219 TÜRKĠYE‟NĠN KURAK VE NEMLĠ KOġULLARININ MODEL ÇIKTI ĠSTATĠSTĠĞĠ (MOS) ĠLE ĠNCELENMESĠ Hasan TATLI ve Murat TÜRKEġ Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Coğrafya Bölümü, Fiziki Coğrafya Anabilim Dalı, Terzioğlu YerleĢkesi, 17020, Çanakkale, Türkiye tatli.hasan@gmail.com; tatli@comu.edu.tr comu.muratturkes@gmail.com; murat.turkes@comu.edu.tr Özet Bu çalıĢmada, Türkiye‘de gözlenen aylık yağıĢ tutarlarından elde edilen StandartlaĢtırılmıĢ YağıĢ Ġndisi (SPI) sınıflarının kurak ve nemli koĢulları temsil ettiği varsayıldı. Bu kısıt altında, SPI değerlerinin, 2‘inci KuĢak Kanada Atmosferik Genel DolaĢım Modellerinden olan CGCM2‘nin yağıĢ simülasyonlarından (benzeĢim) elde edilen geniĢ ölçekli SPI değerlerini tahmin edici olarak kullanan çok değiĢkenli lojistik regresyon modelleri kullanılarak ölçek küçültmesi yapıldı. CGCM2 modelleri temelde; Hükümetlerarası Ġklim DeğiĢikliği Paneli (IPCC) senaryolarına bağlı olan, baĢka bir deyiĢle sera gazları konsantrasyon düzeylerinin 20‘inci yüzyıl sera gazı düzeylerine eĢit olduğunu kabul eden Kontrol Modeli ve sosyoekonomik senaryolardan SRES A2 ve SRES B2‘den oluĢur. Önerilen modelin baĢarımını sınamak için, 1940-2007 döneminde ölçek küçültme model sonuçları ile Kontrol Modeli sonuçları karĢılaĢtırılarak, gözlem kuraklık ve nemlilik sınıflarının oluĢumu ile Kontrol Modelinin tahmin ürünleri doğruluk oranı (DO) ya da tahminin oluĢmasının bir ölçüsü olan düzeltme katsayıları tüm tahmin noktalarında hesaplanarak, modelin baĢarım düzeyi ortaya konuldu. Diğer taraftan, SRESS A2 ve SRESS B2 ile Kontrol modellerinden elde edilen kuraklık sınıflarının olasılık dağılımları ayrıca incelenerek, gelecek projeksiyon (kestirim) sonuçları tartıĢıldı. Anahtar Kelimeler: CGCM2, Kuraklık, Lojistik regresyon, Olasılık, SPI, Türkiye EXAMINATION OF THE DRY AND WET CONDITIONS IN TURKEY VIA MODEL OUTPUT STATISTICS (MOS) Abstract In this study, it is assumed that the Standardized Precipitation Index (SPI) classes derived from the observed monthly precipitation amounts of Turkey represent the arid and wet conditions. Under this constraint, the station based SPI values were downscaled by performing multivariate logistic regressions, which of the predictors are the SPI values obtained from the simulations of precipitation of the 2nd Generation Canadian Atmospheric General Circulation Model (Coupled with the Second Generation of the Canadian Atmospheric General Circulation Model-CGCM2). Basically CGCM2 models are based on the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) scenarios. The Control Model is a model of which accepts the greenhouse gas concentration equals to the 20th century level, and the CGCM2 was used to produce ensemble climate change projections using the older IS92a forcing scenario, as well as the newer IPCC SRES A2 and B2 scenarios. In order to test the performances of our suggested models, the results of the model of which using the Control Model‘s outputs were revealed with the observed SPI values by calculating an accuracy ratio or correct ratio (CR) coefficient at all stations. On the other hand, the probability distribution of the results, which were obtained from the models using the predictors from the Control and SRESS A2 and B2 were also examined and discussed. Keywords: CGCM2, Drought, Logistic regression, Probability, SPI, Turkey