FBE- Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Sustainable Development Goal "Goal 6: Clean Water and Sanitation" ile FBE- Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeÇoruh havzası'nın kurak dönem uzunluklarının belirlenmesi(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2004) Öztürk, Saffet ; Önöz, Bihrat ; 152310 ; Hidrolik ve Su Kaynakları MühendisliğiKuraklığın ekonomik ve toplumsal boyutlar üzerine önemli etkileri mevcuttur. Kuraklık, ülke ekonomisi, toplumun sağlığı, psikolojisi, ve ticareti ile yakından ilgilidir. Bu amaçla bir bölgede kurak devrelerin uzunluğunu ve dönüş aralığını belirlemek son derece önemlidir. Bu çalışmada, Çoruh Havzası'nda bulunan 2304, 2305, 2315, 2316, 2323 nolu 5 ayrı istasyonda ölçülen yıllık akım serileri kullanılarak, Gidişler Analizi ile, akımların negatif gidiş uzunlukları ve olasılık kütle fonksiyonları belirlenmiştir. En uzun kurak dönemlerin dönüş periyotları tahmin edilmiştir. İlk olarak, istasyonların tek tek hidrolojik bağımsız ve serisel bağımlı olmaları hali incelenmiştir. Negatif gidiş uzunlukları q = 0.5, 0.4 ve 0.3 kesim seviyeleri için belirlenmiştir. Kesim seviyeleri, normal, lognormal dağılım kabulleri yapılarak ve amprik olarak hesaplanmıştır. Akımların bağımsız oldukları durumda, gözlemlerin negatif gidiş uzunlukları ortalama ve varyans değerleri teorik değerlere yakın çıkmıştır. Sadece, 2304 nolu istasyonda q = 0.5 ve 0.4 için, 2305 ve 2315 nolu istasyonlarda q = 0.5 için değişiklikler göstermiştir. Akımların serisel bağımlı oldukları durumda gözlemlerin negatif gidiş uzunlukları ortalama ve varyans değerleri teorik değerlere yakın çıkmıştır. Bununla birlikte gözlem değerleri, logaritmik teorik değerlere daha yakın çıkmıştır. Teorik ve gözlemlerin negatif gidiş uzunlukları dağılımı q = 0.4 ve 0.3 için birbirine yakın çıkmıştır. q = 0.5 için ise değişiklikler göstermiştir. En uzun kurak dönem süresi, 2304 nolu istasyonda 9 yıl olarak bulunmuştur. Dönüş periyodu akımların bağımsız oldukları durumda 1024 yıl, akımların serisel bağımlı oldukları durumda ise 432 yıl olarak hesaplanmıştır. İkinci olarak, 2 istasyonun serisel ve karşılıklı bağımlı olmaları durumu incelenmiştir. Kesim seviyesi sadece amprik olarak belirlenmiştir. Ortak negatif gidiş uzunlukları q = 0.5 için bulunmuştur. Gözlemlerin ortak negatif gidiş uzunlukları ortalama ve varyans değerleri, 2304- 2305, 2305-2315, 2305-2316, 2305-2323, 2315-2316, 2315-2323 durumlarında teorik değerlere yakın çıkmıştır. Diğer durumlarda ise değişiklikler göstermiştir. Gözlemlerin ortak negatif gidiş uzunlukları dağılımı ile teorik dağılım 2304-2315, 2304-2323 ve 2316-2323 durumlannda yakın, çıkmıştır. Diğer durumlarda ise değişiklikler göstermiştir. Aynı yıllarda görülen en uzun kurak dönem süresi, 2304- 2305 nolu istasyonlarda 6 yıl, dönüş periyodu 95 yıl olarak hesaplanmıştır. Son olarak 3, 4 ve 5 istasyonun serisel ve karşılıklı bağımlı olmaları durumu incelenmiştir. Kesim seviyesi sadece amprik olarak bulunmuştur. Ortak negatif gidiş uzunlukları q = 0.5 için belirlenmiştir. 3 istasyon için, gözlemlerin ortak negatif gidiş uzunluktan ortalama ve varyans değerleri 2305-2315-2316, 2305-2315-2323 ve 2315-2316-2323 durumlannda teorik değerlere yakın çıkmıştır. Gözlemlerin ortak negatif gidiş uzunluklan dağılımı teorik dağılıma, 2304-2305-2315, 2304-2305- ıx 2323, 2304-2315-2323, 2304-2316-2323 ve 2305-2316-2323 durumlarında yakın çıkmıştır. Diğer durumlarda ise değişiklikler göstermiştir. Aynı yıllarda görülen en uzun kurak dönem süresi, 2305-2315-2316 nolu istasyonlarda 5 yıl, dönüş periyodu 83 yıl olarak hesaplanmıştır. 4 istasyonun serisel ve karşılıklı bağımlı olmaları durumunda ise gözlemlerin ortak negatif gidiş uzunlukları ortalama ve varyans değerleri teorik değerler ile değişiklik göstermiştir. Gözlemlerin ortak negatif gidiş uzunlukları dağılımı teorik dağılıma yakın çıkmıştır, sadece 2304-2305-2315-2316 durumunda değişiklik göstermiştir. Aym yıllarda görülen en uzun kurak dönem süresi, 2305-2315-2316-2323 nolu istasyonlarda 3 yıl, dönüş periyodu 44 yıl olarak hesaplanmıştır. 5 istasyonun serisel ve karşılıklı bağımlı olmaları durumunda, teorik değerler, P[XijX2j...X5j) olasılığı hesaplanamadığı için belirlenememiştir. Bu yüzden sadece gözlemlerin ortalama ve varyans değerleri hesaplanmıştır.
-
ÖgeYeraltı su kalitesinin tahmin modelleri kullanılarak değerlendirilmesi; Gediz Havzası örneği(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Demir, Hatice Kübra ; Altunkaynak, Abdüsselam ; 633445 ; İnşaat Mühendisliği Ana Bilim DalıSu, ekosistemin en önemli bileşeni olup canlıların yaşamı için en temel kaynaktır. Dünyadaki toplam %97' sini denizler ve okyanuslar gibi tuzlu su kaynakları oluştururken %3'lük kısmını akarsu, göl, yeraltı suları ve buzullar gibi tatlı su kaynakları oluşturmaktadır. İnsan yaşamı için gerekli olan su ihtiyacı çoğunlukla akarsu ve göller üzerine kurulan barajlardan sağlanırken yeraltı suları (YAS) bu kaynaklara alternatif bir kaynak olarak karşımıza çıkmaktadır. İçme-kullanma, tarımsal sulama ve sanayi faaliyetlerinde kullanılabilen YAS kaynakları gerek jeolojik yapıdan kaynaklanan gerek yer yüzeyinden bırakılan kirleticilerden ve beslenmeden kaynaklanan kirleticiler nedeniyle kirlenmeye açık kaynaklardır. Bu nedenle kullanıma sunulmadan önce kalite değerlendirilmesinin yapılması gerekir. Çalışma alanı olarak seçilen Gediz Havzasında YAS kaynakları içme-kullanma, tarımsal sulama amaçlı kullanılmaktadır. Ancak bölgede gelişen endüstri ve yerleşime bağlı olarak nufus yoğunluğu YAS kütleleri üzerinde kirletici baskılar oluşturmakta ve bu durum YAS kalitesini olumsuz anlamda etkilemedir. YAS kalite değerlendirmesi kaynakların özellikle içme suyu ve tarımsal sulama suyu olarak kullanıldığı yerlerde önem arz etmektedir. Bu amaçla değerlendirmede kullanılacak parametrelerin seçiminde Ülkemizde yayınlanan Su Kirliliği Kontrolü Yönetmeliği (2008) ve İnsani Tüketim Amaçlı Sular Hakkında Yönetmelik (2005) dikkate alınmıştır. Bu doğrultuda YAS kalitesi değerlendirme parametreleri olarak; (Na+), Potasyum (K+) ,Kalsiyum (Ca++), Magnezyum (Mg++), Klorür (Cl-), Sülfat (SO4-), Nitrat (NO3-) seçilmiştir. Parametrelere ilişkin kullanım amacına göre aşılmaması gereken limit değerler ise Dünya Sağlık Örgütü, Avrupa Birliği ve Türk Standartları Enstitüsü (TS 266) tarafından belirlenen değerler dikkate alınarak değerlendirme yapılmıştır. Gediz Havzası YAS kütlelerine üzerinde bulunan 392 kuyu ve kaynak noktalarından alınan su örneklerinin seçilen parametrelere ait kimyasal analiz ölçüm verileri kullanılarak interpolasyon teknikleriyle parametre değerlerinin havzaya dağılımı belirlenmiştir. Bunun için jeoistatistiksel bir interpolasyon tekniği olan Kriging yöntemi ve temelde Kriging yöntemine dayanan, Altunkaynak (2016) tarafından geliştirilen Tahmin Haritası yöntemi kullanılarak optimum interpolasyon tekniğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Jeoistatistiksel yöntemlerde temel amaç bilinen/verisi bulunan noktalar kullanılarak bilinmeyen/verisi bulunmayan noktaların tahminini yapmaktır. Bunun için en temel araç bölgesel değişkenlerin değerleri arasındaki farkların uzaklığa bağlı değişimlerini belirleyen semivaryogram (SV) fonksiyonlarıdır. SV bir değişkene ait gözlem noktaları arasındaki korelasyonun ölçülmesini sağlar. Bu çalışmada Kriging modeli oluşturulurken öncelikle SV analizleri yapılmış ve belirlenen SV modellerine göre tahmin değerleri üretilmiştir. Tahmin Haritası yönteminde ise SV' a benzer bir fonksiyon olan Bağımlılık Fonksiyonu (Bf) kullanılmıştır. Bf ile üç değişkenli modeller geliştirilebilir. Bu çalışmada Kriging ve Tahmin Haritası modelleri geliştirilerek seçilen kalite parametreleri çin havza genelinde tahminler yapılmıştır. Bu doğrultuda 392 ölçüm noktasının % 70' i modellerin eğitimde (eğitme veri seti), %30' u ise modellerin doğrulamasında (test veri seti) kullanılmıştır. Eğitme verileri kullanılarak modeller geliştirilmiştir. Bu modeller sonucunda test noktaları için elde edilen tahmin sonuçları ile gözlem noktalarından alınan ölçüm değerleri yakalanmaya çalışılmıştır. Tahminlerin doğruluğunun arttırılması amacıyla Altunkaynak (2016) tarafından geliştirlen ve Tahmin Haritası yönteminin bir algoritamsı olan İteratif Hata Eğitim Tekniği (Iterative Error Training Procedure) ile modeller optimize edilmiştir. Modellerin verdiği tahmin sonuçlarını değerlendirmede Nash-Sutcliffe Verimlilik Katsayısı (VK) ve Kök Ortalama Kare Hata (KOKH) performans değerlendirme kriterleri olarak kullanılmıştır. Bu kriterlere göre eğitme veri seti için her iki modelinde çok iyi sonuçlar verdiği ancak Tahmin Haritası modelinin Kriging modelinden daha iyi sonuçlar vererek mükemmel performans sergilediği görülmüştür. Test veri seti için ise Kriging yöntemi oldukça kötü sonuçlar vererek başarısız olurken Tahmin haritası yöntemi burada da çok iyi sonuçlar vererek başarılı olmuştur. Gediz Havzası YAS kalitesi bu çalışmada kullanılan parametreler için değerlendirildiğinde seçilen parametreler için çoğu noktada limit değerlerin aşılmadığı görülmüştür. Bu nedenle birkaç kuyu-kaynak noktası hariç yeraltı sularının icme-kullanma ve tarımsal sulama amaçlı kullanımı bu çalışmada kullanılan parametreler açısından uygundur. Ancak Tübitak, MAM(2018) ve Fugro-Sial(2017)' in Gediz Havzası yaptığı için yaptığı çalışmada YAS kütlelerinin insanı kaynaklı kirletici baskısı altında olduğu dolayısıyla izleme programlarının oluşturulması önerilmiştir. Bu nedenle, daha fazla kalite parametresi kullanarak değerlendirme yapmak, daha doğru sonuçlar elde etmek adına faydalı olacaktır.