Drought is a natural disaster that occurs globally when water availability is significantly below normal levels. Drought assessment is important for water resource planning, and therefore indexes can be used to characterize drought magnitudes. Using the monthly streamflow data at 47 stations from 1972 to 2011, the streamflow drought index (SDI) series with 3- (SDI-3), 6- (SDI-6), and 12-month (SDI-12) time scales were calculated, and the hydrological drought of the upper Tigris Basin in Turkey has been assessed. The results showed that almost all stations experienced at least one severe drought during the study period. The results revealed that since the early 1990s the study area has become drier. Using the data for a 12-month period and the area of the sub-basins for each flow monitoring station, area-weighted SDI-12 (WSDI) values were constructed. According to the WSDI results, the intensity and number of drought conditions increased during every 10-year period. This outcome has been verified using the maps of averaged SDI-12 values over the Tigris Basin. We noticed from observations of the maps that the time domain zones in lower latitudes experienced drought earlier as compared with zones in higher latitudes.
In applied hydrology, estimating the peak flood discharge in ungauged or poorly gauged river sections is vital for urbanized areas. Spatially distributed rainfall data such as weather radar data may be a good choice to represent the driving force in hydrologic models for ungauged regions. However, it is important to examine the accuracy of this product, especially over mountainous regions. The bias between radar rainfall and rain gauge rainfall can be progressively removed by using information provided by rain gauges. The Kalman Filter algorithm is applied for the mean field bias correction of radar rainfall data using past estimates and observations. Regarding the bias-correction methods, two filtering approaches are developed from 8 events observed at 13 rain gauge stations, and the bias-corrected radar (BCR) rainfall data are used to compare simulated and observed hydrographs for the three flood events that caused severe consequences in Samsun-Terme. It is found out that in frontal type rainfall, BCR rainfall estimates improve the Nash-Sutcliffe efficiency from 0.56 to 0.80 in runoff simulation of the event occurred on 22 November 2014; however, simulations of the event occurred on 2 August 2015 and 28 May 2016 have poorer statistical results probably owing to the effect of convective type rainfall and snow melting, respectively.
ÖZET: Meteoroloji ve hidroloji uygulamalarında, bölgesel ve küresel ölçekte kaliteli yağış tahminlerinin bulunması çok önemlidir. Yağış verisinin mekânsal ve zamansal düzlemdeki yüksek değişkenliğinden dolayı, kabul edilebilir veri gösterimi için sık ve yakın aralıklı gözlemler gerekmektedir. Bu nedenle de birçok araştırma alanında uydu-tabanlı yağış ürünleri kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı uydu tabanlı yağış verisi olan Hydro-Estimator (HE) ürününü kurak iklim koşullarına sahip olan Suudi Arabistan bölgesi için mevsimsel ölçekte değerlendirmektir. Çalışmada 30 adet yağış gözlem istasyonu kullanılmış ve bu istasyonlardan temin edilen aylık toplam yağış verileri mevsimsel ölçekte HE ürünü ile değerlendirilmiştir. Değerlendirmede yağış miktarı ve topoğrafya gibi değişkenler yağış rejimleriyle kıyaslanmıştır. Buna göre aylık tabanda iki veri seti arasında anlamlı bir ilişki saptanamamıştır. Ancak, yağış rejimleri gözetilerek yapılan değerlendirmelerde HE ürününün istasyon verisiyle olan ilişkisi belirlenmiştir. İki veri arasındaki ilişkiyi ölçmek için, determinasyon katsayısı (r 2) kılavuz olarak kullanılmıştır. Sonuçlara göre HE ürünü yağışlı mevsimde daha az tahmin sunarken, geçiş ve kurak mevsimlerde daha fazla tahmin sunmuştur. Ayrıca, en iyi sonuç (r 2 = 0.86) kurak mevsimde gözlenmiştir. Her iki veri setinde de genel olarak topoğrafyanın yüksek olduğu yerlerde yüksek yağış değerleri bulunmuştur. Ancak yüksekliğin yağış dağılımında tek faktör olmadığı da görülmüştür.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.