Determination SPI and aSPI for agricultural drought characterisation

Abstract

Drought is a complex climatic phenomenon that severely affects both the natural environment and socioeconomic structure. Drought indices are of great importance as one of the primary indicators in monitoring climate change and managing drought. Drought is one of the most important natural threats to agriculture. Without water, there is no production; Food security cannot be ensured without production. Therefore, the fight against drought is of great importance both environmentally, economically and socially. The aim of this study is to calculate the Agricultural Standardized Precipitation Index (aSPI) values as well as the Standardized Precipitation Index (SPI) commonly used in drought analysis, to determine the relationship between the two indices and to examine the trend of the indices. In the study, monthly precipitation data for the period 1980-2021 of Ardahan, Iğdır and Kars precipitation stations in the Aras basin were used. To test the homogeneity of precipitation data, XLSTAT, a professional data analysis add-in that offers statistical analysis developed for Microsoft Excel, was used. Pettitt Test, Buishand Test, Standard Normal Homogeneity Test (SNHT) and Von Neumann Ratio Test were used. The Standardized Precipitation Index (SPI), one of the most widely used indices worldwide, was calculated with DrinC software on a time scale of 3, 6 and 12 months. The Agricultural Standardized Precipitation Index (aSPI), a modified version of SPI that more accurately describes the amount of water that can be used efficiently by plants and is based on replacing total precipitation with effective precipitation, was also calculated using DrinC software on a 3, 6 and 12-month time scale. This study evaluates the effectiveness of each index in representing the effects of drought on agricultural production using both SPI and aSPI. Innovative Trend Analysis (ITA), an innovative graphical method, was used for trend analysis of drought indices. Trends have been determined. It is thought that the index trend results will play an important role in the measures to be taken against drought, which is a result of climate change, and in the measures to be taken for agricultural irrigation.

Kuraklık, hem doğal çevreyi hem de sosyoekonomik yapıyı ciddi şekilde etkileyen karmaşık bir iklim olayıdır. Kuraklık endeksleri, iklim değişikliğinin izlenmesinde ve kuraklığın yönetilmesinde temel göstergelerden biri olarak büyük önem taşımaktadır. Kuraklık, tarım için en önemli doğal tehditlerden biridir. Su olmadan üretim olmaz; üretim olmadan gıda güvenliği sağlanamaz. Bu nedenle, kuraklıkla mücadele hem çevresel, hem ekonomik hem de sosyal açıdan büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, kuraklık analizinde yaygın olarak kullanılan SPI'nin yanı sıra aSPI değerlerini hesaplamak, iki indeks arasındaki ilişkiyi belirlemek ve indekslerin eğilimini incelemektir. Çalışmada, Aras havzasındaki Ardahan, Iğdır ve Kars yağış istasyonlarının 1980-2021 dönemine ait aylık yağış verileri kullanılmıştır. Yağış verilerinin homojenliğini test etmek için, Microsoft Excel için geliştirilmiş istatistiksel analiz sunan profesyonel bir veri analiz eklentisi olan XLSTAT kullanılmıştır. Pettitt Testi, Buishand Testi, Standart Normal Homojenlik Testi (SNHT) ve Von Neumann Oran Testi kullanılmıştır. Dünya çapında en yaygın kullanılan indekslerden biri olan Standartlaştırılmış Yağış İndeksi (SPI), DrinC yazılımı kullanılarak 3, 6 ve 12 aylık zaman ölçeklerinde hesaplanmıştır. Bitkiler tarafından verimli bir şekilde kullanılabilen su miktarını daha doğru bir şekilde tanımlayan ve toplam yağışın etkili yağışla değiştirilmesine dayanan SPI'nin değiştirilmiş bir versiyonu olan Tarımsal Standartlaştırılmış Yağış İndeksi (aSPI) de DrinC yazılımı kullanılarak 3, 6 ve 12 aylık zaman ölçeklerinde hesaplanmıştır. Bu çalışma, hem SPI hem de aSPI kullanarak kuraklığın tarımsal üretim üzerindeki etkilerini temsil etmede her bir indeksin etkinliğini değerlendirmektedir. Kuraklık indekslerinin trend analizi için yenilikçi bir grafiksel yöntem olan Yenilikçi Trend Analizi (ITA) kullanılmıştır. Trendler belirlenmiştir. İndeks trend sonuçlarının, iklim değişikliğinin bir sonucu olan kuraklığa karşı alınacak önlemlerde ve tarımsal sulama için alınacak önlemlerde önemli bir rol oynayacağı düşünülmektedir.