Su kalitesinin zamansal ve mekânsal değişiminin istatistiksel yöntemler ile analiz edilmesi: Acısu Deresi uygulaması
Evaluation of spatiotemporal changes in water quality using statistical methods: Acisu Creek application
Yazar: DUYGU POYRAZ
Danışman: PROF. DR. AYŞE MUHAMMETOĞLU
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Çevre Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Hiyerarşik kümeleme = Hierarchical clustering ; Kohonen ağı = Kohonen network ; Su kalitesi = Water quality ; Temel bileşenler analizi = Principal components analysis ; İstatistiksel analiz = Statistical analysis

Özet:
Bu çalışmanın amacı, Acısu Deresi'nde 2020-2021 yılları arasında yürütülen su kalitesi izleme çalışması sonuçları kullanılarak su kalitesindeki mekânsal ve zamansal değişimleri ve değişimlere neden olan temel etmenleri ortaya çıkarmaktır. Acısu Deresi'nde 12 ay boyunca 12 farklı örnekleme noktasından 37 su kalite parametresi için elde edilen ölçüm ve analiz sonuçları kullanılarak hiyerarşik kümeleme analizi (HCA) ve temel bileşenler analizi (TBA) gerçekleştirilmiştir. Ek olarak 30 su kalite parametresinin izleme sonuçları kullanılarak Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar (Kohonen Ağları-SOM) uygulamaları gerçekleştirilmiştir.
Kümeleme analizi sonucunda hem örnekleme noktaları hem de örnekleme tarihleri, benzerliklerine göre gruplandırılmıştır. HCA, örnekleme noktalarını, su kirliliği tipi ve derecesi benzer olan iki farklı kümeye ayırmıştır. HCA, örnekleme zamanlarında gözlenen su kalitesi heterojenitesini ortaya çıkarmış ve örnekleme tarihlerini iki ana kümeye gruplandırmıştır. TBA, Acısu Deresi su kalitesinde ortaya çıkan toplam varyansın %69,74'ünü ilk 3 eksenle ve toplam varyansın %91,22'sini ilk 8 eksenle açıklarken, TBA ile bu faktörlerin varyansa etki büyüklüğü de bulunmuştur. Kohonen Analizi su kalite parametrelerini kendi içlerinde fizikokimyasal ve bakteriyolojik özellikler ile anyon-katyon gruplarına göre kümelere ayırmıştır. Sonuç olarak, SOM analizi sonuçları, TBA sonuçları ile de doğrulanmıştır.
Bu çalışma ile su kalitesinin zamana ve mekâna bağlı değişimini ve buna neden olan temel etmenleri belirlemek için çok değişkenli istatistiksel yöntemler ve yapay sinir ağlarının faydalı yöntemler olarak kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
The aim of this study was to reveal the spatiotemporal changes in water quality and the main factors causing these changes by using the results of water quality monitoring studies carried out in the Acısu Creek between 2020-2021. Hierarchical Cluster Analysis (HCA) and Principal Component Analysis (PCA) were performed using the measurement and analysis results of 37 water quality parameters obtained from 12 different monitoring points for 12 months in the Acısu Creek. In addition, Self-Organizing Maps (Kohonen Networks-SOM) applications were performed using the data sets of 30 water quality parameters.
As a result of the HCA, both sampling points and sampling dates were grouped according to their similarity. HCA clustered the sampling points into two different clusters with similar type and degree of water pollution. HCA revealed the water quality heterogeneity in the monitoring results and grouped the sampling dates into two main clusters. According to the PCA results, 69.74% of the total variance in the Acısu Creek water quality was explained by the first 3 axes and 91.22% of the total variance was explained by the first 8 axes. Kohonen Networks-SOM analysis was effective to form clusters according to the physicochemical and bacteriological water quality and anion-cation groups. As a result, the SOM analysis results were confirmed by the PCA results.
This study demonstrated that multivariate statistical methods and artificial neural networks are powerful tools to evaluate spatiotemporal variation of water quality and the main factors for the changes.