Uzaktan algılama teknikleri kullanılarak kar örtüsü ile mevsimsel akımın değerlendirilmesi: Urmiye Gölü örneği

Kar, su döngüsünün önemli bir parçasıdır. Ancak, iklim değişikliği nedeniyle kar yağışı miktarı her geçen gün azalmakta, kar erimesi hızlanmakta ve su akışı üzerindeki etkileri değişilmektedir. Kar ölçümü ve izlenmesi, iklimsel ve hidrolojik döngülerin anlaşılması ve su kaynaklarının sürdürülebilir yönetimi için önemlidir. Kar, hem su temini hem de ekosistemler ve tarımsal faaliyetler için önemli bir su kaynağıdır. Kar yağışı verileri, su kaynakları yönetimi ve iklim modellerinin geliştirilmesinde kullanılabilmektedir. Ancak, yer bazlı kar ölçümleri zaman ve mekansal kısıtlamalardan dolayı eksik veri kaydedebilir. Bu nedenle, uydu görüntüleri gibi uzaktan algılama yöntemleri, kar örtüsünün izlenmesi ve kar su eşdeğerinin tahmin edilmesi için kullanılmaktadır. Bu teknolojiler, kar örtüsünün değişimlerini ve kar su eşdeğerini daha kapsamlı bir şekilde elde etmek imkanı sağlamaktadır. Bu çalışmada, Urmiye Gölü Havzası'nda kar örtüsü ve kar su eşdeğerinin miktar ve dağılımı incelenmiştir ve bu verilerin mevsimsel akış miktarı ve gölün su seviyesi üzerindeki etkisi ortaya konmuştur. İran'ın kuzeybatısında yer alan Urmiye Gölü Havzası, dağlık bir bölge olduğu için, karın, önemli bir doğal rezervuar olduğu kabul edilmektedir. Urmiye Gölü'nün kuruma tehlikesiyle karşı karşıya olduğu düşünüldüğünde, kar miktarının takibi su kaynaklarının yönetimi açısından önemlidir. Çalışmada, uzaktan algılama verileri ve yersel ölçümler kullanılarak kar örtüsü ve kar su eşdeğeri analizleri yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, kar yağışının yüzey akış'a ve göl seviyesine katkısını ortaya koymaktadır. Çalışmada 2007 ila 2013 yılları arasında AMSR-E, GLDAS ve ERA5- land kar su eşdeğeri verileri karşılaştırılmıştır. RMSE, R ve R 2 gibi istatistiksel ölçümler, her bir KSE ürününün veri kalitesini yansıtmak için kullanılmıştır. Bu ölçümler, ERA5-land KSE ürününün genel doğruluğunun diğer KSE ürünlerinden daha yüksek olduğunu göstermiştir. Bu sonuçlar, bu ürünün KSE tahmini konusunda daha iyi performans gösterdiğini ve bu nedenle bu ürünün KSE tahminlerinde tercih edilebileceğini düşündürmektedir. Daha sonra ERA5 KSE'nin diğer hidroiklim verilerle ilişkisi ortaya koyulmuştur. Sonuç olarak çoklu doğrusal regresyon modelinin çıktılarına dayanarak, KSE değişkeni en yüksek standartlaştırılmış β mutlak değerine sahip olarak göle boşalım miktarını en fazla etkileyen parametre olarak belirlenmiştir. Bu modelde sırası ile en önemli değişkenlerin KSE, tarımda kullanılan su ve yağmur olduğu bulunmuştur.