – 3
2 – 3
20 – 50
50 – 100
16 – 18 gün
16 – 18 gün
16 – 18 gün
16 gün
1 gün
1 gün
NOAA
AVHRR 1 Kırmızı/ 2 YKÖ 1,1 km 10 – 500 12 saat
Meteosat
1–3 Kırmızıdan YKÖ’e
SEVIRI
12 Görünür
YKÖ: Yakın kızıl ötesi, OKÖ: Orta kızıl ötesi
3 km
1 km
500 – 1000
10 – 500
30 dakika
30 dakika
Kar çekilme eğrilerinin oluşturulmasında kullanılan KKA değerlerinde, kar
yağışlarının yağış dönemleri de önem kazanmaktadır (Şekil 3.3). Kar erime
döneminin sonlarında gerçekleşen kar yağışının, çekilme eğrilerine
yansıtılmasında dikkat edilmelidir. Fazla bir kar su eşdeğerine ve derinliğe
sahip olmayan bu tür yağışların, tüm havzayı kar örtüsü ile kaplaması
durumunda oluşturulacak çekilme eğrisine yansıtılmaması daha iyi sonuç
verecektir.

26
NİS MAY HAZ TEM AĞUS EYL
Şekil 3.3. Beş zona ayrılmış havzanın kar çekilme eğrilerinin zaman ile
değişimine örnek, Felsberg Havzası [21]
3.6. Parametreler
SRM programına girdi olarak girilen 8 parametre mevcuttur:
— Kar Akış Katsayısı (c S ) — Kritik Sıcaklık (T kr )
— Yağmur Akış Katsayısı (c R ) — Yağış Katkı Alanı (RCA)
— Derece Gün Faktörü (a) — Geri Çekilme Katsayısı (k)
— Sıcaklık Değişme Oranı (γ) — Gecikme zamanı (L)
Parametre değerleri; havzada ölçümü yapılan çeşitli veriler arasındaki
ilişkilerden yola çıkılarak elde edilebilir. Parametre kalibrasyonun yapılması
durumunda ise, havza karakteristikleri ile parametrelerin alabileceği değer
sınırları arasında uyum olması gerekmektedir.

27
3.6.1. Akış katsayısı
Akış katsayısı; toplam yağış yüksekliğinden (kar erimesi+yağmur)
evapotranspirasyon, sızma gibi çeşitli kayıpların oluşması sonucunda, akışa
geçen yağış yüksekliğinin belirlenmesinde kullanılmaktadır. Bu katsayı; akışa
geçen miktarın, toplam yağış miktarına oranı olarak ifade edilebilmektedir.
SRM, yağmur ve kar akış katsayıları olmak üzere iki çeşit akış katsayısı
kullanmaktadır. Yağmur (c R ) ve kar (c S ) akış katsayıları, havzanın fiziki
koşullarına göre zamanla değişiklik göstermektedir (Şekil 3.4 ve Şekil 3.5).
Özellikle kar erime döneminin başlangıcında yüksek olan akış katsayıları,
erime dönemi ortasına doğru KKA’nın azalması ve yerden gerçekleşen
buharlaşma miktarının artması ile azalma gösterebilir. Bazen çok düşük
sıcaklıklar nedeniyle, havzada meydana gelebilecek don olayları, zeminin
sızma kapasitesini azaltacağından akış katsayısının artmasına da neden
olabilir. Akış katsayısına etki eden bu olayların, havzanın yağış-akış ilişkisini
temsil etme derecesinin arttırılması için, arazide takip edilmesi ve belli
aralıklarla kar derinliğinin, yoğunluğunun ölçülmesi gerekmektedir.
Akış katsayısı, SRM ile modeli oluşturulan bir havzada, kontrol edilmesi
gereken parametrelerin başında yer almaktadır.

28
c S
NİSAN MAYIS HAZİRAN TEMMUZ AĞUSTOS
Şekil 3.4. Kar için ortalama akış katsayısı, Dischma ve Durance havzaları
örneği [22]
c R
NİSAN MAYIS HAZİRAN TEMMUZ AĞUSTOS
Şekil 3.5. Yağmur için ortalama akış katsayısı, Dischma ve Durance
Havzaları örneği [22]

29
3.6.2. Derece-gün faktörü
SRM; derece-gün faktörü değerlerini (a cm/C.gün), derece-gün değerleri (T
C.gün) ile birlikte kullanarak, günlük eriyen karın su eşdeğerini (M cm)
hesaplamakta kullanmaktadır.
M=a.T (3.5)
Bir havzanın derece-gün faktörü değerlerinin, arazide kar örtüsü
parametrelerinin (yoğunluk, derinlik) zamanla değişimlerine bağlı olarak
belirlenmesi, benzetim çalışmalarının daha tutarlı sonuçlara ulaşmasında
yardımcı olur. Derece-gün faktörünün zamanla değişmesinin en önemli
nedeni; kar erimesine neden olan enerji değişimlerini tam olarak temsil
etmemesidir. Özellikle kısa dalga radyasyonun, rüzgâr hızının ve gizli ısının
etkisini kar erimesine yansıtamamaktadır.
Derece-gün faktörünün belirlenmesinde, arazi ölçümlerinin yetersiz olduğu
havzalarda ise, benzer özellikteki havzalara ait derece-gün faktörü
değerlerinin kullanılabileceği gibi, ölçümü yapılan veya hesaplanan verilerin
birbirleri ile olan ilişkilerinden de (birikmiş akış yüksekliği-birikmiş ortalama
sıcaklık gibi) faydalanılabilmektedir.
Detaylı verinin yokluğunda derece-gün faktörünün belirlenmesinde kullanılan
diğer bir yol da ampirik bir denklemdir (Martinec 1960) [23].
S
a=1.1 (3.6)
W
a= derece-gün faktörü (cm/C.gün)
ρ S = kar yoğunluğu
ρ W = su yoğunluğu
“Eş. 3.6”’ya göre kar yoğunluğunun artış göstermesi ile birlikte derece-gün
faktörü değeri de artmaktadır. Tabii bu durumun nedeni; yoğunluğu artan kar
örtüsünün güneşten gelen radyasyonu daha az yansıtmasına bağlı olarak kar

30
örtüsüne giren enerji miktarının artması ile ifade edilebilir. Kar erime
mevsiminin sonuna doğru kar örtüsü yoğunluğu giderek artacağından,
derece-gün faktörü de erime dönemi sonuna doğru artış gösterecektir (Şekil
3.6).
Kar erime dönemlerinin sonuna doğru kar yağışları gerçekleşebilir. Bu gibi
durumlarda derece-gün faktörü değeri daha küçük bir değer alacağı için,
modelin oluşturulmasında bu gibi değişimlere dikkat edilmesi gerekmektedir.
SRM’ye; derece-gün faktörü günlük olarak girilebilmektedir. Modellenen bir
havza için belirlenen derece-gün faktörü değerlerinin kalibre edilmesinden
önce, diğer değişken ve parametre değerlerinin kontrol edilmesi daha doğru
bir yaklaşım oluşturmaktadır.
a
(cm/C.gün)
NİSAN MAYIS HAZİRAN TEMMUZ AĞUSTOS
Şekil 3.6. Dischma, Dinwoody ve Durance havzaları için SRM modelinde
kullanılan ortalama derece-gün faktörleri [22]
3.6.3. Sıcaklık değişme oranı
Sıcaklık değişme oranı, yükseklik ile beraber sıcaklığın azalma miktarını
ifade etmektedir. Bu parametre değeri, havzadan havzaya farklı topoğrafik ve

31
iklim özelliklerinden dolayı değişmektedir. Özellikle zamanla değişen havanın
nem durumuna bağlı olarak dönem dönem farklı değerler alabilir. Sıcaklık
değişme oranının geneldeki ortalama değeri ise nemli havalar için geçerli
olan 0.65 C/100 m değeridir [20].
Modellenen havzada bulunan sıcaklık ölçüm istasyonları yükseklik olarak
homojen bir yapıda ise, sıcaklık değişme oranı geçmiş verilerden
faydalanılarak belirlenebilir. Modellenen havzanın ölçüm istasyonlarının veya
verisinin yetersiz olması durumunda ise; sıcaklık değişme oranı bilinen,
benzer özellikteki havzalardan benzeştirme yolu ile belirlenebilir.
Sıcaklık değişme oranının olması gereken değerden yüksek veya az olarak
kullanılması, benzetimde sapmalara neden olmaktadır. Kullanılan sıcaklık
değişme oranı değerlerinin doğruluğunun, kar örtüsünün çekilme eğrileri ile
uyumu incelenerek, kabul edilebilir sınırlar içinde olup olmadığı da kontrol
edilebilir.
SRM’ye sıcaklık değişme oranı; havza çapında veya yükseklik zonlarına ayrı
olarak girilebilmektedir.
3.6.4. Kritik sıcaklık
Kritik sıcaklık (T kr ), havzada veya yükseklik zonlarında meydana gelen yağış
şeklinin belirlenmesinde kullanılan bir parametredir. Bu parametre, kar
örtüsünün erimesinde ve birikmesinde SRM için oldukça önemli yer
tutmaktadır. Günlük ortalama sıcaklık (T ort ) ile T kr arasındaki ilişkiye göre
yağış şekli SRM tarafından belirlenmektedir.
Kritik sıcaklık değeri, havzadaki meteoroloji istasyonlarının geçmiş yağış ve
sıcaklık kayıtlarından belirlenebilir. Meydana gelen yağışlar ile aynı
zamandaki sıcaklık değerleri karşılaştırılarak kritik sıcaklık değerinin
alabileceği değer bulunabilmektedir.

32
Kritik sıcaklık kar birikme döneminin başlangıcında daha büyük bir değer alır
iken, erime dönemi sonlarına doğru 0C’ye yakın değerler almaktadır. Bu
açıdan da T kr parametresinin uzun dönem modelleme çalışması yapılan
havzalar için zamanla değişiminin SRM’ye girilmesi gerekmektedir.
3.6.5. Yağmur katkı alanı
Karla kaplı bir havza üzerine yağan yağmurun akışa hemen katılabilmesi için
kar örtüsünün doygun hale gelmiş olması gerekmektedir. Doygun hale gelmiş
olan kar örtüsünün boşlukları su ile dolacağından; yağmurdan gelen su kısa
bir zaman içinde akışa geçmektedir. Yeni oluşmuş bir kar örtüsü ile kaplı olan
havzada meydana gelen yağış ise, belli bir gecikme ile akışa katılmaktadır.
Kar örtüsü yoğunluğunun az olmasından dolayı boşluklar hava ile doludur ve
yağmurdan gelen yağışın akışa geçebilmesi için öncelikle bu boşlukların
doldurulması gerekmektedir.
SRM de yağmur yağışının meydana geldiği günlerde, kar örtüsünden de
akışa katılım olup olmadığını belirlemek amacı ile yağmur katkı alanı
parametresine (RCA) ihtiyaç duymaktadır. Kar örtüsünün olgunlaşmasından
önce (RCA=0) yağmurun akışa katkısı yalnızca karsız alanlarla sınırlıdır.
Fakat kar örtüsünün olgunlaştığı (RCA=1) dönemden sonra, yağmur tüm bir
havza üzerinden akışa katılmaktadır.
Yağmur yağışının akışa katılımı yalnızca yağış yüksekliği, yağmur akış
katsayısı (c R ) ve yağmur katkı alanına (havza alanı, karla kaplı alan) bağlıdır.
Yağmurun kar örtüsünü eritme etkisi, küçük olduğu kabul edildiğinden, SRM
hesaplamalarında kullanılmamaktadır.
3.6.6. Geri çekilme katsayısı
Geri çekilme katsayısı; bir güne ait debi değerinin, bir sonraki günle olan
ilişkisini belirleyen bir parametredir. SRM’nin en önemli parametre

33
değerlerinden biri olan geri çekilme katsayısı; geçmiş akım ve yağış
verilerinden faydalanılarak elde edilebilir. Geri çekilme katsayısı belirlenirken,
geri çekilme eğrilerinin yağış ve kar erimesi oluşmamış ardıl debi değerlerinin
kullanılması gerekmektedir.
Geri çekilme katsayısının; sabit bir değer yerine, debi değerine göre değişen
değerler alması, geri çekilme eğrisinin daha doğru oluşturulmasını
sağlamaktadır. Bu amaçla, SRM geri çekilme katsayını “Eş. 3.8”’e göre
belirlemektedir. Bu denklemde bulunan “x” ve “y” değerleri pozitif ve sabit
sayılardır. Yüksek debilerde geri çekilme katsayısı küçük iken, debi değerleri
küçüldükçe geri çekilme katsayısı artış gösterir.
Ayrıca; Q n ve Q n+1 değerlerinin birbirilerine karşı noktalanmasıyla oluşan tüm
noktaların en düşük zarf eğrisi, k değerlerini vermektedir (Şekil 3.7).
k
Q
Q
n+1
n
(3.7)
-y
kn+1
= x.Q (3.8)
n
k
k
1
=
1
2
-y
1
-y
2
= x.Q2
logk
logk
x.Q
=
=
logx - ylogQ
logx - ylogQ
1
2
(3.9)

34
ORTALAMA EĞRİ
ZARF EĞRİSİ
1:1 EĞRİSİ
Şekil 3.7. Geri çekilme, k değerinin belirlenmesinde kullanılan x ve y
sabitlerinin bulunması, Dischma Havzası, İsviçre [22]
3.6.7. Gecikme zamanı
Gecikme zamanı (L) parametresi; kar erimesinden ve yağmurdan meydana
gelen debinin günler bazında nasıl dağıldığını belirlemek amacıyla kullanılan
bir değerdir (Şekil 3.8). Parametrenin değeri; modellenen havzada, sıcaklığın
yükselmeye başladığı zaman ile hidrografın yükselmeye başladığı zaman
arasındaki farktır.
Kar erimesinden beslenen havzalarda, hidrografların dalgalı olarak
şekillendiği düşünülürse, bu parametre değerinin belirlenebilmesi için ayrıntılı
hidrograflara ihtiyaç duyulmaktadır. Ayrıntılı hidrografların mevcut olmaması
durumunda veya memba tarafında hidrografı etkileyebilecek bir yapının
olmasından dolayı gecikme zamanı belirlenemiyor ise, gecikme zamanı
havza büyüklüğüne göre, diğer havzalar ile benzeştirilerek, tahmin edilebilir.

35
Çeşitli havzalarda gerçekleştirilen çalışmalarda havza alanları ile gecikme
zamanları arasındaki ilişkiler şöyledir [20]:
Havza W-3 (8,42 km 2 ) : 3.0 saat
Dischma (43,3 km 2 ) : 7.2 saat
Dunajec (680 km 2 ) : 10.5 saat
Durance (2170 km 2 ) : 12.4 saat
L = 6 saat : 0.5I 0.5I Q (3.10)
n n+1 n+1
L =12 saat : 0.75I 0.25I Q (3. 11)
n n+1 n+1
L =18 saat : I Q (3.12)
n n+1
L = 24 saat : 0.25I 0.75I Q (3.13)
n n+1 n+1
Şekil 3.8. Gecikme zamanının debi hesaplamalarına etkisi [22]

36
3.7. Model Doğruluğunun Değerlendirmesi
SRM programı, ölçülen hidrograf ile hesaplanan hidrografın görsel olarak
karşılaştırılmasını sağlayan bir ara yüze sahiptir. Programın bu özelliği
sayesinde, hidrograflar arasındaki sapmalar daha net olarak
belirlenebilmekte ve sapmalara neden olan etkenlerin (parametre, değişken),
modellenen havzayı ne derece temsil ettikleri anlaşılabilmektedir.
SRM, bu görsel kıyaslama özelliğine ek olarak; ölçülen ve hesaplanan
hidrografların benzerlik derecesinin değerlendirilmesinde kullanılan, sayısal
değer olarak ifade edilen bir benzerlik kıstasına da sahiptir. Bu benzerlik
kıstası; ölçülen ve hesaplanan hidrograflar arasındaki sapmayı ifade eden,
katsayı (R 2 ) ile ölçülen ve hesaplanan hidrograflar arasındaki toplam hacim
farkını ifade eden katsayıdan (D v ) oluşmaktadır [20].
Ölçülen ve hesaplanan hidrograflar arasındaki sapmayı ifade eden katsayı şu
şekilde hesaplanmaktadır [20]:
R =1-
n
2 i=1
n
i=1
Q-Q
i
i
Q-Q
'
i
ort
2
2
Q i = günlük ölçülen debi
Q ’ i= günlük hesaplanan debi
Q ort = çalışılan yıl veya kar erime mevsiminin ortalama ölçülen debisi
n= günlük debi değerlerinin sayısı
(3.13)
Ölçülen ve hesaplanan hidrograflar arasındaki toplam hacim farkını ifade
eden katsayı şu şekilde hesaplanmaktadır [20]:
V -V
'
R R
D
v
= .100
VR
V R = ölçülen yıllık veya mevsimsel akış hacmi
V ’ R= hesaplanan yıllık veya mevsimsel akış hacmi
(3.14)

37
4. UZAKTAN ALGILAMA
4.1 Giriş
Uzaktan algılama teknolojisi, pek çok bilimsel ve mühendislik amaçlı
çalışmalarda kullanılmaktadır. Hidroloji alanında da su kaynaklarının
yönetilmesi, işletilmesi ve çeşitli tahmin çalışmalarında yaygın olarak
kullanılmaya başlanmıştır. Özellikle kar hidrolojisi çalışmalarında, kar
örtüsünün havza içerisindeki dağılımını ve zamanla değişimini belirlemek
amacıyla uydu görüntülerinden faydalanılmaktadır. Bu tez çalışmasında da
kullanılan SRM hidrolojik modelleme programına, karla kaplı alan bilgilerinin
veri olarak girilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, SRM’ye veri olarak
girilen günlük karla kaplı alan değerlerini belirlemek amacıyla; MODIS kar
ürünlerinden (MOD10A1, MYD10A1) elde edilen görüntülerden
faydalanılmaktadır. Bu kapsamda; kar örtüsü alanı ve değişimi, uzaktan
algılama yöntemi ile belirleneceğinden, bu bölüm uzaktan algılama ve
MODIS ile ilişkili olarak genel bilgiler içermektedir.
4.2. Uzaktan Algılamaya Genel Bakış
Pek çok açıdan uzaktan algılama bir okuma işlemi olarak düşünülebilir.
Çeşitli algılayıcıları kullanarak araştırılan nesneler, alanlar veya olaylar
hakkında bilgi edinmek için uzaktan toplanan veriler analiz edilebilir. Uzaktan
toplanan veri; akustik dalga dağılımları veya elektromanyetik enerji
dağılımları gibi pek çok algılama şekliyle elde edilebilmektedir [24].
Bu veri toplama şekillerinden elektromanyetik enerji; yeryüzü kaynaklarını
görüntüleme, inceleme ve haritalama çalışmalarında kullanılmaktadır. Bunun
için elektromanyetik enerjiyi kaydedebilen algılayıcılar çeşitli uzay araçlarına
monte edilmektedir. Bu algılayıcılar; yeryüzü özelliklerine göre
elektromanyetik enerjiyi emme ve yansıtmalarına bağlı olarak veriyi

38
toplamaktadır. Toplanan veriler ise, araştırılan konular hakkında bilgi
edinmek amacı ile kullanıcılar tarafından analiz edilmektedir (şekil 4.1) [24].
Şekil 4.1. Yeryüzünün elektromanyetik olarak uzaktan algılanması [24]
Bu kapsamda uzaktan algılama; yeryüzünden belirli uzaklıklara, atmosfere ya
da uzaya, yerleştirilen platformlara monte edilmiş ölçüm aletleri ile
yeryüzünün doğal ve yapay nesneleri konusunda bilgi alma ve değerlendirme
tekniği olarak tanımlanmaktadır [25].
1960’dan önce uzaktan algılama aletleri uçaklara monte edilirken, uzay
teknolojisinin gelişmesi sayesinde pek çok uzaktan algılama sistemleri
uzaydan işletilebilmektedir [26].
En çok uzayda bulunan platformlardan elde edilen uzaktan algılama verisi,
insansız uyduların kullanılmasıyla elde edilmektedir. Meteorolojik amaçlar
için kullanılan uydular, 1000 km ile 36000 km yükseklikte yer almaktadır
(Şekil 4.2). Yeryüzü kaynaklarını araştıran uydular ise genelde 1000 km veya
daha az yükseklikte işletilmektedir. 1972’den beri yeryüzü kaynaklarını
inceleyen çok sayıda uydu uzaktan algılama çalışmalarında kullanılmaktadır
[26].

39
Şekil 4.2. Çeşitli yüksekliklerde işletilen uzaktan algılama platformları [26]
4.3. Uzaktan Algılama ile Veri Toplama
Uzaktan algılama yöntemleri ile Dünya’ya ait geniş boyutta veriler elde
edilmektedir. Böylece uzaktan algılama tekniklerinin kullanılmasıyla, geniş
alanlara yayılan çalışmalar yapılabilmektedir.
Uzaktan algılamayla elde edilen verilere genel olarak “görüntü” denilmektedir.
Görüntü; fotoğraf vasıtasıyla veya tarayıcı aletle kaydedilen nesnenin bir
temsilidir. Tarayıcı, nesnenin özelliğini betimleyen (yansıtma değeri gibi)

40
sayısal numaraları kaydetmektedir. Bir tarayıcı sistem, bir kamera sistemi ile
algılanamayacak elektromanyetik dalga boylarının, algılanabilmesi amacıyla
kullanılmaktadır [26].
Uzaktan algılama ile elde edilen görüntüler; elektromanyetik alanlar ve kuvvet
alanları içerisinde oluşan farklılıkların ölçülmesiyle elde edilmektedir.
Elektromanyetik alanlarda meydana gelen farklılıklar; spektral (ışık
dağılımına ait), konumsal ve zamansal farklılıklardır. Elektromanyetik
alanlarda oluşan bu farklılıkların ölçümü; yine bu elektromanyetik alanın
kapsamında bulunan çeşitli algılama sistemleri tarafından yapılmaktadır [25].
Sonuçta, uzaktan algılama ile oluşturulan veriler; elektromanyetik enerjinin,
elektromanyetik alanda zamansal ve konumsal değişiminden elde edilen
görüntülerden sağlanmaktadır.
Uzaktan algılamayla görüntü elde edilebilmesinin ana kaynağı; Güneş’ten
Dünya’ya doğru gelen elektromanyetik radyasyondur [25]. Bu
elektromanyetik radyasyon dalgalar halinde hareket etmekte ve tüm dalga
boyları boşlukta aynı hızda yol almaktadır. Bu hız ışık hızıdır ve değeri 3x10 8
m/s’dir [26]. Her dalganın bir frekansı, genişliği ve dalga boyu vardır.
Elektromanyetik radyasyon dalgalarının, dalga boylarına göre
düzenlenmeleriyle elektromanyetik spektrum (tayf) elde edilmektedir (Şekil
4.3) [25].

41
Şekil 4.3. Elektromanyetik spektrum [24]
Elektromanyetik spektrumda gama ışınları, X- ışınları ve mor ötesi ışınları,
görünen ışıktan daha küçük dalga boyuna sahipken; kızıl ötesi, mikrodalga
ve radyo dalgaları daha büyük dalga boyuna sahiptir. İnsan gözünün ayırt
edebildiği kısım olan görünen kısım, elektromanyetik spektrumun çok küçük
bir kısmını oluşturmaktadır. Görünen kısım kendi içinde de Kırmızı, Yeşil ve
Mavi (RGB) renklere ayrılmaktadır. Her üç renk de ayrı bir dalga bölgesini
temsil etmektedir [26].
Elektromanyetik spektrum, uzaktan algılama çalışmalarında iki kısma
ayrılmaktadır [25]:
1. Optik dalga boyları, 0,3 μm – 15 μm arasında değişen dalga boyu
değerlerine sahip olan bölgedir.
a. Yansıma dalga boyu bandları
Mor ötesi : 0,3 μm – 0,4 μm
Görünen bölge : 0,4 μm – 0,7 μm
Yakın kızıl ötesi : 0,7 μm – 3 μm
b. Yayılma dalga boyu bandları
Termal kızıl ötesi: 3 μm – 15 μm

42
2. Mikro dalga boyları, 1 mm – 1m arasında değişen dalga boyu değerlerine
sahip olan bölgedir.
a. Pasif mikrodalga: 1mm – 1cm
b. Aktif mikrodalga (Radar)
SHF (Super High Frequency) : 1 cm – 10 cm
UHF (Ultra High Frequency) : 10 cm – 1 m
Elektromanyetik enerjinin pek çok özelliği; dalga teorisiyle kolayca
tanımlanmasına rağmen, bir diğer teori de elektromanyetik enerjinin madde
ile etkileşimini konu almaktadır. Bu teori – atom (zerre) teorisi -
elektromanyetik enerjinin pek çok farklı birimden (foton veya kuanta)
oluştuğunu kabul etmektedir. Bu teoriye göre; uzun dalga boylu
elektromanyetik enerji, kısa dalga boylu elektromanyetik enerjiye göre daha
az enerjiye sahiptir. Bu da yeryüzündeki nesnelerden yayılan, uzun dalgalı
radyasyonun (mikrodalga), kısa dalgalı radyasyona (termal kızıl ötesi)
nazaran uzaktan algılama aygıtı tarafından algılanmasının daha zor
olduğunu göstermektedir [24].
Yeryüzü nesneleri de radyasyon kaynağıdır ve güneşten farklı büyüklükte ve
spektral birleşimde radyasyon yayarlar. Bir nesnenin ne kadar enerji
yayabileceği, nesnenin sıcaklığı ile doğru orantılıdır. Ayrıca, bir nesnenin
sahip olduğu sıcaklığa göre oluşturacağı maksimum dalga boyu da birbiri ile
ters orantılıdır. Yani sıcaklık yükseldikçe nesnenin yaydığı dalga boyu
kısalmaktadır [24].
4.4. Algılayıcı Aletlerle Kaydedilen Enerjinin Kaynağı
Güneşin yaydığı enerjinin yeryüzüne ulaşması ile bir kısım enerji yansıma ile
uzaktan algılama aletine iletilir. Enerjinin bir kısmı ise yeryüzü tarafından
emilerek depolanır ve yeryüzünün sıcaklığı artar. Sonra yeryüzünde
depolanan enerji, yeryüzü tarafından yayılarak uzaktan algılama aletine

43
ulaşmaktadır. Uzaktan algılamanın temel çalışma prensibi, bu enerji alışverişine
dayanmaktadır. Böylece; uzaktan algılamada elektromanyetik
enerjinin yeryüzünden yansıması ve yayılması sonucu görüntü elde
edilmektedir [25].
Yansıyan enerji; Güneşten gelen enerji yeryüzünden yansırken yansımanın
özellikleri; yüzeyin yapısına, gelen enerjinin dalga boyuna, geliş açısı gibi
etkenlere bağlıdır. Güneş tarafından oluşturulan kısa dalga boylu
elektromanyetik radyasyon, yeryüzünden yansıdıktan sonra uzaktan algılama
aletine ulaşmaktadır. Yansıma; ayna yüzeyi yansıma ve dağınık yansıma
olarak iki kısımda incelenmektedir [25].
Ayna yüzeyi yansımada; düzgün ve pürüzsüz yüzeylere gelen radyasyonun
yaptığı açı, yansıyan radyasyonun yaptığı açıya eşittir. Durgun su yüzeyleri,
parlak boyalı maddeler bu durum için örnek verilebilir [25].
Dağınık yansıma; düzgün olmayan yüzeylerde oluşmaktadır. Yüzeyin pürüzlü
olmasından dolayı radyasyon tek bir yönde yansımaz [25].
Enerjinin yeryüzünden yansıması albedo ile açıklanabilir. Bir yüzeyin
albedosu; yüzeye etki eden toplam elektromanyetik radyasyonun, yansıtılan
elektromanyetik radyasyona oranı olarak Çizelge 4.1’de verilmiştir. Dünya,
atmosfer dâhil, %34 dolayında albedoya sahiptir. Bu değerin %75’ini
bulutlardan yansıyan radyasyon oluşturmaktadır. Çizelge 4.1’den görüldüğü
üzere suyun albedosu geniş bir aralıkta değişim göstermektedir. Bunun
nedeni enerjinin su yüzeyine etkidiği açı ile ilgilidir. Su düşük geliş açılarında
düşük albedoya sahiptir [26].

44
Çizelge 4.1. Çeşitli yüzeylerin albedosu [26]
Yüzey Tipi Albedo (%)
Çimen 25
Beton 20
Su 5-70
Taze kar 80-100
Orman 5-10
İnce bulut 75
Koyu toprak 5-10
Yayılan enerjinin kaynağını ise; Güneş tarafından oluşturulan kısa dalga
boylu elektromanyetik radyasyonun, yeryüzü tarafından emilmesi (yeryüzü
sıcaklığı artar) oluşturmaktadır [25]. Yeryüzü tarafından emilen enerji, sonra
daha uzun dalga boylarında yayılmaktadır. Bu yayılan enerji de termal kızıl
ötesine duyarlı olan algılayıcılar tarafından ölçülebilmektedir [26].
Yeryüzüne ulaşan enerji yaklaşık olarak gelen enerjinin yarısıdır. Bu gelen
enerjinin %50’si yeryüzü tarafından emilirken, yalnızca %4’ü yansıtılmakta ve
saçılmaktadır. Yaklaşık olarak %6’sı uzay içerisinde saçılırken (veya
atmosfer yüzeyinde ), %20’lik kısım bulutlardan yansıtılmaktadır. Ayrıca
gelen enerjinin %5’i bulutlar tarafından emilmektedir (Şekil 4.4) [26].

45
Şekil 4.4. Elektromanyetik radyasyonun atmosferle olan etkileşimi [26]
4.5. Uzaktan Algılamada Atmosferik Etkiler
Güneşten yayılan ışık enerjisi Dünya’ya ulaşmadan önce yoğun bir atmosfer
tabakasından geçer. Bu geçiş sırasında enerjinin bir kısmı soğurularak
yeryüzüne ulaşır. Yeryüzüne ulaşan enerji yansır ve tekrar atmosferden
geçerek uzaktan algılama aygıtına ulaşır. Bu sırada yine, yansıyan enerjinin
bir kısmı atmosfer tarafından soğurulmaktadır. Yayılan enerji ise (ışık
enerjisinin sıcaklığa dönüşmüş hali) atmosferden bir kez geçtiğinden daha az
etkilenmiş olarak, uzaktan algılama aygıtına ulaşmaktadır. Atmosferin bu
enerji akışında oynadığı rolü, enerjinin saçılması ve soğurulması olarak ikiye
ayırmak mümkündür [25].
Saçılma; atmosferde bulunan aerosoller (su–buz damlacıkları, toz, duman
parçacıkları gibi) tarafından radyasyonun yansıtılması sonucu oluşmaktadır.
Saçılma miktarı; atmosferde bulunan aerosollerin boyutları ve miktarı,
elektromanyetik enerjinin dalga boyu ile yakından ilişkilidir [25].

46
Soğurma; atmosferde bulunan çeşitli moleküllerin (H 2 O, CH 4 , O 2 , CO 2 gibi)
güneşten gelen enerji ile birlikte dönmeye ve titreşmeye başlaması sonucu
oluşmaktadır. Atmosferin enerjiyi soğurması nedeniyle, elektromanyetik
spektrumun %50’ye yakın kısmı uzaktan algılamada kullanılamamaktadır
[25].
Elektromanyetik spektrumun uzaktan algılama aletine ulaşmayan kısmı göz
önüne alındığında, tasarlanan algılama aletleri belirli dalga boylarını
algılayabilecek şekilde yapılmaktadır. Bu durum da “atmosferik pencereler”
denilen bölgelerin belirlenmesini gerektirir [25].
Şekil 4.5. Atmosferin geçirgenliği [24]
Atmosferik pencereler; elektromanyetik enerjinin güneşten yeryüzüne
gelmesinde kullanılan bölgelerdir. Dalga boyuna ve atmosferde bulunan
bileşenlere bağlı olarak, bazı dalga boylarında yayılan enerji yeryüzüne
ulaşırken bir kısmı soğurulmaktadır. Yeryüzüne ulaşabilen enerji bölgeleri;
mor ötesi, görünen bölge, termal, mikro dalga ve radar bölgeleridir. Uzaktan
algılama için ideal bölgeler; görünen, kızıl ötesi ve termal dalga boylarından
oluşan bölgelerdir [25].
4.6. Nesnelerin Spektral Tepkileri
Yeryüzünde farklı nesnelerin farklı renklerde olduğu görülür; çimen yeşil,
gökyüzü mavi gibi. Çimen göze yeşil olarak görünür; çünkü mavi veya
kırmızıdan daha çok yeşil rengi yansıtmaktadır. Bir nesnenin yansıtma
özelliği; dalga boyuna bağımlıdır ve belirgin şekilde birkaç mikrometre

47
aralığında değişebilir. Uzaktan algılama sistemleri görünüşte algılanamayan
dalga boylarında çalışmaktadır. Algılayıcılardan elde edilen görüntüleri
anlamak amacıyla; farklı nesnelerin, elektromanyetik radyasyonu yansıtma
ve emme özelliklerinin bilinmesine ihtiyaç vardır [26].
Bir yeryüzü parçasının uzaktan algılamayla elde edilen görüntüsünden;
oradaki bitki örtüsü, toprak yapısı, su mevcudiyeti, zemin yapısı gibi
özelliklerin yorumlanabilmesi için nesnelerin farklı yansıtma ve soğurma
özelliklerinin bilinmesi gerekmektedir [26].
4.7. Uzaktan Algılamada Görüntü Çeşitleri
Yapılacak çalışmalarda uzaktan algılama teknolojisinden faydalanılacaksa,
ne tür görüntünün çalışmada kullanılması gerektiğine karar vermek önem
kazanmaktadır. Uzaktan algılama ile elde edilecek çok türde veri mevcuttur.
Gerekli verilerin hangi tür görüntülerden elde edilebileceğinin bilinmesi,
çalışmanın daha hızlı yapılmasını sağladığı gibi, çeşitli giderleri de azaltabilir
[25].
Uzaktan algılamada en yaygın kullanılan görüntü çeşitleri şunlardır:
Pankromatik (Siyah – Beyaz) Görüntüler
Kızılötesi Görüntüler
Çok Bantlı (Multispectral) Görüntüler
Doğal Renkli Görüntüler
Ters Renkli (False Colour) Görüntüler
Termal Görüntüler
Uzaktan algılama ile yeryüzündeki doğal ve yapay nesnelerden yansıyan ve
yayılan enerjiler, bir fotoğrafik sistem veya görüntü işleme sistemi (tarayıcı)
aracılığıyla görünür hale getirilmektedir [25]. Uzaktan algılamayla nesnelerin

48
görüntüleri, fotoğrafik ve sayısal olmak üzere iki yöntemle elde edilmektedir
[26].
Fotoğrafik uzaktan algılamada; veri, yeryüzünden yansıyan enerjinin
doğrudan doğruya bir fotoğrafik film üzerine düşürülmesiyle elde edilmektedir
[25]. Filmin özellikleri kaydedilen veri şeklini belirlemektedir. Farklı filmler
kullanılarak farklı türdeki uzaktan algılama fotoğrafları oluşturulabilir [26].
Görüntülerin oluşturulmasında, kaydetme ortamı olarak filmler kullanıldığı
gibi, nesnelerden gelen enerjilerin elektronik ortamda kaydedilerek, sayısal
görüntüye dönüştürme teknikleri de kullanılabilir.
Bir sayısal görüntü, karelerin veya dikdörtgenlerin düzenli olarak
sıralanmasından oluşmaktadır. Sayısal görüntüler; uzaktan algılama
sisteminin, her bir kareye bazı parametreler ile ilişkili olarak (yansıtma,
yayılma gibi) belirlenen bir sayı atamasıyla oluşturulmaktadır [26].
4.8. Görüntülerin Çözünürlüğü
Uzaktan algılamada 4 çeşit çözünürlükten söz edilebilir.
Spektral çözünürlük
Zamansal çözünürlük
Radyometrik çözünürlük
Konumsal çözünürlük
4.8.1. Spektral çözünürlük
Algılanan bantların genişliğinin ve sayısının ölçülmesidir. Pek çok uzaktan
algılama sistemi çok bantlıdır ve dalga bandı sayısı kadar veri elde
etmektedirler [26].

49
4.8.2. Zamansal çözünürlük
Bir uzaktan algılama sisteminin, aynı yeryüzü alanını ne kadar sıklıkta
görüntülediğini temsil eden çözünürlüktür. Uydu sistemleri daha önceden
belirlenen yörüngelere, belli yüksekliklere fırlatıldıklarından; bir alanın düzenli
olarak görüntülenme sıklığı bilinmektedir [26].
4.8.3. Radyometrik çözünürlük
Bir uzaktan algılama sisteminin siyah ve beyaz arasında kaç tane gri
seviyenin olduğunun ölçülmesi ile belirlenir. Radyometrik çözünürlük “bit”
olarak ölçülendirilmektedir. Örneğin; 1 bit sistem (2 1 =2) yalnızca iki gri seviye
ölçer ve bu görüntünün en basit şeklidir. Görüntüyü siyah – beyaz iki renkte
kaydetmektedir. Bir 8 bit sistemde, 2 8 =256 gri seviyesi kaydedilebilir ve siyah,
0 ve beyaz, 255 sayılarıyla temsil edilmektedir[26].
4.8.4. Konumsal çözünürlük
Bir uzaktan algılama sisteminde gözlenen nesnelerin görüntülerinin detayının
ölçülmesidir. Örneğin; bir alanın 30 m çözünürlüğe sahip bir görüntüsü, 60 m
çözünürlüğe sahip görüntüsüne göre daha fazla piksel (kare dizisi) ile ifade
edildiğinden konumsal çözünürlüğü daha fazladır [26].
4.9. Karın Spektral Tepkisi
Kar çok ayırt edici bir spektral yansımaya sahiptir. Elektromanyetik
spektrumun görünen dalga boylarında ve 0,80 μm’ye kadar olan yakın kızıl
ötesi bölgede, kar yaklaşık %100 civarında yansıtıcı özellik taşımaktadır.
0,80 μm’den daha uzun dalga boylarında kar yansıtması azalma gösterir ve
aniden 1,5 μm’de sıfıra kadar yaklaşmaktadır. 1,5 μm’den daha büyük dalga
boylarında, karın yansıtıcı özelliği ara ara artmakta, fakat genelde çok düşük
değerler almaktadır (Şekil 4.6).

50
Şekil 4.6. Kar örtüsünün spektral tepkisi [27]
Islak kar, kuru kara göre daha az yansıtıcı özelliğe sahiptir. Bu yüzden kar
örtüsünün olgunlaşma durumunun değerlendirmesini yapmak mümkündür.
Bir kar örtüsünün; alt kotlara yakın sınırlarındaki erime, kar örtüsünün serbest
su içeriğinin artmasına neden olmaktadır. Bu da alt kotlardaki kar örtüsünün,
üst kotlara göre daha koyu görünmesine neden olmaktadır. Örneğin,
elektromanyetik spektrumun görünen bölgesindeki yansıma tepkileriyle
oluşturulmuş bir görüntüdeki karla kaplı alan; büyüklüğü 1,5 μm’den daha
büyük dalga boylarındaki yansıma tepkileriyle oluşturulmuş bir görüntüdeki
karla kaplı alandan daha büyük görünmektedir. Görüntülerden elde edilen
karla kaplı alandaki bu farklılık, kar örtüsü erime miktarının
değerlendirilmesinde kullanılabilmektedir [27].
Kar örtüsünün; gamma, görünen, kızıl ötesi ve mikro dalga ışınlarına verdiği
farklı spektral tepkilere bu bölümün devamında değinilmektedir.
4.9.1. Gamma ışınları
Kar, toprakta bulunan radyoizotoplar (potasyum, uranyum, toryum) tarafından
yayılan gamma ışınlarını emer. Gamma ışının kullanımıyla, kar örtüsünün kar

51
su eşdeğeri tahmin edilebilir [28]. Bu yöntem daha çok düz ve ormansız
alanlar için uygulanabilmektedir [29].
4.9.2. Görünen ve yakın kızıl ötesi ışınlar
Spektrumun görünen ve yakın kızıl ötesi kısmında karın yüksek yansıtıcılığı,
karın diğer yeryüzü özelliklerinden ayrılması için kullanılmaktadır. Yeni
yağmış bir kar örtüsü, görünen bölgede çok yüksek yansıtma değerine sahip
olabilir [30].
Kar örtüsünü oluşturan kar danelerinin zamanla büyüklüğünün artması ve kar
örtüsünün kirlenmesi sonucu karın yansıtıcılığı azalmaya başlamaktadır. Kar
örtüsünün kirlenmesiyle, yansıtma oranı %40 civarına kadar düşebilir [29].
0,95–1,4 μm arasındaki dalga boyları, dane büyüklüğü değişiminin
(olgunlaşmanın) yansıtma üzerindeki etkisinin en iyi şekilde görüldüğü
bölgeyi oluşturmaktadır.
4.9.3. Termal kızıl ötesi ışınlar
Termal algılama aletleri yeryüzünden yayılan enerjiyi ölçmek için
kullanılmaktadır. Bu aletler aynı zamanda kar yüzeyi sıcaklığını
ölçmektedirler [31]. Eğer kar yüzeyi hem gündüz hem de gece 0C’de sabit
kalıyorsa, bu durumda kar örtüsünün izotermal durumda olduğu ve erimenin
meydana geldiği söylenebilir [28].
Görünen ve yakın kızıl ötesi görüntülerde olduğu gibi, bulutlar; termal kızıl
ötesi görüntülerin kullanılabilirliğini de sınırlamaktadır. Eğer görüntüde bulut
varsa, bulutun üstündeki sıcaklık algılanmaktadır [32]. Termal kızıl ötesi
görüntüler bu nedenden dolayı, kar özelliklerinin belirlenmesinde kullanılırken
dikkatli bir şekilde değerlendirilmelidir.

52
4.9.4. Mikrodalga ışınları
Mikrodalga enerjinin kar yüzeyinden yayılımı, kar örtüsü olmayan araziden
yayılana göre daha azdır. Yani, kar örtüsünün fiziksel özellikleri ile
mikrodalga ışınımı arasında bir ilişki mevcuttur. Kar örtüsünün mikrodalga
ışınımı; kar örtüsünün derinliğine, kar-su eşdeğerine, sıvı su içeriğine,
yoğunluğuna, dane büyüklüğüne ve şekline, sıcaklığına ve tabakalanmasına
bağlı olarak değişim göstermektedir. Erime döneminde kar örtüsünün fiziksel
özellikleri değişeceğinden, mikrodalga ışınımı da değişiklik gösterecektir.
Mikrodalga ışınımının zamanla değişim göstermesi sayesinde, kar örtüsünün
fiziksel özellikleri hakkında bilgi edinilebilmektedir [32].
Büyük havzalarda, mikrodalga görüntüler; kar örtüsü ve derinliği analizi için
kullanılmaktadır. Ancak; bu görüntülerin düşük konumsal çözünürlükleri
dağlık havzalarda kullanımlarını engellemektedir [33].
Kar örtüsünün fiziksel özelliklerinin, elektromanyetik spektrumun; görünen,
yakın kızıl ötesi, termal kızıl ötesi ve mikrodalga bölgelerinde algılanabilme
durumları Çizelge 4.2’de gösterilmektedir.
Çizelge 4.2. Spektral bandlar ve kar özellikleri arasındaki ilişki [8]
Özellik
Görünen / Yakın Termal Kızıl
Kızıl Ötesi Ötesi
Mikrodalga
Karla kaplı alan Evet Evet Evet
Derinlik Çok sığ ise Zayıf Orta
Kar-su eşdeğeri Çok sığ ise Zayıf Güçlü
Stratigrafi Hayır Zayıf Güçlü
Albedo Güçlü Hayır Hayır
Sıvı su içeriği Zayıf Zayıf Güçlü
Sıcaklık Hayır Güçlü Zayıf
Tüm hava
şartlarında
Hayır Hayır Evet
Uyduların
100 metre Pasif: 30 – 150 km
mevcut en iyi 10 metre civarı
civarı Aktif: 10 metre civarı
çözünürlükleri

53
4.10. Kar Örtüsünün Uzaktan Algılanması
Karla kaplı alanların belirlenmesinde çeşitli uydu platformlarından (NOAA,
Landsat, Terra gibi) elde edilen görüntüler kullanılmaktadır (bkz. Çizelge 3.1).
Karla kaplı alanların zamanla değişiminin belirlenmesinde kullanılan uydu
görüntülerinin konumsal ve zamansal çözünürlükleri çok önemlidir. Çünkü kar
örtüsü alanının günden güne nasıl değiştiğini belirlemek için zamansal
çözünürlüğün, karla kaplı alanın da detaylı görüntülenebilmesi için konumsal
çözünürlüğün yüksek olması gerekmektedir. Ayrıca konumsal ve zamansal
çözünürlüğün yüksek olması; kar örtüsünün algılanmasında sorun oluşturan
bulut engelinin azalmasını da sağlamaktadır [32].
Bu tez çalışmasında, karla kaplı alanların belirlenmesi için Terra ve Aqua
uyduları kullanılmaktadır. Terra ve Aqua uydularında bulunan MODIS
algılayıcısıyla elde edilen görüntülerin kullanılma nedenleri; konumsal
çözünürlüğün (500 m) ve zamansal çözünürlüğün (1 gün) yüksek olması, kar
örtüsü ile bulut örtüsünün birbirinden ayırt edilmiş olarak görüntülenmesi ve
karla kaplı alanların “oransal kar örtüsü” (fractional snow cover) içerikli veriye
sahip olmasıdır.
Bu bölümün devam eden kısmında; Terra ve Aqua uydularına ve MODIS
algılayıcısı ile elde edilen görüntülerden nasıl kar ürünlerinin üretildiğine
ilişkin genel bilgiler verilmektedir.
4.11. Yeryüzünü Gözlemleme Sistemi (EOS)
Earth Observing System (EOS), NASA tarafından yürütülen uluslar arası bir
bilim programı olan Earth Science Enterprise (ESE)’nin kollarından biridir.
ESE, yerküredeki doğa olaylarının etkilerini ve insan kaynaklı aktiviteleri
değerlendirmek amacıyla; yer küreyi gözlemleme, anlama ve modelleme
çalışmalarında kullanılmaktadır. Program, iklim değişimi hakkında bilgi
edinmek amacı ile hem uzay hem de yeryüzü tabanlı algılama sistemlerini

54
kullanmaktadır. Ayrıca, program gerekli verilerin toplanması, arşivlenmesi ve
dağıtılması çalışmalarını da gerçekleştirmektedir [24].
ESE’nin EOS kolu, uygulamalı gözlemleme sistemlerini içermektedir. EOS
programı dâhilinde, çok sayıda platform ve algılayıcı alet kullanılarak,
uzaktan algılama ile yeryüzü gözlemlenmektedir [24].
EOS’un ilk iki algılama platformu Terra ve Aqua uzay araçlarıdır. EOS’un ilk
uydusu Terra 18 Aralık 1999 tarihinde fırlatılmıştır. 14 Mayıs 2002 tarihinde
ise Aqua uydusu fırlatılmıştır. Her iki platform da çoklu uzaktan algılama
aletlerine sahip olan sistemlerdir [24].
Terra uydusu üzerinde beş algılayıcı alet bulunmaktadır (Çizelge 4.3).
ASTER: Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection
Radiometer
CERES: Clouds and the Earth’s Radiant Energy System
MISR: Multi-Angle Imaging Spectro-Radiometer
MODIS: Moderate Resolution Imaging Spectro-Radiometer
MOPITT: Measurements of Pollution in the Troposphere
Çizelge 4.3. Terra üzerindeki algılayıcılar [24]
Algılayıcı Genel Özellikler Başlıca Uygulamalar
ASTER
Görünen ve yakın, orta,
termal kızıl ötesi bölgede
üç tarayıcı, 15–90 m
çözünürlük
MISR
MOPITT
CERES(*)
MODIS(*)
Dört kanallı CCD dizileri
dokuz ayrı görüntü açısı
Üç kanallı yakın-kızıl ötesi
tarayıcı
İki geniş bant tarayıcı
36 kanallı görüntüleme
spektrometre, 250 m-1km
çözünürlük
(*) Terra ve Aqua uydularının her ikisinde mevcut
Bitki, kaya tipleri, bulutlar, volkan çalışmalarında;
sayısal harita oluşturulması, yüksek çözünürlüklü
veri oluşturulması
Yeryüzündeki nesnelerin çok açılı görüntülerini
sağlar, bulutlar, aerosoller hakkında veri, ASTER
ve MODIS elde edilen verilen atmosferik
düzeltimi
Atmosferde karbon monoksit ve metan gazlarının
ölçülmesi
Dünya’nın toplam radyasyon enerji dengesini
gözlemlemek için atmosferin üstündeki parlaklık
ölçümleri
Yer ve okyanus çalışmalarında, bulut örtüsü,
bulut özellikleri için kullanışlı

55
Terra uydusu yaklaşık olarak 6,8 m boyunda, 3,5 m çapında, 5190 kg
ağırlığındadır. Aqua uydusu ise 16,7 x 8 x 4,8 m boyutlarında ve 2934 kg
ağırlığındadır. Uydular yakın-kutuplu, güneş-uyumlu yörüngelerde 705 km
yükseklikte hareket etmektedirler [24].
4.12. MODIS Algılayıcısı
Terra ve Aqua uydularında bulunan MODIS algılayıcısı; yer, okyanus ve
atmosferik süreçler hakkında kapsamlı veri sağlamak amacı ile
kullanılmaktadır. MODIS’in tasarımı daha önceki algılayıcılara (NOAA
uydusunda kullanılan AVHRR algılayıcısı gibi) kadar dayanmaktadır. Fakat
önceki algılayıcılardan farkı, hem zamansal ve konumsal çözünürlülüğünün
yüksek olması, hem de 36 ayrı spektral bantta; 0,4 μm’den 14 μmye kadar,
veri toplayabilmesidir [34]. MODIS bant 1 ile bant 2; 250 m, bant 3 ile bant 7
arası 500 m ve bant 8 ile bant 36 arası 1 km, konumsal çözünürlüğe sahiptir
[24].
Terra MODIS’ten işletimsel veri toplanması 24 Şubat 2000 tarihinde
başlamıştır. Terra uydusunun ekvatoru geçiş zamanı saat 10:30 civarındadır.
Aqua MODIS’ten işletimsel veri toplanması ise 24 Haziran 2002 tarihinde
başlamıştır. Aqua uydusunun ekvatoru geçiş zamanı saat 13:30 civarındadır.
Bu iki geçiş zamanıyla (Terra sabah, Aqua öğleden sonra), bulutların 3 saat
içerisinde yerinin ve alansal dağılımının değişmesinden dolayı, daha açık kar
örtüsü görüntülerinin elde edilme olasılığı artmaktadır [34].
Resim 4.1’de Terra uydusunun MODIS algılayıcısı tarafından, 13 Ocak 2002
tarihinde, gerçek renklerde görüntülenmiş Türkiye görüntüsü görülmektedir.
MODIS algılayıcısı tarafından elde edilen bu görüntüler çeşitli yollarla
işlenerek, kar ve bulut örtüsü birbirinden ayrılmakta ve karla kaplı alanlar
belirlenmektedir.

56
Resim 4.1. Türkiye’nin kış döneminde Terra/MODIS algılayıcısıyla elde
edilen gerçek renklerdeki görüntüsü [visibleearth.nasa, 2002]
MODIS’in kar örtüsünü görüntülemede kullandığı bantlar Çizelge 4.4’de
gösterilmektedir. Şekil 4.7’de ise kar ürünleri için kullanılan MODIS
bantlarının, elektromanyetik spektrumdaki dizilişleri gösterilmektedir.
Çizelge 4.4. MODIS kar ürünlerinin oluşturulmasında kullanılan bantlar [34]
Band Numarası Band Genişliği (μm) Terra/Aqua
1 0,620 – 0,670 Terra ve Aqua
2 0,841 – 0,876 Terra ve Aqua
4 0,545 – 0,565 Terra ve Aqua
6 1,628 – 1,652 Terra ve Aqua(*)
7 2,105 – 2,155 Terra(**) ve Aqua
31 10,78 – 11,28 Terra ve Aqua
32 11,77 – 12,27 Terra ve Aqua
(*) Kar örtüsü haritalamasında; bant 6, Aqua uydusunda kullanılmıyor.
(**) Kar örtüsü haritalamasında; bant 7, Terra uydusunda kullanılmıyor.

57
Şekil 4.7. MODIS bantlarının elektromanyetik spektrumdaki yeri
İki uydudaki MODIS aletleri hemen hemen bant 6 (1.628 – 1.672 μm) hariç
benzerdir. Aqua MODIS’deki bant 6 algılayıcısının %70’i bir teknik arıza
nedeni ile işlevsizdir. MODIS bant 6, kar algılaması için çok önemli
olduğundan; Aqua MODIS’deki bant 6 algılayıcılarının kar haritalama
algoritmalarında kullanılamaması sorun yaratmaktadır. Bu nedenle Aqua kar
örtüsü ürünlerinin elde edilmesinde, bant 6 değerleri yerine bant 7 değerleri
kullanılmaktadır [34]. Bu durum da, Terra ve Aqua uydularından alınan
görüntülerin birbirileri ile kıyaslanarak kullanılmalarını gerektirmektedir.
MODIS kar ürünleri, farklı kullanıcı gruplarına hizmet vermek amacı ile farklı
çözünürlüklerde ve projeksiyonlarda oluşturulmaktadır. Kar haritaları 500 m
çözünürlükte sinüzoidal projeksiyonda ve 0.05 çözünürlükte enlem/boylam
koordinat sisteminde üretilmektedir [34].
4.13. MODIS Kar Ürünleri
MODIS kar ürünü takımı; 500 m konumsal çözünürlükte, 2330x2030 km
görüntü kapsama alanına sahip uydu görüntüsünden faydalanılarak üretilen,
yedi adet kar örtüsü ürününden oluşmaktadır (Çizelge 4.5).

58
Çizelge 4.5. MODIS/Terra kar verisi ürünleri [35]
Verinin Tipi
MOD10_L2
MOD10_L2G
MOD10A1
MOD10A2
MOD10C1
MOD10C2
MOD10CM
Ürün
Seviyesi
L2
L2G
L3
L3
L3
L3
L3
Görüntü
Boyutu
1354 km
x2000 km
1200 km
x1200 km
1200 km
x1200 km
1200 km
x1200 km
360’ye
180 (global)
360’ye
180 (global)
360’ye
180 (global)
Konumsal
Çözünürlük
Zamansal
Çözünürlük
500 m Swath
Projeksiyon
Yok. (Enlem,
boylam ref.)
500 m Sinüzoidal
500 m Gün Sinüzoidal
500 8 gün Sinüzoidal
0,05 Gün Coğrafik
0,05 8 gün Coğrafik
0,05 Ay Coğrafik
MODIS kar ürünleri, Seviye 2’den (L2) başlayarak çok sayıda farklı veri ürün
seviyelerine sahiptir. MOD10_L2 ürünü hariç, diğer kar ürünleri; bir önceki
kar ürününün altlık olarak kullanılmasıyla oluşturulmaktadır [35].
4.13.1. MOD10_L2 kar ürünleri
MOD10_L2 ürünü; MODIS düzeltilmiş parlaklık veri ürünlerinin (MOD02HKM
ve MOD021KM), coğrafi konum ürününün (MOD03) ve bulut maskesi
ürününün (MOD35_L2) girdi olarak kullanılması ile üretilmektedir [35].
MOD02HKM ve MOD021KM veri ürünlerinin üretilmesinde çizelge 4.4’te
gösterilen bant değerleri kullanılmaktadır.
Bulutlar MOD35_L2 verisi ürünü tarafından maskelenmektedir. Eğer bulut
maske algoritması MOD10_L2 görüntüsüne uygulanmazsa kar algoritması,
pikselin bulut tarafından engellenmediği kabulünü yaparak işlemektedir.
MODIS coğrafik konum ürünü MOD03, yer/su maskesi; okyanus ve iç su
birikintilerini maskelemekte kullanılmaktadır. Okyanusu temsil eden pikseller

59
kar analizinde kullanılmamaktadır. İç su birikinti pikselleri, başlıca göllerde
karla kaplı su birikintisi durumu için analiz edilmektedir.
MOD02HKM L1B verisi, kayıp ve kullanılmayan veriler için görüntü
oluşturmaktadır. Kullanılmayan veriler; algılayıcı ışık yayma verisi, işlem
boyunca kabul edilebilir kriter oluşmadığında üretilmektedir. Böyle bir piksel
ile karşılaşılır ise, etkilenen piksel için “kararsız” (no decision) sonucu
yazılmaktadır. Benzer olarak kayıp veri için de aynı durum söz konusudur.
MOD10_L2 ürünü; görüntülenen arazinin kar örtüsü hakkında bilgi veren iki
adet görüntüye sahiptir. Bu görüntülerden ilki; üzerinde bulut olmayan araziye
ve su birikintilerine (göl veya akarsu gibi) ait piksellerin, karla kaplı veya
karsız olarak sınıflandırılmasıyla oluşturulmaktadır. Daha sonra ilk
görüntüden elde edilen verilerden, karla kaplı olan pikselin ne kadarlık
kısmının karla kaplı olduğunu belirlemek amacıyla, her piksel için “oransal
kar örtüsü” (Fractional Snow Cover) hesaplanmaktadır. Böylece MOD10_L2
kar ürünü, iki adet 500 m konumsal çözünürlüklü kar örtüsü haritası
içermektedir [35].
4.13.2. MOD10_L2G kar ürünleri
L2G ürünü, bir gün boyunca elde edilmiş tüm MOD10_L2 uydu görüntülerinin
(swath); Sinüzoidal projeksiyonda, kare hücrelere haritalanması sonucu
üretilmektedir. Böylece sinüzoidal projeksiyonun kullanılmasıyla, Dünya
36x18 şeklinde eşit karelere (1200 km x 1200 km) bölünmektedir [35].
L2G seviyesindeki ürünler kullanılarak kar örtüsü hesabı veya analizi
yapılmamaktadır. MOD10_L2G; MOD10A1 ürününün oluşturulmasında
kullanılan günlük kar örtüsü algoritmasına altlık oluşturan bir ara ürün olarak
kullanılmaktadır [35].

60
4.13.3. MOD10A1 kar ürünleri
MOD10A1 kar örtüsü ürünleri; 500 m çözünürlüğe sahip, kare şeklinde
bölümlenmiş görüntülerdir. MOD10A1; MOD10L2G kar ürününden türetilen
bir kar örtüsü görüntü ürünüdür. MOD10A1 ürünleri, Dünya’nın sinüzoidal
projeksiyonda coğrafik konumlarına göre haritalanması ile oluşturulmaktadır
(Şekil 4.8). Bu ürünün, bir kare görüntüsü yaklaşık olarak 1200x1200 km
alanı kapsamaktadır. Ürünün veri alanında; kar örtüsü haritası, oransal kar
örtüsü (FSC), kar albedosu ve kalite değerlendirmesi olmak üzere dört kar
verisi bulunmaktadır [35].
Şekil 4.8. MODIS sinüsoidal grid [nsidc]
Bu tez çalışmasında karla kaplı alanların belirlenmesinde, MOD10A1 (Terra)
ve MYD10A1 (Aqua) kar ürünleri kullanılmıştır. MOD10A1 kar ürünleri ile
MYD10A1 kar ürünleri arasındaki fark; MOD10A1’in Terra uydusundan,
MYD10A1’in Aqua uydusundan elde edilmesidir.

61
4.13.4. MOD10A2 kar ürünleri
MOD10A2 kar ürünü, MOD10A1 günlük kar ürünlerinin kullanılmasıyla
üretilmektedir. 8 güne ait MOD10A1 ürününün birlikte değerlendirilmesi
sonucu, 8 gün için maksimum kar örtüsü alanı belirlenmektedir. MOD10A2
ürünlerinin, 8 günlük zaman aralığında yapılma nedeni; Terra uydusunun tam
güzergâh tekrarını 8 günde bir tamamlamasıdır [35]. Bu ürünlerin
kullanılmasıyla, görüntünün bulut örtüsü tarafından engellenme olasılığı
azalmaktadır [36]. MOD10A2 ürünün, bir kare görüntüsü yaklaşık olarak
1200x1200 km alanı kapsamakta olup konumsal çözünürlüğü 500 metredir
[35].
4.13.5. MOD10C1, MOD10C2 ve MOD10CM kar ürünleri
MOD10C1, coğrafik projeksiyonda günlük global kar örtüsü haritasıdır.
MOD10A1 günlük kar ürünlerinin bir araya getirilmesi ve 500 metrelik
konumsal çözünürlüğün, Climate Modeling Grid’de 0,05 konumsal
çözünürlüğe dönüştürülmesi ile oluşturulmaktadır [35].
MOD10C2 ürünü, MOD10A2 ürünü görüntülerinin bir araya getirilerek
oluşturulmaktadır. MOD10A2’deki 500 metrelik konumsal çözünürlük Climate
Modeling Grid’de 0,05 konumsal çözünürlüğe dönüştürülmektedir [35].
MOD10CM aylık kar örtüsü ürünü ise; bir ayda elde edilen günlük MOD10C1
ürün görüntülerinin birleştirilmesiyle, aylık maksimum kar örtüsü alanını
haritalamak amacı ile üretilmektedir [35].
4.14. Bulut Maskeleme Algoritması
Bölüm 4.9’da değinildiği gibi, kar örtüsü, diğer yer yüzeyleri ile
karşılaştırıldığında oldukça farklı spektral özelliklere sahiptir. Kar görünen

62
spektral bölgede yüksek yansıtıcılığa sahip iken kızıl ötesi spektral bölgede
güçlü emme özelliğine sahiptir. Bulutlar ise genellikle görünen ve yakın kızıl
ötesi dalga boylarında yüksek yansıtıcılığa sahiptir (Şekil 4.9). Kar örtüsü ile
bulutu birbirinden ayırmak için, kar ve bulutun yakın kızıl ötesi dalga
boylarındaki farklı yansıma özelliklerinden faydalanılmaktadır.
Şekil 4.9. Kar ve bulutun spektral özellikleri [37]
Bazı bulutlar kar örtüsüyle çok benzer spektral özellikler göstermektedir. Bu
da kar örtüsüyle bulutların ayrılmasında zorluk oluşturmaktadır. Özellikle
bulut ve kar örtüsünün sıcaklıkları da eşit olursa, kar örtüsü ile bulut ayrımı
daha da güçleşmektedir. Bu nedenden dolayı, bulutların nerelerde engel
oluşturduğunu görmek ve bulutları kar olarak belirlemekten kaçınmak için,
bulutların görüntü üzerinde belirlenmesi gerekmektedir. Bulutlar yeryüzünün
görüntülenmesinde engel oluşturduğunda, yeryüzü örtüsü tam olarak
algılanamamaktadır. Bulutların, kar olarak belirlenmemesi de yapılan kar
örtüsü haritasının doğruluğunu arttırmaktadır [38].

63
MODIS bulut maskeleme algoritması kullanılarak, bir pikselin bulutlu ya da
açık veya muhtemelen açık olduğu raporlanmaktadır. Bu işlem, bir ürünün
her pikseli için yapılmaktadır [38].
4.15. Kar Örtüsü Haritalama Algoritması
Kar haritalama algoritması, bir pikselin karla kaplı olup olmadığının
belirlenmesinde kullanılmaktadır. Bir pikselin %50’sinden fazlasının karla
kaplı olduğu belirlenir ise, o piksel karla kaplı olarak işlenmektedir. Pikselin
%50’sinden daha az miktarının karla kaplı olması ise, o pikselin karsız olarak
algılanması anlamına gelmektedir. Bu tür sınıflandırma “binary” olarak
adlandırılmaktadır.
MOD10_L2 ürününde, bulutlu ve bulutsuz pikseller belirlendikten sonra, bulut
engeli olmayan her piksel için kar örtüsü haritalama algoritması
uygulanmaktadır. Kar örtüsü haritalama algoritması uygulanacak piksellerin
sahip olması gereken özellikler şunlardır:
Seviye 1B ışık yayma verisine sahip olması.
Gündüz görüntülenmiş olması.
Araziyi veya su birikintisini (göl, akarsu gibi) temsil etmesi.
Bulut örtüsü içermemesi.
Tahmini sıcaklığın 283K’den (yaklaşık 10C) az olması.
MODIS kar örtüsü haritalama algoritması, MODIS’in band 1, 2, 4 ve 6
bölgelerindeki yansıma değerlerinin yanı sıra, termal bölgedeki bant 31 ve 32
değerlerini de kullanmaktadır. Kar örtüsünü belirlemek amacıyla görüntü
üzerinde pek çok değerlendirme yapılmaktadır [38].
MODIS kar haritalama algoritması en başta, kar örtüsünün belirlenmesinde
sayısal bir değer olarak kullanılan, NDSI’yı (Normalized Difference Snow

64
Index) kullanmaktadır. NDSI, karın görünen ve yakın kızıl ötesi dalga
boylarındaki yansıtma farkının oranı olarak tanımlanabilir. NDSI’in
hesaplanması amacıyla; Terra MODIS, bant 4 (0.545 – 0.565 μm) ve bant
6’da (1.628 – 1.652 μm) ölçülen yansıma değerlerini kullanırken (Eş. 4.1);
Aqua MODIS, bant 4 ve bant 7’de (2,105 – 2,155) ölçülen yansıma
değerlerini kullanmaktadır (Eş. 4.2) [34].
band 4 -band 6
NDSI = band 4 +band 6
(4.1)
band 4 -band 7
NDSI = band 4 +band 7
(4.2)
NDSI, buz içeren bulutlar ve bazı belirsiz bulutlanma durumları (kar örtüsü ile
benzer özelliklere sahip) hariç, buluta duyarsızdır [38]. Örneğin, NDSI;
görüntüyü engelleyen kümülüs bulutlarından kar örtüsünü ayırabilmektedir.
Fakat (optik olarak) ince sirrus bulutlarını, kar örtüsünden ayırt etmek daha
güç olabilmektedir [39].
Kar örtüsünün ormanlık alanlardaki haritalanmasında ise, NDVI (normalized
difference vegetation index) değeri kullanılmaktadır. NDVI MODIS’in bant 1
ve bant 2 değerlerini kullanmaktadır (Eş. 4.3). NDVI, NDSI ile birlikte
kullanılmaktadır [38].
band 2 -band 1
NDVI = band 2+band 1
(4.3)
Kar belirleme işlemi, görünen ve yakın kızıl ötesi bölgelerdeki kar yansıtma
özelliklerini kapsayan, iki kriter uygulamasının kullanılmasıyla yapılmaktadır.
İlk kriter; seyrek ormanlık veya açık alanlarda, kar örtüsünün belirlenmesi için
kullanılmaktadır. Bir pikselin kar olarak algılanabilmesi için aşağıdaki
koşulların sağlanması gerekmektedir.

65
NDSI≥0,4
Bant 2 > %11
Bant 4 > %10
İlk kriterde, eğer MODIS bant 4 yansıma değeri %10’dan azsa, diğer kriterler
uygun olsa bile piksel kar olarak haritalanmaz [40].
İkinci kriter uygulaması, yoğun bitki örtüsüne (orman) sahip alanlardaki kar
haritalamasında kullanılmaktadır. Orman örtüsünün, uydu görüşünü
engellemesi nedeni ile orman altındaki kar belirlenememektedir. Bu nedenle
ormanlık alanların karla kaplı olma durumunun incelenmesi için NDSI ve
NDVI değerlerinin birlikte kullanılması gerekmektedir (şekil 4.10). Yoğun
ormanlık alanlarda, bir pikselin kar olarak algılanması için aşağıdaki
koşulların sağlanması gerekmektedir [37].
Pikselin NDSI ve NDVI değerleri belirlenen alanlar içinde kalmalıdır (şekil
4.11)
Bant 1 >%10
Bant 2 > %11
İkinci kriter, bitki örtüsünün (ormanlık, tundra gibi) ne olduğuna bakılmaksızın
uygulanmaktadır. Yani tüm elde edilen uydu görüntülerine uygulanmaktadır.
Eğer pikselde NDVI=0,1 ise, NDSI < 0.4 olsa bile, piksel kar olarak
haritalanabilir [40].

66
Şekil 4.10. NDSI ile NDVI arasındaki ilişki [41]
Ormanlık bölgelerde tam bir homojen kar örtüsü olmadığından, karın yüksek
yansıtıcılığı ile toprağın, dalların, yaprakların düşük yansıtıcılığı arasında
önemli bir farklılık oluşmaktadır. Bitki örtüsüne bağlı olarak kar örtüsü,
ormanın orta kızıl ötesi bölgesindeki yansıtıcılığını azaltabilir. Ayrıca görünen
dalga boylarındaki yansıtma, yakın kızıl ötesi yansıtma miktarına göre
artmaktadır. Bu da NDVI değerinin azalmasına neden olmaktadır [40].

67
Şekil 4.11 NDSI ve NDVI değerlerine göre kar örtüsünü temsil eden alanlar
[nsidc]
Ormanlık alanlar için, NDSI’nın 0,4 eşik değerinde kullanılması, kar
haritalamasında sınırlama getirmektedir. Çünkü karla kaplı ormanlarda NDSI
değeri 0,4’den daha düşük değerler alabildiğinden, bu eşik değer ormanlık
alanlar için uygun değildir. Bunun ile beraber, ormanlık alanlardaki NDVI
değeri, diğer örtü tipinin olduğu alanlara göre daha büyüktür [37].
Şekil 4.11’deki yamuk alanın karla kaplı olarak belirlemesinin nedeni,
özellikle koyu yapraklı bitki örtüsünde, yakın kızıl ötesi bölgesindeki
yansımanın küçük değerlerde olmasıdır. Bu değerin (Bant 6) küçük olması
sonucu, görünen bölgedeki yansıma değeri (bant 4) de küçük değerlerde
olsa bile NDSI değeri 0,4 eşik değerinden daha fazla değer alabilir. Bu
durumda, karsız olan piksel, NDSI>0,4 olmasından dolayı karla kaplı olarak
işlenebilir. Bu tip hataları önlemek amacı ile MODIS Kar haritalama

68
algoritması, görünen bölge dalga boylarına bir sınır değer getirerek, görünen
bölgede çok düşük yansıma değeri olan piksellerin karlı olarak işlenmesini
engellemektedir. Bu değer MODIS bant 4’de %10 değeridir. Bant 4%11) sağlansa bile, piksel “kararsız”
olarak belirlenmektedir. Bu sınırlama çok koyu alanların kar olarak
algılanmasını engellemektedir [37].
Kar haritalama algoritması özellikle koyu ve yoğun bitki örtüsünün
algılanması durumunda, NDSI ve NDVI’daki küçük değişimlere hassastır. Bu
durum hatalı kar belirlenmesine yol açabileceğinden, bir termal eşik (283K)
kullanılmaktadır. Eğer yüzey sıcaklığının 283K’den daha fazla olduğu
tahmin edilir ise, piksel kar olarak haritalanmayacaktır. Bu eşik değerin karın
erime sıcaklığından oldukça yüksek olmasının nedeni; piksellerde ölçülen
etkin parlaklık sıcaklığının, arazide bulunan farklı yer yüzeyleri (kaya gibi)
tarafından veya ormanlık bölgelerde ağaçların üst kısımlarındaki sıcaklığa
bağlı olmasıdır. Böylece bu eşik değerin kullanılması ile kar gibi benzer
spektral özelliklere sahip parlak sıcak yüzeyler, kar haritalama algoritmasında
devre dışı bırakılmaktadır.
4.16. Oransal Kar Örtüsü Ürünleri
Oransal kar örtüsü ürünleri (fractional snow cover, FSC), kar haritalama
algoritması ile belirlenen karla kaplı piksellerin, yüzde olarak ne kadarının
karla kaplı olduğunun belirlenmesi sonucu üretilmektedir. Oransal kar örtüsü
ürününde, 500 m çözünürlüklü bir piksele 0-100 arasında bir değer
verilmektedir. FSC’nin her piksel için belirlenebilmesiyle, bir pikselin karla
kaplı olup olmadığından ziyade, ne kadarlık kısmının karla kaplı olduğu
tahmin edilmektedir.
Oransal kar örtüsü ürünleri, MODIS kar ürünlerinin en son çıkan serilerinde
(version 5) bulunmaktadır.

69
FSC’nin üretilmesinde NDSI değerlerinden faydalanılmaktadır. Yapılan
çalışmalar ile NDSI değerleri ile oransal kar örtüsü (parçalı kar örtüsü)
arasında bir regresyon ilişkisi oluşturulmuştur. Çalışmalardan çıkan sonuçlar;
FSC ile NDSI arasında sağlıklı bir ilişkinin olduğuna işaret etmektedir.
Belirlenen regresyon ilişkisiyle, tahmin edilen FSC değeri gerçek duruma
göre, %10’dan daha az bir hata ile belirlenebilmektedir [42].
Oransal kar örtüsü ürünleri hem Terra/MODIS hem de Aqua/MODIS için
üretilebilmektedir. Aqua/MODIS’in NDSI için bant 7’yi kullanmasına rağmen,
Terra/MODIS ile benzer FSC değerlerini vermesi, ürünün kullanılabilirliğini
arttırmaktadır. Aqua FSC ürünleri ile Terra FSC ürünlerinin karşılaştırılması
sonucu, ortalama olarak 0,90’lık korelasyon katsayısı elde edilmiştir [43].
Karla kaplı alan oranı ile NDSI arasında belirlenen regresyon denklemi Terra
uydusu için Eş. 4.4’de ve Aqua uydusu için Eş. 4.5’de gösterilmektedir [43].
FRA= -0,01+1,45*NDSI (4.4)
FRA= -0,64+1,91*NDSI (4.5)
Bu tez çalışmasında, karla kaplı alanlar; MOD10A1 (Terra) ve MYD10A1
(Aqua) kar ürünlerinin, “oransal kar örtüsü” değerlerinin kullanılmasıyla
belirlenmiştir.
4.17. MODIS Kar Ürünlerinin Doğruluk Değerlendirmesi
MODIS kar örtüsü ürünlerinin doğruluğu; bu ürünlerden elde edilecek
verilerin, gerçek durumu ne kadar yansıtıp yansıtmadığıyla ilişkilidir.
MOD10A1 kar örtüsü ürünleriyle yapılan çalışmaların toplam mutlak
doğruluğu %93 civarındadır, fakat bu değer arazi örtüsü çeşidi ve kar durumu

70
ile değişiklik göstermektedir. Örneğin, ürünlerin doğruluk payının en yüksek
olduğu (%99) yerlerin; ekili alanlar ve tarım arazileri olduğu görülmüştür.
Kar örtüsü haritalamasında en sık karşılaşılan hatalar ise kar/bulut ayrımı
problemlerinden dolayı oluşmaktadır. Ancak; MODIS bulut maskesi
algoritmasında sağlanan gelişmeler ile bu durum iyileştirilmektedir. Çok ince
kar örtüsünün algılanması (< 1 cm) da kar örtüsü haritalamasında problem
oluşturabilmektedir [34].
Kar haritalama algoritmasında hatalar, tundra ve çayırlık bölgelerde en az
seviyededir. Maksimum olabilecek hatalar; ormanlar için %15, karışık tarım
ve orman bölgesi için %10, diğer yer örtüleri için ise %5 civarındadır.
Ormanlık bölgelerdeki kar örtüsünün belirlenmesi, ağaçların kısmen veya
tamamen yerdeki örtünün görüntüsünü engellenmesinden dolayı oldukça
zordur. Kar haritalamasında kuzey yarım küre için yapılan çalışmalarda,
ortalama %7,5’lik bir maksimum hata payının olabileceği tahmin edilmektedir.
Kuzey yarım küre için, oluşacak en büyük hatanın kuzey kutbuna yakın
ormanlık bölgelerde (boreal), %9-%10 gibi, olacağı belirlenmiştir [39].
4.18. MODIS Veri Arşivi ve Dağıtımı
National Snow and Ice Data Center (NSIDC) MODIS algılayıcısı tarafından
üretilen Seviye 2 (L2) ve Seviye 3 (L3) kar örtüsü ürünlerini arşivlemekte ve
dağıtımını yapmaktadır. İstenen ürünler “http://nsidc.org/data/modis/index/”
internet sitesinden belirlenip, talepte bulunulduğu takdirde ücretsiz olarak
elde edilebilmektedir.
MODIS kar ürünleri, National Center for Supercomputing Applications
(NCSA) tarafından geliştirilen Hierarchical Data Format-Earth Observing
System (HDF-EOS) dosya formatında sıkıştırılarak arşivlenmektedir. HDF
dosya formatı ile veriler; tablolar halinde (kar örtüsü haritası, oransal kar
örtüsü haritası, görüntü koordinat değerleri gibi) depolanmaktadır. Bilgisayar

71
ortamında, HDF uzantılı dosyalar çeşitli programlar ile işlenerek raster veri
formatına (Geotiff gibi) dönüştürülebilir ve CBS programı ile
sorgulanabilmektedir.
4.19. MODIS Görüntülerinin Alınması ve İşlenmesi
Bu tez çalışmasında kullanılan MOD10A1 ve MYD10A1 verileri internet yolu
ile elde edilmiştir. MOD10A1 ve MYD10A1 görüntüleri sinüzoidal
projeksiyonlu olup, çalışılan bölgenin koordinatı (sinüzoidal projeksiyona
göre) h20v05’tir. İstenen görüntülerin özellikleri (görüntü tarihi, görüntü
bölgesi gibi) internet ortamında girilerek, NSIDC’nin Distributed Active
Archieve Center (DAAC) bölümünden sorgulama yapılmaktadır. Yapılan
sorgulama sonucu mevcut olduğu görülen veriler için istekte bulunularak
veriler elde edilmiştir.
MOD10A1 ve MYD10A1 görüntülerinin alındığı dosya formatı HDF-EOS
formatıdır. Bu dosya formatının çalışılan bölge için sorgulanabilmesi için
görüntü dosya formatına dönüştürülmesi gerekmektedir. Bu da NSIDC’nin
tasarladığı HEG Tool (HDF-EOS to GeoTIFF Conversion Tool) yazılım
programı ile yapılmıştır. HEG Tool, HDF-EOS uzantılı dosyaların
projeksiyonlarını değiştirmekte, piksel boyutlarını değiştirmekte ve
mozaikleme gibi çalışmalar için kullanılmaktadır. Bu yazılım ile HDF uzantılı
dosyalar GeoTIFF dosya formatına dönüştürülmüştür. Ayrıca aynı yazılım ile
görüntülerin projeksiyonu, WGS84 datumunda UTM zon 37 projeksiyonuna
ayarlanmıştır. Böylece çalışılan koordinat sistemine CBS ortamında (ED50
UTM zon 37) dönüşümü gerçekleştirilmiştir.

72
5. SARIZ HAVZASI ÖRNEĞİ
5.1. Çalışma alanı
Çalışma alanı, Seyhan Havzasının bir alt havzası olan Sarız Çayı Havzasıdır.
Sarız Çayı Havzası, Kayseri ilinin doğusunda, şehir merkezine yaklaşık
olarak 150 km mesafede, 3827’ - 3841’ kuzey enlemleri ile 3627’ - 3640’
doğu boylamları arasında yer almaktadır (Harita 5.1).
Harita 5.1. Sarız Havzasının konumu
Sarız Havzasının sınırlarını; kuzeyde Sandıkdere Tepesi (2601 m),
kuzeydoğuda Körsüleyman Tepesi (2119 m) ile Armutlu Tepesi, doğuda
Kabak Tepesi (2200 m), Taşlıüğme Tepesi (2082 m), güneydoğuda

73
Güneydağ Tepesi, Paşapınar Tepesi, Çağşak Tepesi (2161 m), güneybatıda
Tıntınmağara Tepesi (2092 m), batıda Küçükzavrak Tepesi, Başçeşme
Tepesi, Zavrak Tepeleri, kuzeybatıda ise Gövdeli Tepesi (2464 m)
oluşturmaktadır (EK-1).
Sarız Havzasının ana akarsu kolu ise Sarız Çayıdır. Sarız Çayı, Seyhan
Havzasının iki ana akarsu kolundan (Zamantı ve Göksu) biri olan Göksu
Nehrinin başlangıç kısmını oluşturmaktadır. Göksu nehri, Seyhan Havzasının
kuzey doğusunda yer alan Sandıkdere tepesinin 1900 m yüksekliğindeki
Şarlak pınarlarından doğar. Bu noktadan Sarız ilçesine kadar Şarlak, Ataltı,
Eskiyayla ve Çağlak pınarlarının birleşmesi ile Sarız Çayı oluşur. Sarız Çayı
güneybatı doğrultusunda akarak Adana ili sınırları içerisine girer ve bu
bölgeden gelen yan kolları da alarak Göksu Nehri adını alır [44].
Seyhan Havzasında iklim, topoğrafya özellikleri havza boyunca değiştiğinden
farklılık göstermektedir. Seyhan Havzasının yukarı kesiminin İç Anadolu
Bölgesi’nde, orta ve aşağı kesimlerinin ise Akdeniz Bölgesi’nde yer alması,
havzada karasal ve Akdeniz ikliminin görülmesine neden olur. Bu durum göz
önüne alındığında iklim özellikleri de bölgesel iklim özelliklerinin etkisindedir.
Çalışılan Sarız Havzasının İç Anadolu bölgesinde yer alması da bu bölgede
karasal iklimin etkin olmasına neden olmaktadır. Bu nedenle havzada yazlar
sıcak ve kurak, kışlar soğuk ve kar yağışlıdır. Bahar dönemlerinde ise ağırlıklı
olarak yağmur yağışları meydana gelmektedir [44].
Havzanın, etkisinde olduğu karasal iklim nedeni ile havzada bozkır bitki
örtüsü görülmektedir. Havza alt kotlarında sıcaklıkların artış gösterdiği
dönemlerde otluk bölgeler oluşurken yüksek kotlarda ise çıplak bölgeler
büyük yer tutmaktadır [44].
Bu çalışmada, Sarız Çayının; Sarız ilçesinin 4 km güneyinde yer alan DSİ’ye
ait Darıdere (18-17) Akım Gözlem İstasyonuna (AGİ) kadar olan kısmı
incelenmektedir. Bu istasyon göz önüne alındığında Şarlak pınarı ile 18-17

74
AGİ arasındaki akarsu kolu uzunluğu yaklaşık olarak 35 km, drenaj alanı ise
206.5 km 2 civarındadır.
5.1.1. Havzanın jeolojik ve hidrojeolojik yapısı
Çalışılan Sarız Havzasının jeolojik yapısını; Paleozoik zamanın Devoniyen
devresinden günümüze kadar oluşan kayaçlar oluşturmaktadır. Havzanın
tümü tortul kayaçlarla kaplı olup, kireçtaşı oluşukları havzanın jeolojik
yapısında büyük yer tutmaktadır (Harita 5.2).
Havzanın jeolojik yapısını oluşturan kayaçlar; otokton ve allokton kayaç türü
toplulukları olarak incelenebilir. Sarız Havzası otokton kayaç toplulukları;
Gümüşali (Dg), Ziyarettepe (Cz), Yığılıtepe (Py), Katarası (Tk) ve Yüceyurt
(Jky) formasyonları olarak sınıflandırılabilir. Allokton kayaç toplulukları ise
Binboğa (Mzb), Andırın (Mza), Akdere (KTa), Demiroluk Başören üyesi (Tdb),
Gövdelidağ (Tg), Evciköy (Te) ve alüvyon (Qa) formasyonları olarak
sınıflandırılabilir.
Gümüşali formasyonunu (Dg), karadan oluşmuş kayaçlar; kumtaşı, kiltaşı,
şeyl ve resif kireçtaşı oluşturmaktadır. Paleozoik zamanın Devoniyen
devresinde oluştuğu düşünülen formasyon, Sarız Havzasının güneybatısında
küçük bir alanda yüzey vermiştir. Gümüşali formasyonu, üzerinde bulunan
Ziyarettepe formasyonu ile uyum göstermektedir [45].
Ziyarettepe formasyonu (Cz); makro fosil kavkıları taşıyan veya fosilsiz, milli
kireçtaşı ve karbonlu şeyllerin düzenli sıralanmasından oluşmuştur. Bu
durum göz önüne alındığında formasyonun, duraysız şelf ortamında sıcak
deniz koşullarında oluştuğu düşünülmektedir. Ziyarettepe formasyonu,
üzerinde bulunduğu Gümüşali ile altında olduğu Yığılıtepe formasyonu
arasında uyum göstermektedir. Paleozoik zamanın Karbonifer devresinde
oluştuğu düşünülen formasyon, Sarız Havzasının batı ve güneybatı
kesimlerinde yüzey vermiştir [45].

75
Yığılıtepe formasyonu (Py); bol algden, mikro fosilli kalın ve düzgün
tabakalanmalı koyu gri veya kara renkli kireçtaşlarından oluşmaktadır.
Formasyonun oluşum ortamının; ilk zamanlarda sığ ve sıcak litoral ortam,
daha sonraki oluşumların ise sublitoral ortam olduğu düşünülmektedir.
Yığılıtepe formasyonu, altında bulunan Ziyarettepe ve Gümüşali
formasyonları ve üstünde olan Katararası formasyonu ile uyumluluk
göstermektedir. Paleozoik zamanın Permiyen devresinde oluştuğu düşünülen
formasyon, Sarız Havzasının batı, güneybatı ve kuzeyinde yüzeyler vermiştir
[45].
Katarası formasyonu (Tk); killi ve milli kireçtaşları, kireçli kiltaşı ve çamurtaşı
gibi kırıntılı kayalardan oluşmaktadır. Katarası formasyonu, altında bulunan
Yığılıtepe formasyonu ve üzerinde bulunan Yüceyurt formasyonu ile
uyumluluk göstermektedir. Mezozoik zamanın Trias devresinde oluştuğu
düşünülen formasyon, Sarız Havzasının kuzeyinde Yığılıtepe formasyonu
çevresini sınırlayan tabaka şeklinde yüzeyleşmiştir [45].
Yüceyurt formasyonu (Jky); kireçtaşı, mikrit, biyomikrit ve dolomitik ara
düzeylerden oluşmaktadır. Formasyonun alt düzeyleri çoğunluk ile algli ve
bentonik içerikli, orta ve üst düzeyleri ise bol oranda rudist kavkılıdır.
Formasyon, karstik yapı (dolin, uvala ve polye) bakımından gelişmiştir.
Yüceyurt formasyonu, altında bulunan Katarası formasyonu ile uyumludur.
Mezozoik zamanın Jura-Kretase devresinde oluştuğu düşünülen formasyon,
Sarız Havzasında yüzey veren en geniş alana sahiptir. Havzanın genelinde
etkin bir yapıya sahip olduğu söylenebilir [46].
Binboğa formasyonunu (Mzb); kumlu ve killi kireçtaşı, çörtlü kireçtaşı,
kumtaşı, marn, şeyl ve kiltaşı oluşturmaktadır. Formasyonun yapısında en
çok yer alan kayaçlar; kırıntılı kireçtaşı ve kumtaşı birimleridir. Formasyonun,
Andırın kireçtaşı ile beraber bulunması en karakteristik özelliğidir. Binboğa
formasyonu, Andırın kireçtaşı ile yanal ve dikey geçişlidir. Mezozoik zamanın

76
Trias-Kretase devresinde oluştuğu düşünülen formasyon, Sarız Havzasının
güneyinde Andırın kireçtaşı ile beraber yüzeyleşmiştir [46].
Andırın kireçtaşı (Mza); resifal kireçtaşından oluşmaktadır. Resifal kireçtaşları
yer yer mermer ve breşik yapıdadır. Kireçtaşları orta-kalın tabakalı, bol
oranda kırıklı ve çatlaklı olup, çatlaklar kalsit ile dolguludur. Andırın kireçtaşı
formasyonu, şiddetli deformasyonların etkisi ile oldukça kıvrımlı, kırıklı ve
çatlaklı bir yapı kazanmıştır. Binboğa formasyonu ile yanal ve dikey geçişlidir.
Mezozoik zamanın Jura-Kretase devresinde oluştuğu düşünülen formasyon,
Sarız Havzasının güneyinde Binboğa formasyonu ile beraber yüzeyleşmiştir
[46].
Akdere formasyonu (KTa); ince kırıntılı kireçtaşı, çörtlü kireçtaşı, çakıltaşı,
kumtaşı, kiltaşı, şeyl ve marndan oluşmaktadır. Alt düzeyler; mikrit-kalkarenit,
orta düzeyler çörtlü kireçtaşı ara katkıları, üst düzeylerde ise polijenik ve
breşik yapıda kalın kireçtaşı ara katkıları bulunur. Akdere formasyonu, altında
bulunan Yüceyurt formasyonu ile uyumsuzluk göstermektedir. Mezozoik
zamanın Kretase, Senozoik zamanın ise Tersiyer devrelerinde oluştuğu
düşünülen formasyon, Sarız Havzasının güneyinde az bir alanda
yüzeyleşmiştir [46].
Demiroluk formasyonunun Başören üyesi (Tdb); sığ denizel kumtaşı, şeyl ve
marndan oluşmaktadır. Demiroluk formasyonunun en üst katmanı olan
birimin, Eosen çağda oluştuğu düşünülmektedir. Birim, üzerinde bulunan
Gövdelidağ formasyonu ile uyumsuzluk göstermektedir. Sarız Havzasının
kuzey ve güney kısımlarında yer yer yüzey vermiştir [46].
Gövdelidağ formasyonu (Tg); çakıltaşı, kumtaşı ve silttaşı ardışımından
oluşmuş olan alüvyon yelpaze ve akarsu oluşuklarıdır. Alt düzeyler iri çakıllı
ve bloklu iken, orta ve üst düzeylerde orta ve ince taneli kırıntılı kayalar
izlenir. Gövdelidağ formasyonu, Demiroluk formasyonu üzerine açılı
uyumsuzluk ile gelmektedir. Birimin karasal ağırlıklı olarak akarsu ortamında

77
oluştuğu söylenebilir. Miyosen çağda oluşan formasyon, Sarız havzasının
kuzeyinde küçük bir alanda yüzey vermiştir [46].
Evciköy formasyonu (Te); çakıltaşı, çakıllı kumtaşı ve gölsel karbonatlardan
oluşmaktadır. Yer yer gölsel kireçtaşı ve yerel jips oluşukları da birimde
bulunmaktadır. Alt düzeyler kaba kırıntılı kayalar, orta ve üst düzeyler ise
ince taneli kırıntılı kayalar ve gölsel karbonatlardan oluşmaktadır. Yerel jips
oluşukları ise alt ve orta düzeylerde izlenir. Formasyonun akarsu ve gölsel
ortam kıyılarında oluştuğu düşünülmektedir. Evciköy formasyonu, Demiroluk
formasyonu ile açılı uyumsuzluk göstermektedir. Pliyosen çağda oluşan
formasyon, Sarız havzasının kuzey ve orta kısmında ve özellikle güneyde
geniş bir alanda yüzey vermiştir [46].
Alüvyon birimi, Sarız Çayının yatağı çevresinde yayılmıştır. Çalışma alanının
en genç (Kuvaterner) oluşumu olan birim; kum, çakıl, mil şeklinde
birikmelerden oluşmaktadır. Alüvyon katmanı, altında bulunan Evciköy
formasyonu ile uyumsuzluk göstermektedir [47].
Formasyonların hidrojeolojik özelliklerine bakıldığında ise otokton
kayaçlardan; Gümüşali, Ziyarettepe ve Katarası formasyonları tamamen
geçirimsiz birimlerden oluştuğundan akifer özelliği taşımazken, Yığılıtepe
formasyonu ise çatlaklı ve kırıklı (yer yer kil dolgulu) kireçtaşından
oluştuğundan akifer özelliği taşımaktadır. Sarız Çayı Havzasının en fazla
yüzey veren formasyonu olan Yüceyurt formasyonu ise iyi gelişmiş karstik bir
yapıya sahip olup, akifer özelliği taşımaktadır. Sarız Çayını da besleyen
pınarların çoğu Yüceyurt formasyonundan kaynaklanmaktadır [48].
Allokton kayaçlara bakıldığında ise, Yüceyurt formasyonundan sonra en fazla
yüzey veren Evciköy formasyonunun da akifer özelliği taşıdığı söylenebilir.
Diğer formasyonların ise genelde geçirimsiz ve killi-kumlu kireçtaşı
tabakalarından oluşması, gelişmiş bir akifer özelliği taşımadıklarını
göstermektedir.

Harita 5.2. Sarız Havzasının jeoloji haritası (MTA 1:100.000 jeolojik
haritasından uyarlanmıştır)
78

79
5.1.2. Hidrometeorolojik ölçüm istasyonları
Çalışma kapsamında kullanılan veriler; DSİ’nin Darıdere (18-17) AGİ, Devlet
Meteoroloji İşleri’nin (DMİ) Sarız, Pınarbaşı ve Tomarza Meteoroloji Gözlem
İstasyonları (MGİ) ve Elektrik İşleri Etüt idaresi’nin (EİEİ) Sarız (18-K10) ve
Yedioluk (18-K11) Kar Gözlem İstasyonlarından (KGİ) elde edilmiştir (EK-2,
3).
Sarız Çayında oluşan akım değişimi, DSİ tarafından işletilen 18-17 Akım
Gözlem İstasyonu (AGİ) verilerinden elde edilmiştir. İstasyon yaklaşık 1550
m kotunda yer almaktadır. 18-17 AGİ 1979 yılında işletmeye açılmıştır. 1993
yılında ölçümün yapıldığı akarsu en kesitinde meydana gelen bozulma
nedeni ile istasyon şu anki konumuna taşınmıştır. 18-17 AGİ’de kullanılan
akım ölçme aleti limnigraf tipindedir. Elektronik limnigraf olarak adlandırılan
alet akarsu seviyesindeki değişimi belli zaman aralıklarında kaydetmektedir.
Kaydedilen veriler daha sonra bir diz üstü bilgisayar yardımı ile alınıp, çeşitli
programlar ile işlenerek kayda alınmaktadır.
Sarız Havzasında bulunan tek meteoroloji istasyonu ise Sarız DMİ
istasyonudur. İstasyon yaklaşık olarak 1591 m kotunda yer almakta olup,
istasyonda; sıcaklık, buharlaşma, 2 m ve 10 m yükseklikteki rüzgâr hızı,
yağış yüksekliği, kar derinliği, toprak sıcaklık ölçümleri yapılmaktadır.
İstasyon 1950 yılından itibaren işletilmektedir. Bugüne kadar manüel olarak
yapılan ölçümlerin, otomatik hava gözlem sisteminin (AWOS) 2008 yılında
kurulması sonucu, 2009 yılından itibaren otomatik olarak toplanması
planlanmaktadır. Pınarbaşı MGİ 1470 m, Tomarza MGİ ise 1397 m kotunda
yer almaktadır. Pınarbaşı ve Tomarza MGİ’leri yağış verilerinin yükseklikle
değişimini belirlemek amacıyla kullanılmıştır.
Çalışma alanına yakın olan KGİ’ler, 18-K10 ile 18-K11 istasyonlarıdır. 18-K10
KGİ 1670 m kotunda, 18-K11 KGİ ise 1760 m kotunda yer almaktadır. 1978
yılından beri işletilen istasyonlarda; ocak, şubat, mart, nisan ve mayıs

80
aylarında, ayda bir olmak üzere ölçüm (kar örtüsünün derinliği, su eşdeğeri,
kar yoğunluğu) yapılmaktadır. Bu ölçümlerin yanı sıra, kar örtüsünün durumu
(ıslak, kuru gibi) hakkında da bilgiler kayda geçirilmektedir.
5.1.3. Sarız Çayı sulaması
Sarız Çayı üzerinde civar köylerin talebi üzerine sulama amaçlı bir regülatör
tesis edilmiştir. Regülatörün konumu 18-17 AGİ’den yaklaşık olarak 300 m
membadadır. Tesisin sağ sahil sulaması 1971 tarihinde işletmeye açılmış
olup, sol sahil sulaması da 1983 yılında devreye sokulmuştur. Bu
regülatörden elde edilen su ile 1080 hektarlık arazinin sulanması
amaçlanmıştır (EK-4). Tesisin işletimi çevre halkı tarafından sağlanmakta
olup, su alımı; Nisan ortası ile Mayıs ayı başında gerçekleşmektedir. Bu
açıdan bakıldığında, yapılan çalışmanın da Sarız Havzası kar erime dönemi
olan Mart ve Nisan ayı döneminde gerçekleştirilmiş olmasından dolayı; tesis,
kar erime döneminde 18-17 AGİ’de ölçülen debi değerlerini etkilememektedir.
5.2. Harita Çalışmaları
Çalışmanın yapıldığı Sarız Havzası, DSİ tarafından işletilmekte olan 18-17
AGİ’nin drenaj alanıdır. Sarız havzasının ortalama hipsometrik kotunu
bulmak, havzayı zonlara ayırmak, havzanın eğim, bakı haritalarını ve karla
kaplı alanların değişimini belirlemek amacı ile bilgisayar ortamında Coğrafi
Bilgi Sistemleri içerikli bir programla (ArcGIS) çeşitli sorgulamalar
gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmaları yapabilmek amacıyla ölçeği 1/100 000 olan
raster veri tipinde haritalar kullanılmıştır. Çalışmaya altlık olan bu raster tipi
haritaların bilgisayar ortamında sorgulanabilmesi için vektör tipi verilere
dönüştürülmesi, yani haritaların sayısallaştırılması, daha sonra da yeniden,
sorgulanabilen raster veri tipine dönüştürülmesi gerekmiştir.
Sarız havzasının 1/100 000 ölçeğindeki harita pafta numaraları K36, K37,
L36 ve L37’dir. 1/100 000 ölçekli haritalarda eş yükselti eğrileri; 12,5 m, 25 m

81
ve 50 m aralıklar ile geçmektedir. Havzayı temsil eden tüm eş yükselti eğrileri
sayısallaştırılarak havzanın topoğrafyası oluşturulmuştur.
Sarız havzasının alanı, 18-17 AGİ’ ye göre, yaklaşık olarak 206.50 km 2 ’ dir.
Havza alanının 1/100 000 ölçekli harita üzerinden yapılması, eş yükselti
eğrileri aralığının büyük olması nedeniyle hassaslık derecesi düşüktür. Buna
rağmen DSİ verileri ile karşılaştırıldığında bulunan havza alanının, sınırının,
akarsu kollarının tatmin edici düzeyde örtüştüğü görülmüştür. Harita 5.3’ de
Sarız Havzasının topoğrafyası, havzada bulunan Sarız MGİ ve 18-17 AGİ,
havzanın zon ayrımı ve Sarız Çayı gösterilmektedir.
Harita 5.3’deki Sarız Çayı havzası genel topoğrafik haritasının yanında,
havzanın bazı topoğrafik özelliklerini gösteren; eğim ve bakı haritaları da
oluşturulmuştur (Harita 5.4, Harita 5.5). Böylece topoğrafyanın kar erimesi
üzerine olan etkilerini dikkate almak ve topoğrafyayı tanımlayabilmek amacı
ile havzanın eğim ve bakı haritaları üzerinde de çeşitli sorgulamalar
yapılmıştır. Bu sorgulamalarda havzanın belli sınır değerlerindeki eğim
durumu ve bakı değerleri belirlenmiştir. Bu değerler Çizelge 5.1, Çizelge 5.2
ve Çizelge 5.3’de görülmektedir.

82
Çizelge 5.1. Sarız havzası eğim değişimi
Eğim Alan (km 2 ) Yüzde (%) Morfolojik Tanım
0 - 2 38,51 18,65 Düz ve çukur
2 - 5 26,66 12,91 Düz ve düze yakın
5 - 15 94,82 45,92 Az eğimli
15< 46,50 22,52 Dik ve çok dik
Çizelge 5.2. Sarız havzası bakı değişimi
Bakı Alan (km 2 ) Yüzde (%)
Düz 22,72 11,00
K 14,48 7,01
G 24,37 11,80
B 26,10 12,64
D 18,17 8,80
KD 9,46 4,58
KB 31,43 15,22
GD 41,30 20,00
GB 18,48 8,95
Çizelge 5.3. Sarız havzasının kuzey ve güney yamaçları eğim değişimi
Eğim/Bakı Güney (%) Kuzey (%)
0-5 23,66 25,10
5-15 48,05 54,06
15< 28,29 20,84

Harita 5.3. Sarız Çayı Havzası topoğrafik haritası
83

Harita 5.4. Sarız Çayı Havzası eğim haritası
84

Harita 5.5. Sarız Çayı Havzası bakı haritası
85

86
5.2.1. Havza karakteristikleri
Oluşturulan sayısal haritanın CBS programıyla, sorgulanabilen raster veriye
dönüştürülmesi ile havza zonlara ayrılmış ve hipsometrik eğrisi çizilmiştir
(Şekil 5.1). Havzanın en alt ve en üst kotları sırasıyla; 1550 m ve 2600
metredir. Yani toplamda 1050 m civarında bir kot farkı olduğu söylenebilir.
Havzanın zonlara ayrılmasında; kar hidrolojisi çalışmalarında dağlık havzalar
için önerilen 500 metrede bir zon oluşturulması önerisi göz önüne alınmıştır.
Bu durumda 1050 metrelik kot farkı olan Sarız havzası iki zona ayrılmıştır. Bu
iki zonun kot sınırları; zon A 1550 – 2050 m ve zon B 2050 – 2600 m (bkz.
Harita 5.3) olarak belirlenmiştir. Zon A’nın alanı yaklaşık 168.50 km 2 , zon
B’nin alanı ise 38 km 2 olduğu zonların hipsometrik eğrilerinin çizilmesiyle
bulunmuştur. Havzanın ortalama hipsometrik kotunun 1885 m olduğu, zon
A’nın ortalama hipsometrik kotunun 1837.60 m ve zon B’nin ortalama
hipsometrik kotunun ise 2132 m olduğu belirlenmiştir. Zonların, havzanın ne
kadarlık kısmını temsil ettiğine bakıldığında ise; zon A %82, zon B ise
havzanın %18’lik kısmını oluşturmaktadır.
2600
2500
2400
2300
2200
Kot (m)
2100
2000
1900
1800
1700
1600
1500
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210
Alan (km2)
Şekil 5.1. Sarız Çayı Havzasının hipsometrik eğrisi

87
5.3. Değişkenler
5.3.1. Sıcaklık
Sıcaklık değerleri 2004 ve 2005 yılları için, Sarız MGİ’de ölçülen günlük
minimum ve maksimum sıcaklık değerleri kullanılarak bulunmuştur. SRM
programına sıcaklık verileri ortalama sıcaklık değeri olarak girilmiştir. Buna
göre bir günün ortalama sıcaklığı o günkü minimum ve maksimum sıcaklık
değerlerinin ortalamasıdır. Ortalama sıcaklık “Eş. 3.3” ile belirlenmiştir.
SRM programı ortalama sıcaklığın 0C veya negatif değerde olmasına bağlı
olarak; kar erimesi hesabında derece-gün değerlerini “0” alır ve kar erimesi
hesabı yapmaz.
Sarız MGİ’nin 1591 m kotunda olması ve Sarız havzası içerisinde başka
meteoroloji istasyonunun bulunmaması, zonların derece-gün değerlerinin
belirlenmesinde sıcaklık değişme oranının kullanılmasını gerektirmiştir. Sarız
MGİ’nin havza ortalama ve zon A-B ortalama hipsometrik kotundan düşük
kotta yer alması; zon sıcaklıklarının, istasyonda ölçülen sıcaklık
değerlerinden daha az olmasına neden olmaktadır.
Sıcaklık değerleri SRM’ye havza çapında ve zon çapında olmak üzere iki
şekilde girilebilir. Bu çalışmada sıcaklık havza çapında girilmiştir. Sarız MGİ
2004 ve 2005 yılı ortalama sıcaklık verileri Şekil 5.2 ve Şekil 5.3’de
görülmektedir.

88
16
12
8
Sıcaklık (C)
4
0
-4
-8
-12
1 Mart 04
3 Mart 04
5 Mart 04
7 Mart 04
9 Mart 04
11 Mart 04
13 Mart 04
15 Mart 04
17 Mart 04
19 Mart 04
21 Mart 04
23 Mart 04
25 Mart 04
Günler
27 Mart 04
29 Mart 04
31 Mart 04
2 Nisan 04
4 Nisan 04
6 Nisan 04
8 Nisan 04
10 Nisan 04
12 Nisan 04
Ortalama Sıcaklık 2004 Zon A Zon B
Şekil 5.2. Sarız MGİ’ye göre zon A ve zon B ortalama sıcaklıklarının değişimi
(1 Mart–12 Nisan 2004)
15
10
Sıcaklık (C)
5
0
-5
-10
1 Mart 05
3 Mart 05
5 Mart 05
7 Mart 05
9 Mart 05
11 Mart 05
13 Mart 05
15 Mart 05
17 Mart 05
19 Mart 05
21 Mart 05
23 Mart 05
25 Mart 05
27 Mart 05
Günler
29 Mart 05
31 Mart 05
2 Nisan 05
4 Nisan 05
6 Nisan 05
8 Nisan 05
10 Nisan 05
12 Nisan 05
14 Nisan 05
16 Nisan 05
Ortalama Sıcaklık 2005 Zon A Zon B
Şekil 5.3. Sarız MGİ’ye göre zon A ve zon B ortalama sıcaklıklarının değişimi
(1 Mart–17 Nisan 2005)

89
2005 yılı benzetim çalışmalarında, bir günün (9 Mart) ortalama sıcaklığında
değişiklik yapılmıştır. Bunun başlıca nedeni yağış tipinin SRM programına
doğru olarak tanıtılmasıdır.
2005 yılı 9 Mart gününde ortalama sıcaklıkta (2,20C) değişiklik yapılmıştır.
Bu günde meydana gelen yağışın yağış-zaman verilerinden akşam
saatlerinde (18:00-21:25) kar olarak yağdığı anlaşılmaktadır. Fakat 9 Mart
ortalama sıcaklığının kritik sıcaklıktan fazla olması SRM programının
bugünkü yağışı yağmur olarak algılamasına neden olmaktadır. Bu durumu
düzeltmek amacıyla 9 Mart ortalama sıcaklığı, zon A ve zon B’de T kr
sıcaklığın altında olacak şekilde, 1,50C olarak alınmıştır.
5.3.2. Yağış
Sarız MGİ’nin, zon A ve zon B hipsometrik kotlarının altında olması nedeni ile
bu istasyonda ölçülen yağış değerlerinin havzayı tam olarak temsil etmediği
söylenebilir. Havza üzerine yağan yağışın; tüm havzayı temsil edebilmesi için
yağışın yükseklikle değişiminin belirlenmesi gerekmektedir. Bu amaçla; farklı
yüksekliklerde bulunan MGİ’lerin uzun yıllar aylık toplam yağış değerlerinin
birbirleriyle olan ilişkilerinden faydalanılabilir. Sarız Çayı Havzasına düşen
yağışın tüm havzayı temsil edebilmesi için de yağışın yükseklikle değişimi;
farklı yüksekliklerde bulunan MGİ’lerin yağış verileri arasındaki ilişkisinden
belirlenmiştir. Başlıca Sarız MGİ olmak üzere, Pınarbaşı ve Tomarza
MGİ’den elde edilen veriler kullanılarak yağışın yükseklikle değişimi zon A ve
zon B için bulunmuştur. Kullanılan veriler; Sarız (1591 m) ve Pınarbaşı
MGİ’de (1470 m) 1951-2005, Tomarza MGİ’de (1397 m) ise 1963-2005
yılları arasını kapsamaktadır (Çizelge 5.4). Yağışın yükseklikle değişimi;
yıllık; kış dönemi (Ocak, Şubat, Mart, Nisan), Şubat ayı ve kar erime dönemi
(Mart-Nisan) yağışlarının ortalama değerlerine göre belirlenmiştir. Yağışın
yükseklikle olan ilişkisi Şekil 5.4 ve Çizelge 5.5’de gösterilmektedir.

90
Çizelge 5.4. Sarız, Pınarbaşı ve Tomarza MGİ’ye ait uzun yılların ortalama
yağış değerleri (mm)
MGİ Adı
Yağış Dönemi
MGİ Kot
Yıllık Kış Şubat Mart-Nisan (m)
Sarız 501,90 216,91 49,21 115,88 1591
Pınarbaşı 419,83 174,81 37,83 101,29 1470
Tomarza 405,20 168,07 34,55 96,96 1397
600
Ortalama Yağış, Port (mm)
500
Sarız
400
Tomarza
Pınarbaşı
300
200
100
0
1350 1400 1450 1500 1550 1600
Yükseklik, h (m)
Yıllık Kış Şubat Mart-Nisan
Şekil 5.4. Sarız, Pınarbaşı ve Tomarza MGİ’ye göre yağışın yükseklikle
değişimi
Çizelge 5.5. Sarız, Pınarbaşı ve Tomarza MGİ’ye ait uzun yılların ortalama
yağış değerlerine göre yağışın yükseklikle değişimi
Yağış (mm) - Yükseklik (m)
Yağış Dönemi
İlişkisi
R 2
Yıllık P ort =0,5165.h-325,27 0,94
Kış P ort =0,26145.h-201,89 0,94
Şubat P ort =0,0774.h-74,53 0,97
Mart-Nisan P ort =0,10.h-43,73 0,97
Zonlara göre düşen yağış miktarı, Mart-Nisan dönemine ait yağış yükseklik
ilişkisi kullanılarak belirlenmiştir. Sarız MGİ’nin Mart-Nisan yağış değerlerine
göre; zon A ve zon B’ye düşen yağış miktarının, zon A için ortalama 2,4 cm
ve zon B için ise 5,35 cm daha fazla olduğu “P ort =0,1h-43,73” yağışyükseklik
ilişkisinden belirlenmiş olup, her 100 m yükseklik artışında ise yağış

91
miktarı ortalama olarak %8,5 değerinde artmaktadır. Bu ortalama yağış artışı
2004 ve 2005 yılları Mart-Nisan kar erime dönemine etkitilerek, zon A ve zon
B yağış değerleri her zon için ayrı olarak bulunmuştur.
Yağış verileri SRM’ye günlük toplam yağış olarak girilmiştir. Ayrıca yağışzaman
verilerinden de yararlanarak, gerçekleşen yağışların gün içerisindeki
dağılımları ve yağış tipleri belirlenmiştir. Bu verilerin birlikte kullanılmasıyla
SRM’ye girilen yağış girdilerinin daha iyi sonuç vermesi sağlanmıştır. Bu
kapsamda, hem 2004 (Şekil 5.5) hem de 2005 (Şekil 5.6) yılları için yağış
verilerinde bazı günler için değişiklikler yapılmıştır.
2 Nisan 2004 gününde meydana gelen kar yağışı 3 Nisan gününe
taşınmıştır. Bunun nedeni; 2 Nisan ortalama sıcaklığının T kr sıcaklığından
fazla olmasından dolayı, 2 Nisan’da oluşan kar yağışının program tarafından
yağmur olarak algılanmasıdır. Yağışın program tarafından yağmur olarak
algılanması, hidrografta pik oluşumuna neden olacağından ölçülen ve
hesaplanan hidrograflar arasında büyük sapmalar meydana gelecektir. Bu
durumu önlemek amacıyla, 2 Nisan ortalama sıcaklığının azaltılması yerine,
yağış bir gün kaydırılmıştır. 3 Nisandaki ortalama sıcaklık ise T kr
sıcaklığından düşüktür, bu da yağışın SRM programı tarafından kar olarak
algılanmasını sağlayacaktır.
2 Nisan 2005 gününde karla karışık yağmur yağışı meydana gelmiştir. Bu
yağış sonrası havzanın karla kaplandığı Sarız MGİ’deki verilerden
görülmektedir. SRM programına, bu yağışın karla karışık yağmur olarak
tanıtılamamasından dolayı, yağış kar olarak kabul edilmiştir. 2 Nisan 2005
gününde ölçülen ortalama sıcaklık değeri de zonlara göre T kr sıcaklığının
altında bir değere sahip olduğundan, SRM yağışı kar olarak algılayacaktır.
Ocak, Şubat, Mart ve Nisan aylarının uzun yıllar ortalama toplam yağış
miktarı ile 2004 ve 2005 yıllarında gerçekleşen toplam yağış miktarı

92
karşılaştırıldığında; 2004 yılı, Ocak ayı dışında ortalama altında, 2005 yılı ise
tüm aylar için ortalama üstünde yer almaktadır (EK-5,6).
35
30
Toplam yağış miktarı (mm)
25
20
15
10
5
0
01 Mart 04
03 Mart 04
05 Mart 04
07 Mart 04
09 Mart 04
11 Mart 04
13 Mart 04
15 Mart 04
17 Mart 04
19 Mart 04
21 Mart 04
23 Mart 04
25 Mart 04
Günler
27 Mart 04
29 Mart 04
31 Mart 04
02 Nisan 04
04 Nisan 04
06 Nisan 04
08 Nisan 04
10 Nisan 04
12 Nisan 04
Sarız MGİ yağmur Sarız MGİ kar Zon A yağmur Zon A kar Zon B yağmur Zon B kar
Şekil 5.5. Sarız MGİ’ye göre (1 Mart–12 Nisan) günlük toplam yağmur (mavi)
ve kar (kırmızı) yağış yükseklikleri (2004)
Toplam yağış miktarı (mm)
65
60
55
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
01 Mart 05
03 Mart 05
05 Mart 05
07 Mart 05
09 Mart 05
11 Mart 05
13 Mart 05
15 Mart 05
17 Mart 05
19 Mart 05
21 Mart 05
23 Mart 05
25 Mart 05
27 Mart 05
29 Mart 05
31 Mart 05
02 Nisan 05
04 Nisan 05
06 Nisan 05
08 Nisan 05
10 Nisan 05
12 Nisan 05
14 Nisan 05
16 Nisan 05
Günler
Sarız MGİ yağmur Sarız MGİ kar Zon A yağmur Zon A kar Zon B yağmur Zon B kar
Şekil 5.6. Sarız MGİ’ye göre (1 Mart–17 Nisan) günlük toplam yağmur (mavi)
ve kar (kırmızı) yağış yükseklikleri (2005)

93
5.3.3. Karla kaplı alan değişimi
Bu tez çalışmasında incelenen Sarız Çayı Havzası; Seyhan Havzasının kar
potansiyeli bakımından en önemli alt havzalarından biridir. Öyle ki; Ocak ve
Nisan ayları arasındaki zaman diliminin yaklaşık %70’inde havza karla
kaplıdır (EK-6). Bu zaman aralığında havzanın karla kaplı gün sayısı Mart
ayında azalmaya başlamakta ve Nisan ayında da kar örtüsü havzadan
kalkmaktadır.
SRM programının en önemli özelliklerinden birisi zamanla karla kaplı
alanların (KKA) değişimini veri olarak kullanmasıdır. Özellikle dağlık
havzalarda kar kenar çizgileri erime mevsiminin ilerlemesi ile üst kotlara
doğru çekilme göstermektedir. Yani kar erimesi sonucu oluşan akışın
kaynağı zamanla değişmektedir.
Bu değişimi SRM’ye veri olarak girebilmek için havzanın karla kaplı alan
değişimi, havzanın büyüklüğüne, topoğrafyasına ve teknik imkânlara bağlı
olarak; karadan, havadan fotoğraflama yardımıyla veya günümüzde uzaktan
algılama teknolojisinin gelişmesi ve kullanımının yaygınlaşması sonucu uydu
görüntülerinin kullanılmasıyla belirlenebilir.
Bu çalışmada KKA değişiminde Terra ve Aqua uydularında bulunan MODIS
algılayıcısı tarafından elde edilen görüntüler kullanılmıştır. MODIS
algılayıcısının karla kaplı alanlarını gösteren günlük bazdaki MOD10A1 ve
MYD10A1 V05 ürününün “oransal kar örtüsü” (Fractional Snow Cover)
görüntüleri kullanılmıştır. Bu görüntülerin en önemli özelliği her bir pikselin ne
kadarının karla kaplı olduğunu belirleyen algoritmalarla oluşturulmuş
olmasıdır. Bir pikselin karla kaplı olup olmadığı ve karla kaplı ise ne kadarının
karla kaplı olduğu durumu her piksele 0-100 arasında değişen değerlerin
verilmesi ile sağlanmıştır. Bu durumda bir pikselin değeri “0” ise karsız, “100”
ise tamamen karla kaplı olduğunu göstermektedir. Önceki ürünlere göre yani;
bir pikselin ya tamamen karla kaplı olduğu ya da tamamen karsız olduğu

94
(binary) kabulü ile yapılan görüntülere nazaran, bu “oransal kar örtüsü”
görüntüsünün KKA değişiminin belirlenmesinde daha iyi sonuç verdiği
söylenebilir.
Sarız Çayı Havzasının 2004 ve 2005 yıllarındaki KKA değişimi Şekil 5.7’de
gösterilmektedir.
KKA (%)
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
1 Mart
3 Mart
5 Mart
7 Mart
9 Mart
11 Mart
13 Mart
15 Mart
17 Mart
19 Mart
21 Mart
23 Mart
25 Mart
27 Mart
29 Mart
31 Mart
2 Nisan
4 Nisan
6 Nisan
8 Nisan
Günler
2004 2005
10 Nisan
12 Nisan
14 Nisan
16 Nisan
Şekil 5.7. Sarız Çayı Havzası KKA değişimi (2004 ve 2005)

95
KKA (%)
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
1 Mart
3 Mart
5 Mart
7 Mart
9 Mart
11 Mart
13 Mart
15 Mart
17 Mart
19 Mart
21 Mart
23 Mart
25 Mart
27 Mart
29 Mart
31 Mart
2 Nisan
4 Nisan
6 Nisan
8 Nisan
Günler
Zon A Zon B
10 Nisan
12 Nisan
Şekil 5.8. Zon A ve zon B’nin KKA değişimi (2004)
2004 yılı için KKA değişiminin belirlenmesinde kullanılan görüntüler 1 Mart –
12 Nisan 2004 tarihleri arasını kapsamaktadır. Bölüm 4’de belirtildiği gibi
KKA değişimini zorlaştıran en önemli durum o günkü görüntünün bulutluluk
oranıdır. Bu durum göz önüne alındığında 1 Mart – 12 Nisan 2004 tarihleri
arasındaki görüntülerin bir kısmı tamamen bulutsuz iken diğer kısmı bulutlu
veya tamamen bulutludur (EK-7). 2004 yılı için zon A ve zon B KKA değişimi
Şekil 5.8’de gösterilmiştir. 2 Nisan günü gerçekleşen kar yağışı nedeniyle
havza tamamen karla kaplanmıştır.
2005 yılı için ise KKA değişimi 1 Mart – 17 Nisan 2005 tarihleri arasında
incelenmiştir (EK-8). 2004 erime döneminde olduğu gibi 2005 yılı erime
dönemi de 1 Martta başlamış ve kar örtüsünün tamamen erime tarihi 17
Nisanda son bulmuştur. 2005 yılı için zon A ve zon B KKA değişimi şekil
5.9’da gösterilmiştir. 2 Nisan 2005 yılında gerçekleşen kar yağışının
oluşturduğu kar örtüsünün, çok kısa sürede erimesi nedeniyle, KKA
değişimini etkilemediği kabul edilmiştir.

96
KKA (%)
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
1 Mart
3 Mart
5 Mart
7 Mart
9 Mart
11 Mart
13 Mart
15 Mart
17 Mart
19 Mart
21 Mart
23 Mart
25 Mart
27 Mart
29 Mart
31 Mart
2 Nisan
4 Nisan
6 Nisan
8 Nisan
Günler
Zon A Zon B
10 Nisan
12 Nisan
14 Nisan
16 Nisan
Şekil 5.9. Zon A ve zon B’nin KKA değişimi (2005)
Kar çekilme eğrilerinin oluşturulmasında Terra uydusu görüntüleri ağırlıklı
olarak kullanılmıştır. Aqua uydusu görüntüleri ise bazı günlerde Terra uydusu
görüntüsüne göre daha az bulutlu olmasına bağlı olarak kullanılmıştır. Terra
ile Aqua uyduları arasında yaklaşık olarak 2 – 3 saatlik bir zaman farkı vardır.
Bu da Terra uydusunun sabah, Aqua uydusunun ise çalışılan alan üzerinde
öğle vakitlerinde görüntü elde etmesini sağlamaktadır. Aqua görüntüleri
özellikle sabah vakitlerinde bulutlu olup, öğlene doğru daha az bulutlu olan
günlerde kullanılmıştır. Genel anlamda, Aqua görüntüleri sadece Terra
uydusu görüntülerini bazı günlerde destekleme amaçlı kullanılmıştır. Bölüm
4’de belirtildiği gibi, NDSI değeri için Aqua uydusunun MODIS algılayıcısının
farklı band genişliğini (band 6 yerine band 7 kullanılıyor) kullanması
nedeniyle; Aqua görüntüleri, Terra görüntüleriyle kıyaslanarak kullanılmıştır.
Çizelge 5.6 ve Çizelge 5.7’de 2004 ve 2005 yılları kar erime döneminde KKA
değişiminin belirlenmesinde kullanılan görüntülerin listesi gösterilmektedir.

97
Çizelge 5.6. Zonların KKA değişiminde kullanılan MODIS görüntü listesi
(2004)
Gün Zon A Zon B
1 Mart T T
4 Mart T
9 Mart T T
12 Mart T T - A
20 Mart T
21 Mart T
23 Mart T T
25 Mart T T
1 Nisan T
3 Nisan T T
4 Nisan T
5 Nisan T T
6 Nisan T - A
7 Nisan T - A
9 Nisan T T
12 Nisan T
Çizelge 5.7. Zonların KKA değişiminde kullanılan MODIS görüntü listesi
(2005)
Gün Zon A Zon B
1 Mart T T
2 Mart T T
5 Mart T - A T - A
9 Mart T - A T - A
11 Mart T T
13 Mart T - A T - A
14 Mart T T
15 Mart T - A
18 Mart T - A T - A
24 Mart T - A
25 Mart T - A
27 Mart T - A T
30 Mart T - A
5 Nisan T - A
7 Nisan T T
10 Nisan T
11 Nisan T
12 Nisan T
15 Nisan T
17 Nisan T
(T) KKA’nın belirlenmesinde Terra uydusundan elde edilen görüntüler kullanılmıştır.
(T-A) KKA’nın belirlenmesinde Terra ve Aqua uydularından elde edilen görüntüler
kullanılmıştır.

98
5.4. Parametreler
SRM’de kullanılan parametreler Bölüm 3’te bahsedildiği üzere 8 tanedir. Bu
parametrelerin belirlenmesinde; SRM kılavuzunda önerilen değerlerle Sarız,
Pınarbaşı ve Tomarza MGİ, 18-17 AGİ, 18-K10 ve 18-K11 KGİ’den elde
edilen veriler kullanılmıştır.
5.4.1. Akış katsayıları
SRM programı, yağan yağmurun veya eriyen karın ne kadarlık kısmının
yüzeysel ve yüzey altı akışa geçtiğini belirlemek amacıyla, kar ve yağmur
akış katsayılarını kullanmaktadır. Yağmurdan ve kardan akışa geçen miktar;
zemin doygunluğu, topoğrafya, bitki örtüsü gibi çok sayıda etkene bağlı
olarak değişmektedir. Özellikle, kar erime dönemlerinde, zemin
doygunluğunun zamanla değişmesi, akış katsayılarının da zamanla
değişmelerine neden olmaktadır.
Kayıpların miktarının tam olarak belirlenmesi, çok sayıda etkene bağlı
olduğundan güçtür. Çünkü bu etkenlerin (buharlaşma, terleme, sızma, bitkiler
tarafından suyun tutulması gibi) belirlenebilmesi için arazide detaylı
ölçümlerin yapılması gerekmektedir. Bu nedenle akış katsayıları; kapsamlı
arazi ölçümlerinin ve ölçüm istasyonlarında elde edilen verilerin birlikte
kullanılmasıyla belirlenebilir.
SRM programı, akışa geçen miktarı; c S ve c R akış katsayılarıyla temsil
ederek kayıpları ifade etmektedir (Eş. 5.1, Eş. 5.2). Kar erime dönemlerinde,
havzada kar-su eşdeğerinin zamanla değişiminin elde edilmesi, özellikle c S
katsayısının belirlenmesinde daha iyi sonuç alınmasını sağlamaktadır.
Bu çalışmada c S ve c R akış katsayıları 18-17 AGİ’den, Sarız, Pınarbaşı ve
Tomarza MGİ’den, 18-K10 ve 18-K11 KGİ’den elde edilen verilerin
kullanılmasıyla belirlenmiştir. Havzadaki kar-su eşdeğerinin değişimi erime

99
mevsimi süresince yeterli verinin olmamasından dolayı belirlenemediğinden,
kar akış katsayıları (c S ) tüm bir erime dönemi boyunca ortalama değer olarak
bulunmuştur.
Yüzeysel akışa geçen kar hacmi
c
S
(5.1)
Toplam kar erime hacmi
c
R
Yüzeysel akışa geçen yağmur hacmi
(5.2)
Toplam yağmur hacmi
Debi (m 3 /s)
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
1 Ekim 03
16 Ekim 03
31 Ekim 03
15 Kasım 03
30 Kasım 03
15 Aralık 03
30 Aralık 03
14 Ocak 04
29 Ocak 04
13 Şubat 04
28 Şubat 04
14 Mart 04
29 Mart 04
13 Nisan 04
28 Nisan 04
13 Mayıs 04
28 Mayıs 04
Günler
Yağış Toplam Hidrograf Baz Akım
12 Haziran 04
27 Haziran 04
12 Temmuz 04
27 Temmuz 04
11 Ağustos 04
26 Ağustos 04
10 Eylül 04
25 Eylül 04
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Yağış (mm)
Şekil 5.10. Toplam hidrograf, baz akım ve yağış (2004)

100
Debi (m 3 /s)
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
Yağış (mm)
1 Ekim 04
16 Ekim 04
31 Ekim 04
15 Kasım 04
30 Kasım 04
15 Aralık 04
30 Aralık 04
14 Ocak 05
29 Ocak 05
13 Şubat 05
28 Şubat 05
15 Mart 05
30 Mart 05
14 Nisan 05
29 Nisan 05
14 Mayıs 05
29 Mayıs 05
Günler
13 Haziran 05
28 Haziran 05
13 Temmuz 05
Yağış Toplam Hidrograf Baz Akım
28 Temmuz 05
12 Ağustos 05
27 Ağustos 05
11 Eylül 05
26 Eylül 05
Şekil 5.11. Toplam hidrograf, baz akım ve yağış (2005)
Şekil 5.10 ve Şekil 5.11’den de görüldüğü gibi tüm bir yıl boyunca havzada
bir akış söz konusudur. Diğer yıllardaki hidrograflar da incelendiğinde, Sarız
Çayının bu anlamda düzenli bir rejime sahip olduğu söylenebilir (EK-9).
Ayrıca mart ayı başından itibaren debinin artış göstermeye başlaması kar
erimesinin başladığını göstermektedir. Mart ayı başından nisan ayı ortasına
kadar debinin artış ve azalma göstermesinin, sıcaklıkların artış ve azalma
göstermesi (kar örtüsünün erimesi) ile ilişkili olduğu belirlenmiştir.
2004 yılı için Nisan ayı ortalarına kadar sıcaklık ve yağmur yağışı göz önüne
alınarak 1 Mart – 12 Nisan arasındaki direkt akış ve kar hidrografı şekil
5.12’de görüldüğü gibi elde edilmiştir. 12 Nisanın sınır olarak alınmasının
nedeni, havzada kar örtüsünün tamamen erimiş olmasıdır. 2005 yılına ait kar
hidrografı ile direkt akış hidrografı sıcaklık ve yağmur yağışı göz önüne
alınarak 1 Mart – 17 Nisan arasında Şekil 5.13’de görüldüğü gibi elde
edilmiştir. 17 Nisanın sınır olarak alınmasının nedeni, havzadaki kar
örtüsünün tamamen erimiş olmasıdır.

101
Debi (m 3 /s)
16
14
12
10
8
6
4
2
0
15
10
5
0
-5
-10
-15
-20
-25
-30
1 Mart
3 Mart
5 Mart
7 Mart
9 Mart
11 Mart
13 Mart
15 Mart
17 Mart
19 Mart
21 Mart
23 Mart
25 Mart
Günler
27 Mart
29 Mart
31 Mart
2 Nisan
4 Nisan
6 Nisan
8 Nisan
10 Nisan
12 Nisan
Direkt Akış Hidrografı Kar Erimesi Akış Hidrografı Zon A Sıcaklık Zon B Sıcaklık
Şekil 5.12. 1 Mart-12 Nisan tarihleri arasındaki direkt akış ve kar akış
hidrografı (2004)
Debi (m 3 /s)
16
14
12
10
8
6
4
2
15
10
5
0
-5
-10
-15
-20
-25
0
1 Mart
3 Mart
5 Mart
7 Mart
9 Mart
11 Mart
13 Mart
15 Mart
17 Mart
19 Mart
21 Mart
23 Mart
25 Mart
27 Mart
29 Mart
31 Mart
2 Nisan
4 Nisan
6 Nisan
8 Nisan
10 Nisan
12 Nisan
14 Nisan
16 Nisan
Günler
Direkt Akış Hidrografı Kar Erimesi Akış Hidrografı Zon A Sıcaklık Zon B Sıcaklık
Şekil 5.13. 1 Mart-17 Nisan tarihleri arasındaki direkt akış ve kar akış
hidrografı (2005)
-30

102
Şekil 5.12 ve 5.13’deki direkt akış hidrografı ve kar hidrografının elde
edilmesi ile erime mevsiminde kar ve yağmur akış katsayılarını temsil eden
c S ve c R değerlerinin belirlenmesi Çizelge 5.8 ve Çizelge 5.9’da
gösterilmektedir.
Kar akış katsayılarının hesaplanmasında hem 2004 hem de 2005 yılı için,
öncelikle 18-K10 ve 18-K11 KGİ Şubat ayı başındaki kar su eşdeğer
verilerinden yaralanılmıştır. 2004 yılı için Şubat ayı kar su eşdeğeri; 18-K10
KGi’de 12,33 cm, 18-K11 KGİ’de 7,70 cm olarak, 2005 yılı için ise 18-K10
KGi’de 11,90 cm, 18-K11 KGİ’de 8,50 cm olarak ölçülmüştür. 2004 yılı
ortalama kar su eşdeğeri 10 cm (12,33 cm ile 7,70 cm ortalaması), 2005 yılı
ortalama kar su eşdeğeri ise 10,2 cm (11,90 cm ile 8,50 cm ortalaması)
olarak belirlenmiştir. Daha sonra ise zon A ve zon B’de Şubat, Mart ve Nisan
aylarında gerçekleşen kar yağışlarının su eşdeğerleri, Şubat ayı başında
ölçülen ortalama kar su eşdeğerine eklenerek, 2004 ve 2005 yıllarına ait
toplam kar su eşdeğerleri elde edilmiştir. Şubat ayında gerçekleşen
yağışların yükseklikle değişimi göz önüne alınarak (bkz. Çizelge 5.5), Sarız
MGİ’de ölçülen yağış değerlerinin; zon A’da ortalama 1,85 cm, zon B’de ise
ortalama 4,13 cm arttığı belirlenmiş olup, bu duruma göre her 100 m
yükseklik artışında yağış miktarı ortalama olarak %15,40 değerinde
artmaktadır. Bu ortalama yağış artışı 2004 ve 2005 yılları Şubat kar birikme
dönemine etkitilerek, zon A ve zon B kar su eşdeğerleri her zon için ayrı
olarak bulunmuştur.
Akış katsayılarının hesaplanmasında; Sarız MGİ’de kaydedilen yağmur yağış
şeklinin, zon A ve zon B’deki ortalama sıcaklık farkından dolayı, değişiklik
gösterdiği kabul edilmiştir. Yani; zon A’da T ort >T kr ve zon B’de T ort

103
Çizelge 5.8. Erime dönemine ait kar akış katsayılarının belirlenmesi
Yıl
2004
2005
Ay
Kar-su eşdeğeri
(cm)
Zon A
Zon B
Potansiyel
Erime
hacmi (m 3 )
Günlük
Debi
Toplamı
(m 3 /s)
Akış Hacmi
(m 3 )
Şubat
Başı
10 10 20 650 000 - -
Şubat 2,90 3,86 6 353 300 - -
Mart 1,10 1,86 2 560 300 68,25 5 896 800
Nisan* 2,20 2,66 4 717 800 46,21 3 992 544
Toplam 16,20 18,38 34 281 400 114,46 9 889 344
Şubat
Başı
10,20 10,20 21 063 000 - -
Şubat 5,30 7,07 11 617 100 - -
Mart 8,26 16,56 20 210 900 62,64 5 412 096
Nisan* 1,67 2,01 3 577 750 78,7 6 799 680
Kar Akış
Katsayısı
c S
0,29
0,22
Toplam 25,43 35,84 56 468 750 141,34 12 211 776
(*) 2004 ve 2005 Nisan ayları için potansiyel erime hacmi; 2004 yılında 12 Nisan ve 2005
yılında 17 Nisan tarihine kadar, günlük debi toplamı ve akış hacmi ise kardan oluşan akımın
geri çekilme etkisini göz önüne alarak, 12 Nisan ve 17 Nisan günlerinden sonraki günlerde
oluşan akım değerlerinin eklenmesi ile belirlenmiştir.
Çizelge 5.9. Erime dönemine ait yağmur akış katsayılarının belirlenmesi
Yıl
Ay
Yağan Yağmur
(cm)
Zon A Zon B
Yağan
Yağmur
Hacmi (m 3 )
Günlük
Debi
Toplamı
(m 3 /s)
Akış Hacmi
(m 3 )
Yağmur
Akış
Katsayısı
c R
01-06 Mart 2,26 2,73 4 845 500 23,56 2 035 584 0,42
2004 29-30 Mart 0,92 0,58 1 770 600 3,43 296 352 0,17
1-20 Mart 7,97 3,02 14 577 050 47,14 4 072 896 0,28
2005
21-27 Mart 0,25 0,31 539 050 3,53 304 992 0,57
28 Mart -
17 Nisan
1,89 2,28 4 051 050 10,76 929 664 0,23
5.4.2. Sıcaklık değişme oranı
Havzada yükseklik ile birlikte sıcaklığın değişimini sorgulayabilecek, Sarız
MGİ hariç bir meteoroloji istasyonu olmadığından, sıcaklık değişme oranı (γ)
SRM kılavuzunda önerilen 0.65C/100 m değeri alınarak modellenmiştir.

104
Ölçülen ve hesaplanan hidrograflar karşılaştırıldığında ve kar örtüsünün
değişimi incelendiğinde bu değerin kabul edilebileceği görülmektedir.
5.4.3. Kritik sıcaklık
SRM, kritik sıcaklığı; baz alarak gerçekleşen yağışın tipini, yani; yağmur veya
kar olup olmadığını belirlemekte kullanır. Bu durum göz önüne alındığında ve
yağış-zaman verilerinden elde edilen bilgiler sonucunda 0.01C’nin kritik
sıcaklık olarak kullanılmasının uygun olduğu görülmektedir.
5.4.4. Yağmur katkı alanı
18-17 AGİ’nin; 2004 yılı 1 Mart – 12 Nisan ve 2005 yılı 1 Mart – 17 Nisan
tarihleri arasındaki değişimine bakıldığında yağmurlu günlerde hidrografta
belirgin şekilde piklerin oluştuğu görülmektedir. Bu durumda kar örtüsünün
olgunlaştığı ve yağan yağmurun direkt akışa geçtiği düşünülebilir. Bu nedenle
her iki yıl ve zon için de; kar örtüsünün tüm bir erime dönemi boyunca olgun
olması; yağmur yağışının tüm havza alanından akışa katkı sağladığı
(RCA=1) anlamına gelmektedir.
5.4.5. Gecikme zamanı
Kar erimesi sonucu oluşan hidrografların gün içerisindeki dağılımları
dalgalıdır. Yani gün içerisinde sıcaklığın artması ile debi değerleri de belli bir
zaman sonra artış gösterir iken, sıcaklığın azalması ile de tersi gerçekleşir.
Mevcut hidrograf verileri gün içerisindeki ortalama debi değerlerini göstermek
ile sınırlıdır. Bu nedenle gecikme zamanının belirlenmesinde Dünya
Meteoroloji Örgütü’nün (WMO) karşılaştırmalı olarak yaptığı çalışmadan
gecikme zamanı değeri belirlenmiştir. Bu çalışmaya göre Sarız Havzası
gecikme zamanı 8 ila 9 saat arasında yer almaktadır. Koşturmalarda bu
parametre 9 saat olarak kullanılmıştır.

105
5.4.6. Geri çekilme katsayısı
Geri çekilme katsayısı, 2004 ve 2005 yıllarına ait hidrograflardan
faydalanılarak bulunmuştur. Yağmur yağışının ve kar erimesinin olmadığı
günlere ait ardıl debi değerlerinin uygun şekilde kullanılması ile geri çekilme
katsayıları elde edilmiştir. Geri çekilme katsayısı; zeminin nem durumu, bitki
örtüsü, zemin yapısı gibi etkenlere bağlı olduğundan zaman ile değişme
eğilimi göstermektedir. Bu amaç ile SRM kılavuzunda “k” geri çekilme
katsayısı “k=xQ -y ” formülü ile tanımlanmıştır. Bu yaklaşıma göre, “k” değeri
debi değeri azaldıkça artış gösterir iken, debinin artması ile azalma gösterir.
Yaklaşımda yer alan “x” ve “y” değerleri sabit ve pozitif değerlerdir.
2004 yılı için iki farklı “x” ve “y” değeri, farklı sınır koşullarının alınması
sonucu bulunmuştur (Şekil 5.14). Bunun nedeni, havzanın yağmur yağışı
sonrası oluşan pike verdiği hızlı tepkidir. Bu hızlı tepkiyi benzetebilmek amacı
ile kullanılan debi sınır değerleri ve “x”, “y” katsayıları Çizelge 5.10’da
gösterilmiştir. Havzanın kar erimesi sonucu oluşan akıma olan tepkisini
benzetebilmek amacı ile de Çizelge 5.11 ve Çizelge 5.12’deki debi sınır
değerleri kullanılmıştır. Çizelge 5.11’de üst debi sınırı Q 1 =2,54 m 3 /s ve
Q 2 =2,21 m 3 /s (n=0) olarak alınarak diğer debiler ile olan ilişkilerinden “x” ve
“y” katsayıları belirlenmiştir. Bu işlemlerde, üst debi sınırı geri çekilme
katsayısının (k=0,87) diğer debilerin geri çekilme katsayısından küçük
olmasına dikkat edilmiştir. Bu nedenden dolayı Q 1 =2,05 m 3 /s ve Q 2 =1,73
m 3 /s (n=2) debileri işleme katılmamıştır. Çizelge 5.12’de ise üst debi sınırı
Q 1 =2,05 m 3 /s ve Q 2 =1,73 m 3 /s (n=0) olarak alınarak diğer debiler ile olan
ilişkilerinden “x” ve “y” katsayıları belirlenmiştir.

106
6
5
5.69
Debi (m3/s)
4
3
2
3.37
2.7
2.54
2.21
2.05
1.73
1.59
1.45
1.33
1
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Gün
Geri Çekilme
Şekil 5.14. Geri çekilme eğrisi (2004)
Çizelge 5.10. Geri çekilme katsayılarının belirlenmesi (2004)
n Q n Q n+1 k x y
1 5,69 3,37 0,59
1,6076 0,5736
2 3,37 2,70 0,80
Çizelge 5.11. Geri çekilme katsayılarının belirlenmesi (2004)
n Q n Q n+1 k x y
0 2,54 2,21 0,87 - -
1 2,21 2,05 0,93 1,316 0,443
2 2,05 1,73 0,84 - -
3 1,73 1,59 0,92 0,988 0,1353
4 1,59 1,45 0,91 0,955 0,0987
5 1,45 1,33 0,92 0,949 0,0922
x ort ve y ort 1,0520 0,1923
Çizelge 5.12. Geri çekilme katsayılarının belirlenmesi (2004)
n Q n Q n+1 k x y
0 2,05 1,73 0,84 - -
1 1,73 1,59 0,92 1,194 0,48
2 1,59 1,45 0,91 1,046 0,2947
3 1,45 1,33 0,92 0,9997 0,2318
x ort ve y ort 1,0799 0,3355
Bulunan “x” ve “y” katsayıları sonucunda en uygun değerlerin; Çizelge
5.11’de n=3, n=4 ve n=5 sırasındaki debilerin, Çizelge 5.12’de ise n=3

107
sırasındaki debinin olduğu belirlenerek bu değerlerin ortalamasından
x ort =0,9729 ve y ort =0,1395 katsayıları 2004 yılı benzetiminde kullanılmıştır.
2005 yılı için de aynı yaklaşım uygulanarak, 2005 yılına ait geri çekilme
eğrisinden yararlanılmıştır (Şekil 5.15). Katsayıların belirlenmesinde üst debi
sınırı olarak Q 1 =2,54 m 3 /s ve Q 2 =2,24 m 3 /s (n=0) değerleri alınmıştır (Çizelge
5.13). Bulunan “x” ve “y” katsayıları sonucunda en uygun değerlerin;
x ort =1,0007 ve y ort =0,1337 olduğu belirlenmiştir.
3
Debi (m3/s)
2.5
2
1.5
1
2.54
2.24 2.08
1.94 1.83
1.7
1.56
1.44
1.32
0.5
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Gün
Geri Çekilme
Şekil 5.15. Geri çekilme eğrisi (2005)
Çizelge 5.13. Geri çekilme katsayılarının belirlenmesi (2005)
n Q n Q n+1 k x y
0 2,54 2,24 0,88 - -
1 2,24 2,08 0,93 1,293 0,4106
2 2,08 1,94 0,93 1,1453 0,2804
3 1,94 1,83 0,94 1,113 0,2498
4 1,83 1,70 0,93 1,022 0,159
5 1,70 1,56 0,92 0,9672 0,099
6 1,56 1,44 0,92 0,9623 0,0937
7 1,44 1,32 0,92 0,939 0,067
x ort ve y ort 1,0631 0,1942
x ve y (*) 1,0007 0,1337
(*) n=1 ve n=2 sırasındaki değerlerin hesaba katılmaması durumunda bulunan x ort ve y ort
değerleridir.

108
5.4.7. Derece-gün faktörü
Derece gün faktörü parametresinin arazide yapılan çalışmalar sonrası
belirlenmesi benzetim çalışmalarında daha doğru sonuçlar verecektir. Fakat
bu çalışmada günlük arazi ölçümlerinin yapılamaması ve mevcut verilerin de
günlük olarak havza genelindeki kar su eşdeğerlerini vermemesi sonucu;
derece-gün faktörünün, ampirik yöntem ile belirlenmesi yoluna gidilmiştir.
Derece-gün faktörünün, belirlenmesinde “Eş. 3.6” denklemi kullanılmaktadır.
Bu denklemde kullanılan kar yoğunluğu (ρ S ) değerleri; EİEİ tarafından
işletilen 18-K10 (Sarız) ve 18-K11 (Yedioluk) KGİ’lerden elde edilen uzun
yılların (1978-2005) ortalamasından elde edilmiştir (Şekil 5.16). Su yoğunluğu
(ρ W ) değeri ise 1,0 gr/cm 3 olarak kabul edilmiştir. Şekil 5.16’dan de görüldüğü
üzere, kar yoğunluğu değerleri kar erime döneminin sonlarına doğru artış
göstermektedir. Bu artış eğiliminden yola çıkarak, derece gün faktörünün de
erime döneminin sonlarına doğru daha büyük değer alacağı söylenebilir (bkz.
Bölüm 3.4.3.2).
18-K10 ve 18-K11 KGİ’de uzun yılların ortalama kar yoğunluğu değerleri ile
2004 ve 2005 yıllarına ait kar yoğunluğu değerleri ise Çizelge 5.14’de
gösterilmektedir. Her iki sene için de Nisan ayı değerleri bulunmamaktadır.
Bunun nedeni ise KGİ çevresinde kar örtüsünün eriyerek, istasyonun
bulunduğu kotların üzerine doğru çekilmesidir. 2004 ve 2005 Mart aylarındaki
kar yoğunluğu değerleri ise uzun yılların ortalama kar yoğunluğu değerlerine
yakındır. Bu benzerlikten, 2004 ve 2005 yıllarına ait kar örtüsü yoğunluğu
değerlerinin genel olarak ortalama kar yoğunluğu değerleri ile aynı eğilimde
olduğu söylenebilir.

109
Uzun Yılların Ortalaması
Kar Yoğunluğu (gr/cm 3 )
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
0.43
0.39
0.35
0.27
0.28
0.30
0.25
0.26
Ocak Şubat Mart Nisan
Aylar
18-K10 18-K11
Şekil 5.16. Kar yoğunluğunun uzun yıllar ortalama değerleri
Çizelge 5.14. Kar yoğunluğu değerleri (gr/cm 3 )
Ay
Uzun yılların
ortalaması
2004 yılı kar
yoğunluğu
2005 yılı kar
yoğunluğu
18-K10 18-K11 18-K10 18-K11 18-K10 18-K11
Mart 0,35 0,30 0,31 0,31 0,35 -
Nisan 0,39 0,43 - - - -
18-K10 KGİ’deki kar yoğunluğu değerlerinin, 18-K11 KGİ’deki kar yoğunluğu
değerlerinden daha büyük olmasının nedeni olarak; 18-K10’nun, 18-K11’den
daha alt kotta yer almasından kaynaklandığı söylenebilir. Alt kotlarda
sıcaklığın daha yüksek değer alma eğiliminde olması, kar örtüsünün daha
çabuk erimesine neden olduğundan, alt kotlardaki kar yoğunluğu daha çabuk
artış göstermektedir.
Çizelge 5.14’e göre 2004 ve 2005 Mart-Nisan aylarındaki derece-gün faktörü
değerleri Çizelge 5.15’de gösterilmektedir.

110
Çizelge 5.15. Derece-gün faktörü değerleri (a, cm/C.gün)
Ay 2004 2005
Mart 0,34 0,36
Nisan 0,45 0,45
2004 yılının Mart ayına ait derece-gün faktörünün belirlenmesinde, o yılın
Mart ayı kar yoğunluğu değerleri (0,31 gr/cm 3 ) kullanılmıştır. 2005 yılının
Mart ayı derece-gün faktörü değeri ise 18-K10 KGİ’deki 0,35 gr/cm 3 değeri ile
18-K11 KGİ’nin uzun yılların ortalama değeri olan 0,30 gr/cm 3 değerinin
ortalamasının (0,325 gr/cm 3 ) kullanılmasıyla belirlenmiştir. Nisan ayına ait
derece-gün faktörünün belirlenmesinde ise, uzun yılların ortalama
değerlerinin (0,39 ve 0,43 gr/cm 3 ) ortalaması (0,41 gr/cm 3 ) kullanılmıştır.
Derece-gün faktörü değerleri, KGİ’lerde ayda bir yapılan yoğunluk ölçümleri
nedeniyle aylık olarak belirlenmiştir. Fakat derece-gün faktörü değerlerinin
zamanla değişim göstermesi nedeniyle, değerlerin kar örtüsünü bir ay
boyunca temsil etmesi oldukça güçtür. Bu nedenle Mart ayının ortalarına
doğru derece-gün faktörü değerleri, artan hava sıcaklığı ve buna bağlı olarak
artan kar örtüsü yoğunluğu ile birlikte artış göstermektedir. Bu artışı
göstermek amacıyla Mart ve Nisan ayları arasındaki geçişi de sağlamak
üzere, derece-gün faktörü değerleri Çizelge 5.16’daki gibi alınabilir.
Çizelge 5.16. Kullanılan derece-gün faktörü değerleri (a, cm/C.gün)
Yıl Tarih a
1-19 Mart 0,34
2004 20-31 Mart 0,40
1-12 Nisan 0,45
1-15 Mart 0,36
2005 16-31 Mart 0,41
1-17 Nisan 0,45

111
Derece-gün faktörü değerlerindeki değişimin, 2004’de 20 Mart ve 2005’de 16
Mart tarihlerinde gerçekleşmesinin nedeni olarak; bu tarihlerden itibaren hava
sıcaklığının sürekli bir artış eğilimi göstermesiyle ilişkilendirilmiştir.
Derece gün faktörünün, kar erime döneminin bahar aylarında alabileceği
değerleri belirlemek amacıyla, Dünya Meteoroloji Örgütü (WMO) ve Ordu
Mühendisleri (USACE) çeşitli çalışmalar gerçekleştirmiştir. Dünya Meteoroloji
Örgütü’nün yaptığı çalışma Kuzey Amerika’nın orta enlemlerinde yer alan,
çeşitli yer örtüsü özelliğine sahip çok sayıda dağlık arazi bölgelerinde
gerçekleştirilmiştir (Çizelge 5.17). Ordu Mühendisleri tarafından yapılan
çalışma ise, ABD’nin batısındaki dağlık bölgelerde yer alan, üç kar
laboratuarından (Central Sierra Snow Laboratory, Upper Columbia Snow
Laboratory, Willamette Basin Snow Laboratory) elde edilen verilere göre
belirlenmiştir (Çizelge 5.18). CSSL 2103 m ila 2773 m kot aralığında yaklaşık
10 km 2 drenaj alanına, UCSL 1371 m ila 2620 m kot aralığında yaklaşık 54
km 2 drenaj alanına ve WBSL 610 m ila 1676 m kot aralığında yaklaşık 29
km 2 drenaj alanına sahiptir. Yapılan her iki çalışmada da, derece gün faktörü
değerlerinin belirlenmesinde ortalama sıcaklık değerleri temel alınmıştır.
Çizelge 5.17. Derece-gün faktörü değerleri, WMO (cm/C.gün) [49]
Ay
Orta seviyede Kısmen
ormanlık ormanlık Ormansız
Nisan 0,20 0,30 0,40
Mayıs 0,30 0,40 0,60
Haziran 0,40 0,60 0,70
Çizelge 5.18. Derece-gün faktörü değerleri, USACE (cm/C.gün) [11]
Laboratuar
Maksimum Minimum Ortalama
erime erime erime
CSSL 0,58 0,30 0,48
UCSL 0,60 0,25 0,41
WBSL 0,49 0,12 0,27
Ortalama 0,56 0,22 0,39

112
Sarız Çayı Havzası için ampirik olarak belirlenen derece-gün faktörü
değerlerinin WMO ve USACE tarafından gerçekleştirilen çalışmalardan elde
edilen değerlerle yakın sonuçlar vermesi, yaklaşımın kabul edilebilir sınırlar
içerisinde olduğunu göstermektedir.
5.5. SRM Koşturmaları
SRM programı ile Sarız Çayı Havzasının 2004 ve 2005 yılı erime döneminde
kar erimesi sonucu oluşan akım benzetiminde iki durum göz önüne alınarak
koşturma yapılmıştır. Koşturmalardan ilki; Durum 1 adı altında incelenmiş
olup direkt olarak belirlenen parametreler kullanılmıştır (Çizelge 5.19). Bu
koşturma sonucu; 2004 yılı için ölçülen akış hacmi ile hesaplanan akış hacmi
arasında toplamda %18,42 civarında bir hacim farkı mevcuttur ve ölçülen
hidrograf ile hesaplanan hidrograf arasındaki belirleme katsayısı ise
R 2 =0,4956 değerindedir (Şekil 5.17). Durum 1 koşturmasında 2005 yılı için
ise ölçülen akış hacmi ile hesaplanan akış hacmi arasında toplamda %23,82
civarında bir hacim farkı mevcuttur ve ölçülen hidrograf ile hesaplanan
hidrograf arasındaki belirleme katsayısı ise R 2 =0,4905 değerindedir (Şekil
5.18).
İkinci koşturma ise Durum 2 adı altında incelenmiş olup, geri çekilme
katsayıları ile kar akış katsayıları her iki yıl için de hidrolojik ve fiziki sınırlar
içerisinde değiştirilerek uygulanmıştır (Çizelge 5.20). Durum 2’de kullanılan
geri çekilme katsayıları; “x” ve “y”; 2004 ve 2005 yıllarında kullanılmış olan “x”
ve “y” katsayılarının ortalama (x=0,9865 ve y=0,1366) değerleridir. 2005
yılının 1-4 Mart arasında gerçekleşen pik debinin daha iyi benzetilebilmesi
için de 2004 yılında belirlenen pik debi geri çekilme katsayıları (x=1.6076 ve
y=0.5736) kullanılmıştır. 2004 yılı c S =0,29 ve 2005 yılı c S =0,22 olan kar akış
katsayıları yerine c S =0,26 değeri, 2004 yılı için 20 Mart’a kadar, 2005 yılı için
ise 16 Mart’a kadar ortalama kar akış katsayısı olarak kullanılmıştır. Ortalama
kar akış katsayısı (c S =0,26); %60 kadar arttırılarak 2004 yılı için 20 Marttan
itibaren 0.42, 2005 yılı için ise 16 Marttan itibaren 0.42 değerlerinde

113
kullanılmıştır. Ayrıca 1-4 Mart 2004 ve 1-4 Mart 2005 tarihleri arasındaki
mevcut yağmur akış katsayısı (c R ) değerleri yaklaşık %30 azaltılarak,
sırasıyla 0,30 ve 0,20 olarak alınmıştır. Bu koşturma sonucunda 2004 yılı için
ölçülen akış hacmi ile hesaplanan akış hacmi arasında %12,00 civarında bir
hacim farkı ve ölçülen hidrograf ile hesaplanan hidrograf arasındaki belirleme
katsayısı ise R 2 =0,7480 değerindedir (Şekil 5.19). Durum 2 koşturmasında
2005 yılı için ise ölçülen akış hacmi ile hesaplanan akış hacmi arasında
%9,00 civarında bir hacim farkı ve ölçülen hidrograf ile hesaplanan hidrograf
arasındaki belirleme katsayısı ise R 2 =0,8282 değerindedir (Şekil 5.20).
Çizelge 5.19. Durum 1’de kullanılan parametreler
Yıl
Tarih
Aralığı
Sıcaklık
Değ.
Oranı
T kr
(C)
a
(cm/C.
gün)
Gecikme
zamanı
(saat)
c S c R RCA x y
1-4 Mart 0,65 0,01 0,34 9 0,29 0,42 1 0,9729 0,1395
5-6 Mart 0,65 0,01 0,34 9 0,29 0,42 1 1,6076 0,5736
7-19
Mart
0,65 0,01 0,34 9 0,29 0,42 1 0,9729 0,1395
2004 20-28
Mart
0,65 0,01 0,40 9 0,29 0,42 1 0,9729 0,1395
29-31
Mart
0,65 0,01 0,40 9 0,29 0,17 1 0,9729 0,1395
1-12
Nisan
0,65 0,01 0,45 9 0,29 0,17 1 0,9729 0,1395
1-15
Mart
0,65 0,01 0,36 9 0,22 0,28 1 1,0007 0,1337
16-20
Mart
0,65 0,01 0,41 9 0,22 0,28 1 1,0007 0,1337
2005
21-27
Mart
0,65 0,01 0,41 9 0,22 0,57 1 1,0007 0,1337
28-31
Mart
0,65 0,01 0,41 9 0,22 0,23 1 1,0007 0,1337
1-17
Nisan
0,65 0,01 0,45 9 0,22 0,23 1 1,0007 0,1337
(*) RCA; yağmur katkı alanıdır.

114
Çizelge 5.20. Durum 2’de kullanılan parametreler
Yıl
Tarih
Aralığı
Sıcaklık
Değ.
Oranı
T kr
(C)
a
(cm/C.
gün)
Gecikme
zamanı
(saat)
c S c R RCA x y
1-4 Mart 0.65 0,01 0,34 9 0,26 0,30 1 0,9865 0,1366
5-6 Mart 0,65 0,01 0,34 9 0,26 0,42 1 1,6076 0,5736
7-19
Mart
0,65 0,01 0,34 9 0,26 0,42 1 0,9865 0,1366
2004 20-28
Mart
0,65 0,01 0,40 9 0,42 0,42 1 0,9865 0,1366
29-31
Mart
0,65 0,01 0,40 9 0,42 0,17 1 0,9865 0,1366
1-12
Nisan
0,65 0,01 0,45 9 0,42 0,17 1 0,9865 0,1366
1-2 Mart 0,65 0,01 0,36 9 0,26 0,20 1 0,9865 0,1366
3-4 Mart 0,65 0,01 0,36 9 0,26 0,20 1 1,6076 0,5736
5-15
Mart
0,65 0,01 0,36 9 0,26 0,28 1 0,9865 0,1366
2005
16-20
Mart
0,65 0,01 0,41 9 0,42 0,28 1 0,9865 0,1366
21-27
Mart
0,65 0,01 0,41 9 0,42 0,57 1 0,9865 0,1366
28-31
Mart
0,65 0,01 0,41 9 0,42 0,23 1 0,9865 0,1366
1-17
Nisan
0,65 0,01 0,45 9 0,42 0,23 1 0,9865 0,1366
(*) RCA; yağmur katkı alanıdır.

115
Şekil 5.17. Durum 1 koşturması sonucu ulaşılan hidrograf benzetimi (2004)
Şekil 5.18. Durum 1 koşturması sonucu ulaşılan hidrograf benzetimi (2005)

116
Şekil 5.19. Durum 2 koşturması sonucu ulaşılan hidrograf benzetimi (2004)
Şekil 5.20. Durum 2 koşturması sonucu ulaşılan hidrograf benzetimi (2005)

117
6. SONUÇLAR ve ÖNERİLER
Uzaktan algılama ve CBS’nin birlikte kullanılarak, Sarız Çayı Havzasının
2004 ve 2005 yılları kar erime döneminin benzetilme çalışması sonucu
(Çizelge 6.1); bu yıllardaki, havzada oluşan yıllık akım hacminin ortalama
%20’lik kısmının ve direkt akım hacminin ise ortalama %45’lik kısmının Mart-
Nisan aylarındaki kar erimesi ve yağmur yağışları sonucu oluştuğu
görülmüştür. Kar erimesinden oluşan akımın benzetiminde kullanılan SRM
programı; değişken ve parametre veri girişine ihtiyaç duymaktadır.
Değişkenler; yağış, sıcaklık ve KKA değişimi, parametreler ise; akış
katsayıları (c S ,c R ), geri çekilme katsayıları (x,y), derece-gün faktörü (a),
yağmur katkı alanı (RCA), gecikme zamanı (L), kritik sıcaklık (T kr ) ve sıcaklık
değişme oranıdır.
Çizelge 6.1. Koşturmalardan elde edilen sonuçlar
Koşturma
Durum 1 Durum 2
R 2 V (%) R 2 V (%)
2004 0,4956 18,42 0,7480 12,00
2005 0,4905 23,82 0,8282 9,00
Çizelge 6.1’deki değerlere bakıldığında mevcut veriler dâhilinde yapılan
benzetimlerin; 2004 yılı için 7 Nisan, 2005 yılı için ise 10 Nisan tarihlerine
kadar iyi sonuç verdiği söylenebilir. Tabii bu sonuçların elde edilmesinde
kullanılan; değişkenlerin ve parametrelerin nasıl elde edildiği ve hesaplandığı
önem kazanmaktadır. Bu değişken ve parametrelerin aldığı değerlerin
olabildiğince gerçek arazi koşullarını yansıtması, yapılan modelleme
çalışmalarının başarısının da bir göstergesidir.
Sarız Havzasının kar erime döneminin benzetimi çalışmasında şu sonuçlara
varılmıştır:

118
Sarız Çayı Havzasının topoğrafyası incelendiğinde; havzanın %68.44’nün az
eğimli, dik ve çok dik eğimli olduğu, %32’sinin ise düz veya düze yakın eğime
sahip olduğu söylenebilir. Havzadaki kar örtüsünün erime zamanı ve oranını
etkileyen bakı değerleri incelendiğinde ise; %40,75 güneye, %26,81 kuzeye,
%21,44 doğuya ve batıya bakan yamaçlardan, %11 ise eğimsiz düzlüklerden
oluşmaktadır. Güney yamaçlar, kuzeye bakan yamaçlara göre daha fazla
güneşlenme süresine sahip olduğundan, kar örtüsü güney yamaçlarda daha
erken akışa katılacaktır. Ayrıca, kuzey yamaçlardaki zemin neminin ise
güney yamaçlara göre daha fazla olduğu söylenebilir. Bu durum da, özellikle
yağmur yağışlarında, kuzeye bakan yamaçlardan daha fazla akışa katkı
sağlanmasına neden olabilir [50].
Sarız havzası 1550 m ila 2600 m kot aralığında yer almaktadır. Havzanın
%82’lik kısmı 1550-2050 m aralığında (zon A), 2050-2600 m aralığında (zon
B) ise %18’lik kısmı yer almaktadır. Bu durumda; zon A’nın zon B’ye göre,
kar erimesi kaynaklı akıma daha fazla katkı sağladığı söylenebilir.
Çalışılan 2004 ve 2005 yıllarında, havzada kar erime dönemi Mart-Nisan
aylarını kapsamaktadır. Kar örtüsünün olgunlaşıp akıma katılış döneminin
mart ayının ilk haftası olduğu, kar örtüsünün havzadan tamamen kalktığı
dönemin ise nisan ayının ikinci ve üçüncü haftaları arasında gerçekleştiği
söylenebilir.
Kullanılan yağış verileri, yağışın yükseklikle değişme ilişkisinden
faydalanılarak belirlenmiştir. Yağış-yükseklik ilişkisinden, Sarız MGİ’de
ölçülen yağış değerlerinin; zon A ve zon B’de alacakları değerler
bulunmuştur. Bu kabul doğrultusunda kar birikme ve erime dönemlerinde
2004 yılında yaklaşık 34 milyon m 3 ve 2005 yılında ise yaklaşık 56 milyon m 3
kar su eşdeğerine sahip kar yağışı gerçekleşmiştir. Yağışın havza üzerinde
tam olarak nasıl dağıldığı, yağış ölçüm verileri ile desteklenemediğinden,
kullanılan yağış değerleri olması gerekenden farklı değerler alabilir. Bu

119
durum da, ölçülen hidrograf ile hesaplanan hidrograf arasında sapmalara
neden olabilir.
Sıcaklık verileri de Sarız MGİ’den alınmıştır. Sıcaklık değerleri gün içerisinde
ölçülen maksimum ve minimum sıcaklıkların ortalaması olarak girilmiştir.
Sıcaklık değerlerinde yükseklik arttıkça azalma görülür. Tabii bazı günler bu
durumun tersi denebilecek sıcaklık tersimesi (enverziyon) olayları da
gerçekleşebilir. Fakat genelde sıcaklığın azalma eğiliminde olduğu
söylenebilir. SRM’ye girilen sıcaklık değişme oranı ise 0,65C/100 m
değeridir. Bu değer ortalama olarak troposferde meydana gelen ortalama
sıcaklık azalma miktarına eşittir. Bu parametre değerinin kullanılmasının
nedeni; havza dâhilinde ve yakınında istasyon olmamasıdır. Sarız
Havzasından ve Sarız MGİ’den uzakta olmasına rağmen 1350 m kotunda
bulunan Tufanbeyli DMİ istasyonu ile sıcaklıkların karşılaştırılması sonucu bu
parametrenin 0,80C/100 m ortalama değerinde sonuç verdiği görülmüştür.
Fakat havzanın yüksekliği ve istasyonlar arasındaki mesafe düşünüldüğünde,
ortalama değer olan 0.65C/100 m değeri sıcaklık değişme oranı olarak
kullanılmıştır.
Modelleme çalışmalarında bazı günlere ait sıcaklık değerlerinde değişiklik
yapılmıştır. Bunun başlıca nedeni o günlerde oluşan yağış tipinin programa
tanıtılmasıdır. Bu değişiklik benzetimde sapmalara neden olabilir. Çünkü gün
içerisinde meydana gelen yağışlar, günün herhangi bir zamanında oluşabilir.
Örneğin; sıcaklığın düşük olduğu bir gece, yağış kar şeklinde yağmış olabilir.
Fakat ortalama sıcaklık o gün için pozitif ve yüksek bir değerde ise bu
durumda program bu yağışı yağmur olarak algılamaktadır. Bu nedenle
programın yağışı kar olarak algılaması için sıcaklığın T kr sıcaklık altına
çekilmesi gerekir.
SRM programında; kar ve yağmur akış katsayıları mevcuttur. Bu çalışmada
kar akış katsayısı, 2004 ve 2005 seneleri için tüm kar erime döneminde tek

120
değer olarak belirlenmiştir. 2004 yılı kar erime dönemi için c s =0,29, 2005 yılı
kar erime dönemi için ise c s =0,22 olarak belirlenmiştir. Ortalama değer
olarak kar akış katsayılarının uyumlu oldukları söylenebilir.
Modelleme çalışmaları sonucu (Durum 1) hem 2004 hem de 2005 yılları için
kar erime dönemi sonlarına doğru hidrograflarda sapmaların artış gösterdiği
görülmektedir. Bu duruma neden olan en büyük etkenin kar akış katsayısının
olduğu söylenebilir, çünkü Durum 2 koşturmasında ortalama kar akış
katsayısının (c S =0,26) %60 arttırılmasıyla yapılan değişiklik (c S =0,42) sonrası
hidrograflardaki benzerlik artış göstermiştir.
Yağmur akış katsayılarının (c R ) belirlenmesinde, c S değerinin
belirlenmesinden farklı olarak meydana gelen yağışın değeri belli olduğundan
her bir yağmur yağışı için bu değerin zamanla değişimi yansıtılabilmiştir. Elde
edilen değerler açısından, 2004 ve 2005 kar erime dönemine bakıldığında,
erime dönemi başlangıcı ile sonunun benzer değerlerde olduğu söylenebilir.
Tabii bu değerlerin havza için ortalama değer niteliğinde olabilmesi için, uzun
seneler bu çalışmaların arazi çalışmalarıyla birilikte yapılması daha iyi
sonuçlar verecektir.
SRM’de kullanılan bir diğer sıcaklık parametresi olan kritik sıcaklık (T kr )
değeri 0,01C olarak kabul edilmiştir. Kullanılan bu değer yağış ve sıcaklık
verilerinin birlikte karşılaştırılmalı olarak yorumlanması ile belirlenmiştir.
Değerin 0C yerine 0,01 C olması ise programın bu değerleri algılaması ile
ilgilidir. Bu parametre meydana gelen yağışların belirlenmesinde baz sıcaklık
olarak kullanılmaktadır.
Gecikme zamanı parametre değeri ise 9 saat olarak kullanılmıştır. Bu
parametre değeri, meydana gelen akışın günlere paylaştırılması bakımından
önem kazanmaktadır. Genel olarak kullanılan değerin pik debilerin oluştuğu

121
günlerde olması 9 saat değerinin havzanın gecikme zamanı için kabul
edilebilir bir değer olduğunu göstermektedir.
Yağmur katkı alanı parametresi 2004 ve 2005 yılları için kar erime dönemleri
için RCA=1 alınmıştır. Yani kar örtüsünün kar erime dönem başlangıcı olan 1
Mart tarihlerinde olgunluğa eriştiği kabul edilmiştir. Bu kabule temel olan en
önemli durum, Şubat ayının sonunda meydana gelen yağmur yağışı ve
sıcaklık artışıdır. Bu kabulün benzetimde iyi sonuç verdiği söylenebilir.
SRM programının en önemli parametresi olarak nitelendirilen geri çekilme
katsayıları, yağmur yağışının ve kar erimesinin olmadığı ardıl gün debi
değerlerinin kullanılması ile elde edilmiştir. Sonuçta bulunan katsayılar (x,y)
2004 ve 2005 yılları için ayrı ayrı incelenerek belirlenmiştir. Fakat her iki sene
için belirlenen katsayıların ortalamalarının (x=0,9865 ve y=0,1366) Durum 2
benzetiminde iyi sonuç vermesi, bu değerlerin havzanın tepkisini yansıtması
bakımından önemlidir. Ayrıca 2004 senesinde belirlenen pik debiler için
kullanılan x=1,6076 ve y=0,5736 katsayılarının 2005 yılında da Durum 2
koşturmasında iyi sonuç vermesi ki, bu değerler hem 2004 hem de 2005
yılında pik debinin oluştuğu gün ile bir sonraki günde kullanılmıştır, önemlidir.
Derece-gün faktörü değerleri ise ayda bir ölçümü yapılan kar yoğunluk
değerlerinin kullanılması ile belirlenmiştir. Derece-gün faktörü değerinin Mart
ayı ortası ile Nisan ayı başındaki değişimini yansıtmak amacıyla, Mart ve
Nisan aylarındaki derece-gün faktörü değerlerinin ortalaması alınmıştır. Elde
edilen değerlerin, daha önce derece-gün faktörünün değişimi üzerine yapılan
çalışmaların sonuçlarıyla uyumlu olduğu görülmüştür.
Benzetimler sonunda elde edilen bu sonuçların ileriki çalışmalarda daha iyi
sonuçlar vermesi açısından şu öneriler fayda sağlayacaktır:
SRM programının kullandığı değişken ve parametre sayılarının arttırılması
daha iyi sonuçlar alınmasını sağlayabilir. Örneğin; kar erimesi üzerinde etkili

122
olan bakı değerlerinin ve zemin parametrelerinin girdi olarak girilmesi gibi.
Tabii, değişken ve parametre sayılarının arttırılması; modelleme programının
daha karmaşık olmasına neden olacağı gibi, havzaya ait hidrometeorolojik
verilerin daha kapsamlı olarak ölçülmesi gerekliliğini de doğuracaktır.
Sarız Havzasında yapılan bu çalışmada, eldeki verilerin zamanla
değişimlerinin elde edilmesi sınırlı olduğundan, genelde kar erimesi
dönemindeki ortalama değerlerin belirlenmesi yoluna gidilmiştir. Parametre
değerlerinin belirlenmesi için de kar erime döneminde arazi çalışmalarına
gereksinim duyulmaktadır. Çünkü söz konusu parametrelerin hemen hemen
hepsi zamanla değişim göstermektedir. Özellikle zemin nem durumunun, kar
su eşdeğerinin arazide haftada bir yapılacak ölçümler sonrası belirlenmesi,
arazi koşullarını yansıtmak açısından önemlidir.
Benzetimde kullanılan verilerin tüm havzayı temsil edecek nitelikte olması
için, havza içindeki ve çevresindeki ölçüm istasyonlarının, alansal ve
yükseklik bakımından homojen olarak kurulması ve veri akışının daha
güvenilir ve hızlı hale getirilmesi gerekmektedir. Bu şekilde elde edilen veriler
dâhilinde yapılacak modellemelerin yorumlanması daha iyi yapılabilir.
KKA değişimi MODIS algılayıcı aletlerden elde edilen görüntülerden
belirlenmiştir. Bu şekilde belirlenen KKA değerlerinin tam olarak gerçek
durumu yansıttığı, ancak arazi çalışmaları veya daha iyi konumsal
çözünürlüklü uydu görüntüleri ile birlikte yapılması ile söylenebilir. Her ne
kadar KKA görüntülerinin sorgulanmasında iki uydudan elde edilen (Aqua,
Terra) görüntüler ve oransal kar örtüsü (FSC) destekli görüntüler kullanılmış
olsa da, bulunan değerlerin arazi çalışmaları ile desteklenmesi
gerekmektedir. Gerçek durumu ne derece yansıttığı bu şekilde kontrol
edilmelidir.
Programda kullanılan akış katsayıları genel olarak, mevcut ölçülen
hidrografın bileşenlerine ayrılması ile belirlenmektedir. Toplam hidrograftan

123
öncelikle baz akım çıkarıldıktan sonra, kar ve yağmur yağış verilerinin,
sıcaklık, KKA verileri ile birlikte yorumlanması sonucu hidrograf kar ve
yağmur hidrografına ayrılmaktadır. Tabii bu belirlenen hidrograflara göre
hesaplanan akış katsayısı değerlerinde hata payının olabileceği söylenebilir.
Programa girilen sıcaklık değişme oranı değerinin arazi koşullarındaki
değerinden büyük veya küçük olması, benzetilen hidrograflar arasındaki farkı
arttırabilir. Bu nedenle sıcaklık oranı değerinin havzayı temsil edebilmesi için,
havzanın yüksek kısımlarına ölçüm istasyonları kurulmalıdır. Ancak bu
şekilde tüm zonlardaki sıcaklık değerleri gerçeğe yakın olarak ifade edilebilir.
Havzanın sıcaklık ve yağış dağılımını belirlemek için CBS destekli bir jeoistatiki
metot (Kriging gibi) kullanılabilir. Kriging metodu; ölçüm değerlerinin
bilindiği noktalardan faydalanarak, ölçüm değeri olmayan bölgelere ait
değerlerin tahmin edilmesinde kullanılmaktadır. Bu metot sayesinde alansal
ve yükseklik olarak yağış ve sıcaklık değerleri her bir zon için elde edilebilir
[51]. Bu metodun kullanılmasıyla elde edilecek sonucun başarı derecesi,
ölçüm istasyonlarının kot dağılımlarıyla yakından ilişkilidir.
Gecikme zamanı parametresinin belirlenmesi daha ayrıntılı yağış ve
hidrograf verileri ile gerçekleştirilirse havza temsili artacaktır.
Geri çekilme katsayılarının havzanın tepkisini daha iyi yansıtacak parametre
değerlerine ulaşması için; tüm geçmiş ve gelecek yıllar için de benzer
çalışmaların yapılması geri çekilmenin temsilinde olumlu olacaktır.
Derece-gün faktörünün belirlenmesinde; haftada bir ve şiddetli ve uzun kar
yağışları sonrası kar derinliği, yoğunluğu ve su eşdeğerinin arazide ölçülmesi
iyi sonuç verecektir.
Havzanın karstik yapısının, akarsu akımını ne derece etkilediği, Sarız Çayı
kaynağını oluşturan pınarların (Şarlak, Ataltı, Eskiyayla ve Çağlak) akım

124
ölçümlerinin yapılmasıyla daha iyi anlaşılabilir. Çalışmada kaynaktan
kaynaklı akım her ne kadar baz akım olarak değerlendirilse de, bu akımın
tam olarak belirlenmesi için pınarların beslendikleri havza sınırlarının ve
karstik yapının incelenmesi daha güvenilir sonuçlar verecektir.
Havzada meydana gelen çeşitli yağış ve kar erimesinin etkileri 2004-2005
18-17 AGİ hidrograflarında kısa bir zaman içerisinde görülmektedir. Yani
havza içerisindeki karstik yapının çok geciktirici bir özelliği olmadığı
söylenebilir. Buna karşılık, benzetilen hidrograflarda görülen bazı sapmaların
nedeninin; havza karstik yapısı ve pınarlardan katılan akım kaynaklı olduğu
da söylenebilir.
Elde edilen çalışma sonucu; Sarız Çayı Havzası su kaynağının önemli bir
kısmının kar erimesi kaynaklı olduğu anlaşılmıştır. Kullanılan değişken ve
parametre değerlerinin benzetimde iyi sonuç verdiği, fakat bu değerlerin arazi
çalışmaları ile desteklenmeleri durumunda gelecekte yapılacak çalışmalar
için daha işlevsel hale gelecekleri söylenebilir.
Seyhan Havzasının kar potansiyeli bakımından en elverişli bölgesinden biri
olan Sarız Çayı Havzasında belirlenen bu sonuçlardan yola çıkarak, tüm
Seyhan Havzasının kar erimesi akış modelinin kurulması; ülke su
kaynaklarının potansiyeli, işletimi ve sürdürülebilirliğine katkı sağlayacaktır.

125
KAYNAKLAR
1. Gürer, İ., “Kar erimesi ve akımı (Uludağ Örneği)”, Doçentlik Tezi,
Hacettepe Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, Ankara, 1-5 (1982).
2. Özçırpıcı, N., “Rezervuar işletme çalışmaları ve Keban Barajı’na ait
örnekleme”, 1. Ulusal Hidroloji Kongresi, İstanbul, 359-368 (1979).
3. Şorman, A.Ü., Kaya, H.I., Algün, O., Küpçü, R., “Uzaktan algılama ve
coğrafi bilgi sistemleri ile kar model çalışmaları ve Karasu Havzasına
uygulamalar”, 1. Ulusal Kar Kongresi, Erzurum, 169-182 (1998).
4. Gürer, İ., Türksoy, M., “Seyhan Barajı yağış alanının aralık-nisan
periyoduna ait aylık yağışların alansal dağılımı – temsili yağış
istasyonlarının seçimi”, 1. Ulusal Meteoroloji Kongresi, İstanbul, 570-
582 (1981).
5. Wurbs, R.A., “Water management models”, Prentice Hall PTR, New
Jersey, 215 (1995).
6. Singh, V. P., “Computer models of watershed hydrology”, Water
Resources Publications, Colorado, 1130 (1995).
7. Baumgartner, M. F., Apfl, G., “Towards an integrated geographic analysis
with remote sensing, GIS and consecutive modelling for snow cover
monitoring”, Int. J. Remote Sensing, 1507-1517 (1994).
8. Engman, E. T., Gurney, R. J., “Remote sensing in hydrology”, Chapman
and Hall, London, (1991).
9. Gürer, İ., “Kar ve ölçümü”, DSİ Teknik Dergisi, Ankara, 49:34-41 (1980).
10. Ahrens, C. D., “Meteorology today”, West Publishing Company, New
York, 581 (1988).
11. USACE (United States Army Corps of Engineers), “Snow hydrology”,
North Pacific Division, USA, 1-250 (1956).
12. USACE (United States Army Corps of Engineers), “Runoff from
snowmelt”, Engineer Manual 1110-2-1406, Washington, 2.1-2.6 (1998).
13. Gürer, İ., “Hydrometeorological and water balance studies in Finland”,
Helsinki University of Technology, 32-42 (1975).
14. Male, D. H., Gray, D. M., “Snow cover ablation and runoff in handbook of
snow: principles, processes, management and use”, Pergamon Press,
340-436 (1981).

126
15. Devonec, E., Barros, A. P., “Exploring the transferability of a land-surface
hydrology model”, Journal of Hydrology, 265: 258-282 (2002).
16. Essery, R., Yang, Z. L., “An overview of models participating in the snow
model ıntercomparison project”, Snow MIP Workshop, 8. Scientific
Assembly of IAMAS, Innsbruck, (2001).
17. Gray, D. M., Prowse, T. D., “Handbook of hydrology”, McGraw Hill Book
Company, New York, 350 (1992).
18. Bayazıt, M., “Hidroloji”, Birsen Yayınevi, İstanbul, 121-123 (2003).
19. USACE (United States Army Corps of Engineers), “Hydrologic modelling
system HEC-HMS, Technical Reference Manual”, Davis, 5-10 (2000).
20. Martinec, J., Rango, A., Roberts, R., “WinSRM 1.11-Snowmelt Runoff
Model user’s manual”, edited Gomez-Landesa, E., 1-33 (2007).
21. Baumgartner, M. F., Seidel, K., Martinec, J., “Toward snowmelt runoff
forecast based on multisensor remote sensing information”, IEEE
Transactions on Geosciense and Remote Sensing, Edinburgh, UK,
GE-25 (6): 746-750 (1987).
22. Martinec, J., Rango, A., “Parameter values for snowmelt runoff
modelling”, Journal of Hydrology, 84: 197-219 (1986).
23. Martinec, J., “The degree-day factor for snowmelt runoff forecasting”,
IUGG General Assembly of Helsinki, IAHS Commission of Surface
Waters, IAHS Publ. no. 51: 468-477 (1960).
24. Lillesand, T. M., Kiefer, R. W., Chipman, J. W., “Remote sensing and
image interpretation”, Wiley International Edition, USA, 1-12, 476-480
(2004).
25. Sesören, A., “Uzaktan algılamada temel kavramlar”, Mart Matbaacılık
Sanatları Ltd. Şti., İstanbul, 11-22, 97-107 (1999).
26. Gibson, P. J., Power, C. H., “Introductory remote sensing, principles and
concepts”, Routledge, London, 1-25, 46-51 (2000).
27. McCoy, R. M., “Field methods in remote sensing”, The Guilford Press,
New York, USA, 110-114 (2005).
28. Rango A., Walker A. E., Goodison B. E., “Snow and ice , in remote
sensing in hydrology and water management”, Editors: Schultz G. A.,
Engman E. T., 239-261 (2000).

127
29. Bernier, P. Y., “Microwave remote sensing of snowpack properties”,
Nordic Hydrology, 1-20 (1987).
30. Hall D. K., Martinec J., “Remote sensing of ıce and snow”, Chapman and
Hall Ltd., London, (1985).
31. Collier P., Runacres A. M. E., McClatchey J., “Mapping very low surface
temperatures in the Scottish high lands using NOAA_AVHRR data”
International Journal of Remote Sensing, 10: 1519-1529 (1989).
32. Tekeli A.E., “Operational hydrological forecasting of snowmelt runoff by
remote sensing and geograhic ınformation systems integration”, Doktora
Tezi, The Graduate School of Natural and Apllied Sciences of METU,
Ankara, 46-53 (2005).
33. Rango A., “Spaceborne remote sensing for snow hydrology applications”,
Hydrological Sciences Journal, 41: 477-494 (1996).
34. Hall, D. K.,Riggs, G. A., “Accuraccy assessment of the MODIS snow
products”, National Snow and Ice Data Center, http://modis-snowice.gsfc.nasa.gov/publications.html,
1534-1547 (2007).
35. Riggs, G. A., Hall, D. K., Salomonson, V. V., “MODIS snow products user
guide to collection 5”, National Snow and Ice Data Center, http://modissnow-
ice.gsfc.nasa.gov/userguides.html., 3-8, 23-24 (2006).
36. Tekeli A.E. ve diğerleri, “Using MODIS snow cover maps in modeling
snowmelt runoff process in the eastern part of Turkey”,
www.elsevier.com/locate/rse, Elsevier, Remote Sensing of
Environment, 97: 228-229 (2005).
37. Hall, D. K., J. L. Foster, D. L. Verbyla, A. G. Klein, veC. S. Benson,
“Assessment of snow cover mapping accuracy in a variety of vegetation
cover densities in Central Alaska”, Remote Sensing of the
Environment, 66: 129-137, (1998).
38. Riggs, G. A., Hall, D. K., “Reduction of cloud obscuration in the MODIS
snow data product”, 59th Eastern Snow Conference, Stowe, Vermont
USA., 1-8 (2002).
39. Hall, D. K. ve Riggs, G., A., “Assessment of errors in the modıs suite of
snow-cover products”, Hydrological Processes, in press (2006).
40. Hall, D. K., Riggs, G. A., Salomonson, V. V., DiGirolamo, N. E., Bayr, K.
J., “MODIS snow cover products”, Remote Sensing of Environment,
181-194 (2002).

128
41. Klein, A. G., Hall, D. K., Riggs, G. A., “Improving snow-cover mapping in
forests through the use of a canopy reflectance model”, Hydrologic
Processes, 1723-1744 (1998).
42. Salomonson, V., V. ve Apel, I., “Estimating fractional snow cover from
modıs using the normalized difference snow ındex (NDSI)”, Remote
Sensing of the Environment, 89: 351-360, (2004).
43. Salomonson, V., V. ve Apel, I., “Development of the aqua modıs ndsı
fractional snow cover algorithm and validation results”, Transactions on
Geoscience and Remote Sensing, 44 (7):1747-1756, (2006).
44. Verbund-Plan ve diğerleri, “Yukarı Seyhan Master Planı”, Enerji ve Tabi
Kaynaklar Bakanlığı DSİ Genel Müdürlüğü, Cilt 1 Metinler, 1.10-1.35
(1984).
45. Özgül, N. ve diğerleri, “Tufanbeyli dolayının Kambriyen-Tersiyer kayaları”,
MTA Enstitüsü Jeoloji Dairesi, Ankara, 18-22 (1975).
46. Yılmaz, A. ve diğerleri, “Doğu Toroslarda Uzunyayla ile Berit Dağı
arasının jeolojisi”, MTA Enstitüsü Jeoloji Dairesi, Ankara, 30-40, 64-65,
86-87, 90-91 (1992).
47. Metin, S. ve diğerleri, “Tufanbeyli-Sarız-Göksun ve Saimbeyli arasının
jeolojisi: Doğu Toroslar”, MTA Enstitüsü Jeoloji Dairesi, Ankara, 65
(1982).
48. Evsen, A., “Hidrojeolojik Havza Raporu”, DSİ 12. Bölge Müdürlüğü,
Kayseri, (2003).
49. World Meteorological Organization, “Guide to hydrological practices”,
WMO No.168, Fifth Edition, 431-436 (1994).
50. Turoğlu, H., Özdemir, H., “Bartın’da sel ve taşkınlar, sebepler, etkiler,
önleme ve zarar azaltma önerileri” Çantay Kitap Kırtasiye Fotokopi
Sanayi ve Tic. Ltd. Şti., İstanbul, 39-40 (2005).
51. Marım, G., “Temporal evaluation of snow depletion curves derived for
upper euphrates basin and applications of snowmelt runoff model (SRM)”,
Yüksek lisans Tezi, The Graduate School of Natural and Apllied
Sciences of METU, Ankara, 42-44 (2008).

EKLER
129

130
EK-1. Sarız Çayı Havzası Haritası
Harita 1.1. Sarız Çayı Havzası haritası (K36, K37, L36 ve L37)

131
EK-2. 18-17 AGİ
Resim 2.1. 18-17 AGİ
Resim 2.2. Sarız DMİ meteoroloji gözlem istasyonu

132
EK-3. Hidrometeorolojik ölçüm istasyonlarının konumu
Harita 3.1. Sarız Çayı Havzası ölçüm istasyonlarının konumu

133
EK-3. (Devam) Hidrometeorolojik ölçüm istasyonlarının konumu
Harita 3.2. Sarız Çayı Havzası ile MGİ’lerin konumu

134
EK-4. Sarız Çayı Sulaması
Resim 4.1. Sarız Çayı sulaması, regülatör ve su alma yapıları

135
EK-5. Sarız DMİ Toplam Yağış ve Sıcaklık Verileri
Toplam yağış miktarı (mm)
20
15
10
5
25
20
15
10
5
0
-5
-10
Sıcaklık (C)
0
-15
1 Ekim 93
16 Ekim 93
31 Ekim 93
15 Kasım 93
30 Kasım 93
15 Aralık 93
30 Aralık 93
14 Ocak 94
29 Ocak 94
13 Şubat 94
28 Şubat 94
15 Mart 94
30 Mart 94
14 Nisan 94
29 Nisan 94
14 Mayıs 94
29 Mayıs 94
Günler
Yağış Sıcaklık
13 Haziran 94
28 Haziran 94
13 Temmuz 94
28 Temmuz 94
12 Ağustos 94
27 Ağustos 94
11 Eylül 94
26 Eylül 94
Şekil 5.1. Toplam yağış miktarı (1994)
Toplam yağış miktarı (mm)
25
20
15
10
5
25
20
15
10
5
0
-5
-10
-15
Sıcaklık (C)
0
-20
1 Ekim 94
15 Ekim 94
29 Ekim 94
12 Kasım 94
26 Kasım 94
10 Aralık 94
24 Aralık 94
7 Ocak 95
21 Ocak 95
4 Şubat 95
18 Şubat 95
4 Mart 95
18 Mart 95
1 Nisan 95
15 Nisan 95
29 Nisan 95
13 Mayıs 95
27 Mayıs 95
Günler
Yağış Sıcaklık
Şekil 5.2. Toplam yağış miktarı (1995)
10 Haziran 95
24 Haziran 95
8 Temmuz 95
22 Temmuz 95
5 Ağustos 95
19 Ağustos 95
2 Eylül 95
16 Eylül 95
30 Eylül 95

136
EK-5 (Devam) Sarız DMİ Toplam Yağış ve Sıcaklık Verileri
40
25
Toplam yağış miktarı (mm)
35
30
25
20
15
10
5
20
15
10
5
0
-5
-10
Sıcaklık (C)
0
-15
1 Ekim 95
16 Ekim 95
31 Ekim 95
15 Kasım 95
30 Kasım 95
15 Aralık 95
30 Aralık 95
14 Ocak 96
29 Ocak 96
13 Şubat 96
28 Şubat 96
14 Mart 96
29 Mart 96
13 Nisan 96
Günler
28 Nisan 96
13 Mayıs 96
28 Mayıs 96
12 Haziran 96
27 Haziran 96
12 Temmuz 96
27 Temmuz 96
11 Ağustos 96
26 Ağustos 96
10 Eylül 96
25 Eylül 96
Yağış
Sıcaklık
Şekil 5.3. Toplam yağış miktarı (1996)
Toplam yağış miktarı (mm)
25
20
15
10
5
25
20
15
10
5
0
-5
-10
-15
Sıcaklık (C)
0
-20
1 Ekim 96
16 Ekim 96
31 Ekim 96
15 Kasım 96
30 Kasım 96
15 Aralık 96
30 Aralık 96
14 Ocak 97
29 Ocak 97
13 Şubat 97
28 Şubat 97
15 Mart 97
30 Mart 97
14 Nisan 97
Günler
29 Nisan 97
14 Mayıs 97
29 Mayıs 97
13 Haziran 97
28 Haziran 97
13 Temmuz 97
28 Temmuz 97
12 Ağustos 97
27 Ağustos 97
11 Eylül 97
26 Eylül 97
Yağış
Sıcaklık
Şekil 5.4. Toplam yağış miktarı (1997)

137
EK-5 (Devam) Sarız DMİ Toplam Yağış ve Sıcaklık Verileri
Toplam yağış miktarı (mm)
30
25
20
15
10
5
30
25
20
15
10
5
0
-5
-10
-15
Sıcaklık (C)
0
-20
1 Ekim 97
16 Ekim 97
31 Ekim 97
15 Kasım 97
30 Kasım 97
15 Aralık 97
30 Aralık 97
14 Ocak 98
29 Ocak 98
13 Şubat 98
28 Şubat 98
15 Mart 98
30 Mart 98
14 Nisan 98
Günler
29 Nisan 98
14 Mayıs 98
29 Mayıs 98
13 Haziran 98
28 Haziran 98
13 Temmuz 98
28 Temmuz 98
12 Ağustos 98
27 Ağustos 98
11 Eylül 98
26 Eylül 98
Yağış
Sıcaklık
Şekil 5.5. Toplam yağış miktarı (1998)
40
25
35
20
Toplam yağış miktarı (mm)
30
25
20
15
10
5
15
10
5
0
-5
-10
Sıcaklık (C)
0
-15
1 Ekim 98
16 Ekim 98
31 Ekim 98
15 Kasım 98
30 Kasım 98
15 Aralık 98
30 Aralık 98
14 Ocak 99
29 Ocak 99
13 Şubat 99
28 Şubat 99
15 Mart 99
30 Mart 99
14 Nisan 99
29 Nisan 99
Günler
Yağış Sıcaklık
14 Mayıs 99
29 Mayıs 99
13 Haziran 99
28 Haziran 99
13 Temmuz 99
28 Temmuz 99
12 Ağustos 99
27 Ağustos 99
11 Eylül 99
26 Eylül 99
Şekil 5.6. Toplam yağış miktarı (1999)

138
EK-5 (Devam) Sarız DMİ Toplam Yağış ve Sıcaklık Verileri
20
30
25
Toplam yağış miktarı (mm)
15
10
5
20
15
10
5
0
-5
-10
Sıcaklık (C)
-15
0
-20
1 Ekim 99
16 Ekim 99
31 Ekim 99
15 Kasım 99
30 Kasım 99
15 Aralık 99
30 Aralık 99
14 Ocak 00
29 Ocak 00
13 Şubat 00
28 Şubat 00
14 Mart 00
29 Mart 00
13 Nisan 00
28 Nisan 00
Günler
Yağış Sıcaklık
13 Mayıs 00
28 Mayıs 00
12 Haziran 00
27 Haziran 00
12 Temmuz 00
27 Temmuz 00
11 Ağustos 00
26 Ağustos 00
10 Eylül 00
25 Eylül 00
Şekil 5.7. Toplam yağış miktarı (2000)
20
30
Toplam yağış miktarı (mm)
15
10
5
25
20
15
10
5
0
-5
-10
Sıcaklık (C)
0
-15
1 Ekim 00
15 Ekim 00
29 Ekim 00
12 Kasım 00
26 Kasım 00
10 Aralık 00
24 Aralık 00
7 Ocak 01
21 Ocak 01
4 Şubat 01
18 Şubat 01
4 Mart 01
18 Mart 01
1 Nisan 01
15 Nisan 01
29 Nisan 01
Günler
Şekil 5.8. Toplam yağış miktarı (2001)
Yağış Sıcaklık
13 Mayıs 01
27 Mayıs 01
10 Haziran 01
24 Haziran 01
8 Temmuz 01
22 Temmuz 01
5 Ağustos 01
19 Ağustos 01
2 Eylül 01
16 Eylül 01
30 Eylül 01

139
EK-5 (Devam) Sarız DMİ Toplam Yağış ve Sıcaklık Verileri
Toplam yağış miktarı (mm)
45
40
35
30
25
20
15
10
5
25
20
15
10
5
0
-5
-10
-15
Sıcaklık (C)
0
-20
1 Ekim 01
15 Ekim 01
29 Ekim 01
12 Kasım 01
26 Kasım 01
10 Aralık 01
24 Aralık 01
7 Ocak 02
21 Ocak 02
4 Şubat 02
18 Şubat 02
4 Mart 02
Şekil 5.9. Toplam yağış miktarı (2002)
18 Mart 02
1 Nisan 02
15 Nisan 02
29 Nisan 02
Günler
Yağış Sıcaklık
13 Mayıs 02
27 Mayıs 02
10 Haziran 02
24 Haziran 02
8 Temmuz 02
22 Temmuz 02
5 Ağustos 02
19 Ağustos 02
2 Eylül 02
16 Eylül 02
30 Eylül 02
Toplam yağış miktarı (mm)
30
25
20
15
10
5
25
20
15
10
5
0
-5
-10
-15
Sıcaklık (C)
0
-20
1 Ekim 02
15 Ekim 02
29 Ekim 02
12 Kasım 02
26 Kasım 02
10 Aralık 02
24 Aralık 02
7 Ocak 03
21 Ocak 03
4 Şubat 03
18 Şubat 03
4 Mart 03
18 Mart 03
1 Nisan 03
15 Nisan 03
29 Nisan 03
Günler
Şekil 5.10. Toplam yağış miktarı (2003)
Yağış Sıcaklık
13 Mayıs 03
27 Mayıs 03
10 Haziran 03
24 Haziran 03
8 Temmuz 03
22 Temmuz 03
5 Ağustos 03
19 Ağustos 03
2 Eylül 03
16 Eylül 03
30 Eylül 03

140
EK-5 (Devam) Sarız DMİ Toplam Yağış ve Sıcaklık Verileri
Toplam yağış miktarı (mm)
30
25
20
15
10
5
30
25
20
15
10
5
0
-5
-10
-15
Sıcaklık (C)
0
-20
1 Ekim 03
15 Ekim 03
29 Ekim 03
12 Kasım 03
26 Kasım 03
10 Aralık 03
24 Aralık 03
7 Ocak 04
21 Ocak 04
4 Şubat 04
18 Şubat 04
3 Mart 04
17 Mart 04
31 Mart 04
14 Nisan 04
28 Nisan 04
Günler
Şekil 5.11. Toplam yağış miktarı (2004)
Yağış Sıcaklık
12 Mayıs 04
26 Mayıs 04
9 Haziran 04
23 Haziran 04
7 Temmuz 04
21 Temmuz 04
4 Ağustos 04
18 Ağustos 04
1 Eylül 04
15 Eylül 04
29 Eylül 04
80
30
Toplam yağış miktarı (mm)
70
60
50
40
30
20
10
0
1 Ekim 04
15 Ekim 04
29 Ekim 04
12 Kasım 04
26 Kasım 04
10 Aralık 04
24 Aralık 04
7 Ocak 05
21 Ocak 05
4 Şubat 05
18 Şubat 05
4 Mart 05
18 Mart 05
1 Nisan 05
15 Nisan 05
29 Nisan 05
Günler
Şekil 5.12. Toplam yağış miktarı (2005)
Yağış Sıcaklık
13 Mayıs 05
27 Mayıs 05
10 Haziran 05
24 Haziran 05
8 Temmuz 05
22 Temmuz 05
5 Ağustos 05
19 Ağustos 05
2 Eylül 05
16 Eylül 05
30 Eylül 05
25
20
15
10
5
0
-5
-10
-15
-20
Sıcaklık (C)

141
EK-5 (Devam) Sarız DMİ Toplam Yağış ve Sıcaklık Verileri
Toplam yağış miktarı (mm)
30
25
20
15
10
5
30
25
20
15
10
5
0
-5
-10
Sıcaklık (C)
0
-15
1 Ekim 05
15 Ekim 05
29 Ekim 05
12 Kasım 05
26 Kasım 05
10 Aralık 05
24 Aralık 05
7 Ocak 06
21 Ocak 06
4 Şubat 06
18 Şubat 06
4 Mart 06
18 Mart 06
1 Nisan 06
15 Nisan 06
29 Nisan 06
Günler
Şekil 5.13. Toplam yağış miktarı (2006)
Yağış Sıcaklık
13 Mayıs 06
27 Mayıs 06
10 Haziran 06
24 Haziran 06
8 Temmuz 06
22 Temmuz 06
5 Ağustos 06
19 Ağustos 06
2 Eylül 06
16 Eylül 06
30 Eylül 06

142
EK-6. Sarız Çayı Havzasına Düşen Toplam Yağışın Karşılaştırılması ve
Karla Kaplı Günlerin Sayısı
Toplam Yağış Miktarı (mm)
140
120
100
80
60
40
20
0
138.40
94.20
62.76 63.20
54.50 59.53
40.08 40.90 42.49
41.20
32.20
23.20
Ocak Şubat Mart Nisan
Aylar
Uzun Yılların Ortalaması 2004 2005
Şekil 6.1. Sarız Havzasına Ocak, Şubat, Mart ve Nisan aylarında düşen
toplam yağışın karşılaştırılması
30
27
31
31
28
29
28
Karla Kaplı Günler
20
10
0
22
22
20
5
2
Ocak Şubat Mart Nisan
1
Aylar
Uzun Yılların Ortalaması 2004 2005
Şekil 6.2. Sarız Havzasının Ocak, Şubat, Mart ve Nisan aylarındaki karla
kaplı günler sayısı

143
EK-7 2004 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu
Resim 7.1. 1 Mart ve 9 Mart Terra/MODIS görüntüleri
Resim 7.2. 12 Mart Terra/MODIS ve 12 Mart Aqua/MODIS görüntüleri

144
EK-7 (Devam) 2004 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu
Resim 7.3. 20 Mart ve 21 Mart Terra/MODIS görüntüleri
Resim 7.4. 23 Mart ve 25 Mart Terra/MODIS görüntüleri

145
EK-7 (Devam) 2004 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu
Resim 7.5. 31 Mart Terra/MODIS ve 31 Mart Aqua/MODIS görüntüleri
Resim 7.6. 1 Nisan ve 3 Nisan Terra/MODIS görüntüleri

146
EK-7 (Devam) 2004 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu
Resim 7.7. 5 Nisan ve 6 Nisan Terra/MODIS görüntüleri
Resim 7.8. 6 Nisan ve 7 Nisan Aqua/MODIS görüntüleri

147
EK-7 (Devam) 2004 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu
Resim 7.9. 7 Nisan ve 9 Nisan Terra/MODIS görüntüleri
Resim 7.10. 11 Nisan Terra/MODIS görüntüleri

148
EK-8 2005 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu
Resim 8.1. 1 Mart ve 2 Mart Terra/MODIS görüntüleri
Resim 8.2. 5 Mart Terra/MODIS ve 5 Mart Aqua/MODIS görüntüleri

149
EK-8 (Devam) 2005 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu
Resim 8.3. 9 Mart Terra/MODIS ve 9 Mart Aqua/MODIS görüntüleri
Resim 8.4. 11 Mart ve 13 Mart Terra/MODIS görüntüleri

150
EK-8 (Devam) 2005 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu
Resim 8.5. 13 Mart Aqua/MODIS ve 14 Mart Terra/MODIS görüntüleri
Resim 8.6. 15 Mart Terra/MODIS ve 15 Mart Aqua/MODIS görüntüleri

151
EK-8 (Devam) 2005 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu
Resim 8.7. 18 Mart Terra/MODIS ve 18 Mart Aqua/MODIS görüntüleri
Resim 8.8. 24 Mart Terra/MODIS ve 24 Mart Aqua/MODIS görüntüleri

153
EK-8 (Devam) 2005 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu
Resim 8.11. 27 Mart ve 30 Mart Terra/MODIS görüntüleri
Resim 8.12. 30 Mart ve 5 Nisan Aqua/MODIS görüntüleri

154
EK-8 (Devam) 2005 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu
Resim 8.13. 5 Nisan ve 7 Nisan Terra/MODIS görüntüleri
Resim 8.14. 10 Nisan ve 11 Nisan Terra/MODIS görüntüleri

155
EK-8 (Devam) 2005 MODIS Görüntülerinin Bulut Durumu
Resim 8.15. 12 Nisan ve 15 Nisan Terra/MODIS görüntüleri
Resim 8.16. 17 Nisan Terra/MODIS görüntüleri

156
EK-9 18-17 AGİ Toplam Hidrografları
4
3
Debi (m 3 /s)
2
1
0
1 Ekim 93
16 Ekim 93
31 Ekim 93
15 Kasım 93
30 Kasım 93
15 Aralık 93
30 Aralık 93
14 Ocak 94
29 Ocak 94
13 Şubat 94
28 Şubat 94
15 Mart 94
30 Mart 94
14 Nisan 94
Günler
29 Nisan 94
14 Mayıs 94
29 Mayıs 94
13 Haziran 94
28 Haziran 94
13 Temmuz 94
28 Temmuz 94
12 Ağustos 94
27 Ağustos 94
11 Eylül 94
26 Eylül 94
Toplam Hidrograf
Şekil 9.1. Toplam Hidrograf (1994)
5
4
Debi (m 3 /s)
3
2
1
0
1 Ekim 94
16 Ekim 94
31 Ekim 94
15 Kasım 94
30 Kasım 94
15 Aralık 94
30 Aralık 94
14 Ocak 95
29 Ocak 95
13 Şubat 95
28 Şubat 95
15 Mart 95
30 Mart 95
14 Nisan 95
Günler
29 Nisan 95
14 Mayıs 95
29 Mayıs 95
13 Haziran 95
28 Haziran 95
13 Temmuz 95
28 Temmuz 95
12 Ağustos 95
27 Ağustos 95
11 Eylül 95
26 Eylül 95
Toplam Hidrograf
Şekil 9.2. Toplam Hidrograf (1995)

157
EK-9 (Devam) 18-17 AGİ Toplam Hidrografları
16
14
12
Debi (m 3 /s)
10
8
6
4
2
0
1 Ekim 95
16 Ekim 95
31 Ekim 95
15 Kasım 95
30 Kasım 95
15 Aralık 95
30 Aralık 95
14 Ocak 96
29 Ocak 96
13 Şubat 96
28 Şubat 96
14 Mart 96
29 Mart 96
13 Nisan 96
Günler
28 Nisan 96
13 Mayıs 96
28 Mayıs 96
12 Haziran 96
27 Haziran 96
12 Temmuz 96
27 Temmuz 96
11 Ağustos 96
26 Ağustos 96
10 Eylül 96
25 Eylül 96
Toplam Hidrograf
Şekil 9.3. Toplam Hidrograf (1996)
6
5
Debi (m 3 /s)
4
3
2
1
0
1 Ekim 96
16 Ekim 96
31 Ekim 96
15 Kasım 96
30 Kasım 96
15 Aralık 96
30 Aralık 96
14 Ocak 97
29 Ocak 97
13 Şubat 97
28 Şubat 97
15 Mart 97
30 Mart 97
14 Nisan 97
Günler
29 Nisan 97
14 Mayıs 97
29 Mayıs 97
13 Haziran 97
28 Haziran 97
13 Temmuz 97
28 Temmuz 97
12 Ağustos 97
27 Ağustos 97
11 Eylül 97
26 Eylül 97
Toplam Hidrograf
Şekil 9.4. Toplam Hidrograf (1997)

158
EK-9 (Devam) 18-17 AGİ Toplam Hidrografları
7
6
5
Debi (m 3 /s)
4
3
2
1
0
1 Ekim 97
16 Ekim 97
31 Ekim 97
15 Kasım 97
30 Kasım 97
15 Aralık 97
30 Aralık 97
14 Ocak 98
29 Ocak 98
13 Şubat 98
28 Şubat 98
15 Mart 98
30 Mart 98
14 Nisan 98
Günler
29 Nisan 98
14 Mayıs 98
29 Mayıs 98
13 Haziran 98
28 Haziran 98
13 Temmuz 98
28 Temmuz 98
12 Ağustos 98
27 Ağustos 98
11 Eylül 98
26 Eylül 98
Toplam Hidrograf
Şekil 9.5. Toplam Hidrograf (1998)
8
7
6
Debi (m 3 /s)
5
4
3
2
1
0
1 Ekim 98
16 Ekim 98
31 Ekim 98
15 Kasım 98
30 Kasım 98
15 Aralık 98
30 Aralık 98
14 Ocak 99
29 Ocak 99
13 Şubat 99
28 Şubat 99
15 Mart 99
30 Mart 99
14 Nisan 99
Günler
29 Nisan 99
14 Mayıs 99
29 Mayıs 99
13 Haziran 99
28 Haziran 99
13 Temmuz 99
28 Temmuz 99
12 Ağustos 99
27 Ağustos 99
11 Eylül 99
26 Eylül 99
Toplam Hidrograf
Şekil 9.6. Toplam Hidrograf (1999)

159
EK-9 (Devam) 18-17 AGİ Toplam Hidrografları
9
8
7
6
Debi (m 3 /s)
5
4
3
2
1
0
1 Ekim 99
16 Ekim 99
31 Ekim 99
15 Kasım 99
30 Kasım 99
15 Aralık 99
30 Aralık 99
14 Ocak 00
29 Ocak 00
13 Şubat 00
28 Şubat 00
14 Mart 00
29 Mart 00
13 Nisan 00
Günler
28 Nisan 00
13 Mayıs 00
28 Mayıs 00
12 Haziran 00
27 Haziran 00
12 Temmuz 00
27 Temmuz 00
11 Ağustos 00
26 Ağustos 00
10 Eylül 00
25 Eylül 00
Toplam Hidrograf
Şekil 9.7. Toplam Hidrograf (2000)
2
Debi (m 3 /s)
1
0
1 Ekim 00
16 Ekim 00
31 Ekim 00
15 Kasım 00
30 Kasım 00
15 Aralık 00
30 Aralık 00
14 Ocak 01
29 Ocak 01
13 Şubat 01
28 Şubat 01
15 Mart 01
30 Mart 01
14 Nisan 01
Günler
29 Nisan 01
14 Mayıs 01
29 Mayıs 01
13 Haziran 01
28 Haziran 01
13 Temmuz 01
28 Temmuz 01
12 Ağustos 01
27 Ağustos 01
11 Eylül 01
26 Eylül 01
Toplam Hidrograf
Şekil 9.8. Toplam Hidrograf (2001)

160
EK-9 (Devam) 18-17 AGİ Toplam Hidrografları
5
4
Debi (m 3 /s)
3
2
1
0
1 Ekim 02
16 Ekim 02
31 Ekim 02
15 Kasım 02
30 Kasım 02
15 Aralık 02
30 Aralık 02
14 Ocak 03
29 Ocak 03
13 Şubat 03
28 Şubat 03
15 Mart 03
30 Mart 03
14 Nisan 03
Günler
29 Nisan 03
14 Mayıs 03
29 Mayıs 03
13 Haziran 03
28 Haziran 03
13 Temmuz 03
28 Temmuz 03
12 Ağustos 03
27 Ağustos 03
11 Eylül 03
26 Eylül 03
Toplam Hidrograf
Şekil 9.9. Toplam Hidrograf (2003)
9
8
7
6
Debi (m 3 /s)
5
4
3
2
1
0
1 Ekim 05
16 Ekim 05
31 Ekim 05
15 Kasım 05
30 Kasım 05
15 Aralık 05
30 Aralık 05
14 Ocak 06
29 Ocak 06
13 Şubat 06
28 Şubat 06
15 Mart 06
30 Mart 06
14 Nisan 06
Günler
29 Nisan 06
14 Mayıs 06
29 Mayıs 06
13 Haziran 06
28 Haziran 06
13 Temmuz 06
28 Temmuz 06
12 Ağustos 06
27 Ağustos 06
11 Eylül 06
26 Eylül 06
Toplam Hidrograf
Şekil 9.10. Toplam Hidrograf (2006)

161
EK-9 (Devam) 18-17 AGİ Toplam Hidrografları
6
5
Debi (m 3 /s)
4
3
2
1
0
Ekim
Kasım
Aralık
Ocak
Şubat
Mart
Nisan
Günler
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
Eylül
Uzun yılların ortalaması 2004 2005
Şekil 9.11. Uzun yıllar aylık ortalama debi değerleri
18
15
12
Debi (m 3 /s)
9
6
3
0
Ekim
Kasım
Aralık
Ocak
Şubat
Mart
Nisan
Günler
Mayıs
Haziran
Temmuz
Ağustos
Eylül
Uzun yılların ortalaması 2004 2005
Şekil 9.12. Uzun yıllar günlük ortalama debi değerleri

162
ÖZGEÇMİŞ
Kişisel Bilgiler
Soyadı, adı
: TAŞDEMİR, Gökhan
Uyruğu
: T.C.
Doğum tarihi ve yeri : 28.06.1983 Almanya
Medeni hali
: Bekâr
Telefon : 0 (537) 460 13 52
Faks :
e-mail
: tasdemirgok@gmail.com.
Eğitim
Derece Eğitim Birimi Mezuniyet tarihi
Lisans Gazi Üniversitesi MMF/ İnşaat Müh. Böl. 2006
Lise Batıkent Lisesi 2001
İş Deneyimi
Yıl Yer Görev
2006-2008 Bar-Su Proje ve İnş. Tic. Ltd. Şti. Teknik Ofis Mühendisi
Yabancı Dil
İngilizce
Hobiler
Müzik, motor sporları